La diferencia entre las horas con precios de mercado más bajos y las horas con precios más altos permite evaluar el valor de la flexibilidad de la demanda industrial. Una simulación sobre precios del mercado diario de 2026 ilustra el potencial de desplazar parte del consumo dentro del mismo día. Su aplicación requiere conocer los límites de cada proceso, las condiciones de compra de energía y los riesgos de las decisiones operativas

La diferencia de precios horarios modifica el coste del consumo industrial
El mercado eléctrico español presenta diferencias entre los precios de las horas centrales del día y los del anochecer. Un ejemplo es el día 24 de octubre, cuando el precio medio del mercado diario se situó en torno a 137 €/MWh, pero buena parte de las horas centrales del día casaron a precio cero, mientras que los precios aumentaron al anochecer. En septiembre, la media mensual del mercado diario fue de 143,25 €/MWh, más del doble que un año antes. No obstante, durante el mes se registraron 32 horas con precios cero o negativos. En los tres primeros trimestres del año, el precio promedio fue de 74,10 €/MWh, aunque durante ese período se acumularon 936 horas con precios cero o negativos.

Esta diferencia puede representar una oportunidad para los grandes consumidores que puedan trasladar su consumo hacia horas con precios más bajos. No obstante, el valor de trasladar una parte del consumo hacia las horas con precios más bajos debe cuantificarse para cada instalación. La respuesta depende del proceso productivo y de las condiciones de compra de energía. Un promedio diario o mensual resulta insuficiente para estimar el coste de perfiles de consumo distintos.

La gestión de la demanda exige relacionar cada decisión operativa con el precio de las horas afectadas. Antes de modificar un programa de producción, conviene comparar el ahorro energético esperado con los requisitos de funcionamiento y los costes de adaptar el proceso. El objetivo debe ser mejorar el resultado económico de la actividad industrial, manteniendo sus requisitos de producción.

Una simulación para cuantificar el valor del desplazamiento del consumo
Para orientar el orden de magnitud, en AleaSoft Energy Forecasting se ha simulado el coste de la energía de un consumidor industrial con perfil plano frente al de otro que desplazara, dentro del mismo día, el 10% y el 20% de su consumo hacia las horas con precios más bajos. El ejercicio utiliza los precios del mercado diario del 1 de enero al 27 de octubre de 2026, un período de 300 días.

El perfil plano habría pagado una media de 81,70 €/MWh. Al desplazar el 10% del consumo, la media se reduce a 69,24 €/MWh, una diferencia de 12,46 €/MWh y un ahorro del 15,3%. Con un desplazamiento del 20%, el coste medio disminuye a 60,93 €/MWh, una diferencia de 20,77 €/MWh y un ahorro del 25,4%.

Los resultados varían entre días. Para el desplazamiento del 10%, el ahorro diario va de 4,35 €/MWh en el percentil 10 a 20,78 €/MWh en el percentil 90, con una mediana de 11,86 €/MWh. Para el desplazamiento del 20%, los valores correspondientes son 7,21 €/MWh, 35,05 €/MWh y 20,09 €/MWh. Esta dispersión aconseja analizar la distribución de resultados, además del ahorro medio, al valorar una estrategia de flexibilidad.

Las condiciones del ejercicio delimitan su aplicación
El cálculo considera exclusivamente el precio de la energía del mercado diario. Excluye peajes y cargos, márgenes de comercialización y otros costes ajenos a ese precio. Por tanto, los porcentajes obtenidos se refieren al componente analizado y no representan una reducción equivalente de la factura eléctrica total.

La simulación parte de un consumo constante de 1 MWh cada hora, todos los días del período. El consumo de ninguna hora puede superar en más de un 50% su nivel base y el desplazamiento se realiza dentro del mismo día. Estas condiciones delimitan la capacidad de adaptación que se atribuye al consumidor del ejercicio.

El análisis tampoco supone que todos los procesos industriales puedan desplazarse. Sus resultados reflejan los precios observados en el período estudiado y no constituyen una previsión de ahorro. Al trasladar el ejercicio a una instalación concreta, habría que incorporar sus restricciones operativas y contrastar el coste con su contrato de suministro. La simulación ofrece una referencia para estudiar el potencial de adaptación, sin garantizar que otro consumidor obtenga los mismos resultados.

La flexibilidad requiere conocer los límites del proceso productivo
Una industria que quiera explorar esta posibilidad debería empezar por identificar qué carga desplazable tiene y durante cuánto tiempo puede modificar su consumo. Después, conviene prever su disponibilidad horaria dentro de los límites del proceso y optimizarla frente a los precios previstos. La comparación entre el consumo previsto y el real permite revisar las hipótesis utilizadas. Así, la empresa puede valorar si la estrategia aporta un ahorro suficiente para justificar su aplicación.

El autoconsumo y las baterías detrás del contador podrían ampliar las opciones de gestión en algunos casos. Su incorporación requiere estudiar conjuntamente la demanda, la generación disponible y las posibilidades de almacenamiento. El análisis de cada instalación debe determinar qué combinación merece una evaluación económica más detallada.

Previsiones y análisis para valorar la flexibilidad industrial
AleaBlue, la división de AleaSoft Energy Forecasting especializada en previsiones a corto y medio plazo, ofrece previsiones de precios y demanda eléctrica. Esta información permite plantear escenarios para estudiar la adaptación del consumo y evaluar decisiones de compra de energía.

Por su parte, AleaStorage ofrece análisis de ingresos y ahorros del almacenamiento de energía, dimensionamiento y estrategias de explotación, con aplicaciones que incluyen el autoconsumo con baterías. Estos análisis permiten estudiar la incorporación del almacenamiento a las opciones de gestión de una instalación industrial.

La electrificación de la industria exige valorar cómo adaptar la demanda a un sistema con diferencias de precios entre horas. Conocer el perfil de consumo, cuantificar su flexibilidad y disponer de previsiones permite decidir qué cambios operativos merece la pena aplicar. La oportunidad debe medirse para cada consumidor, con sus restricciones y condiciones de contratación, antes de convertir un ahorro ilustrativo en una expectativa de inversión.