AleaSoft: la baja coincidencia entre mercados de los días de mayor spread favorece la diversificación de carteras de baterías

Los días de mayor spread intradiario en España coinciden poco con los de los mercados del centro y norte de Europa. Las diferentes dinámicas que condicionan los spreads en cada región hacen que las mejores oportunidades de arbitraje no se produzcan necesariamente en las mismas jornadas. Para las carteras paneuropeas de baterías, esta baja sincronía puede convertirse en un factor adicional de diversificación y gestión del riesgo

Un patrón de spread con raíz distinta
La elevada penetración fotovoltaica condiciona el comportamiento del spread intradiario en España. Durante buena parte del año, la producción solar presiona los precios a la baja en las horas centrales del día y favorece un valle de mediodía que se repite con frecuencia. En Alemania, Reino Unido o los países nórdicos, en cambio, la variabilidad eólica, la demanda y los episodios de baja producción renovable adquieren mayor peso y generan patrones temporales diferentes. En julio de 2026, el mercado español registró spreads intradiarios récord, en un contexto marcado por esta dinámica solar recurrente.

Estas diferencias se reflejan también en una baja coincidencia de los días con mayores spreads entre mercados. El spread intradiario de una hora (TB1) corresponde a la diferencia entre el precio horario máximo y el mínimo de cada día.

Cuántos días coinciden entre mercados
Entre 2023 y 2025, el solapamiento entre las jornadas que forman el 10% de días con mayor spread TB1 fue de alrededor del 16% entre España y Alemania y del 13% entre España y Reino Unido. Entre España y los mercados nórdicos, la coincidencia subió ligeramente, hasta cerca del 17%. En cambio, entre Alemania y los mercados nórdicos alcanzó aproximadamente el 32%, y entre Alemania y Reino Unido rondó el 25%. Los mercados del centro y norte de Europa muestran así una sincronía claramente mayor que las combinaciones con España.

Estas diferencias responden a dinámicas de mercado distintas. La variabilidad eólica, las condiciones meteorológicas y determinados patrones de demanda pueden afectar simultáneamente a varios mercados del centro y norte de Europa. En España, el fuerte peso de la fotovoltaica introduce una dinámica propia, especialmente vinculada a la diferencia de precios entre las horas centrales del día y las horas de menor generación solar. Además de una menor coincidencia con los mercados del centro y norte del continente, esta dinámica ibérica favorece la menor concentración de días con mayor spread.

Lo que implica para una cartera de baterías
Para un inversor o fondo con activos de almacenamiento con baterías repartidos entre varios países europeos, esta baja coincidencia temporal favorece la diversificación. Los días con mayores oportunidades de arbitraje en España no suelen coincidir con aquellos en los que Alemania, Reino Unido o los países nórdicos registran sus mayores spreads. Por ello, combinar activos expuestos a patrones diferentes puede reducir la dependencia de la cartera de los mismos episodios de mercado y distribuir mejor en el tiempo las oportunidades de ingreso.

El efecto funciona en ambos sentidos. Añadir exposición al mercado español a una cartera centrada en el norte de Europa incorpora un patrón de spread diferente y puede reducir la dependencia de los mismos episodios de mercado. A la inversa, añadir activos centroeuropeos a una cartera centrada en España puede reducir su dependencia de la dinámica solar española. Esta complementariedad resulta relevante para el diseño de proyectos de hibridación y para la asignación geográfica de CAPEX en nuevas plantas de baterías. La diversificación geográfica no solo reparte la exposición regulatoria y de precios entre mercados, también puede distribuir en el tiempo las oportunidades de arbitraje.

La descorrelación temporal como criterio de diseño de cartera
La baja coincidencia entre los días de mayor spread en España y los mercados del centro y norte de Europa aporta un criterio adicional para diseñar carteras de baterías a escala europea. Además de la rentabilidad esperada de cada activo, resulta relevante considerar hasta qué punto las oportunidades de arbitraje de los distintos mercados coinciden en el tiempo.

La evolución de estos patrones dependerá, entre otros factores, del despliegue de fotovoltaica, eólica y almacenamiento, de la demanda eléctrica y de las interconexiones. Incorporar esta dimensión temporal permite valorar las oportunidades y los riesgos de una cartera desde una perspectiva conjunta y no como una simple suma de activos.

El almacenamiento como elemento estratégico y el papel de AleaStorage
En este contexto, AleaStorage, la división especializada en almacenamiento de energía de AleaSoft Energy Forecasting, analiza la rentabilidad y los riesgos de baterías stand‑alone y proyectos de hibridación. Sus estudios incluyen estimaciones de ingresos de baterías en mercados de energía y servicios de ajuste, análisis de hibridación con renovables como fotovoltaica y eólica para maximizar ingresos y reducir riesgos, y modelización de escenarios de spread y volatilidad a largo plazo en los distintos mercados europeos. Este enfoque permite dimensionar carteras de baterías con criterios de diversificación del riesgo, además de considerar la rentabilidad esperada de cada activo.

La metodología de Alea y las series temporales al servicio de la comparación entre mercados
La metodología desarrollada por AleaSoft, con más de 27 años de experiencia, combina técnicas de Machine Learning, redes neuronales, modelos estadísticos y econométricos y modelos fundamentales de oferta y demanda para generar previsiones de precios de mercados eléctricos coherentes entre países. Esta coherencia metodológica permite comparar escenarios de precios, spreads e ingresos en España, Alemania, Reino Unido o los mercados nórdicos bajo criterios homogéneos y evaluar de forma consistente proyectos y carteras de activos.

Las series de spreads intradiarios de una hora (TB1) de estos y otros mercados europeos, junto con otras variables de los mercados de energía, están disponibles en Alea Energy DataBase, la plataforma de datos online de AleaSoft.

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