DUGi

Creació de llibreria de Python per Interactuar amb API d’OMIE i integració a ERP de comercialitzadora elèctrica

http://dugi.udg.edu/item/http:@@@@hdl.handle.net@@10256@@27871

Tothom a casa seva té un contracte d’electricitat on es contracta un servei a una comercialitzadora elèctrica per tal de tenir accés a la xarxa d’electricitat d’Espanya amb un cost. Però no ens preguntem mai d’on treu l’electricitat que ens ven la comercialitzadora elèctrica. A Espanya existeix un mercat diari anomenat OMIE (Operador del Mercado Ibérico de Energía) on cada dia les comercialitzadores elèctriques poden publicar ofertes per comprar electricitat. L’estructura d’aquestes ofertes és diària, és a dir, cada oferta engloba un dia, i dins d’aquest dia es publiquen ofertes horàriament. Això es tradueix en haver d’emplenar 24 ofertes per dia on s’especifica l’hora per la qual es vol fer l’oferta, el preu per aquella hora, la quantitat d’energia que es vol comprar, entre d’altres. Aquesta feina gasta molts recursos en les comercialitzadores on, fins i tot, arriben a tenir persones dins l’empresa que inverteixen la majoria del seu temps només a emplenar aquestes ofertes per publicar-les a OMIE. Els objectius d’aquest treball són: OMIE disposa d’una API que permet interactuar amb el mercat per publicar ofertes, modificar-les i fer-ne un seguiment. Tanmateix, aquesta API no ha estat integrada fins ara en cap llibreria o ERP. El projecte que proposo consisteix a desenvolupar una llibreria en Python que permeti una interacció fàcil i còmoda amb l’API d’OMIE. Aquesta llibreria es podrà instal·lar i integrar en el codi de l’empresa on treballo (GISCE-TI S.L.) per utilitzar-la en l’ERP que desenvolupem. Aquest ERP està enfocat a comercialitzadores i distribuïdores elèctriques. Amb aquesta nova funcionalitat, combinada amb algoritmes de predicció de consum que, examinant el consum de l’últim any dels clients i tenint en compte altres factors externs, pot arribar a fer una predicció del consum d’un dia en concret, es podran generar ofertes d’energia automàticament. Això permetrà enviar-les a OMIE de manera fàcil i eficient, estalviant hores de feina i recursos per a aquestes empreses.

9

12