{"id":20431,"date":"2026-05-19T13:47:05","date_gmt":"2026-05-19T11:47:05","guid":{"rendered":"https:\/\/hayaenergy.com\/predecir-escenarios-horarios-de-curvas-de-precios\/"},"modified":"2026-05-19T14:11:16","modified_gmt":"2026-05-19T12:11:16","slug":"predecir-escenarios-horarios-de-curvas-de-precios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hayaenergy.com\/es\/predecir-escenarios-horarios-de-curvas-de-precios\/","title":{"rendered":"Predecir escenarios horarios de curvas de precios."},"content":{"rendered":"

Los mercados el\u00e9ctricos europeos evolucionan r\u00e1pidamente, y esta transformaci\u00f3n se refleja directamente en la evoluci\u00f3n de las curvas horarias de precios. La formaci\u00f3n de precios ya no est\u00e1 impulsada \u00fanicamente por los ciclos estacionales de la demanda; depende cada vez m\u00e1s de los perfiles de generaci\u00f3n renovable, las restricciones de flexibilidad y los episodios de escasez a corto plazo. Este cambio ha generado una creciente necesidad de previsiones con un nivel de granularidad mucho m\u00e1s fino. Las medias anuales siguen conservando valor estrat\u00e9gico, pero ahora son las curvas horarias las que impulsan el trading, las coberturas, la optimizaci\u00f3n del almacenamiento y la valoraci\u00f3n de activos.<\/p>\n

El auge de la energ\u00eda solar fotovoltaica y e\u00f3lica ha transformado profundamente el equilibrio entre oferta y demanda. Los sistemas el\u00e9ctricos experimentan ahora per\u00edodos recurrentes de excedente cuando la generaci\u00f3n renovable es abundante, seguidos de situaciones de mayor tensi\u00f3n cuando la producci\u00f3n disminuye. Estas alternancias generan una mayor volatilidad intradiaria, as\u00ed como una frecuencia m\u00e1s elevada de horas con precios muy bajos o incluso negativos, especialmente en pa\u00edses con alta penetraci\u00f3n solar. Desde octubre de 2025, esta tendencia tambi\u00e9n se ha reflejado en la introducci\u00f3n de precios spot en intervalos de 15 minutos.<\/p>\n

Al mismo tiempo, el acoplamiento de mercados y los flujos transfronterizos contribuyen a una convergencia parcial de las tendencias de precios en Europa. Sin embargo, las restricciones locales, como la congesti\u00f3n de la red, las limitaciones de interconexi\u00f3n y la escasez de recursos de flexibilidad, siguen influyendo de forma significativa en los perfiles de precios espec\u00edficos de cada pa\u00eds. Comprender y anticipar estas curvas horarias se ha convertido, por tanto, en un elemento central del an\u00e1lisis moderno de los mercados el\u00e9ctricos.<\/p>\n

Prever una curva horaria significa proyectar, hora por hora, los fundamentos del sistema: generaci\u00f3n, demanda, carga residual, disponibilidad de interconexiones y precios. Este enfoque permite captar la estructura intradiaria del mercado, que se ha vuelto cada vez m\u00e1s importante a medida que las energ\u00edas renovables influyen en la din\u00e1mica marginal de formaci\u00f3n de precios.<\/p>\n

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Figura 1. El precio est\u00e1 determinado por la din\u00e1mica del mercado, en particular por la interacci\u00f3n entre la oferta y la demanda. Cuando la oferta es igual a la demanda, se establece un equilibrio de precios. Sin embargo, cuando la oferta supera la demanda, el exceso de oferta provoca una ca\u00edda de los precios.<\/figcaption><\/figure>\n

Los analistas examinan los perfiles de producci\u00f3n y consumo identificando los per\u00edodos punta y valle, as\u00ed como los momentos en los que la generaci\u00f3n solar y e\u00f3lica alcanzan su m\u00e1xima producci\u00f3n. Tambi\u00e9n se basan en el concepto clave de demanda residual \u2014 la parte de la demanda no cubierta por las energ\u00edas renovables. Posteriormente, eval\u00faan las capacidades de flexibilidad disponibles: generaci\u00f3n gestionable, almacenamiento e importaciones. La comparaci\u00f3n de estas curvas revela per\u00edodos de excedente o d\u00e9ficit y ayuda a identificar qu\u00e9 tecnolog\u00eda fija el precio marginal.<\/p>\n

Partiendo del ejemplo anterior, la oferta se representa ahora seg\u00fan las tecnolog\u00edas disponibles dentro del mix energ\u00e9tico. En este contexto, las fuentes gestionables desempe\u00f1an un papel crucial en la formaci\u00f3n de precios cuando la demanda residual supera la oferta, especialmente cuando la demanda no puede ser cubierta por fuentes renovables no gestionables.<\/p>\n

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Figura 2. La imagen ilustra la evoluci\u00f3n de los precios en relaci\u00f3n con las distintas tecnolog\u00edas involucradas en el mix de generaci\u00f3n. En particular, cuando la demanda actual requiere el uso de tecnolog\u00eda de ciclo combinado de gas (CCGT), resulta evidente que los precios tienden a ser m\u00e1s elevados en comparaci\u00f3n con los escenarios en los que deben cubrirse niveles de demanda m\u00e1s bajos.<\/figcaption><\/figure>\n

Cada mix tecnol\u00f3gico deja una \u201cforma\u201d particular en la curva de precios.<\/p>\n

    \n
  • Generaci\u00f3n fotovoltaica:<\/strong> en Espa\u00f1a, la elevada penetraci\u00f3n de la energ\u00eda solar fotovoltaica crea un pico de producci\u00f3n alrededor del mediod\u00eda. Como resultado, los precios caen durante las horas centrales del d\u00eda antes de volver a subir con fuerza por la tarde-noche, cuando la generaci\u00f3n solar disminuye mientras la demanda sigue siendo elevada. Esta configuraci\u00f3n da lugar a la conocida \u201ccurva del pato\u201d de la demanda residual.<\/li>\n<\/ul>\n
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    Figura 3. Curva del \u201cduck\u201d<\/figcaption><\/figure>\n
      \n
    • Generaci\u00f3n e\u00f3lica:<\/strong> la producci\u00f3n e\u00f3lica, al ser m\u00e1s intermitente, introduce una variabilidad significativa. En Francia, donde la capacidad e\u00f3lica es considerable, las fluctuaciones de precios pueden variar fuertemente de un d\u00eda para otro, aumentando la incertidumbre y la volatilidad.<\/li>\n
    • Almacenamiento en bater\u00edas:<\/strong> las bater\u00edas ayudan a reducir la volatilidad carg\u00e1ndose durante los per\u00edodos de excedente renovable y precios bajos, y descarg\u00e1ndose durante las horas de m\u00e1xima demanda. A medida que aumenta el despliegue del almacenamiento, los extremos de precios pueden mitigarse parcialmente, reduciendo la frecuencia de precios negativos y suavizando los picos de precios vespertinos.<\/li>\n
    • Energ\u00eda nuclear:<\/strong> el parque nuclear franc\u00e9s proporciona una base de generaci\u00f3n estable, lo que suaviza las fluctuaciones intradiarias de precios en comparaci\u00f3n con Espa\u00f1a, donde la fijaci\u00f3n marginal de precios est\u00e1 m\u00e1s expuesta a las variaciones de la generaci\u00f3n solar y de gas.<\/li>\n<\/ul>\n

      Los precios horarios de la electricidad est\u00e1n determinados fundamentalmente por el equilibrio entre los niveles de demanda horaria, la generaci\u00f3n renovable disponible y la tecnolog\u00eda marginal gestionable (gas, carb\u00f3n, importaciones).<\/p>\n

      Durante los per\u00edodos de m\u00e1xima demanda, como las ma\u00f1anas y las tardes-noches, la demanda suele aumentar mientras que la generaci\u00f3n solar puede ser limitada. Esto conduce a una mayor dependencia de las centrales de gas, lo que se traduce en precios m\u00e1s elevados. Por el contrario, durante los per\u00edodos de fuerte generaci\u00f3n renovable \u2014mediod\u00eda en Espa\u00f1a o noches ventosas en Francia\u2014 los costes marginales disminuyen, llegando incluso a generar precios negativos cuando la flexibilidad del sistema es insuficiente.<\/p>\n

      Una elevada participaci\u00f3n de fuentes de energ\u00eda renovable conduce a precios m\u00e1s bajos al mediod\u00eda. Sin embargo, tambi\u00e9n introduce una mayor volatilidad y picos de precios m\u00e1s pronunciados: la energ\u00eda solar reduce los precios del mediod\u00eda, mientras que la energ\u00eda e\u00f3lica aumenta la volatilidad debido a su imprevisibilidad y tambi\u00e9n puede reducir los precios nocturnos. Una mayor dependencia del gas se traduce en precios de la electricidad m\u00e1s altos.<\/p>\n

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      Figura 4. La variabilidad del perfil de generaci\u00f3n e\u00f3lica es significativa, ya que depende por completo de la velocidad del viento observada de un d\u00eda para otro.<\/figcaption><\/figure>\n

      Una mayor penetraci\u00f3n del almacenamiento contribuye a una curva de precios m\u00e1s estable y suave.<\/p>\n

      La demanda residual desempe\u00f1a aqu\u00ed un papel central. Definida como la demanda total menos la generaci\u00f3n no gestionable, explica los m\u00ednimos de precios al mediod\u00eda, los picos vespertinos y los diferenciales intradiarios. Vincula directamente la din\u00e1mica de la generaci\u00f3n renovable con la formaci\u00f3n de precios.<\/p>\n

      \"\"
      Figura 5. Existe una correlaci\u00f3n significativa entre las tendencias de precios y el aumento de la demanda residual. Sin embargo, es importante se\u00f1alar que esta relaci\u00f3n no es directa; cuando la generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable disminuye, la demanda residual aumenta, requiriendo una mayor cobertura mediante tecnolog\u00edas gestionables.<\/figcaption><\/figure>\n

      En consecuencia, uno de los principales factores estructurales que configuran las curvas horarias de precios es la composici\u00f3n del mix de generaci\u00f3n, los efectos de penetraci\u00f3n y canibalizaci\u00f3n de las energ\u00edas renovables, la disponibilidad de recursos de flexibilidad (almacenamiento, hidr\u00e1ulica, respuesta de la demanda), las interconexiones transfronterizas, el traslado de los costes del combustible y del CO\u2082, as\u00ed como los elementos de dise\u00f1o del mercado (incluyendo l\u00edmites de precios y reglas de balance).<\/p>\n

      Dependiendo de estos par\u00e1metros, un mercado puede presentar una base de precios relativamente estable o, por el contrario, una fuerte volatilidad marcada por picos pronunciados y episodios de precios negativos.<\/p>\n

      Para definir distintos escenarios de previsi\u00f3n, se tienen en cuenta diversas consideraciones seg\u00fan cada horizonte temporal posible:<\/p>\n

        \n
      • Corto plazo (ST, d\u00edas a semanas):<\/strong> utilizado para el trading spot, la optimizaci\u00f3n del despacho y las estrategias de balance.<\/li>\n
      • Medio plazo (meses a 1 a\u00f1o):<\/strong> \u00fatil para estructuras de cobertura, construcci\u00f3n de curvas forward y previsi\u00f3n de ingresos de activos.<\/li>\n
      • Largo plazo (LT, multianual):<\/strong> esencial para decisiones de inversi\u00f3n, fijaci\u00f3n de precios de PPA y modelizaci\u00f3n de la evoluci\u00f3n de la capacidad.<\/li>\n<\/ul>\n

        Estos escenarios incorporan incertidumbres relacionadas con las condiciones meteorol\u00f3gicas, indisponibilidades, precios de combustibles y desarrollos regulatorios. El impacto sobre el P&L es directo. Los presupuestos suelen basarse en medias anuales, pero el rendimiento real depende de los precios horarios capturados:<\/p>\n

          \n
        • Un activo solar puede rendir por debajo de lo esperado si los precios del mediod\u00eda caen debido a la canibalizaci\u00f3n del mercado.<\/li>\n
        • Una central flexible de gas puede superar expectativas si los spreads aumentan.<\/li>\n
        • La rentabilidad del almacenamiento depende en parte de la volatilidad intradiaria.<\/li>\n<\/ul>\n

          Como resultado, una previsi\u00f3n horaria precisa es esencial para minimizar desviaciones presupuestarias, optimizar estrategias de cobertura y proteger el P&L de la empresa frente a cambios inesperados del mercado.<\/p>\n

          En HES, desarrollamos nuestros propios escenarios de curvas de precios basados en an\u00e1lisis estad\u00edsticos alineados con los fundamentos actuales del mercado. Dado que cada pa\u00eds presenta caracter\u00edsticas espec\u00edficas, nuestros escenarios se construyen a medida, integrando picos intradiarios, penetraci\u00f3n renovable, influencia de las materias primas y din\u00e1micas de demanda residual para cada horizonte temporal.<\/p>\n

          Cheyenne Rueda Lagasse<\/em><\/p>\n

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