{"id":169347,"date":"2026-07-21T16:23:48","date_gmt":"2026-07-21T14:23:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=169347"},"modified":"2026-07-21T16:23:52","modified_gmt":"2026-07-21T14:23:52","slug":"bancabilidad-renovables-baterias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/es\/bancabilidad-renovables-baterias\/","title":{"rendered":"Bancabilidad en mercados vol\u00e1tiles: la calidad de las previsiones ser\u00e1 decisiva para financiar renovables y bater\u00edas"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 21 de julio de 2026. Los bajos precios capturados por las renovables, las horas con precios cero o negativos, los vertidos y la creciente volatilidad cambian los criterios para financiar proyectos renovables. La bancabilidad ya no depende \u00fanicamente del coste de la tecnolog\u00eda o del modelo financiero. Depende, sobre todo, de que las previsiones de ingresos reflejen c\u00f3mo funcionar\u00e1 el activo durante toda su vida \u00fatil.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - bancabilidad renovables bater\u00edas<\/a><\/div>\n

Un mercado m\u00e1s exigente para las renovables merchant<\/h2>\n

El crecimiento de la capacidad solar<\/strong> y e\u00f3lica<\/strong> est\u00e1 transformando la estructura de precios de los mercados el\u00e9ctricos<\/strong>. Las tecnolog\u00edas renovables producen cuando existe recurso, presionando los precios a la baja precisamente durante las horas en las que venden su energ\u00eda. Este efecto de canibalizaci\u00f3n ha reducido de forma significativa los precios capturados<\/strong>, especialmente en el caso de la energ\u00eda fotovoltaica.<\/p>\n

A esta situaci\u00f3n se suman las horas con precios cero y negativos y el incremento de los vertidos<\/strong>, causados tanto por la abundancia de producci\u00f3n renovable como por las limitaciones de la red. Como resultado, el precio medio del mercado puede mantenerse en niveles relativamente elevados mientras los ingresos obtenidos por determinadas plantas renovables son insuficientes para cumplir las expectativas sobre las que se estructur\u00f3 su financiaci\u00f3n.<\/p>\n

La volatilidad<\/strong> representa una amenaza para las plantas renovables sin capacidad de gesti\u00f3n, pero tambi\u00e9n una oportunidad para el almacenamiento<\/strong>. Cuanto mayor sea la diferencia entre las horas de precios bajos y las de precios altos, mayor ser\u00e1 el valor potencial de desplazar la energ\u00eda de unas horas a otras.<\/p>\n

Los ingresos son el verdadero fundamento del modelo financiero<\/h2>\n

El valor actual neto (NPV), la tasa interna de retorno (TIR<\/strong>) y la ratio de cobertura del servicio de la deuda (DSCR<\/strong>) son algunos de los principales indicadores utilizados por inversores y entidades financieras. Sin embargo, todos ellos son resultados del modelo. Su fiabilidad depende directamente de la calidad de las hip\u00f3tesis utilizadas para calcular los ingresos.<\/p>\n

Los costes de inversi\u00f3n y operaci\u00f3n pueden estimarse con un nivel razonable de certidumbre. En cambio, prever los ingresos durante veinte o treinta a\u00f1os exige anticipar la evoluci\u00f3n de los precios, los precios capturados, la volatilidad, los vertidos y las diferentes fuentes de remuneraci\u00f3n disponibles.<\/p>\n

Un error aparentemente peque\u00f1o en la previsi\u00f3n del precio capturado puede acumularse durante toda la vida del proyecto, reducir el flujo de caja y situar la ratio de cobertura de la deuda por debajo de los niveles exigidos. En ese caso, la deuda tendr\u00eda que redimensionarse o encarecerse. Por este motivo, la pregunta clave para un financiador no deber\u00eda ser \u00fanicamente si el modelo financiero est\u00e1 bien construido, sino si son fiables las previsiones de ingresos<\/strong> que lo alimentan.<\/p>\n

Las bater\u00edas no se pueden valorar mediante factores fijos<\/h2>\n

La estimaci\u00f3n de ingresos es especialmente compleja en los proyectos de almacenamiento de energ\u00eda<\/strong>. Una planta renovable produce cuando dispone de recurso y vende la energ\u00eda al precio existente en ese momento. Una bater\u00eda<\/strong>, en cambio, es un activo que debe operarse activamente y decidir en cada hora cu\u00e1ndo cargar, cu\u00e1ndo descargar y en qu\u00e9 mercado participar.<\/p>\n

Sus ingresos pueden proceder del arbitraje de energ\u00eda<\/strong>, los servicios de ajuste, los mecanismos de capacidad y otros servicios asociados a la flexibilidad. Estas fuentes no pueden analizarse de forma independiente y sumarse posteriormente, porque la misma energ\u00eda o capacidad no puede ofrecerse simult\u00e1neamente en varios mercados. Los ingresos deben calcularse mediante una optimizaci\u00f3n conjunta.<\/p>\n

Aplicar un spread anual fijo, asumir un n\u00famero constante de ciclos diarios y utilizar una tasa plana de degradaci\u00f3n puede producir resultados f\u00e1ciles de interpretar, pero no representa adecuadamente la operaci\u00f3n de una bater\u00eda. El n\u00famero de ciclos depende de las oportunidades reales de mercado y la degradaci\u00f3n depende tanto del paso del tiempo como del uso efectivo del activo. Adem\u00e1s, la degradaci\u00f3n reduce la capacidad disponible, modifica la operaci\u00f3n futura y, por tanto, tambi\u00e9n los ingresos posteriores.<\/p>\n

La valoraci\u00f3n debe reproducir este proceso hora a hora durante toda la vida \u00fatil del proyecto. Las simulaciones horarias de precios, combinadas con algoritmos de optimizaci\u00f3n, permiten que el ciclado, la degradaci\u00f3n y los ingresos sean resultado de la operaci\u00f3n esperada y no simples hip\u00f3tesis fijadas de antemano.<\/p>\n

Contratos e hibridaci\u00f3n para reducir el riesgo<\/h2>\n

El riesgo de mercado puede mitigarse mediante contratos. En las plantas renovables, los PPA<\/strong> de precio fijo, los contratos con suelo o las estructuras con bandas de precios permiten proteger parcial o totalmente los ingresos frente a escenarios desfavorables. Esta certidumbre mejora la cobertura de la deuda y puede facilitar un mayor nivel de apalancamiento.<\/p>\n

En las bater\u00edas, los acuerdos con optimizadores cumplen una funci\u00f3n equivalente. Un contrato de reparto de ingresos mantiene la exposici\u00f3n merchant y el potencial alcista. Un acuerdo con suelo protege un nivel m\u00ednimo de ingresos y conserva una parte del potencial adicional. Un contrato de tolling traslada el riesgo de mercado a la contraparte a cambio de un pago fijo, aumentando la certidumbre, pero renunciando al posible incremento de ingresos.<\/p>\n

La hibridaci\u00f3n<\/strong> constituye otra herramienta fundamental. Incorporar una bater\u00eda a una planta renovable permite almacenar energ\u00eda que de otro modo podr\u00eda ser vertida, desplazar la producci\u00f3n hacia horas de mayor precio, compartir el punto de conexi\u00f3n y generar un perfil m\u00e1s estable y atractivo para un comprador de energ\u00eda. En los estudios realizados por AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> durante 2025 para plantas fotovoltaicas h\u00edbridas con bater\u00edas de dos horas en Espa\u00f1a, el aumento medio de los ingresos se situ\u00f3 alrededor del 40%.<\/p>\n

Previsiones bancables para convertir incertidumbre en financiaci\u00f3n<\/h2>\n

La calidad de las previsiones ser\u00e1 uno de los principales elementos que diferencien los proyectos capaces de obtener financiaci\u00f3n. Un escenario conservador no debe consistir en reducir arbitrariamente los ingresos, sino en calcular una distribuci\u00f3n probabil\u00edstica basada en m\u00faltiples futuros coherentes y realistas. En un mercado m\u00e1s vol\u00e1til y complejo, la incertidumbre no desaparecer\u00e1. Sin embargo, puede cuantificarse, estructurarse y financiarse. Un riesgo que el financiador puede identificar, reproducir y dimensionar deja de ser una inc\u00f3gnita y se convierte en un elemento gestionable dentro de la operaci\u00f3n.<\/p>\n

An\u00e1lisis de AleaSoft Energy Forecasting para la financiaci\u00f3n de proyectos<\/h2>\n

La metodolog\u00eda desarrollada por AleaSoft<\/a>, con m\u00e1s de 27 a\u00f1os de track record, combina econometr\u00eda, regresi\u00f3n, an\u00e1lisis de series temporales, simulaci\u00f3n de mercado e inteligencia artificial<\/strong>. Para los proyectos de almacenamiento, incluye alrededor de 2000 simulaciones horarias, sobre las que se optimiza el funcionamiento de la bater\u00eda durante toda su vida \u00fatil. Esto permite estimar distribuciones de ingresos y obtener m\u00e9tricas como el P50<\/strong> y el P90<\/strong>, fundamentales para valorar el riesgo, dimensionar la deuda y comprobar la resistencia del proyecto ante escenarios desfavorables.<\/p>\n

Para los proyectos de almacenamiento de energ\u00eda<\/strong>, AleaStorage<\/strong>, la divisi\u00f3n de AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> especializada en almacenamiento<\/a>, se centra en el an\u00e1lisis estrat\u00e9gico de bater\u00edas y proyectos de hibridaci\u00f3n<\/strong>, proporcionando estimaciones de ingresos de bater\u00edas stand-alone<\/strong> en mercados de energ\u00eda y servicios de ajuste, an\u00e1lisis de hibridaci\u00f3n con renovables para maximizar ingresos y reducir riesgos, y modelizaci\u00f3n de escenarios de precios y volatilidad a largo plazo.<\/p>\n

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

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