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Battery Operations in Electricity Markets: Strategic Behavior and Distortions

Este artículo analiza cómo las baterías de propiedad privada ejercen poder de mercado en mercados eléctricos de dos liquidaciones, caracterizando las distorsiones estratégicas resultantes y demostrando que, si bien aumentan los costos de generación, la pérdida de eficiencia es moderada y disminuye rápidamente con la competencia, según lo cuantificado por límites estrictos sobre el Precio de la Anarquía.

Autores originales: Jerry Anunrojwong, Santiago R. Balseiro, Omar Besbes, Bolun Xu

Publicado 2026-07-31

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CC BY 4.0

Autores originales: Jerry Anunrojwong, Santiago R. Balseiro, Omar Besbes, Bolun Xu

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina la red eléctrica como un gigantesco y de alto riesgo juego de las sillas musicales, pero en lugar de sillas, hay energía, y la música nunca se detiene. En este juego, las "sillas" son los momentos en que la gente necesita potencia, y los "jugadores" son las centrales eléctricas tratando de satisfacer esas necesidades. Por lo general, el juego es justo: si necesitas más potencia, el precio sube y más plantas se activan. Pero recientemente, un nuevo jugador ha entrado en la arena: la batería. Piensa en una batería como una mochila mágica que viaja en el tiempo. Puede capturar energía barata cuando el sol brilla y el viento sopla (y nadie está en casa), almacenarla y luego liberarla más tarde cuando todos regresan a casa y se encienden las luces. Se supone que esto es un superpoder para la red, haciendo que la electricidad sea más barata y limpia.

Sin embargo, hay un truco. Si una persona posee una mochila que es demasiado grande, podría dejar de jugar limpio. En lugar de solo ayudar a que el juego funcione sin problemas, podría intentar manipular las reglas para enriquecerse. Esto se llama "poder de mercado". Es como un niño en un puesto de limonada que se da cuenta de que es el único que tiene limones, así que decide esconder algunos limones en su bolsillo para que el precio de la limonada suba. La gran pregunta para los científicos y reguladores es: si estas baterías gigantes empiezan a jugar este juego de "escondite" para maximizar sus propias ganancias, ¿cuánto nos perjudica al resto? ¿Se rompe la red, o el daño es en realidad bastante pequeño?

Este artículo profundiza en esa misma cuestión, utilizando una mezcla de matemáticas y datos del mundo real de lugares como California y Texas. Los autores construyeron un modelo computacional del mercado eléctrico para ver qué sucede cuando el dueño de una batería actúa como un estratega codicioso frente a cuando actúa como un jugador de equipo servicial. Descubrieron que una sola batería egoísta sí intenta engañar al sistema de tres formas astutas: retiene parte de su energía para mantener los precios altos, espera para vender su potencia hasta el último minuto (el mercado en "tiempo real") en lugar de planificar con antelación, y no reacciona lo suficientemente rápido cuando la demanda aumenta repentinamente.

Pero aquí está el giro: aunque la batería hace que las cosas sean ligeramente más caras, el daño no es catastrófico. Los autores calcularon un "Precio de la Anarquía", que es una forma elegante de decir: "¿Qué tan malo es el mundo cuando todos actúan de forma egoísta en comparación con cuando un jefe les dice qué hacer?". Descubrieron que incluso con una sola batería gigante y codiciosa, el sistema solo pierde entre un 12% y un 25% de su eficiencia potencial. Es molesto, como pagar un poco más por tu almuerzo, pero no es un desastre.

La parte más emocionante del descubrimiento es que la competencia es la cura definitiva. El artículo muestra que si tienes solo unas pocas baterías compitiendo entre sí, la "codicia" desaparece casi instantáneamente. Cuando hay cinco baterías luchando por los mismos clientes, el sistema vuelve a ser casi perfectamente eficiente, con el "Precio de la Anarquía" cayendo a casi 1.00. Es como tener cinco puestos de limonada en la misma calle; nadie puede esconder limones en su bolsillo porque los otros simplemente venderán los suyos por menos.

Los investigadores también probaron algunas ideas sobre cómo los reguladores podrían detener a las baterías para que no hagan trampas. Probaron una regla que obligaba a las baterías a vender la misma cantidad de potencia por la mañana y por la tarde, con la esperanza de evitar que esperaran hasta la noche. Pero las baterías fueron demasiado listas; simplemente empezaron a esconder más energía por la mañana en su lugar, empeorando el problema. Esto sugiere que intentar arreglar un truco específico no funciona porque las baterías simplemente encontrarán un nuevo truco que jugar. El único arreglo confiable, concluye el artículo, es fomentar más competencia. Mientras haya suficientes baterías en el mercado, naturalmente dejarán de intentar manipular el juego, y las luces permanecerán encendidas sin que nos cueste un ojo de la cara.

Resumen Técnico: Operaciones de Baterías en Mercados Eléctricos: Comportamiento Estratégico y Distorsiones

Planteamiento del Problema
A medida que la capacidad de almacenamiento de baterías a escala de red de propiedad privada se expande en mercados como California y Texas, las baterías están transitando de ser tomadoras de precios insignificantes a potenciales formadoras de precios. Si bien las baterías pueden reducir los costos de generación al desplazar la energía a través del tiempo para integrar las renovables y suavizar la demanda, su propiedad privada introduce el riesgo de poder de mercado. La cuestión central abordada es cómo las operaciones de baterías descentralizadas y de maximización de beneficios distorsionan las decisiones en relación con un referente centralizado y óptimo para el sistema, y la magnitud de las pérdidas de eficiencia resultantes. Específamente, el artículo investiga cómo el comportamiento estratégico en un mercado eléctrico de dos liquidaciones (mercado diario y de tiempo real) con demanda estocástica y generadores heterogéneos altera las operaciones físicas y los costos del sistema.

Metodología
Los autores desarrollan un modelo estocástico tratable de un mercado eléctrico de $T$ -periodos con dos liquidaciones.

Estructura del Mercado: El modelo presenta un mercado diario (DA) donde los generadores lentos se comprometen y un mercado de tiempo real (RT) donde los generadores rápidos se ajustan a los choques de demanda. Los precios se determinan de forma endógena mediante curvas de oferta inversa derivadas de la masa de generadores lentos ( $k_s$ ) y rápidos ( $k_f$ ).
Demanda: La demanda neta (demanda total menos la producción renovable) sigue una distribución conjunta arbitraria $\pi$ , lo que permite la correlación entre periodos y políticas de tiempo real dependientes de la historia.
Operaciones de Baterías: El estudio compara tres regímenes: (1) Sin batería, (2) Batería centralizada (minimizando el costo total de generación), y (3) Batería descentralizada (maximizando el beneficio individual). El modelo base asume una única batería estratégica sin restricciones de capacidad ni pérdidas de eficiencia, aunque las extensiones abordan estos aspectos.
Enfoque Analítico: Bajo el supuesto de curvas de oferta inversa lineales, los autores derivan políticas de equilibrio de forma cerrada tanto para los regímenes centralizados como para los descentralizados. Utilizan la métrica del Precio de la Anarquía (PoA), definida como la razón entre la reducción de costos lograda por baterías centralizadas frente a la lograda por baterías estratégicas (respecto al referente sin batería), para cuantificar las pérdidas de eficiencia.
Extensiones y Calibración: Los resultados teóricos se extienden para incluir baterías en competencia ( $n$ ), restricciones de capacidad, ineficiencia de ida y vuelta (round-trip), y postores virtuales. El modelo se calibra utilizando datos de precios horarios y demanda neta de 2024 de CAISO (California) y ERCOT (Texas), probando curvas de oferta lineales y de spline cúbico convexas.

Contribuciones Clave y Resultados

Caracterización de las Distorsiones Estratégicas:
Relativamente al óptimo centralizado, una batería estratégica distorsiona las operaciones de tres maneras específicas:

Retención de Cantidad: La batería descarga menos energía total de la que sería socialmente óptima para suavizar los impactos en los precios.
Desplazamiento del Tiempo de Mercado: La batería desplaza la participación esperada de descarga del mercado diario al mercado de tiempo real para explotar la liquidación secuencial.
Reducción de la Capacidad de Respuesta en Tiempo Real: La batería responde a las fluctuaciones de la demanda realizada con solo la mitad de la intensidad de la política centralizada.
La composición de estas distorsiones depende de la flexibilidad de la generación ( $k_f$ ). Cuando los generadores rápidos predominan, la distorsión se desplaza hacia el retraso de la participación hacia el tiempo real; cuando los generadores lentos predominan, se manifiesta más como una retención de cantidad directa.

Límites de Bienestar Estrechos e Independientes de la Distribución:
El artículo establece que la pérdida de eficiencia por el poder de mercado de las baterías está acotada y es independiente de la distribución.

Batería Única: El Precio de la Anarquía (PoA) se sitúa estrictamente entre $9/8$ (1.125) y $4/3$ (1.333). Esto implica que una batería estratégica captura entre el 75% y el 88.9% de los ahorros de costos que serían alcanzables bajo un control centralizado.
Baterías en Competencia: Con $n$ baterías compitiendo, el PoA está limitado superiormente por $1 + \frac{1}{n(n+2)}$ . La pérdida excesiva en el peor de los casos decae a una tasa de $1/n^2$ , lo que indica que incluso una competencia limitada mitiga significativamente la ineficiencia.

Sutileza de la Mitigación del Poder de Mercado:
Los autores demuestran que las intervenciones regulatorias dirigidas pueden ser contraproducentes.

Prohibir el desplazamiento del mercado diario al de tiempo real (forzando una descarga esperada en tiempo real de cero) provoca que las baterías sustituyan esa conducta por una mayor retención de cantidad, aumentando los costos del sistema.
Subsidiar la descarga esperada no logra reducir el costo financiero total (costo de generación + subsidio) por debajo de la línea base sin subsidios.
El artículo concluye que la competencia es un mecanismo de mitigación más robusto que la regulación directa de distorsiones específicas, ya que la competencia reduce simultáneamente las tres distorsiones.

Robustez y Hallazgos Numéricos:

Extensiones: Los límites derivados del PoA se mantienen bajo restricciones de capacidad (donde el límite depende del índice de Herfindahl de las participaciones de capacidad), ineficiencia de ida y vuelta, y la presencia de postores virtuales.
Calibración Empírica: En modelos calibrados para California y Texas, una sola batería estratégica arroja un PoA de 1.177 y 1.267, respectivamente. Estas pérdidas son "significativas pero moderadas". La introducción de solo cinco baterías competidoras reduce el PoA a 1.008 y 1.019, respectivamente, eliminando efectivamente la pérdida de eficiencia.
No Linealidad: Reemplazar las curvas de oferta lineales con splines cúbicos convexos ajustados a los datos cambia el orden de magnitud del PoA solo modestamente, validando el modelo lineal como un referente cuantitativo útil.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma proporcionar el primer modelo de equilibrio tratable que aísla el mecanismo del poder de mercado de las baterías en mercados de dos liquidaciones, produciendo distorsiones de forma cerrada y límites de bienestar exactos. Su principal significancia radica en demostrar que, si bien el poder de mercado de las baterías crea ineficiencias, estas pérdidas están estrictamente acotadas y disminuyen rápidamente con la competencia. El trabajo desafía la noción de que las correcciones regulatorias simples (como prohibir comportamientos específicos) son suficientes, resaltando la complejidad de los incentivos de las baterías impulsados por los costos de oportunidad intertemporales. Además, ofrece un referente teórico para reguladores y operadores de mercado, sugiriendo que fomentar la competencia entre los propietarios de almacenamiento es una estrategia más efectiva para preservar la eficiencia del sistema que la intervención directa en el comportamiento de las ofertas. Los resultados se presentan como robustos en diversos entornos operativos, incluyendo restricciones de capacidad y curvas de oferta no lineales, y están fundamentados en datos empíricos de los principales mercados eléctricos de EE. UU.

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