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11/09/2026

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Comunicados


AleaSoft: la calidad de las previsiones será decisiva para financiar renovables y baterías

Comunicados  -  21/07/2026

Los bajos precios capturados por las renovables, las horas con precios cero o negativos, los vertidos y la creciente volatilidad cambian los criterios para financiar proyectos renovables. La bancabilidad ya no depende únicamente del coste de la tecnología o del modelo financiero. Depende, sobre todo, de que las previsiones de ingresos reflejen cómo funcionará el activo durante toda su vida útil

Los bajos precios capturados por las renovables, las horas con precios cero o negativos, los vertidos y la creciente volatilidad cambian los criterios para financiar proyectos renovables. La bancabilidad ya no depende únicamente del coste de la tecnología o del modelo financiero. Depende, sobre todo, de que las previsiones de ingresos reflejen cómo funcionará el activo durante toda su vida útil


Un mercado más exigente para las renovables merchant
El crecimiento de la capacidad solar y eólica está transformando la estructura de precios de los mercados eléctricos. Las tecnologías renovables producen cuando existe recurso, presionando los precios a la baja precisamente durante las horas en las que venden su energía. Este efecto de canibalización ha reducido de forma significativa los precios capturados, especialmente en el caso de la energía fotovoltaica.

A esta situación se suman las horas con precios cero y negativos y el incremento de los vertidos, causados tanto por la abundancia de producción renovable como por las limitaciones de la red. Como resultado, el precio medio del mercado puede mantenerse en niveles relativamente elevados mientras los ingresos obtenidos por determinadas plantas renovables son insuficientes para cumplir las expectativas sobre las que se estructuró su financiación.

La volatilidad representa una amenaza para las plantas renovables sin capacidad de gestión, pero también una oportunidad para el almacenamiento. Cuanto mayor sea la diferencia entre las horas de precios bajos y las de precios altos, mayor será el valor potencial de desplazar la energía de unas horas a otras.

Los ingresos son el verdadero fundamento del modelo financiero
El valor actual neto (NPV), la tasa interna de retorno (TIR) y la ratio de cobertura del servicio de la deuda (DSCR) son algunos de los principales indicadores utilizados por inversores y entidades financieras. Sin embargo, todos ellos son resultados del modelo. Su fiabilidad depende directamente de la calidad de las hipótesis utilizadas para calcular los ingresos.

Los costes de inversión y operación pueden estimarse con un nivel razonable de certidumbre. En cambio, prever los ingresos durante veinte o treinta años exige anticipar la evolución de los precios, los precios capturados, la volatilidad, los vertidos y las diferentes fuentes de remuneración disponibles.

Un error aparentemente pequeño en la previsión del precio capturado puede acumularse durante toda la vida del proyecto, reducir el flujo de caja y situar la ratio de cobertura de la deuda por debajo de los niveles exigidos. En ese caso, la deuda tendría que redimensionarse o encarecerse. Por este motivo, la pregunta clave para un financiador no debería ser únicamente si el modelo financiero está bien construido, sino si son fiables las previsiones de ingresos que lo alimentan.

Las baterías no se pueden valorar mediante factores fijos
La estimación de ingresos es especialmente compleja en los proyectos de almacenamiento de energía. Una planta renovable produce cuando dispone de recurso y vende la energía al precio existente en ese momento. Una batería, en cambio, es un activo que debe operarse activamente y decidir en cada hora cuándo cargar, cuándo descargar y en qué mercado participar.

Sus ingresos pueden proceder del arbitraje de energía, los servicios de ajuste, los mecanismos de capacidad y otros servicios asociados a la flexibilidad. Estas fuentes no pueden analizarse de forma independiente y sumarse posteriormente, porque la misma energía o capacidad no puede ofrecerse simultáneamente en varios mercados. Los ingresos deben calcularse mediante una optimización conjunta.

Aplicar un spread anual fijo, asumir un número constante de ciclos diarios y utilizar una tasa plana de degradación puede producir resultados fáciles de interpretar, pero no representa adecuadamente la operación de una batería. El número de ciclos depende de las oportunidades reales de mercado y la degradación depende tanto del paso del tiempo como del uso efectivo del activo. Además, la degradación reduce la capacidad disponible, modifica la operación futura y, por tanto, también los ingresos posteriores.

La valoración debe reproducir este proceso hora a hora durante toda la vida útil del proyecto. Las simulaciones horarias de precios, combinadas con algoritmos de optimización, permiten que el ciclado, la degradación y los ingresos sean resultado de la operación esperada y no simples hipótesis fijadas de antemano.

Contratos e hibridación para reducir el riesgo
El riesgo de mercado puede mitigarse mediante contratos. En las plantas renovables, los PPA de precio fijo, los contratos con suelo o las estructuras con bandas de precios permiten proteger parcial o totalmente los ingresos frente a escenarios desfavorables. Esta certidumbre mejora la cobertura de la deuda y puede facilitar un mayor nivel de apalancamiento.

En las baterías, los acuerdos con optimizadores cumplen una función equivalente. Un contrato de reparto de ingresos mantiene la exposición merchant y el potencial alcista. Un acuerdo con suelo protege un nivel mínimo de ingresos y conserva una parte del potencial adicional. Un contrato de tolling traslada el riesgo de mercado a la contraparte a cambio de un pago fijo, aumentando la certidumbre, pero renunciando al posible incremento de ingresos.

La hibridación constituye otra herramienta fundamental. Incorporar una batería a una planta renovable permite almacenar energía que de otro modo podría ser vertida, desplazar la producción hacia horas de mayor precio, compartir el punto de conexión y generar un perfil más estable y atractivo para un comprador de energía. En los estudios realizados por AleaSoft Energy Forecasting durante 2025 para plantas fotovoltaicas híbridas con baterías de dos horas en España, el aumento medio de los ingresos se situó alrededor del 40 %.

Previsiones bancables para convertir incertidumbre en financiación
La calidad de las previsiones será uno de los principales elementos que diferencien los proyectos capaces de obtener financiación. Un escenario conservador no debe consistir en reducir arbitrariamente los ingresos, sino en calcular una distribución probabilística basada en múltiples futuros coherentes y realistas. En un mercado más volátil y complejo, la incertidumbre no desaparecerá. Sin embargo, puede cuantificarse, estructurarse y financiarse. Un riesgo que el financiador puede identificar, reproducir y dimensionar deja de ser una incógnita y se convierte en un elemento gestionable dentro de la operación.

Análisis de AleaSoft Energy Forecasting para la financiación de proyectos
La metodología desarrollada por AleaSoft, con más de 27 años de track record, combina econometría, regresión, análisis de series temporales, simulación de mercado e inteligencia artificial. Para los proyectos de almacenamiento, incluye alrededor de 2000 simulaciones horarias, sobre las que se optimiza el funcionamiento de la batería durante toda su vida útil. Esto permite estimar distribuciones de ingresos y obtener métricas como el P50 y el P90, fundamentales para valorar el riesgo, dimensionar la deuda y comprobar la resistencia del proyecto ante escenarios desfavorables.

Para los proyectos de almacenamiento de energía, AleaStorage, la división de AleaSoft Energy Forecasting especializada en almacenamiento, se centra en el análisis estratégico de baterías y proyectos de hibridación, proporcionando estimaciones de ingresos de baterías stand-alone en mercados de energía y servicios de ajuste, análisis de hibridación con renovables para maximizar ingresos y reducir riesgos, y modelización de escenarios de precios y volatilidad a largo plazo.


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