El estudio y análisis de la curva de oferta de energía en el mercado del norte de Italia, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático (XGBOOST) basados en árboles de decisión (Random Forest) potenciados, que utilizan “Gradient Boosting Machines (GBM)” en su núcleo. El análisis se ha llevado a cabo mediante un data-set que contiene los datos de mercado de la demanda de energía, disponibilidad de energía térmica, eólica, solar y la oferta de energía por hora en el día, desde el 1 abril de 2024 hasta el 10 de octubre de 2024. Además, partiendo de la base de que todas las curvas de oferta deben ser siempre crecientes, se ha llevado a cabo el estudio incluyendo en el modelo una condición monotónica creciente, para que la predicción sea lo más ajustada a la realidad
