[en] Given the volatility experienced in recent years in the electricity market, first with sharp falls in 2020 due to the pandemic and the reduction of economic activity, and then with large increases in the years 2021-2022 due to the gas crisis and the war in Ukraine, it has become impossible to make a simple estimate of how much will have to be paid for an electricity supply bill. This problem is exacerbated in the case of having to draw up an annual budget item for a set of supplies, as is the case of the Vice Rectorate of the University of Cantabria. With this premise in mind, the final objective of this Final Degree Project is to develop a method or application capable of making future estimates of the invoiced price that takes into account the changing market situation. In order to develop such an application, first of all, it is necessary to have a broad knowledge of the functioning of the Spanish electricity system, the agents involved and their relationships, the different technical challenges faced for the correct functioning of the system and the costs associated with the resolution of these challenges. All these system costs have an impact in one way or another on the consumer's final bill. There is a great lack of knowledge about the different concepts that are charged on a bill and what they depend on. We will also discuss the options available to a supply when contracting with a supplier. Having understood how the system works and how billing works, a mathematical model is sought that allows estimates to be made, taking into account the particularities of the data. To this end, the Prophet FB model is used due to its great capacity to integrate the seasonality of the data and dependence on demand. The time series of the specific parameter and the calendar of Spanish working days are used as input data for the model, and the output will be the estimate sought. For this purpose, data is obtained from Red Eléctrica de España (REE) and the Operador del Mercado Ibérico de Energía (OMIE), which will be cleaned and standardised. The model is validated with the test time series data in order to determine whether the estimation is valid. Once the first models are obtained, the hyperparameters of the model must be adjusted in order to reduce the absolute error of the estimation against the test time series. Finally, the reliability of the model is tested using as a reference the building of the Faculty of Law and Economics of the University of Cantabria. For this purpose, the demand curve recorded by its meter and the bills obtained in the period 2022-2023 are taken as a reference. The contract signed by the university is a tender for a set of buildings of the government of Cantabria consisting of a fixed and an indexed part. As a conclusion of the project, it is determined that the level of error is within an acceptable range in the short-term estimate (around 90 days), while for the preparation of more distant

[es] Frente a la volatilidad experimentada en los últimos años en el mercado eléctrico, primero con fuertes bajadas en 2020 debido a la pandemia y el cese de la actividad económica, y después con grandes subidas en los años 2021-2022 debido a la crisis del gas y la guerra de Ucrania se ha imposibilitado, poder hacer una estimación simple de cuanto se tendrá que pagar por una factura de un suministro eléctrico. Este problema se agudiza en el caso de tener que elaborar una partida presupuestaria anual para un conjunto de suministros, como es el caso del Vicerrectorado de la Universidad de Cantabria. Con esa premisa se persigue como objetivo final de este Trabajo de Fin de Grado desarrollar un método o aplicativo capaz de realizar estimaciones a futuro del precio facturado que tenga en cuenta la cambiante situación de mercado. Para realizar tal aplicativo en primer lugar, se deberá tener un amplio conocimiento sobre el funcionamiento del sistema eléctrico español, de los agentes involucrados y sus relaciones, los diferentes retos técnicos que se afrontan para el correcto funcionamiento del sistema y los costes asociados a la resolución de estos retos. Todos estos costes del sistema repercuten de alguna u otra forma en la factura final del consumidor. Existe un gran desconocimiento de los diferentes conceptos que se cobran en una factura y de que dependen. También se discutirán de las opciones que tiene un suministro a la hora de contratar con una Comercializadora. Comprendido el funcionamiento del sistema y la facturación se procede a buscar un modelo matemático que permita realizar las estimaciones teniendo en cuenta las particularidades de los datos. Para ello se recurre a el modelo Prophet FB debido a su gran capacidad de integración de la estacionalidad de los datos y dependencia de la demanda. Se utilizan como datos de entrada del modelo la serie temporal del parámetro concreto y el calendario de días laborables español y la salida será la estimación buscada. Para ello se obtiene los datos de Red Eléctrica de España (REE) y el Operador del Mercado Ibérico de Energía (OMIE), los cuales serán limpiados y estandarizados. Se valida el modelo con los datos de la serie temporal de prueba a fin de determinar si la estimación es válida. Obtenidos los primeros modelos se deberá ajustar los hiperpárametros del modelo con el fin de reducir el error absoluto de la estimación frente a la serie temporal de prueba. Finalmente se pone a prueba la fiabilidad del modelo utilizando de referencia el edificio de la facultad de derecho y económicas de la Universidad de Cantabria. Para lo que se toma de referencia la curva de demanda registrada por su medidor y las facturas obtenidas en el periodo 2022-2023. El contrato firmado por la universidad se trata de una licitación de un conjunto de edificios del gobierno de Cantabria compuesta de una parte fija y una indexada. Como conclusión del proyecto, se determina que el nivel de error se encuentra dentro de un rango aceptable en la estimación a corto plazo (de unos 90 días), mientras que para la elaboración de estimaciones más lejanas empieza a decaer su fiabilidad. También se aprecia que, casi la mitad de la factura se debe a valores fijos anuales, variables en función de la demanda o muy acotados. Se debe considerar que este es un sector estratégico se encuentra en constante cambio, por lo que la información puede quedar obsoleta debido a las legislaciones futuras. Por tanto, esta podría ser una línea de investigación interesante para trabajar recurrentemente. A través de la cual, entender las nuevas características del mercado e intentar mejorar el modelo para así conseguir el objetivo de realizar estimaciones anuales precisas.