Revenue modelling de activos energéticos 2.0: adiós al excel

Por qué tus hojas de cálculo ya no bastan para valorar la gestionabilidad

Hoy, la forma tradicional de modelar ingresos renovables puede, y suele, llevar a conclusiones equivocadas y 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 relativamente sencillo:

• Estimabas un perfil de generación.
• Le aplicabas una curva de precios promedio.
• Ajustabas por degradación, disponibilidad y poco más.

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

Hoy esa metodología no solo es insuficiente: es 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 de irradiación, servicios de flexibilidad cada vez más importantes, y PPAs más cortos, más bajos y con cláusulas restrictivas.

Por qué ha cambiado la modelización de ingresos

La modelización clásica dependía de: un perfil de generación (a partir de datos meteorológicos típicos, TMY, y series históricas de viento), curvas de precio capturado, frecuentemente mensuales, y costes de capital y operativos como inputs casi fijos.

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

• Riesgo de volumen: ligado a la producción real del activo. Si la planta genera menos de lo previsto, todos los indicadores financieros se deterioran.
• Riesgo de mercado/precio: la incertidumbre del precio de la energía. Precios más bajos de lo esperado erosionan los ingresos, mientras que los escenarios de precios altos se usaban para evaluar la conveniencia de firmar PPAs o contratos bilaterales.

Hoy, en cambio: la generación no es garantía de ingresos, el precio promedio es irrelevante para capturar spreads, y el CAPEX no determina rentabilidad sin entender los mercados de flexibilidad.

La canibalización de precios, especialmente en fotovoltaica, ha reducido de forma notable la rentabilidad esperada y ha evidenciado las limitaciones del método tradicional.

La irrupción de la canibalización de 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, canibalización, que reduce los ingresos de las plantas más nuevas y vulnerables.

Precios negativos: una anomalía convertida en norma

Los precios negativos influyen en: cláusulas de no-take en PPAs que pueden dejar parte de la energía sin remunerar, modelos financieros que no contemplan ingresos por capacidad o servicios, y una reducción del valor de las garantías de origen (GdOs). Son impactos difíciles de capturar con 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: rampas de tolerancia, límites suelo (floor caps), cláusulas de no activación en precios extremos e indexación parcial a mercados spot. El sistema eléctrico ya no se entiende sin mercados como el intradiario, los servicios de balance (aFRR, mFRR, RR), la gestión de congestiones (restricciones técnicas), los pagos por capacidad emergentes y los nuevos mecanismos de flexibilidad.

Toda la metodología basada en promedios ha perdido vigencia porque los eventos extremos explican gran parte del valor, los spreads horarios se amplían, el intradía gana protagonismo y 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. 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. Nada de esto puede capturarse con una curva de precios promedio ni con un modelo estático.

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. 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.