{"id":165020,"date":"2026-03-06T09:30:00","date_gmt":"2026-03-06T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=165020"},"modified":"2026-03-05T17:14:44","modified_gmt":"2026-03-05T16:14:44","slug":"modelos-hibridos-equilibrio-mercado-electrico-modelos-fundamentales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/es\/modelos-hibridos-equilibrio-mercado-electrico-modelos-fundamentales\/","title":{"rendered":"Modelos h\u00edbridos: c\u00f3mo incorporar el equilibrio real del mercado el\u00e9ctrico en modelos fundamentales"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 6 de marzo de 2026. En los mercados el\u00e9ctricos, muchos modelos fundamentales fallan no por la f\u00edsica del sistema, sino por no reproducir el equilibrio real que fija el precio. Un enfoque h\u00edbrido que combina estructura fundamental con modelos estad\u00edsticos, Inteligencia Artificial y Machine Learning permite capturar din\u00e1micas temporales, no linealidades y cambios de r\u00e9gimen, mejorando la se\u00f1al de precio y su distribuci\u00f3n para decisiones de inversi\u00f3n y cobertura.<\/strong><\/p>\n

En los mercados mayoristas de electricidad, el principal reto de muchos modelos fundamentales<\/strong> no est\u00e1 en calcular un \u201cmerit order<\/strong>\u201d t\u00e9cnicamente correcto, sino en reproducir el equilibrio de mercado que realmente termina fijando los precios en el largo plazo. La clave reside en que, en un mercado marginalista<\/strong>, el precio no es sin\u00f3nimo de coste, sino el resultado de curvas agregadas de oferta y demanda, de la tecnolog\u00eda marginal que fija el precio, del grado de escasez en cada hora y, sobre todo, de precios que a largo plazo hagan rentable la inversi\u00f3n en nuevas plantas de generaci\u00f3n y que hagan asumible el coste para los consumidores.<\/p>\n

Cuando el modelo se limita a un orden de m\u00e9rito hora a hora, o de 15 minutos en 15 minutos, tiende a infravalorar episodios de escasez, spreads horarios<\/strong>, colas de distribuci\u00f3n, cambios de r\u00e9gimen que dominan buena parte del comportamiento observado y, m\u00e1s cr\u00edticamente, perder la visi\u00f3n a largo plazo necesaria para predecir precios que hagan sostenible el mercado.<\/p>\n

AleaSoft - Prevision precios largo plazo mercado iberico electricidad<\/a>Previsi\u00f3n de precios a 15 a\u00f1os realizada en octubre de 2010 para el mercado ib\u00e9rico de electricidad.
\nFuente: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Las ofertas de compra y de venta en los mercados el\u00e9ctricos<\/h2>\n

Los modelos fundamentales replican las ofertas de venta de productores y de compra de consumidores y comercializadoras. Cada agente del mercado tiene su propia estrategia, influida por factores como la pol\u00edtica del grupo empresarial, coberturas<\/strong> y objetivos a largo plazo, que var\u00edan ampliamente entre agentes. Intentar modelizar su comportamiento bajo criterios comunes no refleja adecuadamente la realidad.<\/p>\n

Uno de los puntos m\u00e1s cr\u00edticos es el tratamiento de la oferta hidr\u00e1ulica. En la pr\u00e1ctica, la hidr\u00e1ulica, y en parte tambi\u00e9n otras tecnolog\u00edas con fuerte componente estrat\u00e9gico, no se oferta como un simple coste marginal. Existe una optimizaci\u00f3n a medio y largo plazo basada en el valor del agua embalsada, expectativas, restricciones y decisiones estrat\u00e9gicas. Si el modelo no representa esa \u201ceconom\u00eda del agua\u201d y su interacci\u00f3n con el resto del sistema, el equilibrio resultante queda sesgado y el precio modelado se desv\u00eda, especialmente en situaciones de tensi\u00f3n del sistema.<\/p>\n

A ello se suma una modelizaci\u00f3n de la demanda y la flexibilidad, frecuentemente demasiado determinista. La demanda neta, aquella energ\u00eda que se pide a la red, responde al clima y al calendario, pero tambi\u00e9n a factores como la actividad econ\u00f3mica y la respuesta impl\u00edcita del sistema, incluyendo autoconsumo<\/strong>, bombeo e interacciones industriales. Cuando un modelo fundamental es r\u00edgido, suele suavizar rampas, no reproducir bien picos y perder la se\u00f1al de escasez que termina moviendo el precio en las horas clave.<\/p>\n

Las fricciones del sistema completan el cuadro. Una parte relevante de la formaci\u00f3n de precios real aparece por congestiones internas, restricciones t\u00e9cnicas<\/strong>, indisponibilidades y l\u00edmites de interconexi\u00f3n y su uso efectivo. Si estos elementos se introducen como aproximaciones simples o se tratan de forma demasiado agregada, el modelo puede mantener coherencia t\u00e9cnica, pero desalinearse del equilibrio observado. Y, por encima de todo, el marco regulatorio y los microcambios operativos act\u00faan como detonadores de nuevos reg\u00edmenes: cambios en reglas, peajes, mecanismos, l\u00edmites, impuestos o criterios operativos alteran el equilibrio y fuerzan recalibraciones que, si no se hacen con rapidez, dejan al modelo fundamental \u201cexplicando mal\u201d el nuevo entorno.<\/p>\n

Los modelos h\u00edbridos<\/h2>\n

Frente a estas limitaciones, AleaSoft Energy Forecasting defiende que la ventaja no est\u00e1 en \u201cusar IA por usar IA\u201d, sino en combinar estructura causal y aprendizaje del mercado mediante una metodolog\u00eda h\u00edbrida<\/strong>. En este enfoque, el modelo fundamental funciona como base para capturar los principales drivers (penetraci\u00f3n renovable, combustibles y CO\u2082, interconexi\u00f3n, hidr\u00e1ulica, indisponibilidades) y dar coherencia a escenarios de largo plazo vinculados a planes de transici\u00f3n, cierres y nuevas entradas de capacidad, almacenamiento<\/strong>, demanda<\/strong> y electrificaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

AleaSoft - Modelos fundamentales IA Machine Learning<\/a><\/div>\n

La componente estad\u00edstica de los modelos h\u00edbridos aporta lo que el fundamental no puede capturar: la din\u00e1mica temporal<\/strong>. T\u00e9cnicas de la familia Box-Jenkins<\/strong>, como ARIMA\/SARIMA<\/strong>, permiten modelar autocorrelaci\u00f3n, estacionalidades horarias, semanales y anuales, y la persistencia t\u00edpica de precios y spreads. De este modo, se capturan inercias y patrones recurrentes, por ejemplo, rachas de viento o regularidades de demanda, que un merit order esencialmente est\u00e1tico no reproduce.<\/p>\n

Sobre esa base, la Inteligencia Artificial<\/strong> y algoritmos de Machine Learning<\/strong> se emplean para capturar no linealidades, interacciones y cambios de r\u00e9gimen dif\u00edciles de parametrizar. Las relaciones entre las variables en los mercados de energ\u00eda son altamente no lineales, dependen del nivel de producci\u00f3n, de la hora, de la demanda, del mix t\u00e9rmico, del estado hidrol\u00f3gico y de la interconexi\u00f3n. Adem\u00e1s, las redes neuronales<\/strong> son capaces de aprender combinaciones cr\u00edticas, como subidas simult\u00e1neas de CO\u2082 y gas con ca\u00edda de la producci\u00f3n e\u00f3lica y embalses bajos, que alteran la distribuci\u00f3n del precio m\u00e1s que cualquier factor aislado. Entrenado con ventanas y variables adecuadas, el modelo se adapta mejor a los cambios estructurales sin perder el equilibrio del mercado en el largo plazo.<\/p>\n

El objetivo final es cerrar el \u201cequilibrio de facto\u201d del mercado: detectar sesgos sistem\u00e1ticos de los modelos fundamentales y corregirlos con modelos estad\u00edsticos y de Machine Learning hasta obtener un precio que respete el equilibrio observado, no solo el t\u00e9cnico. Para el usuario final de las previsiones, el impacto se traduce en lo que m\u00e1s importa para la toma de decisiones: mejor representaci\u00f3n de la incertidumbre (P10\/P90) y volatilidad horaria, claves para evaluar proyectos de almacenamiento BESS<\/strong>, hibridaci\u00f3n, DSCR y covenants, mejor estimaci\u00f3n de precios capturados<\/strong> y de la canibalizaci\u00f3n<\/strong> solar y e\u00f3lica, y mayor consistencia en horizontes largos.<\/p>\n

Perspectivas de los mercados de energ\u00eda en Europa. Primavera 2026<\/h2>\n

El webinar mensual n\u00famero 64<\/a> organizado por AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> tendr\u00e1 lugar el 12 de marzo de 2026 a las 12:00 CET y se centrar\u00e1 en el an\u00e1lisis de la evoluci\u00f3n reciente de los mercados de energ\u00eda<\/strong> en Europa, las previsiones para la primavera y los acontecimientos clave que influir\u00e1n en el sector durante 2026. En el encuentro se abordar\u00e1n los cambios regulatorios m\u00e1s significativos, adem\u00e1s del papel cada vez m\u00e1s relevante del almacenamiento de energ\u00eda<\/strong> y los mercados de capacidad<\/strong> en un sistema el\u00e9ctrico caracterizado por un aumento de la penetraci\u00f3n de energ\u00edas renovables y una volatilidad de precios creciente.<\/p>\n

En este contexto, AleaStorage<\/strong><\/a> proporciona soluciones avanzadas para optimizar, analizar ingresos y estructurar proyectos de almacenamiento y sistemas h\u00edbridos vinculados a renovables, con el objetivo de maximizar el valor y la rentabilidad de los activos.<\/p>\n

El evento contar\u00e1 una vez m\u00e1s con la presencia de especialistas de EY<\/strong>, quienes aportar\u00e1n su experiencia en regulaci\u00f3n, financiaci\u00f3n de proyectos renovables y de almacenamiento, acuerdos PPA<\/strong>, autoconsumo y valoraci\u00f3n de activos y carteras energ\u00e9ticas.<\/p>\n

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

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