La pregunta que intentarem respondre en aquest article i que cal fer-se si vols sobreviure en el món de la inversió energètica:
Què ha canviat a la modelització d'ingressos?
Avui, ens trobem que la forma tradicional de modelar ingressos renovables pot i sol portar a conclusions equivocades i donar lloc a males decisions financeres.
El problema no és que els models tradicionals fossin incorrectes al seu moment; és que el mercat per al qual van ser dissenyats ja no existeix.
Hi va haver un temps, no tan llunyà, en què valorar un projecte solar o eòlic era una operació relativament senzilla:
Durant anys aquesta aproximació ha estat suficient. No era perfecta, però funcionava perquè el mercat elèctric era relativament estable i els ingressos depenien majoritàriament de l'spot market o d'esquemes regulats.
Avui aquesta metodologia no només és insuficient: fins i tot és perillosa.
El mercat elèctric europeu i, en particular, l'espanyol, ha canviat més entre el 2020 i el 2025 que en les dues dècades anteriors. L'entrada massiva de renovables ha provocat nous fenòmens:
En aquest context, cap model estàtic no pot reflectir la realitat operativa ni el risc financer actual.
Benvingut a la nova etapa de la modelització dingressos.
De què depenia exactament modelització d'ingressos clàssics?
Això vol dir que la valoració de projectes renovables es va recolzar en un enfocament molt limitat: combinar un perfil de generació extret de programari estàndard per a solar o eòlica, amb una corba de preus de mercat que, en el millor dels casos, reflectia el preu capturat mitjana mensual de la tecnologia.
Amb aquests dos elements es construïa pràcticament tot el model financer.
Per introduir una mica de realisme, els desenvolupadors afegien dos factors de risc:
Aquest risc està relacionat amb la producció real de l'actiu. Si la planta genera menys del previst, tots els indicadors financers del projecte es deterioren. Per això, s'hi analitzaven diversos escenaris de generació, encara que gairebé sempre basats en variacions relativament simples del mateix perfil.
El segon component clau era la incertesa del preu de lenergia. Preus més baixos del que s'esperava erosionaven els ingressos, mentre que escenaris amb preus alts s'utilitzaven per avaluar la conveniència de signar PPA o contractes bilaterals, especialment importants per garantir ingressos estables i facilitar el finançament bancari.
Durant anys aquestes dades permetien aproximar els ingressos amb un marge raonable. Avui, en canvi:
Tornem a la gran pregunta: què ha canviat?
Tot i que encara és possible modelar els ingressos d'un actiu renovable seguint l'enfocament clàssic (perfil de generació multiplicat per una corba de preus mitjana), els resultats solen ser menys optimistes que fa uns anys.
La canibalització de preus, especialment en projectes fotovoltaics, ha reduït de manera notable la rendibilitat esperada i ha posat en evidència les limitacions del mètode tradicional.
Però el problema és que aquest model es queda molt lluny de la realitat operativa. Els mercats actuals exigeixen incorporar una varietat de factors que abans eren secundaris o directament inexistents.
A mesura que creix l'expansió solar i eòlica, l'oferta augmenta en hores d'alta producció... però no necessàriament la demanda. El resultat és una caiguda sistemàtica de preus en hores solars, cosa que es coneix com a canibalització , que redueix els ingressos de les plantes més noves i vulnerables.
Tot i que els preus negatius es podrien diluir dins de la mitjana capturada en un model simple, els seus efectes van molt més enllà d'un valor mitjà més baix. Avui influeixen directament a:
Són impactes difícils de capturar si se segueix utilitzant una corba mitjana i agregada que no reflecteix pics, extrems ni comportament intradiari.
Les PPAs ja no protegeixen com abans
El mercat ha evolucionat cap a PPAs més curts, més barats i amb clàusules més complexes. Avui inclouen mecanismes que mitiguen el risc per al comprador, però l'augmenten per al generador, com ara:
El sistema elèctric ja no s'entén sense mercats com ara:
Un model clàssic no controla aquests matisos, ignorar aquestes dinàmiques pot fer perdre ingressos… o assumir riscos que no sabia que tenia. Tota la metodologia tradicional basada en mitjanes ha perdut vigència perquè:
La valoració d'actius renovables ha deixat de ser un exercici aritmètic per esdevenir una anàlisi profundament tècnica. Avui, com hem vist, factors com el curtailment, les restriccions de xarxa, la volatilitat horària, la incertesa meteorològica, els canvis reguladors i, en el cas de l'emmagatzematge, la complexitat operativa de la bateria mateixa, interactuen entre si i determinen la rendibilitat real d'un projecte . Res d'això no es pot capturar amb una corba de preus mitjana ni amb un model estàtic.
La modelització d'ingressos actual exigeix entendre el sistema en tota la complexitat: com es comporta la xarxa, com es mouen els preus, com reaccionen els mercats i com les decisions operatives, humanes o algorítmiques, poden canviar el resultat financer. Valorar un actiu implica treballar amb escenaris, probabilitats i dinàmiques que evolucionen pràcticament cada dia.
Modelar ingressos avui significa assumir la complexitat del mercat i recolzar-se en metodologies capaces de reflectir-ne la veritable naturalesa. Només així és possible prendre decisions d'inversió ben informades en un sistema elèctric que ja no s'assembla gens al de fa uns anys.
Avui hi ha metodologies i plataformes dissenyades per integrar volatilitat, mercats múltiples, estratègies operatives i escenaris futurs de forma coherent.
En aquest sentit, enfocaments com l'One Hub Analytics apunten cap a un model de valoració més realista, més alineat amb el funcionament del mercat i, sobretot, més útil per prendre decisions d'inversió en actius renovables i flexibles.
T'agradaria saber més sobre com funciona One Hub Analytics? Fes clic aquí.
També pots sol·licitar una demo perquè vegis de primera mà com funciona.
Si us interessa el contingut d'aquesta notícia
Fes clic al titular!
Si us interessa el contingut d'aquesta notícia
Fes clic al titular!
