{"id":78182,"date":"2019-11-27T00:00:00","date_gmt":"2019-11-26T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/modelos-veinte-annos-inteligencia-artificial-previsiones-sector-energia\/"},"modified":"2020-02-12T18:38:19","modified_gmt":"2020-02-12T17:38:19","slug":"modelos-veinte-annos-inteligencia-artificial-previsiones-sector-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/es\/modelos-veinte-annos-inteligencia-artificial-previsiones-sector-energia\/","title":{"rendered":"Modelos Alea, veinte a\u00f1os de inteligencia artificial en previsiones para el sector de la energ\u00eda"},"content":{"rendered":"

AleaSoft, 27 de noviembre de 2019. Las previsiones en el sector de la energ\u00eda siempre han sido muy necesarias por su alto valor estrat\u00e9gico. Estamos hablando de previsiones de precios de mercados de energ\u00eda, de demanda de electricidad y de gas, adem\u00e1s de la producci\u00f3n de energ\u00edas renovables. Todas ellas magnitudes clave para tener una visi\u00f3n a futuro del panorama del sector energ\u00e9tico y poder planificar y tomar decisiones de forma responsable, cient\u00edfica e informada.<\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Hist\u00f3ricamente los modelos de previsiones en el sector de energ\u00eda<\/strong> se han clasificado en dos grandes grupos. Por un lado, est\u00e1n los modelos de base estad\u00edstica, que incluyen el an\u00e1lisis de series temporales<\/strong>, t\u00e9cnicas Box-Jenkins, regresiones<\/strong> con variables y autorregresiones, entre much\u00edsimas otras t\u00e9cnicas estad\u00edsticas. En este primer grupo, tambi\u00e9n se incluyen los modelos de inteligencia artificial<\/strong> y machine learning<\/strong> como las redes neuronales artificiales<\/strong> y las m\u00e1quinas de vectores de soporte.<\/p>\n

En el otro gran grupo est\u00e1n los modelos llamados fundamentales<\/strong>. Estos modelos se basan en la simulaci\u00f3n del comportamiento individual o en peque\u00f1as agrupaciones de cada uno de los agentes del mercado en el futuro. Estos modelos intentan predecir el resultado del mercado a partir de las estrategias de compra y venta de cada agente aplicando teor\u00edas de juego y de competencia y optimizando los ingresos de cada agente.<\/p>\n

La metodolog\u00eda Alea para las previsiones en el sector de la energ\u00eda<\/h3>\n

Los modelos Alea fueron creados hace m\u00e1s de veinte a\u00f1os, antes de la liberalizaci\u00f3n del mercado el\u00e9ctrico<\/strong> espa\u00f1ol. Las t\u00e9cnicas de inteligencia artificial exist\u00edan ya desde los a\u00f1os setenta del siglo pasado, pero no fue hasta finales de la d\u00e9cada de los noventa que la tecnolog\u00eda inform\u00e1tica estuvo preparada para poder explotar todo su potencial.<\/p>\n

La hibridaci\u00f3n<\/strong> de t\u00e9cnicas de estad\u00edstica cl\u00e1sica, como las regresiones, de an\u00e1lisis de series temporales y modelos SARIMAX de Box-Jenkins, y de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, como las redes neuronales recurrentes<\/strong> y los algoritmos de machine learning<\/strong>, llev\u00f3 al desarrollo de los primeros modelos Alea<\/strong>, siempre con el objetivo de modelizar y hacer previsiones de series temporales para el sector de la energ\u00eda.<\/p>\n

\"AleaSoft<\/a>
\nComponentes de los modelos Alea<\/span><\/p>\n

En esos primeros tiempos del mercado el\u00e9ctrico, los modelos Alea se usaban para la previsi\u00f3n de la<\/strong> demanda de electricidad<\/strong>, y sus usuarios solo pod\u00edan ser los pocos agentes de ese incipiente mercado el\u00e9ctrico que eran, a la vez, los generadores<\/strong>, distribuidores<\/strong> y comercializadores<\/strong>. Las previsiones de demanda desde corto hasta largo plazo permit\u00edan a estos usuarios su planificaci\u00f3n en todos los horizontes temporales.<\/p>\n

El \u00e9xito de los modelos Alea en la previsi\u00f3n de demanda de electricidad hizo que pronto los modelos empezasen a ser utilizados por los operadores de sistemas el\u00e9ctricos<\/strong> de varios pa\u00edses europeos. Y algunos de ellos los contin\u00faan usando en la actualidad.<\/p>\n

Poco despu\u00e9s, se desarrollaron los modelos Alea para las previsiones de precios de mercado<\/strong>, que pueden modelizar tanto las series de precio como las ofertas de compra y venta de energ\u00eda en los mercados, y que adem\u00e1s tienen en cuenta las variables fundamentales del futuro. La tipolog\u00eda de usuarios se diversific\u00f3 mucho ya que los modelos empezaron a ser \u00fatiles para pr\u00e1cticamente todos los agentes de los mercados el\u00e9ctricos europeos: operadores de instalaciones de generaci\u00f3n<\/strong>, comercializadoras<\/strong>, traders<\/strong> y grandes consumidores<\/strong>.<\/p>\n

Pero las aplicaciones de los modelos Alea no se limitan al mercado diario. Actualmente se realizan previsiones de mercados posteriores: mercados intradiarios<\/strong>, desv\u00edos<\/strong>, restricciones<\/strong>, etc. Conjuntamente con el desarrollo de modelos Alea para las previsiones de precios de mercados, tambi\u00e9n se desarrollaron previsiones de energ\u00edas renovables<\/strong>: hidroel\u00e9ctrica<\/strong>, e\u00f3lica<\/strong> y solar <\/strong>(fotovoltaica<\/strong> y termosolar<\/strong>), que tambi\u00e9n resultan de gran inter\u00e9s para los agentes del mercado.<\/p>\n

\"AleaSoft<\/a>
\nTipos y horizontes de las previsiones de los modelos Alea<\/span><\/p>\n

Con el tiempo se han ido desarrollando nuevas t\u00e9cnicas alrededor de los modelos Alea que han permitido implementar previsiones m\u00e1s complejas. Actualmente los modelos Alea, que ya podr\u00edan denominarse aplicaciones Alea por su complejidad, permiten la ejecuci\u00f3n de multitud de previsiones para hacer simulaciones<\/strong> bajo variaciones de las variables y poder calcular percentiles y bandas de confianza<\/strong> alrededor de la previsi\u00f3n media. Esta opci\u00f3n de los modelos Alea es extremadamente \u00fatil para la gesti\u00f3n de riesgo tanto de productores de electricidad como de comercializadoras o grandes consumidores<\/strong>.<\/p>\n

Por ejemplo, asesorando a empresas l\u00edderes mundiales en productos industriales con un consumo muy elevado de energ\u00eda, o electrointensivas, el uso de las previsiones de medio plazo y de las distribuciones de probabilidad de AleaSoft<\/strong> para varios mercados europeos permite un ahorro de entre el 10 y 15% en los costes de electricidad<\/strong> gracias a las oportunidades encontradas para cerrar posiciones favorables en los mercados de futuros adem\u00e1s de tener una estrategia de compras planificadas en el largo plazo.<\/strong><\/p>\n

Por el lado de la venta de energ\u00eda, las previsiones a largo plazo y la consultor\u00eda estrat\u00e9gica de AleaSoft<\/strong> han permitido a constructores de plantas de producci\u00f3n de energ\u00edas renovables obtener financiaci\u00f3n de bancos europeos. Las previsiones de los modelos Alea han sido consideradas bancables<\/strong> y permiten a entidades bancarias<\/strong> y fondos de inversi\u00f3n<\/strong> poder hacer estudios financieros robustos y confiables. Adem\u00e1s, con estos veinte a\u00f1os de presencia en el sector de la energ\u00eda, AleaSoft<\/strong> ha tejido una red de clientes que ha permitido poner en contacto a compradores y vendedores de activos de producci\u00f3n de energ\u00eda y ha facilitado la negociaci\u00f3n de contratos PPA<\/strong>.<\/p>\n

\"AleaSoft<\/a>
\nModelos Alea para previsiones para el sector de la energ\u00eda<\/span><\/p>\n

Las previsiones a largo plazo en el sector de la energ\u00eda<\/h3>\n

Las previsiones a largo plazo presentan un reto muy interesante para cualquier modelo de previsiones en el sector de la energ\u00eda. Los modelos Alea calculan el punto de equilibrio del mercado<\/strong> a lo largo de la historia y lo proyectan hacia el futuro teniendo en cuenta tambi\u00e9n las variables fundamentales <\/strong>y el hueco de respaldo a las renovables<\/strong>. En un futuro a largo plazo de m\u00e1s de veinte a\u00f1os, las condiciones, las variables y los escenarios pueden variar mucho. Habr\u00e1 cambios tecnol\u00f3gicos (c\u00e9lulas fotovoltaicas<\/strong> m\u00e1s eficientes, bater\u00edas<\/strong> con mayor capacidad de almacenamiento, smartgrids<\/strong>, etc.), cambios de comportamiento de la demanda (flexibilizaci\u00f3n, autoconsumo<\/strong>, almacenamiento con bater\u00edas, producci\u00f3n de hidr\u00f3geno<\/strong>, etc.) y reemplazo de fuentes de energ\u00eda (electrificaci\u00f3n y uso del hidr\u00f3geno en el transporte terrestre, mar\u00edtimo y a\u00e9reo, y en la industria) que impactar\u00e1n sobre el coste de la producci\u00f3n de energ\u00eda y la demanda, y, por lo tanto, sobre el punto de equilibrio del mercado.<\/p>\n

Todos esos cambios ir\u00e1n sucediendo y el mercado se ir\u00e1 adaptando. El equilibrio del mercado, que es el punto de encuentro entre compradores y vendedores, tambi\u00e9n cambiar\u00e1 porque el coste de producci\u00f3n de la energ\u00eda bajar\u00e1 y porque la demanda aumentar\u00e1. Pero m\u00e1s all\u00e1 de las inevitables variaciones del precio por fen\u00f3menos coyunturales (a\u00f1os muy ventosos, per\u00edodos de sequ\u00eda, fluctuaciones de los precios de los combustibles por conflictos geopol\u00edticos, etc.), en el fondo, a largo plazo el mercado tiene que estar en equilibrio, porque la producci\u00f3n deber ser rentable y el coste de consumir energ\u00eda asequible. Si no, el mercado desaparece. A largo plazo, los modelos Alea proyectan c\u00f3mo evolucionar\u00e1 este equilibrio del mercado.<\/p>\n

\"AleaSoft<\/a>
\nPrevisi\u00f3n de precio del mercado MIBEL a largo plazo generada por AleaSoft en noviembre de 2010. Ejemplo de coherencia de la previsi\u00f3n<\/span><\/p>\n

El presente y futuro de los modelos de previsi\u00f3n Alea<\/h3>\n

En la actualidad tenemos m\u00e1s de 400 modelos Alea en operaci\u00f3n para pr\u00e1cticamente todos los sistemas y mercados de gas y electricidad<\/strong> en Europa. Aunque los modelos Alea han ido evolucionando con el tiempo, la robustez, estabilidad y s\u00f3lida base cient\u00edfica<\/strong> de los primeros modelos contin\u00faa presente, pero, adem\u00e1s, con todo este tiempo, ni m\u00e1s ni menos que veinte a\u00f1os, hemos ganado en experiencia. Esta experiencia adquirida con los a\u00f1os tambi\u00e9n ha sido posible gracias al feedback proporcionado por los usuarios de los modelos. Entre ellos se encuentran las principales empresas del sector ib\u00e9rico y europeo de la energ\u00eda: Endesa, Iberdrola, Naturgy, Viesgo, Repsol EYG, BBE, Shell, Engie, Siemens Gamesa o Acciona. Algunos de ellos llevan usando los modelos Alea de forma ininterrumpida desde hace veinte a\u00f1os.<\/p>\n

\"AleaSoft<\/a>
\nMercados con modelos de previsi\u00f3n Alea disponibles<\/span><\/p>\n

AleaSoft<\/strong> tiene el objetivo de expandirse a nivel global para poder estar presente en todos los mercados energ\u00e9ticos del mundo. Para ello se est\u00e1n desarrollando nuevos modelos para los mercados de Am\u00e9rica <\/strong>y Asia<\/strong>.<\/p>\n

 <\/p>\n

Fuente: AleaSoft Energy Forecasting<\/strong><\/p>\nSuscripci\u00f3n al resumen de noticias de AleaSoft<\/a>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

AleaSoft, 27 de noviembre de 2019. Las previsiones en el sector de la energ\u00eda siempre han sido muy necesarias por su alto valor estrat\u00e9gico. Estamos hablando de previsiones de precios de mercados de energ\u00eda, de demanda de electricidad y de gas, adem\u00e1s de la producci\u00f3n de energ\u00edas renovables. 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