En un contexto global que enfatiza la descarbonización y la electrificación, las metodologías de previsión en el sector energético están asumiendo un papel cada vez más relevante. Estas técnicas no solo son fundamentales para anticipar la evolución de la demanda y la generación de energías renovables, sino que también permiten gestionar la volatilidad de los mercados eléctricos, facilitando así la operación, inversión y gestión de riesgos en un entorno cambiante.
El sector energético está inmerso en una transformación constante que exige que las previsiones se adapten a las nuevas realidades del mercado. La creciente penetración de fuentes de energía renovable, junto a una economía en electrificación y cambios regulatorios, ha hecho necesario replantear los modelos de planificación que tradicionalmente se enfocaban únicamente en precios y demanda.
Dentro de este marco de transición hacia la descarbonización y la independencia energética, contar con previsiones a largo plazo es esencial. Estas herramientas deben ofrecer una visión coherente y fundamentada del sistema energético futuro, especialmente en la búsqueda de alcanzar objetivos climáticos de neutralidad.
Tradicionalmente, las metodologías de previsión han estado basadas en modelos estadísticos y econométricos que analizan datos históricos sobre demanda eléctrica, producción de energías renovables y precios de mercado. Modelos como ARIMA y las regresiones multivariantes han demostrado ser efectivos a corto y medio plazo, pero la evolución hacia modelos fundamentales ha sido clave. Estos modelos simulan el funcionamiento real del sistema eléctrico, replicando el comportamiento de los agentes del mercado y considerando tanto factores técnicos como económicos para un análisis más preciso.
La actual integración de métodos estadísticos con inteligencia artificial y machine learning ha permitido abordar la complejidad del sistema eléctrico moderno. Esto es especialmente importante en un contexto de incertidumbre como el que presentan las energías renovables intermitentes. Las redes neuronales artificiales, por ejemplo, están mostrando resultados prometedores al prever la producción de energía renovable y el comportamiento de la demanda de manera más clara.
Un enfoque híbrido que combine diversas metodologías se considera fundamental para generar previsiones robustas y adaptativas. En este sentido, AleaSoft Energy Forecasting ha desarrollado una metodología innovadora que integra técnicas clásicas junto con inteligencia artificial, proporcionando herramientas que respaldan la toma de decisiones estratégicas y la evaluación de riesgos en los mercados energéticos. La calidad de los datos y su validación rigurosa son cruciales para asegurar la fiabilidad de los modelos predictivos que se implementan.
Mientras los mercados eléctricos buscan un equilibrio natural de precios, la previsión fundamentada se convierte en una ventaja competitiva significativa. Con el respaldo de divisiones como AleaBlue y AleaStorage, se optimizan estrategias de arbitraje y se evalúan proyectos de almacenamiento, resultando en que las previsiones bien fundamentadas se están convirtiendo en herramientas indispensables para transformar la incertidumbre en oportunidades de inversión.
