Un reciente estudio del Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea ha desarrollado un innovador método que optimiza la precisión en la predicción de los precios de la energía. La propuesta consiste en una técnica avanzada de filtrado que refina los datos históricos antes de su uso en modelos de pronóstico, permitiendo detectar y ajustar fluctuaciones extremas sin alterar las tendencias clave del mercado eléctrico.
Un mercado con alta volatilidad
El precio de la electricidad es extremadamente volátil, con variaciones diarias hasta 20 veces mayores que las de los mercados bursátiles y fluctuaciones horarias que pueden superar el 1000%. Factores como la demanda energética, la producción de energías renovables, las condiciones meteorológicas y las alteraciones del mercado influyen en estos cambios. Debido a esta complejidad, tanto empresas como consumidores dependen de predicciones precisas para tomar decisiones informadas. Sin embargo, los modelos tradicionales han mostrado limitaciones ante estas variaciones extremas.
Beneficios de la nueva técnica
La técnica desarrollada por el JRC permite pronósticos más precisos, lo que podría facilitar la integración de energías renovables y mejorar la estabilidad del mercado eléctrico. Además, ayudaría a reducir riesgos financieros y contribuiría a la sostenibilidad del sector energético.
Resultados prometedores en pruebas reales
El estudio evaluó el nuevo método durante dos años en seis mercados eléctricos distintos, comparándolo con varios modelos de predicción tradicionales. Los resultados fueron consistentes: la nueva técnica redujo los errores de pronóstico en hasta un 4%. Aunque esta mejora pueda parecer menor, los investigadores destacan que incluso un incremento del 1% en la precisión podría representar un ahorro anual de aproximadamente 1,3 millones de euros para una empresa energética de tamaño medio.
Este avance demuestra el impacto positivo de una gestión más eficiente de los datos en la previsión de precios eléctricos. Con un coste computacional razonable y una amplia aplicabilidad, este método se presenta como una solución práctica para los desafíos actuales del sector energético.