Una batería puede cumplir las condiciones de garantía de su fabricante, generar ingresos mediante arbitraje eléctrico y servicios de ajuste y, aun así, estar perdiendo valor económico por una operación ineficiente. El coste de degradación y su incorporación a los algoritmos de optimización se posicionaron como variables determinantes para la rentabilidad de los sistemas BESS en España, especialmente ante la multiplicación de oportunidades comerciales para el almacenamiento.
En entrevista con Energía Estratégica, Alejandro Ausina Álvarez y Adrián Solís, CEO y cofundadores de NeuraSun, analizaron las limitaciones de los modelos tradicionales de gestión energética, el impacto del envejecimiento de las baterías y la necesidad de coordinar distintas fuentes de ingresos sin comprometer la vida útil de los activos.
El debate adquirió relevancia con la aprobación de la Orden TED/966/2026, que creó el mercado de capacidad español en septiembre y estableció contratos de hasta 15 años para nuevas inversiones en generación y almacenamiento, mientras que las instalaciones existentes podrían acceder a compromisos de doce meses. El mecanismo incorporó subastas pay-as-bid y remuneración asociada a la potencia firme, aunque los coeficientes de firmeza, precios límite y condiciones específicas de participación quedaron sujetos a desarrollos posteriores.
Esta nueva vía de remuneración se sumó a las oportunidades de arbitraje en los mercados diario e intradiario y a la prestación de servicios de balance. Sin embargo, la coexistencia de distintas fuentes de ingresos también incrementó las exigencias sobre la programación y gestión de los sistemas de almacenamiento.
La degradación que los modelos económicos no siempre contemplan
Para NeuraSun, uno de los principales errores en la operación BESS consistió en utilizar el límite de ciclos establecido por el fabricante como única referencia para gestionar el envejecimiento de las baterías, sin incorporar el coste económico de cada operación.
“La pregunta se plantea casi siempre mal, y me incluyo. Se formula como ‘cuántos ciclos puedo permitirme’, que es una restricción, cuando debería formularse como ‘cuánto vale un ciclo’, que es un precio”, sostuvo Solís.
La diferencia entre ambos enfoques modificó el criterio de despacho. Mientras un modelo basado en restricciones máximas podía ejecutar operaciones siempre que existiera margen dentro de la garantía, uno que incorporara el coste marginal de degradación debía evaluar si el ingreso esperado compensaba la pérdida de vida útil asociada.
El análisis comprendió tanto la degradación por ciclos, vinculada a los procesos de carga y descarga, como el envejecimiento por calendario, condicionado por factores como la temperatura, el estado de carga y el tiempo de permanencia en determinadas condiciones operativas.
Durante sus pilotos industriales, NeuraSun identificó un caso en el que dos baterías idénticas presentaron patrones de utilización muy diferentes. Al incorporar la degradación únicamente como un límite superior, el algoritmo concentró las operaciones en una unidad mientras la otra permanecía considerablemente infrautilizada.
“Desde el punto de vista del coste anual la solución es correcta; desde el punto de vista del activo es un desastre, porque estás consumiendo la vida útil de un equipo mientras el otro envejece por calendario sin aportar”, explicó el cofundador.
Este comportamiento puso de manifiesto una limitación de los modelos que optimizan los resultados económicos de un periodo sin valorar suficientemente el desgaste individual de cada equipo. La distribución desigual de ciclos podía afectar el estado de salud (State of Health, SoH), la capacidad útil disponible y los ingresos futuros de la instalación.
“La garantía es un contrato, no una descripción física del envejecimiento: define una envolvente de ciclos, de throughput y de SoH, y operar dentro de ella no significa operar bien”, advirtió Solís.
Los ingresos no siempre se suman: la competencia entre mercados
La discusión sobre la degradación también alcanzó a las proyecciones financieras de los proyectos BESS. En un mercado donde la rentabilidad dependió cada vez más de combinar diferentes servicios, NeuraSun cuestionó los modelos que calculaban cada fuente de ingresos por separado y posteriormente sumaban sus resultados.
La compañía distinguió dos economías operativas. Para los sistemas conectados directamente a red, identificó el arbitraje diario e intradiario como principal exposición comercial, complementada por servicios de regulación y posibles ingresos contratados mediante el mercado de capacidad. En instalaciones industriales detrás del contador, en cambio, el ahorro sobre la factura eléctrica constituyó la base económica, con oportunidades adicionales vinculadas al desplazamiento de consumos y la flexibilidad.
Solís aportó una comparación para dimensionar el riesgo de utilizar resultados excepcionales como referencia financiera. Según las cifras manejadas por NeuraSun, julio registró una oportunidad anualizada equivalente a 477.000 euros/MW/año para baterías de dos horas, mientras que la referencia de arbitraje puro de los doce meses anteriores se situó próxima a 68.000 euros/MW. Ambas cifras correspondieron a horizontes de medición diferentes y no representaron ingresos garantizados.
Para el cofundador, la estructura financiera debía diferenciar la estabilidad de los contratos y el rendimiento expuesto a la volatilidad eléctrica.
“Lo contratado compra la deuda, lo merchant compra la TIR”, sintetizó.
Durante el desarrollo de su simulador, NeuraSun también identificó problemas de atribución de ingresos entre servicios. Un mismo beneficio económico podía asignarse a distintas estrategias dependiendo del orden utilizado para evaluar las oportunidades de operación.
“Los desgloses de ingresos por servicio que se ven en las presentaciones son artefactos del orden de cálculo, no descomposiciones causales. Los servicios no se suman, compiten por el mismo estado de carga y el mismo presupuesto de ciclos”, afirmó Solís.
Esta competencia obligó a considerar conjuntamente las restricciones de potencia, energía disponible, eficiencia, compromisos de disponibilidad y costes de degradación. Una decisión de descarga destinada a capturar un diferencial atractivo podía limitar la participación posterior en otro servicio potencialmente más rentable.
Sin embargo, la ampliación de mercados no implicó necesariamente una mayor cantidad de ciclos. Según el análisis de NeuraSun, un optimizador capaz de valorar correctamente el desgaste podía seleccionar menos operaciones, incluso cuando el activo contara con más oportunidades comerciales.
El mercado español abre nuevas oportunidades para el almacenamiento industrial
El Real Decreto 88/2026, aprobado en febrero, introdujo el marco para la agregación independiente y reconoció la posibilidad de que los consumidores contrataran servicios de agregación con un agente distinto de su comercializadora. La participación efectiva en los mercados de balance quedó vinculada a los correspondientes requisitos y desarrollos operativos.
Esta figura abrió nuevas posibilidades para monetizar la flexibilidad de instalaciones industriales, cuyo modelo económico había estado principalmente concentrado en reducir costes de suministro, desplazar consumos entre periodos tarifarios y gestionar picos de demanda.
Para los sistemas detrás del contador, el nuevo escenario planteó la posibilidad de combinar el ahorro en factura con servicios prestados al sistema eléctrico, siempre que existiera capacidad disponible y se cumplieran las exigencias de participación.
No obstante, la incorporación de ingresos adicionales exigió evaluar posibles conflictos entre las necesidades energéticas del consumidor y los compromisos adquiridos en los mercados eléctricos. La reserva de energía para un proceso industrial podía limitar una descarga comercial, mientras que una activación externa podía modificar el perfil de consumo previsto de la instalación.
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La cuestión también adquirió importancia para la financiación de nuevas inversiones. La Orden TED/966/2026 contempló remuneración por potencia firme y obligaciones de disponibilidad, por lo que el valor de una batería no dependería exclusivamente de los diferenciales horarios de precios, sino también de su capacidad para cumplir compromisos durante determinados periodos.
En ese contexto, NeuraSun situó la optimización conjunta de servicios como una condición para capturar ingresos sin comprometer las prestaciones ni acelerar innecesariamente el envejecimiento.
La inteligencia artificial entra en la gestión de los ciclos BESS
La estrategia tecnológica de NeuraSun se concentró en el desarrollo de modelos predictivos capaces de anticipar la demanda energética, la generación fotovoltaica y las condiciones de mercado para determinar la programación de las baterías.
Ausina explicó que el sistema proyectaba el consumo y la producción solar para horizontes de 24 a 48 horas, utilizando datos históricos, previsiones meteorológicas e información de precios eléctricos. Con estas variables generaba un plan operativo para las siguientes 24 horas.
El software también incorporó actualizaciones conforme aparecieron desviaciones entre las previsiones y el comportamiento real de la instalación, con el objetivo de modificar las decisiones de carga y descarga.
“Obviamente, el algoritmo puede equivocarse. La inteligencia artificial también puede desviarse. Pero está constantemente revisando las predicciones y comparándolas con los valores reales. Si detecta una desviación, vuelve a programar y recalcula el uso de la batería”, explicó el CEO.
Según Ausina, la compañía consiguió validar ahorros energéticos del 30% o superiores en sus pruebas, después de que ese porcentaje surgiera inicialmente como una hipótesis de desarrollo. La entrevista no detalló una muestra que permitiera extrapolar dichos resultados a cualquier configuración industrial.
La mejora de las predicciones constituyó una de las principales áreas de trabajo de la startup, junto con la interoperabilidad entre baterías, inversores y sistemas de control de distintos fabricantes.
Para sus fundadores, los entornos propietarios continuaron representando una dificultad para integrar equipamiento heterogéneo. La ausencia de estándares comunes de datos y comunicación podía incrementar los tiempos de implementación y limitar la utilización de soluciones independientes de optimización.
Más allá de la IA: el grid-forming como nueva frontera de ingresos
Al analizar las tendencias tecnológicas que podrían modificar el negocio BESS, NeuraSun situó al grid-forming por delante de las nuevas químicas, las baterías de mayor duración y la propia inteligencia artificial.
Los inversores con capacidades grid-forming permiten establecer referencias de tensión y frecuencia y contribuir a la estabilidad de la red, a diferencia de los sistemas grid-following, cuyo funcionamiento depende de una referencia eléctrica externa.
En España, estas capacidades cobraron relevancia dentro del debate técnico sobre la operación de un sistema con elevada penetración renovable, especialmente tras el apagón ibérico de abril de 2025. No obstante, su monetización dependerá de los requisitos técnicos y de los mecanismos de contratación que se habiliten.
“El grid-forming convierte a la batería en un elemento que sostiene la red en lugar de limitarse a seguirla, y eso reescribe la pregunta de cuánto almacenamiento necesita el sistema y para qué”, afirmó Solís.
El cofundador diferenció esta transformación del papel de la inteligencia artificial, cuya función consistió en optimizar la utilización de capacidades ya disponibles, sin modificar por sí misma los servicios técnicos que podía prestar una instalación.
La expansión de tecnologías capaces de participar en distintos mercados también reforzó la necesidad de modelos de operación que incorporaran restricciones técnicas, compromisos comerciales y degradación en una misma decisión.
De una idea fotovoltaica a competir en la gestión energética industrial
La propuesta de NeuraSun nació durante la etapa universitaria de sus fundadores, inicialmente con una idea orientada a mejorar el aprovechamiento económico de las instalaciones fotovoltaicas.
Ausina, procedente del ámbito informático, y Solís, especializado en ingeniería energética, comenzaron a desarrollar herramientas de predicción y optimización del consumo. Sin embargo, las primeras evaluaciones mostraron que el segmento residencial ofrecía un retorno limitado frente a los costes de implementar la tecnología.
El proyecto evolucionó hacia el almacenamiento industrial, donde los mayores volúmenes de consumo y la posibilidad de gestionar cargas y descargas ofrecieron un campo más amplio de aplicación. El apagón ibérico de 2025 terminó de acelerar una transición que ambos ya habían comenzado a explorar.
La entrada en el mercado también estuvo marcada por las dificultades para conseguir instalaciones donde validar sus algoritmos. Ausina, de 23 años, reconoció que la juventud de los fundadores y la falta de resultados comerciales representaron obstáculos frente a potenciales clientes industriales.
“Nos decían: ‘Nos interesa la idea, ¿qué resultados tienen?’. Nosotros respondíamos que todavía ninguno porque justamente queríamos probarlo. Y nos decían: ‘Bueno, vuelvan cuando lo hayan probado’”, recordó.
La situación cambió cuando un fabricante de baterías e inversores les permitió probar su software en instalaciones españolas. Los resultados obtenidos facilitaron nuevas conversaciones comerciales, aunque la compañía todavía se encontraba en una etapa de captación de clientes y negociación de sus primeras ventas.
Con un equipo integrado por sus dos fundadores, NeuraSun concentró sus esfuerzos en perfeccionar los algoritmos, ampliar la compatibilidad con diferentes fabricantes y consolidar su presencia en el segmento industrial.
Su estrategia también buscó aprovechar una diferencia competitiva frente a grandes proveedores de equipamiento: ofrecer optimización independiente de la marca de batería o inversor instalada, en lugar de vincular necesariamente la gestión energética a un fabricante concreto.
Para Ausina, esa flexibilidad constituyó una de las principales ventajas de una estructura pequeña frente a empresas consolidadas.
“Nosotros somos un velero. Nos podemos adaptar muy rápido”, expresó.
La apuesta de la compañía se concentró así en un segmento del negocio BESS cuya importancia creció junto con las posibilidades de monetización del almacenamiento: la capacidad de decidir qué operaciones justifican utilizar la batería y cuáles comprometen su rentabilidad futura.