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En un contexto de descarbonización, electrificación y volatilidad de los mercados, las metodologías de previsión son fundamentales para la toma de decisiones. La combinación de modelos estadísticos, fundamentales e inteligencia artificial permite anticipar con mayor precisión la evolución de la demanda, la generación renovable y los precios de mercados eléctricos, y aportar una base sólida para operar en los mercados, realizar inversiones y gestionar riesgos
En un sector de la energía en constante transformación, las previsiones se han convertido en una herramienta estratégica. No se trata solo de anticipar precios o demanda, sino de tomar decisiones informadas en un entorno volátil, donde la penetración de energías renovables, la electrificación de la economía y la evolución regulatoria obligan a replantear constantemente los modelos de planificación.
Especialmente en el contexto actual de transición energética hacia la descarbonización y la independencia energética, las previsiones de largo plazo adquieren una importancia crítica. Para alcanzar los objetivos de neutralidad climática y minimizar riesgos en un entorno de elevada incertidumbre, es fundamental disponer de herramientas de previsión basadas en una visión coherente del sistema energético del futuro y en una sólida base científica.
Modelos estadísticos y econométricos: el punto de partida
Las metodologías clásicas de previsión se basan en el análisis histórico de variables como la demanda eléctrica, la producción renovable, los precios spot y futuros, o los patrones meteorológicos. Modelos como ARIMA, regresiones multivariantes o descomposición estacional permiten captar tendencias, estacionalidades y relaciones lineales entre variables, siendo muy útiles especialmente en horizontes de corto y medio plazo.
Modelos fundamentales: simulando el funcionamiento real del sistema
Los modelos fundamentales representan una evolución respecto a los modelos puramente estadísticos, ya que se basan en la simulación del comportamiento físico y económico del sistema eléctrico. En lugar de predecir directamente a partir de datos históricos, estos modelos replican el funcionamiento de los distintos agentes del mercado ‑generadores, consumidores, operadores‑ considerando las curvas de oferta y demanda, las restricciones técnicas de las centrales, como rampas, costes variables o indisponibilidades, las interconexiones internacionales, los flujos de energía y las reglas de casación y precios marginalistas.
Su objetivo es simular el despacho horario del sistema y calcular los precios resultantes, lo que permite analizar con mayor realismo escenarios de largo plazo, como la entrada o salida de tecnologías, cambios regulatorios o la evolución de los precios del gas y CO2.
Al no depender de series históricas, los modelos fundamentales permiten construir escenarios futuros incorporando nueva capacidad renovable o de almacenamiento de energía aún no conectada, así como evaluar el impacto de decisiones políticas o avances tecnológicos. Esto los convierte en herramientas especialmente útiles para estudios de viabilidad de proyectos con horizontes de 20 o 30 años.
En AleaSoft Energy Forecasting, los modelos fundamentales se integran con la metodología estadística y la inteligencia artificial, logrando previsiones coherentes, justificadas y adaptadas a las necesidades de bancos, fondos e inversores.
Inteligencia artificial y machine learning: capturando la complejidad del sistema eléctrico
En la era de los datos masivos y la digitalización del sector de la energía, las metodologías de previsión tradicionales encuentran límites para captar la complejidad creciente del sistema. Aquí es donde entran en juego la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML), que permiten identificar patrones ocultos, no lineales y dinámicos en grandes volúmenes de datos.
Estas técnicas son especialmente útiles para anticipar comportamientos en entornos con alta incertidumbre, como la generación renovable intermitente, particularmente solar y eólica, la demanda en condiciones meteorológicas extremas o el impacto de fenómenos externos en los precios.
Redes neuronales aplicadas al mercado eléctrico
Las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) son una de las herramientas más potentes dentro de la IA aplicada a la previsión de la energía. Estas redes imitan el funcionamiento del cerebro humano mediante una estructura de nodos, o neuronas, organizados en capas: de entrada, ocultas y de salida. A medida que los datos atraviesan estas capas, la red aprende a ajustar sus pesos internos para minimizar el error de la previsión.
Tipos de redes neuronales relevantes en previsiones de energía
En el ámbito de la previsión de la energía, existen varios tipos de redes neuronales artificiales que se emplean según la naturaleza de los datos y el objetivo del análisis. Las redes neuronales feedforward (FFNN) son las más sencillas y se caracterizan porque la información fluye en una única dirección. Son adecuadas para previsiones de demanda y precios de mercado con datos estructurados. Por su parte, las redes neuronales recurrentes (RNN) incorporan «memoria» para tener en cuenta la secuencia temporal de los datos, lo que las hace especialmente útiles para previsiones horarias o diarias de variables con alta dependencia temporal. Una variante avanzada de estas son las redes LSTM (Long Short‑Term Memory), que evitan el problema del «desvanecimiento del gradiente», y son especialmente eficaces en la modelización de series temporales largas con alta variabilidad, como los precios spot o la producción renovable. Por último, las redes convolucionales (CNN), aunque son más comunes en visión por computadora, también se están aplicando para analizar patrones espaciales y temporales en mapas meteorológicos y series multivariantes.
Aplicaciones concretas de redes neuronales en el sector eléctrico
En el sector eléctrico, las redes neuronales tienen aplicaciones muy concretas que mejoran significativamente la precisión de las previsiones y la eficiencia operativa. En la previsión de producción solar y eólica, permiten anticipar la generación renovable con gran precisión a partir de datos meteorológicos horarios como la irradiancia, la velocidad del viento o la temperatura. Para la previsión de demanda eléctrica, estas redes captan patrones de comportamiento del consumo a lo largo del día, semana o año, incluyendo festivos y efectos climáticos. En la previsión de precios de mercado, tanto en el mercado spot como en el intradiario, las redes neuronales son capaces de integrar múltiples variables, como la demanda prevista, la generación esperada, los precios del gas y del CO2 o los flujos de importación y exportación, para estimar con precisión el precio horario del mercado eléctrico. Además, en la optimización del uso de baterías, estas herramientas permiten prever la evolución de los precios y del estado de carga, para maximizar la rentabilidad del arbitraje o la participación en los servicios de ajuste.
Ventajas de las redes neuronales en previsiones de energía
Las redes neuronales ofrecen varias ventajas para las previsiones en el sector de la energía. Su capacidad de capturar relaciones complejas y no lineales permite modelar con precisión el comportamiento de variables altamente interdependientes, como la demanda, la generación renovable o los precios del mercado. Además, destacan por su adaptabilidad a datos en tiempo real y su capacidad de actualización continua, lo que las hace especialmente eficaces en entornos dinámicos y cambiantes. Otra de sus fortalezas es la capacidad de generalizar comportamientos incluso en situaciones nuevas, lo que permite incorporar fenómenos emergentes no presentes en los datos históricos.
En AleaSoft Energy Forecasting, las redes neuronales se utilizan como parte del enfoque híbrido, combinadas con modelos estadísticos y fundamentales, garantizando así previsiones robustas, explicables y adaptadas a los distintos horizontes temporales, desde la operación diaria hasta la planificación a 30 años.
La fortaleza del enfoque híbrido
Los modelos más robustos combinan múltiples metodologías. En AleaSoft Energy Forecasting se usa un enfoque híbrido que integra modelos estadísticos, inteligencia artificial y modelos fundamentales. Así, se aprovechan las fortalezas de cada técnica, precisión en el corto plazo, interpretabilidad y simulación realista en el largo plazo.
La metodología Alea, desarrollada y perfeccionada durante más de 25 años, es un ejemplo de hibridación avanzada de modelos estadísticos, econométricos, de inteligencia artificial y fundamentales. Su eficacia ha quedado demostrada, por ejemplo, con una previsión realizada en 2010 que proyectaba la evolución del mercado ibérico con gran precisión durante más de una década, a pesar de los profundos cambios en el mix de generación y en el contexto energético. Esta fiabilidad ha sido clave para entidades financieras e inversores en la evaluación de riesgos y la financiación de proyectos renovables.
La importancia crítica de los datos
Ningún modelo es mejor que los datos que lo alimentan. La calidad, granularidad y actualización de los datos son elementos determinantes para la fiabilidad de las previsiones en el sector de la energía. Para ello, es fundamental contar con una resolución temporal adecuada, ya sea de 15 minutos, horaria, diaria, etc., según el caso, así como aplicar procesos de eliminación de anomalías y corrección de errores. También es esencial la homogeneización entre fuentes de datos, especialmente cuando se combinan datos de distinta procedencia, y el uso de información oficial y datos propietarios, que aseguren trazabilidad, consistencia y valor añadido a las previsiones.
Validación, backtesting y mejora continua
Una previsión fiable exige una validación rigurosa de los modelos, mediante técnicas como la validación cruzada, el backtesting frente a datos reales y el uso de métricas objetivas como el MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error) o MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Además, todo modelo debe ser revisado y actualizado para adaptarse a cambios en las condiciones del mercado, nuevas normativas o evolución tecnológicos.
Una herramienta clave para decisiones estratégicas
El funcionamiento de los mercados eléctricos en el largo plazo tiende hacia un precio de equilibrio, determinado por el punto donde convergen oferta y demanda. Este equilibrio permite que los productores obtengan la rentabilidad esperada durante la vida útil de sus activos y que los consumidores mantengan su competitividad. Aunque los precios puedan fluctuar por factores coyunturales como la climatología, los precios del gas o las paradas de centrales nucleares, la tendencia natural del mercado es volver a ese equilibrio. Los modelos híbridos de AleaSoft Energy Forecasting capturan esta dinámica estocástica, reproduciendo con realismo las oscilaciones del mercado en torno al precio de equilibrio.
Las previsiones de mercados de energía bien fundamentadas permiten evaluar inversiones en baterías y renovables, contratar PPA, cubrir riesgos en mercados de futuros, planificar hibridaciones y participar en subastas. En definitiva, transforman la incertidumbre en ventaja competitiva.
Análisis de AleaSoft Energy Forecasting sobre las perspectivas de los mercados de energía en Europa y el almacenamiento de energía
La división AleaBlue de AleaSoft Energy Forecasting proporciona previsiones de corto y medio plazo para los mercados de energía, esenciales para la planificación, la gestión de la energía, la elaboración de ofertas, la cobertura de riesgos y la toma de decisiones. Entre sus servicios se incluyen previsiones de demanda eléctrica, precios de los mercados intradiarios y de los servicios de ajuste, que son herramientas clave para optimizar estrategias de arbitraje con almacenamiento de energía.
Por su parte, la división AleaStorage ofrece informes que incluyen el cálculo de ingresos y rentabilidad de las baterías, el dimensionamiento óptimo de sistemas de almacenamiento en sistemas híbridos con renovables y análisis personalizados adaptados a distintos modelos de negocio.
