Este informe ofrece una proyección detallada de los precios de bolsa y los precios de los contratos en el Mercado Eléctrico Colombiano (MEC) en un horizonte mensual que abarca desde 2023 hasta 2050. Utilizamos el modelo SDDP (MPODE) para realizar estas proyecciones.
El análisis se fundamenta en diversas hipótesis cruciales para el cálculo de los precios, incluyendo factores como los precios de los combustibles, las entradas de capacidad, las proyecciones de demanda y la metodología de cálculo, entre otros elementos clave.
Este informe también ofrece una visión detallada de los costos regulados, tales como el precio de escasez, CEE, FAZNI, LEY 99, AGC y DELTA I. Además, presenta proyecciones de los valores de CxC para el período mencionado, proporcionando así una comprensión exhaustiva de las tendencias futuras en el mercado eléctrico colombiano.
Además de las proyecciones, este informe analiza la evolución histórica de variables significativas, como los precios de bolsa y contratos, la generación del sistema, la capacidad instalada y la demanda. Estos análisis históricos ofrecen una perspectiva invaluable para contextualizar las proyecciones futuras y entender mejor las tendencias del mercado.
En conjunto, este informe proporciona una visión integral y detallada del panorama futuro del Mercado Eléctrico Colombiano, ayudando a las partes interesadas a tomar decisiones informadas y estratégicas en el sector energético.
Información histórica
Tipo de planta Capacidad instalada MW Porcentaje participación Hidráulica 11617 61 % Gas 2880 15 % carbón 1678 9 % Líquidos 1253 7 % NDC Hidro 969 5 % NDC térmica 211 1 % Solar 472 2 % Eólica 18 0 % Total 19100 100 %
Grafica 3. Precio de Bolsa Histórico
Grafica 2. Generación del sistema
Grafica 4. Precio promedio de contratos
Proyección de precios de bolsa
A continuación, se muestra la metodología, supuestos y resultados de las proyecciones de precio de bolsa para el sistema eléctrico colombiano.
Metodología
Para realizar el análisis energético se utiliza el modelo de simulación de sistemas hidrotérmicos SDDP “Stochastic Dual Dynamic Programming” (MPODE). Se modelan en forma detallada todas las plantas del SIN con sus características técnicas y de combustible. En dicho análisis se busca determinar el comportamiento del sistema bajo diferentes supuestos, teniendo en cuenta las expectativas de demanda, parque generador y costos en el SIN para el horizonte 2023 – 2050.
Para el cálculo de los precios de bolsa de energía se simula la operación energética del sistema sin considerar la red, con las diferentes sensibilidades planteadas, determinando su efecto en un despacho ideal, considerando el mercado colombiano como un mercado competitivo. Todos los valores presentados en el informe se encuentran en valores constantes de abril del 2023 es decir no están afectados por la inflación.
A continuación se describen las principales características modeladas:
La función objetivo del modelo de simulación de sistemas hidrotérmicos SDDP busca optimizar los costos operativos del sistema, creando para las plantas hidráulicas una función de costo futuro para el valor del agua; luego se realiza un despacho ideal para cada bloque de cada mes y para cada una de las 100 series hidrológicas, donde como resultado se obtiene la cantidad de generación por planta y los costos marginales del sistema.
Supuestos Modelación Energética
Se considera como caso el escenario futuro esperado en el cual se desempeñará el mercado eléctrico colombiano. Para la construcción de este caso se consideraron las principales variables determinantes para la atención de la demanda y la formación de precios, las cuales son:
La evolución del sistema de transmisión no se tiene en cuenta en el modelo de simulación, debido a que el precio del mercado spot en Colombia es calculado con base en el despacho ideal que no considera las restricciones de la red, para el caso de la transmisión necesaria en la zona de la Guajira para los proyectos eólicos se tiene el supuesto que a partir del año 2025 cuando se cuente con estas obras pueden iniciar a generar los parques eólicos. A continuación, se muestran las principales variables y supuestos usados en la simulación
Proyección de demanda
Los principales inductores para el crecimiento de la demanda son: el crecimiento económico, la cultura, la demografía y el clima.
En el caso de Colombia la entidad oficial que realiza la proyección de demanda es la UPME, esta proyección la realiza mediante un modelo econométrico de combinación de pronósticos, usando las siguientes variables explicativas.
La grafica 5 muestra el comportamiento de la demanda y el PIB, donde se observa la alta correlación entre ambas.
Grafica 5. Correlación del PIB con respecto a la demanda
Seguimiento de la proyección de demanda de energía eléctrica.
Grafica 6. Seguimiento a la proyección de demanda de la UPME
en la grafica 6 se muestra el seguimiento a las proyecciones de demanda en los últimos años comparada con la demanda real que se ha presentado en el sistema y se puede evidenciar que en forma general estas proyecciones son adecuadas. Se observa que se presentan diferencias importantes cuando se dan condiciones especiales en el país tales como: el programa de ahorro de energía del año 2015 (Disminuyó los niveles de consumo en el año 2016 y 2017), el confinamiento obligatorio producido por el Covid-19 (Disminuyó los niveles de consumo del año 2020) y la recuperación económica post confinamiento en el segundo semestre de 2021 (Incrementó la demanda a niveles cercanos al escenario alto de la UPME)
El crecimiento de la demanda tiene un impacto importante en la formación de precios de la energía ya que un mayor crecimiento implica el uso de tecnologías de generación de costo variable más alto y sumado a posibles atrasos de proyectos puede provocar un incremento en los precios.
En la grafica 7 y en la tabla 2 se muestra la proyección de la demanda realizada por la UPME en la última revisión en julio del 2023. La UPME en este análisis incluye el crecimiento de Grandes Usuarios como cargas petroleras, cargas de minería, y en esta versión la incorporación de Vehículos eléctricos y el metro de Bogotá, los escenarios alto y bajo de las proyecciones son calculados con un ancho de banda del 68% que representa la incertidumbre de estas grandes cargas.
Grafica 7. Proyección de demanda PMAX [MW] y EE [GWh]
Tabla 2. Componentes de la Proyección de demanda UPME
Proyección de Demanda EE [GWh] | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Año | Vegetativa | Grandes Consumidores | Vehículos Eléctricos | Metro de Bogotá | Exportaciones Hacia Panamá | Generación Distribuida | |||||
2023 | 76740 | 3555 | 63.53 | 0 | 0 | -300 | |||||
2024 | 78396 | 3904 | 73.39 | 0 | 0 | -433 | |||||
2025 | 79982 | 4768 | 89.81 | 398.4 | 0 | -588 | |||||
2026 | 81305 | 5085 | 115.27 | 393.88 | 0 | -758 | |||||
2027 | 83211 | 5159 | 158.34 | 395.65 | 0 | -940 | |||||
2028 | 85223 | 6089 | 229.02 | 407.07 | 0 | -1124 | |||||
2029 | 87298 | 6222 | 343.69 | 406.88 | 0 | -1296 | |||||
2030 | 89445 | 6274 | 548.95 | 414.12 | 0 | -1451 | |||||
2031 | 91815 | 6307 | 1139.38 | 412 | 0 | -1606 | |||||
2032 | 94101 | 6366 | 1783.41 | 433.09 | 0 | -1739 | |||||
2033 | 96408 | 6394 | 2521.2 | 426.26 | 0 | -1848 | |||||
2034 | 98989 | 6427 | 3336.03 | 436.08 | 0 | -1962 | |||||
2035 | 101490 | 6539 | 4314.54 | 454.26 | 0 | -2059 | |||||
2036 | 104026 | 6527 | 5341.25 | 467.8 | 0 | -2138 | |||||
2037 | 106823 | 6557 | 6501.06 | 458.78 | 0 | -2230 |
Precios de combustibles
Como en la mayoría de países con componentes térmicos en su parque generador, el precio de su energía esta relacionado con el costo de los energéticos.
Se toma como referencia la proyección de precios de combustibles de la UPME, que tiene en cuenta la trayectoria de los precios internos y las estimaciones realizadas por el Departamento de Energía de los Estados Unidos (EIA)
Grafica 8. Plan de abastecimiento de gas 2020 UPME
Tabla 3. Costos adicionales del GNL [USD/MBTU]Actividad Costo Licuefacción 2 Transporte 0.4 Regasificación 0.4 Tarifa de comercialización 0.02 Total 5.21 Tarifa de riesgo 0.15
Grafica 9. Proyección Precios de Combustibles [USD/MBTU]
Plan de expansión de generación
Este escenario se puede dividir en dos partes:
El objetivo es encontrar las necesidades del país en base a las variables más representativas:
Estando alineado a las políticas energéticas de Colombia para mantener la confiabilidad y seguridad del sistema se espera que haya una importante penetración de energías renovables (solar y eolica) en combinación con proyectos térmicos a base de gas y carbón. El desarrollo hidroeléctrico será basado en pequeñas centrales hidroeléctricas y centrales de mediana capacidad (Menores a 200 MW)
Con base en el escenario de la UPME se propone construir el plan de expansión con información de los proyectos actualizada y para el largo plazo utilizar metodología de expansión que refleje una lógica de mercado y los criterios UPME.
Grafica 11. Plan de expansión [MW]
- | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2030 | 2031 | 2032 | 2033 | 2034 | 2035 | 2036 | 2037 | 2038 | 2039 | 2040 | 2041 | 2042 | 2043 | 2044 | 2045 | 2046 | 2047 | 2048 | 2049 | 2050 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLP | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Retiros | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
GNL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
Carbón | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Solar | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 6 | 6 | 6 | 6 | 8 | 8 | 8 | 8 | 10 | 10 | 10 | 10 | 11 | 11 | 11 | 11 |
Eólica | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Menores | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Hidráulica | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 |
Grafica 12. Evolución de Energía Firme vs Demanda [GWh-día]
En el corto plazo se aprecia un alza de la demanda en el siguiente año esto debido a las condiciones del sistema por el efecto del niño en las cuales la demanda esta por encima del escenario alto de la UPME y en el Largo Plazo se tienen en cuenta futuras subasta de energía firme, manteniendo el equilibrio de las necesidades de nueva generación dado el crecimiento de la demanda para mantener un suministro confiable y sin déficit, manteniendo el balance entre la energía firme del sistema y la demanda en el tiempo.
Posibles atrasos en los proyectos asignados en la subasta de febrero de 2019
Proyecto, planta y/o unidad de generación Clasificación de la planta y/o unidad de generación Tipo de tecnología Posible fecha de entrada ITUANGO U3 Nuevas hidraulica 2023-10-30 ITUANGO U4 Nuevas hidraulica 2023-11-30 ITUANGO U5 Nuevas hidraulica 2027-12-01 ITUANGO U6 Nuevas hidraulica 2028-03-01 ITUANGO U7 Nuevas hidraulica 2028-06-01 ITUANGO U8 Nuevas hidraulica 2028-09-01 CANDELARIA1 Nuevas termica 2023-10-20 CANDELARIA2 Nuevas termica 2023-10-20 C_CANDELARIA Nuevas termica 2023-10-20 TERMOCARIBE3 Nuevas termica 2023-10-30 TERMOCARIBE3 Nuevas termica 2025-12-31 E_JK1 Nuevas eolica 2026-09-01 E_ParqueBeta Nuevas eolica 2025-11-30 E_TumaWind Nuevas eolica 2026-09-01 E_ParqueAlph Nuevas eolica 2025-11-30 S_LatamSolar Nuevas solar 2023-11-10 S_Guayepo Nuevas solar 2024-05-31
Posibles atrasos en los proyectos asignados en la subasta de Octubre de 2019
Planta Tipo Potencia Posible fecha de entrada E_JK2 eolica 75 09/01/26 S_Tepuy solar 83 12/31/23 S_Union solar 100 12/31/23 S_LaMata solar 80 12/31/23 S_Caracoli solar 50 10/23/24 S_Pubenza solar 50 09/30/24 S_ParqueUrra solar 19 07/31/24 S_Escobal6 solar 99 12/31/25 S_Sunnorte solar 35 09/30/23 S_Manglares solar 100 12/31/24 S_Fundacion solar 99 11/07/23
Los retrasos en la entrada en operación de los proyectos que se pueden dar por diversos tales como:
Costo nivelado por tecnología
Supuesto Gas Natural CCGT Gas Natural OCGT Carbón Eólica Solar Hidroeléctrica CAPEX [$/kW] 1000 700 1500 1100 3000 2100 O&M variable cost [$/MWh] 3.61 3.61 7.31 5 0 1.33 O&M Fixed cost [$/kWh.year] 11.33 18.03 72.12 48.42 22.46 40.05 Taxes 0.33 0.33 0.33 0 0 0.33 Dispatch Factor 0.8 0 0.85 0.4 0.18 0.65 Auction Price [USD/MWh] 15.1 - 17.87 15.1 - 17.87 17 - 19 15.4 15.4 18 - 20 LCOE 82.77 - 83.28 73.02 - 83.4 69.16 - 69.39 58.36 72.88 53.68 - 84.14 IRR 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1