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TRABAJO FIN DE GRADO PARA LA OBTENCIÓN DEL

TÍTULO DE GRADUADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES

FEBRERO 2019

María González de Antonio

DIRECTOR DEL TRABAJO FIN DE GRADO:

Ignacio López Paniagua Javier Rodríguez Martín

ESTUDIO DE VIABILIDAD TECNO-ECONÓMICA PARA EL USO DE BATERIAS EN MODO “PEAK-SHAVING” EN UNA INDUSTRIA

ESTUDIOS DE VIABILIDAD TECNO-ECONÓMICA PARA EL USO DE BATERÍAS EN MODO “PEAK-SHAVING”

MARÍA GONZÁLEZ DE ANTONIO 1

2 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM)

“De una pequeña chispa puede prender una gran llama”

(Dante)




AGRADECIMIENTOS

A mis tutores, por su dedicación, paciencia y ánimo constante. Por enseñarme a ver este trabajo como una vocación y no como un deber.

A mis padres, por estar siempre cerca de mí, a pesar de la distancia.

A mis amigos, por estar y seguir estando.



RESUMEN EJECUTIVO


RESUMEN EJECUTIVO

El perfil de demanda eléctrica de una instalación presenta grandes fluctuaciones respecto a la máxima potencia contratada. Las instalaciones de suministro eléctrico se diseñan, por tanto, para poder soportar la demanda máxima. También, la factura eléctrica incluye un término fijo de pago de esta potencia pico contratada. Sin embargo, son muy escasas las ocasiones en las que el sistema requiere dicha capacidad, alcanzando mayores frecuencias en periodos de consumo bajo o periodos valle. En consecuencia, las instalaciones se encuentran sobredimensionadas la mayor parte del tiempo y el término de potencia incluido en la factura eléctrica supone un pago realizado de forma periódica, pero amortizado en muy pocas ocasiones.

La solución a este problema radica en aplanar el perfil de demanda eléctrica de la instalación analizada. Eliminar las fluctuaciones permitirá un ajuste entre la potencia pico facturada y la curva de consumo eléctrico anual.

Para ello, se plantea en este proyecto, instalar dispositivos de almacenamiento electroquímico o baterías, cuyo funcionamiento se complementa con un inversor encargado de transformar la corriente alterna en continua y viceversa. Esta solución recibe el nombre de “Peak Shaving”.

Figura 0-1: Layout del sistema de suministro eléctrico con dispositivos de almacenamiento (Martins, 2018).

Dentro de las baterías disponibles en el mercado, campo en plena investigación actual, se han seleccionado baterías de ion-litio por su mayor capacidad de almacenamiento. Su funcionamiento diferencia periodos de bajo consumo, en los que tendrá lugar el proceso de carga de baterías por medio de energía suministrada por la red. Cuando el consumo alcance su máximo, las baterías absorberán parte de la demanda eléctrica, posibilitando una reducción del pico de potencia contratado.

Para analizar la rentabilidad de inversión en dispositivos de almacenamiento es necesario tener en cuenta parámetros relacionados, por un lado, con la propia curva de demanda eléctrica de la instalación de partida y por otro, con todas las variables asociadas a las baterías e inversores. La potencia nominal de los inversores, que determinará la máxima



reducción de potencia de red contratada para suplir la demanda eléctrica, la energía nominal de las baterías, indicador de la duración de esta rebaja y su tiempo estimado de vida útil serán factores determinantes en el estudio del ahorro y la inversión inicial asociada a la instalación de esta tecnología.

La metodología desarrollada para poder justificar numéricamente las pérdidas o beneficios obtenidos tras instalar baterías se explica en el capítulo 3.

Por un lado, en el módulo de evaluación técnica se lleva a cabo un proceso iterativo. A partir de una cifra de potencia contratada objetivo, se analiza la potencia consumida por la instalación y por las baterías en proceso de carga o la potencia suministrada por las baterías, junto a la red, en proceso de descarga. Si se abastece la demanda por completo, de forma que la potencia absorbida por la red no supere el valor de potencia contratada objetivo en ningún instante, se habrá obtenido la nueva potencia pico contratada. Si no, se incrementa la potencia objetivo, realizando una nueva iteración.

Para alcanzar el objetivo final de este módulo, su acción se complementa con otro módulo de simulación anual, que, a su vez, se subdivide en cuatro módulos. A partir de la potencia demandada por la instalación, analizada en cada instante, el módulo de control cuantifica qué energía se intercambia con la batería y qué potencia se consume de la red, tanto en proceso de carga, como en proceso de descarga de la batería. El módulo batería actualiza el nuevo estado de carga de estos dispositivos de almacenamiento, tras haber interactuado con el sistema. Se determina también la cantidad de energía máxima que puede aportar a la instalación y el valor máximo que puede percibir de la red. Finalmente, el módulo red, actualiza la potencia pico contratada como el máximo valor de la potencia de red solicitado entre todos los datos analizados y la compara con la potencia objetivo fijada inicialmente.

Por su parte, el módulo de evaluación económica analiza el coste de la inversión asociado a la compra tanto de baterías como de inversores. Se calcula en este módulo el ahorro asociado a esta inversión. Para ello, se compara la factura eléctrica del escenario base sin dispositivos de almacenamiento y partiendo del perfil de demanda inicial, con la factura eléctrica de los sucesivos escenarios y la nueva curva de consumo de red resultante de instalar diferentes capacidades nominales de batería. Finalmente comparando la inversión inicial y el ahorro, se determina el periodo de retorno y el ROI, para poder analizar, junto con el tiempo de vida medio estimado en baterías, la rentabilidad de este proyecto.

En el capítulo 4, se particularizan los datos que se van a emplear en este proyecto. La instalación analizada es una industria burgalesa con un perfil de demanda particular, en el cual, los periodos de consumo valle en 2014, año analizado, son muy frecuentes y en contadas ocasiones se alcanza la potencia pico. Por lo tanto, es, a priori, un candidato idóneo para este proyecto. También se presentan los parámetros de las baterías e inversores, necesarios para la puesta en marcha de la metodología descrita anteriormente y los precios implicados en la factura eléctrica en el año 2014.

Se alcanza así, el capítulo de resultados. En primer lugar, se presenta la reducción del pico de potencia en cada escenario propuesto, correspondiente a los valores obtenidos tras simular el módulo de evaluación técnica. A continuación, se grafican los resultados económicos, representativos de la inversión y el ahorro asociado a las diferentes capacidades nominales de las baterías e inversores instalados. A media que aumenta dicha capacidad nominal, la energía suministrada por los dispositivos de almacenamiento a la industria, en lugar de la red, es mayor, pero al mismo tiempo, la inversión requerida se encarece.

RESUMEN EJECUTIVO


El periodo de retorno de la inversión realizada se comparará con el tiempo de vida útil de las baterías, hasta su pérdida irrevocable de capacidad de almacenamiento, provocada por el proceso de envejecimiento al que se ven sometidas durante su uso. El propio transurso del tiempo desde su fabricación, la temperatura, el estado de carga y los ciclos de carga y descarga a los que se ven sometidas durante su funcionamiento ocasionan, que, en las baterías analizadas, tras 10 años, el remplazo sea necesario.

Por lo tanto, al incrementar la energía nominal de las baterías adquiridas, la inversión inicial es tal, que su periodo de retorno se aproxima cada vez más a estos 10 años de vida útil antes de remplazo, de manera que, si se continuara aumentando la capacidad nominal de las baterías e inversores, sería necesario remplazarlas antes de que el periodo de retorno de la inversión inicial se hubiera cumplido.

Figura 0-2: Evolución del periodo de retorno de la inversión

En la Figura 0-3 se presenta el ROI o porcentaje que analiza el margen de beneficios que obtiene la industria tras invertir en dispositivos de almacenamiento. Para ello, se considera un ahorro constante en cada año analizado. Se puede observar que es positivo en todos los casos, es decir, en cualquier escenario propuesto el ahorro percibido en el resultado del ejercicio, durante la vida útil de las baterías, es superior a la inversión inicial realizada.

Como se puede observar en la gráfica, los beneficios obtenidos son mayores en el caso de instalar baterías e inversores de menor capacidad nominal. Dentro de una misma potencia nominal de inversor, a pesar de que el pico de potencia reducido alcance máximos aumentando el tamaño de las baterías, el coste de éstas es tal, que los beneficios reportados serán menores conforme aumenta su capacidad. Estos resultados son causa del perfil de consumo de la industria analizada. El pico de potencia se alcanza anualmente, rara vez, y, por lo tanto, basta con poner sistemas de almacenamiento de pequeña capacidad para disminuir significativamente este máximo contratado.

Se ha llevado a cabo un análisis de sensibilidad, modificando las variables del coste de baterías por unidad de energía, el coste de inversores por unidad de potencia, el coste del

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peaje de acceso de potencia, estipulado por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital y el tiempo de vida estimado de las baterías. El aumento en el precio de las dos primeras variables requerirá una inversión inicial superior, de manera que el periodo de retorno aumentará y los beneficios que registra la industria serán inferiores. Si, por el contrario, dicho precio disminuye, los resultados obtenidos serán contrarios. En el caso del peaje de acceso de potencia, contabilizado dentro del término fijo de la factura eléctrica y directamente proporcional a la potencia pico contratada, el aumento en los precios de cada periodo tarifario contratado, implica mayores ahorros y, en consecuencia, menor periodo de retorno de la inversión y mayores beneficios contabilizados al final del ejercicio por la industria. En última instancia, si el tiempo de vida útil de las baterías supera los 10 años, se retrasará el remplazo de las mismas y la rentabilidad de la inversión será mayor.

Figura 0-3: Evolución del ROI de la inversión realizada.

Finalmente, el impacto ambiental asociado a la instalación de dispositivos de almacenamiento se contabiliza en la reducción del consumo de energía procedente de la red, pero en ningún momento se modifica la forma de producción de ésta, ni su impacto sobre el medio ambiente.

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ROI

ÍNDICE


ÍNDICE GENERAL

1 PLANTEAMIENTO ........................................................................................................................ 12

1.1 OBJETIVOS .......................................................................................................................... 16

1.2 MERCADO ELÉCTRICO ESPAÑOL .................................................................................... 17

1.2.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DEL SISTEMA .................................................................. 17 1.2.2 MERCADO DE COMPRA Y VENTA ............................................................................ 17 1.2.3 EL PRECIO DE LA ELECTRICIDAD............................................................................ 19

1.3 SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO ELECTROQUÍMICO: BATERÍAS............................ 21

1.3.1 FUNCIONAMIENTO DE LAS BATERÍAS .................................................................... 21 1.3.2 PRINCIPALES TIPOS DE BATERÍAS: ........................................................................ 22

1.4 APLICACIONES ACTUALES DE ALMACENAMIENTO ENERGÉTICO CON BATERÍAS

ION LITIO: ......................................................................................................................................... 28

2 DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA EMPLEADA ................................................................ 30

2.1 MÓDULO DE EVALUACIÓN TÉCNICA ............................................................................... 31

2.2 MÓDULO DE EVALUACIÓN ECONÓMICA ........................................................................ 32

2.2.1 COSTE DE INVERSIÓN ............................................................................................... 32 2.2.2 AHORRO ....................................................................................................................... 32 2.2.3 PERIODO DE RETORNO Y ROI .................................................................................. 33

2.3 MÓDULO DE SIMULACIÓN ANUAL ................................................................................... 34

2.3.1 MÓDULO DE CONTROL .............................................................................................. 34 2.3.2 MÓDULO DE DEMANDA ............................................................................................. 36 2.3.3 MÓDULO BATERÍA ...................................................................................................... 37 2.3.4 MÓDULO RED .............................................................................................................. 38

3 RECOPILACIÓN DE DATOS ....................................................................................................... 40

3.1 PERFIL DE POTENCIA CONSUMIDA ................................................................................. 40

3.2 PARÁMETROS OPERATIVOS DE LA BATERÍA ............................................................... 44

3.3 PARÁMETROS ECONÓMICOS ........................................................................................... 45

3.3.1 FACTURA DE LA LUZ ................................................................................................. 45 3.3.2 COSTE DE INVERSIÓN ............................................................................................... 47



4 RESULTADOS .............................................................................................................................. 50

4.1 ESCENARIOS ESTUDIADOS .............................................................................................. 50

4.2 RESULTADOS TÉCNICOS .................................................................................................. 53

4.3 RESULTADOS ECONÓMICOS ............................................................................................ 60

4.3.1 COSTE INVERSIÓN ..................................................................................................... 60 4.3.2 AHORRO ....................................................................................................................... 66 4.3.3 PERIODO DE RETORNO Y ROI .................................................................................. 73

4.4 ANÁLISIS SENSIBILIDAD ................................................................................................... 80

4.4.1 VARIABLE MODIFICADA: COSTE DEL INVERSOR POR UNIDAD DE POTENCIA [€/𝒌𝑾] ....................................................................................................................... 80 4.4.2 VARIABLE MODIFICADA: COSTE DE LA BATERÍA POR UNIDAD DE ENERGÍA [€/𝒌𝑾𝒉] ....................................................................................................................... 82 4.4.3 VARIABLE MODIFICADA: COSTES FIJOS [€] .......................................................... 84 4.4.4 VARIABLE MODIFICADA: TIEMPO DE VIDA ÚTIL DE BATERÍAS .......................... 87

5 IMPACTO MEDIO AMBIENTAL ................................................................................................... 90

6 CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 94

7 LINEAS FUTURAS ....................................................................................................................... 98

8 PRESUPUESTO Y PLANIFICACIÓN ......................................................................................... 100

8.1 PLANIFICACIÓN: HITOS TEMPORALES. ........................................................................ 100

8.2 PRESUPUESTO ................................................................................................................. 103

9 BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................... 104

10 GLOSARIO .............................................................................................................................. 108

10.1 PARÁMETROS DE LAS BATERÍAS ................................................................................. 108

ÍNDICE DE FIGURAS ......................................................................................................................... 112

PLANTEAMIENTO


1 PLANTEAMIENTO

La infraestructura eléctrica de instalaciones industriales o de servicios se diseña de forma que pueda soportar la demanda máxima. Lógicamente, el término de potencia contratada en el suministro eléctrico también se ajustará a dicho máximo.

Normalmente, sin embargo, la potencia consumida por una instalación industrial o comercial presenta fluctuaciones. Los periodos de consumo relativamente bajo son frecuentes, acercándose al máximo en contadas ocasiones, que típicamente presentarán cierta periodicidad horaria, diaria, mensual o anual, dependiendo de la industria o comercio a analizar. En dichos periodos de consumos alto, se precisa de la potencia contratada para poder suplir la demanda energética. Sin embargo, durante los periodos de bajo consumo (valle), el suministro contratado resultará claramente sobredimensionado, puesto que la potencia realmente consumida será muy inferior a la potencia contratada.

Por tanto, para conseguir un ajuste entre la curva de demanda eléctrica de una instalación y dicha potencia pico contratada, será necesario disminuir el número de fluctuaciones, o lo que es igual, disponer de una curva de demanda lo más plana posible. Sin embargo, la demanda de una industria o servicio viene dada en gran medida por la propia naturaleza de su actividad. En consecuencia, resulta difícil actuar sobre ella, y las industrias y servicios deben costear el exceso de potencia contratada, del que solamente hacen uso durante algunos periodos. La única medida existente para mitigar este efecto consistía en contratar tarifas eléctricas, que permitieran cierto ajuste de dicho pico de potencia por franjas horarias.

Sin embargo, la tecnología de almacenamiento de energía por baterías posibilita la actuación directa sobre el perfil de demanda de una industria o servicio. En efecto, sería posible incorporar a la instalación, un sistema de baterías que podría suministrar energía durante los periodos de mayor consumo y cargarse durante los periodos de consumo bajo. De esta forma, se rebajaría el consumo de energía de la red durante los picos de demanda, puesto que parte de dicha energía sería suministrada por las baterías, mientras que se incrementaría el consumo en los periodos valle, produciendo un aplanamiento global de la demanda en el tiempo.

En la Figura 1-1, se representa en color azul el perfil de demanda eléctrica de una industria, con un pico de potencia contratada inicialmente, indicado por medio de la horizontal de color verde. Tras instalar dispositivos de almacenamiento, la potencia contratada se actualiza a la horizontal naranja. Por lo tanto, el área resultante de la diferencia de ambas horizontales corresponde a la energía suministrada por el conjunto batería-inversor instalado en la industria y representada en amarillo. Las baterías, cargadas durante los periodos de bajo consumo y representado en color rojo, podrán durante los periodos pico, suministrar energía a la industria y reducir así el pico de potencia contratada.



Figura 1-1: Peak Shaving. Curva de demanda eléctrica de una instalación con y sin baterías.

Además, dicha rebaja de la máxima potencia absorbida de la red durante los picos permitiría reducir el término de potencia contratada, generando un ahorro. A esta técnica se la conoce como “Peak Shaving” en la literatura, y es una de las áreas activas de investigación actualmente. Si este ahorro fuese suficientemente grande, podría compensar la inversión inicial que requiere la instalación de un sistema de baterías. Así, se llega al planteamiento del problema fundamental que se ha abordado en este trabajo:

Diseñar una metodología para calcular la rebaja de potencia contratada que podría obtenerse con un sistema de baterías dado, el ahorro generado y el periodo de retorno de la inversión.

Sin embargo, las particularidades tecnológicas de los sistemas de baterías hacen que alrededor de este problema principal, aparezcan otros derivados. Los sistemas de baterías presentan la topología indicada en la figura, en la cual se observa cómo la carga de la instalación (Load) presenta dos conexiones, la primera directamente a la red, y la segunda al sistema de baterías. Por otra parte, el sistema de baterías está conectado también a la red. Dentro del sistema de baterías puede observarse cómo las conexiones entre las baterías y el exterior (red y carga) se llevan a cabo por medio de un módulo inversor, que adapta la tensión de las baterías a la de la red, y además permite la transformación entre corriente continua y corriente alterna o viceversa.

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Curva de demanda energética Energia suministrada por baterías

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PLANTEAMIENTO


Figura 1-2: Layout del sistema (Martins, 2018)

El comportamiento del sistema vendrá determinado por las características tanto de las baterías como del inversor. Las características básicas de éstos son: la potencia del inversor, por un lado, y la energía almacenable en las baterías por otro. La potencia del inversor determinará la máxima potencia en que se podrá rebajar la demanda, y la energía almacenada por las baterías, la duración de esta rebaja. Por lo tanto, será la combinación adecuada de ambos parámetros la que permitirá diseñar una instalación eficaz o no. Una reducción de potencia grande durante un tiempo muy corto puede no llegar a permitir rebajar la potencia contratada, mientras que una reducción de potencia menor, mantenida durante mucho tiempo puede tener un efecto parecido, ocasionando, además, unos costes de inversión muy elevados.

Por otra parte, uno de los parámetros más sensibles en los sistemas de baterías es el envejecimiento. Este fenómeno hace que la energía almacenable por las baterías sea cada vez menor, dependiendo por un lado del tiempo transcurrido desde su fabricación, y por otro, de la intensidad y los patrones de uso que se hayan seguido durante su empleo hasta el instante presente.

Si bien algunas referencias como “Optimization of self-consumtpion and techno-economic analysis of PV-battery systems in comercial applications” (Merei, 2016) concluían que el uso de baterías no suele ser económicamente viable, si se tiene en cuenta la degradación que se ocasiona en las mismas durante el proceso, empiezan a aparecer los primeros estudios que se posicionan en sentido contrario. En concreto, en el trabajo “Break-Even Points of Battery Energy Storage Systems for Peak Shaving Applications” (Rahmann, 2017) se concluyen resultados positivos en la aplicación de esta tecnología.

Por lo tanto, la metodología que se diseñará en este trabajo tendrá en cuenta:

• Diferentes combinaciones de los parámetros: potencia del inversor y energía de las baterías.

• Envejecimiento de las baterías.



Para la metodología desarrollada se ha partido del artículo “Optimal component sizing for peak shaving in battery energy storage system for industrial applications” (Martins, 2018), en el que se propone un método lineal para optimizar el coste y tamaño de baterías y sistemas electrónicos, así como reducir el pico de potencia y evitar el sobredimensionamiento en instalaciones eléctricas industriales, residenciales o comerciales.

La metodología parte de una curva de demanda conocida, así como de un sistema de baterías ion-litio dado, definido por la potencia del inversor y la capacidad de las baterías. Mediante un proceso iterativo, se cuantificará la mínima potencia contratada que sería posible obtener.

En cada iteración, los cálculos analizan la potencia consumida por la instalación (carga) y por las baterías en un instante determinado, y se asume una cifra de potencia contratada objetivo. Como se dispone de la curva de demanda de potencia de la instalación, la potencia de la carga es conocida. Esta potencia será, por tanto, la suma entre la recibida desde las baterías y desde la red:

𝑃𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 = 𝑃𝑏𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 + 𝑃𝑟𝑒𝑑

Por otro lado, en un instante dado, pueden estar consumiendo simultáneamente de la red, la instalación (carga) y las baterías. En todo momento, la potencia total absorbida de la red debe ser menor que la potencia contratada objetivo:

𝑃𝑟𝑒𝑑−𝑏𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 + 𝑃𝑟𝑒𝑑−𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 ≤ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑡𝑎𝑑𝑎

En el caso de que estas condiciones no se cumpliesen, sería necesario incrementar la potencia contratada objetivo y pasar a la siguiente iteración.

PLANTEAMIENTO


1.1 OBJETIVOS

Por lo tanto, este trabajo persigue alcanzar unos objetivos que, finalmente, permitan analizar la viabilidad de instalar baterías en una industria, para suplir la demanda energética anual, junto con la red.

Dichos objetivos son:

• Estudio de las diversas características de las baterías, y en especial, de su proceso de envejecimiento, para poder estimar su tiempo de vida medio.

• Análisis técnico de la instalación del sistema batería-inversor: conocer la reducción de la potencia pico contratada para diversas capacidades nominales de baterías e inversores.

• Análisis económico de la instalación del sistema batería-inversor:

- Estudiar la inversión inicial que requiere la adquisición de estos dispositivos de almacenamiento.

- Cuantificar la nueva curva de demanda energética de la industria, tras instalar baterías.

- Analizar el coste de la factura eléctrica antes y después de colocar las baterías. - Realizar un estudio del ahorro implicado, complementado con el periodo de

retorno de la inversión inicial y comparando entre diferentes capacidades de inversores y baterías.

• Estudio de la rentabilidad que supone instalar estos dispositivos de almacenamiento, teniendo en cuenta, para ello el ahorro, la inversión inicial, el periodo de retorno de la misma y el tiempo de vida medio estimado, para diferentes escenarios, que engloben tanto diversas capacidades nominales de inversores y baterías y su tiempo de vida útil, como diferentes precios de electricidad y de adquisición de esta tecnología, que se puedan encontrar en el mercado.



1.2 MERCADO ELÉCTRICO ESPAÑOL

En primer lugar, se procede a realizar un estudio del funcionamiento que rige el mercado eléctrico español, para poder conocer los diversos parámetros que entran en juego a la hora de calcular el pago de la factura eléctrica anual de la industria que se estudiará más adelante.

1.2.1 DESCRIPCIÓN GENERAL DEL SISTEMA

El sistema eléctrico tiene su origen en diversas fuentes de energía primaria, tales como combustibles fósiles, biomasa, minerales, agua, viento, sol, a partir de las cuales es posible obtener electricidad. Se clasificarán como renovables o no renovables, según la disponibilidad que existe de cada una de ellas. Las primeras dependen de factores externos que determinan su disponibilidad a lo largo del día, mientras que la disponibilidad de las segundas, que no se regeneran tras su uso, viene establecida por la demanda. sus fuertes emisiones contaminantes a la atmósfera están ocasionando cambios en el mercado energético actual.

Por medio de múltiples tecnologías, las materias primas se convierten en energía eléctrica. Todo el proceso que involucra esta actividad recibe el nombre de generación.

A continuación, dicha energía eléctrica se transporta por la red, para que pueda llegar hasta los diferentes puntos de transmisión. La red de transporte puede ser primaria, si la tensión supera los 380 kV, mientras que será de carácter secundario, cuando su transporte se limita hasta los 220 kV. También se incluye en esta denominación, formas de transmisión internacionales o extra peninsulares. Dicha actividad en la actualidad concierne a una única empresa, REE (Red Eléctrica de España), ((CES), 2017).

La distribución engloba el transporte de la electricidad desde la red hasta los puntos de consumo. Tras la aprobación de la última ley vigente, los distribuidores no tienen ninguna competencia de generación o comercialización, recayendo sobre ellos únicamente el objetivo de distribuir la electricidad. En España, existen múltiples empresas encargadas de esta función entre las cuales, las de mayor extensión son: Endesa, Iberdrola, Gas Natural Fenosa, HC Energía o EON España.

Tras la distribución, las empresas comercializadoras se encargan de vender, a una tarifa previamente estipulada, la energía a los usuarios.

Tras la liberación del mercado energético, cada una de estas actividades es desarrollada por separado, existiendo procesos de compra y venta que determinan los precios, tanto para mayoristas como para el consumo industrial o doméstico.

1.2.2 MERCADO DE COMPRA Y VENTA

El mercado español, se divide a su vez en distintos estratos, cuyo objetivo final es ajustar la demanda y oferta de energía. La diferencia entre ellos es la anticipación asociada al proceso de compra y venta de electricidad, operaciones que serán reguladas por el

PLANTEAMIENTO


Operador del Mercado, que establece un procedimiento estándar para llevar a cabo dicho proceso. Podemos distinguir entre mercado a largo plazo (un periodo de diferencia entre tres años y dos días entre venta y consumo), mercado al contado (llevado a cabo desde el día anterior hasta prácticamente el mismo instante en que se consume) y mercado de servicios de ajuste.

Todo este proceso de comercialización a largo plazo puede ser llevado a cabo en mercados no regulados donde son los propios vendedores y compradores los que establecen el precio de la energía, o en mercados regulados, marcados por una serie de reglas establecidas por las entidades organizadoras. Son el OMIP (Operador del Mercado Iberio de Energía) y el EEX (European Energy Exchange).

El mercado diario, por su parte es regulado por el OMI-Polo español (OMIE), que organiza todos los procesos de compra y venta establecidos para el día siguiente. Se compararán las ofertas realizadas tanto por los compradores como por los vendedores y el punto medio entre ambas marcará el precio horario de la energía para la jornada siguiente, tal y como se puede observan en la Figura 1-3. Se comunica el resultado al REE, que se encargará de aprobar el precio y corroborar que es acorde a las necesidades económicas implicadas en el proceso de transporte.

Figura 1-3: Determinación del precio por el mercado diario (Formación de precios en el mercado mayorista

diario de electricidad, s.f.)

Finalmente, el mercado intradiario tiene como objetivo ajustar la oferta y la demanda, evitando posibles defectos o excedentes de energía, hasta un periodo anterior a cuatro horas de su consumo. Otros mercados, regulados por el REE, llevan a cabo este ajuste.



Figura 1-4: Mercado eléctrico español ((CES), 2017)

Por lo tanto, las empresas comercializadoras deben llevar a cabo una estimación previa de la demanda de energía que van a tener que soportar, para poder acudir al mercado. Una vez realizada la compra de la electricidad necesaria, la harán llegar hasta el cliente. Para ello, cada empresa hará uso del conjunto de redes de transporte y distribución, lo cual supondrá un pago de peaje de acceso.

Tras la última regulación, aprobada a principios de 2014, se obliga a dichas empresas comercializadoras a presentar un precio de venta de energía consumido fijo para todo el año. De esta manera se redujo el precio de la parte variable de la factura, que depende del total de energía consumida, pero aumentó la parte fija de potencia contratada.

1.2.3 EL PRECIO DE LA ELECTRICIDAD

Analizando el pago de energía eléctrica, se observan dos términos ((CES), 2017). Por un lado, el coste fijo hace referencia al coste del término de potencia contratada. Se materializa en poder disponer en todo momento de esta potencia máxima, independientemente de la electricidad consumida. Su coste, que incluye el peaje de acceso y el margen de comercialización, está establecido por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital. Así, la potencia contratada se multiplicará por el coste del peaje de acceso en cada periodo tarifario (BOE, 2014).

Según la potencia máxima finalmente consumida, en comparación con la contratada inicialmente, la empresa comercializadora llevará a cabo una serie de ajustes sobre el precio previamente establecido.

PLANTEAMIENTO


Figura 1-5: Reajuste precio potencia contratada (Tarifa 6.1 A, s.f.)

El segundo término representa la parte variable. Se constituye de una parte fija asociada al peaje de acceso a la energía, seguido de una parte variable asociada al coste de la producción de electricidad. Ambos se multiplicarán por el consumo de energía que se lleve a cabo en cada periodo.

El peaje de acceso a la energía queda estipula por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital (BOE, 2014). El dinero recaudado pasa íntegramente a la compañía distribuidora para cubrir los gastos propios de transporte, distribución y su correspondiente inversión, mantenimiento y operación, o prima a las energías renovables. Se clasifican atendiendo a los niveles de tensión suministrados y al periodo horario en que se lleva a cabo.

Por su parte, el coste variable, asociado a la producción eléctrica, incluirá entre sus factores el precio energético en el mercado diario, el mercado de ajustes al sistema y otros costes relacionados con el suministro (pago por capacidad, servicio de interrumpibilidad, financiación OS, financiación OM). El precio aparece publicado diariamente en la página de Red Eléctrica de España (www.esios.ree.es). El comercializador, debe añadir a la demanda prevista, una cantidad de energía que es posible que se pierda durante el proceso de distribución. Corresponde a un coste por cada periodo sobre la tarifa de coste variable, a excepción del peaje de acceso.

La suma de ambos términos representa el coste total de la electricidad, al que se debe añadir el valor impositivo. Tal y como publica la Agencia Tributaria (Impuesto especial sobre la electricidad., 2015) dicho importe total, se multiplicará por el impuesto especial sobre la electricidad. Este impuesto se distribuirá a las comunidades autónomas, que estudiarán su finalidad. Al total del precio facturado por el consumo de energía y potencia, se le multiplica por 1.05113 y se le aplica un tipo impositivo del 4.864%.

A este importe se le sumará el precio correspondiente al alquiler de equipos de medida (contadores), cuyo precio es fijado por el Real Decreto de tarifas, sino se tiene en propiedad.

Finalmente, sobre el precio total calculado se aplicará el IVA, fijado desde el 1 de septiembre de 2012 en un tipo del 21%.



1.3 SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO ELECTROQUÍMICO: BATERÍAS

En segundo lugar, se ha llevado a cabo un estudio del funcionamiento y las características de los sistemas de almacenamiento empleados en este estudio: las baterías.

Para almacenar energía eléctrica es necesario convertirla previamente en otra forma de energía. En el caso de las baterías, el medio de almacenamiento empleado es la energía química de los componentes que integran el dispositivo. Cuando la batería se encuentra en estado de descarga, dicha energía, por medio de una serie de reacciones, ocasiona una corriente eléctrica, con un cierto voltaje. Dicha capacidad eléctrica, estará determinada por la forma de conexión de las baterías. Pueden disponerse de forma aislada o como un conjunto de pilas cuyas tensiones se suman siguiendo la fórmula correspondiente a su modo de conexión, en serie o en paralelo.

Se clasifican en primarias o secundarias, de acuerdo con su capacidad de reutilización. En las baterías secundarias el proceso es reversible, y, por lo tanto, pueden cargarse por medio de energía aportada por una fuente externa, volviendo los componentes a su estructura inicial y descargarse de nuevo.

Otro criterio de clasificación está relacionado con la reacción química causante de la tensión eléctrica. Si es espontánea, se trata de celdas galvánicas o voltaicas. La oxidación del agente de menor potencial de reducción permite que los electrones fluyan hasta el agente con mayor potencial de reducción. Para que este proceso pueda efectuarse, es preciso disponer de un puente salino, que permitirá el paso de iones entre ambos elementos. Por el contrario, las celdas electrolíticas, necesitan una fuente de corriente para iniciar su funcionamiento. Ambos elementos se sumergen en el mismo electrolito, donde tiene lugar la electrolisis.

Por último, es posible clasificar las baterías según la función que desempeñan. Si su uso se reduce principalmente a vehículos eléctricos, porque pueden suministrar gran cantidad de potencia en muy poco tiempo, pero aguantan pocos periodos de carga y descarga, reciben el nombre de baterías de arranque, ignición e iluminación. Las baterías industriales, que están sometidas a muchos procesos de carga y descarga rápidos, serán baterías industriales de tracción. Las baterías industriales estacionarias pueden permanecer largos periodos cargadas y aguantar descargas rápidas e intensas (Vidal Martínez Mateo, 2016).

1.3.1 FUNCIONAMIENTO DE LAS BATERÍAS

Todas las baterías están compuestas por dos electrodos o celdas electroquímicas, conectadas por medio de un electrolito, que puede ser un fluido, gel o un material sólido, y que permite el paso de iones, pero, a su vez, no es un buen conductor electrónico. Entre dichos electrodos existe una diferencia de potencial químico, fruto de las especies químicas que componen cada uno de ellos. El proceso de descarga tiene lugar cuando se sitúa sobre el circuito externo, que pone en contacto ambos compuestos, un dispositivo que precisa de energía. De este modo, los iones son transportados a través del electrolito, mientas que existe una circulación de electrones desde el ánodo hasta el cátodo.

PLANTEAMIENTO


El ánodo es elemento más electronegativo, que se oxida, cediendo electrones al circuito externo y pasando a estar formado por aniones. Por su parte, el cátodo es el elemento menos electronegativo que recibe los electrones liberados por el ánodo, dando lugar a una reacción química de reducción. Estas reacciones conjuntas de reducción y oxidación reciben el nombre de Reacción Redox.

Los principales parámetros que caracterizan las baterías y que permiten entender su comportamiento, aparecen explicados más detalladamente, en el glosario, al final del trabajo.

1.3.2 PRINCIPALES TIPOS DE BATERÍAS:

Multitud de elementos químicos se han probado para optimizar las características de las baterías. La capacidad de almacenamiento durante periodos de tiempo largos era uno de los principales retos, hasta el descubrimiento de las baterías de ion-litio.

Sin embargo, el coste de las baterías, aún en la actualidad es elevado, aunque se espera una gran disminución durante los próximos años. Junto con ello, uno de los principales problemas actuales es el envejecimiento que experimentan las baterías, y disminuye su vida útil, aumentando aún más los costes asociados a su instalación. El reciclaje, una de las posibles soluciones para alargar la vida útil de las mismas, requiere mano de obra muy especializada y es un proceso aún poco desarrollado y caro.

1.3.2.1 BATERÍAS PLOMO-ÁCIDO (PB- PBO2):

Mientras que cada celda se compone de plomo, el electrolito está formado por ácido sulfúrico, que actúa como principal material de relleno entre las celdas y además presenta la capacidad de permeabilizar los poros formados en el plomo. Actualmente se emplean principalmente como complemento en sistemas de energía solar fotovoltaica, aunque también se encuentran en el sector automovilístico o en la industria.

El uso de estos sistemas de almacenamiento tiene como ventajas su bajo coste y toda la versatilidad de tamaños disponible, debido a su fácil fabricación. La tasa de autodescarga de estas baterías es muy baja, llegando como máximo a alcanzar un 5%, por lo que, son sistemas eficientes que aportan altos picos de corriente durante su descarga.

En contraposición, su vida útil es corta, resistiendo aproximadamente 500-600 ciclos de carga y descarga. Dichos ciclos se llevarán a cabo durante largos periodos de tiempo, puesto que no resisten descargas profundas o cargas muy rápidas. Su peso es muy elevado y son muy contaminantes, debido a que están formadas por plomo.

Tienen lugar en ellas, dos procesos significativos:

• Sulfatación: entre las reacciones que suceden durante la descarga de la batería, tiene lugar la formación de sulfato de plomo. Este compuesto aumentará su tamaño si la batería permanece descargada mucho tiempo, o si el proceso de carga o descarga no se ha completado totalmente. Al aumentar sus dimensiones, no todo el compuesto



podrá participar de nuevo en el proceso de carga de la batería y, por lo tanto, la energía almacenada en su interior será menor.

• Muerte súbita o desconexión interna de la batería: durante el proceso de carga, se produce en paralelo un proceso de gasificación, por el cual se escapan gases con exceso de oxígeno del electrolito. Por una parte, este oxígeno, al reaccionar con el plomo, puede provocar su oxidación e incluso su ruptura. Por otro lado, contiene ácido sulfúrico que resulta corrosivo para las tuberías por las que circula.

1.3.2.2 BATERÍAS NÍQUEL-CADMIO (NI-CD):

Dichas baterías están compuestas por un electrodo positivo de hidróxido de níquel, un electrodo negativo de metal cadmio y un electrolito, formado en este caso por hidróxido de potasio. Su principal uso es el sector industrial, aunque también se emplean frecuentemente en dispositivos y equipos electrónicos como móviles y ordenadores.

Entre sus principales ventajas cabe señalar, su bajo efecto de memoria, su alta resistencia tanto a temperaturas extremas, como a descargas profundas y su disminución de peso y contaminación, en comparación con las baterías de plomo.

Sin embargo, los costes son más elevados por las dificultades que conlleva su proceso de fabricación. Además, el cadmio empleado es muy tóxico y por lo tanto debe prestarse especial cuidado en su reciclado, para poderlo reutilizar posteriormente en otras baterías.

En estas baterías, se pueden reseñar dos procesos:

• La energía que suministran estas baterías no va disminuyendo de forma progresiva a medida que se acerca a su fin, proceso que ocurre en otras baterías. La energía se corta repentinamente y sin previo aviso.

• La tasa de autodescarga al inicio de su uso es muy elevada, llegando a alcanzar valores del 15% al mes. Con el tiempo disminuye, permitiendo almacenar en su interior grandes cantidades de energía.

1.3.2.3 BATERÍAS NÍQUEL-HIDRURO METÁLICO

El cátodo sigue estando formado por óxido de níquel y el electrolito por hidróxido de potasio, pero, en su lugar, ahora el ánodo está compuesto por hidruro de metal. Se usa principalmente en dispositivos electrónicos y en vehículos híbridos o de propulsión eléctrica.

Son capaces de almacenar y descargar el doble de energía que las baterías anteriores, porque el hidruro de metal tiene mayor densidad de energía que el cadmio, pero en contraposición, resultan más caras. Su vida útil es muy larga, resistiendo muchos ciclos de carga y descarga completos.

PLANTEAMIENTO


1.3.2.4 BATERÍAS ION-LITIO

Son las baterías que se van a emplear para la resolución de este trabajo.

El material que constituye el ánodo, actualmente, en una celda de ion-litio es grafito, mientras que el material del cátodo puede ser óxido de litio, fosfato de litio cobalto u óxido de litio manganeso, entre otros. El ánodo y el cátodo se encuentran separados por medio de una membrana de polímero microporos, que impide el paso de electrones, pero posibilita el intercambio de iones de litio (Vélez Santa, 2015).

La diversidad de elementos que componen las baterías de ion litio, se clasifican en la Figura 1-6.

Figura 1-6: Materiales para baterías ion-litio (Vélez Santa, 2015)

Inicialmente, el ánodo estaba formado por litio metal, pero los problemas derivados de la formación dendrítica que se producía durante la carga supusieron un gran impedimento en la comercialización de este tipo de baterías. Aparecía carbono en forma de fibras de litio muerto o dendritas, en torno al ánodo. Esto podía ocasionar cortocircuitos en la batería y sobrecalentamientos de esta.

Se comenzó así a utilizar grafito, material que no presentaba el problema de la formación dendrítica. El grafito está formado por láminas ordenadas de anillos bencénicos, entre las cuales se insertan los iones de litio.



En cuanto al cátodo, los materiales más usados son LiCoO2 y LiFePO4 debido a sus elevados ciclos de vida (Calvo, 2018). El cobalto empleado en el LiCoO2 es tóxico y muy costoso, por lo que se buscó su remplazo por níquel. Por su parte la oliviana, LiFePO4, resulta un material muy atractivo por su menor coste y toxicidad. A pesar de que presenta un largo periodo de vida y soporta un gran intervalo de temperaturas, presenta una baja conductividad tanto iónica como electrónica. Recientes descubrimientos han desarrollado dos estrategias para solventar este problema: dopar el material con iones para minimizar su alta resistividad y emplear recubrimientos de carbón, que tiene mayor conductividad de electrones.

La elección del material electrolítico va a ser determinante (Vélez Santa, 2015). Este material impondrá la energía que puede aportar y recibir el dispositivo, el tiempo necesario para su estabilización y la seguridad de la batería. Para decidir qué material emplear, se deberá tener en cuenta tanto la conductividad iónica como la conductividad electrónica, la estabilidad química en diversos rangos de temperatura y la seguridad del elemento químico empleado.

El electrolito es un determinante de la seguridad de la batería, porque forma una capa entorno a los electrodos que resulta permeable a los iones de litio, pero impide el paso de los electrones y evita la formación de dendritas.

El electrolito más común se encuentra en estado líquido no acuoso. Su elevada conductividad es una de sus principales características.

A pesar de su menor movilidad, los electrolitos solventes sólidos presentan numerosas ventajas con respecto a sus análogos en estado líquido. Tienen gran resistencia y aguantan un amplio intervalo de temperaturas, evitando corrosiones o fugas del material electrolítico. Además, presentan buenas propiedades durante el periodo de carga y descarga de la batería, porque no se producen reacciones secundarias y únicamente se limitan al transporte de iones. Para mitigar su falta de movilidad, se aumenta la superficie de contacto entre electrodo y electrolito, y la eficiencia del proceso de transferencia será mayor. Esto será posible mediante el uso de materiales laminares delgados.

Figura 1-7: Uso de materiales laminares en baterías de ion-litio (Vélez Santa, 2015)

PLANTEAMIENTO


Con respecto a su funcionamiento, durante el proceso de carga, ambos electrodos se conectan a una fuente exterior que aporta energía. Una corriente de electrones se desplaza desde el electrodo positivo o cátodo hasta el electrodo negativo o ánodo. Los iones de litio siguen esta misma dirección, y en este caso son transportados por medio del material electrolítico. Tiene lugar un proceso de inserción, que conserva la estructura inicial de ambos electrodos, en el que es necesario que existan huecos disponibles y accesibles en la especie huésped. Así, los iones de litio presentarán una elevada capacidad de penetración en materiales como el grafito u otros óxidos metálicos.

Cuando una resistencia externa demanda corriente eléctrica, comienza el proceso de descarga. Los electrones son transportados del ánodo al cátodo, al igual que los iones de litio, por medio del electrolito, ocasionando así la reducción del cátodo.

“Hemos visto que el proceso es más bien como el de las palomitas de maíz. Una partícula se descarga por completo, después la siguiente, y así una a una. Solo hay dos fases, en las que la partícula tiene litio o no lo tiene. El paso limitante es la iniciación de ese movimiento de litio, el estallido de la primera palomita y no el tamaño de las partículas”. Es así como describen el proceso Farid El Gabaly, del Laboratorio Nacional Sandia, y su compañero William Chueh, de la Universidad de Stanford, ambos en EE. UU (González, 2013)

Ambos procesos se recogen en las siguientes reacciones:

• La reacción en el ánodo de grafito: Li+ + e- + C6 ↔ LiC6

• La reacción en el cátodo: LiCoO2 ↔ 0.5Li + 0.5e- + Li0.5CoO2

Como en el electrolito, los iones de litio se desplazan continuamente entre el ánodo y el

cátodo, estas baterías también son denominadas “rocking chair battery” por este movimiento oscilatorio de iones.

Figura 1-8: Funcionamiento baterías ion-litio (Zhengyang Weng, 2013)



El gran interés que reside en estas baterías se debe, a que en comparación con todas las anteriores, su capacidad de almacenamiento de energía puede llegar a ser hasta cinco veces superior. Su tasa de autoescarga es muy baja, con valores inferiores al 10%, no poseen efecto de memoria y aguantan tanto procesos de carga y descarga rápidos, como amplios intervalos de temperaturas (- 20ºC hasta 60ºC) durante su funcionamiento. Su vida útil también es muy alta, llegando a soportar en torno a 4000 ciclos de carga y descarga completa, y más de 20000 ciclos si las descargas no alcanzan toda su capacidad nominal.

Figura 1-9: Densidad de energía bacterias ion litio (Calvo, 2018)

Sin embargo, el coste de estas baterías por unidad de energía nominal es muy elevado. Ha decaído en las últimas décadas y se espera que siga disminuyendo su precio, de manera que en el futuro resulten mucho más accesibles.

Otro de los principales inconvenientes es el gran envejecimiento que experimentan si se someten a altas temperaturas, lo cual suele tener lugar en descargas muy rápidas. Disponen por ello, de circuitos de protección para evitar la sobrecarga y el escape término y sistemas de seguridad críticos que limitan tanto la energía máxima alcanzada durante el proceso de carga, como la energía mínima tras el proceso de descarga.

PLANTEAMIENTO


1.4 APLICACIONES ACTUALES DE ALMACENAMIENTO ENERGÉTICO CON BATERÍAS ION LITIO:

El uso de baterías como dispositivos de almacenamiento está a la orden del día. Su utilización es complementaria con la producción eléctrica, con origen, tanto en combustibles fósiles, como en fuentes renovables. Adecuar la demanda ciudadana a la disponibilidad energética, es un reto que cada país busca resolver de la manera más eficiente y fiable posible. Y no sólo a nivel nacional, la extensión de este problema llega a sectores municipales, servicios públicos, industrias e incluso hogares. Por ello, las baterías, y en especial las baterías de ion litio, debido a su gran capacidad de almacenamiento, desempeñan actualmente un papel crucial para adecuar la demanda y la oferta y evitar así, una producción eléctrica desmesurada o, por el contrario, falta de electricidad cuando ésta sea requerida.

Es por ello que, en 2015, el almacenamiento de energía mundial alcanzo 124.4 MW, o un 23% del total de energía generada durante dicho año. Debido al amplio desarrollo de esta tecnología y las múltiples investigaciones vinculadas a la búsqueda de baterías y materiales con características aún más eficientes, se espera que, en 2020, la capacidad de almacenamiento mundial aumente en 9000 MW más.

Países como Estados Unidos, Canadá, Alemania, Italia, Australia o Corea del Sur son, en la actualidad, los mayores inversores en tecnologías de almacenamiento, esperándose importantes crecimientos en esta tecnología para el año 2025 (Sánchez, 2016)

Figura 1-10: Potencia anual instalada en dispositivos de almacenamiento (Sánchez, 2016)

En España, actualmente existen multitud de proyectos, en los que el almacenamiento de energía por medio de baterías de ion litio está involucrado. A continuación, se presentan algunos de los más destacados por sus dimensiones, en el panorama actual.

REE, junto con la colaboración de la empresa NEC Energy Solutions y la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), puso en funcionamiento, desde 2014, el proyecto Almacena (Proyectos de I+D+i, s.f). Situado en Carmona, Sevilla, la



estación de almacenamiento cuenta con 9856 celdas de ion-litio, además de convertidores y sistemas de comunicación y control, con una capacidad total de 400/220 kV. Su principal objetivo es lograr una gestión eficiente de la demanda eléctrica del país y evaluar la instalación de estos dispositivos de almacenamiento por toda la geografía española.

Figura 1-11: Proyecto Almacena, Sevilla (Proyectos de I+D+i, s.f)

El uso de estos dispositivos de almacenamiento en centrales de generación de energía eléctrica es cada vez más frecuente. Así, por ejemplo, Endesa llevó a cabo en 2018, la instalación de baterías de ion litio en la central térmica de As Pontes, A Coruña. Dicha empresa, cuenta con la instalación de mayores medidas europeas de almacenamiento de energía eléctrica en la central térmica de Carboneras, Almería (Endesa construye la mayor planta de almacenamiento en una central térmica de toda Europa, 2018). Está formada por un conjunto de baterías ion-litio, capaz de almacenar un total de 10 MWh, en esta central, cuya capacidad alcanza los 20 MW.

Por otro lado, en 2013, la empresa Acciona, junto con la financiación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), instaló en Barásoain, municipio de Navarra, la primera planta española de almacenamiento por medio de baterías, que complementaba a la producción de un parque de energía eólica (Raso, 2017). Las baterías se encuentran conectadas a uno de los aerogeneradores operativos del parque, de 3 MW de potencia. La capacidad de estos dispositivos permite dotar a la red, como máximo, de 1 MW de potencia durante 20 minutos.

DESCRIPCIÓN DE LA METOLOGÍA EMPLEADA


2 DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA EMPLEADA

Con el objetivo final de analizar la viabilidad de instalar baterías e inversores en una industria, se ha desarrollado una metodología que estudia los resultados tanto técnicos como económicos, implicados en la instalación de estos dispositivos de almacenamiento.

En la Figura 2-1 se representa un diagrama de la herramienta desarrollada. Tiene dos objetivos principales: analizar cómo evoluciona la demanda de energía y potencia en la industria tras añadir dispositivos de almacenamiento y estudiar la viabilidad económica. Para ello, se realizará una comparación entre los costes de la inversión inicial y el ahorro estimado con la reducción del pico de potencia contratada. En color gris se indican las variables, mientras que, en color verde, aparecen representados los procesos.

Figura 2-1: Diagrama de la herramienta desarrollada.

Cada proceso desempeña una serie de tareas diferenciadas:

• El módulo de evaluación técnica calcula la nueva potencia pico contratada tras instalar dispositivos de almacenamiento y el perfil actualizado de potencia suministrada por la red. Para ello necesita el término de potencia consumida por la industria analizada y los parámetros operativos de la batería ion-litio que se va a instalar, junto con el inversor.

• El módulo de evaluación económica calcula los costes de inversión, el ahorro, el periodo de retorno y el ROI. Para ello necesita los resultados del módulo anterior, así como el perfil de potencia consumida en el caso base sin baterías, los parámetros operativos de la batería y los parámetros económicos, tanto de la factura eléctrica como los precios de adquisición de baterías e inversores.



2.1 MÓDULO DE EVALUACIÓN TÉCNICA

En primer lugar, el módulo de evaluación técnica permite determinar cuál será la nueva potencia pico contratada al incluir baterías e inversores, con una determinada energía y potencia nominal, actualizada en cada escenario. Se recoge también en este módulo el nuevo perfil de potencia consumida de la red. En la Figura 2-2 se representa un esquema del procedimiento seguido para poder cuantificar estos parámetros.

Figura 2-2: Esquema del módulo de evaluación técnica.

El funcionamiento que sigue es:

1. Se establece una potencia objetivo.

2. Con esta variable preestablecida comienza la ejecución del módulo de simulación anual. Con él, se calculan los flujos de potencia y energía entre los distintos elementos de la Figura 2-3 que constituyen el nuevo sistema de distribución de electricidad: red, batería, inversor y la propia industria demandante. Como resultados se obtienen el perfil de potencia suministrada por la red y la nueva potencia contratada. Este módulo se explica más detalladamente en la sección 2.3.

3. Finalmente, se comprueba si se ha alcanzado el objetivo propuesto al comienzo del módulo. Sí la potencia contratada calculada coincide con la potencia objetivo, la simulación se da por terminada. Sin embargo, cuando la potencia contratada resultante es mayor que la potencia objetivo, el proceso vuelve a comenzar, estableciendo previamente una nueva potencia objetivo.



2.2 MÓDULO DE EVALUACIÓN ECONÓMICA

El módulo de evaluación económica determina los costes de inversión, el ahorro anual, el periodo de retorno y el porcentaje del ROI en función de los resultados obtenidos en el módulo previo de evaluación técnica y de los parámetros económicos.

2.2.1 COSTE DE INVERSIÓN

El coste de la batería será el resultado de multiplicar el coste de la batería por unidad de energía [€/kWh] por la energía nominal de batería instalada [kWh]. El mismo procedimiento se sigue para cuantificar el precio del inversor, estimando su coste como el producto del precio por unidad de potencia [€/kW] por la potencia nominal del inversor instalado [kW].

La inversión inicial que debe realizar la industria, por lo tanto, será la suma de dicho coste asociado a la batería y del coste asociado al inversor.

𝐶𝐼 = 𝑐𝑏𝑎𝑡 · 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛 + 𝑐𝑖𝑛𝑣 · 𝑃𝑖𝑛𝑣

2.2.2 AHORRO

El ahorro ocasionado 𝑆 por la reducción del pico de potencia contratado es el resultado de restar al coste total de la factura eléctrica del sistema sin baterías, el coste del nuevo sistema que incluye dispositivos de almacenamiento.

𝑆 = 𝐶𝑇 𝑠𝑖𝑛 𝑏𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑠 − 𝐶𝑇 𝑐𝑜𝑛 𝑏𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑠

El coste total, tanto para el caso sin baterías como con baterías, se calcula mediante la ecuación:

𝐶𝑇 = 𝛼 ∙ (𝐶𝑓 + 𝐶𝑣)

Donde 𝛼 es el factor de todos los impuestos aplicados sobre la electricidad, 𝐶𝑓 representa los costes fijos de la factura eléctrica, mientras que 𝐶𝑣 son los costes variables.

Por un lado, los costes fijos 𝐶𝑓 hacen referencia al precio del término de potencia contratada. Se calculan como el producto de la potencia contratada en cada periodo por el coste del peaje de acceso de potencia en dicho periodo tarifario j [€/kW].

𝐶𝑓 = ∑ 𝑃 𝑐𝑜𝑛 · 𝑝𝑗𝑃

𝑗

Los costes variables 𝐶𝑣 están formados por la suma de un término fijo o peaje de acceso de energía 𝑝𝑖

𝐸 [€/kWh], seguido de un término variable o coste de producción de la electricidad 𝑐𝑖

𝐸 [€/kWh]. Se multiplicarán en cada intervalo de tiempo Δt𝑖, por el total de energía consumida 𝐸𝑖 [kWh].



𝐶𝑣 = ∑ 𝐸𝑖 · ( 𝑝𝑖𝐸 + 𝑐𝑖

𝐸

𝑖

)

2.2.3 PERIODO DE RETORNO Y ROI

El periodo de retorno de la inversión realizada 𝑃𝑅, expresado en años, será el resultado de dividir la inversión inicial 𝐶𝐼 entre el ahorro obtenido 𝑆, que se considera igual para cada año de aplicación de estos sistemas de almacenamiento.

𝑃𝑅 = 𝐶𝐼

𝑆

El ROI es un porcentaje representativo del retorno sobre la inversión. Simboliza el beneficio o perdida obtenido por cada euro invertido en la instalación de dispositivos de almacenamiento en la industria, cuya duración es igual a su tiempo de vida útil, con respecto al escenario base inicial.

Se calcula como el ahorro total obtenido a lo largo de la vida útil de las baterías antes de ser remplazadas, que como se ha dicho se toma constante cada año, 𝑆 · 𝑇𝑏𝑎𝑡, menos la inversión inicial que supone la instalación de las mismas 𝐶𝐼. Todo ello dividido entre dicha inversión inicial 𝐶𝐼.

𝑅𝑂𝐼 = (𝑆 · 𝑇𝑏𝑎𝑡) − 𝐶𝐼

𝐶𝐼



2.3 MÓDULO DE SIMULACIÓN ANUAL

En la Figura 2-3 se representa un diagrama de bloques del módulo de simulación anual. Este módulo calcula la potencia contratada y el perfil de consumo de la red. Para ello, parte de los datos obtenidos del perfil de demanda energética de la industria, de la potencia objetivo predeterminada y de los parámetros de la batería.

Se subdivide, a su vez, en otros cuatro módulos:

• Modulo demanda. • Módulo control. • Módulo batería. • Módulo red.

Figura 2-3: Esquema del módulo de simulación anual

El módulo de control se explicará en primer lugar, ya que, según él, se rige el funcionamiento de los todos los módulos restantes.

2.3.1 MÓDULO DE CONTROL

El módulo de control determina en cada instante de tiempo, qué energía se intercambia con la batería 𝐸𝑏𝑎𝑡 y qué potencia se consume de la red 𝑃𝑟𝑒𝑑, a partir de los datos recogidos en el perfil de potencia instantánea demandada 𝑃. En la Figura 2-4 se representa un diagrama del funcionamiento de este módulo.



Figura 2-4: Esquema del módulo de control

1. El módulo de control se inicia recopilando el valor de potencia demandada en cada instante 𝑃, recogido en el módulo de demanda.

2. A continuación, se compara dicha potencia demandada 𝑃 con la potencia objetivo 𝑃𝑜𝑏𝑗 para seleccionar qué módulo poner en funcionamiento: el módulo asociado al proceso de carga de la batería o el módulo de descarga de la batería.

a) Si 𝑃 < 𝑃𝑜𝑏𝑗 se ejecutará el módulo de carga. Las acciones recopiladas en esta función

serán: 1. En primer lugar, se recoge el valor de energía máxima 𝐸𝑐

𝑚𝑎𝑥 que se puede cargar la batería. Para ello, es preciso ejecutar previamente la función estado de carga incluida en el módulo batería y explicada en el apartado 2.3.3.

2. Posteriormente se determina la cantidad de energía que se va a intercambiar con la batería 𝐸𝑏𝑎𝑡. Para ello es necesario determinar el valor mínimo entre tres parámetros limitantes:

• Opción 1: La energía que se va a intercambiar es el resultado de multiplicar la

resta de la potencia demandada y la potencia objetivo por el intervalo de tiempo.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = (𝑃𝑖 − 𝑃𝑜𝑏𝑗) · 𝑡

• Opción 2: La energía que se va a intercambiar es igual al máximo permitido por la potencia nominal instalada del inversor.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = − 𝑃𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑜𝑟 · 𝑡

• Opción 3: La energía que se va a intercambiar es igual a la máxima energía admisible por la batería en el proceso de carga, cuantificada previamente.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = − 𝐸𝑐𝑚𝑎𝑥



b) Si, por el contrario, 𝑃 > 𝑃𝑜𝑏𝑗 se ejecuta la función descarga. Esta función incluye las siguientes acciones: 1. Recoge el valor de la energía máxima 𝐸𝑑

𝑚𝑎𝑥que se puede descargar de la batería. Para ello se ejecutará la función estado de carga del módulo batería, explicada en el apartado 2.3.3.

2. A continuación, se determina la cantidad de energía que se va a intercambiar con la batería 𝐸𝑏𝑎𝑡 como el mínimo valor de tres parámetros limitantes:

• Opción 1: La energía que se va a intercambiar es el resultado de multiplicar la

resta de la potencia demandada y la potencia objetivo por el intervalo de tiempo.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = (𝑃𝑖 − 𝑃𝑜𝑏𝑗) · 𝑡

• Opción 2: La energía que se va a intercambiar es igual al máximo permitido por la potencia nominal instalada del inversor.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = 𝑃𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑜𝑟 · 𝑡

• Opción 3: La energía que se va a intercambiar igual a la máxima energía que la batería puede suministrar al sistema en el proceso de descarga.

𝐸𝑏𝑎𝑡 = 𝐸𝑑𝑚𝑎𝑥

c) A continuación, se actualiza el estado de carga de la batería ejecutando la función operación, incluida dentro del módulo batería y explicada en el apartado 2.3.3.

d) Finalmente, se determina el valor de la potencia 𝑃𝑟𝑒𝑑 consumida por la red. Para ello,

se ejecutará el módulo red, explicado en el apartado 2.3.4.

2.3.2 MÓDULO DE DEMANDA

El módulo demanda realiza dos funciones:

• Adecuación de datos. Transforma los datos disponibles de potencia demandada al formato que se utiliza en la herramienta desarrollada.

• Potencia instantánea. Proporciona los valores de potencia demandada en cada instante de tiempo analizado.



2.3.3 MÓDULO BATERÍA

El módulo batería incluye todas las variables necesarias de la batería propiamente dicha y del inversor. Se recogen dentro de dos funciones:

a) La función “estado de carga” determina la máxima energía que se puede cargar o descargar de la batería, conocido su estado de carga en un instante determinado. Para ello, es necesario tener en consideración:

1. Los valores máximos y mínimos de estado de carga (SoCi) de la batería, limitados

para evitar envejecimientos rápidos. Se representan como 𝑆𝑜𝐶𝑚𝑎𝑥 y 𝑆𝑜𝐶𝑚𝑖𝑛.

2. La energía nominal, indicador de la máxima cantidad de energía que es capaz de almacenar la batería. Se representa como 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛.

3. El rendimiento asociado tanto al proceso de carga como de descarga. Será calculado como el producto del rendimiento de trabajo del inversor y de la batería. Se representan como 𝜂𝑐 y 𝜂𝑑.

La energía máxima que se puede cargar la batería, conociendo su estado de carga en un instante i, será el porcentaje del estado de carga restante hasta alcanzar el máximo permitido, traducido en energía al multiplicarlo por la energía nominal de la batería y dividido por el rendimiento asociado al proceso de carga. Se calcula mediante la siguiente ecuación:

𝐸𝑐𝑚𝑎𝑥 = −

(𝑆𝑜𝐶𝑚𝑎𝑥 − SoC𝑖 ) · 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛

𝜂𝑐

La energía máxima que puede descargar la batería, para complementar a la red y suplir la demanda eléctrica, dado un estado de carga conocido en un instante i, es el porcentaje del estado de carga disponible hasta alcanzar el mínimo establecido, traducido en energía al multiplicarlo por la energía nominal de la batería y multiplicado por el rendimiento asociado al proceso de descarga. Se calcula mediante la siguiente ecuación:

𝐸𝑑𝑚𝑎𝑥 = (SoC𝑖 − 𝑆𝑜𝐶𝑚𝑖𝑛) · 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛 · 𝜂𝑑

b) La función “operación batería” permite actualizar el nuevo estado de carga de la batería, tras haberla cargado o descargado. Para ello, se parte del estado de carga de la batería en el instante anterior.

1. Si se ha llevado a cabo un proceso de carga, el nuevo estado de carga de la batería resultará de restar al estado de carga en el instante anterior, la energía adquirida durante el proceso y traducida a porcentaje con respecto a la energía nominal de la batería. Se multiplica por el rendimiento asociado al proceso.

𝑆𝑂𝐶𝑖+1 = 𝑆𝑜𝐶𝑖 − 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑖

𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛∙ 𝜂𝑐



2. Si, por el contrario, ha tenido lugar un proceso de descarga, el estado de la batería actualizado resultará de restar al estado de carga en el instante anterior, la energía cedida durante el proceso y traducida a porcentaje con respecto al total de energía nominal de la batería. Se divide entre el rendimiento asociado al proceso.

𝑆𝑂𝐶𝑖+1 = 𝑆𝑜𝐶𝑖 − 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑖𝜂𝑑·𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑛

2.3.4 MÓDULO RED

El módulo red tiene las siguientes funciones:

• La función “potencia de red” se encarga de determina qué potencia tiene que ser suministrada por la red. A la potencia demandada se le restará la potencia aportada por la batería en cada instante i.

𝑃𝑟𝑒𝑑 = 𝑃𝑖 −𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑖

∆𝑡

• Por su parte, la función “potencia contratada” establece la nueva potencia pico a contratar una vez realizada la simulación para todo el año. Dicha potencia contratada es el máximo de los valores instantáneos de la potencia de red.

𝑃𝑐𝑜𝑛 = max(𝑃𝑟𝑒𝑑)



RECOPILACIÓN DE DATOS


3 RECOPILACIÓN DE DATOS

3.1 PERFIL DE POTENCIA CONSUMIDA

Los datos de potencia demandada corresponden al consumo realizado en 2014 por una industria de Burgos. Dicha fábrica, que se dedica al diseño, reparación y fabricación de multiplicadoras eólicas y reductores industriales, no tiene ningún sistema de generación de energía interno, y, por lo tanto, todo su consumo se lleva a cabo directamente de la red.

Dicha industria tiene una demanda eléctrica cambiante, y los bancos de trabajo, mayores consumidores de potencia en la fábrica tienen un funcionamiento imposible de adaptar a los periodos de tarifa más bajos. Utilizar dispositivos de almacenamiento en ciertos momentos para minimizar consumos en periodos punta, permitiría una reducción directa de la factura por coste de energía, disminuyendo además el término de potencia contratado.

Se dispone de datos de potencia en kW cada cuarto de hora (35040 datos), organizados por meses.

Se procede a realizar un análisis previo, para poder conocer algunos datos característicos de la muestra. Como se puede observar en la tabla presentada a continuación, la media de cada mes resulta muy variable. La potencia media demandada en febrero o marzo es muy elevada en comparación con agosto o diciembre.

Por otro lado, los valores máximos de potencia, obtenidos en febrero y marzo (2112 kW y 2012 kW) obligarán a la industria a dimensionar sus instalaciones para poder suministrar dicho valor en el instante requerido. Como se puede analizar en los gráficos, tanto anual como mensuales, las potencias se aproximan a estos valores muy inusualmente y, por lo tanto, las instalaciones casi nunca funcionarán empleando su capacidad máxima.

Media Valor máximo Valor mínimo enero 256,0457 1644 32

febrero 464,5387 2112 44

marzo 781,0054 2012 48 abril 249,1681 1460 0 mayo 261,7702 1092 0 junio 307,3944 1844 40 julio 322,0094 1600 36

agosto 115,2970 828 28 septiembre 282,5528 888 40

octubre 301,8333 892 40 noviembre 280,1736 976 40

diciembre 196,2675 1000 32 Figura 3-1: Análisis momentos potencia consumida



La Figura 3-2 representa el conjunto de potencias consumidas en intervalos de 100 kW frente al número de horas que la industria demanda dicho intervalo de potencia a lo largo del año. Como se puede observar, el intervalo entre 0 y 100 kW de potencia es el que más se repite. Por lo tanto, se concluye, tal y como se ha dicho anteriormente, que durante la mayor parte del tiempo las instalaciones se encuentran sobredimensionadas, suministrando una potencia mucho menor a su capacidad total.

Figura 3-2: Horas de potencia consumida. Año 2014.

A continuación, por medio de gráficos mensuales, se analizará particularmente el número de horas de potencia consumida. Para ello, se vuelven a tomar intervalos de potencia de 100 kW.

En agosto o diciembre, la potencia correspondiente a un intervalo entre 0 y 100 kW despunta claramente de los demás valores consumidos. En ambos meses, por lo tanto, la demanda de la industria ha sido muy baja. Por el contrario, en marzo, aunque existe también un elevado consumo de bajas potencias, muchos datos se agrupan en un intervalo entre 1000 y 1500 kW, correspondiendo por lo tanto al mes, con mayor demanda eléctrica. Febrero, julio, septiembre, octubre o noviembre, presentan, en un intervalo entre 0 y 500 kW, consumos más constantes que otros meses.

Aunque en los gráficos no se aprecia con claridad, en los meses entre agosto y noviembre, no se supera en ningún caso, una potencia consumida de 1000 kW. En los demás meses, a excepción de marzo, muy pocos datos se agrupan en intervalos superiores a dicho valor.

Finalmente, en todos los meses, se puede observar que el intervalo de potencia contratada entre 0 y 100 kW es el más frecuente. En consecuencia, el uso de dispositivos de almacenamiento permitirá a la industria disponer de unas instalaciones de distribución de electricidad de menores dimensiones, más ajustadas a la potencia demandada con mayor frecuencia.

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

50

350

650

950

1250

1550

1850

2150

Horas

kW

Potencia consumida 2014

Potencia consumida



Figura 3-3: Horas de potencia consumida. Enero 2014.

Figura 3-4: Horas de potencia consumida. Marzo 2014.

Figura 3-5: Horas de potencia consumida. Mayo 2014.

Figura 3-6: Horas de potencia consumida. Julio 2014.

Figura 3-7: Horas de potencia consumida. Febrero 2014.

Figura 3-8: Horas de potencia consumida. Abril 2014.

Figura 3-9: Horas de potencia consumida. Junio 2014.

Figura 3-10: Horas de potencia consumida. Agosto 2014.



Figura 3-11:Horas de potencia consumida. Septiembre 2014

Figura 3-12:Horas de potencia consumida. Noviembre 2014.

Figura 3-13: Horas de potencia consumida. Octubre 2014.

Figura 3-14: Horas de potencia consumida. Diciembre 2014.

Además, para corroborar que la mayor demanda de potencia coincide con los periodos de máximo coste, como se ha indicado al principio del apartado, se va a realizar un estudio horario del mes de marzo. Para ello, se eliminan los fines de semana, que no son representativos del trabajo de la industria, y se calcula la media horaria. Como se estudiará más adelante, la tarifa eléctrica asociada a la industria presenta en marzo, precios pico entre las 8 y 16 h. En este intervalo de tiempo, la fábrica demanda más potencia que durante el resto del día. Por tanto, el uso de baterías entre estas horas será idóneo para disminuir la factura eléctrica de la industria.

Figura 3-15: Polígono de frecuencias horaria, marzo

0

200

400

600

800

1000

1200

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Analisis marzo



3.2 PARÁMETROS OPERATIVOS DE LA BATERÍA

Los parámetros operativos de las baterías ion litio instaladas en la industria, que se presentan en la tabla, han sido estimados a partir de los datos aportados por el artículo “Optimal component sizing for peak shaving in battery energy storage system for industrial applications” (Martins, 2018) . En este artículo se realiza un estudio de “Peak Shaving” o reducción del pico de potencia aplicado al sector industrial, semejante a este proyecto.

Se considera que el estado de carga de la batería oscila en un intervalo entre 0.05% y 0.95%. Dichos valores no serán superados en ningún instante de la metodología de MATLAB explicada anteriormente, para evitar envejecimientos prematuros del sistema de almacenamiento, tanto por sobrecarga como por excesiva descarga de estos.

Por otra parte, los rendimientos del inversor y la batería se cuantificarán en valores de 97.5% y 95% respectivamente.

De esta manera, el rendimiento del proceso de carga y del proceso de descarga, ambos empleados en la metodología seguida en el proyecto serán el resultado de multiplicar el rendimiento de la batería y el inversor instalados.

𝜂𝑐 = 𝜂𝑖𝑛𝑣 · 𝜂𝑏𝑎𝑡

𝜂𝑑 = 𝜂𝑖𝑛𝑣 · 𝜂𝑏𝑎𝑡

Finalmente, se estima el tiempo de vida útil del inversor en 20 años, mientras que, para la batería, la vida operativa se reduce a 10 años, tal y como se indica en el artículo “Lithium-Ion Battery Storage for the Grid—A Review of Stationary Battery Storage System Design Tailored for Applications in Modern Power Grids” (Hesse, 2017). Esto se debe al envejecimiento que experimentan, ocasionado, por un lado, por el propio paso del tiempo, y por otro, por los procesos de carga y descarga a los que están sometidas las baterías.

Figura 3-16: Parámetros de los dispositivos empleados (Martins, 2018); (Hesse, 2017).

Variable Unidad Valor

% 97,5

% 95

años 20

años 10

% 0,05

% 0,95



3.3 PARÁMETROS ECONÓMICOS

A continuación, se presentan todos los parámetros que entran en juego en el análisis económico asociado a este trabajo.

3.3.1 FACTURA DE LA LUZ

El coste total de la factura eléctrica, sobre el cual previamente se aplica la tasa de impuestos correspondiente a la electricidad y el IVA, es la suma del coste fijo y el coste variable de la potencia y energía consumida.

En ambos términos, el precio de los peajes de acceso de potencia y energía está determinado siguiendo los costes de la tarifa 6.1A (hasta el 31 de diciembre de 2014 se consideraba como una tarifa complementaria a la tarifa 3.1A). Dicha tarifa presenta una división horaria en 6 periodos distintos, siempre y cuando, en al menos uno de ellos, la potencia contratada sea superior a 450 kW y la tensión de la instalación se encuentre entre 1 kV y 30 kV.

Los precios aparecen publicados anualmente en el Boletín Oficial del Estado [4]. Para el año 2014 y dentro de la tarifa empleada en industria, el coste del peaje en cada periodo j, tanto para la potencia como para la energía, es el siguiente:

Figura 3-17 peajes de acceso de energía y potencia (BOE, 2014)

La distribución de dichos periodos varia tanto en cada franja horaria como en cada mes, además de diferenciar fines de semana y días festivos. En 2014, se ajusta a la tabla representada a continuación:

Periodo

1 39,139427 0,026674

2 19,586654 0,019921

3 14,334178 0,010615

4 14,334178 0,005283

5 14,334178 0,003411

6 6,540177 0,002137



Figura 3-18: Distribución de periodos mensual, tarifa 6.1A (Agencia Estatal, 2014)

Por otra parte, dentro del coste variable, el precio asociado a la producción de energía aparece publicado en la página de Red Eléctrica Española (Red electrica de España. Sistema de Información del operador del sistema., s.f.). Varía cada hora, sin seguir un criterio constante, debido a la gran variedad de factores que influyen en su cálculo. Como consecuencia de la gran cantidad de datos que involucra, no se presenta aquí su valor horario, pero si su media mensual en 2014.

Figura 3-19: coste producción energía (Red electrica de España. Sistema de Información del operador del

sistema., s.f.)

Horas Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio 1-15 Junio 15-30 Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre DiciembreFines de semana

0--1 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 61--2 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 62--3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 63--4 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 64--5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 65--6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 66--7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 67--8 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 68--9 2 2 4 5 5 4 2 2 6 4 5 4 2 6

9--10 2 2 4 5 5 3 2 2 6 3 5 4 2 610--11 1 1 4 5 5 3 2 2 6 3 5 4 1 611--12 1 1 4 5 5 3 1 1 6 3 5 4 1 612--13 1 1 4 5 5 3 1 1 6 3 5 4 1 613--14 2 2 4 5 5 3 1 1 6 3 5 4 2 614--15 2 2 4 5 5 3 1 1 6 3 5 4 2 615--16 2 2 4 5 5 4 1 1 6 4 5 4 2 616--17 2 2 3 5 5 4 1 1 6 4 5 3 2 617--18 2 2 3 5 5 4 1 1 6 4 5 3 2 618--19 1 1 3 5 5 4 1 1 6 4 5 3 1 619--20 1 1 3 5 5 4 2 2 6 4 5 3 1 620--21 1 1 3 5 5 4 2 2 6 4 5 3 1 621--22 2 2 3 5 5 4 2 2 6 4 5 3 2 622--23 2 2 4 5 5 4 2 2 6 4 5 4 2 623--24 2 2 4 5 5 4 2 2 6 4 5 4 2 6

0,048

0,031

0,039

0,040

0,052

0,060

0,058

0,059

0,0690,067

0,058

0,060

0,0000,0100,0200,0300,0400,0500,0600,0700,080

ener

o

febr

ero

mar

zo

abril

may

o

juni

o

julio

agos

to

sept

iem

bre

octu

bre

novi

embr

e

dici

embr

e

€/kW

h

Media costes variables mensuales,

Costes variables, producción de energía

𝑐𝑗𝐸



A la suma de estos dos costes, fijo y variable, se le aplica, tal y como indica la agencia tributaria (Impuesto especial sobre la electricidad., 2015), el impuesto especial sobre la electricidad. Por lo tanto, se multiplica la suma por 1.05113 y por un tipo impositivo del 4.864%.

A esta cantidad, se le sumaria el coste de alquiler de los equipos de medida, como contadores. Se considera que son propiedad de la industria, y, por lo tanto, no se van a tener en cuenta.

Finalmente, se añade un IVA del 21%.

Por lo tanto, el factor 𝛼 de impuestos, introducido en la explicación del módulo de evaluación económica, tendrá un valor de:

𝛼 = (1 + 0.05113) · (1 + 0.04864) · (1 + 0.21) = 1.3337

3.3.2 COSTE DE INVERSIÓN

Para analizar la inversión inicial que supone adquirir el inversor y la batería, es necesario tener en cuenta el coste especifico por unidad de potencia y energía nominal de cada uno de ellos. Ambos valores han sido estimados, a partir de los datos obtenidos en el artículo “The reuse of electrified vehicle batteries as a means of integrating renewable energy into the European electricity grid: A policy and market analysis” (Gur, K., Chatzikyriakou, D., Baschet, C., & Salomo, 2018) , en el caso de la batería y en el artículo “The economic viability of battery storage for residential solar photovoltaic systems - A review and a simulation model.” (Hoppmann, J., Volland, J., Schmidt, T. S., & Hoffm, 2014), en el caso del inversor. Ambos son estudios centrados en la instalación de dispositivos de almacenamiento como complemento a sistemas de producción de energía renovable.

El coste especifico de la batería, es más elevado en comparación con el coste que supondría usar baterías de otros elementos químicos, por ser las baterías de ion litio más caras, pero a su vez de mayor vida útil.

Inversión inicial

Unidad Valor Coste

específico inversor

[€/kW] 150

Coste específico

batería [€/kWh] 500

Figura 3-20: Coste específico inversor y batería (Gur, K., Chatzikyriakou, D., Baschet, C., & Salomo, 2018); (Hoppmann, J., Volland, J., Schmidt, T. S., & Hoffm, 2014)

De esta manera, se disponen de todos los parámetros necesarios para analizar el coste de la electricidad previo, y tras instalar baterías en la industria, con la correspondiente



inversión inicial que requiere la compra de dispositivos de almacenamiento y la reducción del término de potencia contratada y su coste fijo y variable asociado.



RESULTADOS


4 RESULTADOS

4.1 ESCENARIOS ESTUDIADOS

Para analizar el programa de módulos explicado anteriormente, se han propuesto cuarenta y cinco escenarios, dentro de los cuales varía tanto la potencia del inversor, como la energía de la batería.

Se comienza instalando baterías e inversores de potencia y energía nominal muy pequeña, que se irán incrementado de forma progresiva. A partir del cuarto escenario, para un mismo tamaño de inversor, se analizan diferentes energías nominales de batería, hasta llegar a la máxima reducción del pico de potencia contratada. Se trata de la resta entre el pico de potencia inicial menos el tamaño de inversor instalado. Cuando se llega a esta reducción, se comienza a estudiar escenarios correspondientes a potencias nominales de inversor superiores, hasta llegar a los 500 kW.

En la Figura 4-1, cada escenario analizado presenta una nomenclatura estipulada, formada por la potencia del inversor, seguida de la energía nominal de la batería instalada. A partir de ahora, se hará referencia a cada caso, empleando dicha nomenclatura.

Escenario P [KW] E [KWh]

Base


150.150 150 150


200.200 200 200


250.250 250 250


100.100 100 100




300.300 300 300

300.350 300 350

300.400 300 400


350.350 350 350

350.400 350 400

350.450 350 450

350.500 350 500

350.550 350 550


400.400 400 400

400.450 400 450

400.500 400 500

400.550 400 550

400.600 400 600

400.650 400 650

400.700 400 700

400.750 400 750

RESULTADOS



450.450 450 450

450.500 450 500

450.550 450 550

450.600 450 600

450.650 450 650

450.700 450 700

450.750 450 750

450.800 450 800

450.850 450 850

450.900 450 900

450.950 450 950


500.500 500 500

500.550 500 550

500.600 500 600

500.650 500 650

500.700 500 700

500.750 500 750

500.800 500 800

500.850 500 850

500.900 500 900

500.950 500 950

500.1000 500 1000

500.1050 500 1050

500.1100 500 1100

500.1150 500 1150 Figura 4-1: Escenarios propuesto



4.2 RESULTADOS TÉCNICOS

Los resultados técnicos incluyen el estudio de la reducción del pico de potencia ocasionada en cada uno de los escenarios propuestos, y, por lo tanto, el consiguiente ajuste dimensional de los sistemas de distribución y transporte de electricidad instalados en la industria.

Tanto la tabla como el gráfico de barras, presentados a continuación, representan la reducción de la potencia contratada para suplir la demanda eléctrica, en cada escenario. En términos generales, según va aumentando la capacidad de los inversores y baterías instalados, esta reducción irá aumentando, porque la cantidad de potencia que son capaces de descargar a la industria es cada vez mayor. Así en el caso base, la potencia pico del sistema alcanzaba 2112 kW. En el caso final 500.1150, resultante de instalar un inversor de 500 kW de potencia nominal y una batería de 1150 kWh de energía nominal, la potencia que es necesaria contratar se ha reducido hasta 1612 kW, con su correspondiente ahorro en la factura eléctrica, tal y como se analizará en el siguiente apartado.

En amarillo, se indica en la Figura 4-2, el escenario para el cuál se ha alcanzado la máxima reducción de potencia contratada posible, para cada potencia nominal de inversor y las diferentes energías nominales de batería, estudiadas dentro de la misma.

Escenario Potencia contratada

Base 2112,0000


100.100 2012,0000


150.150 1962,0000


200.200 1912,0000


250.250 1862,0000

RESULTADOS



300.300 1848,4212

300.350 1830,1200

300.400 1812,0000


350.350 1833,5443

350.400 1815,3904

350.450 1797,4162

350.500 1779,6200

350.550 1762,0000


400.400 1817,3225

400.450 1799,3292

400.500 1781,5141

400.550 1763,8753

400.600 1746,4112

400.650 1746,4112

400.700 1729,1200

400.750 1712,0000




450.450 1799,7078

450.500 1781,8890

450.550 1764,2465

450.600 1746,7787

450.650 1746,7787

450.700 1729,4839

450.750 1712,3603

450.800 1695,4062

450.850 1678,6200

450.900 1678,6200

450.950 1662,0000


500.500 1780,6509

500.550 1763,0207

500.600 1745,5650

500.650 1745,5650

500.700 1728,2822

500.750 1711,1705

500.800 1694,2282

500.850 1677,4537

500.900 1677,4537

500.950 1660,8452

500.1000 1644,4012

500.1050 1628,1200

500.1100 1628,1200

500.1150 1612,0000 Figura 4-2: Evolución del término de potencia contratada

RESULTADOS


Figura 4-3: Evolución del término de potencia contratada

2112 1812 1762 1712 1662 1612

0

500

1000

1500

2000

2500Ba

se10

0.10

015

0.15

020

0.20

025

0.25

030

0.30

030

0.35

030

0.40

035

0.35

035

0.40

035

0.45

035

0.50

035

0.55

040

0.40

040

0.45

040

0.50

040

0.55

040

0.60

040

0.65

040

0.70

040

0.75

045

0.45

045

0.50

045

0.55

045

0.60

045

0.65

045

0.70

045

0.75

045

0.80

045

0.85

045

0.90

045

0.95

050

0.50

050

0.55

050

0.60

050

0.65

050

0.70

050

0.75

050

0.80

050

0.85

050

0.90

050

0.95

050

0.10

0050

0.10

5050

0.11

0050

0.11

50

KW

Potencia contratada

Potencia contratada



En la Figura 4-4 y la Figura 4-5 se representa cómo disminuye el término de potencia contratada en el mes de marzo para el escenario 500.1150, en el cual dicha reducción es máxima. En ambas, la potencia contratada se representa por medio de líneas horizontales. La horizontal naranja indica la máxima potencia contratada en marzo, en el escenario inicial, sin ningún dispositivo de almacenamiento. La horizontal amarilla representa la nueva potencia contratada, tras instalar baterías e inversores, y como se puede apreciar en la segunda gráfica no será superada en ningún momento por la potencia de red contratada y representada en color azul.

Figura 4-4: Potencia de red en marzo, sin baterías

Figura 4-5: Potencia de red en marzo, con batería

0

500

1000

1500

2000

2500

1 84 167

250

333

416

499

582

665

748

831

914

997

1080

1163

1246

1329

1412

1495

1578

1661

1744

1827

1910

1993

2076

2159

2242

2325

2408

2491

2574

2657

2740

2823

2906

kW

Marzo 2014, sin baterías

Potencia mes marzo Potencia contratada escenario sin bateriaPotencia contratada escenario 500.1150

0

500

1000

1500

2000

2500

1 84 167

250

333

416

499

582

665

748

831

914

997

1080

1163

1246

1329

1412

1495

1578

1661

1744

1827

1910

1993

2076

2159

2242

2325

2408

2491

2574

2657

2740

2823

2906

kW

Marzo 2014, con baterías

Potencia mes marzo Potencia contratada escenario sin bateriaPotencia contratada escenario 500.1150

RESULTADOS


En todos los escenarios estudiados, se busca alcanzar la máxima reducción de potencia contratada, como ya se ha indicado. Anteriormente, en la explicación del software empleado, se presenta la potencia nominal del inversor como uno de los posibles cuellos de botella del sistema inversor-batería, que va a limitar la energía de descarga para abastecer la demanda energética y la energía de carga proporcionada por la red. Por tanto, para una misma potencia nominal del inversor, se prueban diferentes energías nominales de la batería instalada, hasta alcanzar una reducción equivalente a la resta de la potencia contratada en el caso base, menos la potencia nominal del inversor.

En los cuatro primeros escenarios, esta resta se alcanza instalando baterías, cuya energía nominal es igual a la potencia nominal del inversor adquirido.

El tiempo empleado por la batería para cargarse a través de la red, hasta alcanzar su capacidad nominal o el tiempo durante el cual puede aportar energía a la instalación (Load), estará determinado por la relación entre la energía nominal de la batería por unidad de tiempo y la potencia nominal que permite convertir el inversor, en dicho periodo de tiempo.

𝑡 =𝐸𝑏𝑎𝑡

𝑃𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑜𝑟

Por tanto, para una potencia de inversor instalada hasta 250 kW, el tiempo necesario para almacenar energía en la batería hasta alcanzar su estado de carga máximo, será de una hora. El tiempo correspondiente al proceso de descarga, durante el cual podrá suministrar energía al sistema, será el mismo.

En los sucesivos escenarios estudiados, la máxima reducción del nuevo pico de potencia contratado, no se alcanza instalando baterías cuya energía nominal sea igual a la potencia nominal del inversor. Así, será necesario estudiar varios supuestos, aumentando la capacidad nominal de la batería instalada, hasta llegar a dicha reducción máxima del pico de potencia contratado. En todos ellos, por lo tanto, el tiempo empleado en el proceso de carga y descarga entre la batería y la industria o la red eléctrica será superior a una hora.

.

P [KW] E [KWh] (reducción

máxima del término de potencia)

Tiempo de almacenamiento

100 100 1h

150 150 1h

200 200 1h

250 250 1h

300 400 1h 20'

350 550 1h 34'

400 750 1h 52'

450 950 2h 06'

500 1150 2h 18' Figura 4-6: Tiempo de almacenamiento batería-inversor



Comparando los resultados de reducción de potencia contratada en los diferentes escenarios, es posible concluir, además, que la instalación de mayores potencias nominales de inversor resulta ineficiente en algunos casos. En dichos escenarios, dada una energía de batería contratada, el inversor está sobredimensionado y, por lo tanto, no reporta los beneficios esperados al instalar un inversor de capacidad mayor.

Por ejemplo, para una energía nominal de batería de 550 kWh, la reducción de potencia contratada instalando un inversor de 350 kW alcanza los 1762 kW, mientras que, colocando un inversor de 400 kW, la reducción se estima en 1763.87 kW y disponiendo de un inversor con 450 kW, la reducción de potencia no supera los 1764.25 kW. Por lo tanto, comprar un inversor de potencia nominal 450 kW reporta perdidas, en comparación con la adquisición de un inversor de 350 kW. En este último, el pico de potencia rebajado será menor y además el coste de dicho inversor será inferior. Ambas consideraciones proporcionarán un mayor ahorro en la instalación.

Es posible extraer la misma conclusión, en los escenarios propuestos para baterías instaladas de 400 kWh, 450 kWh y 500 kWh de energía nominal. Así, en el primer caso, la potencia nominal del inversor más eficiente será de 300 kW, en el segundo caso de 350 kW y en el último, también de 350 kW.

Figura 4-7: Potencia contratada: batería 550kWh, diferentes tamaños de inversor

1760,5

1761

1761,5

1762

1762,5

1763

1763,5

1764

1764,5

350.550 400.550 450.550 500.550

kW

Potencia contratada

Potencia contratada

RESULTADOS


4.3 RESULTADOS ECONÓMICOS

A continuación, se presenta un estudio de los costes y ahorros que reporta la adquisición de sistemas de almacenamiento, para complementar a la red eléctrica que suple la demanda energética de la industria analizada. Para ello es necesario el análisis, por un lado, de la inversión asociada a la adquisición de baterías e inversores, y por otro, de la reducción del término de potencia contratada y el correspondiente ahorro en la factura eléctrica asociado a esta disminución. El ahorro o pérdidas obtenidas al final del ejercicio, resultará de la comparación de ambos términos con el coste de la electricidad en el caso base, sin dispositivos de almacenamiento.

4.3.1 COSTE INVERSIÓN

La inversión inicial que implica adquirir estos dispositivos de almacenamiento es el resultado de sumar el coste de la batería y del inversor. Esta inversión de capital en un activo fijo que va a reportar beneficios futuros a la industria y que tiene una vida útil superior al año que se está estudiando, recibe el nombre de CAPEX.

En las tablas presentadas a continuación, se indica el coste de inversión asociado a los dispositivos instalados en cada escenario, la reducción de potencia alcanzada en cada uno de ellos, y el porcentaje en el precio de la inversión, correspondiente a la adquisición tanto del inversor como de la batería.

Escenario Coste inversión Reducción potencia Porcentaje inversor Porcentaje batería

Base


100.100 65000,0000 100,0000 23,08% 76,92%


150.150 97500,0000 150,0000 23,08% 76,92%


200.200 130000,0000 200,0000 23,08% 76,92%




250.250 162500,0000 250,0000 23,08% 76,92%


300.300 195000,0000 263,5790 23,08% 76,92%

300.350 220000,0000 281,8800 20,46% 79,55%

300.400 245000,0000 300,0000 18,37% 81,63%


350.350 227500,0000 278,4560 23,08% 76,92%

350.400 252500,0000 296,6100 20,79% 79,21%

350.450 277500,0000 314,5840 18,92% 81,08%

350.500 302500,0000 332,3800 17,36% 82,65%

350.550 327500,0000 350,0000 16,03% 83,97%

RESULTADOS



400.400 260000,0000 294,6780 23,08% 76,92%

400.450 285000,0000 312,6710 21,05% 78,95%

400.500 310000,0000 330,4860 19,36% 80,65%

400.550 335000,0000 348,1250 17,91% 82,09%

400.600 360000,0000 365,5890 16,67% 83,33%

400.650 385000,0000 365,5890 15,58% 84,42%

400.700 410000,0000 382,8800 14,63% 85,37%

400.750 435000,0000 400,0000 13,79% 86,21%


450.450 292500,0000 312,2920 23,08% 76,92%

450.500 317500,0000 330,1110 21,26% 78,74%

450.550 342500,0000 347,7540 19,71% 80,29%

450.600 367500,0000 365,2210 18,37% 81,63%

450.650 392500,0000 365,2210 17,20% 82,80%

450.700 417500,0000 382,5160 16,17% 83,83%

450.750 442500,0000 399,6400 15,25% 84,75%

450.800 467500,0000 416,5940 14,44% 85,56%

450.850 492500,0000 433,3800 13,71% 86,29%

450.900 517500,0000 433,3800 13,04% 86,96%

450.950 542500,0000 450,0000 12,44% 87,56%




500.500 325000,0000 331,3490 23,08% 76,92%

500.550 350000,0000 348,9790 21,43% 78,57%

500.600 375000,0000 366,4350 20,00% 80,00%

500.650 400000,0000 366,4350 18,75% 81,25%

500.700 425000,0000 383,7180 17,65% 82,35%

500.750 450000,0000 400,8300 16,67% 83,33%

500.800 475000,0000 417,7720 15,79% 84,21%

500.850 500000,0000 434,5460 15,00% 85,00%

500.900 525000,0000 434,5460 14,29% 85,71%

500.950 550000,0000 451,1550 13,64% 86,36%

500.1000 575000,0000 467,5990 13,04% 86,96%

500.1050 600000,0000 483,8800 12,50% 87,50%

500.1100 625000,0000 483,8800 12,00% 88,00%

500.1150 650000,0000 500,0000 11,54% 88,46% Figura 4-8: Coste inversión baterías-inversores

La inversión inicial es cada vez mayor puesto que las baterías e inversores instalados tienen en cada caso, mayores energías y potencias nominales. El porcentaje de la inversión asociado a la adquisición de inversores resulta mucho menor que el porcentaje que implica el coste de compra de baterías. En consecuencia, en los supuestos donde aumenta la potencia nominal del inversor, pero la energía de la batería es menor que en el escenario anterior, el coste de la inversión total disminuye.

A medida que aumenta dicha inversión inicial, se incrementa el valor de la potencia reducida, comparación entre la potencia pico demandada en el caso inicial y la nueva potencia contratada en cada escenario. El sistema inversor-batería tiene cada vez mayor capacidad para absorber parte de la energía demandada por la industria, de manera que, en el caso final, llegará a reducir un total de 500 kW de potencia pico.

RESULTADOS


Figura 4-9: Evolución del coste inversión baterías-inversores, reducción del pico de potencia

65.000 245.000 327.500 435.000 542.500 650.000

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

kW€Coste inversión

Coste inversión



El porcentaje asociado a la compra de baterías corresponde a un intervalo que oscila entre el 75% y el 88% del coste total de la inversión, mientras que la adquisición de inversores representa entre el 25% y el 12% restante.

Para los diferentes escenarios estudiados, a diferencia de los cuatro primeros, a medida que aumenta la energía nominal de la batería contratada, la potencia nominal del inversor se mantiene fija, hasta alcanzar la máxima reducción posible del pico de potencia. En consecuencia, el porcentaje correspondiente a la compra de baterías en la inversión inicial aumentará, mientras que el porcentaje asociado a la compra del inversor será cada vez menor.

Figura 4-10:Evolución del porcentaje de coste de la batería

Figura 4-11:Evolución del porcentaje de coste del inverso

76,92 81,63 83,97 86,21 87,56 88,46

7072747678808284868890

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

%

Porcentaje coste asociado a la batería

Porcentaje bateria

23,08 18,37 16,03 13,79 12,44 11,54

0

5

10

15

20

25

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

%

Porcentaje coste asociado al inversor

Porcentaje inversor

RESULTADOS


4.3.2 AHORRO

A continuación, se presenta el coste total, y su correspondiente segregación en el término variable y el término fijo, asociado a la factura de la luz, para cada uno de los escenarios propuestos.

El ahorro ocasionado por la reducción del pico de potencia será el resultado de comparar el coste total de la factura eléctrica del sistema estudiado inicialmente sin baterías y el coste del nuevo sistema, dotado con dispositivos de almacenamiento. Dicho ahorro, comparado con el coste total de la factura eléctrica será cada vez mayor. De esta manera, se estima un ahorro cercano al 15% con respecto al coste del escenario base, sin baterías e inversores, en el escenario 500.1150 para el cuál, la capacidad de los dispositivos de almacenamiento instalados es máxima.

Escenario Coste fijo Coste Variable Coste total Ahorro Ahorro/Coste total

Base 228663,69 173258,18 536055,63

Escenario Coste fijo Coste Variable Coste total Ahorro Ahorro/Coste

total

100.100 217836,8095 173258,8231 521616,3400 14439,2899 2,69%


total

150.150 212423,3699 173260,2385 514398,1559 21657,4740 4,04%


total

200.200 207009,9303 173263,2757 507182,1350 28873,4950 5,39%


total

250.250 201596,4907 173270,2455 499971,3590 36084,2709 6,73%




total

350.350 198515,6227 173276,2492 495870,3173 40185,3126 7,50%

350.400 196550,1215 173280,6234 493254,7017 42800,9283 7,98%

350.450 194604,0807 173285,1215 490665,2061 45390,4239 8,47%

350.500 192677,3076 173290,1121 488102,0654 47953,5645 8,95%

350.550 190769,6120 173296,4294 485566,1383 50489,4923 9,42%


total

400.400 196759,3115 173279,8265 493532,6420 42522,9880 7,93%

400.450 194811,1995 173284,2747 490940,3175 45115,3125 8,42%

400.500 192882,3758 173289,1555 488374,2953 47681,3347 8,89%

400.550 190972,6493 173397,9754 485972,3705 50083,2595 9,34%

400.600 189081,8310 173301,7724 483322,2187 52733,4113 9,84%

400.650 189081,8310 173301,7724 483322,2187 52733,4113 9,84%

400.700 187209,7336 173308,9637 480834,9358 55220,6941 10,30%

400.750 185356,1719 173316,1975 478372,4312 57683,1988 10,76%

RESULTADOS



total

450.450 194852,1943 173283,8444 490994,4196 45061,2104 8,41%

450.500 192922,9647 173288,7217 488427,8513 47627,7786 8,88%

450.550 191012,8363 173294,2407 485887,6149 50168,0151 9,36%

450.600 189121,6201 173403,4841 483510,9428 52544,6872 9,80%

450.650 189121,6201 173300,9181 483374,1473 52681,4826 9,83%

450.700 187249,1288 173308,1061 480886,3345 55169,2954 10,29%

450.750 185395,1770 173315,3433 478423,3143 57632,3156 10,75%

450.800 183559,5812 173322,4720 475984,6311 60070,9988 11,21%

450.850 181742,1596 173330,2092 473570,9991 62484,6309 11,66%

450.900 181742,1596 173330,2092 473570,9991 62484,6309 11,66%

450.950 179942,7323 173338,6644 471182,3242 64873,3058 12,10%




total

500.500 192788,9183 173288,7452 488249,1009 47806,5291 8,92%

500.550 190880,1171 173294,3489 485710,7476 50344,8824 9,39%

500.600 188990,2149 173300,7351 483198,6441 52856,9858 9,86%

500.650 188990,2149 173300,7351 483198,6441 52856,9858 9,86%

500.700 187119,0247 173307,9669 480712,6250 55343,0050 10,32%

500.750 185266,3611 173315,2249 478251,3505 57804,2795 10,78%

500.800 183432,0407 173322,3661 475814,3852 60241,2448 11,24%

500.850 181615,8819 173329,7358 473401,9471 62653,6829 11,69%

500.900 181615,8819 173329,7358 473401,9471 62653,6829 11,69%

500.950 179817,7048 173338,1141 471014,8371 65040,7928 12,13%

500.1000 178037,3315 173346,9415 468652,0716 67403,5584 12,57%

500.1050 176274,5856 173355,1267 466311,9598 69743,6701 13,01%

500.1100 176274,5856 173355,1267 466311,9598 69743,6701 13,01%

500.1150 174529,2927 173364,4591 463996,6555 72058,9745 13,44%

Figura 4-12: Coste total y ahorro en la factura eléctrica

Como se ha explicado anteriormente, para estimar el término variable de la factura eléctrica se emplea un programa creado en Matlab. Según el periodo en el que se encuentre dentro de la división correspondiente a la factura 6.1A, se asigna a cada potencia, el precio correspondiente tanto del peaje de acceso de energía, como del coste de producción de electricidad.

Se puede corroborar, por medio de una representación gráfica, que dicho coste apenas varía entre los diferentes escenarios propuestos, y en algunos casos, incluso aumenta con respecto al escenario de partida. Por lo tanto, la energía consumida total, bien sea empleada para cargar baterías o para abastecer la demanda eléctrica de la industria, apenas varía entre un caso y otro. Los pequeños aumentos que puede experimentar este término derivan de la energía solicitada durante el proceso de carga de la batería, que, sumándolo a la demanda de la industria, ocasiona un consumo energético mayor. El uso de dispositivos de almacenamiento, por lo tanto, no influye a penas en el término variable de la factura de la luz.

RESULTADOS


Por otro lado, el término fijo corresponde al producto de la máxima potencia contratada en la red, en cada periodo por el coste del peaje de acceso de potencia. Se ha considerado que esta máxima potencia contratada corresponde, en todos los periodos, con la máxima potencia demandada en 2014. Por lo tanto, la reducción del pico de potencia estimada para los diferentes escenarios será directamente proporcional a la reducción del coste fijo de la factura eléctrica.

Existen casos, en los que, a pesar de contratar una potencia nominal de inversor mayor para una misma energía nominal de batería, la reducción del término de potencia es menor, tal y como se ha explicado en el apartado de resultados técnicos. Como este coste fijo es proporcional a la potencia contratada, en estos escenarios, el coste fijo de la factura eléctrica aumenta, a pesar de disponer de inversores de tamaños superiores.

Figura 4-13:Evolución del coste variable y fijo de la factura eléctrica

El coste total de electricidad es el resultado de sumar los dos términos analizados anteriormente. Aunque el termino variable se mantenga constante en los diferentes escenarios, la reducción del término fijo implica una disminución del coste total correspondiente, que se minimizará a medida que la reducción en la potencia contratada es cada vez mayor, como se puede observar en la Figura 4-14.

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

0

50000

100000

150000

200000

250000

€

Costes de la factura eléctrica

Coste fijo Coste Variable



Figura 4-14:Evolución del coste total de la factura eléctrica

536.056

521.616 492.767 485.566 478.372 471.182 463.997

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

420000

440000

460000

480000

500000

520000

540000

560000Ba

se10

0.10

015

0.15

020

0.20

025

0.25

030

0.30

030

0.35

030

0.40

035

0.35

035

0.40

035

0.45

035

0.50

035

0.55

040

0.40

040

0.45

040

0.50

040

0.55

040

0.60

040

0.65

040

0.70

040

0.75

045

0.45

045

0.50

045

0.55

045

0.60

045

0.65

045

0.70

045

0.75

045

0.80

045

0.85

045

0.90

045

0.95

050

0.50

050

0.55

050

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050

0.65

050

0.70

050

0.75

050

0.80

050

0.85

050

0.90

050

0.95

050

0.10

0050

0.10

5050

0.11

0050

0.11

50

kW

€Coste factura eléctrica

Coste total

RESULTADOS


El ratio coste fijo/coste variable da una idea de la ponderación del término fijo en la factura eléctrica, sobre el término variable. De su análisis se puede concluir, que tanto los pequeños aumentos del coste variable, como las grandes reducciones del coste fijo, contribuyen a minimizar dicho ratio. En los últimos escenarios propuestos, su valor se aproxima a la unidad. En consecuencia, la reducción del término de potencia ha alcanzado unos mínimos, cuyo coste fijo asociado se equipará a los costes variables implicados en el consumo de energía por el sistema. Si se continuara el estudio, implementando baterías e inversores de mayor capacidad, la reducción de este coste fijo alcanzaría valores menores que el gasto asociado al coste variable de energía.

En la Figura 4-15 se representa la evolución de dicho ratio para cada potencia nominal de inversor y se simplifica, tomando únicamente aquellos casos en los que la batería instalada permite alcanzar el mínimo pico de potencia posible.

Figura 4-15: Evolución del ratio coste fijo/coste variable.

Por último, el ahorro ocasionado por la reducción del pico de potencia va aumentando, a medida que los sistemas de almacenamiento instalados tienen potencias y energías nominales mayores. En el caso 500.1150, anualmente, la instalación de baterías e inversores supone para la industria un ahorro de 72.058 €. Pero este término, independientemente, no aporta información sino se compara con la inversión inicial realizada y el tiempo de vida útil de estos dispositivos, para poder estimar finalmente si la inversión en este activo resulta rentable para la industria.

00,20,40,60,8

11,21,4

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

Ratio coste fijo/coste variable

Ratio coste fijo/coste variable



Figura 4-16: Evolución del ahorro en la factura eléctrica.

4.3.3 PERIODO DE RETORNO Y ROI

El Payback o periodo de retorno es un criterio que permite analizar el tiempo necesario para que una empresa recupere el desembolso inicial que ha realizado en una inversión. Es un indiciador de la viabilidad de un proyecto. Se emplea en proyectos de duración preestablecida o cuyo de riesgo es muy elevado. No resulta útil, sin embargo, en proyectos de muy larga duración, puesto que no tiene en cuenta el computo de flujos de caja producidos tras recuperar la inversión. La inversión realizada al comienzo del ejercicio se divide entre todos los flujos de caja relacionados con el activo adquirido, que, en este trabajo, se consideran constantes durante todos los años de duración del proyecto, e iguales a los valores analizados de la industria en 2014.

El periodo de retorno está relacionado con el ROI (retorno de inversión). Aplicado a este trabajo, se define como el porcentaje explicativo del beneficio o perdida reportado a la industria inversora en dispositivos de almacenamiento, durante un periodo de tiempo igual a la vida útil de los mismos, en comparación con el escenario base, sin baterías.

Si el porcentaje es positivo significa que los beneficios obtenidos, al cabo de la vida útil de las baterías, a pesar de los gastos asociados a la adquisición y el mantenimiento de estos sistemas, supone un ahorro respecto al estado de partida y, por lo tanto, la implantación de baterías e inversores resultará rentable para la industria. Por el contrario, si el resultado es negativo, la industria no percibe ahorro en sus cuentas, porque la inversión inicial requerida supera los beneficios reportados en el periodo de tiempo de vida útil de las baterías.

14.439 43.289 50.489 57.683 64.873 72.059

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

€Ahorro

Ahorro

RESULTADOS


Escenario PR ROI

Base

Escenario PR ROI

100.100 4,5016 122,14%

Escenario PR ROI

150.150 4,5019 122,13%

Escenario PR ROI

200.200 4,5024 122,10%

Escenario PR ROI

250.250 4,5033 122,06%

Escenario PR ROI

300.300 5,1260 95,08%

300.350 5,4083 84,90%

300.400 5,6596 76,69%

Escenario PR ROI

350.350 5,6613 76,64%

350.400 5,8994 69,51%

350.450 6,1136 63,57%

350.500 6,3082 58,52%

350.550 6,4865 54,17%



Escenario PR ROI

400.400 6,1143 63,55%

400.450 6,3171 58,30%

400.500 6,5015 53,81%

400.550 6,6889 49,50%

400.600 6,8268 46,48%

400.650 7,3009 36,97%

400.700 7,4248 34,68%

400.750 7,5412 32,61%

Escenario PR ROI

450.450 6,4912 54,06%

450.500 6,6663 50,01%

450.550 6,8271 46,48%

450.600 6,9940 42,98%

450.650 7,4504 34,22%

450.700 7,5676 32,14%

450.750 7,6780 30,24%

450.800 7,7825 28,49%

450.850 7,8819 26,87%

450.900 8,2820 20,74%

450.950 8,3625 19,58%

RESULTADOS


Escenario PR ROI

500.500 6,7982 47,10%

500.550 6,9520 43,84%

500.600 7,0946 40,95%

500.650 7,5676 32,14%

500.700 7,6794 30,22%

500.750 7,7849 28,45%

500.800 7,8850 26,82%

500.850 7,9804 25,31%

500.900 8,3794 19,34%

500.950 8,4562 18,26%

500.1000 8,5307 17,22%

500.1050 8,6029 16,24%

500.1100 8,9614 11,59%

500.1150 9,0204 10,86% Figura 4-17: Periodo de retorno y ROI

El periodo necesario para recuperar la inversión será cada vez mayor, porque el coste de baterías e inversores, con capacidad nominal en aumento, es cada vez más elevado. En los primeros escenarios, la inversión se recupera en cuatro años y medio, tiempo a partir del cual la empresa comienza a obtener beneficios. El periodo de retorno aumenta hasta llegar a los nueve años, en el caso 500.1150. Aunque el payback sea muy elevado en estos últimos escenarios, los beneficios reportados son mayores, porque el ahorro que supone instalar grandes dispositivos de almacenamiento es máximo.



Figura 4-18: Periodo de retorno de la inversión inicial

Otro aspecto importante para tener en cuenta es la vida útil estimada en las baterías de ion litio empleadas. El envejecimiento ocasionado por ciclos de carga y descarga es casi nulo, porque como se aprecia en el histograma del estado de carga de baterías, Figura 4-19, durante la mayor parte del tiempo se encuentran completamente cargadas y es en pocas ocasiones, en comparación con el total de periodos de tiempo estudiados, cuando aportan energía a la industria o reciben carga de la red. Por lo tanto, anualmente, un ciclo completo de carga y descarga (FEC: “Full Equivalent Cycle”) se completará un total de veces menor a diez, y, por tanto, este envejecimiento cíclico resulta despreciable.

Es el envejecimiento dependiente puramente del tiempo, el que ocasiona una mayor pérdida de capacidad en estas baterías. Las pérdidas provocadas dependen del estado de carga, de la temperatura y del periodo de tiempo analizado. Derivan del crecimiento de una interfase sólida de electrolito, que lo protege de la descomposición y la corrosión, pero al mismo tiempo le resta potencial de transferencia de iones en las reacciones Redox involucradas en el funcionamiento de las baterías. Este envejecimiento se ve especialmente incrementado en estados de carga muy altos o muy bajos. En líneas futuras, analizadas más adelante, resulta importante incluir una estrategia de almacenamiento que suponga una disminución del estado de carga promedio de las baterías y, por lo tanto, una reducción de este envejecimiento.

Se estimará la vida útil de las baterías de ion litio empleadas, en diez años, siguiendo las consideraciones explicadas y el tiempo de vida medio empleado en proyectos de reducción del pico de potencia (Hesse, 2017)

4,50 5,66 6,49 7,54 8,36 9,02

0123456789

10

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

Años

Payback

PR

RESULTADOS


Figura 4-19: Histograma SoC para baterías en escenario 500.1150

Por tanto, el porcentaje de ROI, aunque siempre positivo, va disminuyendo en los diferentes escenarios propuestos. En los primeros casos estudiados, la inversión se recupera al cabo de cuatro años y medio, por lo que, durante cinco años y medio, hasta el fin de la vida útil de las baterías instalas y el correspondiente recambio de estas, la industria contabilizará en su cuenta de resultados, beneficios anuales.

Por el contrario, en los últimos escenarios el ROI ha disminuido hasta llegar a valores próximos al 10%. El periodo de recuperación de la inversión realizada se estima entre ocho y nueve años y, por lo tanto, el intervalo de tiempo en el que la industria contabiliza beneficios de la inversión inicial es mínimo.

Si se continúa aumentando la potencia y energía nominal contratada de inversores y baterías, la inversión inicial es tal, que el periodo de retorno de esta será mayor al tiempo de vida útil estimado para estos dispositivos de almacenamiento. Antes de recuperar la inversión realizada, las baterías necesitarán ser remplazadas y, por lo tanto, la inversión no resulta rentable.

0,0001

0,0001

0,0003

0,0000

0,0004

0,0004

0,0011

0,0006

0,0027

0,9973

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

0,05 0,15 0,25 0,35 0,45 0,55 0,65 0,75 0,85 0,95

Frec

uenc

ia re

lativ

a

SoC

Frecuencia relativa SoC, escenario 500.1150



Figura 4-20: Evolución de ROI

122,14% 76,69% 54,17% 32,61% 19,58% 10,86%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

140,00%

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

300

300.

350

300.

400

350.

350

350.

400

350.

450

350.

500

350.

550

400.

400

400.

450

400.

500

400.

550

400.

600

400.

650

400.

700

400.

750

450.

450

450.

500

450.

550

450.

600

450.

650

450.

700

450.

750

450.

800

450.

850

450.

900

450.

950

500.

500

500.

550

500.

600

500.

650

500.

700

500.

750

500.

800

500.

850

500.

900

500.

950

500.

1000

500.

1050

500.

1100

500.

1150

ROI

RESULTADOS


4.4 ANÁLISIS SENSIBILIDAD

Un análisis de sensibilidad estudia las variaciones que se producen en los resultados económicos de un proyecto, cuando cambia alguna de las variables a tener en cuenta para su cálculo, mientras que las demás permanecen constantes.

Para ello, se estimarán los nuevos flujos de caja, en tres escenarios posibles:

• Escenario pesimista: los costes de las variables modificadas aumentan o el tiempo de vida útil de las baterías disminuye y, por lo tanto, la rentabilidad de la inversión se reduce. Aparece representado en todos los gráficos en color rojo.

• Escenario probable: escenario más objetivo y realista, donde las variables empleadas para el análisis de la inversión se aproximan a sus valores reales. Aparece representado en todos los gráficos en color azul.

• Escenario optimista: los costes de las variables modificadas disminuyen o el tiempo de vida útil de las baterías instaladas aumenta y, por lo tanto, la rentabilidad de la inversión se incrementa. Aparece representado en todos los gráficos en color verde.

Debido a la gran cantidad de datos a representar, los gráficos incluyen únicamente los escenarios en los cuales, para una potencia nominal de inversor, la energía nominal de la batería instalada permite reducir el pico de potencia al máximo posible, tal y como ya se ha explicado anteriormente.

4.4.1 VARIABLE MODIFICADA: COSTE DEL INVERSOR POR UNIDAD DE POTENCIA [€/𝐤𝐖]

En el primer estudio realizado se ha modificado en un intervalo de ±10%, el coste del inversor por unidad de potencia. En consecuencia, tanto el coste de inversión, como el periodo de retorno correspondiente y el ROI cambiarán, mientras que el ahorro en la factura eléctrica, dependiente de la energía y potencia nominal contratadas se mantendrá constante.

Escenario probable Escenario optimista Escenario pesimista

Coste específico inversor

[€/kW] 150 135 165

Figura 4-21: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor

Como es lógico, al aumentar el precio del inversor, aumentará el coste de la inversión inicial realizada, y por lo tanto el periodo de retorno será mayor. Si, por el contrario, el precio del inversor disminuye, el desembolso inicial será menor y el tiempo necesario para que la industria recupere dicha inversión y comience a obtener beneficios se contabilizará en menos meses.



Figura 4-22: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. Coste de inversión.

Figura 4-23: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. Periodo de retorno.

Predeciblemente, el ROI obtenido al aumentar el precio del inversor llegará a un porcentaje muy bajo en el último escenario (9.60 %). Por tanto, si el coste del inversor por unidad de potencia contratada es superior al estudiado, la rentabilidad de la inversión será cada vez más baja, llegando incluso a ser negativa, ante aumentos considerables del precio inicialmente analizado. Si, por el contrario, el precio del inversor disminuye, instalar dispositivos de almacenamiento resultará cada vez más beneficioso para la industria y el ahorro ocasionado será mayor.

642.500

650.000 657.500

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

€Coste inversión

Coste inversor -10 Coste inversor original Coste inversor +10

8,92

9,02 9,12

0123456789

10

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

Años

Periodo de retorno


RESULTADOS


Figura 4-24: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. ROI.

4.4.2 VARIABLE MODIFICADA: COSTE DE LA BATERÍA POR UNIDAD DE ENERGÍA [€/𝐤𝐖𝐡]

En el segundo estudio se ha modificado en un intervalo de ±10%, el coste de la batería por unidad de energía. Al igual que en el caso anterior, tanto el coste de inversión como el periodo de retorno y el porcentaje del ROI son los parámetros que se verán alterados.

Escenario probable Escenario optimista Escenario pesimista Coste

específico batería

[€/kWh] 500 450 550

Figura 4-25: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería

Como el coste de las baterías simboliza un mayor porcentaje dentro del precio total de la inversión, la oscilación que experimentará este coste, será mayor que en los escenarios propuestos para la modificación de la variable anterior. Esto afectará también al cálculo del periodo de retorno, que, según el aumento o disminución del coste de la inversión, se verá considerablemente modificado.

12,15%

10,86%

9,60%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

140,00%

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

%ROI




Figura 4-26: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. Coste de inversión.

Figura 4-27: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. Periodo de retorno.

En el escenario pesimista, el coste de la inversión será superior al precio calculado en el escenario probable y a todos los escenarios correspondientes a la variación del precio del inversor, presentados en el apartado anterior. La disminución del ROI, por lo tanto, será mayor llegando a un porcentaje del 1% en el caso 500.1150.

En consecuencia, el coste de la batería por unidad de energía contratada es el parámetro más determinante a la hora de estimar la rentabilidad de una inversión, con respecto a los costes de inversión asociados a la misma. Una variación de este precio ocasionará mayores cambios en la rentabilidad, que variaciones en el precio de los inversores.

La inversión no resultará rentable en el caso de disponer de costes de batería superiores al 10% del precio estudiado en el escenario probable.

592.500

650.000707.500

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

€Coste inversión

Coste bateria -10 Coste bateria original Coste bateria +10

8,92

9,029,12

0123456789

10

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

Años

Periodo de retorno


RESULTADOS


Figura 4-28: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. ROI.

4.4.3 VARIABLE MODIFICADA: COSTES FIJOS [€]

La variación del coste fijo afecta tanto a todos los escenarios estudiados con baterías, como al escenario base sin baterías. Los casos propuestos resultan de modificar el coste del peaje de potencia en ±10%, manteniendo el coste de la inversión inicial resultante de comprar baterías e inversores constante. Por tanto, el ahorro, el periodo de retorno y el ROI se verán modificados.

Se puede observar como el ahorro aumenta cuando se incrementa el valor del peaje de potencia, proporcional al coste fijo. Dicho valor de peaje se aplica tanto a escenarios con baterías, como sin baterías, de manera que la resta entre ambos, para estimar el ahorro, quedará multiplicada por 1.1. Se obtienen así mayores ahorros que en el caso inicial y que en el caso de disminuir en un 10%, este coste fijo.

Al cuantificarse ahorros mayores, el periodo de retorno de la inversión será inferior, puesto que los costes asociados a la compra de baterías e inversores se mantienen constantes.

21,62%

10,86%

1,85%

0,00%20,00%40,00%60,00%80,00%

100,00%120,00%140,00%160,00%

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

%ROI

Coste bateria -10 Coste bateria original Coste bateria +10



Figura 4-29: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Coste fijo.

Figura 4-30: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Ahorro.

205.797

157.076

228.664

174.529251.530

191.982

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

Base

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

€Coste fijo

Coste fijo -10 Coste fijo original Coste fijo +10

64.839

72.059

79.279

0100002000030000400005000060000700008000090000

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

€

Ahorro


RESULTADOS


Figura 4-31: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Periodo de retorno.

El ROI obtenido cuando los peajes de potencia disminuyen un 10% es inferior que el porcentaje del caso original, llegando incluso a alcanzar valores negativos en el escenario 500.1150, en el cual, la inversión no resulta rentable. Sin embargo, los valores de este indicador en los casos que incrementan los costes fijos son mucho mayores.

Por lo tanto, en primer lugar y comparando los tres análisis de sensibilidad propuestos, se concluye, que la variable con mayor efecto sobre el cálculo de la rentabilidad de la inversión es el coste fijo de peaje de potencia asociado a la factura eléctrica. Su variación, por lo tanto, afectará más a los beneficios o perdidas obtenidos en la inversión, que los otros dos costes analizados.

Por otro lado, un aumento de dicho coste fijo, en instalaciones con dispositivos de almacenamiento, supondrá mayores rentabilidades de la inversión. Cuando la energía es más cara, el uso de baterías e inversores implica mayores ahorros, además de un menor periodo de retorno de la inversión inicial y un incremento de los beneficios totales obtenidos a lo largo de la vida útil de las baterías. Si, por el contrario, dichos costes disminuyen, la rentabilidad de la inversión, con respecto al escenario base, será cada vez menor, llegando a valores negativos en el caso de instalar dispositivos de almacenamiento de elevadas capacidades.

10,02

9,02

8,20

0

2

4

6

8

10

12

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

Años

Periodo de retorno




Figura 4-32: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. ROI.

4.4.4 VARIABLE MODIFICADA: TIEMPO DE VIDA ÚTIL DE BATERÍAS

Finalmente, los escenarios propuestos en este apartado son el resultado de la variación de la vida útil estimada de las baterías en ±10%. Todos los parámetros económicos se mantendrán constantes, a excepción del ROI o variable que analiza porcentualmente, los beneficios que reporta a la industria, la instalación de dispositivos de almacenamiento.

Escenario probable

Escenario optimista Escenario pesimista

Vida útil estimada Años 10 11 9

Figura 4-33: Análisis de sensibilidad: variación de la vida útil de las baterías.

Como se puede analizar en la Figura 4-34, cuando la vida útil estimada de las baterías instaladas se amplía un año, los beneficios o ahorro que la industria percibe, con respecto al caso base sin dispositivos de almacenamiento, se ven incrementados. Sin embargo, si el remplazo de las baterías se produce un año antes, la inversión no supone para la industria ningún ahorro con respecto al escenario de partida y, por lo tanto, su instalación no es rentable.

-0,25%

10,86%

21,97%

-20,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

140,00%

160,00%

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

400

350.

550

400.

700

450.

950

500.

1150

%ROI


RESULTADOS


Figura 4-34: Análisis de sensibilidad: variación de la vida útil de baterías. ROI.

-0,23%

10,86%

21,95%

-20,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

140,00%

160,00%

100.

100

150.

150

200.

200

250.

250

300.

350

350.

550

400.

750

450.

950

500.

1150

ROI

ROI -10 ROI ROI +10



IMPACTO AMBIENTAL


5 IMPACTO MEDIO AMBIENTAL

La producción de electricidad convencional mediante el uso de combustibles fósiles emite sustancias nocivas, detonantes, entre otras, del efecto invernadero. Por lo tanto, es cada vez mayor el desarrollo de energías renovables. Estas fuentes de producción energética, a diferencia de las anteriores, dependen de las condiciones meteorológicas y por lo tanto su producción no es constante. Para garantizar la disponibilidad de electricidad en el momento de la demanda, se complementan con sistemas de almacenamiento de energía como baterías.

El proceso de instalación de sistemas de almacenamiento eléctrico como complemento a la red eléctrica, no supone ningún impacto ambiental añadido. El espacio requerido para su implantación no va a significar la adquisición de terreno adicional por parte de la empresa.

En este trabajo, el proceso de carga de las baterías se ha llevado a cabo empleando energía que proviene de la red, y por lo tanto no constituye ninguna mejora ecológica. Se emplean los dispositivos de almacenamiento como soporte al sistema de distribución de electricidad, no modificando en ningún caso la forma de producción de esta y su impacto ambiental.

Pero como se ha indicado anteriormente, es posible y común, que la potencia suministrada a las baterías tenga origen renovable. Energía solar o eólica son los principales recursos empleados a la par con dispositivos de almacenamiento.

Particularizando en el impacto ambiental de la fabricación de baterías ion litio, empleadas en este trabajo, su principal problema recae en el proceso de extracción de este material. Las salmueras y rocas, en países como Argentina, Bolivia o Chile (55% de la producción mundial) son la principal fuente de obtención, junto con la extracción minera convencional que se lleva a cabo en países como Australia. En el primer caso, el agua, junto con distintos minerales y elementos químicos, se encuentra almacenada en capas subterráneas de salares. Mediante perforaciones se extrae a la superficie y se deja evaporar el agua, para obtener únicamente los compuestos necesarios, carbonato y cloruro de litio. Todo este proceso ocasiona cambios paisajísticos y del ecosistema, genera residuos sólidos y líquidos y contamina las aguas. En la actualidad, se están experimentando nuevos métodos para disminuir el impacto sobre los ecosistemas de extracción de litio.

Una de las principales formas de alargar la vida de las baterías y por lo tanto reducir el impacto ambiental que conlleva su fabricación, es darlas un segundo uso. Pueden ser utilizadas en vehículos eléctricos en primer lugar, y posteriormente, cuando su capacidad nominal se ha reducido más de un 20%, instalar estas baterías como sistemas de almacenamiento de energía. De esta manera, se disminuye el gasto en materias primas necesarias para su fabricación.

El reciclaje de baterías minimiza la necesidad de extracción de los minerales. Es decir, una vez que el estado de salud de estas haya experimentado una reducción considerable, es posible devolverlas a fábrica y extraer de ellas todos los minerales que las componen. En la actualidad, muy pocas empresas se involucran en este proceso, de manera que el reciclaje de baterías está por debajo del 1% de las mismas. Esto se debe a que, en la actualidad, el coste del litio es bajo en comparación con otros metales necesarios para su fabricación como



níquel o cobalto. Se prevé, que debido a su creciente demanda como se puede ver en la Figura 5-1, se ocasione un incremento de su precio, y por lo tanto un mayor interés futuro en su reciclaje.

Figura 5-1: Aumento del consumo de litio (Kosaraju, 2012)

De esta manera, existe una reducción, tanto en la energía consumida, como en las emisiones emitidas, al comparar los procesos de obtención de litio mediante extracción en una mina o mediante las materias primarias resultantes tras el proceso de reciclaje de una batería.

Figura 5-2: Disminución de la energía consumida y emisiones mediante reciclaje de litio (Kosaraju, 2012)

En España, el Real Decreto 106/2008 sobre pilas y acumuladores y la gestión ambiental de sus residuos, regula el proceso de reciclaje de estas:

IMPACTO AMBIENTAL


“La recogida de los residuos de pilas, acumuladores y baterías industriales o de automoción y su traslado a las plantas de tratamiento y reciclaje deberán realizarlos preferentemente bien los propios productores bien los servicios de los sistemas de gestión establecidos por ellos, previa autorización de las comunidades autónomas. Las operaciones de recogida, almacenamiento y transporte de estos residuos deberán ser gratuitas para el poseedor o usuario final.” (REAL DECRETO 106/2008, sobre pilas y acumuladores y la gestión ambiental de sus residuos, 2008)

Se concluye que, el principal impacto de este trabajo se materializará en el ámbito económico. Una reducción del pico de potencia mediante el uso de sistemas de almacenamiento supone, en primer lugar, una minimización de las dimensiones de los sistemas de transporte y distribución de energía empleados por la industria. En segundo lugar, la dependencia del sistema eléctrico convencional será cada vez menor. Si se emplean las baterías como complemento de sistemas energéticos renovables, el autoabastecimiento será posible, y, por lo tanto, el consumidor no se verá afectado por fluctuaciones en el precio de combustibles fósiles, necesarios para la producción de electricidad contratada.



CONCLUSIONES


6 CONCLUSIONES

En este proyecto se aborda la viabilidad de instalar un sistema de almacenamiento formado por baterías e inversores en una industria, de la que inicialmente se dispone de la curva de demanda eléctrica del año 2014.

El suministro eléctrico contratado en las instalaciones suele encontrarse sobredimensionado la mayor parte del tiempo. La frecuencia de demanda de bajos consumos o periodos valle es elevada y es, en contadas ocasiones, cuando se alcanza el pico de potencia contratado. El fin último que persigue este estudio es conseguir un ajuste entre la curva de demanda eléctrica de una instalación y la máxima potencia pico contratada y costeada en la factura eléctrica. Este aplanamiento del perfil de demanda supone un aprovechamiento más eficiente de la electricidad contratada.

Los dispositivos de almacenamiento electroquímico, sistemas formados por baterías e inversores, llevan a cabo un proceso de carga durante los periodos valle de consumo y absorben parte de la demanda eléctrica en los periodos pico. De esta manera, el termino de potencia contratado disminuirá considerablemente.

Para determinar la rentabilidad del proyecto es preciso hacer una comparación entre la inversión inicial requerida en la adquisición de dispositivos de almacenamiento y el ahorro que supone para la instalación estudiada.

Aunque los resultados se han particularizado para los datos conocidos de potencia de una industria concreta, el modelo diseñado puede ser aplicado a diversas instalaciones, de las que únicamente es necesario conocer su perfil de demanda. Además, como dicho modelo se ha divido en diferentes módulos, es posible introducir en cada uno de ellos, nuevos parámetros tanto de las baterías, como actualizaciones en la factura eléctrica y sus precios.

La curva de demanda de la industria analizada presenta frecuencias muy elevadas de bajo consumo. El sistema se encuentra claramente sobredimensionado, porque a pesar de que se dispone de una potencia pico contratada muy alta, el consumo de potencia se aproxima a dicho máximo muy pocas veces al año. La instalación de dispositivos de almacenamiento, aún con muy poca capacidad nominal, permitirá una reducción directa de la factura eléctrica, minimizando consumos en periodos punta. Si el perfil de consumo demandará potencias pico más asiduamente, se precisaría de baterías con mayores capacidades nominales para llevar a cabo esta reducción.

Se han estudiado múltiples escenarios, variando tanto la potencia nominal del inversor instalado, como la energía nominal de la batería. La máxima reducción del pico de potencia corresponde a la potencia inicialmente contratada en el caso base, menos la potencia nominal del inversor instalado, dispositivo que permite el contacto entre la batería y el sistema red-industria. Supone el cuello de botella limitante, encargado de transformar la corriente alterna de la red en corriente continua almacenada en la batería y viceversa. Para cada potencia nominal de inversor, se estudia la instalación de diversas capacidades nominales de batería, hasta alcanzar dicha reducción máxima.

A medida que aumenta la capacidad contratada de ambos dispositivos, la reducción del pico de potencia es mayor, llegando, en el caso 500.1150, a los 1612 kW. Aunque, es preciso tener en cuenta que, en algunos casos, para una misma energía nominal de batería,



inversores de menor potencia nominal, permiten alcanzar una mayor reducción del pico de potencia contratado, partiendo, por tanto, de una inversión inicial menor.

Al mismo tiempo que aumenta la capacidad de los dispositivos de almacenamiento para absorber la demanda energética de la industria, en sustitución a la red, la inversión inicial requerida es mayor. En la actualidad, las baterías de ion litio instaladas presentan las mayores eficiencias en cuanto a almacenamiento de energía se refiere, dentro del cómputo de baterías existente en el mercado actual.

El precio de las baterías de ion litio es, en la actualidad, elevado. Son numerosos los estudios en los que se augura una disminución progresiva de su coste en los próximos años ( Pablo Ralon, Michael Taylor and Andrei Ilas , Harald Diaz-Bon, & Kai-Philipp Kairies, 2017). Las previsiones estiman mayores eficiencias con la introducción de nuevos y mejores materiales activos, de manera que se podrá alcanzar la misma capacidad nominal en las baterías, utilizando menor cantidad de materia prima en su fabricación, hecho que abaratará significativamente los costes.

Es necesario tomar estas predicciones con precaución, puesto que dependen de numerosos factores. Se esperan, por un lado, mejoras en la cadena de producción, además de una intensificación del mercado automovilístico de vehículos eléctricos y de las tecnologías de almacenamiento. La mayor demanda de baterías conllevará una caída del coste total de los materiales requeridos para su fabricación, tal y como se puede analizar en la Figura 6-1.

Figura 6-1: Evolución del coste de las baterías por unidad de energía ( Pablo Ralon, Michael Taylor and Andrei Ilas , Harald Diaz-Bon, & Kai-Philipp Kairies, 2017)

El porcentaje asociado al coste de baterías, dentro de la inversión total, es superior al porcentaje representativo del precio del inversor. Por lo tanto, fluctuaciones en el precio de las baterías afectarán a la inversión inicial, y por tanto al periodo de retorno de esta, en mayor medida que las mismas fluctuaciones aplicadas sobre el precio del inversor.

En los escenarios propuestos, y según las previsiones futuras indicadas anteriormente, disminuciones en el coste de las baterías originarán rentabilidades mucho mayores en la inversión de este proyecto. Al disminuir la inversión inicial, el ahorro percibido por la industria

CONCLUSIONES


en la factura eléctrica se mantendrá constante, pero el periodo de retorno de la inversión se minimizará. De esta manera, el ROI o parámetro empleado para realizar una estimación aproximada del total de pérdidas o beneficios con respecto a la inversión realizada en instalar dispositivos de almacenamiento, será superior. Sin embargo, si el precio de las baterías tuviera tendencia a encarecerse, los resultados obtenidos serían contrarios y la rentabilidad de la inversión llegaría a resultar negativa, sobre todo en la instalación de elevadas capacidades nominales de batería.

Por otro lado, analizando el ahorro en la factura eléctrica, es necesario distinguir entre costes variables y costes fijos, sobre los cuales se aplica el tipo impositivo asociado a la electricidad y el IVA.

El coste fijo es el resultado de multiplicar la máxima potencia contratada en cada periodo por el peaje de acceso de potencia de la tarifa contratada. En la industria, se aplica una tarifa 6.1A y en este estudio, se considera que, en todos los periodos, la potencia contratada pico es igual a la máxima potencia suministrada por la red anualmente. Por lo tanto, la reducción de potencia resultante de instalar los dispositivos de almacenamiento es directamente proporcional a dicho coste fijo, que disminuirá a lo largo de los escenarios estudiados.

El coste variable se calcula a partir de la multiplicación entre la energía demanda a la red en cada instante y un coste variable de producción de electricidad, junto con el precio del peaje de acceso a la energía. Las baterías se cargan en los periodos valle y se descargan en los periodos pico, por lo tanto, el balance final entre ambos procesos es una demanda energética similar al escenario base tomado inicialmente. En conclusión, los costes variables a penas se modifican en los diversos casos estudiados.

Por lo tanto, el ahorro en la factura eléctrica está ocasionado, en su mayoría, por la reducción experimentada en el coste fijo, directamente proporcional a la disminución del pico de potencia contratada.

Variaciones en los precios de peaje de acceso de potencia o parte fija de la factura eléctrica afectarán, en consecuencia, directamente al ahorro que se puede conseguir instalando dispositivos de almacenamiento. Un aumento de este peaje supondrá un mayor ahorro para la industria y, por lo tanto, el periodo de retorno de la inversión inicial será inferior y los beneficios reportados aumentarán. Por el contrario, una disminución de dicho coste no solo supondrá menores ahorros, sino que el periodo de retorno cuantificado, en baterías de grandes capacidades, es superior a su tiempo de vida medio estimado y, por lo tanto, la inversión solamente reporta pérdidas. Las baterías deberán ser remplazadas antes de que la inversión requerida para su instalación haya sido amortizada.

En la actualidad, el tiempo de vida medio estimado en baterías de ion litio, se sitúa en torno a los 10 años (Hesse, 2017). El envejecimiento es un factor primordial a tener en cuenta. El paso del tiempo y los ciclos de carga y descarga a los que se ven sometidas, disminuyen su potencial de almacenamiento de energía. Aunque en este estudio, los ciclos completados equivalentes de carga y descarga son muy pocos, Figura 4-19, el envejecimiento dependiente puramente del tiempo provoca grandes pérdidas en la capacidad de las baterías instaladas.

Es por ello, que en todos los casos el periodo de retorno, para que la inversión sea rentable y reporte beneficios a la industria, deberá ser inferior a 10 años.



Escenario 100.100 150.150 200.200 250.250 300.400 350.550 400.750 450.950 500.1150

PR 4,50 4,50 4,50 4,50 5,66 6,49 7,54 8,36 9,02

Figura 6-2: Periodo de retorno, escenarios más significativos.

La Figura 6-2 presenta una pequeña muestra del periodo de retorno de los escenarios analizados de máxima reducción del pico de potencia. La instalación de mayores capacidades nominales de batería implica mayores inversiones, y, por lo tanto, el periodo de retorno se aproximará cada vez más a los 10 años. En el último escenario propuesto, la industria tan solo contabilizará beneficios el último año, antes de que las baterías alcancen el fin de su vida útil y su remplazo sea necesario. Aumentos en el coste de las baterías, inversores o disminuciones en el precio del peaje de acceso de potencia, con respecto a los valores inicialmente estudiados, supondrán un payback cercano a los 10 años o incluso superior.

Por lo tanto, hoy en día, con los costes de baterías e inversores disponibles, y a partir del perfil de demanda de la industria estudiada, con frecuencias de consumo pico mínimas, se puede concluir que la inversión asociada a instalar dispositivos de almacenamiento resulta más rentable para menores capacidades nominales de baterías e inversores, a pesar de que la reducción del pico de potencia obtenida y el ahorro anual en la factura eléctrica sea inferior. Si la curva de consumo de la industria estudiada hubiera presentado de forma más frecuente potencias pico, se hubieran instalado baterías e inversores de mayor capacidad nominal, para obtener beneficios de la inversión. Disminuciones en el precio de baterías e inversores, aumentos de su tiempo estimado de vida útil o incrementos en el coste del peaje de acceso de potencia, permitirán obtener mayores rentabilidades al instalar dispositivos de capacidad nominal superior.

LINEAS FUTURAS


7 LINEAS FUTURAS

A lo largo del proceso de elaboración del proyecto se han ido observando posibles líneas futuras de investigación, que no se han podido contemplar, dada la carga de trabajo limitada de un TFG. Se presentan a continuación propuestas de mejora e investigación en relación con la instalación de dispositivos de almacenamiento electroquímico en instalaciones de servicio, domesticas o industriales:

• Analizar los resultados obtenidos empleando un perfil de consumo eléctrico asociado a una tarifa inferior, correspondiente a una instalación diferente a una industria.

• Minimizar el impacto ambiental, complementando el uso de dispositivos de almacenamiento con energías renovables, en lugar de la potencia contratada de la red. Estudiar la viabilidad de la inversión, siguiendo el mismo procedimiento y método desarrollado en este proyecto.

• Incluir dentro del módulo de análisis de las baterías, parámetros para poder cuantificar su

envejecimiento periódico y pérdida de capacidad de almacenamiento a lo largo de los años.

• Analizar una nueva estrategia de almacenamiento que suponga una disminución del

estado de carga promedio de las baterías y por lo tanto una reducción del envejecimiento asociado a estados de carga muy elevados.

• Estudiar los parámetros de baterías de diferentes materiales y analizar la rentabilidad de

la instalación de cada una de ellas en la industria.



PRESUPUESTO Y PLANIFICACIÓN


8 PRESUPUESTO Y PLANIFICACIÓN

8.1 PLANIFICACIÓN: HITOS TEMPORALES.

A continuación, se explica cada una de las tareas desarrolladas desde el comienzo hasta el término de este trabajo fin de grado. El proceso comienza el 01/07/2018 y finaliza su entrega, el 04/02/2019. Responde a un total de 7 meses, divididos en 32 periodos de una semana cada uno, como se puede ver en el diagrama de Gantt, presentado al final de este apartado.

Los hitos en los que se puede dividir la realización del trabajo son:

1. Inicio: • Búsqueda de TFG • Primera reunión y determinación de tareas a realizar en verano:

- Aprendizaje de los programas empleados: MATLAB. - Búsqueda de la curva de demanda de potencia anual de una industria.

2. Estado del arte. Documentación y aprendizaje:

• Funcionamiento, tipos, parámetros y envejecimiento de baterías. • Elementos necesarios en la instalación de sistemas de almacenamiento en la

red eléctrica. • Mercado eléctrico español. • Posibles métodos matemáticos para linealizar el comportamiento de las

baterías. • Presentación PPT de todos los conocimientos adquiridos.

3. Elaboración de la metodología desarrollada:

• Elaboración de una metodología en MATLAB modular de integración del sistema inversor-batería en la industria.

• Reunión y dudas con el tutor. • Elaboración de un programa de asignación tarifaria 6.1A para estimar la factura

eléctrica. • Estudio de diferentes casos. • Análisis de resultados.

4. Elaboración de la memoria del proyecto: recopilación del estudio inicial, descripción

del programa y presentación de los resultados obtenidos.

5. Análisis del impacto ambiental.



6. Elaboración del presupuesto asociado al proyecto.

7. Presentación al tutor y corrección de errores.

8. Entrega en Indusnet.

9. Defensa del trabajo de fin de grado:

• Elaboración de presentación PPT. • Práctica y aprendizaje de la presentación. • Defensa del trabajo fin de grado.

En el diagrama de Gantt, se puede diferenciar en cada hito, los siguientes periodos: comienzo teórico y duración estimada de la tarea, seguido por el comienzo real del hito y su duración, pudiendo variar ésta con respecto a la estimada inicialmente.

PRESUPUESTO Y PLANIFICACIÓN


Figura 8-1: Diagrama de Gantt



8.2 PRESUPUESTO

Para la realización del presupuesto que engloba este trabajo fin de grado, se tienen en cuenta el coste de los recursos tanto humanos como materiales que requiere su desarrollo.

En primer lugar, se tendrán en cuenta el coste de los equipos y programas informáticos empleados para la realización de este. Engloba la amortización lineal del portátil personal, cuyo precio inicial son 799 €, su vida útil se estima en 5 años y se determina para este proyecto, un uso medio de 90 días completos. Se incluye también, el coste de un paquete office anual para uso personal, la licencia de MATLAB estimada para un estudiante y el precio de los créditos universitarios cuyo coste es de 27.9 €/crédito, por los doce créditos del trabajo fin de grado.

Costes materiales [€] Licencia de MATLAB anual para un estudiante 35,00

Paquete office uso personal 69,00 Ordenador HP, amortización lineal derivada de su uso 39,40

Matrícula TFG, tasas académicas 321,72 Total 465,21

Figura 8-2: Costes materiales del proyecto

En segundo lugar, se estima el coste de recursos humanos asociado al proyecto. Se considera que el trabajo de cada tutor de TFG es de 35 €/hora, mientras que el trabajo del alumno se estima en 12 €/hora.

Coste recursos humanos [€]

Horas empleadas Coste

Tutor TFG: Javier Rodríguez e Ignacio López 100 3500,00 Alumna TFG: María González de Antonio 390 4680,00

Total 8180,00 Figura 8-3: Costes recursos humanos del proyecto

Por lo tanto, los costes totales del trabajo, teniendo en cuenta el IVA asociado, serán de 10.788 €.

Coste total [€] Coste material 465,21

Coste recursos humanos 8180,00 Costes impuestos (IVA 21%) 1815,49

Coste total 10460,7 Figura 8-4: Costes totales del proyecto

BIBLIOGRAFÍA


9 BIBLIOGRAFÍA

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GLOSARIO


10 GLOSARIO

10.1 PARÁMETROS DE LAS BATERÍAS

• Autodescarga: aunque la batería no esté en funcionamiento, en su interior se producen reacciones químicas entre los compuestos que la forman, que pueden ocasionar pérdidas en la energía almacenada. No solo depende de las especies químicas que forman la batería, sino también de la temperatura ambiente, que cuanto mayor sea, mayores pérdidas se producirán. En consecuencia, es aconsejable mantener las baterías cargadas cuando no se vayan a usar durante un tiempo, para evitar autodescargas profundas o posibles roturas.

Figura 10-1 Autodescarga de baterías (Fuente: electricidad naval, [20])

• Capacidad: cantidad de energía que puede almacenar una batería, para, en el momento de demanda, cederla al sistema. Se contabiliza como el valor de corriente eléctrica que descarga la batería por unidad temporal (Amperio-hora). Se añade un término “CX” que ayuda a explicar cómo se lleva a cabo el proceso de descarga en el interior de la batería, siendo X las horas empleadas en la descarga. Una batería con términos 80 Ah y C40, aportará una corriente de 80 Ah durante 40 horas, con una corriente de 2 A. Si la descarga se lleva a cabo durante 80 horas, la corriente suministrada será de 1 A, mientras que, si el proceso tiene lugar en 20 horas, se proporcionarán 4 A de corriente.

Como en el proceso no solo entran en juego los componentes químicos del ánodo y el cátodo, sino también el resto de los elementos que componen las baterías (cubiertas, electrolitos, colectores de corrientes u otros sistemas de gestión de baterías) la realidad no será una situación ideal, sino que por el contrario la densidad de corriente aportada será inferior a la estimada matemáticamente por las reacciones químicas.



Figura 10-2:Curvas de descarga de una batería (Fuente: baterías, capacidad real, [22])

• Coste de la batería: coste de la batería por unidad de energía almacenada en la misma (€/kWh).

• C-rate: ratio que determina la velocidad de carga y descarga de una batería. • Densidad de energía: cantidad de energía almacenada en una batería por unidad

de volumen (Wh/l). • Densidad de potencia: cantidad de potencia aportada por una batería por unidad

de volumen (W/l). • Efecto memoria: caída de tensión ocasionada tras someter a una batería

repetidas veces a un proceso de carga y descarga incompleto, de forma que ésta recuerda su estado de carga anterior. Este efecto es propio de baterías de Níquel-Cadmio o Níquel-hidruro metálico.

• Energía específica: cantidad de energía almacenada en una batería por unidad

de peso (Wh/kg). • Estado de carga (SoC, “State of Charge”): energía disponible en la batería en

relación con su energía nominal. Su valor viene expresado en tanto por ciento. • Estado de descarga (DoD, “Depth of Discharge”): energía no disponible en la

batería, ya descargada, respecto a su energía nominal. Su valor se expresa en tanto por ciento.

• Potencia específica: cantidad de potencia aportada en una batería por unidad de

peso (W/kg). • Rendimiento: coeficiente entre la energía aportada a la batería durante el proceso

de carga y la energía suministrada por la batería durante el proceso de descarga.

GLOSARIO


• Sobrecarga: una vez que en la batería se ha alcanzado su carga máxima, continúa pasando corriente, como consecuencia de un alternador o regulador que proporciona voltaje a la batería de forma defectuosa, de una temperatura elevada causante de sobrecargas excesivas o de una batería que no dispone de un dispositivo de apagado automático y por lo tanto puede verse sometida a errores provocados por el personal encargado.

• Tensión en circuito cerrado: tensión que circula por la batería, cuando, en el circuito exterior, se conecta un dispositivo que actúa como una resistencia.

• Tensión en vacío: diferencia de potencial entre el cátodo y el ánodo, cuando no

hay ninguna resistencia conectada en el circuito exterior y, por lo tanto, no circula corriente eléctrica.

• Vida útil (SoH, “State of Health”): por unidades de tiempo o por medio del número

de ciclos de carga y descarga que completa la batería, se puede estimar el tiempo durante el cual las características de la batería no empeoran notablemente. Se representa por medio de un valor porcentual.

Así para evitar envejecimientos prematuros, se trata de someter a las baterías a descargas poco profundas, a las menores oscilaciones posibles de su estado de carga y evitar las altas temperaturas.

Algunos de los factores que afectan a la vida útil de las baterías son:

- Profundidad del proceso de descarga. - Velocidad de la carga: cuando la corriente de carga es superior a la

estipulada, un proceso de corrosión puede comenzar en los elementos que componen la batería.

- Estados de carga parciales. - Temperatura: las altas temperaturas disminuyen la vida útil de la batería

y además contribuyen también al fenómeno de la corrosión.



INDICE DE FIGURAS


ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 0-1: Layout del sistema de suministro eléctrico con dispositivos de almacenamiento (Martins, 2018). ..................................................................................................................... 6 Figura 0-2: Evolución del periodo de retorno de la inversión ................................................. 8 Figura 0-3: Evolución del ROI de la inversión realizada. ........................................................ 9 Figura 1-1: Peak Shaving. Curva de demanda eléctrica de una instalación con y sin baterías. .............................................................................................................................................13 Figura 1-2: Layout del sistema (Martins, 2018) .....................................................................14 Figura 1-3: Determinación del precio por el mercado diario (Formación de precios en el mercado mayorista diario de electricidad, s.f.) ......................................................................18 Figura 1-4: Mercado eléctrico español ((CES), 2017) ...........................................................19 Figura 1-5: Reajuste precio potencia contratada (Tarifa 6.1 A, s.f.) ......................................20 Figura 1-6: Materiales para baterías ion-litio (Vélez Santa, 2015) ........................................24 Figura 1-7: Uso de materiales laminares en baterías de ion-litio (Vélez Santa, 2015) ..........25 Figura 1-8: Funcionamiento baterías ion-litio (Zhengyang Weng, 2013) ...............................26 Figura 1-9: Densidad de energía bacterias ion litio (Calvo, 2018) .........................................27 Figura 1-10: Potencia anual instalada en dispositivos de almacenamiento (Sánchez, 2016) 28 Figura 1-11: Proyecto Almacena, Sevilla (Proyectos de I+D+i, s.f) .......................................29 Figura 2-1: Diagrama de la herramienta desarrollada. ..........................................................30 Figura 2-2: Esquema del módulo de evaluación técnica. ......................................................31 Figura 2-3: Esquema del módulo de simulación anual .........................................................34 Figura 2-4: Esquema del módulo de control .........................................................................35 Figura 3-1: Análisis momentos potencia consumida .............................................................40 Figura 3-2: Horas de potencia consumida. Año 2014. ..........................................................41 Figura 3-3: Horas de potencia consumida. Enero 2014. .......................................................42 Figura 3-4: Horas de potencia consumida. Marzo 2014. .......................................................42 Figura 3-5: Horas de potencia consumida. Mayo 2014. ........................................................42 Figura 3-6: Horas de potencia consumida. Julio 2014. .........................................................42 Figura 3-7: Horas de potencia consumida. Febrero 2014. ....................................................42 Figura 3-8: Horas de potencia consumida. Abril 2014. .........................................................42 Figura 3-9: Horas de potencia consumida. Junio 2014. ........................................................42 Figura 3-10: Horas de potencia consumida. Agosto 2014. ...................................................42 Figura 3-11:Horas de potencia consumida. Septiembre 2014 ..............................................43 Figura 3-12:Horas de potencia consumida. Noviembre 2014. ..............................................43 Figura 3-13: Horas de potencia consumida. Octubre 2014. ..................................................43 Figura 3-14: Horas de potencia consumida. Diciembre 2014................................................43 Figura 3-15: Polígono de frecuencias horaria, marzo ...........................................................43 Figura 3-16: Parámetros de los dispositivos empleados (Martins, 2018); (Hesse, 2017). .....44 Figura 3-17 peajes de acceso de energía y potencia (BOE, 2014) .......................................45 Figura 3-18: Distribución de periodos mensual, tarifa 6.1A (Agencia Estatal, 2014) .............46 Figura 3-19: coste producción energía (Red electrica de España. Sistema de Información del operador del sistema., s.f.) ...................................................................................................46 Figura 3-20: Coste específico inversor y batería (Gur, K., Chatzikyriakou, D., Baschet, C., & Salomo, 2018); (Hoppmann, J., Volland, J., Schmidt, T. S., & Hoffm, 2014) .........................47 Figura 4-1: Escenarios propuesto .........................................................................................52



Figura 4-2: Evolución del término de potencia contratada ...................................................55 Figura 4-3: Evolución del término de potencia contratada ....................................................56 Figura 4-4: Potencia de red en marzo, sin baterías ..............................................................57 Figura 4-5: Potencia de red en marzo, con batería ...............................................................57 Figura 4-6: Tiempo de almacenamiento batería-inversor ......................................................58 Figura 4-7: Potencia contratada: batería 550kWh, diferentes tamaños de inversor ..............59 Figura 4-8: Coste inversión baterías-inversores ...................................................................63 Figura 4-9: Evolución del coste inversión baterías-inversores, reducción del pico de potencia .............................................................................................................................................64 Figura 4-10:Evolución del porcentaje de coste de la batería ................................................65 Figura 4-11:Evolución del porcentaje de coste del inversor ..................................................65 Figura 4-12: Coste total y ahorro en la factura eléctrica ........................................................69 Figura 4-13:Evolución del coste variable y fijo de la factura eléctrica ...................................70 Figura 4-14:Evolución del coste total de la factura eléctrica .................................................71 Figura 4-15: Evolución del ratio coste fijo/coste variable. .....................................................72 Figura 4-16: Evolución del ahorro en la factura eléctrica. .....................................................73 Figura 4-17: Periodo de retorno y ROI ..................................................................................76 Figura 4-18: Periodo de retorno de la inversión inicial ..........................................................77 Figura 4-19: Histograma SoC para baterías en escenario 500.1150 ....................................78 Figura 4-20: Evolución de ROI .............................................................................................79 Figura 4-21: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor ..................................80 Figura 4-22: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. Coste de inversión. ..81 Figura 4-23: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. Periodo de retorno. ..81 Figura 4-24: Análisis de sensibilidad: variación del coste del inversor. ROI. .........................82 Figura 4-25: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería .................................82 Figura 4-26: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. Coste de inversión. 83 Figura 4-27: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. Periodo de retorno. 83 Figura 4-28: Análisis de sensibilidad: variación del coste de la batería. ROI. .......................84 Figura 4-29: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Coste fijo. ...........................85 Figura 4-30: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Ahorro. ...............................85 Figura 4-31: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. Periodo de retorno. .............86 Figura 4-32: Análisis de sensibilidad: variación de costes fijos. ROI. ....................................87 Figura 4-33: Análisis de sensibilidad: variación de la vida útil de las baterías. ......................87 Figura 4-34: Análisis de sensibilidad: variación de la vida útil de baterías. ROI. ...................88 Figura 5-1: Aumento del consumo de litio (Kosaraju, 2012) .................................................91 Figura 5-2: Disminución de la energía consumida y emisiones mediante reciclaje de litio (Kosaraju, 2012) ...................................................................................................................91 Figura 6-1: Evolución del coste de las baterías por unidad de energía ( Pablo Ralon, Michael Taylor and Andrei Ilas , Harald Diaz-Bon, & Kai-Philipp Kairies, 2017) .................................95 Figura 6-2: Periodo de retorno, escenarios más significativos. .............................................97 Figura 8-1: Diagrama de Gantt ........................................................................................... 102 Figura 8-3: Costes materiales del proyecto ........................................................................ 103 Figura 8-4: Costes recursos humanos del proyecto ............................................................ 103 Figura 8-5: Costes totales del proyecto .............................................................................. 103 Figura 10-1 Autodescarga de baterías (Fuente: electricidad naval, [20]) ............................ 108 Figura 10-2:Curvas de descarga de una batería (Fuente: baterías, capacidad real, [22]) ... 109



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