Selection of edges for tracking

trabajo procede de datos (de acceso público) suministrados por el Operador del Mercado Ibérico (OMIE). Este organismo gestiona el mercado mayorista de electricidad en la Península Ibérica (mercados diario e intradiario), mercado donde los agentes negocian las cantidades de electricidad que necesitan (MWh) a precios públicos y transparentes, con una operativa similar a la del resto de los mercados europeos. Las casaciones de ofertas de compra y venta de electricidad se realizan en una plataforma electrónica; posteriormente, se calcula la facturación y liquidación de la energía intercambiada.

En particular este estudio ha usado los datos del mercado diario. En el mercado diario se gestionan las transacciones de electricidad para el día siguiente mediante la presentación de ofertas de venta y compra de electricidad por parte de los agentes del mercado. Los vendedores están obligados a cumplir con las reglas del mercado a las que se adhieren con la firma de un contrato. Las ofertas presentadas se incluyen en un procedimiento de casación que afecta a la programación horaria del día siguiente. Los compradores en el mercado de la electricidad son las comercializadoras y los grandes clientes, que pueden realizar una gestión directa en el mercado. Una vez integradas las operaciones en el mercado diario un algoritmo de casación (Euphemia) encuentra el equilibrio del mercado (precio y cantidad intercambiada) para cada hora, así como los agentes que han sido seleccionados.

Los datos analizados en este estudio contienen, para cada hora del año, las ofertas y demandas de electricidad. casadas o no, para cada nivel de precios, aunque, por motivos de confidencialidad no se conocen las identidades de los agentes participantes. Estos datos permiten calcular las curvas de oferta y demanda del mercado eléctrico ibérico (España y Portugal) mediante la agregación a cada nivel de precio de las ofertas de compra y venta respectivamente. El equilibrio del mercado está determinado por la igualdad de las funciones de oferta y demanda; no considerando, como se ha dicho, las variaciones asociadas con restricciones técnicas o desviaciones intradía, lo que provocaría precios más altos que los presentados en este documento.

Se han analizado las curvas de un año completo para evitar efectos estacionales, seleccionado el período comprendido entre el 1 de agosto de 2016 y el 31 de julio de 2017. Como ejemplo de la magnitud de los datos, la Figura 4.1 muestra tres posibles situaciones de mercado: comparación de los meses del año, de los días de la semana y de las horas del día. En la

primera figura se muestran las curvas de oferta y demanda correspondientes a las ocho de la tarde del primer jueves de cada mes del período analizado. La segunda imagen muestra las curvas de oferta y demanda correspondientes a las ocho de la tarde de cada día de la semana entre el 1 de enero de 2017 (domingo) y el 7 de enero de 2017 (sábado). Finalmente, el tercer gráfico presenta todas las horas del día 15 de febrero de 2017. Hemos resaltado en cada figura (con los colores rojo y azul) sólo dos curvas de oferta y demanda para ilustrar el comportamiento del mercado. En particular, hemos destacado los meses de abril (primavera) y febrero (invierno) en la comparación por meses (primera imagen); el domingo y el jueves en la comparación por días de la semana (segunda imagen); y las 5:00 horas frente a las 21:00 horas en la comparación por horas del día (tercera imagen). Así, podemos observar que en febrero (vs. abril), en jueves (vs. domingo) y a las 21:00 horas (vs. 5:00 horas) las curvas de oferta y demanda se encuentran significativamente desplazadas hacia la derecha. Además, como el desplazamiento de la curva de demanda excede al de la curva de oferta, el resultado es un aumento del precio de la electricidad y, en última instancia, de la factura del consumidor.

Fuente: Elaboración propia a partir de información de OMIE (2018)

El hecho de disponer información completa de todos los puntos de las curvas de oferta y demanda (para cada hora del año) nos permite calcular directamente el equilibrio del mercado y los excedentes de los agentes del mercado, sin tener que recurrir a ningún modelo teórico o econométrico. Dado que la curva de demanda muestra la disposición a pagar del

comprador, el excedente del consumidor se calcula como la suma hasta la cantidad de equilibrio (𝑄_<=>?) de la diferencia entre la disposición a pagar de cada comprador (𝑊_<=ABC) y el precio realmente pagado (𝑃_<>?), dicho excedente se puede acumular para todas las horas del año.

𝐸𝑥𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑖𝑑𝑜𝑟 = _`ab Uº WXYZ[B\X[]^₌₉₍ 𝑊_<=ABC− 𝑃_<>? 𝑄_<=>?

<9( (1)

Del mismo modo, el excedente de los productores se calcula como la suma acumulada hasta la cantidad de equilibrio (𝑄_<=>?) de la diferencia entre el precio de equilibrio (𝑃_<>?) y la disposición a cobrar de cada vendedor (𝑊_<=deB[f],, disposición a cobrar que viene dada por el coste marginal a corto plazo de cada oferente si se suponen condiciones competitivas), dicho excedente se puede acumular para todas las horas del año.

𝐸𝑥𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑟 = _`ab Uº Z[X\iW<X[]^₌₉₍ 𝑃_<>?− 𝑊_<=deB[f] 𝑄_<=>?

<9( (2)

Finalmente, el excedente total anual (bienestar económico) se calcula como la suma de los excedentes anuales de productores y consumidores.

El siguiente paso del estudio consiste en realizar una estática comparativa real (en base horaria y en términos de excedentes) del mercado eléctrico ibérico entre el 1 de agosto de 2016 y el 31 de julio de 2017, considerando que hubiera estado en servicio la potencia fotovoltaica asignada en 2017. Para calcular la nueva energía producida hora a hora hasta completar los 3,909 MW fotovoltaicos autorizados, usamos la herramienta PVGIS (Comisión Europea, 2017) que proporciona los valores horarios de la energía fotovoltaica disponible por kWp según la ubicación geográfica. Este estudio supone que toda la potencia fotovoltaica está instalada en un punto central de España (Madrid) (de hecho, se desconoce dónde se instalarán las instalaciones adjudicadas y podemos suponer que estarán repartidas por toda España, compensando así los errores espaciales). Para estimar la contribución de estos nuevos generadores de energía fotovoltaica a la función de oferta se supone que están dispuestos a ofrecer a cualquier precio mayor que cero (como hacen el resto de plantas fotovoltaicas existentes) lo que resulta compatible con lo que predice la teoría económica, ya

que sus costes marginales a corto plazo están próximos a cero –este resultado resulta compatible con lo que predice la teoría económica-.