Energy Research & Data

Proyecciones de precios de la energía

Una perspectiva de 360° con datos de precios de energía al por mayor

Power Price Projections logo

Al fin existe una fuente alternativa para consultar los precios futuros de la energía. Nuestro servicio de proyecciones de precios de la energía (Power Price Projections) ofrece proyecciones de precios anuales al por mayor respaldadas por los conocimientos de Enerdata, una empresa especializada en la elaboración de modelos energéticos, que cuenta con el modelo POLES, de fama mundial. La herramienta estratégica definitiva para inversores y desarrolladores del sector de la energía, que les ayudará a calcular los retornos de sus inversiones a largo plazo.

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¿Por qué suscribirse?

  • A diferencia de los modelos de optimización tradicionales, esta aplicación le permite observar el panorama del sector en conjunto, gracias al uso de una metodología endógena para la creación de modelos de demanda de electricidad y desarrollos de capacidades/generación de energía.
  • El modelo abarca todas las tecnologías, incluidas las energías renovables.
  • Evite el efecto del "todo para el ganador" que a menudo se observa en los modelos puros de optimización.
  • Tres escenarios detallados plazo para cada país, perfectos para explorar posibles vías de futuro.
  • Los datos que necesita, sin añadidos innecesarios. Es decir, que por lo que paga obtiene datos más valiosos en comparación con otros servicios similares.
  • Perspectiva independiente: Enerdata no está vinculada a ningún organismo gubernamental ni compañía de energías.

 

Características principales

 

  • Proyecciones anuales (en USD/MWh), de tres escenarios detallados hasta 2050.
  • Proyecciones basadas en los datos más recientes.
  • Cobertura de 29 países.
  • Información presentada en formato de gráficos y tablas, disponible también como archivo exportable para Excel.
  • Actualización anual completa.

 

Cobertura geográfica

29 países. Es posible solicitar datos correspondientes a otros países.

 

Lista de países

EUROPA

Alemania
Austria
Bélgica
Dinamarca
Eslovaquia
España
Francia
Hungría
Italia
Noruega
Países Bajos
Polonia
Portugal
Reino Unido
República Checa
Rumanía
Suecia
Suiza
Turquía

AMERICAS

Argentina
Brasil
Canadá
Estados Unidos

ASIA-PACIFICO

Australia
China
Corea del Sur
India
Japón

AFRICA

Sudáfrica

Metodología

 

El fundamento metodológico de las proyecciones de precios de la energía es el modelo POLES exclusivo de Enerdata, de eficacia comprobada: Un modelo de proyecciones sobre energía robusto, que cubre varios países y que utilizan multitud de compañías energéticas, de servicios públicos, inversores y desarrolladores de todo el mundo.

Los datos de las proyecciones de precios de la energía emplean precios puntuales históricos, que se indexan para integrarlos en las proyecciones de precios al por mayor que el modelo POLES prevé para el futuro.

 

Principales diferencias entre POLES y los modelos de los mercados de energía basados en la "optimización pura"

La primera ventaja que aporta el enfoque del modelo POLES para calcular la planificación de capacidades y producción es que evita el efecto "todo para el ganador", que se hace notar con frecuencia en los modelos de optimización pura. Gracias a la consideración de las mezclas de energías y la evolución histórica de la capacidad, junto a la incorporación de parámetros no económicos sobre competitividad, el modelo POLES distribuye y adjudica las tecnologías de generación eléctrica basándose en costes normalizados de la energía y costes variables, con la posibilidad de ajustar más fácilmente la competencia entre ambos.

El modelo POLES contempla las distintas categorías de tecnologías con sus parámetros técnicos, económicos y medioambientales. Aplica un enfoque anual y recursivo, que presenta dos ventajas fundamentales en comparación con los modelos de optimización:

  • El enfoque de POLES es más apropiado para retratar sistemas de energías reales, con sus imperfecciones y barreras: Allí donde los modelos de optimización suelen aplicar un enfoque de previsiones perfectas (y permiten que los agentes económicos dispongan de toda la información a lo largo de todo el horizonte temporal), POLES implementa un proceso iterativo, que tiene en cuenta las necesidades de capacidad a largo plazo y garantiza que se consiga una reserva de seguridad definida por el usuario, que se agrega a la demanda máxima.
  • El enfoque POLES está libre de los efectos conocidos como "bang-bang" o "penny-switching". En líneas generales, en este modelo, el usuario tiene más control sobre la creación del modelo y la elección de los parámetros. Estos dos efectos, que a menudo se encuentran en los modelos de optimización pura, consisten en que el modelo proponga una solución radicalmente diferente basándose en alteraciones mínimas de uno o varios parámetros de entrada o valores variables.

El otro valor añadido que destaca en POLES es que la demanda de energía por sectores es endógena y el usuario puede modelarla o perfeccionarla, ya que encontrará retroactividades lógicas entre la oferta y la demanda de electricidad. Por contra, los modelos de optimización de sistemas de energía habitualmente consideran la demanda de energía como un parámetro de entrada exógeno. Así que, una vez más, aplican una suposición fija a largo plazo o atribuyen una previsión perfecta a largo plazo por parte de los agentes del sistema de energía.

 

Resumen del módulo de energías POLES

  • Información detallada sobre más de 20 tecnologías, incluidos la inversión en activos fijos (CAPEX), costes variables, costes de combustible, impuestos a las emisiones de carbono, subvenciones, vida útil, factor de carga, eficiencia y muchos más.
  • Aborda y resuelve dos problemas: planificación de capacidades y reparto:

Planificación de capacidades

  • Se basa en los costes normalizados de la energía + restricciones (potencial y reserva de seguridad para fuentes renovables, aceptación de la energía nuclear, etc.)
  • Competitividad en siete curvas de carga (desde 8760 horas/año hasta 730 horas/año)
  • La cuota de mercado de cada tecnología se distribuye gracias a una función de regresión logística multinomial.
  • Enfoque recursivo: Las capacidades que se instalarán en el año a+1 se computan en el año a.

 

Reparto

  • Se basa en costes variables, incluidas las subvenciones y tasas o impuestos.
  • La cuota de mercado de cada tecnología incluida en el orden de méritos se distribuye gracias a una función de regresión logística multinomial.
  • La generación eléctrica de tecnologías imprescindibles y fatales se calculan por separado.
  • El reparto correspondiente al año depende de la capacidad instalada en el año a.
  • El año a se divide en dos días típicos, con dos períodos de 12 horas cada uno.

 

Escenarios EnerFuture

EnerBase

EnerBase

Describe un panorama que carece de apoyos para la mitigación de las emisiones de gases con efecto invernadero.
El incremento de la temperatura global alcanza entre +5 °C y +6 °C.

 

EnerBlue

EnerBlue

Parte del supuesto de que se cumplen los objetivos NDC para 2030, que permiten controlar el crecimiento de la demanda de energía y las emisiones de CO2 hasta 2030.
El resultado es un incremento de la temperatura de entre +3 °C y +4 °C.

 

EnerGreen

EnerGreen

Políticas estrictas para la protección del clima y una trayectoria ambiciosa para mitigar el cambio climático desembocan en una mejora notable de la eficiencia energética y una fuerte implantación de las renovables.
El incremento de la temperatura global se limita y oscila entre +1,5 °C y +2 °C.

 

 

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