Revenue modelling de activos energéticos 2.0: adiós al excel

¿Qué ha cambiado en la modelización de ingresos? 

Hoy, nos encontramos con que la forma tradicional de modelar ingresos renovables puede y suele llevar a conclusiones equivocadas y dar lugar a malas decisiones financieras.  

El problema no es que los modelos tradicionales fueran incorrectos en su momento; es que el mercado para el que fueron diseñados ya no existe. 

Modelización de ingresos tradicional 

Hubo un tiempo, no tan lejano, en el que valorar un proyecto solar o eólico era una operación relativamente sencilla: 

• Estimabas un perfil de generación. 

• Le aplicabas una curva de precios promedio. 

• Ajustabas por degradación, disponibilidad y poco más. 

Durante años esta aproximación ha sido suficiente. No era perfecta, pero funcionaba porque el mercado eléctrico era relativamente estable y los ingresos dependían mayoritariamente del spot market o de esquemas regulados. 

Hoy esa metodología no solo es insuficiente: es incluso peligrosa. 

El mercado eléctrico europeo y, en particular, el español, ha cambiado más entre 2020 y 2025 que en las dos décadas anteriores. La entrada masiva de renovables ha provocado fenómenos nuevos: 

• hundimiento de precios solares, 

• eventos de precios negativos, 

• congestiones locales, 

• variabilidad extrema irradiaría, 

• servicios de flexibilidad cada vez más importantes, 

• PPAs más cortos, más bajos y con cláusulas restrictivas. 

En este contexto, ningún modelo estático puede reflejar la realidad operativa ni el riesgo financiero actual. 

Bienvenido a la nueva etapa de la modelización de ingresos. 

 

Por qué ha cambiado la modelización de ingresos 

¿De qué dependía exactamente modelización de ingresos clásica? 

• Perfil de generación de activos. Tomando en cuenta la valoración de recurso mediante los Típicos Datos Meteorológicos (TMY)  y las series históricas de velocidad de viento. 

• Curvas de precio capturado, frecuentemente mensuales. 

• Costes de capital y gastos operativos del proyecto como inputs casi fijos. 

Esto significa que la valoración de proyectos renovables se apoyó en un enfoque muy limitado: combinar un perfil de generación extraído de software estándar para solar o eólica, con una curva de precios de mercado que, en el mejor de los casos, reflejaba el precio capturado promedio mensual de la tecnología.  

Con estos dos elementos se construía prácticamente todo el modelo financiero. 

Para introducir algo de realismo, los desarrolladores añadían dos factores de riesgo: 

• Riesgo de Volumen (Volume Risk) 

Este riesgo está ligado a la producción real del activo. Si la planta genera menos de lo previsto, todos los indicadores financieros del proyecto se deterioran. Por ello, se analizaban varios escenarios de generación, aunque casi siempre basados en variaciones relativamente simples del mismo perfil. 

• Riesgo de Mercado/Precio (Market/price risk) 

El segundo componente clave era la incertidumbre del precio de la energía. Precios más bajos de lo esperado erosionaban los ingresos, mientras que escenarios con precios altos se utilizaban para evaluar la conveniencia de firmar PPAs o contratos bilaterales, especialmente importantes para garantizar ingresos estables y facilitar la financiación bancaria. 

Durante años, estos datos permitían aproximar los ingresos con un margen razonable. Hoy, en cambio: 

• la generación no es garantía de ingresos, 

• el precio promedio es irrelevante para capturar spreads, 

• el CAPEX no determina rentabilidad sin entender los mercados de flexibilidad. 

Volvamos a la gran pregunta: ¿qué ha cambiado? 

Bueno, pues, aunque todavía es posible modelar los ingresos de un activo renovable siguiendo el enfoque clásico (perfil de generación multiplicado por una curva de precios promedio), los resultados suelen ser menos optimistas que hace unos años.  

La canibalización de precios, especialmente en proyectos fotovoltaicos, ha reducido de forma notable la rentabilidad esperada y ha puesto en evidencia las limitaciones del método tradicional. 

Pero el verdadero problema es que este modelo se queda muy lejos de la realidad operativa. Los mercados actuales exigen incorporar una variedad de factores que antes eran secundarios o directamente inexistentes.

La irrupción del efecto de canibalización de los precios 

A medida que crece la expansión solar y eólica, aumenta la oferta en horas de alta producción… pero no necesariamente la demanda. El resultado es una caída sistemática de precios en horas solares, lo que se conoce como canibalización, que reduce los ingresos de las plantas más nuevas y vulnerables. 

Precios negativos: una anomalía convertida en norma 

Aunque los precios negativos podrían diluirse dentro del promedio capturado en un modelo simple, sus efectos van mucho más allá de un valor medio más bajo. Hoy influyen directamente en: 

• cláusulas de no-take en PPAs, que pueden dejar parte de la energía sin remuneración, 

• modelos financieros que no contemplan ingresos por capacidad o servicios, 

• una reducción del valor asociado a garantías de origen (GdOs). 

Son impactos difíciles de capturar si se sigue utilizando una curva promedio y agregada que no refleja picos, extremos ni comportamiento intradiario. 

Las PPAs ya no protegen como antes 

El mercado ha evolucionado hacia PPAs más cortos, más baratos y con cláusulas más complejas. Hoy incluyen mecanismos que mitigan el riesgo para el comprador, pero lo aumentan para el generador, como: 

• rampas de tolerancia, 

• Límites suelo (floor caps), 

• cláusulas de no activación en precios extremos, 

• indexación parcial a mercados spot. 

El sistema eléctrico ya no se entiende sin mercados como: 

• mercado intradiario, 

• servicios de balance (aFRR, mFRR, RR), 

• gestión de congestiones (Technical Constraints), 

• pagos por capacidad emergentes, 

• nuevos mecanismos de flexibilidad. 

Un modelo clásico no controla estos matices, ignorar estas dinámicas puede llevar a perder ingresos… o asumir riesgos que no sabía que tenía. Toda la metodología tradicional basada en promedios ha perdido vigencia porque: 

• los eventos extremos explican gran parte del valor, 

• los spreads horarios se amplían, 

• el intradía gana protagonismo, 

• la correlación generación/precio es cada vez más volátil.

Modelización de ingresos actual: un sistema complejo exige un modelo complejo 

La valoración de activos renovables ha dejado de ser un ejercicio aritmético para convertirse en un análisis profundamente técnico. Hoy, como hemos visto, factores como el curtailment, las restricciones de red, la volatilidad horaria, la incertidumbre meteorológica, los cambios regulatorios y, en el caso del almacenamiento, la complejidad operativa de la propia batería, interactúan entre sí y determinan la rentabilidad real de un proyecto. Nada de esto puede capturarse con una curva de precios promedio ni con un modelo estático. 

La modelización de ingresos actual exige entender el sistema en toda su complejidad: cómo se comporta la red, cómo se mueven los precios, cómo reaccionan los mercados y cómo las decisiones operativas, humanas o algorítmicas, pueden cambiar el resultado financiero. Valorar un activo implica trabajar con escenarios, probabilidades y dinámicas que evolucionan prácticamente a diario. 

Modelar ingresos hoy significa asumir la complejidad del mercado y apoyarse en metodologías capaces de reflejar su verdadera naturaleza. Solo así es posible tomar decisiones de inversión bien informadas en un sistema eléctrico que ya no se parece en nada al de hace unos años. 

La luz al final del túnel 

Hoy existen metodologías y plataformas diseñadas para integrar volatilidad, mercados múltiples, estrategias operativas y escenarios futuros de forma coherente.  

En ese sentido, enfoques como el de One Hub Analytics apuntan hacia un modelo de valoración más realista, más alineado con el funcionamiento del mercado y, sobre todo, más útil para tomar decisiones de inversión en activos renovables y flexibles.  

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