Casos prácticos 

2016-12 / SteadyMet / Trading

Trading: distribución espacial del portafolio para reducir los riesgos – Ejemplo en Italia

Se entiende intuitivamente que es preferible incluir en su portafolio plantas repartidas en un territorio con el fin de aprovechar de la capacidad de compensar el exceso o el déficit de la producción y de los desvíos de predicción para minimizar los riesgos y los costes del equilibrio.

Aquí presentamos las producciones y los pronósticos D+1 para 4 plantas en Italia.

Las plantas 2, 3 y 4 están geográficamente distantes de la planta 1 de 2 km, 10 km y 70 km respectivamente.

Los 3 días seleccionados se caracterizan por una situación meteorológica inestable y una variabilidad bastante importante. No se puede visualizar y analizar la variabilidad puesto que los datos de medida tienen un granularidad de 30 minutos. Las fluctuaciones más rápidas no aparecen.

Figura 1: pronóstico D+1 para los 3 días consecutivos  – planta 1

Figura 2: pronóstico D+1 para los 3 días consecutivos  – planta 2 que está a 2 km de la planta 1

Figura 3: pronóstico D+1 para los 3 días consecutivos  – planta 3 que está a 10 km de la planta 1

Las tres primeras plantas están muy cercanas unas a las otras. Están sujetas a las mismas condiciones climatológicas lo que significa que presentan variaciones similares y con muy poca capacidad de compensar el exceso o el déficit de la producción. Por lo tanto es importante que en el portafolio de los traders se incluyan centrales ubicadas en zonas sujetas a condiciones climatológicas distintas.

Esta teoría se comprueba con la cuarta planta, situada a 70 km de la primera. El día 28 de diciembre nos proporciona un buen ejemplo: la producción de dicha planta es alta durante todo el día (cielo despejado), mientras que las otras tres plantas sufren una perturbación durante la tarde lo que provoca una rápida y fuerte caída de producción.

Figura 4: pronóstico D+1 para los 3 días consecutivos  – planta 4 que está a 70 km de la planta 1