En una reciente entrevista, Antonio Delgado Rigal, Doctor en Inteligencia Artificial y CEO de AleaSoft Energy Forecasting, ofreció una visión detallada sobre el papel crucial de la inteligencia artificial en las previsiones de precios del mercado eléctrico. AleaSoft, pionera en el uso de redes neuronales desde su fundación en 1999, ha desarrollado un enfoque analítico que integra datos, modelos y conocimiento del mercado para generar pronósticos fiables y precisos.

Delgado Rigal destacó que, aunque la inteligencia artificial es una herramienta valiosa que facilita el acceso a la información, el valor real reside en la calidad de los datos, la solidez de los modelos y la aplicabilidad del criterio humano para validar resultados. Precisar en las previsiones va más allá de obtener estimaciones de un agente de IA, subrayó.

El CEO amplió sobre su experiencia en el manejo de desvíos en las previsiones, diferenciando entre errores de modelo y cambios extraordinarios en las condiciones del mercado. Situaciones imprevistas como pandemias, conflictos bélicos o crisis energéticas pueden alterar radicalmente las variables involucradas. Por esto, enfatizó la necesidad de trabajar con escenarios y versiones probabilísticas, entendiendo que una previsión a largo plazo no es solo una cifra, sino un conjunto de posibles resultados.

La evolución hacia mercados eléctricos de intervalos más cortos exige previsiones más detalladas, fundamentales para gestionar los desequilibrios del sistema eléctrico. Delgado Rigal también se refirió al reto que presentan los precios cero o negativos en España, apuntando que, aunque el almacenamiento en baterías puede mitigar la canibalización de precios, esta situación se presenta incluso en horas de máxima demanda.

Con el aumento de la capacidad instalada de energías renovables, subrayó la necesidad de equilibrar la generación con la demanda. Los precios negativos reflejan un exceso de generación no correspondido por el consumo, planteando un reto destacado en la transición energética: gestionar esos megavatios-hora (MWh) disponibles.

Otro tema relevante fue el impacto de los data centers en la demanda eléctrica a largo plazo. Delgado Rigal subrayó que su localización y características deben ser consideradas en las previsiones, pues un solo centro de datos puede incrementar sustancialmente la demanda de energía.

En cuanto a los modelos de mercado, el CEO sostuvo su apoyo al sistema mayorista spot, que ofrece señales para optimizar la producción a corto plazo, aunque destacó los desafíos cuando se espera que este modelo financie inversiones a largo plazo. La solución, sugirió, radica en un enfoque híbrido que combine el mercado spot con coberturas, acuerdos de compra de energía (PPA) y mecanismos de capacidad.

Delgado Rigal concluyó la entrevista reflexionando sobre la fiabilidad de las previsiones a largo plazo, asegurando que es posible construir escenarios coherentes que visualicen la evolución del sistema eléctrico, siempre que se mantenga una actualización constante de los datos y las variables fundamentales. Finalmente, convocó a la acción para combatir el cambio climático, animando a ajustar el consumo eléctrico a momentos de mayor generación renovable y promover la concienciación sobre la descarbonización y el desarrollo de energías sostenibles.