Modelización predictiva del sistema energético peninsular: demanda y generación solar y eólica con aplicación a demanda residual, cobertura renovable y simulación BESS

Abstract

España es uno de los países europeos más punteros en la generación de electricidad procedente de fuentes renovables, tales como la fotovoltaica o la eólica. Por ello, la transición energética ya no es solo un objetivo a medio plazo, sino una parte constituyente de la coyuntura presente nacional. A pesar del contexto geopolítico internacional presente, tal como la guerra entre EEUU e Irán, el territorio español destaca por su capacidad de amortiguar los shocks externos gracias a la presencia de energías limpias, las cuales reducen la exposición del sistema eléctrico a las fluctuaciones de precios. Ahora bien, esta ventaja competitiva no está exenta de ciertos retos. Cuando una parte importante de la producción depende del sol y del viento, los precios y la operación del sistema quedan estrechamente ligados al análisis horario de la demanda y de la oferta renovable. Este proyecto aborda dicha problemática mediante la predicción energética desde una perspectiva peninsular. Tradicionalmente, el sistema eléctrico se apoyaba en tecnologías gestionables, capaces de ajustar su producción a la demanda con mayor margen de control. El sistema actual, en cambio, incorpora cada vez más VRE (Variable Renewable Energy), cuya producción depende de condiciones meteorológicas cambiantes. Por ello, predecir la demanda energética, así como la generación renovable, no solo permite anticipar valores futuros, sino también observar el desajuste horario entre producción renovable y consumo. El trabajo parte de una base de datos horaria construida con series observadas y previsiones oficiales de ESIOS, junto con variables meteorológicas predichas ex-ante procedentes de Open-Meteo. En la preparación de los datos se define una ventana temporal, una zona horaria común y reglas de agregación. El proceso completo se guarda en una base SQLite, de modo que el flujo de trabajo garantiza la reproducibilidad y trazabilidad. En la modelización se prueban baselines de persistencia, modelos estadísticos clásicos, Prophet, LightGBM, redes LSTM y combinaciones híbridas. Todos se evalúan con un protocolo común. A partir de los resultados se calcula la cobertura renovable esperada, la demanda residual y una simulación de almacenamiento con BESS (Battery Energy Storage System) para estudiar cómo el almacenamiento podría absorber excedentes y desplazar energía hacia horas de mayor necesidad. Por último, el proyecto se materializa en una aplicación local que integra los modelos y permite visualizar predicciones e indicadores clave del sistema eléctrico peninsular para el día siguiente.