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 23 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, brindando servicios a traders, comercializadoras, grandes consumidores, utilities, desarrolladores de renovables, bancos y fondos de inversión. Los principales mercados eléctricos europeos son MIBEL (España y Portugal), EPEX SPOT (Francia, Alemania y Austria, Bélgica, Países Bajos, Suiza, Luxemburgo y Reino Unido), IPEX (Italia), Nord Pool Spot (Noruega, Suecia, Finlandia, Dinamarca, Estonia, Lituania y Letonia), SEM (Irlanda), POLPX (Polonia), OPCOM (Rumanía), N2EX (Reino Unido), CROPEX (Croacia), HEnEx (Grecia), OTE (República Checa), HUPX (Hungría), OKTE (Eslovaquia), SEEPEX (Serbia), EPEX SPOT SEE (Bosnia y Herzegovina), IBEX (Bulgaria), CSE (Chipre), BSP Southpool (Eslovenia), Landsnet (Islandia), MEMO (Macedonia del Norte), MEX (Malta) y MEPX (Montenegro). AleaSoft también presta servicios de previsiones en algunos mercados americanos como el SEN (Chile).
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:
AleaSoft realiza previsiones del precio de mercados europeos a largo plazo. Las previsiones de precio tienen una granularidad horaria y 30 años de horizonte. Las principales variables que se considerarán para generar las previsiones de precio son:
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 eléctricos, baterías, auto-consumo, bombas 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.
El servicio de simulaciones de precios del mercado eléctrico de medio plazo de AleaSoft incluye 1000 simulaciones de precios con un horizonte de hasta tres años y granularidad horaria o mensual. Estas simulaciones son un input imprescindible para análisis avanzados para la gestión de riesgos y permiten la obtención de distribuciones de probabilidad, de estimaciones de Value-at-Risk y de bandas de confianza. Todo ello con una métrica probabilística de base completamente científica.
Para obtener las simulaciones de precios se realizan 1000 simulaciones de las siguientes variables explicativas, teniendo en cuenta los escenarios medios más probables, la variabilidad histórica, la variabilidad esperada y las correlaciones temporales entre ellas: