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Previsiones de precios de energía

AleaSoft ha desarrollado una metodología para la previsión de energía que es única, garantizando el mayor grado de eficiencia y precisión. Esta metodología está en uso desde hace más de 20 años en algunas de las empresas del sector de la energía más importantes de Europa. Los  más de 400 modelos obtenidos con esta metodología están en servicio en diferentes mercados europeos.

AleaSoft suministra previsiones de precios de mercado eléctrico y gas a corto, medio y largo plazo en la mayoría de mercados europeos. Principales mercados eléctricos:  MIBEL (España y Portugal), EPEX SPOT (Francia, Alemania y Austria, Bélgica, Países Bajos y Suiza), IPEX (Italia), Nord Pool Spot (Noruega, Suecia, Finlandia, Dinamarca, Estonia, Lituania y Letonia), SEM (Irlanda), POLPX (Polonia), ROPEX (Rumanía) y N2EX (Reino Unido), brindando servicios a Traders, comercializadoras, grandes consumidores, utilities, desarrolladores de renovables, bancos y fondos de inversión.

AleaSoft complementa las previsiones de precios de energía con las previsiones de otras variables relacionadas que son también de interés para los interesados en el mercado, tales como previsiones de precios de commodities (petróleo, gas, carbón, emisiones de CO2), demanda, producción por tecnología (eólica, hidráulica y solar), variables meteorológicas, tipo de cambio, índices económicos, y en general de todas las variables que influyen en el precio de la energía.

Para las previsiones de precios de largo plazo tiene especial interés el uso de los escenarios de penetración de producción renovable, especialmente la eólica y la fotovoltaica.

Los reportes de previsiones de precios tienen como salidas los valores de precios esperados y las bandas de confianza con las probabilidades asociadas.

AleaSoft ofrece los siguientes productos y servicios para las previsiones de precio de energía:

Previsiones de precio a corto plazo

Las previsiones de precios de mercados de energía a corto plazo de AleaSoft tienen un horizonte de 10 días con un intervalo horario. Las previsiones a corto plazo son esenciales para cualquier actor que participe en el mercado diario: productores, consumidores directos, comercializadoras, traders, etc. Las previsiones se ofrecen en formato producto y en formato servicio. El formato producto consiste en la instalación de una aplicación que funciona automáticamente, tanto para la actualización de los datos como para la obtención de las previsiones. El formato servicio consiste en el envío diario de las previsiones actualizadas de los precios y de las principales variables explicativas. Las principales variables explicativas utilizadas en las previsiones de precios de mercados de energía a corto plazo son la demanda, que a su vez utiliza como variables explicativas la temperatura y la laboralidad, y la producción de las distintas tecnologías, entre las cuales se encuentran la eólica, la solar, la hidroeléctrica y la nuclear. Además se tienen en cuenta las previsiones de precios de los países interconectados y se optimiza la previsión con la capacidad de intercambio disponible en las interconexiones internacionales.

Previsiones de precio a medio plazo

AleaSoft realiza previsiones del precio de mercados europeos a medio plazo. Las previsiones de precio tienen una granularidad horaria, 3 años de horizonte, e incluyen distribuciones de probabilidad (previsiones con estocasticidad) para cada periodo (mes, trimestre y año) dentro del horizonte de previsión. Las previsiones con estocasticidad de precio permiten analizar el impacto de la estocasticidad de las variables explicativas en las previsiones de precios a medio plazo, y son una herramienta básica para la gestión del riesgo y el cálculo de los Values-at-Risk. Las previsiones del precio se calculan utilizando los datos de las distribuciones de las variables explicativas y sus probabilidades asociadas. Las principales variables que se obtienen estocásticamente son las siguientes:
  • Temperatura.
  • Demanda (se obtiene a partir de las previsiones estocásticas de temperatura).
  • Producción eólica.
  • Producción solar.
  • Producción hidráulica.
  • Precio del Carbón.
  • Precio del Gas.
  • Precio de derechos de emisiones de CO2.
Para cada una de ellas se estima su variabilidad intrínseca en función de sus valores históricos. Se calcula un número suficientemente alto de previsiones aleatorias para cada una de las variables explicativas coherentes entre ellas. Con estas simulaciones de las variables se calculan las correspondientes simulaciones del precio del mercado, y a partir de estas se calculan los percentiles de la distribución de precio. La estocasticidad se generará utilizando todos los datos registrados disponibles en ese momento. En el envío se incluirán las distribuciones de probabilidad para cada producto mensual, trimestral y anual que se esté negociando en ese momento en los mercados de futuros dentro del horizonte de previsión. Para cada período, la distribución incluirá una referencia los últimos precios negociados en los mercados de futuros.

Previsiones de precio a largo plazo

AleaSoft realiza previsiones del precio de mercados europeos a largo plazo. Las previsiones de precio tienen una granularidad horaria y 20 años de horizonte. Las principales variables que se considerarán para generar las previsiones de precio son:
  • Demanda, que utiliza como variables explicativas la temperatura, el calendario y variables socio-económicas.
  • Producción eólica.
  • Producción solar.
  • Producción hidroeléctrica.
  • Producción nuclear.
  • Interconexiones.
  • Precio de emisiones de CO2 .
  • Precio de combustibles (Brent, carbón y gas).
  • Tasas de cambio.
Además, se tienen en cuenta los planes para aumentar la capacidad de interconexión entre los principales mercados de electricidad europeos y de esta forma tener en cuenta la convergencia de precios entre mercados. Las previsiones se generan utilizando todos los datos registrados disponibles en ese momento. Las previsiones tienen en cuenta los escenarios de difusión de nuevas y existentes tecnologías (vehículos eléctricosbateríasauto-consumobombas de calor, etc.) y su impacto en el volumen de la demanda y en el perfil horario del precio. Las previsiones incluyen las bandas de confianza máxima y mínima de las previsiones del precio con granularidad anual. El cálculo de las bandas se realizará utilizando un número suficientemente grande de simulaciones de precios generadas a partir de simulaciones aleatorias de las variables explicativas, teniendo en cuenta la probabilidad asociada a cada simulación de las variables. La variabilidad y la probabilidad de ocurrencia de cada simulación de las variables estarán determinadas por su comportamiento pasado y por los escenarios futuros realistas de la variable. En un PPA (Power Purchase Agreement) disponer de previsiones fiables de precio a largo plazo es fundamental para todas las partes implicadas: inversores, fabricantes, instaladores, gestores, productores y consumidores.

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