Dep. de Ingeniería Eléctrica
Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Universidad de Sevilla
Sevilla, 2014
Trabajo Fin de Grado
Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales
Autor: Rafael Espejo González
Tutores: Juan Manuel Roldán Fernández
Manuel Burgos Payán
Mejora de la operación de plantas eólicas mediante
instalación de dispositivos de almacenamiento o
turbinas adicionales
Trabajo Fin de Grado
Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales
Mejora de la operación de plantas eólicas mediante
instalación de dispositivos de almacenamiento o
turbinas adicionales
Autor:
Rafael Espejo González
Tutores:
Juan Manuel Roldán Fernández
Manuel Burgos Payán
Dep. de Ingeniería Eléctrica
Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Universidad de Sevilla
Sevilla, 2014
i
Resumen
La energía eólica se consolidó en el año 2013 como la principal tecnología productora del sistema
eléctrico español. En un sistema eléctrico de potencia tradicional sin almacenamiento de energía, en
el que la producción instantánea tiene que ser igual al consumo, la penetración de la energía eólica se
ve condicionada por el carácter aleatorio del viento. En la mayoría de ocasiones la predicción de la
velocidad y dirección del viento no se puede realizar con exactitud. Esta dificultad de predicción
repercute encareciendo el precio de la energía eléctrica, ya que obliga a la adquisición de bandas de
reserva de energía, así como una disminucíon de los ingresos del parque eólico, que será penalizao
en caso de que su producción se desvíe de la predicción.
Los sistemas de almacenamiento de energía a gran escala constituyen una herramienta
fundamental para favorecer la integración no sólo de la energía eólica, sino de todas las energías
renovables, permitiendo modificar la curva de consumo, y abaratando el precio de la energía
eléctrica. Si consideramos pequeños sistemas de almacenamiento ubicados en los parques eólicos,
éstos favorecerán el ajuste de la producción a la predicción, reduciendo las penalizaciones por
desvíos para el promotor del parque, aumentando su beneficio. El alto coste, así como el aún
prematuro desarrollo tecnológico de estos sistemas, hace necesario estudiar otras opciones
tecnológicas viables desde el punto de vista económico, de manera que al disminuir los desvíos de
producción se consigue una disminución del precio de la energía eléctrica y un aumento del
beneficio para el promotor del parque.
iii
Abstract
Wind power become the main technology source of the Spanish electrycal power system 2013.In
a traditional electrycal power system without energy storage, in which the instantaneous production h
as to be equal to its consumption, the injection of the wind power is affected by the randomness of th
e wind.
Most of the times, the forecast of the speed and the direction of the wind cannot be made accurately.
This problem leads to a rise in the price of the electrical power, since it requires to acquire spinning r
eserves, and a decrease in the revenues of the wind farms. Note that a wind farm will be penalized if i
ts production does not coincide with the forecast previously made.
Energy storage systems are an essential tool to promote the integration not only of the wind power
but also of all the renewable energies. These systems allow to modify the consumption curve and lo
wers the price of the electrical power energy. If we use small energy storage systems located in the w
ind farms, this will improve the adjustment between the production and its forecast. Consequently, th
e penalty that the owner of the farm wind hast to face due to the mismatch between the production an
d its forecast is smaller and, therefore, her profits increase. In addition to this, the high cost and a pre
mature technological development of these systems results in a necessity to study other technologies
economically viable. Thus, a reduction in the production mismatch leads to a lower price of the electr
ical energy power and higher profits for the owner of the farm.
v
Índice
Resumen i
Abstract iii
Índice v
Índice de Tablas vii
Índice de Figuras ix
1 Introducción 1 1.1 Energía Eólica y su inclusión en el mercado eléctrico español 1 1.2 Marco Normativo y Regulatorio 9 1.3 Mercado eléctrico español 10 1.4 Operación del Sistema 12
1.4.1 Gestión de restricciones técnicas: 12 1.4.2 Gestión de los servicios complementarios: 13 1.4.3 Gestión de desvíos: 14
1.5 Parque eólico Sotavento 15 1.6 Objetivos 17
2 Predicción meteorológica 19 2.1 Predicción de producción 20 2.2 Error en la producción 21 2.3 Variación temporal del error 23 2.4 Liquidación de los desvíos 28
2.4.1 Desvíos 28 2.4.2 Necesidad neta del balance del sistema 28 2.4.3 Liquidación del desvío consolidado por sujeto de liquidación 29 2.4.4 Liquidación del desvío de la unidad de programación 31 2.4.5 Coste del desvío 33 2.4.6 Exención del coste del desvío 34 2.4.7 Valoración de los desvíos en el parque eólico Sotavento 35
3 Tecnología de mitigación de error 37 3.1 Introducción 37 3.2 Aerogenerador de Regulación 39
3.2.1 Aerogenerador 40 3.2.2 Corrección de la velocidad del viento. 42 3.2.3 Curva de potencia del aerogenerador 43
3.3 Sistemas de almacenamiento 44 3.3.1 Convertidores de potencia 49 3.3.2 Aplicaciones de los sistemas de almacenamiento 50
4 Simulaciones 53
4.1 Aerogenerador de regulación 53 4.2 Sistema de almacenamiento a través de baterías 57 4.3 Aerogenerador de Regulación y almacenamiento a través de baterías 61 4.4 Comparativa de las simulaciones 65 4.5 Variantes de las simulaciones 66
4.5.1 Aerogenerador de Regulación 66 4.5.2 Almacenamiento a través de baterías 67 4.5.3 Aerogenerador de Regulación y almacenamiento a través de baterías 69
5 Análisis Económico 71 5.1.1 Aerogenerador de regulación 72 5.1.2 Baterías 78 5.1.3 Aerogenerador de regulación y sistema de baterías 83
6 Conclusiones 89
Bibliografía 93
Anexo A: Lectura Gráficas 95
Anexo B: Código Aerogenerador de Regulación 97
Anexo C: Código sistemas de almacenamiento 99
Anexo D: Código aerorgenerador de regulación y sistemas de almacenamiento 103
Anexo E: Tablas Capítulo 4 109
Anexo F: Tablas Capítulo 5 115
vii
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1-1. Evolución potencia eólica marina a nivel mundial 8
Tabla 1-2. Características de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento Galicia. 15
Tabla 1-3. Potencia de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento Galicia. 16
Tabla 3-1. Valores de alfa para distintos terrenos 42
Tabla 4-1. Valores curva de potencia de aerogeneradores 54
Tabla 4-2. Características de baterías 58
Tabla 5-1. Coste de aerogeneradores 72
Tabla 5-2. deq1 Utilizadas 73
Tabla 5-3. deq2 Utilizadas 74
Tabla 5-4. Resultados económicos aerogenerador de regulación caso 1 74
Tabla 5-5. VAN aerogenerador de regulación caso 1 75
Tabla 5-6. Resultados económicos aerogenerador de regulación caso 2 76
Tabla 5-7. VAN aerogenerador de regulación caso 2 76
Tabla 5-8. Incremento del beneficio en función del algoritmo utilizado 78
Tabla 5-9. Resultados económicos baterías de Sulfuro de Sodio 78
Tabla 5-10. Tabla 5-11. Resultados económicos baterías de Ión Litio 78
Tabla 5-12. Incremento ingresos utilización baterías Ión Litio 80
Tabla 5-13 Resultados económicos baterías de Sulfuro de Sodio con algoritmo optimizado 82
Tabla 5-14. Resultados económicos baterías de Ión Litio con algoritmo optimizado 82
Tabla 5-15. Costes asociados a la instalación de baterías 84
Tabla E-1. Resultados de las simulaciones A 110
Tabla E-2. Resultados de las simulaciones B 111
Tabla E-3. Resultados de las simulaciones C 112
Tabla F-1. Flujo de caja aerogenerador 2MW más baterías NaS caso A 115
Tabla F-2. Flujo de caja aerogenerador 2MW más baterías IL caso A 116
Tabla F-3. Flujo de caja aerogenerador 3MW más baterías NaS caso A 117
Tabla F-4. Flujo de caja aerogenerador 3MW más baterías IL caso A 118
Tabla F-5. VAN aerogenerador 2MW más baterías NaS caso A 119
Tabla F-6. VAN aerogenerador 2MW más baterías IL caso A 119
Tabla F-7. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso A 120
Tabla F-8. VAN aerogenerador 3MW más baterías IL caso A 120
Tabla F-9. VAN aerogenerador 2MW más baterías NaS caso B 121
Tabla F-10. VAN aerogenerador 2MW más baterías IL caso B 121
Tabla F-11. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso B 122
Tabla F-12. VAN aerogenerador 3MW más baterías IL caso B 122
ix
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1-1. Participación de las diferentes tecnologías generadoras en la demanda
eléctrica 2
Figura 1-2. Evolución anual y acumulada de la potencia eólica instalada 1998-2013 2
Figura 1-3. Incremento anual y tasa de variación de la potencia eólica instalada 3
Figura 1-4. Nueva potencia instalanda en Europa en 2013 [MW] 3
Figura 1-5. Potencia eólica total instalada en Europa [MW] 4
Figura 1-6. Potencia eólica total instalada a nivel mundial [MW] 5
Figura 1-7. Nueva potencia eólica instadada a nivel mundial [MW] 5
Figura 1-8. Crecimiento mundial de la energía eólica 6
Figura 1-9. Diez países con mayor potencia eólica instalada [MW] 6
Figura 1-10. Diez países con mayor potencia eólica nueva instalada [MW] 7
Figura 1-11. Capacidad total instalada 1997-2020 [MW]. Desarrollo y pronóstico 7
Figura 1-12. Distribución temporal de los mercados intradiarios 12
Figura 1-13. Distribución espacial de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento
Galicia 16
Figura 2-1. Desvíos de producción año 2013 22
Figura 2-2. Ejemplo curvas de producción real y estimada 23
Figura 2-3. Diferencia entre dos estimaciones de producción con distinto horizonte
temporal 24
Figura 2-4. Comparativa predicción de producción a las 12:00 y a las 21:00 24
Figura 2-5. Predicción día 2 de agosto de 2003 a las 12:00 25
Figura 2-6. Predicción día 12 agosto de 2013 a las 21:00 25
Figura 2-7. Histograma desvíos de producción 26
Figura 2-8. Comparación de desvíos para distintas estimaciones. 26
Figura 2-9. Comparación porcentual de desvíos para distintas estimaciones. 27
Figura 2-10. Histograma desvíos de producción contrarios al sistema 27
Figura 2-11. Desvíos 29
Figura 2-12. Precio de los desvíos 31
Figura 2-13. Desvío total del sujeto de liquidación 32
Figura 2-14. Coste de los desvíos 34
Figura 2-15. Sentido horario de los desvíos 35
Figura 3-1. Variación de la velocidad del viento según la zona 42
Figura 3-2 Curva de potencia de un aerogenerador 43
Figura 3-3. Almacenamiento por bombeo de agua 44
Figura 3-4. Almacenamiento por aire comprimido 45
Figura 3-5. Almacenamiento con volantes de Inercia 45
Figura 3-6. Almacenamiento por baterías de flujo 48
Figura 3-7. Comparativa distintas tecnologías de almacenamiento 49
Figura 3-8. Convertidor DC-AC 50
Figura 3-9. Regulación de carga 50
Figura 3-10. Arbitraje económico 51
Figura 3-11. Regulación de frecuencia 51
Figura 4-1. Curva de potencia de aerogeneradores 55
Figura 4-2. Histograma desvíos con aerogenerador de regulación 55
Figura 4-3. Histograma desvíos contrario al sistema con aerogenerador de regulación 56
Figura 4-4. Histograma desvíos batería NaS 58
Figura 4-5. Histograma desvíos batería IL 59
Figura 4-6. Histograma desvíos contrarios al sistema baterías NaS 60
Figura 4-7. Histograma desvíos contrarios al sistema baterías IL 60
Figura 4-8. Histograma desvíos aerogenerador regulación 2 MW y baterías de NaS 62
Figura 4-9. Histograma desvíos aerogenerador regulación 3 MW y baterías de NaS 62
Figura 4-10. Histograma desvíos aerogenerador regulación 2 MW y baterías de IL 62
Figura 4-11. Histograma desvíos aerogenerador regulación 3 MW y baterías de IL 63
Figura 4-12. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador regulación 2
MW y baterías de NaS 63
Figura 4-13. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador regulación 3
MW y baterías de NaS 63
Figura 4-14. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador regulación 2
MW y baterías de IL 64
Figura 4-15. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador regulación 3
MW y baterías de IL 64
Figura 4-16. Sentido desvíos contrarios al sistema 66
Figura 4-17. Histograma desvíos con baterías NaS 67
Figura 4-18. Histograma desvíos contrarios al sistema con baterías NaS 68
Figura 4-19. Histograma desvíos con baterías IL 68
Figura 4-20. Histograma desvíos contrarios al sistema con baterías IL 68
Figura 5-1 Comportamiento del VAN al aumentar la potencia de aerogeneradores caso 1 77
Figura 5-2 Comportamiento del VAN al aumentar la potencia de aerogeneradores caso 2 77
Figura 5-3. Beneficio por explotación parque eólico con utilización de baterías. 79
Figura 5-4. Reducción de ingresos con utilización de baterías. 79
Figura 5-5. Reducción costes con utilización de baterías. 80
Figura 5-6. Beneficio por explotación parque eólico con utilización de baterías con
xi
algoritmo optimizado 81
Figura 5-7. Reducción costes con utilización sistemas de almacenamiento. 82
Figura 5-9. Reducción de intresos con utilización de sistemas de almacenamiento. 83
Figura 5-9. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Sulfuro de Sodio 85
Figura 5-10. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Sulfuro de Sodio 85
Figura 5-11. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Ión Litio 86
Figura 5-12. Tendencia VAN aerogenerador 3 MW más baterías de Ión Litio 86
Figura 5-13. Coste por defecto de energía con sistema de almacenamiento y
aerogenerador 87
Figura 5-14. Coste por exceso de energía con sistema de almacenamiento y
aerogenerador 87
Figura 5-15. Ingresos con sistema de almacenamiento y aerogenerador. 88
Figura 6-1. Evolución de la generación eólica promedio diaria y precio medio diario,
2012 90
Figura 6-2. Evolución de los precios horarios en función del nivel de penetración eólica
en el año 2012 90
1
1 INTRODUCCIÓN
1.1 Energía Eólica y su inclusión en el mercado eléctrico español
a energía eólica es aquella energía obtenida a partir de la energía cinética del viento y que es
transformada en energía eléctrica a través de aerogeneradores.
Los primeros molinos de viento datan del siglo VII d.C, éstos fueron construdios en Afganistán y
eran utilizados para moler grano o extraer agua. Estos primeros molinos han evolucionado hasta el
concepto actual de aerogenerador, el cual constituye una de las principales formas de generación de
energía eléctrica, debido a su bajo coste y su carácter no contaminante.
Dentro de las instalaciones eólicas actuales debemos diferenciar dos tipos:
Instalaciones en tierra firme (on-shore).
Instalaciones marinas (off-shore).
La energía eólica se consolidó en el año 2013 como la principal tecnología productora del sistema
eléctrico español, con 54.478 GWh y una potencia instalada de 22.959 MW que dio una cobertura de
la demanda eléctrica del 20.9% [1].
En la Fig. 1-1 se muestra la distribución de la cobertura de la demanda eléctrica por parte de las
diferentes tecnologías generadoras en España.
L
Introducción
2
Figura 1-1. Participación de las diferentes tecnologías generadoras en la demanda eléctrica
Fuente: Red Eléctrica de España
Pese a constituir la primera fuente generadora de energía eléctrica, seguida solo de la nuclear y
muy por delante de otras tecnologías como la hidráulica o la térmica no renovable, en la Fig. 1-2,
podemos ver como el fuerte crecimiento en la instalación de parques eólicos, que se viene viviendo
desde finales del siglo veinte, se ha visto atenuado en los últimos años, permaneciendo prácticamente
constante la potencia instalada en el año 2013 respecto a 2012 [2].
Figura 1-2. Evolución anual y acumulada de la potencia eólica instalada 1998-2013
Fuente: Asociación Empresarial Eólica
Este crecimiento es de tan solo 175 MW, lo que supone un 0.77 %, contrastando con el
crecimiento de países como Alemania que han experimentado un crecimiento del 29% en el año
2013, tal como vemos en la Fig. 1-3.
En la Fig. 1-3 se analiza la evolución de la potencia instalada, llama la atención como desde el
3 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
año 2001 se han instalado más de 1000 MW anuales, llegando el máximo en el año 2007 con 3502
MW de nueva eólica en España.
Figura 1-3. Incremento anual y tasa de variación de la potencia eólica instalada
Fuente: Asociación Empresarial Eólica
Figura 1-4. Nueva potencia instalanda en Europa en 2013 [MW]
Fuente: Asociación Europea Energía Eólica
Introducción
4
Figura 1-5. Potencia eólica total instalada en Europa [MW]
Fuente: Asociación Europea Energía Eólica
En el contexto europeo, pese a un crecimiento prácticamente nulo, España se sitúa en el segundo
puesto en relación a la potencia eólica instalada, sólo por detrás de Alemania y once puntos
porcentuales por delante del siguiente país, Reino Unido, aunque éste ha sido el segundo país a nivel
europeo en instalación de nueva potencia eólica en el año 2013, con un crecimiento del 17% [3].
Entre los países con un crecimiento más moderado destaca Dinamarca con 657 MW, 300 de los
cuales fuero de instalaciones off-shore.
Igualmente Polonia, Rumania y Suiza se encuentran entre los 10 países con mayor instalación de
eólica durante el año 2013.
Volviendo al panorama nacional, la potencia instalada en España a 31 de Diciembre de 2013,
22.959 MW, está 2.000 MW por debajo de los 24.988 MW previstos por el Plan de Energías
Renovables (PER) 2011-2020, aprobado en Consejo de Ministros el 11 de noviembre de 2011, para
cumplir con la Directiva europea 28/2009 de renovables. Esta iniciativa europea conocida como “20-
20-20” consistente en reducir un 20% el consumo de energía primaria de la Unión Europea; reducir
otro 20% las emisiones de gases de efecto invernadero; y elevar la contribución de las energías
renovables al 20% del consumo para el año 2020.
Pese a convertirse la energía eólica en la principal fuente de energía eléctrica, caracterizarse por su
bajo coste de producción y ser una energía limpia, no se prevé un aumento significativo de la
potencia instalada en España en los próximos años, debido a la modificación del marco normativo
del sector eólico, el cual se detallará a continuación y que ha sido valorado como una penalización a
este sector.
A nivel mundial, durante 2013 se instalaron 35.550 MW, estando el total de la capacidad instalada
en 318.529 MW [4].
5 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
En las siguientes figuras podemos observar la evolución a nivel mundial de la potencia eólica
instalada desde el año 1998. En ellas podemos ver la Potencia total instalada a nivel mundial, nueva
potencia eólica instalada a nivel mundial y tasa de crecimiento el mercado a nivel mundial diecisiete
años.
Figura 1-6. Potencia eólica total instalada a nivel mundial [MW]
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
Figura 1-7. Nueva potencia eólica instadada a nivel mundial [MW]
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
Introducción
6
Figura 1-8. Crecimiento mundial de la energía eólica
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
Si se situa a España a nivel mundial podemos ver como es el cuarto país en potencia instalada,
con una ligera variación respecto del año anterior. Esta pequeña variación hace que no esté entre los
10 países con más nueva potencia instalada, donde China ejerce un liderato claro. Destaca
igualmente el caso de Estados Unidos, que pese a ser el sexto país en instalación de nueva potencia
ha disminuido en casi 12000 MW respecto 2012.
Figura 1-9. Diez países con mayor potencia eólica instalada [MW]
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
China es el líder en potencia instalada con 91324 MW y con 16000 nuevos MW en 2013.
En estas figuras se refleja la situación que antes comentábamos en Europa de Alemania y Reino
Unido, segundo y tercer país con más nueva potencia instalada y tercero y sexto respectivamente en
relación a la potencia acumulada.
7 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 1-10. Diez países con mayor potencia eólica nueva instalada [MW]
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
Otro de los campos de la eólica cada vez con más potencia es el de las plantas marinas (off-shore),
en la que Estados Unidos lidera con 3653 MW, prácticamente la mitad de la potencia mundial
instalada (7357.8 MW), seguida por Dinamarca. En esta lista España ocupa el onceavo puesto con
solo 5 MW que además fueron instalados en 2013.
Figura 1-11. Capacidad total instalada 1997-2020 [MW]. Desarrollo y pronóstico
Fuente: Asociación Mundial Energía Eólica
Introducción
8
Tabla 1-1. Evolución potencia eólica marina a nivel mundial
Fuente: Asociaón Mundial Energía eólica
Posición
2013 País
Total
potencia
eólica
marina
2013
[MW]
Potencia
eólica
marina
añadida
2013
[MW]
Total
potencia
eólica
marina
2012
[MW]
Potencia
eólica
marina
añadida
2012
[MW]
Total
potencia
eólica
marina
2011
[MW]
Potencia
eólica
marina
añadida
2011
[MW]
Total
potencia
eólica
marina
2010
[MW]
1 Reino Unido 3653 705.1 2947.9 1423.3 1524.6 183.6 1341
2 Dinamarca 1271 350 921 63.4 857.6 3.6 854
3 Alemania 914.9 595 280.3 65 215.3 108.3 107
4 Bélgica 571.5 192 397.5 184.5 195 0 195
5 China 389.6 0 389.6 167.3 222.3 99.3 123
6 Holanda 249 0 249 0 249 0 249
7 Suiza 212 48 164 0 164 0 164
8 Finlandia 30 0 30 0 30 0 30
9 Japón 27.3 2 25.3 0.1 25.2 0 2
10 Irlanda 25.2 0 25.2 0.2 25 0 25
11 España 5 5 0 0 0 0
12 Corea 5 5 0 0 0 0
13 Noruega 2.3 0 2.3 0 2.3 0 2.3
14 Portugal 2 0 2 0 2 2 0
Total 7357.8 1902.1 5416.1 1903.8 3315.0 396.8 2895
Para terminar la contextualización del sector eólico a nivel mundial, señalar el contraste de
previsiones de nueva instalación para España y para el marco mundial; mientras que para España se
prevé como se comentaba un crecimiento prácticamente nulo en los siguientes años, a nivel mundial
se espera superar en 2020 los 700000 MW instalados, más del doble de la potencia acumulada
actualmente.
9 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
1.2 Marco Normativo y Regulatorio
El sector eólico es parte del sistema eléctrico español y por tanto está sometido a la legislación
sobre este último. La máxima norma que actualmente regula el sector eléctrico español es la Ley
24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico, esta ley que sustituye a La Ley 54/1997 del Sector
Eléctrico, detalla en su preámbulo la justificación de su aprobación a raíz de “los continuos cambios
normativos han supuesto una importante distorsión en el normal funcionamiento del sistema
eléctrico, y que es necesario corregir con una actuación del legislador que aporte la estabilidad
regulatoria que la actividad eléctrica necesita. Esta seguridad regulatoria, unida a la necesidad de
acometer las reformas necesarias para garantizar la sostenibilidad del sistema a largo plazo y de
resolver las señaladas deficiencias existentes en el funcionamiento del sistema, aconsejan la
aprobación de una reforma global del sector, basada en un nuevo régimen de ingresos y gastos del
sistema eléctrico, que trata de devolverá al sistema una sostenibilidad financiera perdida hace largo
tiempo y cuya erradicación no se ha conseguido hasta la fecha mediante la adopción de medidas
parciales.”
Algunas de esas medidas parciales de las que habla la Ley y su repercusión en el sector de la
energía eólica son las que se detallan a continuación.
En el año 2010 el Real Decreto-ley 14/2010, de 23 de diciembre, por el que se establecen medidas
urgentes para la corrección del déficit tarifario del sector eléctrico, elevó los límites máximos de
déficit que se habían establecido para los años 2010, 2011, 2012. Adoptando medidas de reducción
de determinadas partidas de los costes y de los ingresos del sistema, entre ellas, se limitaban las horas
equivalentes primadas de funcionamiento de las instalaciones fotovoltaicas y se establecía la
obligación de los productores de energía de hacer frente a un peaje de generación.
El Real Decreto-ley 1/2012 de 27 de enero, se suspende los procedimientos de preasignación de
retribución y suspensión de los incentivos económicos para nuevas instalaciones de producción de
energía eléctrica a partir de cogeneración, fuentes de energía renovables y residuos, que suprimió los
incentivos para la construcción de las instalaciones de tecnologías de régimen especial, a fin de evitar
la incorporación de nuevos costes al sistema eléctrico.
En 2013 se aprobó el Real Decreto-ley 9/2013, de 12 de julio, por el que se adoptan medidas
urgentes para garantizar la estabilidad financiera del sistema eléctrico, que entre otros aspectos,
establece un nuevo régimen retributivo para las instalaciones de generación de energía renovable,
cogeneración y residuos. Además fija el concepto de rentabilidad razonable.
Volviendo a la Ley 24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico, y valorando aquellos
puntos que van a influir en este trabajo se destaca:
• El artículo 2, reconoce la libre iniciativa empresarial para el ejercicio de las actividades
destinadas al suministro de energía eléctrica.
• El artículo 3, establece como competencia de la Administración General del Estado
establecer el régimen retributivo y fijar la retribución de aquellas actividades que tengan
una retribución regulada de acuerdo con lo previsto en la presente ley, así como otorgar y
revocar el régimen retributivo a las instalaciones y a los sujetos que les sea aplicable de
acuerdo con lo previsto en la presente ley y en su normativa de desarrollo.
• El artículo 14. Retribución de las actividades, “Los parámetros de retribución de las
actividades de transporte, producción a partir de fuentes de energía renovables,
cogeneración de alta eficiencia y residuos con régimen retributivo específico y producción
en los sistemas eléctricos no peninsulares con régimen retributivo adicional se fijarán
teniendo en cuenta la situación cíclica de la economía, de la demanda eléctrica y la
rentabilidad adecuada para estas actividades por periodos regulatorios que tendrán una
Introducción
10
vigencia de seis años. Estos parámetros retributivos podrán revisarse antes del comienzo
del periodo regulatorio. Si no se llevara a cabo esta revisión se entenderán prorrogados
para el periodo regulatorio siguiente”.
El apartado 7 de ese mismo artículo indica, “Excepcionalmente, el Gobierno podrá establecer un
régimen retributivo específico para fomentar la producción a partir de fuentes de energía renovables,
cogeneración de alta eficiencia y residuos, cuando exista una obligación de cumplimiento de
objetivos energéticos derivados de Directivas u otras normas de Derecho de la Unión Europea o
cuando su introducción suponga una reducción del coste energético y de la dependencia energética
exterior, (…)”.
Disposición final tercera. Nuevo régimen jurídico y económico de la actividad de producción a
partir de fuentes de energía renovables, cogeneración y residuos con régimen económico primado.
1.- De acuerdo con lo establecido en la disposición final segunda del Real Decreto-ley 9/2013, de
12 de julio, por el que se adoptan medidas urgentes para garantizar la estabilidad financiera del
sistema eléctrico, el Gobierno, a propuesta del Ministro de Industria, Energía y Turismo, aprobará un
real decreto de regulación del régimen jurídico y económico para las instalaciones de producción de
energía eléctrica a partir de fuentes de energía renovables, cogeneración y residuos que tuvieran
reconocida retribución primada a la entrada en vigor del citado real decreto-ley.
A fecha de redacción de este documento dicho real decreto no había sido aprobado por parte del
gobierno, si bien se podía consultar el borrador que el ministerio había enviado a la Comisión
Nacional de los Mercados y la Competencia para que realice un informe valorativo no vinculante.
Estas reformas emprendidas por el gobierno, en el contexto de una profunda crisis económico-
financiera en la que se encuentra España en ese momento, tienen como primera consecuencia la no
instalación de más potencia eólica y el replanteamiento de la viabilidad de algunas de las plantas ya
existentes.
Este trabajo se va a desarrollar teniendo en cuenta el Real Decreto 661/2007 donde se regula el
tema de Energías Renovables, teniendo muy presente, y aludiendo en alguna ocasión, el borrador del
nuevo Real Decreto que derogaría el 661/2007. Es la inminente derogación de ese Real Decreto por
el que no se detalla, si bien podemos indicar que el Real Decreto 661/2007 surge paralelo a una
estrategia energética del gobierno, para que en el año 2020 el 20% de la generación sea de origen
renovable, en relación a la directiva europea anteriormente mencionada.
1.3 Mercado eléctrico español
El funcionamiento del mercado eléctrico español está regulado por la Resolución de 27 de enero
de 2014, de la Secretaría de Estado de Energía, por la que se aprueban las reglas de funcionamiento
del mercado diario e intradiario de producción de energía eléctrica. En virtud del artículo 3.10 de la
Ley 24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico, que establece, entre las competencias que
corresponden a la Administración General del Estado, regular los términos en que se ha de
desarrollar la gestión económica y técnica del sistema, aprobando las reglas de mercado y los
procedimientos de operación de carácter instrumental y técnico necesarios.
Los precios de la electricidad en España se fijan diariamente, a las 12:00 horas, para las
veinticuatro horas del día siguiente. El precio y el volumen de energía comercializada se obtiene por
la casación de la curva de oferta y demanda siguiendo un modelo marginalista. Posteriormente
existen distintas sesiones, seis, conocidas como mercado intradiario, en el que los agentes de
mercado pueden modificar su oferta de compra o demanda con un horizonte temporal más pequeño.
11 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
El mercado diario, como parte integrante del mercado de producción de energía eléctrica, tiene
por objeto llevar a cabo las transacciones de energía eléctrica para el día siguiente mediante la
presentación de ofertas de venta y adquisición de energía eléctrica por parte de los agentes del
mercado.
Las ofertas de los vendedores se presentarán al operador del mercado, y serán incluidas en un
procedimiento de casación teniendo efectos para el horizonte diario de programación,
correspondiente al día siguiente del día de cierre de la recepción de ofertas para la sesión, y
comprensivo de veinticuatro periodos horarios de programación consecutivos.
Las unidades menores de 50 MW no tendrán que presentar ofertas al mercado diario, pudiendo
hacerlo para aquellos periodos de programación que estime oportunos. Así mismo es potestativo para
los productores en régimen especial el declarar al mercado la energía excedentaria, teniendo la
alternativa de presentar ofertas al mercado, manteniendo su derecho a las primas establecida para
dicho régimen.
Los compradores en el mercado de producción de energía eléctrica son los comercializadores, los
consumidores directos y los comercializadores de último recurso. Los compradores podrán presentar
ofertas de adquisición de energía eléctrica en el mercado diario. Las ofertas económicas de venta que
presenten los vendedores pueden ser simples o incorporar condiciones complejas en razón de su
contenido, como condición de indivisibilidad, gradiente de carga, ingresos mínimos o parada
programada.
El operador del mercado realizará la casación de las ofertas económicas de compra y venta de
energía eléctrica por medio de casación simple o compleja. El método de casación simple es aquél
que obtiene de manera independiente el precio marginal, así como el volumen de energía eléctrica
que se acepta para cada unidad de producción y adquisición para cada periodo de programación.
El precio en cada periodo horario será igual al precio del último tramo de la oferta de venta de la
última unidad de producción cuya aceptación haya sido necesaria para atender la demanda que haya
resultado casada.
Resultado de esta casación el operador del mercado obtiene el Resultado de la Casación,
entendiendo por el mismo, la programación de entrada en la red establecida por el operador del
mercado a partir de la casación de las ofertas de venta y adquisición de energía eléctrica y en el que
se determina, para cada periodo horario de un mismo horizonte diario, el volumen de energía
eléctrica que se requiere que se produzca para cubrir la demanda de dicha energía eléctrica. El
Programa Base de Funcionamiento es el programa diario, con desglose horario, de las diferentes
unidades de programación correspondientes a ventas y adquisiciones de energía en el sistema
eléctrico peninsular español. Este programa publicado a las 14:00, es establecido por los operadores
del sistema a partir del programa resultante de la casación del mercado diario realizado por el
Operador del mercado. Dentro del proceso del mercado diario y a continuación de la obtención del
Programa diario Base de Funcionamiento los operadores del sistema obtienen antes de las 16:00 el
Programa Diario Viable mediante la incorporación de las modificaciones necesarias para la
resolución de las restricciones técnicas identificadas por criterios de seguridad, en su zona respectiva,
y la aplicación del reequilibrio posterior de generación-demanda, en su zona respectiva.
El mercado intradiario, tiene por objeto atender, mediante la presentación de ofertas de venta y
adquisición de energía eléctrica por parte de los agentes del mercado, los ajustes sobre el Programa
Diario Viable Definitivo.
Podrán participar del mercado intradiario los agentes habilitados para presentar ofertas de venta
de energía eléctrica en el mercado diario y que hubieran participado en la sesión del mercado diario
correspondiente, o que no hubieran participado por estar indisponibles y quedaran posteriormente
disponible.
Introducción
12
Al igual que en el mercado diario, el operador del mercado realizará la casación de las ofertas de
compra y venta de energía eléctrica, por medio del método de casación simple o compleja, según
concurran ofertas simples o que incorporen condiciones complejas.
Figura 1-12. Distribución temporal de los mercados intradiarios
1.4 Operación del Sistema
La operación del sistema se centra en tres tipos de actuaciones por parte del Operador del Sistema,
Red Eléctrica de España:
• Gestión de restricciones técnicas. Permite resolver las congestiones ocasionadas por las
limitaciones de la red de transporte sobre la programación prevista para el día siguiente,
así como las que surjan en tiempo real.
• Gestión de los servicios complementarios. Sistema de control de frecuencia potencia y
tensión para garantizar la calidad y seguridad del suministro en todo momento.
• Gestión de desvíos. Resuelve, casi en tiempo real, los desajustes entre la oferta y la
demanda de electricidad.
1.4.1 Gestión de restricciones técnicas:
Con posterioridad a cada una de las sesiones de los mercados diario e intradiario y teniendo en
cuenta los contratos bilaterales, cuya ejecución diaria le ha sido comunicada, el operador del sistema
ejecuta el proceso de solución de restricciones técnicas. Para ello, analiza los programas de las
unidades de producción y los intercambios internacionales previstos, a fin de garantizar que el
suministro de energía eléctrica se puede realizar con las adecuadas condiciones de seguridad, calidad
y fiabilidad y en su caso, que se hayan resuelto previamente todas las posibles restricciones técnicas
identificadas.
Las centrales de generación deben haber presentado previamente al operador del sistema ofertas
específicas de energía a subir y a bajar, para ser utilizadas en el proceso de solución de restricciones
técnicas. Este proceso consta de dos fases.
En la primera fase del proceso de solución de restricciones, se redespachan (a subir y/o a bajar)
unidades de generación y/o consumo de bombeo para aliviar las posibles restricciones técnicas
existentes, contemplando los escenarios del caso base, y también los resultantes de un fallo simple y
13 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
los correspondientes a fallo múltiple, líneas con doble circuito con longitud superior a 30 km y fallo
consecutivo de grupo generador y línea de interconexión de área. En esta primera fase, los
redespachos a subir se liquidan en base al precio de la oferta específica de restricciones, mientras que
los redespachos a bajar son liquidados en base al precio del mercado diario; es decir, se produce una
anulación del programa redespacho a la baja.
En la segunda fase del proceso de solución de restricciones, también denominado proceso de
cuadre, se llevan a cabo nuevas reprogramaciones de unidades de generación y de consumo mediante
bombeo, con objeto de equilibrar los programas globales de generación y demanda. En esta fase de
cuadre, se aplica el orden de mérito de las ofertas específicas de restricciones a subir y a bajar,
siempre que éstas no originen nuevas restricciones. Los redespachos a subir se liquidan en base al
precio de la oferta específica de energía a subir, mientras que los redespachos a bajar son liquidados
en base al precio de la oferta específica de restricciones a bajar.
En la situación actual, dentro del proceso de solución de restricciones técnicas del Programa Base
de Funcionamiento se garantiza la disponibilidad de la reserva de potencia necesaria en el sistema y
en su caso, su programación mediante la convocatoria de gestión de desvíos y/o asignación de ofertas
de regulación terciaria.
En los últimos años, el importante incremento de la producción de origen renovable asociada a
fuentes primarias intermitentes como el viento, está aumentando y potenciando las situaciones de
falta de reserva de potencia en el sistema, tanto a subir como a bajar, como consecuencia de las
diferencias entre las previsiones de producción y la energía que finalmente se produce.
El impacto de las situaciones de insuficiente reserva de potencia a subir y/o bajar en el sistema
eléctrico peninsular español está siendo cada vez más significativo.
Sin embargo, este mecanismo presenta el doble inconveniente de que tienen carácter loca y de
que la retribución de las centrales que prestan este servido es del tipo pay-as-bid, es decir, el
generador recibe exactamente el precio que él ha ofertado, lo cual supone un gasto superior al que se
obtendría de un mercado marginalista.
1.4.2 Gestión de los servicios complementarios:
Los servicios complementarios, ofrecidos por los generadores y gestionados por el Operador
del Sistema, tienen como objetivo que el suministro se realice en condiciones de seguridad y
fiabilidad en todo momento y que puedan resolverse desequilibrios entre la generación y la demanda
en tiempo real. Existen tres servicios complementarios básicos:
• Regulación Primaria: Su objetivo es la corrección automática (en 30 segundos) de los
desequilibrios instantáneos de frecuencia por medio de los reguladores de velocidad y según la
propia inercia de las máquinas o instalaciones de generación. Este servicio es obligatorio y no tiene
una remuneración adicional.
• Regulación Secundaria o Banda de Regulación: Permite al Operador del Sistema disponer de
una reserva de capacidad disponible muy flexible (deben responder en 30 segundos en caso de
contingencia) para resolver desequilibrios significativos entre generación y demanda. Cada día, el
Operador del Sistema estima la reserva de banda de regulación, en términos de potencia (MW),
necesaria para asegurar el suministro en condiciones de fiabilidad en caso de desequilibrios
producción/consumo en tiempo real, y convoca el mercado correspondiente después de la
celebración del mercado diario y del de restricciones. Las empresas generadoras, con carácter
voluntario, presentan sus ofertas de capacidad disponible, asignándose la banda requerida por el
Operador del Sistema entre éstas utilizando un criterio de mínimo coste. El coste marginal de la
banda de potencia para cada hora marca el precio con el que se remunera toda la capacidad asignada
en este mercado.
Introducción
14
El servicio de regulación secundaria es gestionado por “zonas de regulación”, agrupaciones de
centrales con capacidad de prestar el servicio de regulación secundaria, a requerimiento automático
del programa de control de la generación del Operador del Sistema con exigencias de respuesta con
constante de tiempo de 100 segundos.
En la actualidad hay diez zonas de regulación en el sistema eléctrico español que agrupan las
centras de generación de los agentes productores, aunque no todas las unidades de generación
forman parte de una zona de regulación, quedando limitada su participación en este servicio a
aquellas que cumplen los requisitos establecidos en los Procedimientos de Operación del Sistema.
El servicio complementario de reserva secundaria remunera no sólo la banda de potencia, sino
también la energía eventualmente utilizada, valorada al precio de sustitución de la energía terciaria.
• Regulación Terciaria: Es el mecanismo que tiene por objetivo que, en caso de que se haga
uso de la banda secundaria por causa de una contingencia, pueda restituirse la reserva de banda.
Este servicio es de carácter obligatorio para las unidades de producción que pueden ofrecerlo. Así,
todas las unidades de generación del sistema que pueden variar su producción en un tiempo no
superior a 15 minutos y mantener la variación durante 2 horas deben ofrecer toda su capacidad
excedentaria (no contratada en otros mercados o servicios) al Operador del Sistema.
El mercado de energía terciaria se celebra a última hora del día anterior al despacho. En él, los
generadores envían ofertas por la variación máxima de su potencia a subir y a bajar. El precio de la
energía terciaria utilizada a subir o a bajar es el precio marginal resultante de las ofertas realizadas
por los generadores frente a una demanda (establecida por el Operador del Sistema según sus
requerimientos) a subir o bajar respectivamente. Al contrario que en el caso de la reserva secundaria,
los generadores sólo perciben ingresos por este servicio si es utilizado por el Operador del Sistema.
La reserva terciaria se activa de forma manual, subiendo o bajando la potencia de las centrales de
generación o consumo de bombeo que hubieran ofertado al menor precio, en el caso de energía a
subir, o al mayor precio de recompra de energía en el caso de energía a bajar.
1.4.3 Gestión de desvíos:
Es el mecanismo que utiliza el Operador del Sistema para resolver desequilibrios entre la oferta y
la demanda que puedan identificarse unas pocas horas antes del despacho, tras la celebración de cada
mercado intradiario.
Durante la operación normal, los agentes de producción de energía eléctrica comunican al
Operador del Sistema las previsiones de desvíos originados por distintas causas lo que, junto con las
variaciones en la previsión de producción eólica que realiza el Operador del Sistema, y sólo en el
caso de que el conjunto de los desvíos previstos durante el periodo entre dos mercados intradiarios
superen los 300 MW en media horaria, da lugar a que el Operador del Sistema convoque el mercado
de gestión de desvíos.
Este mercado de gestión de desvíos consiste en pedir ofertas a los generadores en el sentido
opuesto a los desvíos previstos en el sistema, esto es, si se considera que el sistema está corto con el
programa de generación existente, se piden ofertas de mayor producción a los agentes productores
para generar más energía (incluyendo al bombeo por reducir su consumo de energía), y en el caso
opuesto, cuando en el sistema existe un programa largo de producción respecto a la demanda, y por
tanto se considera que sobra energía, se piden ofertas a los generadores por reducir su programa de
producción (incluyendo al bombeo por aumentar su consumo de energía).
En tiempo real (dentro de los 15 minutos anteriores al despacho), el Operador del Sistema tiene a
su disposición, aparte de los servicios de regulación y de los mecanismos de resolución de
restricciones en tiempo real, mecanismos de emergencia por los que podría obligar, en caso de
15 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
extrema necesidad para el sistema, a determinadas unidades de generación a modificar sus niveles de
producción.
1.5 Parque eólico Sotavento
La instalación eólica que vamos a utilizar para el estudio es el “Parque Eólico Experimental
Sotavento”, localizado en "A Serra da Loba", entre los términos municipales de Xermade (Lugo), y
Monfero (A Coruña), y a una altitud entre 600 - 700 m.
El parque cuenta con una potencia total instalada de 17.56 MW repartida en 24 aerogeneradores
cuya potencia va desde 600 KW a 1.320 MW
La elección de este parque se debe a la información y datos que proporciona. Para este estudio
vamos a disponer de él los siguientes datos.
• Histórico diezminutal de velocidad de viento y dirección.
• Histórico diezminutal de energía producida.
• Histórico horario de gráficas de la predicción de producción de energía para los
siguientes siete días.
• Aerogeneradores instalados y su curva de potencia.
El periodo de trabajo elegido ha sido el año 2013, disponiendo de los datos anteriores en archivos
de tipo Excel a excepción de las gráficas de predicción que se tienen en archivos de imágenes.
Tabla 1-2. Características de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento Galicia.
Tipo Aerogenerador Potencia
Unitaria
(kW)
Diámetro
Rotro (m)
Altura
Torre(m)
Paso Palas Velocidad
Generador
Generación
Neg Micon NM-48
750
750 48 45 Fijo Fija Asíncrona
Gamesa G-47 660 47 45 Variable Variable Asíncrona
Made AE-46 660 46 45 Fijo Fija Asíncrona
Izar-Bonus MK-IV 600 44 40 Fijo Fija Asíncrona
Ecotecnia 44/640 640
(2 x 320)
44 46 Fijo Fija Asíncrona
Neg Micon NM-52
900
900 48 45 Fijo Fija Asíncrona
Made AE-52 800 52 50 Variable Variable Síncrona
Made AE-61 1320 61 60 Fijo Fija Asíncrona
Izar-Bonus 1,3 MW 1300 62 49 Variable Fija Asíncrona
Introducción
16
Distribución Aerogeneradores:
Figura 1-13. Distribución espacial de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento Galicia
Fuente: Parque Eólico Sotavento Galicia
Tabla 1-3. Potencia de los aerogeneradores del parque eólico Sotavento Galicia.
Aerogenerador Potencia(MW) Aerogenerador Potencia(MW)
1 1.3 13 0.750
2 0.750 14 0.660
3 0.660 15 0.640
4 0.640 16 0.800
5 0.6 17 0.660
6 0.660 18 0.600
7 0.660 19 0.660
8 0.750 20 0.750
9 0.600 21 0.640
10 0.660 22 0.600
11 0.640 23 0.660
12 0.900 24 1.320
17 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
1.6 Objetivos
La elaboración de este trabajo surge con la intención de analizar algunas de las posibilidades
técnicas que se pueden implantar en los parques eólicos, tanto de nueva creación como ya existentes,
con el objetivo de mejorar su funcionamiento. En concreto se centrará en los desvíos de potencia que
existen entre la producción real de la planta y la previsión de producción, la cual el promotor ha
estimado y comunicado al operador del mercado un día antes, con el objetivo de comercializar esa
energía.
Como se desarrollará en el siguiente capítulo, el viento es un recurso natural que nos va a permitir
obtener energía a coste cero (despreciando los gastos de mantenimiento de la planta), sin embargo,
resultará difícil en ocasiones tener una conocimiento preciso de la velocidad del viento para un
horizonte temporal aparentemente tan pequeño como tres o cuatro horas.
Estos desvíos de producción van a repercutir tanto en el promotor de la planta eólica, que tendrá
que acarrear con una penalización económica por no cumplir su predicción si esos desvíos son
contrarios al sistema, como para el operador del sistema, que tendrá que prever esa variabilidad y
establecer una reserva de potencia, de manera que se pueda satisfacer en todo momento la curva de
demanda.
El estudio de la mejora de estas desviaciones se podrá afrontar por tanto con una doble visión, por
un lado la visión del operador del sistema que buscará la máxima precisión en el cumplimiento de la
previsión, reduciendo el coste de disponer de una reserva de energía, como para el promotor de la
planta eólica que podrá disminuir el coste de las penalizaciones por los desvíos.
Es obvio que una mejora técnica de estas características tiene un coste de inversión, y por tanto
estará supeditado a un análisis económico del mismo, ya que ningún promotor llevará a cabo una
inversión que no produzca una rentabilidad, salvo que ésta sea por imperativo legal o sea
compensada a modo de prima por parte de las administraciones públicas.
En un primer análisis de este problema, parece obvio solventarlo con un sistema de baterías, sin
embargo no hay que indagar mucho en esta tecnología para darse cuenta que el almacenamiento de
grandes cantidades de energía es un problema aún sin una solución tecnológica madura, por lo que
buscaremos alguna otra opción tecnológica que sea una alternativa a una tecnología prematura y de
elevado coste. Como ya se ha indicado, ésta no se acabaría aplicando en un sector como el eólico
español, que ha reducido el modelo de primas por parte de la administración pública. Otro contexto
sería aquel en el que el Operador del Sistema obligara a su instalación a través de los Grid-Codes,
como es el caso de Puerto Rico.
El trabajo se desarrollará analizando en un primer punto la variación del error de la velocidad del
viento con el tiempo, para lo cual se tomarán dos horizontes temporales distintos y se estimarán los
desvíos de producción del parque eólico Sotavento para esos dos momentos.
Posteriormente se desarrollará la tecnología que podría utilizarse para solventar este problema,
tanto los sistemas de almacenamiento de energía, con especial interés en los sistemas de baterías, así
como otra tecnología que pusiera ayudar a solventar esos desvíos de producción.
Una vez analizada desde el punto de vista teórico, se pasará a simular el comportamiento que
tendrían esos sistemas aplicados al parque eólico de estudio, para ello se calculará la nueva curva de
producción de energía del parque y los desvíos que se derivarían de esa producción.
Finalmente y como se ha venido insistiendo se valorará la mejor opción, pero no la mejor opción
tecnológica que reduzca en mayor parte los desvíos sino que las soluciones tecnológicas estarán
supeditadas a un análisis de inversiones que estudie la viabilidad de aplicación de estos sistemas.
19
2 PREDICCIÓN METEOROLÓGICA
a generación actual de energía, basada en progresivo agotamiento de los recursos fósiles,
fundamentalmente en el carbón, el gas y la energía nuclear está conduciendo a una situación
insostenible a largo plazo que acelera el calentamiento global, debido a la emisión de gases de
efecto invernadero, a la par que estimula una carrera en la que el progresivo agotamiento de los
recursos fósiles provoca la subida de precios hasta valores impensables hace muy pocos años.
Sin embargo, con el fin de cumplir con los objetivos globales de reducción de dióxido de
carbono, las plantas de generación eléctrica a partir de fuentes de energía renovables están
alcanzando una rápida expansión. La generación mundial de electricidad basada en recursos
renovables, sobre todo hidráulica y eólica, se espera que pase del 18% en 2006 al 23% en 2030. La
Agencia Internacional de la energía (International Energy Agency - IEA) prevé que, alrededor de
2015, las energías renovables alcanzarán al gas para convertirse en la segunda fuente en importancia
para la producción de energía eléctrica, por detrás del carbón [5].
La creciente penetración en los mercados eléctricos de los productores con energía renovable
supone, por otra parte, tener que hacer frente a importantes retos en muchos aspectos técnicos,
incluyendo la calidad de suministro, la fiabilidad y seguridad, así como otros aspectos no
estrictamente técnicos. Estos desafíos están relacionados, principalmente, con la naturaleza
fluctuante o variable de las energías renovables, por un lado y, por otro, con la configuración de los
propios sistemas de generación utilizados en las plantas de generación renovables actuales.
Una de las principales diferencias entre las instalaciones generadoras convencionales y las
renovables, dependientes de las condiciones ambientales (ya sean solares, que dependen de la
irradiación solar, eólicas, dependientes de la velocidad del viento, u otras), reside en su capacidad de
funcionamiento conforme a una programación temporal preestablecida por el gestor o programador
de la planta. En el caso de las plantas basadas en recursos renovables no se tiene control sobre el
recurso (viento), que es la fuente primaria de energía, lo que obliga a utilizar el recurso energético
primario, en cuanto a cantidad y momento, tal como se presenta en la naturaleza. Es decir, la
L
Predicción meteorológica
20
potencia generada y el momento en que se produce no son controlables, ya que no obedecen a la
decisión del programador. Pero sí son predecibles, sobre todo en el corto plazo, lo que confiere a
estos recursos un cierto grado de “programación pasiva”: programación que, en realidad, se basada
en la previsión. Por tanto, a diferencia de las plantas convencionales, basadas en recurso fósiles, en
las que la generación se hace a demanda del gestor o programador de la planta (generación a
demanda), en las renovables, la generación se hace cuando el recurso primario está disponible, por lo
que puede hablarse de generación dependiente del recurso (de la disponibilidad, presencia o
existencia del recurso primario).
Por otra parte, los nuevos equipos de generación renovable que se integran a la red eléctrica (total
o parcialmente) a través de una interfase basada en convertidores electrónicos de potencia tienen un
comportamiento que difiere significativamente de los generadores convencionales (alternadores),
sobre todo en términos de su impacto sobre la estabilidad electromecánica del sistema. La inercia de
las máquinas síncronas utilizadas como generadores en las plantas de generación convencionales
sigue jugando un papel importante en los actuales sistemas de potencia, contribuyendo de forma
natural a la estabilización pasiva de la frecuencia de la red durante una perturbación transitoria. En el
terreno de las renovables, la contribución de la inercia de las turbinas eólicas (basadas en generadores
de inducción o síncronos) a la estabilidad intrínseca de frecuencia del sistema de potencia, es mucho
menor que la de los grandes generadores síncronos convencionales.Una forma de solucionar estos
problemas es mediante el almacenamiento intermedio de energía, tales como baterías, bombeo de
agua, aire comprimido, volantes de inercia, hidrógeno, etc. Que han sido utilizados tanto en sistemas
conectados a red como en otros totalmente aislados.
2.1 Predicción de producción
Todos los generadores de energía eléctrica en su participación dentro del mercado de electricidad,
harán una predicción de su producción de energía para el día siguiente, así como del precio de venta
de la misma, que trasladarán al operador del mercado en la sesión del mercado diario. Igualmente
podrán hacer modificaciones de esa propuesta en los sucesivos mercados intradiarios.
El tipo de planta generadora con la que se está trabajando, tiene un carácter muy especial, su
producción vendrá determinada por la velocidad del viento que mueva las palas del generador, y
debido al carácter aleatorio del viento esta estimación de producción contendrá un error.
El parque eólico de Sotavento realiza su programación de producción en función de la
información facilitada por la empresa Meteologica.
Esta empresa es proveedora de predicciones para más de 5000 proyectos de parques eólicos en
todo el mundo, los cuales suman un total de más de 100 GW de potencia instalada.
La predicción la realizan a partir de modelos de predicción numérica, estos realizan simulaciones
computarizadas de la evolución de la atmósfera para los siguientes días. Constituyen, la esencial y
universalmente utilizada, herramienta de predicción meteorológica. Los modelos de predicción
numérica se basan en una red tridimensional que cubre la atmósfera y las capas superiores de los
continentes y océanos. Mediante el uso de las leyes físicas que gobiernan la dinámica atmosférica, se
calculan los flujos de masa y energía entre puntos adyacentes de una malla. Estados futuros de la
atmósfera se prevén a través de la integración temporal de estos flujos.
A pesar de su sofisticación, los pronósticos de la situación meteorológica en superficie generados
por los modelos de predicción numérica todavía tienen sus limitaciones. Por ejemplo, la resolución
horizontal (la distancia entre puntos de malla adyacentes) no es lo suficientemente fina para
representar algunos componentes del mundo real como la topografía, que ejercen una influencia muy
fuerte sobre las condiciones meteorológicas cercanas a la superficie. Otra limitación importante es
que las predicciones del modelo de predicción numérica son deterministas, lo que significa que no
21 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
ofrecen un grado de incertidumbre en el pronóstico. Estas limitaciones hacen que sea esencial aplicar
una técnica de post-proceso conocido como “reinterpretación” o “downscaling”.
Meteológica recibe, varias veces al día, estos pronósticos generados por los métodos de
predicción numérica más avanzados. Estos métodos son sometidos al proceso de reinterpretación y
son fusionados para obtener unas precisas predicciones meteorológicas en superficie.
En la última etapa, se originan las previsiones de variables de negocio de interés. Se utilizan
diferentes tipos de modelos matemáticos en este proceso de traducción.
Algunos de estos modelos incluyen leyes físicas que simulan relaciones entre variables, otros se
basan en relaciones estadísticas entre variables de entrada y salida, como es el caso de la curva de
potencia de los aerogeneradores.
2.2 Error en la producción
En este apartado se realiza un análisis del error de producción que se produce en el parque eólico
estudiado a lo largo del año 2013.
En primer lugar se define el error como:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑃𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎 − 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛 𝑅𝑒𝑎𝑙 (2–1)
Si el error es positivo se trata de un defecto de energía, mientras que los desvíos negativos se
corresponden con excesos.
Para el cálculo del error se dispone por parte del parque de un Excel con la producción real
horaria del citado año, así como de la previsión de la que disponían para cada hora del año, con un
horizonte de diez días en forma de gráficas.
Para obtener la energía prevista en forma numérica, se ha diseñado un algoritmo con el programa
informático Matlab. Éste se basa en la lectura de una imagen como una hipermatriz de grado 3,
cuyos elementos adoptarán un determinado valor en función de la intensidad de luz; Roja, Azul o
Verde (siglas en inglés RGB), en la que se descompone cada pixel. El código está disponible en el
Anexo A.
Se puede comprobar por simple inspección visual que de las 4 curvas que se pueden visualizar en
las gráficas, la curva azul, correspondiente a la previsión, siempre estará visible en caso de
superposición entre ellas. Para no dificultar la programación del código y puesto que hay gráficas en
las que la línea azul superpone a los ejes, se ha comprobado que en todas las gráficas los ejes ocupan
la misma posición, es decir, no será necesario que el programa busque el origen del sistema
coordenado para cada gráfica, sino que las posiciones han sido introducidas al principio. El algoritmo
tratará de determinar cuál es la posición que ocupan los pixeles de la gráfica azul, escalarlos y
obtener un valor para cada hora diaria. Este proceso se ha realizado para los 365 días del año 2013
utilizando la previsión de las 12:00, que sería la última previsión que se dispone antes del cierre del
mercado diario, para las 24 horas del día siguiente (se ha adaptado el algoritmo para los días de 23 y
25 horas).
La Fig. 2-1 muestra la curva de desvíos, es decir la diferencia entre la producción prevista y la
producción real del parque, que se obtiene para el parque eólico Sotavento para el año 2013. En el
eje de ordenadas encontramos el tiempo, es decir las 8760 horas del año, mientras que el eje
coordenado representa el valor de los desvíos en MW.
Predicción meteorológica
22
Figura 2-1. Desvíos de producción año 2013
23 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
En la Fig. 2-1 vemos que hay algún pico de entorno 15 MW. Este desvío no se debe totalmente a
un error en la predicción, sino a un fallo en la transmisiónd e información como se comentará a
continuación.
Las gráficas que se han analizado son como las que se muestran en la Fig. 2-2, esta figrua pose
una característica especial, las primeras horas del martes presentan un desvío de casi 15 MW. La
producción real (línea roja) cae fuertemente, este desvío no es un fallo de predicción, la causa es la
desconexión total o parcial durante esas horas de los sistemas de información que alimentan la base
de datos. Esto se comprueba fácilmente acudiendo al vector de producción del parque diezminutal,
donde podemos ver que durante parte de esas horas no ha habido transmisión de datos. Estos casos
son mínimos y la suma total de horas de desconexión no supone un porcentaje representativo del
total de horas anuales, por lo que no se considera que su presencia distorsione el resultado obtenido,
no siendo eliminados esos desvíos del presente estudio.
Figura 2-2. Ejemplo curvas de producción real y estimada
2.3 Variación temporal del error
Uno de los aspectos que se plantea es ver como disminuye el error en la estimación o predicción
de la producción conforme se reduce el tiempo de predicción. Para ello se ha vuelto a realizar el
proceso anterior de obtención de valores numéricos de predicción, pero esta vez con la previsión de
las 21:00 horas, momento en el que se abre el segundo intradiario y que se encuentra a tan solo tres
horas de que comience su horizonte de programación, que abarca las 24 horas del día siguiente.
El algoritmo seguido es el mismo descrito en el apartado anterior.
Una vez obtenidos la predicción de producción a las 21:00, lo primero que se ha realizado es una
comparación entre las dos estimaciones de producción, para lo cual se ha calculado el valor absoluto
de la diferencia entre ambas predicciones, cuyo resultado presentamos en MW a través del siguiente
histograma, en el cuál podemos ver en eje ordenado el valor absoluto de la diferencia de
estimaciones en MWh, mientras que en el eje coordenado vemos el número de veces al año que se
produce esa diferencia.
Predicción meteorológica
24
Figura 2-3. Diferencia entre dos estimaciones de producción con distinto horizonte temporal
Como se puede observar en el anterior histograma en algo más de 200 horas no hay variación en
la estimación, en 1688 (un 19.26% de las horas anuales) la diferencia es de más menos 0.1 MW.
Vemos como conforme aumenta el rango de variación disminuye el número de horas con esa
desviación, presentando solo 2 horas al año una variación de 5 MW respecto de la predicción del
mercado diario.
Si se hace un análisis por rangos, vemos que 5690 horas estarían dentro de las variaciones de
hasta 0.5 MW lo que representa un 65 %, si se amplía el rango hasta 1 MW este albergaría el 85.7%
de las horas y se llegaría al 93.77% (8214 horas) en el rango 1.5 MW.
Aunque una primera impresión puede llevar a la idea de que la previsión del segundo intradiario
es más exacta que la del mercado diario, y por tanto esta segunda predicción (tercera si contamos el
primer intradiario) reduce el error respecto de la producción real, esa idea es falsa. Tal como
podemos ver en la siguiente ilustración del día 3 de marzo el error que se comete con la previsión del
mercado diario es menor que la que se produce con la del segundo intradiario, ya que este segundo
baja la predicción de energía por lo que el error definido según la ecuación aumenta en valor
absoluto.
Figura 2-4. Comparativa predicción de producción a las 12:00 y a las 21:00
En la Fig. 2-5 y Fig. 2-6 podemos ver un caso contrario, el caso en el que con el segundo
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
0
0,2
0,4
0,6
0,8 1
1,2
1,4
1,6
1,8 2
2,2
2,4
2,6
2,8 3
3,2
3,4
3,6
3,8 4
4,2
4,4
4,6
4,8 5
25 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
intradiario se aumenta la potencia prevista que se va a inyectar a la red, sin embargo pese que el pico
de energía prevista está más cercano al pico de energía real, vemos como las líneas roja y azul
localizadas entre Vie-12 están mas separadas en el segundo intradiario, por lo que el error aumenta
aunque no sea en gran valor.
Figura 2-5. Predicción día 2 de agosto de 2003 a las 12:00
.
Figura 2-6. Predicción día 12 agosto de 2013 a las 21:00
Estas primeras visualizaciones de que el error no siempre se reduce, llevan a realizar un
histograma comparativo entre los errores que se producen con la previsión de las 12:00 y con la de la
21:00.
Tal como podemos observar en la Fig. 2-7, en la que se representa el valor de los desvíos de
producción para diferentes intervelaso entre -5MW y +5MW y el número de horas al año en los que
se dan, no hay una variación significativa entre los dos errores, lo más significativo es el aumento de
horas con un error comprendido en el rango 0-0.5 MW para la previsión de las 21 horas.
Predicción meteorológica
26
Figura 2-7. Histograma desvíos de producción
En la Fig. 2-8 se detalla una tabla que contabiliza el número de horas de variación entre las dos
previsiones, tomando como referencia la estimación de producción de las 12 de la mañana, por tanto
los resultados negativos son disminuciones y los positivos aumentos del número de horas en ese
rango.
Figura 2-8. Comparación de desvíos para distintas estimaciones.
Porcentualmente se obtendrían los resultados mostrados en la Fig. 2-9.
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
Rango de variación
Error previsión 12:00
Error previsión 21:00
-5 -4,5 -4 -3,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5
Series1 -24 -6 5 -18 4 2 -10 4 26 15 20 136 24 -88 38 32 -44 21 -27 -38 -18
-100
-50
0
50
100
150
27 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 2-9. Comparación porcentual de desvíos para distintas estimaciones.
En ellos vemos que en el rango 0-0.5 MW que era en el que más destacaba el aumento es uno de
los que menos variación relativa existe debido al gran número de horas de ese rango. Los mayores
porcentajes de desvío se encuentran en los extremos en el que los números de horas son muy
pequeños y cualquier variación tendrá un valor porcentual más elevado.
Aunque se desarrollará en el siguiente punto, se señaló con anterioridad que uno de los motivos
del cálculo de desvíos es la penalización económica que acarrean si estos son contrarios al sistema, si
consideramos solo los desvíos contrarios al sistema (considerando como 0 aquellos que son
favorables), el histograma sería el de la Fig. 2-10, en él podemos apreciar menores diferencias de
horas entre ambas previsiones, si bien esto es pura casuística, pues no existe relación entre la
variación de velocidad del viento y variación de consumo de potencia eléctrica.
Figura 2-10. Histograma desvíos de producción contrarios al sistema
-40,00%
-35,00%
-30,00%
-25,00%
-20,00%
-15,00%
-10,00%
-5,00%
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
-5 -4,5 -4 -3,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
Desviación previsión 12:00 Desviación previsión 21:00
Predicción meteorológica
28
2.4 Liquidación de los desvíos
La liquidación de los desvíos depende de: el desvío en sí que definimos como la energía medida
menos la programada1, la liquidación variará si el desvío es a favor o en contra del sistema.
Además, se desarrolla la necesidad neta del balance del sistema, para determinar el precio que se
aplicará al desvío.
La liquidación puede ser de dos tipos; liquidación consolidada del desvío por sujeto de
liquidación, que dependerá del sentido del desvío total de las unidades de programación del sujeto, o
la liquidación de cada unidad de programación por separado.
Finalmente se desarrolla el coste del desvío dependiendo de si es a favor o en contra del sistema y
la posibilidad de no tener coste por desvío de algunas instalaciones.
2.4.1 Desvíos
El desvío de una unidad de programación se calcula de la siguiente manera:
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 = 𝑀𝐸𝐷ℎ,𝑢𝑝 − 𝑃𝐻𝑂ℎ,𝑢𝑝 (2–2)
𝑃𝐻𝑂ℎ,𝑢𝑝 = 𝑃𝐻𝐹ℎ,𝑢𝑝 − 𝑅𝑇𝑇𝑅ℎ,𝑢𝑝 (2–3)
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 = 𝑀𝐸𝐷ℎ,𝑢𝑝 − (𝑃𝐻𝐹ℎ,𝑢𝑝 − 𝑅𝑇𝑇𝑅ℎ,𝑢𝑝) (2–4)
Donde:
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 Desvío de la unidad up de la hora h.
𝑃𝐻𝐹ℎ,𝑢𝑝 Programa horario final del mercado de la unidad up en la hora h tras la última
sesión del mercado intradiario. Calculado como diferencia entre la producción
horaria medida y el programa horario final operativo que es el programa final
del mercado menos la reducción por restricciones en tiempo real.
𝑃𝐻𝑂ℎ,𝑢𝑝 Programa horario operativo de la unidad up en la hora h. Es igual al programa
horario final del mercado menos la reducción, en su caso, de energía por
restricciones en tiempo real por congestión en las líneas de evacuación.
2.4.2 Necesidad neta del balance del sistema
La necesidad neta del balance del sistema en cada hora se utiliza para determinar el precio a
aplicar a los desvíos según se detalla más adelante.
La necesidad neta del balance del sistema en cada hora se calcula de la siguiente manera:
𝑁𝑁𝐵𝑆ℎ = ∑ 𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠𝑡,𝑠
(2–5)
Donde:
𝑁𝑁𝐵𝑆ℎ Necesidad neta de balance del sistema en la hora h.
1 En las simulaciones se ha considerado el desvío como la energía medida menos la programada, este apartado no se ha desarrollado con ese criterio.
29 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠 Energía de balance del tipo t en la hora h en el sentido s.
t = energía de gestión de desvíos, energía de regulación terciaria,
energía de regulación secundaria.
S = subir producción, bajar producción.
𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠, es positiva si el sentido es mayor producción y negativa en
caso de ser el sentido menor producción.
2.4.3 Liquidación del desvío consolidado por sujeto de liquidación
El sujeto de liquidación es la empresa responsable de los cobros, pagos y prestación de las
garantías que se derivan del proceso de liquidación del Operador del Sistema (OS).
La liquidación consolidad del desvío por sujeto de liquidación (SL) dependerá del sentido de la
suma total de los desvíos de las unidades de programación (UP) del sujeto, variará si el sentido es
favorable al sistema o contrario al mismo.
El desvío consolidado es favorable al sistema cuando el desvío sigue el sentido de la necesidad de
balance del sistema, es decir, cuando la necesidad del sistema sea reducir producción y el desvío
consolidado sea a bajar, es decir, menos producción; o en el caso de que la necesidad sea aumentar
producción, y a su vez el desvío sea a subir, más producción.
A continuación se muestra un esquema de lo explicado:
Figura 2-11. Desvíos
El desvío consolidado por el Sujeto de liquidación se calcula como la suma de los desvíos de
todas sus unidades programación:
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 = ∑ (𝑀𝐸𝐷ℎ,𝑢𝑝
− 𝑃𝐻𝑂ℎ,𝑢𝑝)𝑢𝑝
(2–6)
Predicción meteorológica
30
Donde:
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 Desvío consolidado de las unidades up del sujeto de liquidación sl en la hora
h.
El importe económico del desvío consolidado se calcula aplicando el precio general de desvíos
que corresponda al sentido del desvío consolidado:
𝑆𝑖 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 > 0 → 𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑠𝑙 = 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 ∙ 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ (2–7)
𝑆𝑖 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 < 0 → 𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑠𝑙 = 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 ∙ 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ (2–8)
Donde:
𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑠𝑙 Valor en euros del desvío consolidado del sujeto de liquidación sl en la hora
h.
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ Precio general de desvíos a subir en la hora h que se calcula con el siguiente
criterio:
𝑆𝑖 𝑁𝑁𝑆ℎ < 0
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ = 𝑚𝑖𝑛 (∑ (𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑏𝑎𝑗𝑎𝑟∙𝑃𝑅𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑏𝑎𝑗𝑎𝑟𝑡
∑ 𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑏𝑎𝑗𝑎𝑟𝑡, 𝑃𝑀𝐷ℎ)
𝑆𝑖 𝑁𝑁𝑆ℎ > 0
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ = 𝑃𝑀𝐷ℎ
Donde:
𝑃𝑅𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑏𝑎𝑗𝑎𝑟 Precio marginal de la energía de balance a bajar de tipo
t en la hora h.
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ Precio general de desvíos a bajar en la hora h que se calcula con el siguiente
criterio:
𝑆𝑖 𝑁𝑁𝑆ℎ > 0
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ = 𝑚𝑎𝑥 (∑ (𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟∙𝑃𝑅𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟𝑡
∑ 𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟𝑡, 𝑃𝑀𝐷ℎ)
𝑆𝑖 𝑁𝑁𝑆ℎ < 0
𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ = 𝑃𝑀𝐷ℎ
Donde:
𝑃𝑅𝐸𝐵𝑡,ℎ,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟 Precio marginal de la energía de balance a subir de tipo
t en la hora h.
31 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
En el siguiente cuadro se muestra el cálculo del precio esquemáticamente:
Figura 2-12. Precio de los desvíos
Los precios del sistema son publicados por Red Eléctrica de España [6].
2.4.4 Liquidación del desvío de la unidad de programación
Para determinar el importe de la liquidación del desvío de cada unidad de programación se asigna
el importe consolidado del desvío por sujeto de liquidación a cada unidad de programación del sujeto
de liquidación según los siguientes criterios.
Si el desvío de la unidad es favorable:
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑠𝑙 = ∑ (𝑀𝐸𝐷ℎ,𝑢𝑝
− 𝑃𝐻𝑂ℎ,𝑢𝑝)𝑢𝑝
(2–9)
Si el desvío de la unidad es contrario y el desvío consolidado es favorable a cero:
𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑢𝑝 = 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 ∙ 𝑃𝑀𝐷ℎ (2–10)
Si el desvío de la unidad es contrario y el desvío consolidado es contrario:
𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑢𝑝 = 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 ∙ 𝑃𝐴𝐶ℎ,𝑠𝑙,𝑠 (2–11)
Donde:
𝐼𝑀𝑃ℎ,𝑢𝑝 Valor en euros del desvío de la unidad de programación up en
la hora h.
𝑃𝐴𝐶ℎ,𝑠𝑙,𝑠 Precio apantallado de los desvíos contrarios en el sentido s de
las unidades de programación del sujeto sl en la hora h.
Predicción meteorológica
32
El precio apantallado de desvíos contrarios de unidades del sujeto de liquidación se obtiene
calculando la suma de los desvíos de las unidades del sujeto separadamente a subir y a bajar:
𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙 = ∑ |𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝| → 𝑃𝑎𝑟𝑎 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 > 0 𝑢𝑝
(2–12)
𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙 = ∑ |𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝| → 𝑃𝑎𝑟𝑎 𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 < 0 𝑢𝑝
(2–13)
𝐷𝑆𝑉ℎ,𝑢𝑝 = 𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙 − 𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙 (2–14)
Si el desvío consolidado del sujeto es a subir (𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙 ≥ 𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙) y es en contra, el precio
apantallado a subir es:
𝑃𝐴𝐶ℎ,𝑠𝑙,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟 = 𝑃𝐴𝑆ℎ,𝑠𝑙 = 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ + (𝑃𝑀𝐷ℎ − 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ) ∙𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙
𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙
(2–15)
Si el desvío consolidado del sujeto es a bajar (𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙 ≤ 𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙) y es en contra, el precio
apantallado a subir es:
𝑃𝐴𝐶ℎ,𝑠𝑙,𝑠𝑢𝑏𝑖𝑟 = 𝑃𝐴𝐵ℎ,𝑠𝑙 = 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ + (𝑃𝑀𝐷ℎ − 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ) ∙𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ,𝑠𝑙
𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ,𝑠𝑙
(2–16)
En el cuadro siguiente se muestra el esquema de los precios dependiendo del sentido de la
necesidad neta del sistema y de los desvíos totales del sujeto de liquidación:
Figura 2-13. Desvío total del sujeto de liquidación
Como conclusión puede comprobarse que el beneficio del apantallamiento para los desvíos
contrarios de las unidades de programación de un sujeto de liquidación, con independencia del
sentido, depende del ratio entre la suma de los desvíos a favor de sus unidades y la suma de sus
desvíos en contra:
33 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
𝐼𝐵𝐴ℎ,𝑠𝑙 =𝐷𝑆𝑉𝐹ℎ,𝑢𝑝
𝐷𝑆𝑉𝐶ℎ,𝑢𝑝
(2–16)
𝐼𝐵𝐴ℎ,𝑠𝑙 ≥ 1 Apantallamiento total
Precio apantallado desvíos contrarios = Precio mercado diario
0 < 𝐼𝐵𝐴ℎ,𝑠𝑙 < 1 Apantallamiento medio
Precio apantallado mejor que precio general desvíos contrarios
𝐼𝐵𝐴ℎ,𝑠𝑙 = 0 Apantallamiento nulo
Precio apantallado desvíos contrarios = Precio general desvíos
contrarios.
La reducción del coste de los desvíos es posible si se agrupan los productores en la cartera de un
sujeto de liquidación como un representante en nombre propio o un comercializador. Esta reducción
es posible gracias a que al incluirse una instalación en la cartera de un sujeto de liquidación, la
normativa considera como unidad básica de liquidación de desvíos la cartera de instalaciones del
sujeto, lo que reduce siempre el importe del desvío y por tanto el coste, dado que se suman los
desvíos de todas y cada una de las instalaciones representadas, pudiendo sumarse por tanto desvíos
positivos con desvíos negativos y compensarse o apantallarse entre ellos, dando por tanto un desvío
total de la cartera inferior a la suma de los desvíos absolutos individuales de cada instalación. Al
repartir “aguas abajo” el desvío de la cartera entre las unidades que provocaron ese desvío da lugar a
un ahorro en coste desde un 45% a un 85%, variable según la precisión de la previsión del desvío
consolidado del sujeto.
La consolidación, apantallamiento o “neteo” de los desvíos, como comúnmente se le designa,
debido a la inclusión en una cartera de un representante, ha hecho posible que todos los generadores
en régimen especial puedan disponer de las mismas ventajas derivadas de la economía de escala que
poseen las grandes empresas eléctricas, facilitando así la inversión en energías renovables.
2.4.5 Coste del desvío
El coste del desvío a bajar es la pérdida de ingresos por haber cobrado en el mercado una energía
finalmente no producida que ha generado un pago al Operador del Sistema (OS) como desvío a un
precio de desvío superior o igual al precio del mercado.
El coste del desvío a subir es la pérdida de ingresos por haber cobrado a precio de desvío una
energía que podría haberse vendido en el mercado a un precio superior.
Si se toma como referencia el precio del mercado diario los costes generales de desvíos a
subir y a bajar son:
𝐶𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ = 𝑃𝑀𝐷ℎ − 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ (2–17)
𝐶𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ = 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ − 𝑃𝑀𝐷ℎ
(2–18)
Predicción meteorológica
34
Se puede demostrar que para cualquier sentido del desvío el coste general del desvío contrario es:
𝐶𝐺𝐷𝑆𝑉ℎ = 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝐵ℎ − 𝑃𝐺𝐷𝑆𝑉𝑆ℎ (2–19)
Desvíos en contra:
El coste del desvío dependerá en el caso de ser desvío a subir o desvío a bajar; si el desvío es en
contra a subir y es mayor que cero, el coste del desvío será el Precio del Mercado Diario (PMD)
menos el Precio del desvío a subir (PDSVS); y su precio será el Precio del desvío a subir (PDSVS).
En el caso del desvío en contra a bajar (DSVCB), si éste es menor que cero, su coste de desvío
será el Precio del desvío a bajar menos el Precio Medio Diario; su precio será el Precio del desvío a
bajar (PDSVB).
En el caso de una unidad de programación el coste del desvío dependerá del precio de desvío
apantallado liquidado.
Desvíos a favor:
Tanto si el desvío es a subir como si el desvío es a bajar el precio del desvío será el Precio del
Mercado Diario y el coste del desvío será cero.
A continuación se muestran el esquema de coste de los desvíos y las gráficas resultantes para
ambos sentidos:
Figura 2-14. Coste de los desvíos
2.4.6 Exención del coste del desvío
Según el Artículo 34.2 del Real Decreto 661/2007, de 25 de mayo, “estarán exentas del pago del
coste de los desvíos aquellas instalaciones que habiendo elegido la opción a) del artículo 24.1 no
tengan obligación de disponer de quipo de medada horaria, de acuerdo con el Reglamento de puntos
de medida de los consumos y tránsitos de energía eléctrica, aprobado por el Real Decreto 2018/1997,
de 26 de diciembre.”
Según el Reglamento de puntos de medida, RD 1110/2007, las instalaciones que no tienen
obligación de disponer de equipo de medida horaria y que por tanto están exentas del coste del
35 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
desvío son las que su potencia nominal es menor o igual a 15 KVA.
El precio del desvío de las unidades de programación donde se agrupan estas instalaciones será
siempre el precio del mercado diario, con independencia de su sentido. De esta forma el coste del
desvío será siempre cero.
El coste del desvío de las instalaciones exentas lo asume la demanda nacional como menor cobro
del excedente de la liquidación de los desvíos.
2.4.7 Valoración de los desvíos en el parque eólico Sotavento
En el parque eólico de estudio la energía desviada durante un año fue, 12820 MW, lo que supone
más de un 39% respecto del total de la producción del parque, 32386 MW.
De esa energía desviada, 4379.3 MW fueron exceso de energía mientras que 8440.9 fue falta de
producción respecto de la prevista.
La energía desviada contraria al sistema fue, 6936.2MW, de la que 5273.1MW fue energía en
defecto, lo que supone un 76 %
El coste de los desvíos fue de 117217 €, lo que supone un 7% de los ingresos totales del parque.
Como se ha descrito, el coste de las desviaciones es una información de interés público ofrecida
por Red Eléctrica [6], que facilita la siguiente información:
Sentido horario de las desviaciones para un mes dado.
Coste horario de la desviación por mayor producción o menor consumo.
Coste horario de la desviación por menor producción o mayor consumo.
Figura 2-15. Sentido horario de los desvíos
37
3 TECNOLOGÍA DE MITIGACIÓN DE
ERROR
3.1 Introducción
El negocio de la energía eléctrica se fundamenta, físicamente, en el sistema de generación,
transporte, distribución y uso de la energía eléctrica. Este sistema eléctrico de potencia, desde sus
más remotos inicios hasta la actualidad, prácticamente no dispone de casi ninguna capacidad de
almacenamiento.
En la actualidad, la potencia total instalada de los dispositivos de almacenamiento de energía
eléctrica en el mundo es de 125 GW [7], aproximadamente, el 97% de los cuales corresponden a
instalaciones de bombeo hidráulico, seguido de las instalaciones de aire comprimido, con 400 MW
instalados. La potencia de almacenamiento total instalada representa, aproximadamente, el 3% de los
3.9 TW de potencia de generación total instalada en el mundo.
Para poner este dato en perspectiva puede compararse con los cálculos de algunos investigadores
que han estimado que sería necesario un 8% de potencia de almacenamiento únicamente para el
recorte de los picos de demanda. Esto sugiere que para la integración de las energías renovables
dependientes de la disponibilidad del recurso (variables) sería necesario ir más allá del 8% de
potencia en dispositivos de almacenamiento.
En términos generales puede decirse que el combustible fósil (el recurso energético primario) es
el elemento de almacenamiento de energía del sistema eléctrico. Esta localización del elemento de
almacenamiento en la entrada del sistema, hace que únicamente pueda decidirse el momento en que
se genera. Es decir, únicamente permite establecer una programación temporal de la generación de
energía eléctrica. Al carecer prácticamente el sistema de posibilidades de almacenamiento, los
sistemas eléctricos funcionan con una limitación muy severa: el equilibrio instantáneo entre la
Tecnología de mitigación de error
38
potencia eléctrica generada y la consumida. Cuando este equilibrio se altera, aparecen desviaciones
en la frecuencia del sistema (control frecuencia-potencia). La consecución física de este equilibrio no
es tarea fácil, ya que involucra a centenares de plantas de generación y a millones de receptores,
abarcando la extensión geográfica de todo un continente o país.
Aunque la energía eléctrica no puede almacenarse directamente (de forma económica), en
grandes cantidades, puede almacenarse fácilmente en otras formas de energía y, posteriormente,
convertirse de nuevo en electricidad, cuando se precise. En determinadas situaciones podría suceder
que el elevado valor de la energía eléctrica durante el pico de demanda puede llegar a cubrir el coste
de almacenar una cierta cantidad de la energía producida durante las horas valle.
La principal ventaja que se derivaría de la disposición de un sistema con una cierta capacidad de
almacenamiento de energía sería la de permitir la integración en la red de más fuentes basadas en
recursos renovables basados en la disponibilidad del recurso (variables). Pero un sistema de
almacenamiento de energía ofrecería otras ventajas adicionales para los productores de renovables,
para el operador del sistema y para los consumidores. De entre estas ventajas adicionales cabría
destacar las siguientes:
Beneficios para los productores de energías renovables
• Una producción, un control de la frecuencia y una calidad de onda más estables de la energía
eléctrica procedente de las fuentes renovables
• Reducción de la capacidad de conexión y de transmisión necesarias para las fuentes de
energía renovables de hasta dos tercios (con un sistema de almacenamiento la capacidad de conexión
en el MW puede igualar la salida media del viento o de la planta de energía solar, en lugar de sus
potencias instaladas o nominales)
• La posibilidad de que los productores de renovables aprovechen las ventajas de los mercados
competitivos de energía, tales como las ofertas garantizadas a un día
Beneficios para el operador del sistema
• Flexibilidad para integrar mayores cantidades de energía eléctrica de procedencia renovable
(variable) en la red, a cualquier hora del día
• Capacidad de adquirir energía a bajo coste siempre que esté disponible (arbitraje)
• Aplazamiento de la inversión en mejoras del sistema de transmisión y distribución, así como
de grandes nuevas unidades (centrales) generadoras de energía
• Capacidad de proveer servicios auxiliares, incluyendo la reserva rodante, el seguimiento de la
demanda, el arranque rápido y la capacidad de aumentar o disminuir rápidamente la potencia
inyectada, o la reposición del servicio desde cero
• Mejora de la estabilidad en la transmisión
• Reducción de la congestión en la transmisión
Beneficios para los consumidores:
• Reducción de la facturación/cargo por tiempo de utilización
• Reducción de la facturación/cargos por consumo/demanda
• Reducción de las pérdidas derivadas de una mala calidad de onda y servicio no fiable
En la actualidad, las tecnologías de almacenamiento de energía ofrecen un amplio abanico de
posibilidades para llevar a cabo una serie de funciones en los diversos niveles del negocio eléctrico.
Estas potencialidades pueden agruparse en tres funciones básicas del mercado: la gestión de energía
(generación), el poder de transición (transporte y distribución) y la calidad y fiabilidad del suministro
39 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
de energía (consumo). Dado que el propósito del sistema de almacenamiento es el de actuar como
amortiguador de choque para el sistema, en sus diferentes niveles, los efectos beneficiosos se irán
acumulando a medida que se vayan implementando.
Mediante el suministro de energía cuando, donde y en la cantidad que sea necesario, el
almacenamiento de energía puede a conducir a un mercado con mayor capacidad de reacción. El
almacenamiento permitirá:
• Reducir la necesidad de activos de transporte adicionales
• Ser el proveedor preferido de servicios auxiliares
• Proveer una mejor integración de las energías renovables en el sistema
• Apoyar un uso más eficiente de los activos de red existentes
• Mejorar la fiabilidad del suministro eléctrico
• Aumentar el rendimiento de las centrales existentes y las instalaciones de transporte y
distribución
• Reducir y diferir en el tiempo las inversiones necesarias para las nuevas instalaciones o el
reforzamiento de las existentes
El almacenamiento de energía puede ayudar a mejorar de la eficiencia económica y la utilización
de las infraestructuras existentes al permitir el uso optimizado de los activos existentes en el negocio
eléctrico y creando nuevas oportunidades, lo que incrementará la inversión del sector privado que
entrará en el mercado provocando un aumento de la competencia y precios más bajos.
Así pues, la sociedad actual se sitúa ante el reto de lograr del abastecimiento de energía eléctrica a
una creciente población industrializada, y ese reto ha de afrontarse mirando hacia el horizonte con la
menor dependencia posible de los recursos fósiles. Por ello, el almacenamiento de energía en alguna
de sus posibles formas hace que el sistema sea más eficiente al reducir las centrales de apoyo, los
costos de interrupción en el sistema y atenuar los errores asociados a las predicciones
meteorológicas.
La tecnología de almacenamiento basada en sistemas de baterías se encuentra en unos niveles de
desarrollo e investigación muy prematuros aún, lo que hace inviable desde el punto de vista
económico su instalación a gran escala. Es necesaria una revisión de la tecnología existente para
buscar alternativas a los sistemas de almacenamiento y que puedan aportar los beneficios de éstos.
En este Trabajo se profundiza en la optimización de un parque eólico, encontrándose como
alternativa a los sistemas de almacenamiento la instalación de aerogeneradores adicionales. Éstos
ofrecen la ventaja de ser una tecnología ampliamente desarrollada y con un coste económico cada
vez más reducido, pudiendo constituir una alternativa tecnológica a los sistemas de almacenamiento.
3.2 Aerogenerador de Regulación
Como se ha expuesto en el punto anterior, debido a su menor coste, se propone el uso de
aerogeneradores adicionales en los parques eólicos, éstos permitirían disminuir los desvíos cuando la
producción es menor que la producción prevista, aunque no permitiría mitigar un exceso de
producción.
El término “de regulación” se añade para indicar que el aerogenerador no va a computar en la de
la capacidad del parque eólico en MW. Según el Real Decreto 661/2007 la capacidad productora del
parque eólico se define como la suma de la potencia nominal indicada en la placa de característica de
todos los aerogeneradores que forman el parque eólico, de manera que el aerogenerador de
regulación quedaría fuera de este sumatorio.
Tecnología de mitigación de error
40
Planteamos por tanto una nueva figura legal que permitiría compatibilizarlo con los parques de 50
MW pertenecientes al Régimen Especial, aunque en una normativa en la que desapareciera esa figura
legal, se hablaría de aerogeneradores cuya potencia no computa en la del parque.
Tal como se mostrará en las simulaciones este sistema además de contribuir a disminuir las
desviaciones por defecto de producción podrá inyectar potencia adicional a la red cuando el consumo
de potencia sea mayor que el previsto por el operador del sistema, siempre que las condiciones
meteorológicas lo permitan.
3.2.1 Aerogenerador
Hasta ahora hemos visto los desvíos de la planta eólica sin entrar en detalle de los elementos que
la constituyen, el elemento principal de un parque eólico es el aerogenerador y puesto que en este
apartado proponemos la instalación de un aerogenerador adicional se va a describir éste destacando
algunas características que influirán en las simulaciones posteriores.
En primer lugar, un aerogenerador es un generador eléctrico movido por una turbina accionada
por el viento, que consigue transformar la energía cinética en aire en energía eléctrica. La energía
cinética del aire proporciona energía mecánica a una hélice que, a través de un sistema de
transmisión mecánico, hace girar el rotor del generador.
Componentes de un aerogenerador:
Sistema de captación:
o Rotor: Es el conjunto formado por las palas y el buje que las une, se encarga de
transformar la energía cinética del viento en energía mecánica.
Rotor de paso variable: Permite girar a las palas sobre sí mismas. Es un
mecanismo de control de la potencia del aerogenerador que evita posibles
daños provocados por vientos demasiado fuertes.
Rotor de paso fijo: Las palas no pueden girar sobre sí mismas, por lo que
cuando el viento superar un margen entrar en pérdida aerodinámica a partir
de cierta velocidad del viento.
Rotor de velocidad variable: Aquel cuya velocidad de giro del rotor es
variable.
Rotor constante: Gira a velocidad constante, aunque el viento varíe su fuerza.
o Palas: Las palas tienen un perfil similar a las alas de un avión, pero deben estar
torsionadas para que no se pierda la sustentación a lo largo de todo su eje. El número
de palas es tres, que es el menor número de palas que proporciona mayor estabilidad.
o Buje: une las palas solidarias al eje lento. En su interior se encuentran los elementos
que permiten el cambio de paso o pitch, permitiendo variar el ángulo de incidencia
del viento sobre la pala.
o Góndola: “Caja” que contiene los diferentes equipos que transforman la energía
mecánica del rotor en energía eléctrica.
Sistema de orientación:
o Veleta: Señala en todo momento la dirección del viento. A través de un
microprocesador actúa un motor eléctrico que hará girar la góndola hasta que ésta se
coloque en posición correcta.
o Freno de orientación: Evita desplazamientos radiales de la góndola por efecto del
viento incidente o giro del rotor no deseados.
Sistema de transmisión:
o Eje lento: Velocidad de giro baja, entre 10 y 20 rpm.
41 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
o Multiplicadora: Eleva la velocidad de giro hasta 1500 rpm, valores óptimos para el
generador eléctrico.
o Eje de alta velocidad: Gira a 1500 rpm y está conectado al generador eléctrico.
Sistema de generación:
o Generador eléctrico: Máquina que convierte la energía mecánica en energía eléctrica.
o Convertidor de potencia: Convierte la energía eléctrica generada en energía adecuada
para evacuarla a la red.
o Transformador: Eleva la tensión de generación a la del punto de conexión de red.
Normalmente desde 690 V hasta 20 KV.
Sistema de control:
o Permite controlar las condiciones de funcionamiento del aerogenerador y se
supervisan las condiciones de la turbina eólica, interruptores, bombas hidráulicas,
válvulas y motores dentro de la turbina. Desde el controlador de turbina, con base a la
información analizada de los sensores, salen unas órdenes que afectan a la operación
y funcionamiento del aerogenerador.
Sistemas de soporte:
o Torre: Tubular tronco cónica y de acero. Suele unirse a su base o cimentación
mediante pernos y está fabricada por tramos para facilitar su transporte.
Sistema hidráulico:
Permite la activación del giro de las palas sobre su eje, así como el frenado del rotor o
el giro y frenando de la góndola. Se compone de:
Grupo de presión: Suministra fluido hidráulico a una presión determinada.
Conductos hidráulicos: Canalizan el fluido hidráulico hasta el punto de
utilización.
Válvulas de control: Adaptan la presión y caudal del fluido en base al mecanismo
a accionar.
Sistema de refrigeración: Puede ser refrigeración de aire o de agua.
Dentro de los aerogeneradores distinguimos cuatro tecnologías de turbinas:
Velocidad fija, paso fijo.
Velocidad fija, paso variable.
Velocidad variable, limitación de potencia por pérdida aerodinámica.
Velocidad variable, paso variable.
En función del control de velocidad deseado del generador hablaremos de:
Aerogeneradores controlados en el estator (Tecnología Full Converter)
o Generador síncrono + convertidor elevador + inversor trifásico.
o Generador síncrono + convertidor trifásicos Back to Back.
Aerogeneradores controlados en el rotor (Tecnología DFIM)
o Disipación de potencia de deslizamiento en el rotor.
Convertidor doble (Back to Back) en el rotor.
Para las simulaciones posteriores tendremos en cuenta la altura del aerogenerador, que será
un parámetro para determinar la velocidad del viento, consideraremos que el aerogenerador es de
ánulo de pala variable y que se dispone de un sistema de control que actuará sobre el ángulo de pala
para seguir una referencia sin entrar en el detalle del mismo.
Tecnología de mitigación de error
42
3.2.2 Corrección de la velocidad del viento.
Uno de los datos fundamentales para trabajar en una instalación eólica es el viento, que va a estar
caracterizado por su velocidad y dirección.
La velocidad del viento varía con la altura. Sigue aproximadamente una ecuación de tipo
estadístico, conocida como ley exponencial de Hellmann, de la forma
𝑣ℎ = 𝑣10 ∙ (ℎ
10)
𝛼
(3–1)
En la que 𝑣ℎ es la velocidad del viento a la altura ℎ, 𝑣10 es la velocidad del viento a 10 m de
altura y alfa es el exponente de Hellmann, que varía con la rugosidad del terreno, y cuyos valores
vienen indicados en la Tabla 3-1.
Tabla 3-1. Valores de alfa para distintos terrenos
Lugares llanos con hielo o hierba 𝛼 = 0,08 ÷ 0,12
Lugares llanos (mar, costa) 𝛼 = 0,14
Terrenos poco accidentados 𝛼 = 0,13 ÷ 0,16
Zonas rústicas 𝛼 = 0,2
Terrenos accidentados o bosques 𝛼 = 0,2 ÷ 0,26
Terrenos muy accidentados y ciudades 𝛼 = 0,25 ÷ 0,4
La Fig. 3-1 muestra la variación de la exponencial para tres valores distintos de 𝛼
Figura 3-1. Variación de la velocidad del viento según la zona
Lo normal es que estas instalaciones cuenten con torres de medida con varios anemómetros a
distintas alturas, lo que permite un cálculo de la exponente de Hellmann más precisa, sin embargo en
este estudio solo se cuenta con un anemómetro situado a 50 metros de altura, por lo que se va a
obtener una curva aproximada en función del alfa elegido.
Tras una visualización del parque a través de imágenes por satélite el 𝛼 elegido ha sido 0.14 que
se corresponde con terrenos poco accidentados.
43 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
3.2.3 Curva de potencia del aerogenerador
Una vez que se obtiene la velocidad del viento para la altura de cada aerogenerador, se ha de
realizar una aproximación de la energía que se podría obtener, para ello recurrimos a la curva de
potencia del aerogenerador.
La curva de potencia de un aerogenerador es un gráfico que facilita el fabricante y en el que
se indica cuál será la potencia eléctrica disponible en el aerogenerador a diferentes velocidades de
viento con unas condiciones de contorno determinadas.
En la Fig. 3-2 que representa la curva de potencia típica de un aerogenerador, en ella
podemos visualizar 4 zonas.
Figura 3-2 Curva de potencia de un aerogenerador
Una primera zona de producción de energía cero, para vientos de velocidad inferior a la velocidad
de arranque del aerogenerador. La velocidad de arranque es la mínima velocidad del viento a la que
las palas rotarán y generarán potencia utilizable, entre 3 y 4 m/s.
Para vientos de velocidad superior a la velocidad de arranque la potencia crece con la velocidad
hasta alcanzar la potencia nominal.
La velocidad nominal del viento es la mínima velocidad del viento a la que la turbina generará su
potencia nominal de diseño. Se ve un rango de velocidades en las que la potencia es constante, este
rango va desde la velocidad de viento nominal hasta la velocidad de corte en el que el aerogenerador
desconecta y para velocidades de viento superiores la producción es cero. Esta velocidad está
entrono a los 25 m/s. El corte es impuesto por motivos de seguridad y de cara a la protección de la
turbina.
Las curvas de potencia se obtienen a partir de medidas realizadas en campo, donde un
anemómetro es situado sobre un mástil relativamente cerca del aerogenerador. No se utiliza el mismo
aerogenerador de soporte ya que el rotor podría provocar turbulencia distorsionando la medida.
La curva de potencia va a permitir por tanto obtener una idea de la energía que se obtendría con
un perfil de vientos determinado y un aerogenerador determinado, sin embargo hay que tener
presente que las curvas de potencia están basadas en medidas realizadas en zonas de baja intensidad
de turbulencias y con el viento viniendo directamente hacia la parte delantera de la turbina. Las
turbulencias locales y los terrenos complejos, pueden implicar que ráfagas de viento golpeen el rotor
desde diversas direcciones y por tanto aumenta la dificultad para un cálculo exacto, al igual que el
Tecnología de mitigación de error
44
aerogenerador puede estar trabajando a temperatura y presión del aire distintas (varía la densidad del
aire) a las de la curva de potencia.
3.3 Sistemas de almacenamiento
El primer sistema tecnológico que se propone para disminuir los desvíos producción de un parque
eólico es un sistema de almacenamiento de energía, el cual almacenará energía cuando hay un
exceso producción y liberará energía cuando hay un defecto de producción.
Los sistemas de almacenamiento se pueden clasificar en:
Bombeo de agua.
Se trata de centrales hidroeléctricas que además de turbina poseen una bomba, esto
posibilita que la central además de generar electricidad a partir de un caudal de agua, sea capaz
de bombear agua a una reserva superior. De esta manera se juega con la transformación de
energía mecánica y cinética. Este tipo de centrales suelen bombear durante las horas valles y
turbinar en las horas pico.
La principal ventaja de este tipo de centrales es que se pueden accionar muy rápidamente,
por lo que son muy útiles como centrales de regulación, permitiendo equilibrar la demanda
energética o compensar los desvíos de generación de energía renovable. Tienen un
rendimiento global en torno al 65 %.
Figura 3-3. Almacenamiento por bombeo de agua
Aire Comprimido.
Su funcionamiento es similar a las centrales hidroeléctricas, sin embargo el almacenamiento
se basará en la compresión de aire. En periodos de baja demanda se utiliza la electricidad para
poner en funcionamiento compresores que comprimen aire adiabáticamente y lo introducen en
depósitos naturales, alguna formación geológica subterránea como las cuevas. Cuando la
demanda energética aumenta, ese aire es almacenado, se calienta en intercambiadores de calor
pasando a la cámara de combustión de la turbina para generar electricidad. Los rendimientos
45 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
de esta tecnología están en torno al 75%.
Figura 3-4. Almacenamiento por aire comprimido
Volantes de inercia (Flywheel)
Almacenan la energía por conservación de la energía cinética de un disco metálico que
comienza a girar cuando se le aplica un par motor. Al someterlo a un par resistente se frena y la
energía almacenada en el rotor es transformada en corriente continua por el generador. Se
obtendrá mayor energía cuanta más inercia y velocidad angular se produzca en ese freno.
Los volantes de inercia se caracterizan por ser capaces de suministrar altos picos de potencia,
de hecho el pico de potencia de entrada o salida estará limitado solo por la potencia del
convertidor. Se caracterizan también por tener un número prácticamente infinito de ciclos de
carga y descarga.
El rendimiento puede llegar al 90%.
En la siguiente figura podemos ver dos esquemas típicos de volantes de inercia.
Figura 3-5. Almacenamiento con volantes de Inercia
Imanes superconductores (SMES)
El almacenamiento de energía magnética por superconducción ofrece la descarga instantánea
de energía y un número teóricamente infinito de ciclos de recarga. Estos dispositivos de
almacenamiento, almacenan electricidad en forma de campo magnético generado por la corriente
continua circulante por unos cables superconductores. La geometría de las bobinas
superconductoras crea un campo electromagnético altamente contenido, pero se requiere
Tecnología de mitigación de error
46
relativamente poca energía para mantener el campo. La energía se libera descargando las bobinas.
La descarga rápida hace los SMES atractivos para la rápida estabilización de las líneas de
transmisión de alto voltaje durante los períodos de uso intensivo.
Es una tecnología que aún se está desarrollando por grandes compañías como ABB, y que
tendrían una eficiencia alrededor del 90%.
Supercondensadores (ECDL)
También conocidos como condensadores electroquímicos de doble capa (ECDL), son
condensadores que almacenan energía en forma de cargas electroestáticas. Los
supercondensadores están formados por pares de placas conductoras separadas por un medio
dieléctrico.
Éstos se diferencian de un condensador normal en que ofrecen una alta capacitancia en poco
espacio. Además, los supercondensadores tienen una superficie de electrodos significativamente
más grande que la de los condensadores normales, acoplada con una placa eléctrica delgada entre
el electrodo y el electrolito.
Tienen la capacidad de ser cargados y descargados en muy poco tiempo (del orden de
segundos), lo cual los hace apropiados antes interrupciones de suministro de poca duración.
Los ECDL tienen una doble capa de electrodos a base de carbono, inmersos en un electrolito
líquido (este tiene un separador). Durante la carga, los iones cargados eléctricamente en el
electrolito migran hacia los electrodos de polaridad opuesta. Esto a que a los electrodos se les
aplica un voltaje, con lo cual, se forma un campo eléctrico entre los electrodos. Esto es parecido a
lo que ocurre en las baterías, pero en este caso no existe acción química, sólo acción
electroestática.
Poseen un rendimiento que puede ser superior al 95%.
Baterías:
Las baterías se caracterizan por ser dispositivos cerrados, cuyos componentes químicos
presentan la posibilidad de ser regenerados mediante la reacción redox inversa al aplicar un
voltaje durante la carga.
Existen diversos tipos de baterías, cuyos nombres vienen dados por los compuestos químicos
que se utilizan.
Baterías de plomo acido:
Se basan en la reacciones redox que ocurren entre el plomo que se encuentra en los electrodos
(en estado metálico puro en la oxidación y en forma de dióxido de plomo en la reducción) y ácido
sulfúrico, que actúa como electrolito de la batería. El rendimiento de carga/descarga se sitúa entre
el 75% y el 85% en corriente continua.
Presenta el inconveniente de su corta vida cíclica, entrono a 1500 ciclos de carga y descarga así
como la necesidad de un mantenimiento periódico, al verse afectadas por la corrosión de sus
electrodos. Frente a ello les favorece un muy bajo coste de inversión.
Baterías de sulfuro de sodio (NAS):
Este tipo de baterías los electrodos están compuestos de sodio (se oxida en la descarga) y
azufre (se reduce en la descarga).
47 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Durante la carga se produce la reacción opuesta. En conjunto con la batería de sodio-Níquel-
Cloro forma parte de las “baterías de sales fundidas” que trabajan a temperaturas por encima de
200ºC. El rendimiento de carga/descarga es superior al 86% en base DC.
Esta tecnología se encuentra en un grado de madurez comercial y tiene aplicaciones diversas
como acumulador de energía eléctrica. Se usa de forma extensiva en integración de energía eólica
y para la gestión de la red eléctrica, debido a sus largos tiempos de descarga (6 horas). También es
capaz de reaccionar con rapidez a cambios en las magnitudes de control de la red eléctrica, por lo
que también se usa para la mejora de calidad del suministro.
Su principal característica es la elevada potencia que pueden proporcionar y su alta capacidad.
Baterías Níquel-Cadmio:
Después de las baterías de Plomo-Ácido, éstas son las de mayor producción y además muy
bien establecidas en el mercado actual. Estas baterías se encuentran dentro de la familia de las
alcalinas, utilizando como electrolito una solución acuosa de una base de hidróxido de potasio.
Como venta podemos resaltar su vida útil de unos 2500 a 3000 ciclos de carga y descarga.
Sus principales desventajas son su elevado coste así como sus componentes altamente
contaminantes.
Ión Litio:
Cuentan con un electrodo hecho de grafito y otro de un compuesto de litio. El electrolito es una
sal e litio disuelta en un compuesto orgánico. Durante la carga, el lito contenido en el compuesto
se oxida, liberando iones Li+ y electrones que viajan, respectivamente, a través del electrolito y el
circuito eléctrico hasta el electrodo de grafito, donde el carbono reacciona con ambos,
reduciéndose y formando el compuesto CLix. El rendimiento obtenido en corriente continua es
cercano al 90% para el ciclo de carga y descarga.
Su uso está extendiendo en la integración de energías renovables, donde se encuentran en el
último estadío de desarrollo, con un gran número de proyectos de demostración ya realizados y
con expectativas de reducción de costes que la harían comercialmente viables.
Baterías de flujo:
Las baterías de flujo se diferencias de las baterías tradicionales en que el electrolito circula a
través de las celdas de la batería (donde se encuentran los electrodos) mediante su bombeo desde
depósitos de acumulación. Es decir, en lugar de ser un sistema cerrado, el electrolito está
continuamente introduciéndose y extrayéndose de las celdas de la batería según se va agotando la
especie iónica al producirse la reacción química. Este diseño permite realizar baterías
personalizables, donde el tamaño de los depósitos de acumulación del electrolito define la
capacidad de almacenamiento energético y el número de celdas define la potencia nominal de la
batería.
El siguiente esquema representa la configuración de una batería de flujo. Se observa como
existen dos electrolitos, cada uno cargado con una especie química distinta que participa en la
reacción redox (que depende del tipo de batería de flujo). Entre ambos electrolitos, se sitúa una
membrana que solo permite el paso de los iones correspondientes a la reacción química.
Tecnología de mitigación de error
48
Figura 3-6. Almacenamiento por baterías de flujo
Actualmente, existen dos tipos de batería de flujo, las de zinc-bromo y las de vanadio, una
tecnología comercialmente viable.
Las baterías de vanadio, se caracterizan por:
Alta capacidad de respuesta en carga/descarga: son capaces de dar incluso el doble de su
potencia nominal durante cortos periodos de tiempo. De esta manera pueden complementar a
energías renovables o actuar como generadores en sistemas de alimentación ininterrumpida y
sirven como ayuda para la calidad del suministro.
Diseño de capacidad energética y potencia independiente: se pueden ajustar caso a caso a las
particularidades del proyecto. Al almacenar el electrolito en tanques, se puede incrementar la
capacidad de almacenamiento para descargas durante largos periodos de tiempo.
Bajas pérdidas por auto descarga: al mantener los electrolitos almacenados en tanques
independientes, se producen pocas pérdidas por auto descarga cuando la batería no está en carga o
descarga. Por tanto, se pueden diseñar sistemas para almacenamiento por largos periodos de
tiempo.
Se muestra a continuación una gráfica de comparación entre la capacidad de almacenamiento de
distintos tipos de baterías y su tiempo de descarga, parámetros fundamentales a la hora de elegir el
tipo de batería con el que se realizarán las simulaciones.
49 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 3-7. Comparativa distintas tecnologías de almacenamiento
Fuente: IEE [8]
Por su característica de capacidad, tiempo de descarga y vida útil, así como su madurez
tecnológica se ha decidido implementar el algoritmo de simulación con baterías de Ión-Litio y
Sulfuro de Sodio, cuyas características específicas se indican en el siguiente capítulo.
3.3.1 Convertidores de potencia
Algunos de los sistemas de almacenamiento requieren de dispositivos adicionales para poder
adaptar su voltaje o corriente de salida al voltaje de la red. En el caso de las baterías conectadas a red,
además es necesario adaptar su salida en continua a la tensión alterna de la red.
Los dispositivos utilizados son los convertidores de potencia, dependiendo de la tecnología de
almacenamiento el convertidor de potencia tendrá que permitir la conexión entre dos niveles de
tensión diferentes en alterna, conectar un nivel de tensión en continua con otro en alterna, o conectar
una fuente de corriente a un bus de tensión. Por estas razones la topología de los convertidores de
potencia depende de la tecnología y la aplicación.
En general, los convertidores de potencia utilizados con sistemas de almacenamiento se
caracterizan por:
Un rendimiento muy elevado.
Pueden controlar un flujo de potencia bidireccional, permitiendo el control del proceso de
carga y descarga.
Además dependiendo de la aplicación, podrán caracterizarse por: dar una rápida respuesta
(aplicaciones de regulación de frecuencia), tener un pequeño tamaño y peso, soportar altos picos de
potencia o manejar grandes cargas de potencia.
En principio, para conectar las baterías de Ión-Litio o Sulfuro de Sodio se utilizará un convertidor
Tecnología de mitigación de error
50
como el que se muestra en la figura x.x.
Este convertidor permitirá convertir pasar de corriente alterna a continua, carga de la batería, y de
continua a alterna en el proceso de descarga.
Figura 3-8. Convertidor DC-AC
Fuente: IEE [8]
3.3.2 Aplicaciones de los sistemas de almacenamiento
En [8] se describen algunos de las utilidades del uso de sistemas de almacenamiento en la red
eléctrica.
3.3.2.1 Regulación de carga
Está relacionada con el consumo de energía eléctrica, en momentos donde el consumo es máximo
puede darse la situación que la línea no pueda transportar toda la potencia demandada, mientras que
cuando hay un valle en el consumo la carga de la línea es baja, lo que se pretende por tanto es
transmitir mayor potencia en las horas valle y en las horas picos cuando la línea está completamente
cargada la batería actuaría de apoyo.
Figura 3-9. Regulación de carga
Fuente: IEE [8]
51 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
3.3.2.2 Arbitraje económico
En términos económicos consiste en obtener un beneficio por la venta de energía que ha sido
generada o comprada en otro momento temporal. Es decir, se vende energía en el mercado cuando su
precio es máximo y esa energía se ha obtenido cuando su precio es mínimo, bien por la compra de
ésta en el mercado o bien porque se ha producido esa energía en momentos de mínimo precio pero
no se ha ofertado al mercado. Tradicionalmente se ha realizado esta opción con la hidroeléctrica de
bombeo.
Figura 3-10. Arbitraje económico
Fuente: IEE [8]
3.3.2.3 Regulación de frecuencia
Las turbinas de viento de velocidad variable o las plantas de paneles fotovoltaicos que se conectan
a la red no contribuyen a la regulación de frecuencia como si lo hacen los generadores síncronos que
están unidos a las turbinas de gas o vapor. Se encuentra en los sistemas de almacenamiento una
aplicación que intenta imitar la inercia de las turbinas de gas para complementar este déficit de
estabilidad angular. Otra opción sería utilizar el convertidor de potencia de las turbinas de velocidad
variable para emular la inercia de las turbinas de vapor usando la energía en forma de inercia
almacenada en el rotor de los aerogeneradores.
Figura 3-11. Regulación de frecuencia
Fuente: IEE [8]
53
4 SIMULACIONES
na vez se ha expuesto en el capítulo anterior la tecnología que se podría utilizar para mitigar
las desviaciones de las plantas eólicas, se va a simular como mejoraría su explotación
mediante la utilización de aerogeneradores de regulación, sistema de almacenamiento a través
de baterías electroquímicas y un sistema combinado de aerogenerador de regulación y sistema de
almacenamiento.
Las simulaciones se realizarán con un programa basado en la herramienta informática Matlab,
desarrollado específicamente para este trabajo.
4.1 Aerogenerador de regulación
Como se describió anteriormente la idea consiste en añadir un aerogenerador adicional al parque
eólico.
La simulación, cuyo código está disponible en el Anexo B, diferencia los datos de entrada para la
simulación en dos grupos, los relativos a la planta eólica y los del posible generador a utilizar.
Planta eólica:
i. Previsión de producción de potencia.
ii. Producción real del parque.
iii. Velocidad del viento, altura del anemómetro y exponente de Hellman.
Nuevo aerogenerador a instalar:
i. Curva de potencia del aerogenerador
ii. Altura del aerogenerador.
A partir de estos datos lo primero que se ha calculado son los desvíos de producción del sistema,
para poder ver en qué horas entraría en funcionamiento la nueva turbina. Se define el desvío como:
U
Simulaciones
54
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎 − 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑅𝑒𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑖𝑑𝑎 (4–1)
En segundo lugar se ha calculado la potencia que podría inyectar el nuevo aerogenerador
colocado en esa planta. Para ello se ha obtenido la energía horaria introduciendo la velocidad del
viento, corregida para la altura del nuevo aerogenerador, en la curva de potencia.
Una vez que se dispone de los desvíos y de la potencia adicional disponible, solo es necesario
crear un bucle que recorra hora a hora un periodo anual, viendo si la producción es menor que la
previsión, y en ese caso añadir parte o toda la potencia adicional disponible con el nuevo
aerogenerador.
En la práctica, para conseguir una determinada potencia se utilizaría un sistema de control. El
objetivo de éste será en lugar de maximizar la producción seguir una referencia de producción, la
cual será la diferencia entre previsión y producción. Ese sistema de control actuará variando el
ángulo de pala de la turbina de regulación. En caso de que la potencia necesaria fuera relativamente
pequeña ese algoritmo tendría que actuar paralelamente sobre otras turbinas del parque, de manera
que éstas disminuyeran un poco su producción para que el aerogenerador adicional no tuviera una
producción tan pequeña como imposible en la práctica.
Se ha realizado la simulación de este apartado con tres generadores de potencia nominal distinta,
cuya curva de potencia se detalla en la Tabla 4-1 y en la Fig. 4-1.
Tabla 4-1. Valores curva de potencia de aerogeneradores
Velocidad (m/s) Izar-
Bonus
1,3 MW
G90 -
2MW
V112-
3MW
Velocidad (m/s) Izar-
Bonus
1,3 MW
G90-
2MW
V112-
3MW
0 0 0 0 13 1183.1 1990.4 3000
1 0 0 0 14 1250.1 1997.9 3000
2 0 0 0 15 1281.7 1999.6 3000
3 0 21.3 112.5 16 1294.0 1999.9 3000
4 32.1 84.9 250 17 1298.2 2000 3000
5 91.6 197.3 437.5 18 1299.5 2000 3000
6 172.5 363.8 687.5 19 1299.8 2000 3000
7 291.2 594.9 1123.75 20 1300.0 2000.0 3000.0
8 439.3 900.8 1656.25 21 1300.0 2000.0 3000.0
9 604.3 1274.4 2281.25 22 1300.0 0 3000.0
10 770.6 1633 2760 23 1300.0 0 3000.0
11 928.7 1863 2975 24 1300.0 0 3000.0
12 1072.2 1960.4 3000 25 1300.0 0 3000.0
55 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Igualmente la altura de los aerogeneradores ha sido de 60 m, 80 m y 100 m respectivamente.
La Fig4.-1 ilustra las curvas de potencia de los aerogeneradores utilizados, que han sido obtenidas
del catálogo de los fabricantes.
Hay que indicar que en todas las simulaciones se supone que el aerogenerador está disponible en
todo instante de tiempo, es decir, siempre que la velocidad del viento sea la adecuada va a generar
energía. No se tienen en cuenta las paradas técnicas de mantenimiento.
Figura 4-1. Curva de potencia de aerogeneradores
Como salida de la simulación obtenemos los nuevos desvíos de la planta, los cuales los
exponemos a través del siguiente histograma (Fig. 4-2). En él se representan en el eje de abscisa los
intervalos de desvíos de producción, mientras que en el eje ordenado encontramos el número de
horas al año que se da ese desvío.
Figura 4-2. Histograma desvíos con aerogenerador de regulación
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
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 25
P (
kW)
V (m/s)
Izar-Bonus 1,3MW
G90-2,0MW
V112-3,0MW
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(1,1
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SinAerogeneradorde Regulación
Izar-Bonus 1,3MW
G90-2,0 MW
V112-3,0 MW
Simulaciones
56
Como era de esperar, cuando las desviaciones son negativas, se produce más de lo previsto, la
implantación de un aerogenerador adicional no tiene efecto. Éste solo actúa cuando el desvío es
positivo, caso en el que podemos observar una disminución del número de horas de desvío para
todos los rangos de potencias.
Podemos observar que para el aerogenerador de 3 MW se consigue un aumento del 154.5% en
horas sin desvíos, mientras que para el de 2 MW y 1,3 MW el aumento es de 90.3% y 40.4%
respectivamente.
Se puede ver también como la mayor parte de la disminución se produce para los rangos de
potencia más bajos. Hay que tener en cuenta que el aerogenerador inyectará como máximo su
potencia nominal, por lo que un desvío de -5 MW podrá ser reducido a un desvío de -2 MW pero
nunca podrá ser mitigado completamente.
Como resultado destacable, se puede indicar que con la colocación de un aerogenerador de 3MW
adicional, la planta eólica pasa de 240 a 2966 de horas sin desvíos al año y que el rango más menos 1
MW ocuparía el 72,9% de horas del año.
Otro de los datos que se ha calculado es el de las horas equivalentes de funcionamiento del
aerogenerador adicional, siendo 1079,2 horas equivalentes, 1404,5 horas equivalentes y 1469,4 horas
equivalentes respectivamente, mientras que el número de horas equivalentes del parque es de 1844,3
horas equivalentes al año. Estamos ante cifras significativamente más bajas.
Si consideramos solo los desvíos contrarios al sistema, que son los que repercutirán
negativamente en los ingresos del promotor del parque eólico, el histograma obtenido es el siguiente:
Figura 4-3. Histograma desvíos contrario al sistema con aerogenerador de regulación
En este caso, para el aerogenerador de 3MW el número de horas sin desvíos sería el 68.53 % del
número de horas anual, mientras que en el rango más menos 1MW estaría el 86,3% de la horas
anuales.
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(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
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Nú
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Desviación MW
SinAerogeneradorde Regulación
Izar-Bonus 1,3MW
G90-2,0 MW
V112-3,0 MW
57 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
4.2 Sistema de almacenamiento a través de baterías
Otra de las opciones tecnológicas que se proponía en el capítulo anterior era la instalación de
sistemas de almacenamiento. Se optaba por el uso de baterías electroquímicas, dentro de las cuales se
elegía simular por sus características las baterías de Sulfuro de Sodio y las de Ión Litio.
La principal diferencia respecto al aerogenerador de regulación es que nos permitirá mitigar tanto
las desviaciones por defecto de producción como por exceso. Otra diferencia es que la energía
adicional no provendrá directamente del viento, sino que la potencia necesaria para mitigar los
defectos proviene de los excesos anteriores. En caso de no haber exceso no se podrá combatir el
defecto.
Los datos de entrada los diferenciaremos en dos partes:
Datos del parque, sólo es necesario la producción prevista y la real para poder calcular el
desvío que tendrá que disminuir la batería.
Datos de la batería:
i. Capacidad de almacenamiento en MWh.
ii. Potencia máxima instantánea que puede suministrar en MW.
iii. Profundidad de descarga2, determinará el estado de mínima carga.
iv. Rendimiento.
Los datos anteriores permitirán conocer tanto la cantidad de energía que podemos almacenar
como descargar en función del estado de la batería, la potencia máxima que se podrá inyectar en cada
hora, así como la carga mínima de almacenamiento o el rendimiento del proceso.
Otro dato importante que se ha de obtener es el de número de ciclos de la batería. Éste
determinará la vida útil de la misma, siendo un parámetro necesario para el análisis económico. En la
simulación se calculara el número de ciclos completos equivalentes que la batería puede llegar a
realizar.
Un ciclo completo es aquel en que se cumplen las siguientes condiciones:
La carga se produce desde el mínimo estado de carga admisible hasta la potencia nominal
de la batería.
La descarga se produce de manera inversa, es decir, desde potencia nominal hasta el
mínimo estado de carga admisible.
Se calcularía de la siguiente forma:
𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑒𝑛 ℎ = 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐼𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙 − 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 − 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑀í𝑛𝑖𝑚𝑎 𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎 (4–2)
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝐶𝑖𝑐𝑙𝑜𝑠 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑜𝑠 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 = ∑|𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑒𝑛 ℎ|
2
8760
1
(4–3)
En este caso el funcionamiento del sistema de almacenamiento sería simple, en caso de exceso y
si la batería tiene capacidad de almacenamiento suficiente todo el exceso eólico se almacenará. Si la
batería no puede almacenar todo el exceso o está llena, entonces no se podrá mitigar el desvío y ese
resto de energía eólica se seguirá inyectando a red con el consiguiente costo.
2 La profundidad de descarga es la relación entre la Energía que tiene la batería disponible para entregar, Vs la energía que realmente entrega.
Simulaciones
58
Para el caso de que la producción sea inferior, se podrá disminuir el desvío siempre y cuando la
batería disponga de energía. En ese caso se inyectará toda la energía necesaria para mitigar por
completo o lo máximo posible el desvío.
En el Anexo C se detalla el código implementado.
Se ha simulado con 2 tipos de baterías de 5 capacidades diferentes. Los tipos de baterías
electroquímicas elegidas han sido las de Ión Litio y Sulfuro de Sodio como ya se ha mencionado.
Hay que resaltar que pese a que las baterías de sulfuro de sodio tienen un precio de adquisición
inferior, tienen un tiempo de descarga mayor y un menor rendimiento que las baterías de Ión Litio.
Otro factor que se ha de considerar en contra de las baterías de Sulfuro de Sodio es que sólo son
fabricadas por la compañía NGK, por lo que el proyecto quedaría supeditado a su interés
empresarial.
Tabla 4-2. Características de baterías
NaS IL
CAPACIDAD 1,2,3,6,9 1,2,3,6,9
POTENCIA 1/6 de Capacidad Capacidad
DOD 80% 100%
RENDIMIENTO DEL CICLO 75% 90%
Las figuras 4-4 y 4-5, muestran los histogramas que resultan de la simulación de este caso.
Figura 4-4. Histograma desvíos batería NaS
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Desviación MW
NaS Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
59 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 4-5. Histograma desvíos batería IL
Lo primero que se puede observar es que pese a tener la misma capacidad las baterías de Ión Litio
consiguen una mayor mitigación de los desvíos. Ésto es debido a que las baterías de Ión Litio tienen
un tiempo de descarga mínimo de una hora, mientras que las de Sulfuro de Sodio su tiempo de
descarga es de 6 horas, por lo que la potencia máxima horaria que pueden suministrar es 6 veces
menor para el caso de las baterías Sulfuro de Sodio.
Otro aspecto muy destacable es como la disminución del error es mucho más significativa para
desvíos de potencia negativos que para los desvíos positivos. Los desvíos positivos refieren a defecto
de energía, esos defectos son suplidos por la batería a través de los excesos de energía anteriores, y
en el parque que hemos analizado la cantidad de energía en exceso es menor que la energía en
defecto.
Además esa energía en exceso se ve reducida en un 75% para las baterías Sulfuro de Sodio y un
90% para las baterías de Ión Litio debido al rendimiento.
Numéricamente, con la batería de sulfuro de sodio de 9 MWh se consigue 3811 horas sin desvíos
lo que supone un 43.5% de las horas del año. Para la batería Ión Litio las horas sin desvío supondrían
el 53.98%.
Otro comportamiento que se puede observar es que conforme se aumenta la capacidad de las
baterías disminuye el incremento del número de horas sin desvíos. Sin embargo al aumentar la
capacidad de la batería la disminución del número de horas sin desvíos no es directamente
proporcional, sino que esta disminución es cada vez menor.
Hay que indicar que tal como se puede observar en la Anexo E. el número de ciclos completos
equivalentes es mayor en las baterías de Ión Litio para las capacidades 1,2 y 3 MWh, algo esperable
ya que al poder transmitir más energía por hora el número de ciclos será mayor y por tanto la
reducción de los desvíos.
Si se analizan los desvíos excluyendo los que son favorables al sistema, los histogramas se verían
modificados como se muestran en las Figuras 4-6, 4-7.
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Desviación MW
IL
Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
Simulaciones
60
Figura 4-6. Histograma desvíos contrarios al sistema baterías NaS
Figura 4-7. Histograma desvíos contrarios al sistema baterías IL
En ellos podemos observar como el número de horas con exceso de producción es muy pequeño.
Para el caso de la batería de 9 MWh de Ión Litio supone sólo el 4.32% de horas del año.
Mientras que el número de horas sin desvíos es de 73.69% en el caso de a batería de Ión litio de 9
MWh y 67.65% en la de Sulfuro de Sodio.
Vemos como considerando solo las desviaciones contrarias al sistema las baterías tienen un
comportamiento más similar, algo puramente casuístico, ya que no se ha tenido en cuenta en la
simulación el sentido de los desvíos para condicionar la mitigación del error.
0
1000
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Desviación MW
IL Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
61 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
4.3 Aerogenerador de Regulación y almacenamiento a través de baterías
Como se ha comentado, con la batería se disminuyen sobre todo los excesos de energía, mientras
que el aerogenerador solo actuaba sobre el defecto. Una combinación de los anteriores debería ser
una solución óptima.
En este caso los datos de entrada son una combinación de los anteriores:
Datos de Aerogenerador, altura y curva de potencia.
Datos de Batería, capacidad, potencia máxima instantánea, profundidad de
descarga y rendimiento.
Datos de la planta eólica, producción real y previsión de producción.
Tanto los datos del Aerogenerador como los de la batería son los anteriormente descritos.
El algoritmo que se desarrolla y cuyo código se puede consultar en el Anexo D se describe a
continuación:
Se distinguen tres casos:
No hay diferencia entre la producción y predicción; en ese caso si la batería está
cargada no hay ninguna actuación. Si la batería no está completamente cargada y el
aerogenerador auxiliar podría cargarla, éste le inyectará energía, bien toda la que
puede generar o sólo la necesaria hasta cargar la batería.
Hay un exceso de producción; en este caso la energía sobrante se almacenará en la
batería si esta está lo suficientemente descargada. En caso de que no se pueda
inyectar en la batería toda la energía sobrante del parque eólico ésta se inyectará en
la red. Si el exceso no es suficiente para recargar la batería por completo actuará el
aerogenerador de regulación apoyando la carga, pero en caso de que la producción
del aerogenerador de regulación no sea toda la disponible, ésta no se inyectaría a la
red, sino que se regularía el ángulo de pala mediante el sistema de control para no
inyectar un exceso.
Si hay defecto de energía; primero se intentará suplir con el aerogenerador de
regulación, en caso de que no sea suficiente actuará la batería. Si el aerogenerador
suple el defecto y aun así puede producir más potencia, esa energía restante se
utilizaría para recargar la batería si fuera el caso necesario.
Se ha simulado con los aerogeneradores de 2 y 3 MW con los sistemas de almacenamiento de
1 MW, 2 MW, 3 MW, 6 MW, 9 MW.
Los histogramas que se obtienen como resultado de la simulación se muestran desde la Fig. 4-8 a
la Fig. 4-15.
Simulaciones
62
Figura 4-8. Histograma desvíos aerogenerador regulación 2 MW y baterías de NaS
Figura 4-9. Histograma desvíos aerogenerador regulación 3 MW y baterías de NaS
Figura 4-10. Histograma desvíos aerogenerador regulación 2 MW y baterías de IL
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Sin Bateriani A. R.
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Sin Bateriani A. R.
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
63 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 4-11. Histograma desvíos aerogenerador regulación 3 MW y baterías de IL
Las figuras 4-12, 4-13, 4-14, 4-15 muestran los histogramas considerando solo las desviaciones
contrarias al sistema.
Figura 4-12. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador
regulación 2 MW y baterías de NaS
Figura 4-13. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador
regulación 3 MW y baterías de NaS
0
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(2.5
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(3,3
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(3.5
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(4,4
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(4.5
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Sin Bateriani A. R.
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
Simulaciones
64
Figura 4-14. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador
regulación 2 MW y baterías de IL
Figura 4-15. Histograma desvíos contrarios al sistema aerogenerador
regulación 3 MW y baterías de IL
Al igual que sucedía con el sistema de baterías, la primera conclusión que se puede obtener de
esta simulación es que el sistema compuesto por baterías de Ión Litio da mucho mejor resultado que
cuando se utilizan baterías de Sulfuro de Sodio.
Este mejor resultado se aprecia sobre todo en las desviaciones por defecto de energía, ya que en
las desviaciones por exceso tiene un comportamiento más similar.
Mientras que con el sistema de aerogenerador de 3 MW más baterías de 9 MW de Ión Litio las
horas sin desvío son 5370, si utilizamos la batería de 9 MW de sulfuro de sodio la cifra se reduce en
casi mil horas, en concreto 4399 horas sin desvíos.
Podemos ver que cuanto mayor es la capacidad del sistema de almacenamiento empleado la
diferencia entre utilizar un aerogenerador de 3 MW o uno de 2 MW disminuye. Por ejemplo para una
batería de 9 MW de Ión Litio la diferencia entre un aerogenerador entre 3 MW y 2 MW es de tan
solo 52 horas sin desvíos. El comportamiento para el resto de rangos de potencia es muy similar, por
lo que económicamente no interesaría realizar esa inversión extra.
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,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Sin Bateriani A. R.
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
<-5
(-5
,-4
.5]
(-4
.5,-
4]
(-4
,-3
.5]
(-3
.5,-
3]
(-3
,-2
.5]
(-2
.5,-
2]
(-2
,-1
.5]
(-1
.5,-
1]
(-1
,-0
.5]
(-0
.5,0
]
(0,0
.5]
(0.5
,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Sin Bateria niA. R.
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
65 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Si consideramos solo las desviaciones contrarias al sistema, el sistema híbrido nos permitirá en
ambas tecnologías de baterías superar las 7000 horas sin desvíos al año. Con la tecnología de Ión
Litio se llegan a las 7294, lo que supone un 83.26% de las horas del año.
Se refleja que un aumento de la tecnología va a llevar aparejado una disminución de las
desviaciones, sin embargo habrá que analizar si el aumento del gasto aparejado a una tecnología más
completa, se compensa con el beneficio de no incurrir en desvíos.
Al igual que se veía en el sistema de baterías, cuanto más aumentamos la sofisticación y la
capacidad es el sistema para combatir los desvíos, menor es el decremento de los desvíos, por lo que
puede ser que al ir aumentando el sistema lleguemos a un punto en el que económicamente no sea
viable su instalación.
4.4 Comparativa de las simulaciones
En el Anexo E se puede encontrar una tabla con todos los resultados numéricos de la que se
resaltamos la siguiente información.
Unos de los primeros aspectos que se va a tratar es la comparativa de las baterías de Ión Litio y las
de Sulfuro de Sodio. En un sistema basado solo en la mitigación del error por baterías, el
rendimiento de las baterías de Ión Litio es mucho mejor como refleja el porcentaje de mejora de
horas anuales sin desvío, que es más de un 50% mayor que para el caso de las baterías de sulfuro de
sodio para las distintas capacidades.
Comparando entre sistemas, otro aspecto en contra de las baterías de Sulfuro de Sodio, a falta del
análisis económico, es que los aerogeneradores de regulación disminuyen el número de horas sin
desvíos anuales en mayor porcentaje, siendo además una tecnología mucho más conocida y
trabajada.
Técnicamente, si tuviéramos que elegir entre un sistema de baterías de Sulfuro de Sodio o un
sistema basado en aerogeneradores de regulación, elegiríamos este segundo ya que nos permitiría
disminuir en mayor porcentaje los defectos de energía. Sin embargo en caso de que el sistema de
baterías fuera de Ión Litio, éste va a tener un mejor resultado que el aerogenerador adicional.
Permitiría además la compensación de los excesos de energía.
Las baterías de sulfuro de sodio si serían eficaces si las combinamos con aerogeneradores, aunque
como se puede observar los porcentajes de variación son mucho mayores para los defectos de
energía que para los excesos, debido a la actuación del aerogenerador de regulación.
Podemos observar que en general, la disminución de los excesos es menor en un sistema híbrido
que si utilizáramos las baterías por independientes. La causa se encuentra en que al tener prioridad
en los defectos de energía el aerogenerador no se va a liberar tanta energía de la batería, la cual va a
permanecer más tiempo cargada y sin posibilidad de almacenar nueva energía proveniente de los
excesos. Además el aerogenerador de regulación contribuirá a cargar la batería.
Se podría discutir si sería adecuado que el aerogenerador de regulación no contribuyera a la
recarga de la batería, pero se ha optado por esta opción ya que la energía necesaria para paliar los
defectos es mucho mayor que la energía sobrante de los excesos como se comentaba anteriormente.
Por último concluir que a falta del análisis económico, tecnológicamente se conseguiría pasar de
240 horas sin desvíos al año a 5370 horas sin desvíos, lo que supone un incremento del 2237.5%.
Simulaciones
66
4.5 Variantes de las simulaciones
4.5.1 Aerogenerador de Regulación
Una vez analizado la disminución de los desvíos con la utilización de diferentes aerogeneradores
y a falta de un análisis económico podemos optimizar el beneficio económico para el promotor de la
planta eólica introduciendo en el algoritmo anterior una leve modificación. La modificación
consistente en inyectar el máximo de energía del aerogenerador de regulación cuando sea favorable
al sistema.
Si analizamos cuando es favorable inyectar más energía de la prevista obtenemos el siguiente
resultado.
Figura 4-16. Sentido desvíos contrarios al sistema
Se puede deducir que se realiza una estimación de la curva de demanda a la baja, ya que en un
65% de las veces será favorable al sistema inyectar más potencia de la prevista. En base a este dato
se decide realizar las simulaciones posteriores inyectando potencia máxima de los aerogeneradores
cuando sea favorable al sistema, es decir se intentará aprovechar toda la energía que puede generar el
aerogenerador. Este planteamiento se aplicará también al sistema compuesto por aerogenerador de
regulación y sistema de almacenamiento, pudiendo utilizar esa energía para almacenarla o inyectar
directamente a la red si las condiciones lo permiten.
El parque eólico podrá conocer si la inyección es favorable o no al sistema en tiempo real con una
simple conexión de datos con el Red Eléctrica de España, que procesa los datos de producción y
consumo en tiempo real.
Esta modificación no introduce variaciones en las desviaciones, solo aumenta la producción del
parque. Los resultados derivados de la producción se analizarán en el siguiente capítulo.
Aunque se puede indicar el número de horas equivalentes de trabajo de los aerogeneradores que
se ve aumentado, en concreto sería de 1969, 2739.6 y 3243.9 horas equivalentes, valores muy
superiores en el caso de las turbinas de 2 MW y 3 MW a los del parque que se encontraba en 1884.3.
35%
65%
Contrarios por mayorproducción
Contrarios por menorproducción
67 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Hay que recordar que se considera el aerogenerador está disponible todo el tiempo para producir la
máxima potencia y que los aerogeneradores que se proponen son tecnológicamente mucho más
modernos que los que se encuentran instalados en el parque.
Si comparamos las horas equivalentes del parque con la media española (2530 horas equivalentes
anuales) vemos que este está bastante por debajo, sin embargo esta diferencia se agrava con la media
gallega que se encuentra en 2830 horas, si bien algunos parques en Galicia superan las 3000 horas al
año de generación efectiva.
4.5.2 Almacenamiento a través de baterías
El algoritmo utilizado es similar al descrito en el apartado anterior. La modificación sustancial es
que la batería se descargará no sólo cuando el desvío sea por un defecto de energía en la producción,
sino también cuando sea favorable al sistema inyectar más energía. De igual manera si hay un exceso
de energía y es favorable al sistema producir más de lo previsto, este exceso no se utilizará para
recargar la batería sino que será inyectado directamente en la red.
Con esta simulación se estudia posible incremento del beneficio que habría así como la variación
de las horas sin desvíos respecto al algoritmo planteado anteriormente.
Como se explicará en el siguiente punto este algoritmo solo se plantea con un fin de estudiar un
incremento de la rentabilidad económica, pues no sé propone su aplicación por los motivos que se
detallarán.
Los histogramas resultantes son:
Figura 4-17. Histograma desvíos con baterías NaS
0
500
1000
1500
2000
2500
<-5
(-5
,-4
.5]
(-4
.5,-
4]
(-4
,-3
.5]
(-3
.5,-
3]
(-3
,-2
.5]
(-2
.5,-
2]
(-2
,-1
.5]
(-1
.5,-
1]
(-1
,-0
.5]
(-0
.5,0
]
(0,0
.5]
(0.5
,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Nú
me
ro d
e H
ora
s
Desviación MW
NaS
Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
Simulaciones
68
Figura 4-18. Histograma desvíos contrarios al sistema con baterías NaS
Figura 4-19. Histograma desvíos con baterías IL
Figura 4-20. Histograma desvíos contrarios al sistema con baterías IL
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
<-5
(-5
,-4
.5]
(-4
.5,-
4]
(-4
,-3
.5]
(-3
.5,-
3]
(-3
,-2
.5]
(-2
.5,-
2]
(-2
,-1
.5]
(-1
.5,-
1]
(-1
,-0
.5]
(-0
.5,0
]
(0,0
.5]
(0.5
,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Nú
me
ro d
e H
ora
s
Desviación MW
Nas Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
<-5
(-5
,-4
.5]
(-4
.5,-
4]
(-4
,-3
.5]
(-3
.5,-
3]
(-3
,-2
.5]
(-2
.5,-
2]
(-2
,-1
.5]
(-1
.5,-
1]
(-1
,-0
.5]
(-0
.5,0
]
(0,0
.5]
(0.5
,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Nú
me
ro d
e H
ora
s
Desviación MW
IL Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
<-5
(-5
,-4
.5]
(-4
.5,-
4]
(-4
,-3
.5]
(-3
.5,-
3]
(-3
,-2
.5]
(-2
.5,-
2]
(-2
,-1
.5]
(-1
.5,-
1]
(-1
,-0
.5]
(-0
.5,0
]
(0,0
.5]
(0.5
,1]
(1,1
.5]
(1.5
,2]
(2,2
.5]
(2.5
,3]
(3,3
.5]
(3.5
,4]
(4,4
.5]
(4.5
,5]
Nú
me
ro d
e H
ora
s
Desviación MW
IL Sin Bateria
1 MW
2 MW
3 MW
6 MW
9 MW
69 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Como era de esperar esta simulación ofrece peores resultados desde el punto de vista de los
desvíos que el algoritmo anterior. Se puede observar como la disminución de los desvíos por defecto
de energía es menor cuando tiene prioridad inyectar energía en el sistema que en el primer algoritmo.
Las desviaciones por exceso de energía aumentan por esa inyección de potencia cuando es favorable
al sistema. Este aumento es llamativo en la batería de Ión Litio para las capacidades de 6 MWh y 9
MWh, donde los desvíos de potencias menores de 5 MW casi doblan a la situación inicial. Este pico
que se produce solo con la batería de Ión Litio se debe a la potencia máxima instantánea que puede
transmitir la batería. Se puede comprobar que el algoritmo está bien, ya que si consideramos solo los
desvíos contrarios al sistema estos picos desaparecen. Sólo se inyecta potencia en exceso si es
favorable al sistema.
Al aumentar la capacidad de las baterías aumenta la diferencia entre los resultados que ofrecen los
dos algoritmos, para capacidades bajas los resultados son más parecidos, sin embargo, para la batería
de 9 MWh de Sulfuro de Sodio el número de horas sin desvíos es prácticamente el doble si la
estrategia de carga y descarga se centra solo en la mitigación del desvío.
Esta situación presenta por tanto peor solución desde el punto de vista de mitigación de desvío,
pero desde el punto de vista económico puede que sea más óptima por el funcionamiento del
mercado eléctrico.
4.5.3 Aerogenerador de Regulación y almacenamiento a través de baterías
En este apartado nos podríamos proponer aunar los dos criterios anteriores para estudiar un
posible aumento del rendimiento económico, sin embargo solo se adoptará el criterio de verter en red
la energía eólica que antes no se aprovechaba variando el ángulo de pala.
Esta decisión se basa en que el principal objetivo de este estudio es la disminución de los desvíos
para mejorar la integración de los parques eólicos en la red. Es verdad que en ocasiones lo mejor para
la red será una producción mayor que la prevista, pero contribuir con un sistema de baterías de Ión
Litio, con un tiempo de descarga de una hora, al defecto de estimación de consumo puede llevar a
que la cantidad de energía que se vierte a la red sea demasiado grande. Habría que diseñar un sistema
que limitará ese vertido de energía, estamos hablando que en caso de que fuera favorable al sistema
un exceso de producción nuestro parque podría inyectar hasta 9 MW adicionales lo que supone más
del 50 % de la potencia nominal del parque, por lo que se desecha esta posibilidad. Nos limitamos a
inyectar esa energía eólica que podríamos aprovechar y que de no inyectarla a la red se vería
desaprovechada. En caso de las baterías no se está desaprovechando ninguna energía, puesto que se
inyectaría posteriormente en las situaciones de defecto de producción.
De esta manera se modifica el algoritmo de simulación de manera similar al caso en el que actúa
el aerogenerador de regulación en solitario, de la misma manera no hay variación en el histograma de
desvío, por lo que se deja para el capítulo siguiente su análisis económico.
71
5 ANÁLISIS ECONÓMICO
ara el análisis económico que se va a desarrollar en este capítulo se hará uso del Valor Actual Neto.
El VAN, es un procedimiento que permite calcular el valor presente de un determinando número
de flujos de caja futuros originados por una inversión.
Su expresión es:
𝑉𝐴𝑁 = −𝐶0 + ∑𝐴𝑛
(1 + 𝑑)𝑛
𝑁
𝑛=1
(5–1)
Donde:
𝐶0 Inversión inicial.
𝐴𝑛 Flujo de caja originado por la inversión en el año n.
𝑑 Tasa de descuento utilizada.
𝑁 Número de años de vida del proyecto.
Si se considera los flujos de caja constantes entonces:
𝑉𝐴𝑁 = −𝐶0 + ∑𝐴𝑛
(1 + 𝑑)𝑛
𝑁
𝑛=1
(5–2)
En un primer apartado y ante la incertidumbre legislativa sobre el sistema de primas a la
P
Análisis Económico
72
producción en el momento de redacción, se decide realizar un cálculo económico sin sistema de
primas. La planta eólica obtendrá una retribución por el pago a precio del mercado libre de la energía
que inyecte en la red, sin añadir incentivo económico alguno o prima.
5.1.1 Aerogenerador de regulación
La instalación de un aerogenerador adicional tendrá asociado un coste de instalación (año 0) más
un coste de mantenimiento anual, que dependerá de la producción de ese aerogenerador.
La Asociación Europea Eólica (EWEA), por sus siglas en inglés, estima los costes de
instalación y de mantenimiento de un aerogenerador en:
Tabla 5-1. Coste de aerogeneradores
Coste de Instalación 1250,00 €/kW
Coste de operación y mantenimiento 0,02 €/kWh
Con la instalación de un aerogenerador adicional, tal como se describió en el capítulo anterior,
actuaremos sobre los desvíos por defecto de producción. Debido a ello se va a aumentar la
producción de energía, aumentando los ingresos por venta de ésta al mercado y se van a disminuir
los costes por desvíos de defecto de energía.
Como se ha mencionado, el análisis económico se realizará a través del VAN, para ello se
consideran las siguientes hipótesis:
El número de años de vida del proyecto es 25 años.
Se considera un incremento constante del precio de la energía eléctrica.
Se considera el mismo incremento que el del precio de la energía eléctrica para el
coste de los desvíos.
Se considera un aumento anual constante de los gastos de operación y
mantenimiento.
Si se considera un crecimiento constante tanto del precio de la energía eléctrica como de los
costes, la actualización de los flujos futuros se podría expresar:
∑𝐴 ∙ (1 + ∆𝑐)𝑛
(1 + 𝑑)𝑛
𝑁
𝑛=1
(5–3)
Relacionándola como el sumatorio que veíamos para el cálculo del VAN, podemos obtener la tasa
de descuento equivalente:
∑ 𝐴1
(1 + 𝑑𝑒𝑞)𝑛
𝑁
𝑛=1
(5–4)
(1 + ∆𝑐𝑒)𝑛
(1 + 𝑑)𝑛=
1
(1 + 𝑑𝑒𝑞)𝑛 (5–5)
73 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
𝑑𝑒𝑞 =𝑑 − ∆𝑐
1 + ∆𝑐 (5–6)
De manera que el VAN de la inversión quedaría definido por:
𝑉𝐴𝑁 = −𝐶0 + ∆𝐸𝑝𝑙𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ∙(1 + 𝑑𝑒𝑞1)
𝑁− 1
𝑑𝑒𝑞1 ∙ (1 + 𝑑𝑒𝑞1)𝑁 − 𝐶𝑂&𝑀 ∙
(1 + 𝑑𝑒𝑞2)𝑁
− 1
𝑑𝑒𝑞2 ∙ (1 + 𝑑𝑒𝑞2)𝑁 (5–7)
Donde:
𝐶0 Coste de instalación del Aerogenerador adicional.
∆𝐸𝑝𝑙𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Incremento del beneficio en la explotación del parque eólico,
Ingresos por inyección de energía, menos los costes derivados
de los desvíos.
𝑑𝑒𝑞1 Tasa de descuento equivalente que relaciona la tasa de interés
y el incremento del coste de la energía eléctrica.
𝑑𝑒𝑞2 Tasa de descuento equivalente que relaciona la tasa de interés
y el incremento del coste de los gastos de operación.
Las 𝑑𝑒𝑞1que se van a utilizar, resultan de considerar un incremento del precio de la energía
eléctrica del 2%, 5% y 7%, mientras que las tasas de descuento utilizadas han sido 3.5%, 5%, 6.5%.
Las distintas 𝑑𝑒𝑞1que se obtienen de dichas combinaciones:
Tabla 5-2. 𝑑𝑒𝑞1 Utilizadas
∆𝒄𝒆\d 3.5 5 6.5
2 1.471 2.941 4.412
5 -1.423 0 1.429
7 -3.271 -1.869 -0.467
En el caso de los costes de operación y mantenimiento se considera sólo un incremento del 2%,
de manera que 𝑑𝑒𝑞2 obtendría los siguientes valores para las distintas tasas de actualización.
Análisis Económico
74
Tabla 5-3. 𝑑𝑒𝑞2 Utilizadas
∆𝒄𝑶&𝑴\d 3.5 5 6.5
2 1.471 2.941 4.412
En base a las simulaciones del apartado anterior, en las que se disponía de la nueva producción
del parque tras las mejoras implantadas y la curva de predicción, se obtienen los resultados
mostrados en la Tabla 5-4.
Tabla 5-4. Resultados económicos aerogenerador de regulación caso 1
Aerogenerador Izar-Bonus
1,3 MW
G90-2,0 MW V112-3,0 MW
POTENCIA AEROGENERADOR (kW) 1300 2000 3000
COSTES DE INSTALACIÓN (€/kW) 1.625.000 € 2.500.000 € 3.750.000 €
PRODUCCIÓN ANUAL (kWh) 1402906,17 2809045,75 4408348,036
COST. OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO (€/kWh) 28.058 € 56.181 € 88.167 €
INGRESOS VENTA ENERGÍA (€) 1.739.946 € 1.808.758 € 1.886.327 €
COSTES DESV. DEFECTO (€) 61.193 € 49.404 € 36.002 €
COSTES DESV. EXCESO (€) 43.629 € 43.629 € 43.629 €
TOTAL COSTES DESVIOS (€) 104.823 € 93.033 € 79.631 €
TOTAL BENEFICIO (€) 1.607.065 € 1.659.543 € 1.718.528 €
Ingresos - Coste desvíos (Iniciales) (€) 1.554.746 € 1.554.747 € 1.554.748 €
INCREMENTO DEL BENEFICIO (€) 52.318 € 104.796 € 163.780 €
Se ha calculado el aumento de los ingresos del parque así como la disminución del coste de los
desvíos, la diferencia de ambas cantidades menos el coste de mantenimiento de la turbina adicional
sería el incremento del beneficio anual con el que se intentaría rentabilizar la inversión.
En base a la ecuación 5-7 se obtendrían los siguientes VAN:
75 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Tabla 5-5. VAN aerogenerador de regulación caso 1
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 VAN(1.3 MW) VAN(2 MW) VAN(3 MW)
2 2 -537.131,36 € -320.958,69 € -344.490,10 €
3,5 5 2 227.378,65 € 1.210.187,82 € 2.051.928,11 €
7 2 977.626,15 € 2.712.769,64 € 4.403.639,34 €
2 2 -707.970,88 € -663.156,59 € -879.293,33 €
5 5 2 -107.383,68 € 539.688,35 € 1.003.295,63 €
7 2 475.054,80 € 1.706.185,36 € 2.828.995,96 €
2 2 -842.116,55 € -931.855,35 € -1.299.228,59 €
6,5 5 2 -365.066,24 € 23.572,18 € 196.124,02 €
7 2 91.931,45 € 938.838,71 € 1.628.620,11 €
La primera conclusión que se puede sacar a partir de la tabla anterior es que el beneficio
económico dependerá en gran medida de variables macroeconómicas, por lo que para un análisis
económico certero habría que realizar un estudio que analizara esas variables. El periodo temporal de
estudio, 25 años, constituye un horizonte temporal muy largo en el que es imposible prever la
variación de dichas variables.
Tal como se describió anteriormente, se podría modificar el algoritmo de manera que el
aerogenerador actuará en la mitigación de desvíos así como inyectando potencia cuando fuera
favorable al sistema, obteniendo un incremento del beneficio. En la Tabla 5-7 se puede cuantificar
esa mejoría.
Análisis Económico
76
Tabla 5-6. Resultados económicos aerogenerador de regulación caso 2
Aerogenerador Izar-Bonus
1,3 MW
G90-2,0 MW V112-3,0 MW
POTENCIA AEROGENERADOR (kW) 1300 2000 3000
COSTES DE INSTALACIÓN (€/kW) 1.625.000 € 2.500.000 € 3.750.000 €
PRODUCCIÓN ANUAL (kWh) 2559735,657 5479299,309 9731672,827
COST. OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO
(€/kWh)
51.195 € 109.586 € 194.633 €
INGRESOS VENTA ENERGÍA (€) 1.802.536 € 1.953.516 € 2.175.998 €
COSTES DESV. DEFECTO (€) 61.193 € 49.404 € 36.002 €
COSTES DESV. EXCESO (€) 43.629 € 43.629 € 43.629 €
TOTAL COSTES DESVIOS (€) 104.823 € 93.033 € 79.631 €
TOTAL BENEFICIO (€) 1.646.518 € 1.750.896 € 1.901.733 €
Ingresos - Coste desvíos (Iniciales) (€) 1.554.749 € 1.554.750 € 1.554.751 €
INCREMENTO DEL BENEFICIO (€) 91.769 € 196.146 € 346.982 €
Tabla 5-7. VAN aerogenerador de regulación caso 2
d ∆𝐜𝐞 ∆𝐜𝐎&𝐌 VAN(1.3 MW) VAN(2 MW) VAN(3 MW)
2 2 283.164,22 € 1.578.499,50 € 3.464.866,25 €
3,5 5 2 1.642.974,52 € 4.486.497,89 € 8.616.495,22 €
7 2 2.977.416,54 € 7.340.245,37 € 13.672.016,69 €
2 2 -16.494,98 € 938.009,60 € 2.331.839,50 €
5 5 2 1.051.750,89 € 3.222.488,00 € 6.378.879,29 €
7 2 2.087.716,19 € 5.437.933,36 € 10.303.624,41 €
2 2 -251.791,74 € 435.087,62 € 1.442.170,46 €
6,5 5 2 596.722,88 € 2.249.663,63 € 4.656.760,39 €
7 2 1.409.570,54 € 3.987.964,68 € 7.736.226,36 €
77 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Si representamos la evolución del VAN con el aumento de la potencia de los aerogeneradores
(considerando los aerogeneradores de 1.3 MW, 2 MW y 3 MW) para las distintas combinaciones de
tasas de descuento, incremento del coste de la electricidad y los desvíos así como del coste de los
gastos de operación y mantenimiento obtenemos las siguientes gráficas:
Figura 5-1 Comportamiento del VAN al aumentar la potencia de aerogeneradores caso 1
Figura 5-2 Comportamiento del VAN al aumentar la potencia de aerogeneradores caso 2
En ellas podemos ver que si seguimos el modelo de operación de inyectar potencia a la red
cuando sea favorable al sistema (segunda gráfica), las curvas son siempre crecientes, por lo que la
instalación de más potencia va a repercutir en un mayor beneficio económico. Si sólo utilizamos el
aerogenerador para inyectar potencia cuando hay un desvío de defecto de energía no siempre la
utilización de un aerogenerador de mayor potencia va a conllevar un aumento del beneficio
económico, sino que puede llegar a hacer la inversión no rentable.
Si comparamos ambos algoritmos de actuación, el segundo planteamiento supone un incremento
del beneficio respecto del primero de:
1,3 MW 2 MW 3 MW
1,3 MW 2 MW 3 MW
Análisis Económico
78
Tabla 5-8. Incremento del beneficio en función del algoritmo utilizado
Izar-Bonus 1,3MW G90-2,0 MW V112-3,0 MW
39.45 k€ 91.3 k€ 183.2 k€
Este incremento del beneficio se debe exclusivamente a un incremento en los ingresos por venta
de energía, ya que el gasto por desvíos se mantiene constante.
La utilización de turbinas adicionales permite reducir el coste de los desvíos por defecto de
energía en un 17 %, 33% y 51% respectivamente.
Hay que concluir que debido al alto porcentaje de horas en el que es favorable inyectar más
potencia en el sistema, el análisis económico de este último algoritmo, donde el aerogenerador
inyecta toda su potencia si es favorable al sistema, sería similar a estudiar la viabilidad de instalar una
nueva turbina con independencia de la mejora operativa que se consigue.
5.1.2 Baterías
En el análisis económico de la utilización de un sistema de baterías se ha calculado en primer
lugar la variación de los ingresos por la explotación del parque, es decir, cuanto aumenta los ingresos
por venta de energía y cuanto se reduce el coste de los desvíos con la implantación de un sistema de
baterías (no se considera por tanto los gastos de operación y mantenimiento) obteniéndose los
siguientes resultados:
Tabla 5-9. Resultados económicos baterías de Sulfuro de Sodio
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Incremento de los ingresos: -15.851 € -27.912 € -37.035 € -52.052 € -58.695 €
Incremento Coste Defecto: -888 € -1.733 € -2.513 € -5.191 € -7.461 €
Incremento Coste Exceso: -3.474 € -6.243 € -8.525 € -13.543 € -17.383 €
Total Reducción Coste Desvíos: -4.362 € -7.976 € -11.038 € -18.734 € -24.844 €
Tabla 5-10. Tabla 5-11. Resultados económicos baterías de Ión Litio
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Incremento de los ingresos: -3.226 € -5.351 € -6.776 € -10.556 € -13.706 €
Incremento Coste Defecto: -4.010 € -6.383 € -8.195 € -12.304 € -15.417 €
Incremento Coste Exceso: -4.780 € -7.454 € -9.623 € -14.314 € -18.037 €
Total Reducción Coste Desvíos: -8.790 € -13.837 € -17.818 € -26.618 € -33.454 €
79 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Quedando el beneficio por explotación del parque tal como se muestra en la Fig. 5-3.
Figura 5-3. Beneficio por explotación parque eólico con utilización de baterías.
Si tenemos en cuenta que el beneficio por explotación del parque sin realizar ninguna mejora es
de 1.554.746 €, llama la atención que con la instalación de las baterías de Sulfuro de Sodio
disminuya el rendimiento económico de la planta y el beneficio de instalar baterías Ión Litio sea muy
reducido.
Si analizamos por separado la reducción de los ingresos y de los costes por desvíos obtenemos:
Figura 5-4. Reducción de ingresos con utilización de baterías.
1490000
1500000
1510000
1520000
1530000
1540000
1550000
1560000
1570000
1580000
1 2 3 6 9
Baterías NaS
Baterías IL
€0
€10.000
€20.000
€30.000
€40.000
€50.000
€60.000
€70.000
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Reducción Ingresos NaS
Reducción Ingresos IL
Análisis Económico
80
Figura 5-5. Reducción costes con utilización de baterías.
De las gráficas anteriores llama la atención la fuerte reducción que experimentan los ingresos con
las baterías Sulfuro de Sodio en comparación con las de Ión Litio. Destaca también la fuerte
pendiente de las baterías Sulfuro de Sodio en relación con las baterías de Ión Litio con una pendiente
más plana. Es esa menor reducción de los ingresos por venta de energía la que hace que las baterías
Ión Litio incrementen el beneficio del parque por mínimo que sea este incremento.
Por otro lado podemos observar que la reducción de costes por desvíos es mayor en las baterías de
Ión Litio pero en esta ocasión la pendiente de la curva es prácticamente igual para los dos tipos de
batería.
Aunque si se consigue una mejora técnica como se demuestra en el Capítulo 4 con la disminución
de los desvíos de potencia, esta mejora técnica no se traduce en mejora económica. La diferencia de
rendimientos de un 15% hace que con las baterías de Sulfuro de Sodio se esté perdiendo mucha más
energía que con las baterías de Ión Litio. Por otro lado la capacidad de intercambio de energía es
mucho menor en las baterías Sulfuro de Sodio debido a su tiempo de descarga. Esa pérdida de
energía por el rendimiento es una pérdida de ingresos ya que no se inyecta energía. Por otro lado los
desvíos no tienen un coste fijo, sino un coste variable cada hora, por tanto, se puede dar el caso que
ingresemos más dinero por inyectar potencia en una hora pico, aunque sea en exceso, que si
almacenamos energía sin incurrir en desvío y luego la inyectamos en horas valle, en las que el precio
del mercado podría ser menor que la diferencia entre la hora pico y el coste pro desvío.
Si consideramos los gastos de operación y mantenimiento, instalar baterías de Ión Litio supondría
que el incremento de los ingresos de la planta fuera el mostrado en la Tabla 5-11.
Tabla 5-12. Incremento ingresos utilización baterías Ión Litio
1 MW -1.335 €
2 MW -5.150 €
3 MW -9.270 €
6 MW -24.131 €
9 MW -40.204 €
0,00 €
5.000,00 €
10.000,00 €
15.000,00 €
20.000,00 €
25.000,00 €
30.000,00 €
35.000,00 €
40.000,00 €
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Reducción Coste NaS
Reducción Coste IL
81 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Por lo que la instalación de baterías de Ión Litio también supondría entrar en pérdidas
económicas.
Ante estos nulos rendimientos económicos no se realiza una actualización de los flujos de caja
futuros, ya que es obvio que no se rentabiliza para el caso de las baterías Ión Litio, y realizar una
inversión para disminuir el beneficio económico carece de sentido económico.
Un aspecto fundamental a la hora de realizar el VAN es el coste de inversión. En el caso de las
baterías el coste de inversión estará relacionado con la vida útil de la batería, la cual está relacionada
a su vez con el número de ciclos. Para un análisis con un horizonte temporal de 25 años habría que
considerar la adquisición de varios sistemas de baterías iguales. Por ejemplo como veíamos en el
capítulo 4, para la batería de 1 MW de Ión Litio el número de ciclos anuales era de 552, teniendo en
cuenta que la vida útil de estos sistema es de 4500 ciclos, éstos se verían cubiertos en 8.15 años, por
lo que para un análisis de 25 años el coste de inversión se vería triplicado.
Ante estos resultados se procede a analizar si el algoritmo planteado en el capítulo anterior con el
que intentar incrementar el rendimiento económico tiene efecto.
Figura 5-6. Beneficio por explotación parque eólico con utilización de baterías con algoritmo
optimizado
Podemos observar en la Fig. 5-6, cómo sin considerar los gastos de operación y mantenimiento, la
utilización de baterías de Sulfuro de Sodio de 6 MWh y 9 MWh incrementaría los ingresos del
parque, sin embargo para las baterías de Ión Litio el incremento respecto a la primera estrategia de
carga y descarga es de apenas 20 €, siendo para las baterías de 6 MWh y 9 MWh negativo, es decir
los ingresos serían menores.
Si volvemos a analizar la tendencia de los ingresos por venta de energía y costes por desvíos
encontramos la situación mostrada en la tabla 5-12.
1540000
1545000
1550000
1555000
1560000
1565000
1570000
1575000
1 2 3 6 9
Baterías NaS
Baterías IL
Análisis Económico
82
Tabla 5-13 Resultados económicos baterías de Sulfuro de Sodio con algoritmo optimizado
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Aumento de los ingresos: -5.602 € -9.971 € -13.406 € -20.692 € -25.424 €
Reducción Coste Defecto: -159 € -319 € -447 € -983 € -1.188 €
Reducción Coste Exceso: -4.569 € -8.524 € -11.958 € -20.307 € -26.165 €
Total Reducción Coste Desvíos: -4.728 € -8.843 € -12.405 € -21.290 € -27.353 €
Tabla 5-14. Resultados económicos baterías de Ión Litio con algoritmo optimizado
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Aumento de los ingresos: -3.953 € -6.704 € -8.815 € -12.963 € -15.553 €
Reducción Coste Defecto: -359 € -561 € -631 € -914 € -942 €
Reducción Coste Exceso: -9.382 € -15.140 € -19.435 € -27.436 € -32.006 €
Total Reducción Coste Desvíos: -9.741 € -15.701 € -20.066 € -28.350 € -32.948 €
De manera gráfica comparando con la situación anterior:
Figura 5-7. Reducción costes con utilización sistemas de almacenamiento.
0,00 €
5.000,00 €
10.000,00 €
15.000,00 €
20.000,00 €
25.000,00 €
30.000,00 €
35.000,00 €
40.000,00 €
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Reducción CosteNaS
Reducción Coste IL
Reducción CostesNaS Modificada
Reducción Costes ILModificada
83 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Figura 5-8. Reducción de intresos con utilización de sistemas de almacenamiento.
El resultado de los análisis anteriores nos indica que esta modificación del algoritmo de carga y
descarga solo mejora económicamente para la batería de sulfuro de sodio, en la que los resultados
como se esperaba, son un aumento de los costes de los desvíos y una menor reducción de los
ingresos por venta de energía. La reducción del decremento de los ingresos para las baterías Sulfuro
de Sodio es prácticamente del 50%.
Para la batería de Ión Litio los resultados no son los esperados. Hay un incremento de la
reducción de los ingresos así como de los gastos asociados a desvíos. Ambos incrementos se
compensan haciendo que ambas estrategias tengan prácticamente los mismos resultados económicos,
sin embargo como se vio en el Capítulo 4 la primera estrategia de carga descarga ofrecía unos
resultados mucho mejores en relación a la mitigación de desvíos de potencia.
Un aspecto que si beneficia a este segundo algoritmo es el número de ciclos anuales, éstos se ven
reducidos en todos los casos. La reducción del número de ciclos es mayor para las baterías de sulfuro
de sodio. Por ejemplo para la batería de 1 MWh de Sulfuro de Sodio se pasa de 435 ciclos
equivalentes a 201, por lo que la vida útil de la batería se alargaría hasta los 22.38 años. Para el caso
de la batería de 1 MWh de Ión Litio la reducción es menor, pasando solo de 552 ciclos equivalentes a
459. En el caso de una batería de 9 MWh de Ión Litio esta tendría una vida útil de 26.16 años, ya que
solo realizaría 172 ciclos equivalentes anuales.
Tras el análisis de estas dos estrategias de utilización de baterías se puede concluir que la mejora
operativa del parque eólico no se traduce en mejora económica con el sistema de retribución vigente.
5.1.3 Aerogenerador de regulación y sistema de baterías
Aunque por sí solas no son rentables, la instalación de baterías conjunto al aerogenerador
adicional si podría ser viable económicamente, además de ser la mejor opción desde el punto de vista
operativo.
Para el cálculo económico se procede de la misma forma que para el Aerogenerador de
Regulación.
€0
€10.000
€20.000
€30.000
€40.000
€50.000
€60.000
€70.000
1 MW 2 MW 3 MW 6 MW 9 MW
Reducción IngresosNaS
Reducción Ingresos IL
Reducción IngresosNaS Modificada
Reducción Ingresos ILModificada
Análisis Económico
84
𝑉𝐴𝑁 = −𝐶0 + ∆𝐸𝑝𝑙𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ∙(1 + 𝑑𝑒𝑞1)
𝑁− 1
𝑑𝑒𝑞1 ∙ (1 + 𝑑𝑒𝑞1)𝑁 − 𝐶𝑂&𝑀 ∙
(1 + 𝑑𝑒𝑞2)𝑁
− 1
𝑑𝑒𝑞2 ∙ (1 + 𝑑𝑒𝑞2)𝑁
(5–8)
Donde:
𝐶0 Coste de instalación del Aerogenerador adicional y del sistema de
almacenamiento.
∆𝐸𝑝𝑙𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Incremento del beneficio en la explotación del parque eólico,
Ingresos por inyección de energía, menos los costes derivados de los
desvíos.
𝑑𝑒𝑞1 Tasa de descuento equivalente que relaciona la tasa de interés y el
incremento del coste de la energía eléctrica.
𝑑𝑒𝑞2 Tasa de descuento equivalente que relaciona la tasa de interés y el
incremento del coste de los gastos de operación, tanto del sistema de
almacenamiento como del aerogenerador.
Hipótesis:
El número de años de vida del proyecto es 25 años.
Se considera un incremento constante del precio de la energía eléctrica.
Se considera el mismo incremento que el del precio de la energía eléctrica para el
coste de los desvíos.
Se considera un aumento anual constante de los gastos de operación y
mantenimiento.
Los costes de instalación y operación y mantenimiento del aerogenerador son los mismos,
mientras que los costes asociados al sistema de baterías son:
Tabla 5-15. Costes asociados a la instalación de baterías
NaS IL
Costes de instalación 2.777.778 €/MWh 1.190.000 €/MWh
Costes O&M fijos 3.500 €/MW 6.500 €/MW
Costes O&M variables 0,3 €/MWh1
0,36 €/MWh1
Los resultados de los VANs correspondientes se pueden consultar en el Anexo X. Se muestran en
las figuras 5-10, 5-11, 5-12, 5-13, la tendencia de los VAN’s al aumentar la capacidad de los
1 MWh referido a carga y descarga
85 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
sistemas de almacenamiento.
Figura 5-9. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Sulfuro de Sodio
Figura 5-10. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Sulfuro de Sodio
1 2 3 6 9
1 2 3 6 9
Análisis Económico
86
Figura 5-11. Tendencia VAN aerogenerador 2 MW más baterías de Ión Litio
Figura 5-12. Tendencia VAN aerogenerador 3 MW más baterías de Ión Litio
Se puede observar como al aumentar la capacidad de las baterías disminuye el rendimiento
económico. Se podría decir que al ser una función decreciente, el proyecto con mejor VAN es aquel
en el que no se instalan sistemas de almacenamiento. En algunos casos pasar de 2 MWh a 3 MWh no
hay variación significativa, esto es debido al número de ciclos anuales de la batería. Si utilizamos un
sistema de baterías de 2 MWh sería necesario adquirir 3 sistemas para el periodo de 25 años,
mientras que si utilizamos las baterías de 3 MWh solo sería necesario adquirir dos sistemas.
Como ya se describió anteriormente, la instalación de baterías no implica un aumento de la
rentabilidad destacable, por lo que el coste de inversión de éstas es compensado por la actividad de
los aerogeneradores adicionales, un aumento de la capacidad de las baterías implica un aumento de
la inversión y ello una disminución de la rentabilidad del proyecto si no se amplía la potencia del
aerogenerador adicional.
1 2 3 6 9
1 2 3 6 9
87 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Esta última idea se ve reflejada en las Tablas F-7 y F-8 del Anexo F donde se puede observar
como la rentabilidad de los sistemas de almacenamiento acompañados del aerogenerador de 3 MW
es superior a los que acompañan al aerogenerador de 2 MW.
Por otro lado si comparamos tecnologías de almacenamiento, vemos como las baterías de Sulfuro
de Sodio pese a dar un peor resultado en la mitigación de los desvíos son más rentables. Ésto se debe
principalmente al que el coste de las baterías de Ión Litio es aproximadamente cuatro veces el de las
baterías Sulfuro de Sodio, por lo que para una batería de 9 MWh, hablamos de una diferencia de más
de 7.500.000 euros. Si comparamos el crecimiento del incremento del coste de adquisición de ambas
tecnologías con el crecimiento del incremento de beneficio, vemos que el coste de adquisición crece
mucho más rápido que el beneficio que se obtiene por una mayor mitigación de los desvíos.
Se puede observar como las gráficas de las baterías de sulfuro de sodio son algo más planas que
las de Ión Litio. Se debe a un coste de adquisición mucho más elevado, así como el de operación y de
mantenimiento. Los gastos fijos de operación y mantenimiento son 10 veces superiores para el caso
de las baterías de Ión Litio.
Figura 5-13. Coste por defecto de energía con sistema de almacenamiento y aerogenerador
Figura 5-14. Coste por exceso de energía con sistema de almacenamiento y aerogenerador
0 €
10.000 €
20.000 €
30.000 €
40.000 €
50.000 €
60.000 €
1 MWh 2MWh 3 MWh 6 MWh 9 MWh
NaS + 2 MW
IL +2 MW
Nas + 3 MW
IL +3 MW
0 €
10.000 €
20.000 €
30.000 €
40.000 €
50.000 €
1 MWh 2MWh 3 MWh 6 MWh 9 MWh
NaS + 2 MW
IL +2 MW
Nas + 3 MW
IL +3 MW
Análisis Económico
88
Figura 5-15. Ingresos con sistema de almacenamiento y aerogenerador.
Si analizamos las figuras 5-14, 5-15, 5-16, llama la atención que el mientras que el coste de los
defectos es menor en el caso del sistema con aerogenerador de 3 MW que con en el de 2 MW, no
ocurre lo mismo con los excesos, cuyo coste es menor en el caso del de 2MW. Se debe a que el
algoritmo recarga la batería cuando hay energía eólica disponible, y ésta es mayor con el
aerogenerador de 3 MW, por lo que habrá veces en los que hay un exceso de energía en el sistema
pero la batería no tiene capacidad de almacenamiento. A pesar de este comportamiento el coste total
por desvíos es menor en el caso del sistema con aerogenerador de 3 MW.
El aumento de los ingresos refleja que pese a perder energía por los rendimientos de la batería hay
una inyección de energía por los aerogeneradores.
Ante esta situación de bajo rendimiento económico se realiza el análisis económico del algoritmo
que inyecta toda la potencia eólica a la red si es favorable al sistema, cuyos resultados económicos se
muestran en las Tablas del Anexo F.
Se puede aprecia que los ingresos por venta de energía aumentan entre un 2.8 % y un 3.7 %
para el caso del sistema formado por baterías de Ión Litio y aerogeneradores de 3 MW. Pese al
aumento de los ingresos la instalación de un sistema de almacenamiento y de aerogenerador
adicional sigue sin ser rentable económicamente.
1.700.000 €
1.750.000 €
1.800.000 €
1.850.000 €
1.900.000 €
1.950.000 €
1 MWh 2MWh 3 MWh 6 MWh 9 MWh
NaS + 2 MW
IL +2 MW
Nas + 3 MW
IL +3 MW
89
6 CONCLUSIONES
El apartado primero del artículo 31 del borrador del Real Decreto por el que se regula la actividad
de producción de energía eléctrica a partir de fuentes de energía renovables, cogeneración y residuos,
estipula:
1.-El Gobierno podrá establecer regímenes retributivos específicos para fomentar la producción a
partir de fuentes de energía renovables, cogeneración de alta eficiencia y residuos, cuando exista una
obligación de cumplimiento de objetivos energéticos derivados de Directivas europeas o cuando su
introducción suponga una reducción del coste energético y de la dependencia energética exterior.
En relación a este último condicionante en la Fig. 6.1 se muestra la repercusión en el precio medio
del mercado de la energía eléctrica de la penetración eólica [9]. Como se puede observar los picos de
máxima generación eólica coinciden con los instantes de menor precio medio del mercado.
En la Fig. 6-2, se puede observar que la mayor reducción del precio medio diario se da en torno a
las 4:00, siendo esta disminución media superior al 50% cuando la penetración es de más de
7000 MW.
Se estima que gracias a la producción eólica, la bajada total del precio del mercado eléctrico fue
de 1980 millones de euros en 2012, mientras que en el año 2011 fue de 1448 millones. El motivo
fundamental del mayor ahorro en 2012 es que hubo una mayor generación eólica.
Estos datos deben llevar a la reflexión sobre el sistema de primas, un sistema en el que el objetivo
principal de esas primas no debe ser la obtención de un mayor beneficio económico por parte del
promotor, sino que permita la introducción de avances tecnológicos en aras de conseguir una mayor
calidad de producción y seguridad para el sistema con unos precios de mercado más económicos.
Conclusiones
90
Figura 6-1. Evolución de la generación eólica promedio diaria y precio medio diario, 2012
Fuente: Asociación Empresarial Eólica
Figura 6-2. Evolución de los precios horarios en función del nivel de penetración eólica
en el año 2012
Fuente: Asociación Empresarial Eólica
Este Trabajo se ha enfocado en la utilización de diferentes tecnologías con el fin de reducir los
desvíos de producción respecto a la previsión enviada al Operador del Mercado, la mitigación de
estos desvíos supondría un beneficio para el promotor del parque eólico que vería disminuidas sus
penalizaciones y aumentados sus ingresos, pero no repercturía directamente en el consumidor final.
De los resultados obtenidos en el Capítulo 5, se pone de manifiesto que la instalación de sistemas
de almacenamiento a través de baterías no tiene un beneficio económico suficiente para amortizar el
gasto de inversión, incluso llevaría a la planta a reducir los ingresos de explotación. Si bien las
baterías no resultan aún económicamente viables, si lo es la instalación de aerogeneradores
adicionales, cuyas ventajas se han puesto de manifiesto en el Capítulo 4, proponiéndose una figura
91 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
que sería necesario regular legalmente.
Los sistemas de almacenamiento pueden ser utilizados, tal como se hablaba en el Capítulo 3, para
la disminución del precio de la energía eléctrica que paga el consumidor final, gracias al arbitraje
económico. Se presenta así la posibilidad de aumentar los ingresos del promotor eligiendo la hora a
la que desea inyectar la energía generada por el aerogenerador, reduciendo el coste para el
consumidor final, o bien, que los sistemas de almacenamiento estuvieran controlados directamente
por el Operador del Sistema, con las ventajas técnicas que conllevaría para el Sistema Eléctrico. La
tecnología de almacenamiento existente actualmente se encuentra aún en una etapa prematura y de
elevado coste, por lo que su implantación en parques eólicos no es viable, si bien se espera un rápido
desarrollo y abaratamiento de ésta.
Otro tema de estudio sería la instalación de sistemas de almacenamiento conectados a la red de
transporte y distribución. En el caso de España, el Operador del Sistema, ha iniciado un estudio del
comportamiento de los sistemas de almacenamiento en la red con la instalación en campo de un
sistema de almacenamiento de energía, en concreto una batería prismática de Ión-Litio con una
potencia de en torno a 1 MW y una capacidad de al menos 3 MWh, con el objetivo de evaluar las
capacidades y características técnicas que presentan actualmente este tipo de instalaciones como
herramienta para mejorar la eficiencia de la operación de los sistemas eléctricos.
93
BIBLIOGRAFÍA
[1] Red Eléctrica de España, «Avance del Informe del Sistema Eléctrico Español 2013,» Madrid, 2014.
[2] Asociaón Empresarial Eólica, «Anuario 2013,» Madrid, 2014.
[3] European Wind Energy Association, «2013 European Statistics,» 2014.
[4] World Wind Energy Association, «Key Statistics of World Wind Energy Report 2013,» Shangai, 2014.
[5] International Energy Agency (IEA), «World Energy Outlook 2008,» París, 2008.
[6] Red Eléctrica de España. [En línea]. Available: www.esios.ree.es.
[7] M. Beaudin, H. Zareipour, A. Schellenberglabe y W. Rosehart, «Energy for Sustainable Development,»
de Energy storage for mitigating the variability of renewable electricity sources: An updated review,
2010, pp. 302-314.
[8] S. Vazquez, S. M. Lukic, E. Galvan, L. G. Franquelo y Juan M. Carrasco, «Energy Storage Systems for
Transport,» IEEE, vol. 57, nº 12, 2010.
[9] F. Díaz-Gonzáleza, A. Sumpera, O. Gomis-Bellmunta y R. Villafáfila-Roblesb, «A review of energy
storage technologies for wind power applications,» Elsevier, 2012.
[10] Global Wind Energy Council, «Energía Eólica Mundial: Crecimiento Sólido en 2012,» 2013.
[11] F. S. Galicia, «Parque Eólico Experimental Sotavento,» [En línea]. Available:
www.sotaventogalicia.com.
[12] «Operador Mercado,» [En línea]. Available: www.omie.es.
[13] A. A.Akhil, A. B. Georgianne Huff, C. B. C. Kaun, D. M. Rastler, S. B. Chen, A. L.Cotter, D.
T.Bradshaw y W. D. Gauntlett, Electricity Storage Handbook, 2013.
[14] Boletín Oficial del Estado, Ley 24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico.
95
ANEXO A: LECTURA GRÁFICAS
function desv=lectura(nombre)
imagenaux=imread(nombre);
imagen=imagenaux(:,:,1);
x=zeros(1,52); y=ones(1,52); y=y.*-1;
for i=86:137
x(i-85)=i-85;
for j=8:204
if(imagen(j,i)==0)
if(imagen(j+1,i)~=0) y(i-85)=j; break
elseif (imagen(j+1,i)==0 ) p=0; while (imagen(j+p)==0) p=p+1; end
y(i-85)=(j+p/2); break
end
end
end
end
y1(1)=y(1); x1(1)=x(1); p=2; for m=2:52
if(y(m)~=-1)
Anexo A: Lectura Gráficas
96
y1(p)=y(m); x1(p)=x(m); p=p+1;
end
end
z=ones(size(y)); z=z.*204; y=y-z; y=y.*(-1);
z=ones(size(y1)); z=z.*204; y1=y1-z; y1=y1.*(-1);
hor=52/24;
for aux=2:24;
hor(aux)=(52/24)*aux; end
desv=spline(x1,y1, hor );
for t=1:24 if (desv(t)<0) desv(t)=0; end end
figure plot(x,y,'o') hold on plot(x,y) plot(hor,desv,'rx') plot(x1,y1,'g');
97
ANEXO B: CÓDIGO
AEROGENERADOR DE REGULACIÓN
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % DATOS DE PARTIDA % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Datos Generador (Dependerá del aerogenerador elegido) alturagenerador=60; x=[4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25]; y=[32.1 91.6 172.5 291.2 439.3 604.3 770.6 928.7 1072.2 1183.1 1250.1 1281.7
1294.0 1298.2 1299.5 1299.8 1300 1300 1300 1300 1300 1300];
%Datos zona alfa=0.13; viento50=lectura_viento_diezminutal; %Histórico de viento del parque viento=correcionviento(viento50,alturagenerador,alfa);%Exponencial de
Hellmann
%Datos del mercado sentidodesvios=lectura_sentido_desviaciones;
%Datos del parque p_real=lectura_produccion_horaria; %Produccion real expresada en kw; p_prevision=xlsread('Predicción.xls'); %Produccion prevista.
%Potencia que podría suministrar el aerogenerador de regulación. potenciadiezminutal=curva_potencia_generador(viento,x,y); %Potencia obtenida
de la curva del generador, está en kw.
%Potencia generador de regbulación p_gr=pasarahora(potenciadiezminutal); %Suma los componentes del vector de
seis en seis.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ALGORITMO % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p_desvio=p_prevision-p_real; p_sistema=zeros(8760,1); p_generador=zeros(8760,1);
Anexo B: Código Aerogenerador de Regulación
98
for i=1:8760
if p_desvio(i)>0
if p_desvio(i)>p_gr(i)
p_sistema(i)=p_real(i)+p_gr(i); p_generador(i)=p_gr(i);
else
p_sistema(i)=p_prevision(i); p_generador(i)=p_desvio(i);
end
elseif p_prevision(i)==p_real(i) p_sistema(i)=p_real(i);
else
p_sistema(i)=p_real(i);
end
end
p_ndesvio=(p_prevision-p_sistema)/1000;
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)>0 &&p_ndesvio(i)<0.01
p_ndesvio(i)=0; end
end
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)<0 &&-p_ndesvio(i)<0.01
p_ndesvio(i)=0; end
end
A=[p_sistema, p_prevision, p_ndesvio ]; xlswrite('a_regulacion_1', A)
99
ANEXO C: CÓDIGO SISTEMAS DE
ALMACENAMIENTO
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % DATOS DE PARTIDA % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Datos de la bateria
%BAterías NaS capacidad=1000; %en MW hora rendimiento=0.866; limite=capacidad/6; estado_min_carga=0.2*capacidad;
%Datos del parque
p_prevista=xlsread('Predicción.xls'); p_real=lectura_produccion_horaria;
p_desvio=p_prevista-p_real;
%Inicialización de variables estado_bateria=zeros(8761,1); p_sistema=zeros(8760,1);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ALGORITMO % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
carga=0;
estado_bateria(1)=estado_min_carga;
for i=1:8760
if p_desvio(i)>0
p_inyectar=(estado_bateria(i)-estado_min_carga);
if p_inyectar>limite
p_inyectar=limite; end
Anexo C: Código sistemas de almacenamiento
100
if p_inyectar*rendimiento<=p_desvio(i) p_sistema(i)=p_real(i)+p_inyectar*rendimiento;
estado_bateria(i+1)=estado_min_carga;
else
p_sistema(i)=p_prevista(i);
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)-(p_prevista(i)-
p_real(i))/rendimiento;
end
elseif p_desvio(i)<0
p_carga=(p_real(i)-p_prevista(i));
if p_carga*rendimiento>limite
p_carga=limite/rendimiento;
end
if p_carga*rendimiento<=(capacidad-estado_bateria(i))
p_sistema(i)=p_real(i)-p_carga;
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)+p_carga*rendimiento; carga=carga+1;
else p_sistema(i)=p_real(i)-(capacidad-estado_bateria(i))/rendimiento;
estado_bateria(i+1)=capacidad;
carga=carga+1;
end
else
p_sistema(i)=p_real(i); estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i);
101 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
end
end
p_ndesvio=(p_prevista-p_sistema)/1000;
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)>0 &&p_ndesvio(i)<0.01
p_ndesvio(i)=0; end
end
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)<0 &&-p_ndesvio(i)<0.01
p_ndesvio(i)=0; end
end
A=[p_sistema, p_prevista, p_ndesvio ]; xlswrite('bateria_1', A)
p_descarga=zeros(8760,1);
for i=1:8760
p_descarga(i)=(estado_bateria(i)-estado_bateria(i+1))/(capacidad-
0.2*capacidad); end
n_ciclos=sum(abs(p_descarga))/2
103
ANEXO D: CÓDIGO
AERORGENERADOR DE REGULACIÓN
Y SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % DATOS DE PARTIDA % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Datos de la bateria
capacidad=1000; estado_min_carga=0.2*capacidad; rendimiento=0.866; limite=capacidad/6;
%Datos Generador alturagenerador=80; %Dependerá del aerogenerador elegido x=[3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21]; y=[21.3 84.9 197.3 363.8 594.9 900.8 1274.4 1633 1863 1960.4 1990.4 1997.9
1999.6 1999.9 2000 2000 2000 2000 2000];
%Datos zona alfa=0.13; viento50=lectura_viento_diezminutal; %Histórico de viento del parque viento=correcionviento(viento50,alturagenerador,alfa);%Exponencial de
Hellmann
%Datos del mercado
%Datos del parque p_real=lectura_produccion_horaria; %Produccion real expresada en kw; p_prevista=xlsread('Predicción.xls'); %Produccion prevista.
%Potencia que podría suministrar el aerogenerador de regulación. potenciadiezminutal=curva_potencia_generador(viento,x,y); %Potencia obtenida
de la curva del generador, está en kw.
%Potencia generador de regbulación p_gr=pasarahora(potenciadiezminutal); %Suma los componentes del vector de
seis en seis.
%Inicialización de variables estado_bateria=zeros(8761,1); p_sistema=zeros(8760,1); p_generador=zeros(8760,1);
Anexo D: Código aerorgenerador de regulación y sistemas de almacenamiento
104
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ALGORITMO % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p_desvio=p_prevista-p_real;
estado_bateria(1)=estado_min_carga;
for i=1:8760
if p_desvio(i)==0
p_sistema(i)=p_prevista(i);
if estado_bateria(i)==capacidad
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i);
else
p_carga=p_gr(i);
if p_carga*rendimiento>limite
p_carga=limite/rendimiento; end
if p_carga*rendimiento<=(capacidad-estado_bateria(i))
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)+p_carga*rendimiento; p_generador(i)=p_gr(i);
else
estado_bateria(i+1)=capacidad; p_generador(i)=(capacidad-estado_bateria(i))/rendimiento;
end end
elseif p_desvio(i)>0
if p_desvio(i)<=p_gr(i)
p_sistema(i)=p_prevista(i);
105 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
if p_desvio(i)<p_gr(i) && estado_bateria(i)<capacidad
p_carga=p_gr(i)-p_desvio(i);
if p_carga*rendimiento>limite
p_carga=limite/rendimiento; end
if p_carga*rendimiento<=(capacidad-estado_bateria(i)) %
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)+p_carga*rendimiento; p_generador(i)=p_gr(i);
else
estado_bateria(i+1)=capacidad; p_generador(i)=(capacidad-
estado_bateria(i))/rendimiento;
end
else
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i); p_generador(i)=p_desvio(i);
end
elseif p_desvio(i)>p_gr(i)
p_generador(i)=p_gr(i);
p_inyectar=(estado_bateria(i)-estado_min_carga); if p_inyectar>limite
p_inyectar=limite; end
if p_inyectar*rendimiento<=(p_desvio(i)-p_gr(i))
estado_bateria(i+1)=estado_min_carga; p_sistema(i)=p_real(i)+p_inyectar*rendimiento+p_gr(i);
Anexo D: Código aerorgenerador de regulación y sistemas de almacenamiento
106
else
p_sistema(i)=p_prevista(i);
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)-(p_prevista(i)-
p_real(i)-p_gr(i))/rendimiento; end
end
elseif p_desvio(i)<0
p_gr(i)=0;
p_carga=(p_real(i)-p_prevista(i));
if p_carga*rendimiento>limite
p_carga=limite/rendimiento; end
if p_carga*rendimiento<=(capacidad-estado_bateria(i))
p_sistema(i)=p_real(i)-p_carga;;
estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i)+p_carga*rendimiento;
else p_sistema(i)=p_real(i)-(capacidad-estado_bateria(i))/rendimiento;
estado_bateria(i+1)=capacidad;
end
end
end p_ndesvio=(p_prevista-p_sistema)/1000;
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)>0 &&p_ndesvio(i)<0.01
p_ndesvio(i)=0; end
end
for i=1:8760
if p_ndesvio(i)<0 &&-p_ndesvio(i)<0.01
107 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
p_ndesvio(i)=0; end
end
A=[p_sistema, p_prevista, p_ndesvio ]; xlswrite('hibrido_2_1', A)
p_descarga=zeros(8760,1);
for i=1:8760
p_descarga(i)=(estado_bateria(i)-estado_bateria(i+1))/(capacidad-
0.2*capacidad); end
n_ciclos=sum(abs(p_descarga))/2
n_heq=sum(p_generador)/2000
109
ANEXO E: TABLAS CAPÍTULO 4
Anexo E: Tablas Capítulo 4
110
Tabla E-1. Resultados de las simulaciones A
Tecnología Nº Horas equ. Nº Cicl. equ. N.H.S.D. N.H.S.D. (C.S.)
Aero. 1.3 MW 1079.2 - 1175 4784
Aero. 2.0 MW 1404.5 - 1958 5320
Aero. 3.0 MW 1469.4 - 2966 6004
NaS 1 MW - 435 1163 4636
NaS 2 MW - 395 1622 4838
NaS 3 MW - 365 2026 5031
NaS 6 MW - 293 3096 5557
NaS 9 MW - 245 3811 5927
IL 1 MW - 552 2154 5158
IL 2 MW - 442 2872 5509
IL 3 MW - 376 3307 5732
IL 6 MW - 276 4178 6163
IL 9 MW - 224 4729 6456
Ae. 2 MW + NaS 1 MW 1626 481 2492 5572
Ae. 2 MW + NaS 2 MW 1631.1 414 2879 5760
Ae. 2 MW + NaS 3 MW 1634.8 372 3242 5937
Ae. 2 MW + NaS 6 MW 1653.2 289 4045 6338
Ae. 2 MW + NaS 9 MW 1670.5 240 4558 6586
Ae. 3 MW + NaS 1 MW 1765 430 3348 6191
Ae. 3 MW + NaS 2 MW 1761..2 379 3606 6309
Ae. 3 MW + NaS 3 MW 1759.9 343 3837 6418
Ae. 3 MW + NaS 6 MW 1778.1 275 4399 6703
Ae. 3 MW + NaS 9 MW 1796.3 232 4780 6901
Ae. 2 MW + IL 1 MW 1490.5 518 3232 5996
Ae. 2 MW + IL 2 MW 1543 408 3755 6254
Ae. 2 MW + IL 3 MW 1572.6 347 4119 6455
Ae. 2 MW + IL 6 MW 1628.8 254 4836 6812
Ae. 2 MW + IL 9 MW 1658.6 208 5318 7062
Ae. 3 MW + IL 1 MW 1504.6 445 3795 6437
Ae. 3 MW + IL 2 MW 1575.4 363 4212 6673
Ae. 3 MW + IL 3 MW 1615.2 311 4497 6830
Ae. 3 MW + IL 6 MW 1686.2 230 5048 7126
Ae. 3 MW + IL 9 MW 1727.9 186 5370 7294
111 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Tabla E-2. Resultados de las simulaciones B
Tecnología -17
-
5.0
-5.0
-
-4.5
-4.5
-
-4.0
-4.0
-
-3.5
-3.5
-
-3.0
-3.0
-
-2.5
-2.5
-
-2.0
-2.0
-
-1.5
-1.5
-
-1.0
-1.0
-
-0.5
-0.5
-
0
Aero. 1.3 MW 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 40.4
Aero. 2.0 MW 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 90.3
Aero. 3.0 MW 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 154.5
NaS 1 MW 6.9 5.1 14.0 1.2 8.5 8.9 4.7 16.0 7.7 10.2 26.8
NaS 2 MW 13.9 10.3 14.0 14.1 9.4 25.0 3.3 25.1 18.5 16.4 49.9
NaS 3 MW 19.4 20.5 20.0 18.8 11.1 24.4 18.0 31.1 28.7 23.1 71.6
NaS 6 MW 26.4 35.9 26.0 29.4 30.8 33.3 32.2 41.3 44.7 46.5 128.1
NaS 9 MW 34.7 28.2 42.0 35.3 40.2 45.8 42.2 50.1 54.7 57.6 164.5
IL 1 MW 4.2 0.0 6.0 1.2 6.8 10.1 11.8 14.5 20.8 28.6 77.3
IL 2 MW 6.9 2.6 8.0 8.2 5.1 19.0 22.3 25.9 31.4 39.7 115.2
IL 3 MW 11.1 2.6 4.0 14.1 17.9 24.4 22.7 35.3 40.7 47.0 139.7
IL 6 MW 18.1 17.9 12.0 23.5 29.9 41.7 39.3 46.7 53.0 61.4 187.2
IL 9 MW 27.8 23.1 26.0 29.4 37.6 47.6 50.2 54.4 61.3 69.8 216.3
Ae. 2 MW + NaS 1 MW 5.6 2.6 18.0 1.2 6.0 4.2 4.7 9.7 7.1 7.0 114.1
Ae. 2 MW + NaS 2 MW 11.1 2.6 14.0 7.1 9.4 13.1 0.0 18.2 13.7 11.9 134.9
Ae. 2 MW + NaS 3 MW 13.9 12.8 10.0 16.5 7.7 15.5 7.1 22.5 19.8 16.4 154.2
Ae. 2 MW + NaS 6 MW 18.1 30.8 18.0 18.8 23.9 20.2 16.1 29.6 32.0 29.6 195.3
Ae. 2 MW + NaS 9 MW 27.8 23.1 34.0 22.4 25.6 36.3 24.2 36.8 38.9 37.8 222.2
Ae. 3 MW + NaS 1 MW 1.4 2.6 16.0 4.7 4.3 6.0 0.9 6.0 4.2 6.2 173.4
Ae. 3 MW + NaS 2 MW 6.9 2.6 14.0 2.4 6.0 10.1 1.4 13.4 7.5 7.9 187.0
Ae. 3 MW + NaS 3 MW 9.7 5.1 16.0 9.4 2.6 10.7 6.6 15.1 11.4 9.9 199.0
Ae. 3 MW + NaS 6 MW 11.1 20.5 18.0 12.9 22.2 10.1 10.4 19.4 19.1 19.3 229.2
Ae. 3 MW + NaS 9 MW 19.4 10.3 20.0 11.8 22.2 23.8 16.6 25.9 22.5 24.8 249.9
Ae. 2 MW + IL 1 MW 1.4 2.6 4.0 1.2 3.4 7.1 3.8 7.4 9.6 45.3 155.6
Ae. 2 MW + IL 2 MW 5.6 2.6 0.0 3.5 5.1 15.5 4.7 16.8 16.0 22.6 182.2
Ae. 2 MW + IL 3 MW 6.9 2.6 6.0 9.4 11.1 14.9 9.5 23.4 22.0 28.9 204.2
Ae. 2 MW + IL 6 MW 11.1 7.7 10.0 18.8 20.5 26.8 22.7 31.3 34.3 39.4 242.7
Ae. 2 MW + IL 9 MW 19.4 17.9 14.0 20.0 27.4 32.7 31.3 38.5 42.2 45.7 267.7
Ae. 3 MW + IL 1 MW 1.4 2.6 4.0 0.0 1.7 3.6 1.4 3.7 3.5 8.4 200.1
Ae. 3 MW + IL 2 MW 2.8 0.0 4.0 0.0 3.4 7.1 5.2 8.3 5.8 11.7 222.2
Ae. 3 MW + IL 3 MW 5.6 0.0 4.0 3.5 8.5 6.0 6.2 12.3 11.0 15.0 238.2
Ae. 3 MW + IL 6 MW 9.7 2.6 6.0 10.6 14.5 16.1 13.3 17.9 18.1 22.6 268.7
Ae. 3 MW + IL 9 MW 11.1 5.1 14.0 12.9 17.9 19.6 19.9 21.9 24.9 26.6 285.9
Anexo E: Tablas Capítulo 4
112
Tabla E-3. Resultados de las simulaciones C
Tecnología 0
–
0.5
0.5
-
1.0
1.0
-
1.5
1.5
-
2.0
2.0
-
2.5
2.5
-
3.0
3.0
-
3.5
3.5
-
4.0
4.0
-
4.5
4.5
-
5.0
Aero. 1.3 MW 6.8 12.4 17.4 13.8 11.0 21.8 9.3 12.3 18.8 31.6
Aero. 2.0 MW 21.0 29.8 40.0 15.0 34.6 34.0 31.3 20.6 42.4 41.8
Aero. 3.0 MW 45.9 50.2 46.0 46.2 50.3 54.0 41.8 58.1 55.6 49.0
NaS 1 MW 8.0 6.5 2.4 2.6 0.3 0..7 0.5 0.6 1.4 1.0
NaS 2 MW 17.1 10.3 4.9 4.2 0.3 1.8 1.1 0.6 1.4 1.0
NaS 3 MW 23.9 14.3 8.4 6.8 1.2 1.8 3.3 0.6 1.1 1.0
NaS 6 MW 43.2 30.9 16.8 11.5 1.2 4.2 8.2 1.9 2.8 1.0
NaS 9 MW 53.0 41.6 27.2 12.2 6.7 9.5 7.7 3.9 4.2 3.1
IL 1 MW 31.1 21.5 13.4 10.3 1.5 3.9 5.5 1.9 2.8 1.0
IL 2 MW 46.2 34.2 20.1 12.0 6.7 9.1 8.2 3.9 2.8 3.1
IL 3 MW 50.0 38.6 23.9 19.0 10.2 13.7 8.8 5.2 6.3 4.1
IL 6 MW 61.9 49.2 35.0 25.1 18.9 17.5 13.2 11.6 18.1 4.1
IL 9 MW 68.9 53.6 42.9 30.5 23.8 21.1 18.1 14.2 22.9 7.1
Ae. 2 MW + NaS 1 MW 31.2 34.8 41.0 17.1 36.0 34.7 34.1 21.9 42.4 41.8
Ae. 2 MW + NaS 2 MW 41.4 38.0 43.4 19.2 36.0 36.5 35.2 20.6 43.8 41.8
Ae. 2 MW + NaS 3 MW 50.8 42.9 43.2 22.3 35.5 38.6 34.1 21.3 44.4 41.8
Ae. 2 MW + NaS 6 MW 66.9 51.9 49.4 27.5 39.0 42.8 35.2 23.2 45.1 41.8
Ae. 2 MW + NaS 9 MW 72.5 60.4 55.2 32.2 44.8 44.9 36.8 24.5 45.8 42.9
Ae. 3 MW + NaS 1 MW 55.2 52.7 48.9 46.2 53.5 54.0 42.3 58.7 55.6 49.0
Ae. 3 MW + NaS 2 MW 61.7 55.8 50.0 46.5 56.1 55.4 42.3 60.0 54.9 50.0
Ae. 3 MW + NaS 3 MW 66.9 57.3 54.7 47.4 56.4 54.7 44.5 59.4 55.6 50.0
Ae. 3 MW + NaS 6 MW 76.8 68.4 57.3 54.5 59.0 58.6 46.7 60.0 55.6 51.0
Ae. 3 MW + NaS 9 MW 80.7 73.2 67.6 59.4 62.2 61.1 48.4 60.6 56.9 49.0
Ae. 2 MW + IL 1 MW 57.1 46.3 47.3 25.8 37.2 42.5 35.7 23.2 44.4 41.8
Ae. 2 MW + IL 2 MW 64.3 54.9 52.4 30.8 45.6 44.6 39.0 23.2 45.8 41.8
Ae. 2 MW + IL 3 MW 70.6 60.8 58.9 33.6 48.8 46.7 39.0 277 46.5 43.9
Ae. 2 MW + IL 6 MW 79.5 71.0 63.8 45.1 54.1 53.3 45.6 34.2 53.5 44.9
Ae. 2 MW + IL 9 MW 85.1 75.3 68.5 51.9 57.0 59.6 50.0 38.1 57.6 46.9
Ae. 3 MW + IL 1 MW 68.9 65.4 55.7 53.1 57.8 57.9 46.2 60.6 54.9 51.0
Ae. 3 MW + IL 2 MW 77.0 71.6 62.8 59.4 63.1 60.7 47.3 61.3 54.9 51.0
Ae. 3 MW + IL 3 MW 81.9 74.7 68.5 62.9 66.0 63.5 47.3 62.6 59.0 53.1
Ae. 3 MW + IL 6 MW 88.5 82.6 76.9 70.4 72.1 68.1 56.0 71.0 61.1 53.1
Ae. 3 MW + IL 9 MW 91.7 84.8 79.7 77.5 77.3 70.5 60.4 74.2 63.9 57.1
113 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Donde:
Nº Cicl. Equ. Número de ciclos equivalentes.
Nº Horas equ. Número de horas equivalentes.
N.H.S.D. Número de horas sin desviaciones.
N.H.S.D. (C.S.) Número de horas sin desviaciones considerando solo las contrarias al
sistema.
115
ANEXO F: TABLAS CAPÍTULO 5
Tabla F-1. Flujo de caja aerogenerador 2MW más baterías NaS caso A
Tecnología Batería NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
Potencia Aerogenerador 2000 20000 20000 2000 2000
Coste Instalación Aerogenerador 2.500.000 € 25.000.000 € 25.000.000 € 2.500.000 € 2.500.000 €
Producción Aerogenerador 3252012 3262219 3269551 3306401 3341011
Coste de Operación y Mantenimiento Aero 65.040 € 65.244 € 65.391 € 66.128 € 66.820 €
Capacidad Batería 1 2 3 6 9
Potencia Batería 0,17 0,3 0,5 1 1,5
Coste de Instalación Batería 833.333 € 1.666.667 € 2.500.000 € 3.333.333 € 5.000.000 €
Número de ciclos equivalentes 481 414 372 289 240
Costes fijos de mantenimiento 583 € 1.167 € 1.750 € 3.500 € 5.250 €
Costes variables de mantenimiento 231 € 397 € 536 € 832 € 1.037 €
Ingresos del parque 1.799.633 € 1.793.727 € 1.789.520 € 1.781.758 € 1.776.382 €
Costes defecto 48.566 € 47.801 € 46.989 € 44.818 € 42.965 €
Costes Exceso 41.276 € 39.587 € 38.041 € 34.626 € 31.570 €
Total Costes 89.842 € 87.388 € 85.030 € 79.444 € 74.535 €
Beneficio 1.709.791 € 1.706.339 € 1.704.490 € 1.702.314 € 1.701.847 €
Beneficio Base 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 €
Incremento de beneficio 155.045 € 151.593 € 149.744 € 147.568 € 147.101 €
Anexo F: Tablas Capítulo 5
116
Tabla F-2. Flujo de caja aerogenerador 2MW más baterías IL caso A
Tecnología Batería IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
Potencia Aerogenerador 2000 2000 2000 2000 2000
Coste Instalación Aerogenerador 2.500.000 € 2.500.000 € 2.500.000 € 2.500.000 € 2.500.000 €
Producción Aerogenerador 2981014 3085957 3145274 3257506 3317154
Coste de Operación y Mantenimiento Aero 59.620 € 61.719 € 62.905 € 65.150 € 66.343 €
Capacidad Batería 1 2 3 6 9
Potencia Batería 1 2 3 6 9
Coste de Instalación Batería 3.570.000 € 7.140.000 € 7.140.000 € 14.280.000 € 21.420.000 €
Número de ciclos equivalentes 518 408 347 254 208
Costes fijos de mantenimiento 6.500 € 13.000 € 19.500 € 39.000 € 58.500 €
Costes variables de mantenimiento 373 € 588 € 750 € 1.097 € 1.348 €
Ingresos del parque 1.819.194 € 1.822.023 € 1.823.302 € 1.826.399 € 1.827.227 €
Costes defecto 45.633 € 43.302 € 41.495 € 37.503 € 34.251 €
Costes Exceso 41.291 € 39.606 € 37.991 € 34.459 € 31.561 €
Total Costes 86.924 € 82.908 € 79.486 € 71.962 € 65.812 €
Beneficio 1.732.270 € 1.739.115 € 1.743.816 € 1.754.437 € 1.761.415 €
Beneficio Base 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 €
Incremento de beneficio 177.524 € 184.369 € 189.070 € 199.691 € 206.669 €
117 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Tabla F-3. Flujo de caja aerogenerador 3MW más baterías NaS caso A
Tecnología Batería NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
Potencia Aerogenerador 3000 3000 3000 3000 3000
Coste Instalación Aerogenerador 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 €
Producción Aerogenerador 5295072 5283685 5279825 5334371 5389024
Coste de Operación y Mantenimiento Aero 105.901 € 105.674 € 105.597 € 106.687 € 107.780 €
Capacidad Batería 1 2 3 6 9
Potencia Batería 0,17 0,3 0,5 1 1,5
Coste de Instalación Batería 833.333 € 1.666.667 € 1.666.667 € 3.333.333 € 5.000.000 €
Número de ciclos equivalentes 430 379 343 275 232
Costes fijos de mantenimiento 583 € 1.167 € 1.750 € 3.500 € 5.250 €
Costes variables de mantenimiento 206 € 364 € 494 € 792 € 1.002 €
Ingresos del parque 1.881.703 € 1.878.837 € 1.877.001 € 1.875.031 € 1.875.438 €
Costes defecto 35.248 € 34.552 € 33.915 € 32.069 € 30.127 €
Costes Exceso 42.228 € 41.092 € 39.989 € 37.594 € 35.667 €
Total Costes 77.476 € 75.644 € 73.904 € 69.663 € 65.794 €
Beneficio 1.804.227 € 1.803.193 € 1.803.097 € 1.805.368 € 1.809.644 €
Beneficio Base 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 €
Incremento de beneficio 249.481 € 248.447 € 248.351 € 250.622 € 254.898 €
Anexo F: Tablas Capítulo 5
118
Tabla F-4. Flujo de caja aerogenerador 3MW más baterías IL caso A
Tecnología Batería IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
Potencia Aerogenerador 3000 3000 3000 3000 3000
Coste Instalación Aerogenerador 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 € 3.750.000 €
Producción Aerogenerador 4513838 4726260 4845516 5058637 5183699
Coste de Operación y Mantenimiento Aero 90.277 € 94.525 € 96.910 € 101.173 € 103.674 €
Capacidad Batería 1 2 3 6 9
Potencia Batería 1 2 3 6 9
Coste de Instalación Batería 3.570.000 € 7.140.000 € 7.140.000 € 14.280.000 € 21.420.000 €
Número de ciclos equivalentes 445 363 311 230 186
Costes fijos de mantenimiento 6.500 € 13.000 € 19.500 € 39.000 € 58.500 €
Costes variables de mantenimiento 320 € 523 € 672 € 994 € 1.205 €
Ingresos del parque 1.901.510 € 1.908.691 € 1.913.146 € 1.920.559 € 1.924.940 €
Costes defecto 32.568 € 30.397 € 28.651 € 24.952 € 22.357 €
Costes Exceso 42.538 € 41.659 € 40.826 € 38.631 € 36.676 €
Total Costes 75.106 € 72.056 € 69.477 € 63.583 € 59.033 €
Beneficio 1.826.404 € 1.836.635 € 1.843.669 € 1.856.976 € 1.865.907 €
Beneficio Base 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 € 1.554.746 €
Incremento de beneficio 271.658 € 281.889 € 288.923 € 302.230 € 311.161 €
119 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Tabla F-5. VAN aerogenerador 2MW más baterías NaS caso A
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
2 2 -1.478.782 € -2.403.731 € -3.293.565 € -4.230.024 € -5.961.435 €
3,5 5 2 -4.059 € -961.842 € -1.869.263 € -2.826.419 € -4.562.272 €
7 2 1.443.152 € 453.147 € -471.532 € -1.449.000 € -3.189.211 €
2 2 -1.770.022 € -2.680.584 € -3.561.544 € -4.481.808 € -6.203.052 €
5 5 2 -611.502 € -1.547.858 € -2.442.635 € -3.379.158 € -5.103.891 €
7 2 512.009 € -449.361 € -1.357.537 € -2.309.828 € -4.037.945 €
2 2 -1.998.707 € -2.897.972 € -3.771.966 € -4.679.513 € -6.392.773 €
6,5 5 2 -1.078.488 € -1.998.241 € -2.883.209 € -3.803.671 € -5.519.703 €
7 2 -580.841 € -1.525.783 € -2.426.325 € -3.375.386 € -5.109.501 €
Tabla F-6. VAN aerogenerador 2MW más baterías IL caso A
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
2 2 -3.761.321 € -7.372.251 € -7.437.694 € -14.816.221 € -22.246.609 €
3,5 5 2 -2.072.787 € -5.618.610 € -5.639.339 € -12.916.843 € -20.280.859 €
7 2 -415.753 € -3.897.684 € -3.874.533 € -11.052.900 € -18.351.782 €
2 2 -4.123.877 € -7.728.379 € -7.783.546 € -15.124.614 € -22.509.400 €
5 5 2 -2.797.391 € -6.350.746 € -6.370.785 € -13.632.492 € -20.965.137 €
7 2 -1.510.989 € -5.014.742 € -5.000.717 € -12.185.460 € -19.467.539 €
2 2 -4.408.562 € -8.008.017 € -8.055.113 € -15.366.769 € -22.715.746 €
6,5 5 2 -3.354.925 € -6.913.754 € -6.932.949 € -14.181.567 € -21.489.128 €
7 2 -2.733.193 € -6.304.480 € -6.342.698 € -13.659.713 € -21.049.688 €
Anexo F: Tablas Capítulo 5
120
Tabla F-7. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso A
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
2 2 -1.614.281 € -2.479.782 € -2.495.008 € -4.179.722 € -5.820.966 €
3,5 5 2 758.680 € -116.657 € -132.796 € -1.795.909 € -3.396.481 €
7 2 3.087.371 € 2.202.383 € 2.185.348 € 543.433 € -1.017.226 €
2 2 -2.080.542 € -2.940.992 € -2.953.827 € -4.635.707 € -6.280.943 €
5 5 2 -216.381 € -1.084.557 € -1.098.110 € -2.763.020 € -4.376.305 €
7 2 1.591.448 € 715.779 € 701.531 € -946.922 € -2.529.222 €
2 2 -2.446.658 € -3.303.141 € -3.314.099 € -4.993.753 € -6.642.124 €
6,5 5 2 -965.943 € -1.828.563 € -1.840.090 € -3.506.265 € -5.129.257 €
7 2 -169.414 € -1.040.904 € -1.056.686 € -2.728.247 € -4.344.726 €
Tabla F-8. VAN aerogenerador 3MW más baterías IL caso A
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
2 2 -3.690.327 € -7.275.293 € -7.316.883 € -14.680.976 € -22.097.150 €
3,5 5 2 -1.106.427 € -4.594.080 € -4.568.765 € -11.806.288 € -19.137.514 €
7 2 1.429.268 € -1.962.887 € -1.871.916 € -8.985.229 € -16.233.092 €
2 2 -4.260.333 € -7.842.949 € -7.878.007 € -15.206.909 € -22.579.712 €
5 5 2 -2.230.461 € -5.736.629 € -5.719.129 € -12.948.599 € -20.254.668 €
7 2 -261.929 € -3.693.960 € -3.625.488 € -10.758.530 € -17.999.882 €
2 2 -4.707.910 € -8.288.680 € -8.318.610 € -15.619.879 € -22.958.627 €
6,5 5 2 -3.095.570 € -6.615.617 € -6.603.799 € -13.826.088 € -21.111.829 €
7 2 -2.117.022 € -5.642.735 € -5.643.588 € -12.930.614 € -20.295.064 €
121 Mejora de la operación de plantas eólicas mediante instalación de dispositivos de
almacenamiento o turbinas adicionales
Tabla F-9. VAN aerogenerador 2MW más baterías NaS caso B
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
2 2 -1.336.124 € -2.266.433 € -3.161.438 € -4.111.282 € -5.853.034 €
3,5 5 2 248.249 € -719.089 € -1.635.296 € -2.617.545 € -4.372.890 €
7 2 1.803.064 € 799.388 € -137.624 € -1.151.675 € -2.920.358 €
2 2 -1.649.767 € -2.564.847 € -3.450.167 € -4.381.714 € -6.111.675 €
5 5 2 -405.108 € -1.349.278 € -2.251.253 € -3.208.257 € -4.948.896 €
7 2 801.939 € -170.440 € -1.088.568 € -2.070.261 € -3.821.254 €
2 2 -1.896.044 € -2.799.166 € -3.676.881 € -4.594.061 € -6.314.763 €
6,5 5 2 -907.403 € -1.833.631 € -2.724.576 € -3.661.977 € -5.391.160 €
7 2 -371.419 € -1.324.274 € -2.232.189 € -3.201.764 € -4.951.792 €
Tabla F-10. VAN aerogenerador 2MW más baterías IL caso B
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
2 2 -3.530.168 € -7.178.345 € -7.255.872 € -14.671.240 € -20.909.833 €
3,5 5 2 -1.659.163 € -5.271.253 € -5.317.887 € -12.663.411 € -18.855.026 €
7 2 176.937 € -3.399.740 € -3.416.056 € -10.693.039 € -16.838.553 €
2 2 -3.929.025 € -7.564.925 € -7.630.277 € -15.002.401 € -21.382.551 €
5 5 2 -2.459.192 € -6.066.743 € -6.107.826 € -13.425.082 € -19.768.327 €
7 2 -1.033.776 € -4.613.834 € -4.631.380 € -11.895.426 € -18.202.881 €
2 2 -4.242.213 € -7.868.473 € -7.924.265 € -15.262.433 € -21.753.737 €
6,5 5 2 -3.074.716 € -6.678.457 € -6.714.972 € -14.009.558 € -20.471.548 €
7 2 -2.390.936 € -6.017.140 € -6.075.857 € -13.448.698 € -19.658.686 €
Anexo F: Tablas Capítulo 5
122
Tabla F-11. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso B
d ∆𝒄𝒆 ∆𝒄𝑶&𝑴 NaS 1MW NaS 2MW NaS 3MW NaS 6MW NaS 9MW
2 2 -984.104 € -1.854.397 € -1.868.485 € -3.582.147 € -5.234.740 €
3,5 5 2 1.857.198 € 974.893 € 962.792 € -752.116 € -2.376.545 €
7 2 4.645.494 € 3.751.400 € 3.741.250 € 2.025.119 € 428.329 €
2 2 -1.549.329 € -2.413.818 € -2.425.694 € -4.131.975 € -5.786.778 €
5 5 2 682.754 € -191.172 € -201.486 € -1.908.747 € -3.541.424 €
7 2 2.847.387 € 1.964.309 € 1.955.510 € 247.300 € -1.363.922 €
2 2 -1.993.152 € -2.853.083 € -2.863.222 € -4.563.709 € -6.220.247 €
6,5 5 2 -220.194 € -1.087.621 € -1.096.520 € -2.797.784 € -4.436.748 €
7 2 745.930 € -131.677 € -144.555 € -1.858.976 € -3.494.420 €
Tabla F-12. VAN aerogenerador 3MW más baterías IL caso B
d ∆𝑐𝑒 ∆𝑐𝑂&𝑀 IL 1MW IL 2MW IL 3MW IL 6MW IL 9MW
2 2 -2.802.674 € -6.456.885 € -6.547.001 € -13.983.768 € -21.441.523 €
3,5 5 2 468.410 € -3.147.973 € -3.208.745 € -10.579.654 € -17.985.524 €
7 2 3.678.470 € 99.209 € 67.232 € -7.239.047 € -14.593.999 €
2 2 -3.512.078 € -7.153.064 € -7.229.028 € -14.619.190 € -22.027.045 €
5 5 2 -942.365 € -4.553.634 € -4.606.546 € -11.944.972 € -19.312.066 €
7 2 1.549.696 € -2.032.755 € -2.063.312 € -9.351.563 € -16.679.129 €
2 2 -4.069.111 € -7.699.714 € -7.764.565 € -15.118.133 € -22.486.806 €
6,5 5 2 -2.027.972 € -5.634.970 € -5.681.511 € -12.993.984 € -20.330.280 €
7 2 -810.951 € -4.442.129 € -4.514.378 € -11.911.045 € -19.337.207 €