Descripción del proyecto
El proyecto MOMEBIA se desarrollará gracias al trabajo a ejecutar entre Omi-Polo Español S,A, (OMIE en adelante) y la Universidad Carlos III de Madrid (UC3Men adelante),Entre las principales responsabilidades de OMIE, como Operador del Mercado Ibérico de la Electricidad, se encuentra la vigilancia activa de los actores queintervienen en los diferentes mercados eléctricos, persiguiendo persigue evitar influencias ilícitas en el precio de la electricidad, Entendiendo por ilícita a cualquieroperación, orientada a manipular el precio de la electricidad, que transgreda las normativas tanto estatal como europea,La cantidad de datos a analizar asociadas a dichos mercados es tan enorme que los equipos humanos, a pesar de su gran experiencia, necesitan de herramientasen las que apoyarse para poder explotar al máximo su potencial,Dado que los datos necesarios para poder llevar a cabo la detección de actividades ilícitas en el mercado están disponibles y bien estructurados, las técnicas deinteligencia artificial parecen más que prometedoras para construir modelos que permitan identificar patrones de mala praxis vinculados a los diferentes actoresque intervienen en los mercados eléctricos,El objetivo general del proyecto MOMEBIA es la investigación, el diseño y el desarrollo de un disruptivo sistema automático e inteligente de análisis de la evolucióndel mercado eléctrico basado en técnicas de inteligencia artificial, a partir del desarrollo de nuevos algoritmos para la detección del fraude en el proceso decompraventa de energía basada en subastas,El principal reto tecnológico que se aborda con la ejecución de este proyecto es optimizar la extracción de conocimiento, con miras a detectar anomalías en elcomportamiento global del mercado, a partir de los datos que proporcionan los diferentes mercados eléctricos,Para dar solución a esta problemática se generarán patrones a partir de técnicas de inteligencia artificial (aprendizaje automático) que describirán loscomportamientos del mercado, Estos patrones, una vez clasificados indicarán desde actividades habituales del mercado hasta cada una de las situacionesidentificadas como fraudulentas, que se expondrán a lo largo de la presente memoria, Además, los patones que no concuerden con ninguna de las clasesanteriormente citadas se agruparan como nuevas alertas para ser analizadas por expertos como posibles nuevas modalidades de comportamientos perniciosos,Cabe destacar que será necesario el análisis por grupos de los patrones asociados a cada actor en los diferentes mercados, Ya que existe la posibilidad de que unactor actué al margen de la normativa mediante combinaciones en los diferentes mercados, Podría darse el caso de que conductas aparentemente correctas encada uno de los mercados desembocasen por combinación en una manipulación ilícita global, Es decir, será necesario un análisis de meta patrones (patrones depatrones) también mediante algoritmos de aprendizaje automático,Para el desarrollo de este proyecto se contará con la participación del personal la Dirección de Tecnología, Innovación y Nuevos Desarrollos y la Dirección deSeguimiento del Mercado de OMIE, mientras que por parte de la UC3M participarán dos de los mejores grupos de investigación en el ámbito de la inteligenciaartificial:Grupo de investigación Knowledge Reuse cuyo foco se centra en el modelado y explotación conocimiento de dominio mediante técnicas de representación yrecuperación de información basadas en el procesamiento de lenguaje natural, metadatos, semántica y búsqueda/recomendación de contenidos en diferentesámbitos como sistemas complejos, ingeniería de sistemas, bases de datos documentales y salud,Grupo de Investigación EVANNAI, que investiga en el ámbito de la Inteligencia Artificial subsimbólica,La ejecución de este proyecto se llevará a cabo en 27 meses con un presupuesto de 704,102,13 ,Resumen en