En el ámbito de los mercados eléctricos, la complejidad para predecir precios a largo plazo radica en los modelos fundamentales utilizados, los cuales a menudo no logran reflejar el equilibrio real que determina estos precios. Se ha observado que muchos de estos modelos fracasan no por problemas físicos del sistema, sino por su incapacidad para representar adecuadamente las dinámicas de oferta y demanda, así como las particularidades de un sistema marginalista donde el precio se fija en función de múltiples factores, más allá de los simples costos de producción.

El desafío principal no es solamente calcular un «merit order» correcto, sino entender cómo las condiciones del mercado influyen en los precios. En un mercado donde el precio refleja la tecnología marginal y los niveles de escasez, es fundamental que los modelos sean capaces de anticipar precios capaces de garantizar la rentabilidad de nuevas inversiones en generación eléctrica, al tiempo que se mantienen accesibles para los consumidores.

Los modelos que se enfocan solo en órdenes de mérito instantáneos tienden a subestimar eventos cruciales como episodios de escasez y flujos de precios que emergen de dinámicas complejas, perdiendo así la perspectiva a largo plazo necesaria para una adecuada predicción de precios. Esto es particularmente evidente en el tratamiento de la oferta hidráulica, donde la gestión del recurso hídrico implica decisiones estratégicas que no pueden ser reducidas a un simple coste marginal.

Además, la modelización de la demanda muchas veces presenta un enfoque excesivamente rígido y determinista, no teniendo en cuenta factores variables que influyen en el consumo eléctrico. Igualmente, las fricciones del sistema, como restricciones técnicas y congestiones internas, juegan un rol significativo que debe ser considerado para evitar desviaciones en las predicciones de precios.

Para abordar estas limitaciones, AleaSoft Energy Forecasting propone una metodología híbrida que combina un modelo fundamental con técnicas estadísticas, inteligencia artificial y machine learning. Este enfoque permite capturar dinámicas temporales y no linealidades que son críticas para el entendimiento del mercado. Herramientas como los modelos Box-Jenkins ayudan a identificar patrones estacionales y a reflejar dinámicas como las fluctuaciones de precios y la influencia de variables externas, mejorando así la precisión en la predicción de precios eléctricos.

La integración de inteligencia artificial facilita la identificación de interacciones complejas y cambios de régimen en el comportamiento del mercado, permitiendo también una adaptación más eficiente a los nuevos desafíos estructurales. Este enfoque híbrido busca lograr un equilibrio entre los modelos técnicos y la realidad del mercado, proporcionando así un marco más sólido para la toma de decisiones en inversiones y estrategias de cobertura.

En este contexto, el próximo webinar de AleaSoft, programado para el 12 de marzo de 2026, analizará la evolución de los mercados de energía en Europa y las previsiones para la primavera, destacando la creciente importancia del almacenamiento de energía y los cambios regulatorios que marcarán la pauta en un sistema eléctrico que busca integrar cada vez más energías renovables.