Antonio Delgado (Aleasoft): "No basta con tener mucha generación renovable. Hace falta también red, almacenamiento, interconexiones y nueva demanda"

Comienza el curso y el inicio en los mercados energéticos no puede ser más complicado. La volatilidad está al orden del día. El precio del gas disparado y ha fijado en los mercados eléctricos unos precios que llevaban años sin verse.

La escasez no ha acabado de irse. Europa tiene problemas para almacenar gas. El GNL se lo lleva Asia. Pero estas ventanas también ofrecen oportunidades para el sector de las baterías en España.

Del impacto de los precios, de la prórroga de Almaraz, el mercado de capacidad y muchas más cosas hemos charlado con Antonio Delgado, CEO y fundador de Aleasoft Energy Forecasting en esta entrevista.

El gas europeo ha vuelto a subir con fuerza este verano y los futuros de electricidad para los próximos meses también se han encarecido. ¿Estamos ante un episodio ligado a las tensiones geopolíticas y al nivel de los almacenamientos o hay razones para pensar que los precios pueden mantenerse elevados durante el invierno?

Hay una combinación de factores coyunturales y estructurales. El detonante más inmediato es geopolítico, especialmente la situación en Oriente Medio y la incertidumbre sobre los flujos de GNL a través del estrecho de Ormuz. Pero Europa llega además a este episodio con las reservas de gas por debajo de los niveles habituales para estas fechas y con una fuerte competencia con Asia por el GNL.

Los futuros de gas TTF para el Front‑Month se han situado alrededor de los 68 €/MWh en la última semana de agosto, mientras que las reservas de gas europeas están en torno al 63%‑64%, frente a niveles próximos al 80% que eran habituales en esta época del año. Eso explica que el mercado esté incorporando una prima de riesgo importante de cara al invierno.

La electricidad está reaccionando de forma muy clara. El futuro español del cuarto trimestre en el mercado OMIP llegó a 121,77 €/MWh el 24 de agosto y cerró el día 25 alrededor de 120 €/MWh. Es una señal muy distinta de la que daba el mercado hace apenas unos meses.

Esto no significa necesariamente que vayamos a tener precios tan altos durante todo el invierno. Si disminuye la tensión geopolítica, aumentan los flujos de GNL o tenemos un invierno suave, la prima de riesgo puede reducirse rápidamente. Pero el episodio vuelve a demostrar algo importante: Europa continúa siendo muy sensible al precio internacional del gas y esa exposición se transmite con rapidez al mercado eléctrico.

Los futuros ya están incorporando parte de ese riesgo. ¿Hasta qué punto reflejan lo que probablemente ocurrirá y hasta qué punto incluyen una prima de riesgo? Para una industria que tiene que decidir hoy si se cubre, ¿qué información aporta la curva de futuros y qué puede aportar una previsión de mercado?

Son dos informaciones distintas y ambas son necesarias.

La curva de futuros nos dice a qué precio puede cubrirse hoy una empresa. Es el precio que está poniendo el mercado al riesgo en este momento. Una previsión intenta responder a otra pregunta: cuál es la evolución más probable de los fundamentales que determinan los precios.

Cuando aparece una crisis geopolítica, los futuros pueden incorporar rápidamente una prima de riesgo. Eso no significa que el mercado esté equivocado: significa que alguien que vende una cobertura está asumiendo un riesgo y exige un precio por hacerlo.

Por eso una estrategia de compra no debería consistir en decidir si “creemos” más en los futuros o en una previsión. La previsión permite contextualizar la curva de futuros y analizar escenarios. Y los futuros permiten materializar una cobertura.

En AleaSoft Energy Forecasting trabajamos precisamente con esa combinación de horizontes. Para un gran consumidor no basta con saber qué ocurrirá mañana. Necesita entender qué puede suceder en los próximos meses para decidir sus coberturas, pero también cuál puede ser el precio de la electricidad dentro de cinco, diez o veinte años si está valorando un PPA, una inversión industrial o una nueva planta.

En pocos meses hemos visto movimientos muy importantes en los precios de los futuros de electricidad. ¿Cuál es el error más frecuente que observan en las estrategias de compra y cobertura de los grandes consumidores?

El principal error es intentar acertar el mínimo.

Una política de cobertura no debería basarse en esperar hasta encontrar el momento perfecto para comprar. Ese momento solo se conoce a posteriori. Cuando una empresa espera porque piensa que el precio todavía puede bajar, está tomando una posición de mercado, aunque no sea consciente de ello.

La estrategia debe comenzar mucho antes, definiendo qué porcentaje del consumo se quiere cubrir, con qué horizonte y qué nivel de riesgo puede asumir la compañía. A partir de ahí pueden combinarse mercado spot, futuros, contratos bilaterales y PPA.

También es importante trabajar con escenarios. No basta con conocer el escenario central. Un director financiero debería saber qué ocurre con su presupuesto si vuelve a producirse una situación extrema en el gas, si tenemos un año con poca producción renovable o, en sentido contrario, si continúa creciendo rápidamente la fotovoltaica y aparecen muchas horas de precios bajos.

La cobertura es fundamentalmente gestión del riesgo, no especulación. Y la previsión debe ayudar a cuantificar ese riesgo.

España quiere atraer centros de datos e industria electrointensiva apoyándose, entre otros factores, en su elevada producción renovable. Sin embargo, seguimos viendo episodios de precios elevados y una volatilidad importante. ¿Sigue siendo España competitiva para este tipo de inversiones a diez o veinte años? ¿Qué necesita conocer una multinacional antes de decidir dónde localizar un gran consumo eléctrico?

España sigue teniendo una ventaja estructural muy importante: dispone de uno de los mejores recursos solares de Europa, un buen recurso eólico y una enorme cartera de proyectos renovables. Eso debe traducirse a largo plazo en electricidad competitiva.

Pero una multinacional no decide dónde invertir en una fábrica o en un data center mirando el precio medio del mercado del último año. Está tomando una decisión para veinte o treinta años.

Necesita conocer el coste esperado de la energía, su volatilidad, las posibilidades de cerrar un PPA o establecer una estrategia de cobertura, la disponibilidad real de conexión a la red y las perspectivas de crecimiento del sistema eléctrico.

Y aquí hay un aspecto que a veces se infravalora: no basta con tener mucha generación renovable. Hace falta también red, almacenamiento de energía, interconexiones y nueva demanda capaz de consumir esa electricidad.

La Comisión Europea ha señalado precisamente que España necesita seguir aumentando el almacenamiento y las interconexiones y reforzando las redes.

Si hacemos bien esas inversiones, la combinación de renovables, almacenamiento y nueva demanda industrial puede convertirse en una ventaja competitiva extraordinaria para España.

El crecimiento de las renovables, el almacenamiento y los nuevos grandes consumos está cambiando radicalmente la forma de utilizar el sistema eléctrico. ¿Necesitamos revisar de nuevo los peajes y tarifas para adaptarlos a esta realidad? ¿Debe ser diferente esa reforma para los consumidores domésticos y para la industria?

Sí, pero creo que hay que distinguir muy bien entre consumidores domésticos e industriales.

Para un hogar debemos buscar simplicidad y protección, permitiendo al mismo tiempo que quien tenga capacidad para desplazar consumos, por ejemplo, con vehículo eléctrico, bomba de calor, termo eléctrico o batería, pueda beneficiarse de hacerlo. No tendría mucho sentido trasladar al consumidor doméstico toda la complejidad horaria del sistema eléctrico.

Para la industria y los grandes consumidores, en cambio, sí puede tener sentido enviar señales económicas más precisas sobre cuándo y cómo utilizan la red. Muchos procesos industriales tienen cierta capacidad de adaptación y una buena estructura de peajes puede ayudar a reducir congestiones, aprovechar mejor la infraestructura existente y facilitar la integración de nueva demanda.

También es importante no confundir la señal del mercado con la señal de la red. El precio horario de la electricidad debe reflejar cuándo hay abundancia o escasez de energía. Los peajes, en cambio, deberían reflejar fundamentalmente el coste de disponer y utilizar las redes necesarias para transportar esa electricidad.

Además, España quiere atraer nueva industria, centros de datos y otros grandes consumidores, y al mismo tiempo necesita invertir mucho más en redes. El reto es encontrar un equilibrio: financiar esas infraestructuras sin cargar unos costes que frenen la electrificación o reduzcan la competitividad industrial.

Por tanto, más que una reforma orientada simplemente a abaratar los peajes, creo que necesitamos una estructura tarifaria que combine tres objetivos: uso eficiente de las redes, competitividad y electrificación.

España acumula decenas de gigavatios de proyectos de baterías en distintas fases de desarrollo, pero la potencia realmente operativa sigue siendo muy reducida. ¿Qué separa hoy a un proyecto BESS que consigue construirse de otro que se queda sobre el papel?

Cada vez está más claro que tener un punto de conexión y un proyecto técnicamente viable no es suficiente.

El gran salto está en demostrar que existe un modelo de ingresos suficientemente robusto para conseguir financiación. Una batería puede participar en arbitraje diario e intradiario, servicios de ajuste y, en el futuro, en el mercado de capacidad. Pero cada una de esas fuentes de ingresos tiene un perfil de riesgo diferente.

Además, no podemos tomar los spreads actuales y multiplicarlos por veinte años. Cuando entren muchos gigavatios de baterías, las propias baterías modificarán los spreads y competirán entre ellas. Lo mismo ocurre con los servicios de ajuste: son mercados relativamente pequeños y no pueden absorber ilimitadamente nueva capacidad manteniendo las rentabilidades actuales.

Por eso estamos viendo un cambio de etapa. La primera pregunta era: “¿Tiene conexión?”. La siguiente fue: “¿Cuánto puede ganar?”. Ahora la pregunta decisiva empieza a ser: “¿Son bancables esos ingresos?”

Ese cambio es fundamental. Los proyectos que consigan demostrar ingresos sólidos bajo distintos escenarios, una estrategia de operación coherente y una estructura financiera resistente serán los que tengan más posibilidades de construirse.

El mercado de capacidad debería añadir una nueva fuente de ingresos para el almacenamiento. ¿Hasta qué punto puede cambiar la financiación de una batería o seguirá siendo necesario asumir una exposición merchant importante? ¿Qué necesitarán ver los bancos para incorporar esos ingresos a sus modelos?

El mercado de capacidad puede ser una pieza muy importante, pero no convierte automáticamente una batería en bancable.

La Comisión Europea aprobó a finales de mayo el mecanismo español, con un presupuesto de hasta 9.000 millones de euros durante diez años. Su objetivo es remunerar capacidad disponible para producir, almacenar o reducir consumo cuando el sistema lo necesite.

Para una batería, un ingreso relativamente estable asociado a disponibilidad puede mejorar considerablemente el perfil financiero porque reduce la dependencia exclusiva de ingresos merchant.

Pero habrá que conocer el resultado real de las subastas, la remuneración, los factores de de‑rating, la duración de los contratos y las obligaciones asociadas. Una cosa es que exista un mecanismo de capacidad y otra muy distinta cuánto ingreso bancable puede atribuirse a un proyecto concreto.

Creo que el futuro de la financiación BESS estará precisamente en el revenue stack: combinar varias fuentes de ingresos en lugar de depender de una sola. Arbitraje, mercados de ajuste, capacidad y, cuando sea posible, contratos a largo plazo.

Cuanto mayor sea la parte predecible o contratada de esos ingresos, más fácil será aumentar el apalancamiento y reducir el coste de capital.

Para financiar una planta fotovoltaica existe ya una larga experiencia con curvas de precios, PPA y distintos escenarios financieros. Una batería tiene que estimar spreads, ciclos, servicios de ajuste, degradación y otras fuentes de ingresos durante muchos años. ¿Qué pide hoy un banco para considerar suficientemente robustas esas previsiones? ¿Y qué supuestos deberían generar más cautela?

Un banco necesita, ante todo, entender de dónde salen los ingresos y comprobar que el proyecto sigue pudiendo devolver la deuda en escenarios menos favorables que el escenario central.

En una planta fotovoltaica el problema es relativamente más sencillo: estimamos producción, precios capturados y, si existe, el PPA. En una batería hay una interacción mucho mayor entre precios horarios, estrategia de carga y descarga, eficiencia, degradación, número de ciclos y diferentes mercados.

Uno de los errores que más debemos evitar es extrapolar los ingresos extraordinarios de un período reciente durante toda la vida del activo.

Por ejemplo, unos spreads elevados hoy son una buena noticia para las baterías existentes, pero también constituyen una señal económica para que entren nuevas baterías. Esa nueva capacidad acabará modificando el propio mercado que estamos intentando prever.

Por eso son fundamentales las simulaciones horarias de largo plazo y los análisis de sensibilidad. Nosotros estamos dedicando actualmente mucho esfuerzo a esta área: no solo a prever precios, sino a transformar esas previsiones en escenarios de ingresos para diferentes configuraciones de baterías e hibridaciones.

Es un paso natural porque la cuestión ya no es únicamente cuánto puede ganar una batería, sino qué parte de esos ingresos puede considerar razonablemente un banco cuando decide cuánto financiar.

La continuidad de Almaraz hasta 2030 modifica uno de los supuestos importantes que se manejaban para el mercado eléctrico español de los próximos años. ¿Qué puede cambiar en las previsiones de precios, generación con gas, excedentes renovables y oportunidades para las baterías? ¿Puede afectar también a proyectos que estén cerrando ahora su financiación o un PPA?

Sí. Y es un ejemplo muy bueno de por qué las previsiones de largo plazo tienen que actualizarse continuamente cuando cambian los fundamentales.

La extensión aprobada permite que Almaraz continúe funcionando hasta junio de 2030, cuando anteriormente estaba previsto que sus dos unidades cerrasen en 2027 y 2028.

Mantener varios gigavatios de generación nuclear durante esos años significa introducir más generación de coste variable bajo en el sistema. En términos generales, eso ejerce presión a la baja sobre los precios del mercado eléctrico y reduce la necesidad de producción de los ciclos combinados en determinadas horas.

Pero hay una segunda consecuencia. Si al mismo tiempo continúa creciendo la fotovoltaica y la eólica, mantener más generación inflexible puede aumentar las situaciones de exceso de oferta y las horas de precios muy bajos.

Y ahí aparece una paradoja interesante para las baterías: un precio medio algo menor no significa necesariamente menos oportunidad. Para una batería es mucho más importante la diferencia entre las horas de precios bajos y las de precios más altos que el precio medio del mercado.

Hay que volver a simular el sistema. Para alguien que esté financiando hoy una batería, una planta renovable o cerrando un PPA a largo plazo, 2030 no está lejos. Cambiar varios años de generación nuclear puede modificar los precios capturados, los spreads y los ingresos esperados del activo.

Todo el sector habla ahora de inteligencia artificial. AleaSoft utiliza técnicas de inteligencia artificial y modelos estadísticos desde sus primeros años. ¿Qué es realmente nuevo en la IA actual aplicada a los mercados de energía y qué parte es simplemente marketing?

La inteligencia artificial no empezó con ChatGPT. En AleaSoft Energy Forecasting utilizamos redes neuronales y modelos estadísticos para realizar previsiones desde 1999.

Lo que está ocurriendo ahora sí representa, sin embargo, un salto muy importante. Hasta hace pocos años utilizábamos la IA principalmente para modelizar relaciones complejas y realizar previsiones. La IA generativa permite añadir una capa nueva: interpretar información no estructurada, relacionar grandes cantidades de conocimiento y construir agentes capaces de utilizar diferentes modelos, datos y herramientas.

En el sector de la energía esto abre posibilidades enormes. Podemos conectar una previsión de precios con modelos de ingresos, información de mercado, regulación y modelos financieros y hacer mucho más accesible todo ese conocimiento.

Pero también hay mucho marketing. Un modelo generativo puede escribir una explicación aparentemente extraordinaria y estar equivocado. En energía, donde detrás de una previsión puede haber una inversión de cientos de millones de euros, no podemos sustituir modelos cuantitativos, datos fiables y validación estadística por una respuesta convincente de un chatbot.

Precisamente por eso estamos poniendo en marcha dentro de nuestra división AleaConsulting un laboratorio de inteligencia artificial. La idea no es añadir IA a todo porque esté de moda, sino identificar problemas concretos donde realmente aporte valor. Uno de los proyectos principales es una plataforma para analizar ingresos y financiación de baterías. También estamos trabajando en automatización del análisis de mercados y en agentes especializados para el sector de la energía.

Creo que el verdadero salto llegará de combinar modelos predictivos, IA generativa, datos y conocimiento experto.

Las crisis de 2021 y 2022 también mostraron los límites de cualquier modelo. Con más datos, más capacidad de cálculo y herramientas de inteligencia artificial cada vez más potentes, ¿estáis haciendo mejores previsiones o existe el riesgo de crear una falsa sensación de precisión? ¿Qué distingue hoy una buena previsión de una simplemente sofisticada?

Estamos haciendo mejores previsiones, pero eso no significa que podamos eliminar la incertidumbre.

Ningún modelo podía conocer de antemano la fecha de una invasión, la interrupción de determinados flujos de gas o una decisión política extraordinaria. El error consiste en pedirle a una previsión algo que una previsión no puede proporcionar.

Una buena previsión no es la que pretende acertar exactamente cuánto costará la electricidad dentro de diez años. Es la que representa correctamente los fundamentales del mercado, permite construir escenarios coherentes y cuantifica la incertidumbre alrededor del escenario central.

Por eso defendemos la combinación de diferentes metodologías. En nuestro caso utilizamos modelos híbridos que combinan redes neuronales, modelos estadísticos de series temporales y regresión causal. Cada metodología captura una parte diferente del problema.

Y hay algo todavía más importante: validar. Un modelo puede ser extremadamente sofisticado y producir una gráfica espectacular, pero si no se somete sistemáticamente a backtesting y no se analiza cómo se comportaron sus previsiones anteriores, esa sofisticación sirve de poco.

Después de casi 27 años haciendo previsiones de mercados de energía hemos aprendido también que los cambios estructurales son tan importantes como los datos históricos. El crecimiento masivo de la fotovoltaica, las baterías, los vehículos eléctricos, los data centers o una decisión como prolongar Almaraz cambian las relaciones que existían anteriormente.

La inteligencia artificial va a mejorar muchísimo nuestra capacidad de análisis, pero no elimina la necesidad de conocimiento experto. Probablemente hará todavía más importante saber distinguir entre una respuesta que parece plausible y una previsión que puede defenderse cuantitativamente. Ese será, en mi opinión, uno de los grandes retos de la próxima etapa de la inteligencia artificial aplicada al sector de la energía.