Qué necesitas saber antes
- En el ámbito de los mercados mayoristas de electricidad, el verdadero desafío radica en la capacidad de los modelos fundamentales para reproducir el equilibrio de mercado a largo plazo, más allá de calcular un “merit order” correctamente.
- En un mercado marginalista, el precio determina la interacción entre curvas de oferta y demanda, la tecnología marginal que lo establece y la escasez en cada hora, además de garantizar rentabilidad a futuras inversiones y asumibilidad para los consumidores.
- Visión de los mercados europeos de energía, primavera 2026 El webinar mensual programado para el 12 de marzo de 2026 tendrá como foco el análisis de la situación actual de los mercados de energía en Europa, las….
El 6 de marzo de 2026 se observa que, en los mercados eléctricos, muchos modelos fundamentales presentan limitaciones no por la física del sistema, sino por su incapacidad para replicar el equilibrio del mercado que establece los precios. La implementación de un enfoque híbrido, que combina modelos estadísticos, inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático, permite capturar dinámicas temporales y no linealidades, mejorando la precisión de las decisiones de inversión y cobertura.
En el ámbito de los mercados mayoristas de electricidad, el verdadero desafío radica en la capacidad de los modelos fundamentales para reproducir el equilibrio de mercado a largo plazo, más allá de calcular un “merit order” correctamente. En un mercado marginalista, el precio determina la interacción entre curvas de oferta y demanda, la tecnología marginal que lo establece y la escasez en cada hora, además de garantizar rentabilidad a futuras inversiones y asumibilidad para los consumidores.
La limitación de muchos modelos radica en su enfoque meramente técnico, restringido a un orden de mérito hora por hora o cada 15 minutos. Este enfoque subestima momentos críticos de escasez, spreads horarios y cambios de régimen, que son fundamentales para entender el comportamiento del mercado. Sin una visión a largo plazo, resulta difícil prever precios que aseguren la sostenibilidad del sistema eléctrico.
Interpretación de ofertas en el mercado eléctrico
Las ofertas de venta y compra en los mercados eléctricos son el resultado de estrategias diferenciadas por cada agente, influenciadas por factores como políticas empresariales, coberturas y metas a largo plazo. Modelizar estas estrategias bajo criterios comunes puede ser ineficaz y no representar fielmente la realidad del mercado.
Un aspecto crítico es cómo se modeliza la oferta hidráulica, que no se comporta como un simple coste marginal. La optimización de la oferta en este sector depende del valor del agua embalsada y de las decisiones estratégicas tomadas a medio y largo plazo. Un modelo que no integre esta “economía del agua” corre el riesgo de sesgar el equilibrio y producir precios incorrectos, especialmente en momentos de tensión en el sistema.
Además, la rigidez en la modelización de la demanda y flexibilidad puede resultar en una representación no precisa. Factores como el clima, el calendario y la actividad económica influyen en la demanda neta, que debería ser modelada de manera más dinámica, evitando la suavización de rampas y la pérdida de señales de escasez críticas durante las horas clave.
Las fricciones del sistema, como congestiones internas y límites de interconexión, también juegan un papel importante en la formación de precios. Si se tratan de manera simplificada, el modelo puede mantener coherencia técnica, pero desviarse del equilibrio observado. Los cambios regulatorios, además, actúan como catalizadores que alteran el equilibrio y requieren recalibraciones rápidas para evitar que los modelos fundamentales queden desactualizados.
Ventajas de los modelos híbridos
Para superar estas limitaciones, es fundamental adoptar una metodología híbrida que combine modelos fundamentales y técnicas de aprendizaje de mercado. En este enfoque, el modelo fundamental ayuda a capturar los principales factores de influencia, como la penetración de energías renovables y los costes de combustibles.
La componente estadística de estos modelos híbridos permite abordar lo que los modelos fundamentales no logran capturar, como la dinámica temporal. Utilizando técnicas como ARIMA/SARIMA, se pueden modelar las estacionalidades y persistencias típicas de precios y spreads, incorporando patrones recurrentes que un modelo estático no podría representar.
Además, la inteligencia artificial y algoritmos de machine learning pueden capturar no linealidades y cambios de régimen, reflejando interacciones complejas en los mercados de energía. La capacidad de las redes neuronales para aprender de combinaciones de factores críticos permite una adaptación más sensible a los cambios estructurales, asegurando un equilibrio de mercado adecuado a largo plazo.
El objetivo final es alinear el “equilibrio de facto” con el modelo, detectando y corrigiendo sesgos de los enfoques fundamentales mediante técnicas estadísticas, lo que resulta en una mejor representación de la incertidumbre y la volatilidad horaria. Esto es vital para la toma de decisiones en proyectos de almacenamiento y energías renovables.
Visión de los mercados europeos de energía, primavera 2026
El webinar mensual programado para el 12 de marzo de 2026 tendrá como foco el análisis de la situación actual de los mercados de energía en Europa, las previsiones para la primavera y los cambios significativos que afectarán al sector durante 2026. Se discutirán temas regulatorios y la creciente importancia del almacenamiento de energía y los mercados de capacidad.
Este contexto exige soluciones efectivas para optimizar y estructurar proyectos de almacenamiento y sistemas híbridos, buscando maximizar tanto el valor como la rentabilidad de los activos implantados.
