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Precio de la electricidad

Transporte de electricidad a través de líneas de alta tensión.

El precio de la electricidad (también conocido como tarifas eléctricas o precio de la electricidad ) puede variar ampliamente según el país o la localidad dentro de un país. Los precios de la electricidad dependen de muchos factores, como el precio de la generación de energía, los impuestos o subsidios gubernamentales, el CO
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impuestos, [1] patrones climáticos locales, infraestructura de transmisión y distribución, y regulación industrial de múltiples niveles. Los precios o tarifas también pueden diferir según la base de clientes, generalmente según las conexiones residenciales, comerciales e industriales.

Según la Administración de Información Energética (EIA) de EE.UU., "los precios de la electricidad generalmente reflejan el costo de construir, financiar, mantener y operar plantas de energía y la red eléctrica". Donde la previsión de precios es el método mediante el cual un generador, una empresa de servicios públicos o un gran consumidor industrial puede predecir los precios mayoristas de la electricidad con una precisión razonable. [2] Debido a las complicaciones de la generación de electricidad, el costo de suministrar electricidad varía minuto a minuto. [3]

Algunas empresas de servicios públicos son entidades con fines de lucro y sus precios incluyen un rendimiento financiero para los propietarios e inversores. Estas empresas de servicios públicos pueden ejercer su poder político dentro de los regímenes legales y regulatorios existentes para garantizar un retorno financiero y reducir la competencia de otras fuentes como la generación distribuida . [4]

Estructura de tarifas

En los mercados monopólicos regulados estándar , como el de Estados Unidos , existen estructuras de gobernanza multinivel que fijan las tarifas eléctricas. Las tarifas se determinan mediante un proceso regulatorio supervisado por organizaciones gubernamentales.

La inclusión de la generación distribuida (GD) de energía renovable y la infraestructura de medición avanzada (AMI o medidor inteligente) en la red eléctrica moderna ha introducido muchas estructuras tarifarias alternativas. [5] Existen varios métodos con los que las empresas de servicios públicos modernas estructuran las tarifas residenciales:

La tarifa simple cobra un dólar específico por kilovatio hora ($/kWh) consumido. La tarifa escalonada es uno de los programas de tarifas residenciales más comunes. La tarifa escalonada cobra una tarifa más alta a medida que aumenta el uso del cliente. Los TOU y las tarifas de demanda están estructurados para ayudar a mantener y controlar la demanda máxima de una empresa de servicios públicos. [6] El concepto central es disuadir a los clientes de contribuir a las horas pico de carga cobrándoles más dinero por usar la energía en ese momento. Históricamente, las tarifas han sido mínimas durante la noche porque el pico es durante el día, cuando todos los sectores utilizan electricidad. El aumento de la demanda requiere generación de energía adicional, que tradicionalmente es proporcionada por plantas de "pico" menos eficientes cuya generación de electricidad cuesta más que las plantas de "carga base". [7] Sin embargo, a medida que una mayor penetración de fuentes de energía renovables, como la solar, son de menor costo, la electricidad se traslada al mediodía, cuando la energía solar genera la mayor cantidad de energía. Las tarifas por tiempo de uso (TOU) pueden desplazar el consumo de electricidad fuera de los períodos pico, ayudando así a la red a hacer frente a la energía renovable variable . [8] [9]

Una tarifa de alimentación (FIT) [10] es una política de suministro de energía que apoya el desarrollo de la generación de energía renovable . Los FIT otorgan beneficios financieros a los productores de energía renovable. En Estados Unidos, las políticas FIT garantizan que la empresa de servicios públicos compre la electricidad a los generadores renovables elegibles. [11] El contrato FIT contiene un período de tiempo garantizado (generalmente de 15 a 20 años) en el que se realizarán pagos en dólares por kilovatio hora ($/kWh) para la producción total del sistema.

La medición neta es otro mecanismo de facturación que apoya el desarrollo de la generación de energía renovable, específicamente, la energía solar . El mecanismo acredita a los propietarios de sistemas de energía solar por la electricidad que su sistema agrega a la red. Los clientes residenciales con sistemas fotovoltaicos (PV) en tejados normalmente generarán más electricidad de la que consume su hogar durante las horas del día, por lo que la medición neta es particularmente ventajosa. Durante este tiempo en el que la generación es mayor que el consumo, el medidor de electricidad de la casa retrocederá para proporcionar un crédito en la factura de electricidad del propietario. [12] El valor de la electricidad solar es menor que la tarifa minorista, por lo que los clientes de medición neta en realidad están subsidiados por todos los demás clientes de la empresa de servicios eléctricos. [13]

Estados Unidos: la Comisión Federal Reguladora de Energía (FERC) supervisa el mercado mayorista de electricidad junto con la transmisión interestatal de electricidad. Las Comisiones de Servicios Públicos (PSC), también conocidas como Comisión de Servicios Públicos (PUC), regulan las tarifas de servicios públicos dentro de cada estado.

Comparación de precios por fuente de energía

El costo de la electricidad también difiere según la fuente de energía . El valor actual neto del costo unitario de la electricidad durante la vida útil de un activo generador se conoce como costo nivelado de la electricidad (LCOE). LCOE es el mejor valor para comparar diferentes métodos de generación de manera consistente. [ cita necesaria ]

Por lo tanto, la combinación de fuentes de generación de una empresa de servicios públicos en particular tendrá un efecto sustancial en el precio de la electricidad. Las empresas eléctricas que tienen un alto porcentaje de energía hidroeléctrica tenderán a tener precios más bajos, mientras que aquellas con una gran cantidad de centrales eléctricas de carbón más antiguas tendrán precios de electricidad más altos. Recientemente, el LCOE de la tecnología solar fotovoltaica [14] ha disminuido sustancialmente. [15] [16] En los Estados Unidos, el 70% de las actuales centrales eléctricas alimentadas con carbón funcionan a un costo más alto que las nuevas tecnologías de energía renovable (excluyendo la hidráulica) y para 2030 todas ellas serán antieconómicas. [17] En el resto del mundo, el 42 % de las centrales eléctricas de carbón funcionaron con pérdidas en 2019. [17]

Previsión del precio de la electricidad.

La previsión del precio de la electricidad (EPF) es una rama de la previsión energética que se centra en predecir los precios spot y forward en los mercados mayoristas de electricidad . Durante los últimos 15 años, las previsiones de precios de la electricidad se han convertido en un insumo fundamental para los mecanismos de toma de decisiones de las empresas energéticas a nivel corporativo.

Desde principios de la década de 1990, el proceso de desregulación y la introducción de mercados eléctricos competitivos han estado remodelando el panorama de los sectores energéticos tradicionalmente monopolísticos y controlados por el gobierno. En toda Europa, América del Norte y Australia, la electricidad se comercializa ahora según las reglas del mercado mediante contratos al contado y de derivados . [18] [19] Sin embargo, la electricidad es un bien muy especial: económicamente no es almacenable y la estabilidad del sistema eléctrico requiere un equilibrio constante entre producción y consumo. Al mismo tiempo, la demanda de electricidad depende del clima (temperatura, velocidad del viento, precipitaciones, etc.) y de la intensidad de las actividades comerciales y cotidianas ( horas pico versus horas valle , días laborables versus fines de semana, feriados, etc.). . Estas características únicas conducen a una dinámica de precios que no se observa en ningún otro mercado, que muestra una estacionalidad diaria, semanal y, a menudo, anual , y picos de precios abruptos, de corta duración y generalmente imprevistos.

La extrema volatilidad de los precios , que puede ser hasta dos órdenes de magnitud mayor que la de cualquier otro producto básico o activo financiero, ha obligado a los participantes del mercado a cubrir no sólo el riesgo de volumen sino también el de precios. Las previsiones de precios con unas pocas horas o unos meses de antelación se han vuelto de particular interés para los gestores de carteras de energía. Una empresa del mercado energético capaz de pronosticar los precios mayoristas volátiles con un nivel razonable de precisión puede ajustar su estrategia de oferta y su propio programa de producción o consumo para reducir el riesgo o maximizar las ganancias en las operaciones diarias. [20] Una estimación aproximada de los ahorros derivados de una reducción del 1% en el error porcentual absoluto medio (MAPE) de las previsiones de precios a corto plazo es de 300.000 dólares al año para una empresa de servicios públicos con una carga máxima de 1 GW . [21]

La previsión del precio de la electricidad es el proceso de utilizar modelos matemáticos para predecir cuáles serán los precios de la electricidad en el futuro.

Calidad de energía

Las distorsiones armónicas totales (THD) excesivas y el bajo factor de potencia son costosos en todos los niveles del mercado eléctrico. El impacto del THD es difícil de estimar, pero potencialmente puede causar calor, vibraciones, mal funcionamiento e incluso fusiones. El factor de potencia es la relación entre la potencia real y la aparente en un sistema eléctrico. Consumir más corriente da como resultado un factor de potencia más bajo. Las corrientes más grandes requieren una infraestructura más costosa para minimizar la pérdida de energía, por lo que la empresa de servicios públicos cobra a los consumidores con factores de energía bajos una tarifa de electricidad más alta. [22] La calidad de la energía normalmente se monitorea a nivel de transmisión. Un espectro de dispositivos de compensación [23] mitiga los malos resultados, pero las mejoras sólo se pueden lograr con dispositivos de corrección en tiempo real (tipo de conmutación de estilo antiguo, [24] moderno DSP de baja velocidad [25] y casi en tiempo real [26] ). La mayoría de los dispositivos modernos reducen los problemas, manteniendo al mismo tiempo el retorno de la inversión y una reducción significativa de las corrientes de tierra. Los problemas de calidad de la energía pueden provocar respuestas erróneas de muchos tipos de equipos analógicos y digitales.

Ver también

Referencias

  1. ^ Stanley Reed (22 de septiembre de 2021). "Esto es lo que hay detrás del aumento de los precios de la energía en Europa". Los New York Times . Consultado el 24 de septiembre de 2021 . Los altos impuestos al carbono también están avivando los precios de la energía
  2. ^ Weron, Rafał (2014). "Previsión del precio de la electricidad: una revisión del estado del arte con una mirada al futuro". Revista internacional de previsión . 30 (4): 1030–1081. doi : 10.1016/j.ijforecast.2014.08.008 .
  3. ^ "Factores que afectan los precios de la electricidad: explicación de la energía, su guía para comprender la energía: administración de la información energética". www.eia.gov . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  4. ^ Prehoda, Emily; Pearce, Josué; Schelly, Chelsea (2019). "Políticas para superar las barreras para la generación distribuida de energía renovable: un estudio de caso de la estructura de servicios públicos y los regímenes regulatorios en Michigan". Energías . 12 (4): 674. doi : 10.3390/en12040674 .
  5. ^ Zheng, Junjie; Lai, Chun Sing; Yuan, Haoliang; Dong, Zhao Yang; Meng, Ke; Lai, Loi Lei (julio de 2020). "Sistema recomendador de planes eléctricos con recuperación basada en instrucciones eléctricas". Energía . 203 : 117775. doi : 10.1016/j.energy.2020.117775. S2CID  219466165.
  6. ^ Torriti, Jacopo. "Evaluación de la economía de los contadores inteligentes".
  7. ^ Fetchen, Stephanie (12 de septiembre de 2019). "La creciente generación de energías renovables provoca cambios en las tarifas de generación". Tasa de agudeza . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
  8. ^ "La tarifa inteligente por tiempo de uso muestra un" impacto significativo "en el comportamiento del consumo de energía". SMS plc . 31 de octubre de 2018 . Consultado el 20 de septiembre de 2021 .
  9. ^ "Diseño de tarifas minoristas de electricidad en una economía en proceso de descarbonización: un análisis del tiempo de uso y los precios máximos críticos -". CEPRE . Consultado el 21 de septiembre de 2023 .
  10. ^ Alta costura, TD; Cory, K.; Kreycik, C.; Williams, E. (1 de julio de 2010). "Guía para formuladores de políticas sobre el diseño de políticas de tarifas reguladas". doi : 10.2172/984987 . OSTI  984987. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
  11. ^ "Recursos de tarifas de alimentación | Departamento de Energía". www.energía.gov . Archivado desde el original el 4 de mayo de 2018 . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  12. ^ "Medición neta | SEIA". SEIA . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  13. ^ Repensar el fundamento de la medición neta: cuantificar el subsidio de los clientes no solares a los solares. Alexander, Brown y Faruqui. http://ipu.msu.edu/wp-content/uploads/2017/09/Rethinking-Rationale-for-Net-Metering-2016.pdf
  14. ^ Branker, K.; Pathak, MJM; Pearce, JM (2011). "Una revisión del coste nivelado de la electricidad solar fotovoltaica". Reseñas de energías renovables y sostenibles . 15 (9): 4470–4482. doi :10.1016/j.rser.2011.07.104. hdl : 1974/6879 . S2CID  73523633.
  15. ^ Lai, Chun Sing; McCulloch, Malcolm D. (2017). “Costo nivelado de la electricidad para energía solar fotovoltaica y almacenamiento de energía eléctrica”. Energía Aplicada . 190 : 191-203. doi :10.1016/j.apenergy.2016.12.153. S2CID  113623853.
  16. ^ Kang, Luna Hee; Rohatgi, Ajeet (2016). "Análisis cuantitativo del coste nivelado de la electricidad de sistemas fotovoltaicos a escala comercial en EE.UU.". Materiales de Energía Solar y Células Solares . 154 : 71–77. doi :10.1016/j.solmat.2016.04.046.
  17. ^ ab "El 42% de las centrales eléctricas de carbón del mundo funcionan con pérdidas, según el primer estudio del mundo". Iniciativa de seguimiento de carbono . 30 de noviembre de 2018 . Consultado el 14 de marzo de 2019 .
  18. ^ Weron, Rafał (2014). [Acceso abierto]. "Previsión del precio de la electricidad: una revisión del estado del arte con una mirada al futuro". Revista internacional de previsión . 30 (4): 1030–1081. doi : 10.1016/j.ijforecast.2014.08.008 .
  19. ^ Bunn, Derek W., ed. (2004). Modelización de precios en mercados eléctricos competitivos. Wiley. ISBN 978-0-470-84860-9.
  20. ^ Weron, Rafał (2006). Modelado y pronóstico de cargas y precios de electricidad: un enfoque estadístico. Wiley. ISBN 978-0-470-05753-7.
  21. ^ Hong, Tao (2015). "Lecciones de Crystal Ball en análisis predictivo". Revista EnergyBiz . Primavera: 35–37.
  22. ^ "MCMA - Control de movimiento en línea". MCMA – Control de movimiento en línea . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  23. ^ "Corrección práctica del factor de potencia: factor de potencia - libro de texto de electrónica". Todo sobre circuitos . Consultado el 18 de junio de 2017 .
  24. ^ "Sistema de corrección automática del factor de potencia en tiempo real de alta velocidad" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 29 de abril de 2016 . Consultado el 18 de junio de 2017 .
  25. ^ "TCI, LLC - Filtro armónico activo HGA 5%". TransCoil . Consultado el 18 de junio de 2017 .
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