trabajo fin de grado grado en ingeniería de las...

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


MW y baterías de NaS 63


MW y baterías de IL 64


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


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].



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]


Introducción

6

Figura 1-8. Crecimiento mundial de la 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]


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.



Figura 1-10. Diez países con mayor potencia eólica nueva instalada [MW]


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


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.



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.



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



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



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



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



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.


22

Figura 2-1. Desvíos de producción año 2013



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.


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



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.


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



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


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.



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)


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.



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.


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:



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)


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



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



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.


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.



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.


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.



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


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



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


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).



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.


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.



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


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]



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



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

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

<-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

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.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

<-5

(-5

,-4

.5]

(-4

.5,-

4]

(-4

,-3

.5]

(-3

.5,-

3]

(-3

,-2

.5]

(-2

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2]

(-2

,-1

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(-1

.5,-

1]

(-1

,-0

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(-0

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]

(0,0

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(0.5

,1]

(1,1

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(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

SinAerogeneradorde Regulación

Izar-Bonus 1,3MW

G90-2,0 MW

V112-3,0 MW



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

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

<-5

(-5

,-4

.5]

(-4

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4]

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(-3

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(-0

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]

(0,0

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(0.5

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(1,1

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(1.5

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(2,2

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(2.5

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(3,3

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(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



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.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

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,-4

.5]

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(4.5

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Nú

me

ro d

e H

ora

s

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

2000

3000

4000

5000

6000

7000

<-5

(-5

,-4

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(-4

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(4.5

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Nú

me

ro d

e H

ora

s

Desviación MW

Nas Sin Bateria

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

<-5

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(-4

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(3.5

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(4,4

.5]

(4.5

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Nú

me

ro d

e H

ora

s

Desviación MW

IL Sin Bateria

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW



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

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

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,-4

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(2.5

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(3,3

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(4.5

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Sin Bateriani A. R.

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

<-5

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Sin Bateriani A. R.

1 MW

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0

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<-5

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(3.5

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(4,4

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(4.5

,5]

Sin Bateriani A. R.

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW



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


regulación 3 MW y baterías de NaS

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

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<-5

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Sin Bateriani A. R.

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW

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1000

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4000

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8000

<-5

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Sin Bateriani A. R.

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW

0

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2000

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8000

<-5

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3]

(-3

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2]

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(-1

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1]

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(1.5

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(2.5

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(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

Simulaciones

64


regulación 2 MW y baterías de IL


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.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000<

-5

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(4.5

,5]

Sin Bateriani A. R.

1 MW

2 MW

3 MW

6 MW

9 MW

0

1000

2000

3000

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5000

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7000

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(2,2

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(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



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



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



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)



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.


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:



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.


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 €



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


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


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 €




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


Reducción Ingresos NaS

Reducción Ingresos IL


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 €


Reducción Coste NaS

Reducción Coste IL



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


82

Tabla 5-13 Resultados económicos baterías de Sulfuro de Sodio con algoritmo optimizado


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 €


Tabla 5-14. Resultados económicos baterías de Ión Litio con algoritmo optimizado


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 €


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 €


Reducción CosteNaS

Reducción Coste IL

Reducción CostesNaS Modificada

Reducción Costes ILModificada



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


Reducción IngresosNaS

Reducción Ingresos IL

Reducción IngresosNaS Modificada

Reducción Ingresos ILModificada


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



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


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



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 €


NaS + 2 MW

IL +2 MW

Nas + 3 MW

IL +3 MW


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 €


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


Figura 6-2. Evolución de los precios horarios en función del nivel de penetración eólica

en el año 2012


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



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);



end

end

p_ndesvio=(p_prevista-p_sistema)/1000;

for i=1:8760


p_ndesvio(i)=0; end

end

for i=1:8760


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


if estado_bateria(i)==capacidad

estado_bateria(i+1)=estado_bateria(i);

else

p_carga=p_gr(i);


p_carga=limite/rendimiento; end


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)




if p_desvio(i)<p_gr(i) && estado_bateria(i)<capacidad

p_carga=p_gr(i)-p_desvio(i);



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


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));




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


p_ndesvio(i)=0; end

end

for i=1:8760




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



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



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 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 €


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 €


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 €




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 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 €


Costes fijos de mantenimiento 583 € 1.167 € 1.750 € 3.500 € 5.250 €



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 €



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 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 €


Costes fijos de mantenimiento 6.500 € 13.000 € 19.500 € 39.000 € 58.500 €



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 €




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 €


120

Tabla F-7. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso A


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


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 €



Tabla F-9. VAN aerogenerador 2MW más baterías NaS caso B


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


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 €


122

Tabla F-11. VAN aerogenerador 3MW más baterías NaS caso B


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 €

trabajo fin de grado grado en ingeniería de las...

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