AleaSoft: Modelos Alea: veinte años de Inteligencia Artificial en previsiones para el sector de la energía
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Las previsiones en el sector de la energía siempre han sido muy necesarias por su alto valor estratégico. Esto se refiere a previsiones de precios de mercados de energía, de demanda de electricidad y de gas, además de la producción de energías renovables. Todas ellas magnitudes clave para tener una visión a futuro del panorama del sector energético y poder planificar y tomar decisiones de forma responsable, científica e informada
Históricamente los modelos de previsiones en el sector de energía se han clasificado en dos grandes grupos. Por un lado, están los modelos de base estadística, que incluyen el análisis de series temporales, técnicas Box-Jenkins, regresiones con variables y autorregresiones, entre muchísimas otras técnicas estadísticas. En este primer grupo, también se incluyen los modelos de inteligencia artificial y machine learning como las redes neuronales artificiales y las máquinas de vectores de soporte.
En el otro gran grupo están los modelos llamados fundamentales. Estos modelos se basan en la simulación del comportamiento individual o en pequeñas agrupaciones de cada uno de los agentes del mercado en el futuro. Estos modelos intentan predecir el resultado del mercado a partir de las estrategias de compra y venta de cada agente aplicando teorías de juego y de competencia y optimizando los ingresos de cada agente.
La metodología Alea para las previsiones en el sector de la energía
Los modelos Alea fueron creados hace más de veinte años, antes de la liberalización del mercado eléctrico español. Las técnicas de inteligencia artificial existían ya desde los años setenta del siglo pasado, pero no fue hasta finales de la década de los noventa que la tecnología informática estuvo preparada para poder explotar todo su potencial.
La hibridación de técnicas de estadística clásica, como las regresiones, de análisis de series temporales y modelos SARIMAX de Box-Jenkins, y de técnicas de inteligencia artificial, como las redes neuronales recurrentes y los algoritmos de machine learning, llevó al desarrollo de los primeros modelos Alea, siempre con el objetivo de modelizar y hacer previsiones de series temporales para el sector de la energía.
En esos primeros tiempos del mercado eléctrico, los modelos Alea se usaban para la previsión de la demanda de electricidad, y sus usuarios solo podían ser los pocos agentes de ese incipiente mercado eléctrico que eran, a la vez, los generadores, distribuidores y comercializadores. Las previsiones de demanda desde corto hasta largo plazo permitían a estos usuarios su planificación en todos los horizontes temporales.
El éxito de los modelos Alea en la previsión de demanda de electricidad hizo que pronto los modelos empezasen a ser utilizados por los operadores de sistemas eléctricos de varios países europeos. Y algunos de ellos los continúan usando en la actualidad.
Poco después, se desarrollaron los modelos Alea para las previsiones de precios de mercado, que pueden modelizar tanto las series de precio como las ofertas de compra y venta de energía en los mercados, y que además tienen en cuenta las variables fundamentales del futuro. La tipología de usuarios se diversificó mucho ya que los modelos empezaron a ser útiles para prácticamente todos los agentes de los mercados eléctricos europeos: operadores de instalaciones de generación, comercializadoras, traders y grandes consumidores.
Pero las aplicaciones de los modelos Alea no se limitan al mercado diario. Actualmente se realizan previsiones de mercados posteriores: mercados intradiarios, desvíos, restricciones, etc. Conjuntamente con el desarrollo de modelos Alea para las previsiones de precios de mercados, también se desarrollaron previsiones de energías renovables: hidroeléctrica, eólica y solar (fotovoltaica y termosolar), que también resultan de gran interés para los agentes del mercado.
Con el tiempo se han ido desarrollando nuevas técnicas alrededor de los modelos Alea que han permitido implementar previsiones más complejas. Actualmente los modelos Alea, que ya podrían denominarse aplicaciones Alea por su complejidad, permiten la ejecución de multitud de previsiones para hacer simulaciones bajo variaciones de las variables y poder calcular percentiles y bandas de confianza alrededor de la previsión media. Esta opción de los modelos Alea es extremadamente útil para la gestión de riesgo tanto de productores de electricidad como de comercializadoras o grandes consumidores.
Por ejemplo, asesorando a empresas líderes mundiales en productos industriales con un consumo muy elevado de energía, o electrointensivas, el uso de las previsiones de medio plazo y de las distribuciones de probabilidad de AleaSoft para varios mercados europeos permite un ahorro de entre el 10 y 15% en los costes de electricidad gracias a las oportunidades encontradas para cerrar posiciones favorables en los mercados de futuros además de tener una estrategia de compras planificadas en el largo plazo.
Por el lado de la venta de energía, las previsiones a largo plazo y la consultoría estratégica de AleaSoft han permitido a constructores de plantas de producción de energías renovables obtener financiación de bancos europeos. Las previsiones de los modelos Alea han sido consideradas bancables y permiten a entidades bancarias y fondos de inversión poder hacer estudios financieros robustos y confiables. Además, con estos veinte años de presencia en el sector de la energía, AleaSoft ha tejido una red de clientes que ha permitido poner en contacto a compradores y vendedores de activos de producción de energía y ha facilitado la negociación de contratos PPA.
Las previsiones a largo plazo en el sector de la energía
Las previsiones a largo plazo presentan un reto muy interesante para cualquier modelo de previsiones en el sector de la energía. Los modelos Alea calculan el punto de equilibrio del mercado a lo largo de la historia y lo proyectan hacia el futuro teniendo en cuenta también las variables fundamentales y el hueco de respaldo a las renovables. En un futuro a largo plazo de más de veinte años, las condiciones, las variables y los escenarios pueden variar mucho. Habrá cambios tecnológicos (células fotovoltaicas más eficientes, baterías con mayor capacidad de almacenamiento, smartgrids, etc.), cambios de comportamiento de la demanda (flexibilización, autoconsumo, almacenamiento con baterías, producción de hidrógeno, etc.) y reemplazo de fuentes de energía (electrificación y uso del hidrógeno en el transporte terrestre, marítimo y aéreo, y en la industria) que impactarán sobre el coste de la producción de energía y la demanda, y, por lo tanto, sobre el punto de equilibrio del mercado.
Todos esos cambios irán sucediendo y el mercado se irá adaptando. El equilibrio del mercado, que es el punto de encuentro entre compradores y vendedores, también cambiará porque el coste de producción de la energía bajará y porque la demanda aumentará. Pero más allá de las inevitables variaciones del precio por fenómenos coyunturales (años muy ventosos, períodos de sequía, fluctuaciones de los precios de los combustibles por conflictos geopolíticos, etc.), en el fondo, a largo plazo el mercado tiene que estar en equilibrio, porque la producción deber ser rentable y el coste de consumir energía asequible. Si no, el mercado desaparece. A largo plazo, los modelos Alea proyectan cómo evolucionará este equilibrio del mercado.
El presente y futuro de los modelos de previsión Alea
En la actualidad AleaSoft tiene más de 400 modelos Alea en operación para prácticamente todos los sistemas y mercados de gas y electricidad en Europa. Aunque los modelos Alea han ido evolucionando con el tiempo, la robustez, estabilidad y sólida base científica de los primeros modelos continúa presente, pero, además, con todo este tiempo, ni más ni menos que veinte años, la empresa ha ganado en experiencia. Esta experiencia adquirida con los años también ha sido posible gracias al feedback proporcionado por los usuarios de los modelos. Entre ellos se encuentran las principales empresas del sector ibérico y europeo de la energía: Endesa, Iberdrola, Naturgy, Viesgo, Repsol EYG, BBE, Shell, Engie, Siemens Gamesa o Acciona. Algunos de ellos llevan usando los modelos Alea de forma ininterrumpida desde hace veinte años.
AleaSoft tiene el objetivo de expandirse a nivel global para poder estar presente en todos los mercados energéticos del mundo. Para ello se están desarrollando nuevos modelos para los mercados de América y Asia.
Para más información, es posible dirigirse al siguiente enlace: https://aleasoft.com/es/modelos-veinte-annos-inteligencia-artificial-previsiones-sector-energia/
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