{"id":134864,"date":"2023-06-16T14:16:34","date_gmt":"2023-06-16T12:16:34","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=134864"},"modified":"2023-06-16T14:16:37","modified_gmt":"2023-06-16T12:16:37","slug":"equilibrio-precios-mercados-energia-largo-plazo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/es\/equilibrio-precios-mercados-energia-largo-plazo\/","title":{"rendered":"El equilibrio de los precios de los mercados de energ\u00eda en el largo plazo"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 16 de junio de 2023. La transici\u00f3n energ\u00e9tica requiere de previsiones de largo plazo coherentes y basadas en una metodolog\u00eda con base cient\u00edfica. El equilibrio de precios en el largo plazo es un aspecto clave de los mercados de energ\u00eda. Cualquier metodolog\u00eda de previsi\u00f3n de largo plazo que no tenga en cuenta este aspecto fundamental de los mercados no proporcionar\u00e1 previsiones fiables. El uso de la Inteligencia Artificial en las previsiones de largo plazo de precios de la energ\u00eda ha demostrado un track record de precisi\u00f3n durante m\u00e1s de dos d\u00e9cadas.<\/strong><\/p>\n

Especialmente en el contexto actual de transici\u00f3n energ\u00e9tica<\/strong> hacia la descarbonizaci\u00f3n<\/strong> y la independencia energ\u00e9tica<\/strong>, las previsiones de largo plazo y una visi\u00f3n clara y coherente del futuro del sector de la energ\u00eda adquieren una importancia fundamental para pr\u00e1cticamente cualquier actor en el sector. Para lograr los objetivos de reducir, y finalmente eliminar, las emisiones de gases de efecto invernadero<\/strong>, es esencial contar con herramientas para guiar la toma de decisiones y minimizar riesgos.<\/p>\n

Para ello es esencial que las previsiones de largo plazo sean coherentes con una visi\u00f3n del sistema energ\u00e9tico completamente descarbonizado y que se usen metodolog\u00edas con una base cient\u00edfica, que adem\u00e1s responda a la naturaleza estoc\u00e1stica de los mercados de energ\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

El funcionamiento de los mercados de energ\u00eda en el largo plazo<\/h2>\n

En el gr\u00e1fico siguiente se muestra una previsi\u00f3n de largo plazo de los precios del mercado ib\u00e9rico de electricidad. Esta previsi\u00f3n se realiz\u00f3 en octubre de 2010 utilizando la metodolog\u00eda Alea<\/strong> y es un ejemplo claro de c\u00f3mo funcionan los mercados de energ\u00eda en el largo plazo y c\u00f3mo las previsiones deben reflejar ese funcionamiento.<\/p>\n

El gr\u00e1fico muestra los promedios mensuales de los precios del mercado el\u00e9ctrico espa\u00f1ol desde 2015. Los precios hasta octubre de 2010 son los que se usaron para hacer la previsi\u00f3n y, aparentemente, muestran un comportamiento ca\u00f3tico. Aun as\u00ed, los modelos de previsi\u00f3n fueron capaces de extraer la estructura temporal y la relaci\u00f3n con las variables del mercado y, a partir de esa informaci\u00f3n proyectar los precios hacia el futuro.<\/p>\n

AleaSoft - Prevision precios largo plazo mercado Espana electricidad 2010<\/a><\/div>\n

El funcionamiento de los mercados de energ\u00eda y, en general, de cualquier mercado liberalizado se basa en un equilibrio de mercado<\/strong> entre la oferta y la demanda. Este equilibrio hace que el precio al que casa el mercado en promedio en el largo plazo sea 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.<\/p>\n

Hay que tener en cuenta que esta previsi\u00f3n se hizo hace m\u00e1s de doce a\u00f1os, con un mix de generaci\u00f3n muy distinto, como se puede observar en el segundo gr\u00e1fico, donde predominaba la producci\u00f3n de los ciclos combinados de gas<\/strong>, a\u00fan con la presencia notable del carb\u00f3n<\/strong>, con e\u00f3lica<\/strong>, pero con una fotovoltaica<\/strong> incipiente y con la mitad de la capacidad de interconexi\u00f3n<\/strong> con Francia.<\/p>\n

AleaSoft - Mix generacion electricidad Espana<\/a><\/div>\n

Desde que se realiz\u00f3 la previsi\u00f3n en 2010, la energ\u00eda e\u00f3lica ha crecido un 45% mientras que la solar fotovoltaica lo ha hecho m\u00e1s de un 500%. Los ciclos combinados de gas han desplazado completamente a las centrales t\u00e9rmicas de carb\u00f3n, que han desaparecido pr\u00e1cticamente del mix, y la capacidad de interconexi\u00f3n entre Espa\u00f1a y Francia se ha duplicado.<\/p>\n

A\u00fan con el cambio radical que ha sufrido el sistema el\u00e9ctrico ib\u00e9rico y el mix de generaci\u00f3n, el equilibrio de mercado que los modelos de previsi\u00f3n extrajeron de los datos hist\u00f3ricos y que proyectaron al futuro se ha mantenido con el nivel y la amplitud que estimaba la previsi\u00f3n. Una previsi\u00f3n con esta precisi\u00f3n ha sido un input muy valioso, por ejemplo, para entidades financieras que necesitaban estimar el riesgo y volumen de la deuda de un proyecto de energ\u00edas renovables.<\/p>\n

La curva de futuros de OMIP<\/strong> al final de la previsi\u00f3n muestra c\u00f3mo, a pesar de que ahora el mercado se encuentra fuera del equilibrio por la presente crisis energ\u00e9tica, la tendencia de los precios del mercado es a volver siempre hacia el precio de equilibrio que se hab\u00eda proyectado. De tal modo, durante la crisis de la COVID en 2020, cuando los precios cayeron, la tendencia natural del mercado fue restituir el equilibrio de largo plazo.<\/p>\n

Al observar la previsi\u00f3n y el comportamiento de los precios reales alrededor de ella es f\u00e1cil analizar la naturaleza estoc\u00e1stica del equilibrio del mercado. Los precios no siempre se encontrar\u00e1n en el precio de equilibrio, si no que fluctuar\u00e1n y oscilar\u00e1n alrededor de \u00e9l dependiendo de las condiciones de cada momento: climatolog\u00eda que afecta a la demanda y a la producci\u00f3n renovable, precios del gas y del CO2<\/sub>, paradas de los reactores nucleares, etc. Pero en cualquier momento, la tendencia natural de los precios es a volver hacia el equilibrio.<\/p>\n

Los modelos Alea permiten reproducir esa tendencia de oscilaci\u00f3n en las previsiones, superando a otras metodolog\u00edas de previsi\u00f3n que, por no contemplar el equilibrio de mercado, tienden a proporcionar previsiones de precios altas cuando los precios son altos y previsiones bajas cuando los precios son bajos.<\/p>\n

La metodolog\u00eda Alea<\/h2>\n

La metodolog\u00eda Alea es una metodolog\u00eda h\u00edbrida de base estad\u00edstica que combina distintas t\u00e9cnicas de la estad\u00edstica cl\u00e1sica como an\u00e1lisis de series temporales, Box\u2011Jenkins, modelos SARIMAX, regresi\u00f3n, modelos econom\u00e9tricos, entre otras, con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/strong> como algoritmos de Machine Learning y redes neuronales<\/strong> recurrentes. La metodolog\u00eda tambi\u00e9n incluye otras metodolog\u00edas del tipo de modelos fundamentales, de manera que representa una hibridaci\u00f3n completa de todas las t\u00e9cnicas de previsi\u00f3n. Esta metodolog\u00eda permite adaptarse al funcionamiento de los mercados en todas las escalas temporales y el uso de m\u00e9tricas probabil\u00edsticas<\/strong><\/a>, muy adecuadas en las previsiones de largo plazo.<\/p>\n

AleaSoft - Alea Methodology<\/a><\/div>\n

Las redes neuronales recurrentes permiten retroalimentar los errores de los modelos en el pasado para corregirlos y disminuirlos. Esta es tambi\u00e9n una caracter\u00edstica de la parte de media m\u00f3vil (Moving Average, MA) de los modelos SARIMAX tomados de la metodolog\u00eda de Box\u2011Jenkins. Con esta retroalimentaci\u00f3n de las desviaciones del modelo se consigue adem\u00e1s compensar las variables que no pueden estar presentes en el modelo, como puede ser el caso de las estrategias de oferta de los agentes en el mercado el\u00e9ctrico.<\/p>\n

Los modelos Alea fueron precursores del uso de la Inteligencia Artificial en las previsiones de mercados de energ\u00eda con el uso de redes neuronales recurrentes en los modelos de previsi\u00f3n y, en general, para el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos de series temporales y su transformaci\u00f3n en conocimiento e inteligencia de mercado.<\/p>\n

Durante 24 a\u00f1os, estos modelos han estado proporcionando previsiones robustas y coherentes para todos los mercados de energ\u00eda en Europa. Adem\u00e1s, esta metodolog\u00eda permite una actualizaci\u00f3n r\u00e1pida y eficiente con la introducci\u00f3n de los datos m\u00e1s recientes para proporcionar informes actualizados con mucha celeridad.<\/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

En la siguiente edici\u00f3n<\/a>, la n\u00famero 35, de los webinars mensuales organizados por AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> y AleaGreen<\/strong>, se analizar\u00e1n las metodolog\u00edas de previsiones de largo plazo entre otros temas como algunas claves de la transici\u00f3n energ\u00e9tica y el estado de la financiaci\u00f3n de los proyectos de energ\u00edas renovables<\/strong>. Para ello se contar\u00e1 con la participaci\u00f3n de Banco Sabadell<\/strong> y de Ecoener<\/strong>.<\/p>\n

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

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