Á. M. González Rueda

La participación en mercados eléctricos a corto plazo exige gestionar la incertidumbre de precios y volumen. Este trabajo presenta un modelo de optimización estocástica para operar dinámicamente en los mercados secuenciales de OMIE. Para gestionar el riesgo económico, se emplea el Conditional Value-at-Risk (CVaR) bajo un enfoque Rolling Horizon, adaptándose a la evolución continua de la predicción de la demanda. Dado que el CVaR puro tiende a generar sobre-cobertura y arbitraje especulativo en sesiones iniciales de alta incertidumbre, proponemos un enfoque híbrido. Este integra el control de riesgo mediante CVaR con restricciones probabilísticas dinámicas, limitando las decisiones del optimizador según la evolución estadística del error de previsión. Los experimentos computacionales de backtesting frente a operativas reales demuestran la viabilidad del modelo propuesto, logrando mejoras económicas significativas frente a las estrategias deterministas clásicas.

Palabras clave: Optimización Estocástica, Mercados de Energía Secuenciales, Rolling Horizon, CVaR

Programado

SI Optimización y Aprendizaje Estadístico en Energía
3 de septiembre de 2026  09:00
Aula 28


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