Herramientas clave, según AleaSoft, en un sector en transformación
En un momento donde la descarbonización, la electrificación y la volatilidad de los mercados están transformando el panorama energético, la previsión se ha convertido en un elemento esencial. No se trata solo de predecir precios o consumo, sino de tomar decisiones informadas con base en modelos sólidos y versátiles.
AleaSoft Energy Forecasting combina modelos estadísticos, fundamentales y técnicas de inteligencia artificial (IA) para anticipar con precisión la demanda, la producción renovable y los precios eléctricos. Esta integración permite no solo adaptarse a la realidad actual, sino también proyectar escenarios futuros con mayor fiabilidad.
El valor de los modelos estadísticos y econométricos
El punto de partida son los modelos estadísticos tradicionales, como ARIMA o regresiones multivariantes, que analizan patrones históricos y estacionales. Estos modelos, aunque limitados para el largo plazo, resultan eficaces en el corto y medio plazo, especialmente cuando se dispone de series de datos estables y bien estructuradas.
Permiten detectar tendencias, estacionalidades y relaciones entre variables clave como demanda eléctrica, generación renovable o precios spot. Son herramientas valiosas para operadores del sistema, comercializadoras y empresas que necesitan adaptarse día a día a la dinámica del mercado.
Modelos fundamentales: una simulación realista
El siguiente nivel lo representan los modelos fundamentales, que reproducen el funcionamiento físico y económico del sistema eléctrico. En lugar de depender únicamente de datos históricos, simulan cómo interactúan los distintos actores del mercado: generadores, consumidores y operadores.
Estas metodologías consideran elementos como las curvas de oferta y demanda, las interconexiones internacionales, las restricciones técnicas o los precios del gas y del CO₂. Así, permiten proyectar escenarios de largo plazo de manera realista, incluso cuando se trata de infraestructuras aún no construidas o normativas futuras.
Inteligencia artificial: precisión en entornos complejos
La creciente digitalización del sector ha impulsado la aplicación de técnicas de IA y machine learning (ML) para afrontar la complejidad del sistema eléctrico. Estas herramientas son capaces de detectar patrones ocultos y relaciones no lineales, algo crucial cuando se trata de prever generación renovable intermitente o demanda en condiciones climáticas extremas.
Dentro de estas tecnologías destacan las redes neuronales artificiales (ANN), que aprenden de los datos mediante estructuras de múltiples capas. A través de este proceso, mejoran su capacidad predictiva a medida que reciben más información.
Redes neuronales especializadas en energía
Entre las redes más usadas están las feedforward (FFNN), eficaces para variables estructuradas como precios y demanda; las recurrentes (RNN), que consideran la secuencia temporal; y las avanzadas LSTM, diseñadas para series temporales largas con alta variabilidad.
También comienzan a emplearse redes convolucionales (CNN), más comunes en visión artificial pero útiles en la energía para analizar mapas meteorológicos y datos multivariantes con dimensiones espaciales y temporales.
Aplicaciones prácticas y resultados concretos
Estas redes tienen múltiples aplicaciones concretas en el sector eléctrico. En generación renovable, permiten estimar con precisión la producción eólica y solar utilizando variables como irradiancia o viento. En demanda eléctrica, capturan los hábitos de consumo en distintos horarios y fechas. Y en previsión de precios, integran datos como la generación esperada, precios de combustibles, interconexiones o consumo previsto.
También optimizan el uso de sistemas de almacenamiento con baterías, anticipando cuándo cargar o descargar para maximizar la rentabilidad.
Enfoque híbrido: combinar para ganar
AleaSoft aplica un modelo híbrido que une lo mejor de cada enfoque: la precisión a corto plazo de los modelos estadísticos, la capacidad explicativa y predictiva de los fundamentales, y la flexibilidad de la inteligencia artificial.
Este enfoque ha sido refinado durante más de 25 años y ha demostrado su eficacia en escenarios complejos. Un ejemplo es una previsión realizada en 2010 que anticipó con notable acierto la evolución del mercado ibérico durante más de una década, pese a los cambios profundos en el mix energético.
La calidad de los datos: el combustible del modelo
Sin datos de calidad, ningún modelo es fiable. Por eso, AleaSoft cuida especialmente la resolución temporal, la eliminación de anomalías y la homogeneización entre fuentes. Utiliza información oficial y propia, garantizando consistencia, trazabilidad y valor añadido.
Además, aplica validación cruzada y backtesting frente a datos reales, empleando métricas como el MAE, RMSE y MAPE para medir el desempeño y garantizar mejoras continuas.
Una herramienta para la estrategia energética
Los mercados eléctricos tienden a fluctuar, pero a largo plazo buscan un precio de equilibrio entre oferta y demanda. Los modelos híbridos de AleaSoft simulan estas oscilaciones naturales, ayudando a empresas a tomar decisiones estratégicas basadas en escenarios realistas.
Gracias a estas previsiones, es posible planificar inversiones en renovables, baterías o contratos PPA, así como diseñar estrategias de cobertura en mercados de futuros o participar con ventaja en subastas.
Divisiones especializadas para necesidades específicas
AleaSoft cuenta con divisiones que cubren diferentes áreas clave. AleaBlue ofrece previsiones de corto y medio plazo, fundamentales para la gestión diaria de la energía y la elaboración de ofertas. AleaStorage, por su parte, analiza la viabilidad de proyectos de almacenamiento, calculando rentabilidad e ingresos en sistemas híbridos renovables.
Ambas divisiones apoyan a empresas e inversores en la toma de decisiones en un contexto cambiante y competitivo, convirtiendo la incertidumbre en una oportunidad.
Transformar el futuro con previsiones fiables
Con una combinación de ciencia, tecnología y experiencia, AleaSoft Energy Forecasting ofrece una visión robusta del futuro energético. Sus metodologías ayudan a navegar un sector en transformación constante, asegurando que la innovación y la sostenibilidad vayan de la mano.
La previsión energética ya no es una opción, sino una necesidad estratégica para competir, invertir y avanzar hacia un sistema energético más resiliente y descarbonizado.
