Modelización fundamental de mercados
Analizamos activos, portafolios y mercados mediante modelos fundamentales de optimización, con dos motores complementarios: KL.Grid — nuestra plataforma propietaria de simulación de mercado — y SDDP (desarrollado por PSR). Cada trabajo se entrega como corridas reproducibles de KL.Grid: trayectorias determinísticas de escenarios, tubos de precios estocásticos (P5–P95) y backtests contra datos reales del mercado — para que vea cómo se comporta el modelo con la historia antes de confiar en sus pronósticos.
Validación actual: Panamá, 2022-2026 – 39 936 horas consecutivas a lo largo de tres regímenes de ENOS. Error absoluto medio por hora de 13 $/MWh (WAPE del 13,5 %), correlación r = 0,83, sesgo cercano a cero de +1,4 $/MWh; correlación mensual de 0,97: el modelo reproduce el pico de El Niño de 2024 (~224 $/MWh) y la caída por debajo de los 50 $ en octubre, incluyendo el cambio estructural que supuso la puesta en servicio de Gatún, que redujo los precios medios de mercado en aproximadamente un 37 % interanual.
El alcance cubre evaluación y proyección de demanda; generación, embalses y combustibles; valor del agua endógeno; despacho horario y formación del costo marginal del sistema; distribuciones Monte-Carlo de precios y generación; y visiones de precio y despacho de corto, mediano y largo plazo para evaluación de proyectos greenfield y brownfield, valoración de PPAs, portafolio y riesgo.
Resultados típicos de corridas reales
Tres ejemplos listos de corridas reales de Panamá, cada uno producido por el motor y visualizado en el Grapher.
01. Retrospectiva : reproducir la historia
Una réplica de enero–julio 2026 (4.872 horas) sobre el CMS publicado del operador: el modelo sigue el régimen tranquilo de ~$60–90/MWh y los picos de escasez de la estación seca, prácticamente sin sesgo.
Lookback: precio medio diario de KL.Grid sobre el CMS publicado, ene–jul 2026, con precisión por mes.
02. Previsión: la trayectoria futura más probable
Una corrida de compromiso de unidades entrega la matriz de generación horaria y el costo marginal del sistema, con los embalses programados a su valor del agua — aquí una semana representativa donde las renovables y la hidro de pasada llenan la base mientras la hidro de embalse y la térmica marcan el margen.
Pronóstico: generación horaria por tecnología con el CMS, una semana representativa.
03.Estocástico: el canal de precios
1.000 simulaciones de Monte Carlo para todo el año 2026 con factores variables en el tiempo: el precio mediano con los intervalos P25–P75 y P5–P95, que se amplían a medida que aumenta el plazo de entrega —una perspectiva realista de cara al futuro para fijar los precios de los acuerdos de compra de energía (PPA), calcular el margen de beneficio de la energía comercial y someter la deuda a pruebas de estrés—.
Estocástico: el tubo de precios del CMS — mediana, P25–P75 y P5–P95 — abriéndose con el horizonte.
El Grapher — galería interactiva
Todas son paneles interactivos en vivo; el analista agrega (horario / diario / mensual), arrastra para hacer zoom, activa/desactiva la leyenda y exporta cualquier gráfico.
Gráfico: precio (CMS) y demanda, con controles de agregación (por hora / por día / por semana / por mes) y zoom mediante arrastre.
Agregar / desagregar: el mismo precio mostrado horario, media diaria y media semanal con un clic.
Stack económico por hora: dos horas comparadas, unidades apiladas por orden de mérito hasta la demanda, con una cuña explícita de vertido.
Curva de duración de precios (explorador X-Y): CMS ordenado de mayor a menor — lea P90 / mediana / P10 directamente de la curva.
Histograma estocástico: distribución del CMS medio por corrida a través de los escenarios Monte-Carlo.
Histograma estocástico: distribución de la generación de una unidad foco a través de los mismos
Pestaña «Red» (previsión): precios por nodo (LMP) frente al precio del sistema, y flujos entre zonas.
