En una reciente entrevista, Antonio Delgado Rigal, Doctor en Inteligencia Artificial y CEO de AleaSoft Energy Forecasting, ofreció una visión detallada sobre el papel de la inteligencia artificial en las previsiones de precios del mercado eléctrico. AleaSoft, pionera en el uso de redes neuronales, ha establecido desde 1999 un enfoque de análisis que combina datos, modelos y conocimientos del mercado para generar previsiones fiables y precisas.
Delgado Rigal subrayó que la IA es una herramienta que facilitará el acceso a la información y permitirá utilizar previsiones públicas como una fuente adicional. Sin embargo, enfatizó que la creación de una previsión precisa no se limita a obtener una estimación de un agente de IA; es necesario contar con datos de calidad, modelos robustos y criterio para validar los resultados.
En cuanto a la experiencia de AleaSoft en situaciones de desvíos en sus previsiones, el CEO destacó la importancia de distinguir entre errores del modelo y cambios extraordinarios en las condiciones del mercado. Eventos imprevistos como pandemias, conflictos bélicos o crisis energéticas pueden alterar repentinamente las variables que afectan las previsiones. Debido a ello, enfatizó en la necesidad de trabajar con escenarios y versiones probabilísticas, comprendiendo que una previsión a largo plazo no es solo una cifra, sino un conjunto de posibles resultados.
El avance hacia mercados eléctricos cuarto-horarios ha incrementado la necesidad de ofrecer previsiones más granuladas, permitiendo captar variaciones dentro de periodos cortos. Estos cambios se han vuelto cruciales para la gestión de los desequilibrios en el sistema eléctrico. Delgado Rigal también abordó el fenómeno de los precios cero o negativos en España, resaltando que, aunque las baterías pueden mitigar la canibalización de precios, este efecto también está presente en las horas de mayor demanda.
Ante la creciente capacidad instalada de energías renovables, el CEO de AleaSoft alertó sobre la necesidad de buscar un equilibrio entre la generación de energía y la demanda. Las horas con precios negativos indican un excedente en la generación que no encuentra suficiente consumo, lo que abre la puerta a un reto significativo en la transición energética: la gestión de esos megavatios-hora (MWh) disponibles.
La influencia de los data centers en la demanda eléctrica a largo plazo también fue un tema clave, con Delgado Rigal afirmando que su localización y características deben ser tenidas en cuenta en las previsiones. La dinámica del mercado se transforma continuamente y un solo centro de datos puede añadir considerablemente a la demanda de energía.
En cuanto a los modelos de mercado, el CEO defendió el sistema mayorista spot, que ofrece señales a corto plazo para la optimización de la producción. Sin embargo, destacó los desafíos cuando se espera que este modelo financie inversiones a largo plazo. La solución parece radicar en un enfoque híbrido, combinando el mercado spot con coberturas, acuerdos de compra de energía (PPA) y mecanismos de capacidad.
Delgado Rigal concluyó la entrevista reflexionando sobre la fiabilidad de las previsiones a largo plazo, afirmando que es posible construir escenarios coherentes que proyecten la evolución del sistema eléctrico, siempre que se mantenga una actualización constante de los datos y variables fundamentales.
Finalmente, hizo un llamado a la acción para contribuir a la lucha contra el cambio climático, sugiriendo a la audiencia adaptar su consumo eléctrico a los momentos de mayor generación renovable y fomentar la concienciación sobre la descarbonización y el desarrollo de energías sostenibles.
