En este artículo hablaremos de los diferentes modelos de predicción que pueden ayudar a las compañías energéticas a tomar mejores decisiones en la compraventa de electricidad en los diferentes mercados de energía.
El comportamiento y evolución futura de la demanda es una información muy valiosa para gestionar recursos y activos, y mejorar la toma de decisiones en múltiples áreas e industrias. En el sector energético esta información cobra aún más importancia debido al grado de incertidumbre que conlleva predecir los factores de alta volatilidad, como los fenómenos naturales o meteorológicos, además de otras variables de gran impacto en los mercados como cambios legislativos o socioeconómicos. El uso de los datos para modelizar la previsión de demanda es clave para tomar buenas decisiones.
Por ejemplo, predecir la demanda o el comportamiento del precio eléctrico para tomar la mejor decisión de venta o compra de la energía es actualmente una necesidad para cualquier compañía del sector, ya sea una empresa generadora, distribuidora, comercializadora u operador del sistema. Contar con un modelo de predicción preciso y fiable reducirá los costes por desvíos, los costes de reserva tras la casación de ofertas, y permitirá a las organizaciones a planificar inversiones, estimar gastos o mejorar rentabilidades.
Existe un incremento cada vez mayor de la demanda eléctrica y un uso cada vez más necesario de recursos renovables para abastecer dicha demanda. Las fuentes de energía renovables aumentan la complejidad a la hora de planificar y gestionar la demanda energética, dada la alta volatilidad en su generación a través de recursos no almacenables como el viento o la radiación solar.
Predicción de la demanda y del precio energético
La predicción de la demanda de electricidad es tremendamente útil para que los diferentes actores del sector energético puedan planificar la cadena de suministro (generación, almacenamiento y distribución de energía).
Por otro lado, la predicción de la demanda de consumo energético junto con la predicción del comportamiento del precio de la electricidad en los diferentes mercados permitirá a las compañías comercializadoras tomar mejores decisiones en la compraventa de energía. Tendrán conocimiento sobre cuándo es más rentable realizar las operaciones en el mercado energético diario, intradiario o continuo, y podrán en base a ello determinar el precio de las tarifas a aplicar a su cartera de clientes.
Para que estos modelos predictivos sean precisos y valiosos para las compañías se necesitan: datos y una buena organización de los mismos; modelos algorítmico-estadísticos potentes y contrastados basados en técnicas de Machine Learning; y una amplia experiencia en análisis y entrenamiento de los modelos para un aprendizaje rápido a las condiciones cambiantes del mercado.
Se pueden utilizar datos como el volumen de población, el historial de consumo energético, información sobre eficiencia energética, datos pasados del mercado eléctrico, previsiones de producción eléctrica de origen termosolar, fotovoltaico o eólico a través de predicciones meteorológicas, la disponibilidad de las unidades de producción energética, el precio de los combustibles fósiles usados en la generación de electricidad (petróleo, carbón y gas natural), o el precio de los derechos de emisiones de CO2.
Aunque estas variables son muy volátiles y su previsión va perdiendo fiabilidad cuanto más largo es el horizonte de aplicación (menos fiable a largo plazo), la construcción y gestión de escenarios a partir de medias históricas permite comprender el comportamiento de la demanda frente a posibles cambios en las variables.
Aplicaciones y beneficios de los modelos predictivos
Conocer de antemano la demanda energética y el comportamiento del precio en los diferentes mercados, permite a los distintos actores del sector:
- Reducir costes por desvío.
- Reaccionar de manera rápida durante el proceso de compraventa de energía, maximizando la rentabilidad. Conocer con antelación horaria los precios de energía esperados en los diferentes mercados, permite saber cuándo es más rentable comprar o vender energía y poder corregir órdenes de compra casi en tiempo real.
- Saber cuánta energía comprar. Cuanto más preciso sea el modelo, mejores y más ajustados serán los procesos de licitación de energía con el consiguiente ahorro en costes.
- Detectar anomalías o desviaciones en la demanda energética para disminuir el impacto económico y evitar pérdidas. Los modelos determinan cuales son los consumos a corto y medio plazo, y detectan ineficiencias o consumos anómalos, como picos o valles de demanda.
- Tener un mayor control sobre la partida energética para la realización de presupuestos y previsión de costes.
En decide4AI tenemos un profundo conocimiento y una amplia experiencia en el desarrollo e implementación de modelos predictivos, y ayudamos a las empresas del sector energético a tomar mejores decisiones para operar en los distintos mercados.
¿Quieres saber cómo podemos ayudarte a tomar mejores decisiones en la compraventa de energía en los diferentes mercados?
Si quieres saber más sobre decide4AI, y mantenerte al tanto de futuros webinar o acciones, síguenos en las redes sociales (Linkedin, Twitter, Youtube).
