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.
Características principales
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.
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 escenario energético mundial en el que se tiende a continuar con las políticas existentes y a seguir con las tendencias observadas recientemente. La falta de apoyo a la mitigación de las emisiones de gases de efecto invernadero afecta a todos los sistemas energéticos durante un largo periodo, con una demanda energética creciente y una diversificación limitada de los combustibles. Este escenario conduce a un aumento de la temperatura superior a 3 °C.
EnerBlue
EnerBlue se basa en la consecución de los actuales objetivos de emisiones de las NDC (Contribuciones Determinadas a Nivel Nacional) para 2030, así como en la continuación de los esfuerzos constantes después de 2030. El crecimiento sostenido de los países emergentes es un potente motor de la demanda energética mundial, pero las políticas desempeñan un papel fundamental en el control del ritmo de crecimiento. Este escenario conduce a un aumento de la temperatura global de entre 2°C y 2,5°C.
EnerGreen
EnerGreen explora las implicaciones de unas políticas climáticas más estrictas, en las que los países cumplen o superan sus compromisos de NDC y luego revisan periódicamente sus objetivos de emisiones. Estos cambios conducen a mejoras significativas en la eficiencia energética y a un fuerte despliegue de las energías renovables. En esta trayectoria más limpia, el aumento de la temperatura global se limita a menos de 2 °C. Este escenario conduce a un aumento de la temperatura global de entre 2°C y 2,5°C.