Proyecciones de precios de la energía

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.