{"id":134248,"date":"2023-05-26T10:05:25","date_gmt":"2023-05-26T08:05:25","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=134248"},"modified":"2023-05-31T10:50:02","modified_gmt":"2023-05-31T08:50:02","slug":"metricas-probabilisticas-previsiones-largo-plazo-precios-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/es\/metricas-probabilisticas-previsiones-largo-plazo-precios-energia\/","title":{"rendered":"Las m\u00e9tricas probabil\u00edsticas en las previsiones de curvas de precios de mercados el\u00e9ctricos de largo plazo"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 26 de mayo de 2023. \u00bfQu\u00e9 son las m\u00e9tricas probabil\u00edsticas y para qu\u00e9 sirven? A la hora de modelizar los precios de los mercados de energ\u00eda para realizar previsiones con varias d\u00e9cadas de horizonte, es importante entender c\u00f3mo funcionan estos mercados en el largo plazo para utilizar la metodolog\u00eda m\u00e1s apropiada. En esta noticia se describen las m\u00e9tricas probabil\u00edsticas y porqu\u00e9 son mejores y m\u00e1s adecuadas que las habituales TraditionalconsultantLow, en cuanto a la informaci\u00f3n \u00fatil y necesaria que proporcionan.<\/strong><\/p>\n

Europa en general, y el sector el\u00e9ctrico europeo en particular, est\u00e1n inmersos en la transici\u00f3n energ\u00e9tica <\/strong>para cumplir con el compromiso del \u201ccero neto\u201d de emisiones de carbono en 2050. Esta descarbonizaci\u00f3n <\/strong>va a requerir inversiones de miles de millones de euros. En el caso de los proyectos de energ\u00edas renovables, cada operaci\u00f3n implica decenas o cientos de millones de euros. De ah\u00ed la importancia de contar con previsiones de curvas de precios de mercado de largo plazo fiables y de calidad para la financiaci\u00f3n y valoraci\u00f3n de proyectos de energ\u00edas renovables<\/strong>.<\/p>\n

Las previsiones de precios de la energ\u00eda<\/strong> son necesarias en pr\u00e1cticamente todos los \u00e1mbitos del sector de la energ\u00eda y para todos los actores que participan en \u00e9l. Financiaci\u00f3n de proyectos, PPA<\/strong>, M&A, valoraci\u00f3n de activos, compra de energ\u00eda, planificaci\u00f3n de operativa y gesti\u00f3n de riesgos<\/strong> son solo algunos ejemplos.<\/p>\n

En todos estos casos se necesita una visi\u00f3n clara y descriptiva del futuro de los mercados y de los precios para estimar rentabilidades, costes de consumo o el valor de un proyecto en base al valor de la energ\u00eda que producir\u00e1.<\/p>\n

Hacer previsiones entendiendo la naturaleza de los mercados de energ\u00eda<\/h2>\n

Para realizar previsiones coherentes, v\u00e1lidas y confiables de los mercados de energ\u00eda <\/strong>es necesario entender c\u00f3mo funcionan estos mercados. M\u00e1s all\u00e1 de conocer c\u00f3mo funcionan los mecanismos de fijaci\u00f3n de precios hora a hora, es importante entender c\u00f3mo se comportan estos mercados en el medio y largo plazo para poder hacer previsiones que se extiendan en un horizonte de varias d\u00e9cadas y que contin\u00faen siendo coherentes.<\/p>\n

El principio de funcionamiento de los mercados de electricidad<\/strong>, como en cualquier otro mercado liberalizado, se basa en un equilibrio entre la oferta y la demanda<\/strong>. Existe un equilibrio en el largo plazo entre el precio ofertado por los productores de energ\u00eda y el precio ofertado por los consumidores. El precio de equilibrio de casaci\u00f3n del mercado es aquel que permite a los productores obtener la rentabilidad esperada a lo largo de la vida \u00fatil del proyecto, y para los consumidores es aquel que les permite ser competitivos con sus costes en el medio y largo plazo.<\/p>\n

Tambi\u00e9n existe un equilibrio entre tecnolog\u00edas rentables y no rentables. Con el tiempo, nuevas tecnolog\u00edas desplazan paulatinamente a otras que se van quedando obsoletas. Por ejemplo, los ciclos combinados de gas<\/strong> desplazaron a las centrales de fueloil<\/strong> y de carb\u00f3n<\/strong>, y ahora la e\u00f3lica<\/strong> y la fotovoltaica<\/strong> est\u00e1n desplazando a las centrales de gas, mientras se mantiene el equilibrio de mercado.<\/p>\n

Este equilibrio debe mantenerse en el largo plazo, pero eso no significa que los precios no puedan fluctuar en el corto y el medio plazo. De hecho, los precios de los mercados de electricidad pueden llegar a ser muy vol\u00e1tiles debido a las condiciones que se den en cada momento: en horas o meses con m\u00e1s producci\u00f3n de las energ\u00edas renovables los precios tender\u00e1n a la baja, en momentos de mucha demanda los precios subir\u00e1n, si los precios de los combustibles aumentan los precios de la electricidad aumentar\u00e1n.<\/p>\n

Pero mirando la fotograf\u00eda de los mercados con suficiente perspectiva, se puede observar como todas estas fluctuaciones se dan alrededor del punto de equilibro del mercado en el largo plazo. Es decir, han existido, y existir\u00e1n en el futuro, horas o meses o a\u00f1os con precios muy bajos, de la misma manera que han existido y existir\u00e1n picos de precios muy altos. Pero en el largo plazo, el equilibrio se mantiene, es la \u00fanica forma de que el mercado funcione.<\/p>\n

La modelizaci\u00f3n de los precios de los mercados de energ\u00eda<\/h2>\n

A partir de entender el funcionamiento de los mercados de electricidad, tiene todo el sentido modelizar los precios como series temporales<\/strong>. La metodolog\u00eda Box\u2011Jenkins<\/strong> permite aplicar modelos SARIMA<\/strong>. Estos modelos permiten describir y predecir series temporales como las series de precios de los mercados de electricidad que muestran estacionalidades<\/strong> derivadas de las estacionalidades de la demanda de energ\u00eda seg\u00fan la laboralidad o las temperaturas, o la estacionalidad o periodicidad de las energ\u00edas renovables a partir de la estacionalidad de recursos como el viento, la radiaci\u00f3n solar o las precipitaciones. De esta manera se puede estimar la evoluci\u00f3n de los precios en el tiempo alrededor del punto de equilibrio del mercado.<\/p>\n

Por otro lado, para modelizar la volatilidad de los precios<\/strong>, se pueden analizar los precios de la energ\u00eda como procesos estoc\u00e1sticos y determinar su distribuci\u00f3n de probabilidad<\/strong> a partir de la variabilidad de cada una de las variables. De esta manera, se puede estimar la variabilidad de los precios en el futuro y asignar intervalos<\/strong> o bandas<\/strong> donde exista una determinada probabilidad de que los precios se encuentren en un determinado punto del horizonte.<\/p>\n

La m\u00e9trica probabil\u00edstica<\/strong> permite dar, no solo una previsi\u00f3n de precios, si no una estimaci\u00f3n de la probabilidad de fluctuaci\u00f3n de esos precios. Estas m\u00e9tricas son imprescindibles para la gesti\u00f3n de riesgos donde permite usar una previsi\u00f3n de precios con un riesgo o una probabilidad asociada.<\/p>\n

Las previsiones con m\u00e9trica probabil\u00edstica versus TraditionalconsultantLow<\/h2>\n

En la financiaci\u00f3n de proyectos renovables, para las entidades financieras es necesario estimar la viabilidad de los proyectos en condiciones adversas como pueden ser precios bajos del mercado de electricidad. Hist\u00f3ricamente, para estos casos se han usado escenarios alternativos bajos. Es decir, el proveedor de previsiones de precios elige un escenario desfavorable de cada variable y ejecuta una previsi\u00f3n de precios a partir de ellos, obteniendo as\u00ed una previsi\u00f3n baja, la conocida como TraditionalconsultantLow<\/strong>.<\/p>\n

El problema de los TraditionalconsultantLow es que no proporcionan ninguna informaci\u00f3n \u00fatil sobre ese futuro de precios bajos. La arbitrariedad de escoger un escenario concreto de poca demanda y un escenario determinado de precios de gas y de carb\u00f3n bajos hace que la previsi\u00f3n resultante sea igualmente arbitraria, ya que no contempla la probabilidad de que esos escenarios se den realmente, ni la probabilidad de que todos esos escenarios (el de demanda, el de gas, el de carb\u00f3n\u2026) se den todos a la vez.<\/p>\n

Por el contrario, las previsiones con m\u00e9trica probabil\u00edstica<\/strong> utilizan una base cient\u00edfica<\/strong> a la hora de estimar esas situaciones m\u00e1s pesimistas que necesitan las entidades financieras. El enfoque se basa en estimar todos los escenarios posibles futuros de cada variable a partir de las distribuciones de probabilidad de cada una de ellas, de manera que las simulaciones de precios<\/strong> resultantes describan cada uno de los posibles precios futuros con la probabilidad asociada a cada uno de ellos.<\/p>\n

De esta manera se obtienen las distribuciones de probabilidad de los precios futuros y permiten a la entidad financiera, seg\u00fan la tolerancia al riesgo<\/strong>, escoger una previsi\u00f3n de precios con una probabilidad determinada, sin tener que asumir de manera arbitraria un escenario bajo concreto. Hacer una inversi\u00f3n millonaria sin una m\u00e9trica probabil\u00edstica es peligroso ya que aumenta considerablemente el riesgo de no contemplar adecuadamente la evoluci\u00f3n futura de los precios del mercado.<\/p>\n

Las bandas de confianza anuales<\/h2>\n

El servicio de previsiones de curvas de precios<\/a> de mercado de largo plazo de AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> y AleaGreen<\/strong>, incluye, adem\u00e1s de la previsi\u00f3n central P50, bandas de confianza anuales para distintas probabilidades Pa y Pb.<\/p>\n

AleaSoft - Bandas confianza previsiones curvas precios<\/a>Fuente: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Las bandas de confianza<\/strong> se calculan a partir de las simulaciones de precios de mercado y representan la probabilidad de que el precio supere o se quede por debajo de un valor determinado para cada a\u00f1o del horizonte. Es decir, la banda de confianza es una m\u00e9trica estad\u00edstica anual, y representa la variabilidad esperada de los precios para cada a\u00f1o del horizonte, tambi\u00e9n con una probabilidad asociada.<\/p>\n

Estas previsiones y bandas son necesarias para cualquier proyecto de energ\u00edas renovables o para grandes consumidores, para financiaci\u00f3n, PPA, M&A, gesti\u00f3n de riesgos o planificaci\u00f3n operativa. Un ejemplo claro, para una entidad financiera, es que la banda baja anual de precios le permite estimar la probabilidad de impago de la deuda para un determinado a\u00f1o del horizonte.<\/p>\n

AleaLow, AleaLow Wind y AleaLow PV<\/h2>\n

El servicio de previsiones de largo plazo de AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> y AleaGreen <\/strong>tambi\u00e9n incluye los AleaLow<\/strong>, otra m\u00e9trica probabil\u00edstica de precios de mercado. Los AleaLow estiman un precio para el cual hay una probabilidad espec\u00edfica de que el precio promedio del mercado durante todo el horizonte de previsi\u00f3n, o un conjunto de a\u00f1os, sea superior a dicho valor. Los valores de AleaLow permiten estimar los escenarios m\u00e1s bajistas de la previsi\u00f3n a partir de una base cient\u00edfica y con el valor a\u00f1adido de una probabilidad asociada y de no representar escenarios arbitrarios.<\/p>\n

Continuando con el ejemplo de una entidad financiera, los AleaLow le permiten determinar la viabilidad de que el proyecto pueda devolver la deuda dentro del per\u00edodo requerido.<\/p>\n

Los resultados se incluyen en una tabla similar a la que se muestra a continuaci\u00f3n. As\u00ed, el valor de AleaLow para el per\u00edodo 2024\u20112053 para el que existe un 85% de probabilidad de que el precio medio del mercado de todo ese per\u00edodo supere un valor de precio representado en la tabla por a1_30Y_85%<\/sub><\/em>.<\/p>\n

AleaSoft - AleaLow solar fotovoltaica eolica<\/a>Fuente: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Otros resultados de las previsiones de AleaSoft<\/strong> y AleaGreen <\/strong>son los AleaLow\u00a0PV<\/strong> y AleaLow\u00a0Wind<\/strong>, que, de manera an\u00e1loga, representan el escenario m\u00e1s bajista de los precios capturados por la solar fotovoltaica<\/strong> y la e\u00f3lica<\/strong>, respectivamente, para un conjunto de a\u00f1os con una probabilidad asociada. Si se tienen en cuenta los valores mostrados en la tabla anterior, para el per\u00edodo 2024\u20112053 se estima que el precio capturado por la solar fotovoltaica superar\u00e1 el valor representado por aPV1_30Y_85%<\/sub><\/em> con una probabilidad del 85%.<\/p>\n

Generalmente, los AleaLow m\u00e1s demandados son los asociados al 75%, al 85% y al 90%, como se muestra en la tabla anterior, pero pueden ser calculados para otras probabilidades. Espec\u00edficamente, el AleaLow asociado al percentil 50, AleaP50<\/strong>, representa el precio promedio m\u00e1s probable para ese conjunto de a\u00f1os.<\/p>\n

AleaSoft - AleaP50 solar fotovoltaica eolica<\/a>Fuente: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Los valores AleaLow se calculan directamente a partir de simulaciones de precios para varios per\u00edodos de a\u00f1os en el horizonte de previsi\u00f3n, y no corresponden ni deben entenderse como promedios de las bandas de confianza anuales.<\/p>\n

AleaLow vs TraditionalconsultantLow<\/h2>\n

Las m\u00e9tricas probabil\u00edsticas de los AleaLow<\/strong> proporcionan estimaciones cient\u00edficas de las posibles situaciones futuras de precios m\u00e1s bajos, siempre asociados a una probabilidad de ocurrencia y a un a\u00f1o o per\u00edodo de a\u00f1os determinados. Esto los convierte en la mejor herramienta existente para inputs para la gesti\u00f3n de riesgos, para modelos financieros o para dimensionamiento de la deuda.<\/p>\n

Por el contrario, los TraditionalconsultantLow<\/strong> son escenarios arbitrarios que no proporcionan ninguna informaci\u00f3n sobre su probabilidad de ocurrencia, adem\u00e1s de no estar espec\u00edficamente definidos para a\u00f1os o per\u00edodos de a\u00f1os concretos.<\/p>\n

An\u00e1lisis de AleaSoft Energy Forecasting sobre las perspectivas de los mercados de energ\u00eda en Europa y la financiaci\u00f3n y valoraci\u00f3n de proyectos renovables<\/h2>\n

La financiaci\u00f3n de proyectos de energ\u00edas renovables y los PPA ser\u00e1 uno de los temas que se analizar\u00e1n en el pr\u00f3ximo webinar<\/a> de AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> y AleaGreen, <\/strong>que se realizar\u00e1 el d\u00eda 8 de junio a las 12:00 CET. En el webinar se contar\u00e1 con la participaci\u00f3n de ponentes de Engie Espa\u00f1a<\/strong>, que tienen una vasta experiencia en este tema. Tambi\u00e9n se analizar\u00e1n los principales temas regulatorios del sector el\u00e9ctrico espa\u00f1ol y la evoluci\u00f3n y perspectivas de los mercados de energ\u00eda europeos en la segunda parte de 2023 y durante el pr\u00f3ximo invierno.<\/p>\n

Fuente: AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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