UPDATE con datos completos de 2020.
El impacto que ha supuesto la COVID-19 en la demanda del sistema eléctrico puede calificarse de histórico. Según el propio operador del sistema (REE), durante el mes de abril (primer mes completo bajo el estado de alarma con un confinamiento estricto) se produjo la mayor caída mensual registrada desde 1990. El abrupto parón de la actividad económica y la escasa actividad industrial ha provocado caídas de hasta el -17.5% en un sólo mes. Conforme se han ido sucediendo las prórrogas del estado de alarma y la actividad económica se ha ido flexibilizando, la demanda eléctrica ha ido recuperándose, pero no al mismo nivel que la media de los últimos años, que también venía lastrada por un estancamiento en el uso de la energía final eléctrica.
Para los comercializadores del sistema, el impacto se puede identificar en al menos los siguientes:
- Impacto por volumen: a menos kWh consumidos en cliente, menos margen bruto de la actividad de comercialización.
- Impacto crediticio: el volumen de impagos por cierre de actividad actividad ha tomado mayor protagonismo por la duración del confinamiento.
- Impacto de desvíos: preveer la demanda en condiciones absolutamente excepcionales no es fácil. Los algoritmo no suelen entrenarse bajo este tipo de eventos y resulta complejo si el portfolio tiene puntos de medida tipo 4 (usualmente pymes no telemedidas).
- Impacto por garantías: una vez REE publique los cierres de medidas definitivos o provisionales, la diferencia entre energía comprada/programada y consumida puede impactar muy negativamente en el cálculo de las Garantías de Operación Adicional.
- Impacto por cobertura: aplicable sólo a los comercializadores que ofrecen un precio fijo y se cubren en el mercado organizado o mediante bilaterales. El desplome de los precios de futuros (y spot subsecuente) puede haber provocado quedarse sobrecubierto a un precio caro.
Análisis del impacto de la COVID en la demanda peninsular
Descargando los datos de demanda peninsular directamente de REE, se pueden realizar múltiples visualizaciones y análisis desde diferentes ópticas. Algunas que me han parecido relevantes utilizando implican siempre referenciarlas a una base que nos pueda aportar suficiente información visual sobre el impacto de la pandemia.
Estacionalidad semanal
Graficando la demanda horaria de 2019 y el de 2020 se observa un claro descenso desde el mes de marzo, mes en el que comienza el estado de alarma y el confinamiento. Poco a poco, hasta julio se va recuperando, aunque la forma de W típica del demanda queda ya desvirtuada.
Si se visualiza exclusivamente 2020, se puede ver claramente el impacto semana a semana, donde el punto más bajo se alcanza en abril, concretamente en la semana 15 de lo que llevamos de año.
Análisis intermensual
Si bien es cierto que la temperatura añade una variación a la demanda y es difícil desacoplarla sin las propias mediciones (¡quizás para otro post!), se puede comparar la demanda diaria para cada uno de los años desde 2014 y ver dónde se sitúan visualmente los meses de marzo, abril y mayo de 2020:
Destaca que 2018 fue el año con mayor consumo durante el primer trimestre, mientras que en el segundo, prácticamente están a la par 2017, 2018 y 2019. El mínimo salta a la vista, resultando dicho sea de paso, muy impactante el volumen de energía perdido durante el periodo de confinamiento.
Analizando por semana el impacto contra el año 2019 y respecto a la media de 2017-2019, se oberva un descenso general de la demanda durante prácticamente todo el periodo, esto es porque antes del impacto del confinamiento ya la demanda venía decreciendo a nivel general en España, siguiendo la tónica de los últimos años. Obviamente, es cuando se produce el confinamiento más estrico cuando se alcanza un delta más negativo (-25% en la semana 15, con respecto a 2019).
Pasando a las semanas de Julio y Agosto, se oberva íunicamente una semana con un delta positivo, la 31, correspondiente a la comprendida entre el 27 de julio y el 2 de agosto (inclusive), semana con unas altas temperaturas según la propia AEMET.
En diciembre, el alto diferencial dado en la semana 52 se explica por cómo cayeron los festivos en 2019 vs 2020.
| week | delta_media_2017_2019 | delta_2020_2019 |
|---|---|---|
| 2 | −5.5% | −6.3% |
| 3 | −1.9% | −2.5% |
| 4 | 1.1% | 0.1% |
| 5 | −4% | −5.3% |
| 6 | −7.7% | −6.3% |
| 7 | −4.7% | −3.8% |
| 8 | −4% | −2.9% |
| 9 | −4.6% | −0.8% |
| 10 | −0.1% | 1.1% |
| 11 | −2.4% | −0.7% |
| 12 | −10.9% | −7.4% |
| 13 | −8.7% | −9.2% |
| 14 | −17.5% | −19.3% |
| 15 | −22.3% | −25% |
| 16 | −13.8% | −10.6% |
| 17 | −13.8% | −12.5% |
| 18 | −13.3% | −12.1% |
| 19 | −14.4% | −14.3% |
| 20 | −13.3% | −13% |
| 21 | −11.8% | −10.3% |
| 22 | −9.3% | −9.2% |
| 23 | −10.3% | −9.9% |
| 24 | −14.6% | −9.2% |
| 25 | −15% | −9% |
| 26 | −8.9% | −10.1% |
| 27 | −4% | −6.8% |
| 28 | −4.5% | −3.2% |
| 29 | −5.2% | −5.6% |
| 30 | −2.4% | −3.9% |
| 31 | 1.1% | 5.4% |
| 32 | −0.8% | −1.9% |
| 33 | −1.4% | −0.3% |
| 34 | −5.8% | −3.1% |
| 35 | −2.5% | −1.8% |
| 36 | −7% | −7.2% |
| 37 | −2.6% | 0.5% |
| 38 | −2.6% | −0.7% |
| 39 | −6% | −4% |
| 40 | −5.4% | −4.2% |
| 41 | −1.5% | −2.9% |
| 42 | −4.3% | −3.2% |
| 43 | −1.8% | −1.7% |
| 44 | 0.1% | 2.7% |
| 45 | −5.9% | −4.1% |
| 46 | −7.4% | −8.8% |
| 47 | −9.1% | −10.6% |
| 48 | −4.6% | −1.1% |
| 49 | 1% | 1.7% |
| 50 | −5.3% | −2.9% |
| 51 | −1.7% | 1.7% |
| 52 | −0.7% | 9.4% |
A nivel mensual, el mínimo vuelve a darse en abril, con un -16.87%, pero cabe destacar que la demanda no se recupera al completo durante Junio y Julio, una vez ya estamos de lleno en la nueva normalidad y no existe una limitación estricta en las actividades económicas. Octubre se deja un -2.7% con respecto a 2019. Pero es que ya anteriormente, en Enero, tampoco el dato era bueno, siendo el delta también del mismo nivel (-3%). ¿Se puede por tanto afirmar categóricamente que la demanda no se ha recuperado por culpa de la COVID-19? En mi opinión, sin desacoplar los efectos de la temperatura, no, no es posible.
| month | delta_media_2017_2019 | delta_2020_2019 |
|---|---|---|
| 1 | −1.6% | −3% |
| 2 | −2.7% | −1.3% |
| 3 | −6.9% | −4.5% |
| 4 | −16.4% | −16.9% |
| 5 | −12.8% | −12.2% |
| 6 | −10.8% | −7.9% |
| 7 | −2% | −3.2% |
| 8 | −4.2% | −2.4% |
| 9 | −4.3% | −2.6% |
| 10 | −3% | −2.7% |
| 11 | −5.5% | −5.1% |
| 12 | −0.6% | 2.7% |
Análisis por día de la semana
Discriminado festivos nacionales + fines de semana de los días laborables , el siguiente análisis contempla ver el impacto por día de la semana: intuitivamente cabría pensar que el confinamiento y la escasa actividad económica no ha seguido el calendario laboral habitual.
Efectivamente, los festivos (en rojo) marcan los mínimos diarios de demanda peninsular, pero en todos los días de la semana se aprecia la pendiente negativa a partir de marzo. La hipótesis era clara, y los datos la respaldan.
Análisis de curva horaria
Por último, se puede indagar sobre el efecto de la pandemia en la altura y forma de la curva de consumo. Para ellos, se pueden tomar los datos desde 2017 en adelante y fijar el foco en los meses de estudio para ver dos efectos:
- Efecto altura de la curva: pérdida de volumen.
- Efecto forma de la curva: analizar si la curva horaria se aplana o los picos se desplazan.
Además se puede insertar una segunda variable, teniendo en cuenta la dureza del estado de alarma (confinamiento vs desescalada):
El primer gráfico muestra ambos efectos claramente. En el caso de la forma de la curva horaria, el primer pico aparece horas más tarde, con una pendiente mucho más suave que en años anteriores.
El segundo gráfico muestra solapadas todas las curvas de los meses de estudio y cómo existe discriminación entre las curvas de confinamiento y desescalada, tanto en forma como el volumen (impresiona ver el pico de la tarde-noche sobre las 20h).
En cuanto a los valores horarios medios (esto es, recrear la curva de demanda horaria desde 2017 para cada uno de los meses) se observa lo siguiente:
En todos los meses, la curva de 2020 permanece por debajo de la serie histórica Pre-covid, si bien es cierto que Julio y Agosto son poco disinguibles el efecto de la pandemia de la temperatura y laboralidad, saí como diciembre.
Si se realiza un zoom sobre las curvas promedio para cada mes una vez acabado el confinamiento (estricto y parcial), diferenciado festivos de laborables, se puede observar en el siguiente gráfico el delta calculado. Se tiene que para los días laborables y los festivos la curva promedio queda por debajo con la nueva normalidad con respecto al histórico, aunque dicha variación esmiy diferente mes a mes.
| month | Nueva normalidad | Pre-covid | delta |
|---|---|---|---|
| F | |||
| 7 | 26305.88 | 26969.15 | −2.5% |
| 8 | 25516.71 | 26618.84 | −4.1% |
| 9 | 24162.78 | 25343.66 | −4.7% |
| 10 | 23633.08 | 24275.96 | −2.6% |
| 11 | 24616.20 | 25786.27 | −4.5% |
| 12 | 26118.45 | 26354.08 | −0.9% |
| L | |||
| 7 | 30807.53 | 31594.73 | −2.5% |
| 8 | 29212.83 | 30400.62 | −3.9% |
| 9 | 28138.31 | 29627.85 | −5% |
| 10 | 27755.53 | 28474.15 | −2.5% |
| 11 | 28656.39 | 30514.00 | −6.1% |
| 12 | 29830.64 | 30345.52 | −1.7% |
Descomposición STL
Desde un punto de vista estadístico, en el estudio de las series temporales es vital conocer cómo se descompone la serie de datos en las variables que explican la estacionalidad, la tendencia general y el residuo (aquella información que contiene todo lo que no explica por el efecto de las dos anteriores):
Sólo cabe fijarse en la variable trend o tendencia, que muestra el descenso histórico que esta pandemia ha tenido sobre nuestra demanda eléctrica. Cabe recordar que aún en junio, no nos hemos recuperado hacia niveles normales (entendiendo como normal los valores medios de años anteriores). Si se ve con el delta acumulado, y tomando como referencia el escenario de base de los años 2017-2019 (por simplificar ante la falta de un modelo que tenga en cuenta la temperatura y laboralidad), se puede ver la factura final que se ha cobrado el año 2020: una penalización en la demanda del -5.75%, con un máximo acumulado del -8.29% alcanzado en el mes de junio. La recuperación posterior, resultó claramente insuficiente como para recuperar niveles del +2.5/-2.5%, habituales en los últimos años.
