Desarrollo de un Agente Mediador para la Competición PowerTac 2020

Vivimos en una sociedad muy dependiente de la energía, en la que prácticamente para cualquier acción del día a día la utilizamos. Nuestra sociedad se ha tenido que ir adaptando a los distintos cambios que han surgido derivados de la energía; sobre todo a los grandes avances producidos y el nacimiento de las energías renovables, es necesario que nuestra sociedad se adapte a estas energías de manera eficiente. El problema radica en que estas energías no se pueden producir a demanda como es el caso de los combustibles fósiles y, por tanto, seguimos siendo dependientes de las energías no renovables.Debido a estos cambios producidos en el contexto de la energía, surge la idea de Power TAC como una competición para el estudio de la liberalización de los mercados de energía, teniendo en cuenta estas energías renovables y manejándolas de manera sostenible. Aunque para esto, la base técnica tiene que estar basada en una actualización de la infraestructura de la energía eléctrica, convirtiéndola en una red inteligente con componentes que puedan monitorizar el uso de energía en tiempo real y ayudar a los consumidores a administrar mejor su uso de energía.El problema de modelado de un mercado de energías como Power TAC se ha enfocado mediante Sistemas Multi Agente (SMA). Este tipo de paradigma de Inteligencia Artificial Distribuido concuerda perfectamente con la simulación compleja que se requiere en la especificación de la competición. Así, esta competición es una simulación de un mercado liberalizado minorista de energía en una ciudad de tamaño medio, en la que los usuario y productores a pequeña escala pueden elegir sobre un conjunto de agentes o brókeres de energía. Esta simulación encaja con la definición del paradigma de Sistemas Multi Agente, ya que cada agente de un SMA se trata de un sistema computacional ubicado en un determinado entorno, y que es capaz de forma flexible y autónoma de efectuar acciones sobre él para alcanzar sus objetivos [WJ95]. De esta forma, cada agente de la competición constituye en sí un sistema computacional que actúa de manera autónoma tomando decisiones para conseguir obtener el mayor beneficio económico posible, durante un período de simulación determinado en la competición.A partir de lo desarrollado en este trabajo, el alcance del trabajo plantea la participación en la competición de 2020. Aunque el entorno inicial de la competición ha variado poco con respecto al año pasado, es previsible que se produzcan algunos cambios relativos al software de la plataforma de simulación que requieran la adaptación de lo recogido en esta memoria. Adicionalmente, se espera seguir depurando las estrategias finales con posterioridad a la lectura de este Trabajo de Final de Grado de cara al mes de junio de 2020, incorporando nuevas simulaciones con los agentes participantes en las ediciones anteriores que todavía no se han podido probar, al no estar su código fuente disponible todavía. La idea en todo caso es probar estrategias nuevas, o al menos que el conjunto de estrategias incluidas en el agente que se diseñe tenga un perfil distinto al de aquellos agentes que ya han participado en anteriores ediciones.<br /