En una reciente entrevista, Antonio Delgado Rigal, Doctor en Inteligencia Artificial y CEO de AleaSoft Energy Forecasting, compartió su visión sobre el papel crucial de la inteligencia artificial en las previsiones de precios del mercado eléctrico. Desde su fundación en 1999, AleaSoft ha sido pionera en la aplicación de redes neuronales para crear un enfoque de análisis que combina datos, modelos y un profundo conocimiento del mercado, orientado a generar previsiones fiables y precisas.
Delgado Rigal destacó que, aunque la inteligencia artificial facilita el acceso a la información y permite utilizar previsiones públicas como fuente adicional, el éxito de una previsión precisa no radica simplemente en obtener una cifra de un agente de IA. La clave está en la calidad de los datos, la robustez de los modelos y el criterio sólido para validar resultados.
En el ámbito práctico, el CEO de AleaSoft reconoció la importancia de distinguir entre los errores del modelo y los cambios extraordinarios en el mercado. Eventos inesperados como pandemias, conflictos bélicos o crisis energéticas pueden modificar súbitamente las variables que afectan las previsiones. Por ello, remarcó la importancia de trabajar con escenarios y versiones probabilísticas, reconociendo que una previsión a largo plazo no es simplemente un número fijo, sino un conjunto de posibles resultados.
Con la transición hacia mercados eléctricos cuarto-horarios, ha aumentado la necesidad de ofrecer previsiones más detalladas, que permitan detectar variaciones en cortos periodos, cruciales para gestionar desequilibrios en el sistema eléctrico. Delgado Rigal también discutió el fenómeno de los precios cero o negativos en España. Explicó que, aunque las baterías pueden ayudar a mitigar la canibalización de precios, este efecto también se manifiesta en las horas de alta demanda.
Enfrentando el creciente volumen de generación de energías renovables, advirtió sobre la necesidad de equilibrar generación y demanda. Las horas con precios negativos reflejan un exceso de generación sin consumo suficiente, presentando un reto significativo en la transición energética: la gestión de MWh disponibles.
El impacto de los data centers en la demanda eléctrica a largo plazo también fue un punto clave de discusión. Delgado Rigal subrayó que la ubicación y características de estos centros deben considerarse en las previsiones, dado que un solo centro de datos puede incrementar la demanda significativamente.
En cuanto a los modelos de mercado, el CEO expresó su apoyo al sistema mayorista spot por sus señales a corto plazo para optimizar la producción, aunque también reconoció sus limitaciones para financiar inversiones a largo plazo. La solución, según Delgado Rigal, podría estar en un enfoque híbrido, combinando el mercado spot con coberturas, acuerdos de compra de energía (PPA) y mecanismos de capacidad.
Finalmente, Delgado Rigal afirmó la posibilidad de construir escenarios coherentes para proyectar la evolución del sistema eléctrico, siempre y cuando se mantenga una actualización constante de los datos y variables fundamentales. Con un llamado a la acción, exhortó a adaptar el consumo eléctrico a los momentos de mayor generación renovable y a fomentar la concienciación sobre la descarbonización y el desarrollo de energías sostenibles en la lucha contra el cambio climático.