En una reciente entrevista, Antonio Delgado Rigal, Doctor en Inteligencia Artificial y CEO de AleaSoft Energy Forecasting, presentó una perspectiva detallada sobre el rol crucial que juega la inteligencia artificial en las previsiones de precios del mercado eléctrico. Desde 1999, AleaSoft ha sido pionera en el uso de redes neuronales, desarrollando un enfoque de análisis que combina datos, modelos y el conocimiento del mercado para generar previsiones que son a la vez fiables y precisas.
Delgado Rigal destacó que, aunque la IA es una herramienta poderosa que facilita el acceso a la información y puede utilizar previsiones públicas como una fuente adicional, la precisión en las previsiones no se limita a obtener una estimación de un agente de IA. Es fundamental contar con datos de alta calidad, utilizar modelos robustos y aplicar criterio para validar los resultados obtenidos.
En relación con la experiencia de AleaSoft frente a desvíos en sus previsiones, el CEO subrayó la importancia de diferenciar entre errores en los modelos y cambios extraordinarios en las condiciones del mercado. Eventos inesperados como pandemias, conflictos bélicos o crisis energéticas pueden repercutir repentinamente en las variables que afectan las previsiones. Por tal motivo, trabajó en desarrollar escenarios y versiones probabilísticas, remarcando que una previsión a largo plazo no es una cifra única, sino un rango de posibles resultados.
La transición a mercados eléctricos de intervalos de quince minutos ha intensificado la necesidad de previsiones más detalladas, permitiendo captar variaciones en cortos períodos. Estos ajustes se han vuelto esenciales para la gestión de los desequilibrios en el sistema eléctrico. Delgado Rigal también discutió el fenómeno de los precios cero o negativos en España, explicando que, aunque las baterías pueden contrarrestar la canibalización de precios, este efecto se manifiesta también durante la mayor demanda.
Ante el crecimiento de la capacidad instalada de energías renovables, el CEO de AleaSoft advirtió sobre la necesidad de buscar un equilibrio entre la generación de energía y la demanda. Las horas con precios negativos son indicativas de un excedente de generación que no es consumido suficiente, presentando un reto significativo en la transición energética: la gestión de los megavatios-hora (MWh) disponibles.
La influencia de los centros de datos en la demanda eléctrica a largo plazo también fue un tema crucial. Delgado Rigal subrayó que su localización y características deben ser consideradas en las previsiones, ya que la dinámica del mercado es incesante y un único centro de datos puede significar un gran incremento en la demanda de energía.
En cuanto a los modelos de mercado, el CEO defendió el establecimiento mayorista spot, que proporciona señales a corto plazo para optimizar la producción. Sin embargo, asume desafíos cuando se espera que este modelo sostenga inversiones a largo plazo. Delgado Rigal sugirió un enfoque híbrido, combinando el mercado spot con acuerdos de compra de energía (PPA) y mecanismos de capacidad como solución.
Para cerrar la entrevista, Delgado Rigal reflexionó sobre la confiabilidad de las previsiones a largo plazo, asegurando que es posible construir escenarios coherentes que proyecten la evolución del sistema eléctrico, siempre que se actualicen constantemente los datos y las variables fundamentales.
Finalmente, exhortó a la comunidad a tomar medidas en la lucha contra el cambio climático, aconsejando adaptar el consumo eléctrico a los momentos de mayor generación renovable y fomentando la concienciación sobre la descarbonización y el desarrollo de energías sostenibles.
