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Precios de la electricidad

Transporte de electricidad a través de líneas de alta tensión

Los precios de la electricidad (también denominados tarifas eléctricas o precio de la electricidad ) pueden 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 por conexiones residenciales, comerciales e industriales.

Según la Administración de Información Energética de Estados Unidos (EIA), "los precios de la electricidad generalmente reflejan el costo de construir, financiar, mantener y operar las centrales eléctricas y la red eléctrica". La previsión de precios es el método por 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 rendimiento financiero y reducir la competencia de otras fuentes como la generación distribuida . [4]

Estructura de tarifas

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

La inclusión de la generación distribuida de energía renovable (GD) y de la infraestructura de medición avanzada (AMI o medidor inteligente) en la red eléctrica moderna ha introducido muchas estructuras tarifarias alternativas. [5] Existen varios métodos que utilizan las empresas de servicios públicos modernas para estructurar 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. Las tarifas TOU y de demanda están estructuradas para ayudar a mantener y controlar la demanda máxima de una empresa de servicios públicos. [6] El concepto en su núcleo es disuadir a los clientes de contribuir a los momentos de carga máxima cobrándoles más dinero por usar energía en ese momento. Históricamente, las tarifas han sido mínimas durante la noche porque el pico es durante el día cuando todos los sectores están usando electricidad. El aumento de la demanda requiere generación de energía adicional, que tradicionalmente es proporcionada por plantas "de pico" menos eficientes que cuestan más para generar electricidad que las plantas de "carga base". [7] Sin embargo, como una mayor penetración de fuentes de energía renovable, como la solar, en una red tiene un costo menor, la electricidad se traslada al mediodía cuando la solar genera la mayor cantidad de energía. Las tarifas de tiempo de uso (TOU) pueden trasladar el consumo de electricidad fuera de los períodos pico, lo que ayuda a la red a hacer frente a la energía renovable variable . [8] [9]

Una tarifa de alimentación (FIT, por sus siglas en inglés) [10] es una política de suministro de energía que apoya el desarrollo de la generación de energía renovable . Las FIT otorgan beneficios financieros a los productores de energía renovable. En los Estados Unidos, las políticas FIT garantizan que los generadores renovables elegibles tendrán su electricidad comprada por su empresa de servicios públicos. [11] El contrato FIT contiene un período de tiempo garantizado (generalmente de 15 a 20 años) durante el cual se realizarán pagos en dólares por kilovatio hora ($/kWh) por 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 azotea generalmente generan 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, cuando la generación es mayor que el consumo, el medidor de electricidad de la casa funcionará al revés 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 eléctrica. [13]

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

Comparación de precios por fuente de energía

El costo de la electricidad también varía 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 el costo nivelado de la electricidad (LCOE). El LCOE es el mejor valor para comparar diferentes métodos de generación de manera consistente. [ cita requerida ]

Por lo tanto, la combinación de fuentes de generación de una determinada empresa de servicios públicos tendrá un efecto sustancial en el precio de su electricidad. Las empresas eléctricas que tienen un alto porcentaje de hidroelectricidad tenderán a tener precios más bajos, mientras que aquellas con una gran cantidad de plantas de energía a 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 plantas de energía a carbón actuales funcionan a un costo más alto que las nuevas tecnologías de energía renovable (excluida la hidroeléctrica) y para 2030 todas ellas serán antieconómicas. [17] En el resto del mundo, el 42% de las plantas de energía a carbón operaban con pérdidas en 2019. [17]

Previsión del precio de la electricidad

La previsión de precios de la electricidad (EPF) es una rama de la previsión energética que se centra en el uso de modelos matemáticos , estadísticos y de aprendizaje automático para predecir los precios de la electricidad en el futuro. En los últimos 30 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. [18]

Desde principios de los años 1990, el proceso de desregulación y la introducción de mercados competitivos de electricidad han estado reconfigurando el panorama de los sectores energéticos tradicionalmente monopolísticos y controlados por el gobierno. En toda Europa, América del Norte, Australia y Asia, la electricidad ahora se comercializa bajo reglas de mercado utilizando contratos spot y derivados . [19] Sin embargo, la electricidad es un producto muy especial: es económicamente no 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 vs. horas valle , días laborables vs. fines de semana, feriados, etc.). Estas características únicas conducen a una dinámica de precios que no se observa en ningún otro mercado, que exhibe estacionalidad diaria, semanal y a menudo anual y picos de precios abruptos, de corta duración y generalmente imprevistos. [20]

La extrema volatilidad de los precios , que puede ser hasta dos órdenes de magnitud superior a 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 precio. Las previsiones de precios con una antelación de unas horas a unos meses se han convertido en un tema de especial interés para los gestores de carteras de energía. Una empresa del mercado de energía capaz de prever los volátiles precios mayoristas con un nivel razonable de precisión puede ajustar su estrategia de licitación y su propio programa de producción o consumo para reducir el riesgo o maximizar las ganancias en las operaciones con un día de antelación. [21] 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 . Con las previsiones de precios adicionales, los ahorros se duplican. [22]

Calidad de la energía

Las distorsiones armónicas totales (THD) excesivas y el bajo factor de potencia son costosos en todos los niveles del mercado eléctrico. El impacto de la THD es difícil de estimar, pero 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. El consumo de más corriente da como resultado un factor de potencia menor. Las corrientes más grandes requieren una infraestructura más costosa para minimizar la pérdida de potencia, por lo que los consumidores con factores de potencia bajos pagan una tarifa eléctrica más alta por parte de su empresa de servicios públicos. [23] La calidad de la energía generalmente se monitorea a nivel de transmisión. Una gama de dispositivos de compensación [24] mitigan los malos resultados, pero las mejoras solo se pueden lograr con dispositivos de corrección en tiempo real (tipo de conmutación de estilo antiguo, [25] modernos controlados por DSP de baja velocidad [26] y casi en tiempo real [27] ). La mayoría de los dispositivos modernos reducen los problemas, al tiempo que mantienen el retorno de la inversión y una reducción significativa de las corrientes de tierra. Los problemas de calidad de la energía pueden causar respuestas erróneas de muchos tipos de equipos analógicos y digitales.

Véase 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". The New York Times . Consultado el 24 de septiembre de 2021 . Los altos impuestos al carbono también están impulsando 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 información energética". www.eia.gov . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  4. ^ Prehoda, Emily; Pearce, Joshua; Schelly, Chelsea (2019). "Políticas para superar las barreras de la generación distribuida de energía renovable: un estudio de caso de la estructura de servicios públicos y los regímenes regulatorios en Michigan". Energies . 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 de recomendación de planes de electricidad 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 medidores inteligentes".
  7. ^ Fetchen, Stephanie (12 de septiembre de 2019). "El aumento de la generación renovable provoca cambios en los cargos por generación". RateAcuity . Consultado el 15 de octubre de 2019 .
  8. ^ "La tarifa inteligente por tiempo de uso muestra un "impacto significativo" en el comportamiento del consumo energético". 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 de los precios por hora de uso y pico crítico". CEEPR . Consultado el 21 de septiembre de 2023 .
  10. ^ Couture, TD; Cory, K.; Kreycik, C.; Williams, E. (1 de julio de 2010). "Guía para el responsable de políticas sobre el diseño de políticas de tarifas de alimentación". doi : 10.2172/984987 . OSTI  984987. {{cite journal}}: Requiere citar revista |journal=( ayuda )
  11. ^ "Recursos sobre tarifas de alimentación | Departamento de Energía". www.energy.gov . Archivado desde el original el 4 de mayo de 2018 . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  12. ^ "Net Metering | SEIA". SEIA . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  13. ^ Replanteando la justificación de la medición neta: cuantificación del subsidio de los clientes no solares a los clientes 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 costo nivelado de la electricidad solar fotovoltaica". Revisiones de energía renovable y sostenible . 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 electricidad para energía solar fotovoltaica y almacenamiento de energía eléctrica". Applied Energy . 190 : 191–203. doi :10.1016/j.apenergy.2016.12.153. S2CID  113623853.
  16. ^ Kang, Moon Hee; Rohatgi, Ajeet (2016). "Análisis cuantitativo del costo nivelado de la electricidad de los sistemas fotovoltaicos a escala comercial en los 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 un estudio pionero en el mundo". Iniciativa Carbon Tracker . 30 de noviembre de 2018 . Consultado el 14 de marzo de 2019 .
  18. ^ Maciejowska, Katarzyna; Uniejewski, Bartosz; Weron, Rafal (19 de julio de 2023), "Forecasting Electricity Prices", Enciclopedia de investigación de economía y finanzas de Oxford , Oxford University Press, arXiv : 2204.11735 , doi :10.1093/acrefore/9780190625979.013.667, ISBN 978-0-19-062597-9, consultado el 12 de abril de 2024
  19. ^ Mayer, Klaus; Trück, Stefan (marzo de 2018). "Mercados de electricidad en todo el mundo". Journal of Commodity Markets . 9 : 77–100. doi :10.1016/j.jcomm.2018.02.001.
  20. ^ 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). [Acceso abierto]: 1030–1081. doi : 10.1016/j.ijforecast.2014.08.008 .
  21. ^ Weron, Rafał (2006). Modelado y pronóstico de cargas y precios de electricidad: un enfoque estadístico. Wiley. ISBN 978-0-470-05753-7.
  22. ^ Hong, Tao (2015). "Lecciones de Crystal Ball en análisis predictivo". Revista EnergyBiz . Primavera: 35–37. Archivado desde el original el 10 de septiembre de 2015. Consultado el 29 de noviembre de 2015 .
  23. ^ "MCMA – Control de movimiento en línea". MCMA – Control de movimiento en línea . Consultado el 3 de mayo de 2018 .
  24. ^ "Corrección práctica del factor de potencia: Factor de potencia – Libro de texto de electrónica". Todo sobre circuitos . Consultado el 18 de junio de 2017 .
  25. ^ "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 .
  26. ^ "TCI, LLC – Filtro armónico activo HGA 5%". TransCoil . Consultado el 18 de junio de 2017 .
  27. ^ "3DFS Software Defined Power". 3DFS . Consultado el 18 de junio de 2017 .