Comunicación presentada al IV Congreso Smart Grids:
Autores
- Andoni Saez de Ibarra, Investigador, IK4-IKERLAN
- Amaia González, Investigadora predoctoral, IK4-IKERLAN
- Aitor Milo, Investigador, IK4-IKERLAN
- Haizea Gaztañaga, Responsable de equipo “Gestión de energía Eléctrica y Térmica”, IK4-IKERLAN
Resumen
El uso de sistemas de almacenamiento eléctrico en baterías se presenta cada vez más como una solución alternativa viable para mejorar la participación de las energías renovables en la operación de la red. Las capacidades técnicas y energéticas de este tipo de sistemas han sido validadas en numerosos demostradores donde el principal reto de diseño reside en determinar su óptimo dimensionamiento y control. Para definir dichos factores se requiere tener en cuenta aspectos tales como los costes de instalación, operación y degradación de forma que los beneficios económicos, a lo largo de la vida útil del sistema, se vean maximizados. En este trabajo se presenta una metodología de dimensionamiento y gestión de sistemas de almacenamiento para apoyo a renovables desarrollado en el marco de la línea de investigación del departamento de Almacenamiento y Gestión de Energía de IK4-IKERLAN y se concluye con una referencia a una aplicación práctica llevada a cabo para Iberdrola Renovables.
Introducción
En las últimas décadas, el sector eléctrico ha experimentado una gran transformación con la creciente penetración de fuentes de energía renovable en el mix energético, sobretodo de la generación eólica y solar fotovoltaica. La integración de esta nueva generación en el sistema eléctrico contribuye a reducir la dependencia en el uso de combustibles fósiles y a reducir los niveles de emisiones asociados a estos. Por otro lado la naturaleza intermitente y de difícil predicción de los recursos renovables, además de generar problemas de estabilidad en redes eléctricas débiles, dificulta su participación en servicios asociados a la operación de la red.
En este contexto, los sistemas de almacenamiento de energía basados en baterías se presentan como un elemento posibilitador para reducir el nivel de variabilidad de la producción y permitir un mayor control en las plantas de generación de origen renovable, principalmente solar y eólica, y su participación en los mercados eléctricos y servicios de ajuste del sistema, mejorando su rentabilidad económica.
En los primeros años del despliegue de estos sistemas junto a plantas de generación renovable se orientó a fortalecer la estabilidad de la red y contribuir al cumplimiento de los requerimientos técnicos de conexión de las plantas. Sin embargo, en los últimos años se ha ampliado su funcionalidad participando además en servicios de apoyo a red, incluso de forma individual sin estar integrados en plantas renovables. Los servicios que estos sistemas pueden prestar dependen de las necesidades específicas de cada sistema eléctrico y país en particular. La Tabla I muestra algunos de los ejemplos más recientes de la instalación de este tipo de sistemas de almacenamiento.
Tal como muestra la Figura 1, son dos los posibles escenarios de aplicación de los sistemas de almacenamiento en el apoyo a los sistemas de generación renovable. El primer escenario se centra en el cumplimiento de la normativa vigente para poder mantener los recursos renovables en su punto de máxima producción mientras tienen la capacidad de proveer servicios exigidos por las normativas (regulación en frecuencia, tensión, etc.). En este caso, la necesidad de incluir almacenamiento parte de unos requerimientos técnicos de la propia red. Por otro lado, en el segundo escenario, el sistema de almacenamiento puede contribuir a aumentar y mejorar los niveles de participación en los servicios y mercados en los que el sistema renovable puede participar, posibilitando una maximización de la rentabilidad del conjunto renovable y almacenamiento. En este segundo escenario, aunque resulta imperativo el cumplimiento de la normativa de la red, el objetivo radica en maximizar la rentabilidad económica en el proceso de búsqueda de la solución óptima.
| País | Potencia | Apoyo a | Servicio(s) | Año | Referencia |
| Reino Unido | 200 MW | Sistema eléctrico | EFR (Enhanced Frequency Response) | 2016 | (National Grid, 2016) |
| Australia | 5 MW | Planta fotovoltaica | Desplazar la producción renovable Servicios de red |
2017 | (REnewEconomy, 2017) |
| EEUU | 20 MW | Sistema eléctrico | Desplazar la producción renovable Servicios de red |
2017 | (PV magazine, 2017) |
| EEUU | 13 MW | Planta fotovoltaica | Desplazar la producción renovable | 2017 | (The verge, 2017) |
Tabla I. Ejemplos de sistemas de almacenamiento en baterías para apoyo a la red.
Sobre este segundo escenario es donde se sitúa el presente trabajo, en el que se analizan y evalúan las posibilidades de incorporar un sistema de almacenamiento dentro de instalaciones renovables (fotovoltaicas o eólicas), para poder maximizar la rentabilidad del conjunto y permitiendo una participación más precisa y controlable tanto en los mercados eléctricos tradicionales (diarios e intradiarios), así como en mercados de ajuste. La Figura muestra un esquema simplificado del escenario considerado dentro de esta propuesta.
Problemática
En una planta de generación renovable apoyada por un sistema de almacenamiento, la ecuación a resolver se centra en la correcta definición de los requerimientos del sistema de almacenamiento. Dentro de esta definición, el dimensionamiento del propio sistema de almacenamiento, así como la operación del mismo tanto para dar soporte al recurso renovable, como para poder participar en otros servicios de la red son los principales factores a determinar.
Estos dos factores, el dimensionamiento y el modo de operación, se condicionan mutuamente y condicionan de manera directa la evolución de otros factores tales como: la degradación del sistema de almacenamiento, y el balance coste/beneficio entre el coste de la inversión y el beneficio de su operación durante la vida útil de la instalación. Por lo tanto, estos cuatro factores se encuentran estrechamente relacionados (Figura ) y la variación en uno de ellos tiene implicaciones sobre los demás.
Un cambio en la estrategia de gestión del sistema de almacenamiento orientado a aumentar los niveles de participación (y por lo tanto los beneficios) acarreará un aumento de la degradación y por lo tanto un aumento de los costes debido al reemplazo del sistema de almacenamiento. Por otro lado, una menor participación para preservar la vida del almacenamiento y así reducir los costes de reemplazo conllevará una reducción de los beneficios por la operación en los mercados eléctricos.
Herramientas de dimensionamiento y gestión del sistema de almacenamiento
Tal como se ha mostrado anteriormente, en el escenario planteado, nos encontramos con un problema de optimización donde es necesario identificar el compromiso óptimo entre los cuatro parámetros mencionados (dimensionamiento, gestión, degradación y coste/beneficio) para poder llegar a maximizar la rentabilidad del mismo.
En este contexto, para poder aplicar herramientas de optimización es necesario, además de seleccionar los algoritmos de optimización mejor adaptados, conocer al detalle (modelos eléctricos, económicos y de degradación) el comportamiento de los sistemas de almacenamiento, los recursos renovables y los mercados eléctricos.
Para ello, hacen falta aplicar herramientas que combinen modelos eléctricos y económicos, y sean capaces de resolver el problema de optimización tanto para determinar el dimensionamiento del sistema como su operación en los mercados eléctricos. Una herramienta es un software en el que se modelan los conocimientos y requerimientos técnicos, económicos y de degradación de los sistemas que forman parte de la aplicación (sistemas de almacenamiento, sistema renovable, mercados eléctricos, servicios de ajuste) y se hace uso de algoritmos de optimización para determinar los parámetros requeridos. Este tipo de herramientas tienen como objetivo evaluar, dimensionar o comprobar la utilidad de las diferentes estrategias de operación, para intentar maximizar la rentabilidad de la inversión. El diagrama de la Figura muestra la unión de todas estas herramientas y los modelos detallados de cada elemento.
Estructura de metodología de dimensionamiento y gestión de sistemas de almacenamiento para apoyo a renovables
Para incluir los requerimientos de la aplicación y poder aplicar las herramientas mencionadas, se propone la metodología presentada en la Figura
Como se puede apreciar, el primer paso se compone de la definición del escenario. Este escenario contempla tanto el sistema completo como los servicios que se desean proveer. Tras esta definición, se realiza el análisis de los requerimientos técnicos y el modelado de los mismos, junto con el análisis de los requerimientos económicos y su modelado. Desde estos dos procesos, se realiza también el modelado y análisis de degradación. Una vez correctamente analizados y modelados estos procesos, se puede aplicar la optimización del dimensionamiento y/o de la estrategia de gestión, para concluir con el análisis de los resultados.
En este escenario los modelos eléctricos y económicos de los sistemas renovables y mercados son ampliamente conocidos, y por lo tanto, la novedad es la inclusión del sistema de almacenamiento con sus modelos asociados y el desarrollo de estrategias avanzadas para la operación del conjunto renovable más almacenamiento.
Modelado del sistema de almacenamiento
Entrando al detalle de los modelos del sistema de almacenamiento, los más representativos corresponden al modelo eléctrico y el modelo de degradación.
Modelo eléctrico
El modelo eléctrico del sistema de almacenamiento es el que calcula la energía disponible en el sistema de almacenamiento a cada instante, la que se suele representar por medio del estado de carga (State of Charge, SOC, por sus siglas en inglés). Partiendo de sus capacidades energéticas, y para poder operar el sistema de almacenamiento de manera segura y eficiente, hay que mantener siempre unos límites de operación (niveles máximos y mínimos del SOC) que dependiendo de la tecnología de almacenamiento, son más o menos restrictivos.
Modelo de degradación
El modelo de degradación representa la evolución de la pérdida de capacidad en función del tiempo y el uso (ciclos de carga / descarga) que se haga de los sistemas de almacenamiento. La degradación es un factor clave a tener en cuenta durante el proceso de dimensionamiento, ya que afecta directamente al mismo (una mayor degradación implica la necesidad de un sobredimensionamiento o la necesidad de reemplazos más frecuentes) y con ello al coste final de operación del sistema.
El modelo desarrollado para analizar la degradación del sistema de almacenamiento se basa tanto en el algoritmo Rainflow cycling counting como en las tablas de degradación de Whöler. El algoritmo de contaje de ciclos Rainflow determina la cantidad de ciclos a diferentes profundidades de descarga que ocurren en un perfil de operación del sistema de almacenamiento. Por lo tanto, la entrada para este algoritmo es el perfil de SOC y la duración (tiempo) durante la que ocurre dicha operación. Tras realizar los cálculos necesarios, el algoritmo determina la cantidad de ciclos a cada profundidad de descarga. Por otro lado, para calcular la degradación del sistema de almacenamiento, también se hace uso de la curva de Whöler, la cual indica los ciclos que es capaz de hacer un sistema de almacenamiento a cada profundidad de descarga. Normalmente, el fabricante de baterías no proporciona todos los puntos para formar la curva de Whöler, e incluso puede darse el caso que proporcione únicamente un valor de ciclos respecto a profundidad de descarga. En el caso de IK4-IKERLAN, los datos del fabricante se complementan con ensayos experimentales realizados en el laboratorio de almacenamiento.
De esta manera, comparando los datos obtenidos mediante ensayos y datos de los fabricantes (curva de Whöler) respecto a los ciclos contados mediante el algoritmo Rainflow, se puede estimar la pérdida de capacidad del sistema de almacenamiento, y por consiguiente, estimar su vida útil.
Estrategias avanzadas de operación
El diseño de las estrategias de operación es otro de los procesos relevantes dentro de esta metodología. Estas estrategias pueden basarse en métodos básicos, como una estrategia basada en normas, pero también adoptando métodos más avanzados como los controles adaptativos o predictivos.
IK4-IKERLAN ha trabajado en el desarrollo de estrategias avanzadas basadas en un control predictivo, o Model Predictive Control (MPC), que se han aplicado sobre un parque fotovoltaico con un sistema de almacenamiento para participar en los mercados diarios e intradiarios (Saez de Ibarra, 2016). Esta estrategia, teniendo en cuenta la predicción y generación real fotovoltaica, el estado de carga y salud del sistema de almacenamiento y lo previamente casado en los mercados eléctricos, calcula tanto el perfil de potencia requerido para operar el sistema de almacenamiento, como su participación en los mercados intradiarios. Esta estrategia considera los errores de predicción, ajustando el estado de carga y teniendo en cuenta la degradación causada por la operación del sistema de almacenamiento (Figura ). Estos cálculos se han realizado mediante un proceso de optimización.
Los resultados obtenidos bajo esta estrategia avanzada, y comparados respecto a controles sencillos basados en normas, muestran una menor sensibilidad frente a los errores de predicción fotovoltaica, además de considerar la operación del sistema de almacenamiento y la degradación que este sufre. De esta manera es posible mejorar el margen de beneficio económico de la planta fotovoltaica con almacenamiento, gracias a la reducción de los desvíos y a la inyección de la energía en las horas más rentables de cada día.
Caso práctico para Iberdrola Renovables
En una línea similar a la presentada en este documento IK4-IKERLAN e Iberdrola Renovables han desarrollado un proyecto durante el año 2016 para el desarrollo de una herramienta que facilite el análisis tecno-económico de la operación conjunta de sistemas de almacenamiento y sistemas renovables en mercados eléctricos.
En este proyecto, el objetivo ha sido el cálculo del dimensionamiento necesario para proporcionar los servicios de apoyo a la red, maximizando la rentabilidad de la inversión. La solución planteada ha sido el diseño de una herramienta, que integrando los modelos matemáticos del sistema de almacenamiento basado en baterías, ha permitido analizar diversas funcionalidades de apoyo a red sobre un conjunto de parques de generación eólica.
Como resultado la herramienta permite a Iberdrola Renovables evaluar la potencialidad de los sistemas de almacenamiento en distintos escenarios, tanto en el ámbito nacional como en otros mercados, abriendo nuevas posibilidades de negocio.
Conclusiones
En este trabajo se presenta una metodología de dimensionamiento y gestión de sistemas de almacenamiento para su apoyo a generación renovable y que permita la participación en los mercados eléctricos convencionales y de ajuste. Esta metodología hace uso de herramientas avanzadas de control y optimización que contemplan no solo el sistema de almacenamiento desde su punto de vista eléctrico, sino además, considerando los procesos de degradación sufridos por la operación de los mismos. La estrategia avanzada de gestión desarrollada está basada en un control predictivo y tiene como objetivo buscar el comportamiento óptimo para el conjunto renovable más almacenamiento que maximice la rentabilidad desde el punto de vista económico.
Referencia
- Nationalgrid.
- Vector/LG Chem win 5MW battery storage tender for Alice Springs Reneweconomy (20/09/2017).
- Tesla inaugurates 20 MW / 80 MWh battery system in Southern California. PV Magazine (20/09/2017).
- Tesla built a huge solar energy plant on the island of Kauai. The Verge (20/09/2017).
- Andoni Saez de Ibarra. Optimal sizing and control of energy storage systems for the electricity markets participation of photovoltaic power plants. PhD thesis, Université Grenoble-Alpes, 2016.