BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Martes 2 de abril de 2024

Sec. III. Pág. 37811

Ese mismo artículo, establece que los umbrales aplicables al incentivo a la fijación
eficiente del nivel de reserva térmica vendrán definidos respectivamente como el valor
mínimo y máximo en los cinco años anteriores al comienzo del periodo regulatorio, de la
media anual de la energía terciaria ofertada a subir y no asignada (en el periodo de
programación del día en que este valor sea el mínimo), resultando de este modo un
umbral superior de 1.097,4 MWh y un umbral inferior de 735,1 MWh.
El artículo 12 de la Circular 4/2019 modificada por la Circular 1/2023, relativo a
incentivos para la mejora de las previsiones, establece los umbrales de calidad de la
previsión de demanda anual (de medio-largo plazo) como el menor y mayor error relativo
anual de la previsión de los cinco años anteriores al presente periodo regulatorio,
resultando un umbral superior de 5,518 % y un umbral inferior de 0,139 %. Para este
incentivo establece además una banda muerta para la que el incentivo obtendrá valores
nulos cuando el indicador correspondiente esté comprendido dentro de ella, que queda
definida como 1/3 de la diferencia entre el error menor y el mayor de los últimos cinco
años, resultando un umbral de banda muerta inferior de 1,932 % y un umbral de banda
muerta superior de 3,725 %.
Ese mismo artículo prevé que los umbrales aplicables al incentivo para la mejora de la
previsión de demanda diaria e intradiaria, se determinen mediante la aplicación de un
porcentaje al valor medio de los errores relativos anuales de la previsión publicada el día
anterior y 3 horas antes respectivamente. En la memoria de acompañamiento de la Circular
se propone que, para la determinación de dichos umbrales, se añada a ambos lados del
valor medio, tres veces el valor medio del ancho total de la banda muerta, o la mitad de la
diferencia entre los valores máximo y mínimos registrados en los cinco últimos años
considerados, si este último fuera superior. Calculándose la banda muerta, como el intervalo
dentro de la cual no hay significación estadística de cambio en la precisión del modelo de
previsión, con un determinado nivel de confianza. A efectos del cómputo de la banda
muerta, consideraremos la posible dependencia entre errores aleatorios y además se
contempla que la función de distribución de los errores no sea necesariamente normal.
Efectivamente, el análisis de los errores de predicción eh muestra un nivel de
autocorrelación no despreciable, por lo que no pueden considerarse independientes. Así
pues, el cómputo de la varianza de la suma de errores absolutos var [∑(|eh|)], debe
incorporar un término Je = (1 + 2 ∑ ρh) que recoja la correlación de sus productos
cruzados. Asumir un valor nulo para el término Je, conduciría a bandas excesivamente
reducidas en caso de ausencia de significancia estadística.
Si además se considera el caso más general de distribución no necesariamente
normal para los errores de predicción eh, la banda muerta de no significación estadística
se puede construir a partir de la desviación típica del error absoluto 𝝈|𝒆| , calculada
directamente a partir de la población de errores de los cinco años de referencia:

VAR(PMAE) = VAR (

∑(|𝑒ℎ|)
𝑚

µ𝑦

) =

𝜎|𝑒| 2 𝐽𝑒
2

µ𝑦 𝑚

=> 𝜎𝑃𝑀𝐴𝐸 =

𝜎|𝑒| √𝐽𝑒
µ𝑦 √𝑚

Pudiendo así expresar una banda muerta de un nivel de confianza del 99 % como
𝜎|𝑒|

± 2.58 µ

𝑦 √𝑚

√𝐽𝐸

Aplicando dicho criterio al indicador de previsión de demanda diaria, para los
años 2017-2019 y 2021-2022, y con un nivel de significación estadística del 99 %, se
obtiene un valor medio de error de 1,17 %, unos umbrales de banda muerta de 1,026 %
y 1,314 %, y un umbral inferior de 0,738 % y un umbral superior de 1,602 %, que
suponen el triple de la banda muerta.
De forma similar se obtiene para el indicador de previsión de demanda intradiaria un
valor medio de error de 0,837 %, unos umbrales de banda muerta de 0,731 % y 0,949 %,

cve: BOE-A-2024-6626
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Núm. 81