Uso herramienta FlexTool para el horizonte del sector eléctrico español 2030

Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de Telecomunicación Formato de Publicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Autor: F. Javier Payán Somet Tutor: Juan José Murillo Fuentes Dep. Teoría de la Señal y Comunicaciones Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2013 Proyecto fin de Máster Máster en Sistemas de Energía Eléctrica Uso herramienta FlexTool para el horizonte del sector eléctrico español 2030 Autor: Patricia Sierra Franco Tutor: Juan Manuel Roldán Fernández Dpto. Ingeniería Eléctrica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2020 Proyecto fin de Máster Máster en Sistemas de Energía Eléctrica Uso herramienta FlexTool para el horizonte del sector eléctrico español 2030 Autor: Patricia Sierra Franco Tutor: Juan Manuel Roldán Fernández Profesor Ayudante Doctor Dpto. Ingeniería Eléctrica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2020 Proyecto fin de Máster: Uso herramienta FlexTool para el horizonte del sector eléctrico español 2030 Autor: Patricia Sierra Franco Tutor: Juan Manuel Roldán Fernández El tribunal nombrado para juzgar el trabajo arriba indicado, compuesto por los siguientes profesores: Presidente: Vocal/es: Secretario: acuerdan otorgarle la calificación de: El Secretario del Tribunal Fecha: Resumen En la actualidad cada vez es más necesario que un mayor número de investigadores y empresas dediquen su tiempo a realizar buenas predicciones a futuro de los sistemas energéticos, debido al enorme crecimiento de la población y al incremento de sus necesidades de energía, para poder disponer de una buena planificación. Existe una rápida y continua evolución de los sistemas de generación de energía, y por ello cada vez surgen más herramientas diseñadas para dichos análisis y mayor interés con respecto a los mismos. Es necesario, junto a ello, lograr un futuro lo más seguro y eficiente posible en lo que a energía se refiere, y por ello la existencia de herramientas de libre uso, como la que se usará en este trabajo, es algo imprescindible en dicho desarrollo. La finalidad de este trabajo será el aprender el manejo de la herramienta FlexTool, desarrollada por IRENA (International Renewable Energy Agency) en octubre de 2018, realizando un estudio del panorama energético español de 2030. Con dicha herramienta se partirá del panorama energético español del 2017 y, a través de las predicciones para el año 2030, se simularán varios escenarios según diferentes criterios de mejora. Con ello se analizará el estado del sistema eléctrico en términos de pérdida de carga, recorte de renovables y costes, junto a más parámetros que se irán mencionando en el trabajo. Una vez realizado dicho estudio se comprobarán los beneficios que, a priori, podría traer un mayor y mejor uso de los sistemas de almacenamiento y las interconexiones. I Abstract No wadays, it is increasingly necessary for a greater number of researchers and companies to dedicate their time to make good predictions for the future of energy systems, due to the enormous growth of the population and the increase in their energy needs, in order to have access to good planning. There is a quick and continuous evolution of the power generation systems, and because of this, more and more tools are designed for the mentioned analyses and a greater interest in them. Along with this, it is necessary to achieve a future that is as safe and efficient as possible in terms of energy, and therefore, the existence of free-use tools, such as the one that will be used in this project, is something essential in the development of such. The purpose of this work will be to learn how to use the tool FlexTool, developed by IRENA (International Renewable Energy Agency) in October 2018, carrying out a study of the Spanish energy panorama of 2030. With this tool, using the Spanish energy panorama of 2017 as a starting point and through the predictions for the year 2030, various scenarios will be simulated according to different improvement criterias. The state of the electrical system will be analysed in terms of loss of charge, cut in renewables and costs, along with more parameters that will be mentioned in the project. Once this study has been carried out, the benefits that could bring a greater and better use of storage systems and interconnections will be checked. III 2Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool • Suplir a los picos de demanda sin presentar pérdidas de carga. Dicha pérdida de carga es un término que se refiere al momento en el cual el consumo o demanda y la generación no consiguen casar, provocando así la existencia de demanda no suplida. Esto puede provocar grandes problemas de seguridad al sistema, además de cortes de energía. • Mantener el balance generación-demanda y asegurar la disponibilidad de capacidad necesaria para subir y bajar generación, disponer de suficiente disponibilidad de la misma de arranque rápido y tener la capacidad de operar correctamente durante cargas bajas. • Tener suficiente capacidad de almacenamiento de energía para compensar los períodos que presentan gran generación renovable y los períodos contrarios, pero que presenten mucho consumo. En el caso contrario, los períodos con mucha generación renovable podrían presentar lo que se llama el recorte de renovables. Dicho recorte es una reducción en la cantidad de energía generada por la generación renovable, causada por un exceso de la generación frente a la demanda. Si no se dispone del almacenamiento necesario, dicha energía no puede almacenarse ni ser suministrada, por lo que se pierde. • Incorporar herramientas de ajuste de demanda para responder a momentos de escasez o exceso de generación. • Tener la capacidad de mitigar posibles eventos que podrían desestabilizar el sistema a través del mantenimiento de unos adecuados servicios auxiliares. •Tener un buen diseño de mercado sin ineficiencias. La herramienta de FlexTool permite afrontar el estudio desde dos puntos de vista diferentes, realizando un clásico despacho económico para conocer el estado del sistema, y/o realizando un estudio de inversiones en sistemas de generación y/o almacenamiento de energía. Dichas funciones serán explicadas en detalle a lo largo de este capítulo. El horizonte de trabajo de dichas herramientas va de un año a dos años, y con dicho horizonte pueden optimizar simultáneamente las operaciones del sistema y su capacidad de expansión usando un solver LP. En el caso concreto del proyecto en curso sólo se trabajará con el despacho económico, ya que el uso del apartado de inversiones implicaba más tiempo de trabajo del cual no se disponía. Se aplaza para futuros trabajos, ya que se trata de una herramienta muy interesante de conocer y dominar, puesto que es capaz de identificar un mix de generación más eficiente y económico para el sistema, y solucionar con ello posibles problemas de flexibilidad. La herramienta FlexTool está capacitada para analizar las operaciones del sistema usando un time step representativo de la realidad, ya que es capaz de usar una hora o menos. Sin embargo, FlexTool no estudia el muy corto plazo (escala de tiempo de segundos/subsegundos), y, aunque esto también es relevante para la flexibilidad del sistema, requiere de otro tipo de análisis. La interfaz de la herramienta consta de una hoja de Excel, resultando así muy visual para el usuario, con unos conjuntos de datos pre cargados. Como ya se ha comentado, es una herramienta de optimización que puede realizar estudios de expansión más económicos a largo plazo (invirtiendo en fuentes de flexibilidad y otras tecnologías de generación) y simulaciones de despacho económico en el corto plazo. En la Fig. 1.1, se puede observar de una forma general el funcionamiento de Flextool [1]. 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 3 Figura 1.1 Funcionamiento general de FlexTool. Aunque no se vaya a llevar a cabo ningún estudio de inversiones en el trabajo en curso, se muestra en la Fig. 1.2 a modo explicativo un esquema para comprender el funcionamiento de la herramienta en modo inversión, obtenido del pdf que proporciona IRENA para el manejo de la herramienta [ 1 ]. Figura 1.2 Modo inversión. La hoja de resultados que genera la herramienta presentará los resultados principales y resaltará los posibles problemas de flexibilidad que presente el sistema con la generación correspondiente, además de proporcionar soluciones a dichos problemas, en el caso del modo inversión. Se mostrarán a continuación los resultados que proporciona, pero cabe destacar que otorga una amplia cantidad de ellos, como pueden ser costes, uso inteligente de los sistemas de almacenamiento y de las unidades de generación y problemas de pérdida de carga y recorte de renovables. A continuación, en las Fig. 1.3 y 1.4 se muestra una vista general del proceso de modelado que realiza la herramienta FlexTool. Una de las muchas posibilidades de uso que podría tener dicha herramienta pasaría por estudiar el sistema en condiciones normales, para luego comprobar cómo reaccionaría dicho sistema ante un evento inesperado, como por ejemplo la subida del precio del gas o la llegada de un año muy seco, con la pérdida de generación hidráulica que ello conlleva. Una vez el escenario para un año normal funcionase de la manera esperada, el usuario podría, de una forma simplificada, simular diferentes escenarios para anticiparse a dichos hechos. Hay infinidad de casos que podrían ser simulados, como el cierre de alguna central de generación en funcionamiento. 4Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Figura 1.3 Proceso FlexTool. Figura 1.4 Proceso de modelado. Evidentemente, en el caso de una herramienta gratuita como FlexTool, ciertas simplificaciones son necesarias. Se comentan algunas de ellas a continuación: • FlexTool simplifica el DC-OPF modelando la red de transporte de una forma más sencilla, considerando las líneas de transporte entre nudos como “tuberías” que transfieren una cantidad máxima de energía. Con esta aproximación todas las líneas de transporte presentan un flujo controlable de energía y la variación de flujo en una línea no afectará a las demás. Además de ello, las pérdidas en las líneas de transmisión son consideradas lineales, calculadas como un porcentaje del flujo de la energía circulante. • Se recomienda un agregado de las centrales eléctricas por tipo, caracterizada por los parámetros técnicos más relevantes. Las unidades individuales también se podrían modelar, pero supondría un gran incremento en los tiempos de cálculo. •No se considera el mantenimiento ni los cortes en las centrales eléctricas. • La herramienta no estudia las cuestiones relacionadas con el muy corto plazo (escala de segundos/subsegundos), como la estabiliadad o la tensión. 1.2.2 Datos necesarios para su funcionamiento Como requerimiento principal para la realización de simulaciones en este tipo de herramientas está el disponer de los datos necesarios para ello y de la forma en la cual la herramienta pueda entenderlos para poder trabajar con ellos correctamente. A continuación, se muestran las necesidades al respecto 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 5 que presenta FlexTool. Requisitos de los datos de entrada El primer paso en los estudios de flexibilidad es la obtención de los datos de entrada. Según palabras de los desarrolladores de la herramienta, esta es la parte que más tiempo consume del estudio debido a la a menudo escasa disponibilidad de datos y a la dificultad que presenta el conseguir obtenerlos. Para los estudios realizados por IRENA, la colaboración del país a estudio es crucial para el éxito del caso estudiado, ya que será el encargado de proporcionar unos datos completos y fiables. Las entradas requeridas son, dicho brevemente: demanda, parque de generación, datos hidrológicos, series temporales de ERV, interconexiones y costes de combustible. Si el sistema analizado se divide en nudos diferentes, se requieren datos de transmisión, divididos por nudo, además de los datos mencionados. Para poder disponer de una visión general del funcionamiento, se puede observar en la Fig. 1.5 un resumen de los datos necesarios para realizar un estudio con FlexTool: Figura 1.5 Datos de entrada requeridos. El modelo utiliza programación lineal y está escrito en GNU MathProg. FlexTool incluye en su modelo un conjunto de restricciones matemáticas que simulan las restricciones técnicas reales de los sistemas de energía. Estas restricciones incluyen el balance de energía, los requisitos de reserva, las restricciones de rampas, las restricciones de carga mínima, restricciones de transferencia y conversión, y una restricción en la cuota máxima de generaciones/importaciones asíncronas. En la Fig. 1.6 se observa de una forma general lo mostrado en la tabla previa, es decir, los requerimientos de datos de entrada de la herramienta (color negro) y las variables del modelo, por ejemplo, las salidas (color rojo). Estructura de los datos de entrada Para comprender mejor la estructura que presentan los datos de entrada que exige FlexTool, se observa que pueden ser clasificados en ocho categorías principales: •Datos de nudo (anual) •Datos de series temporales (horario, por ejemplo, aunque podría ser inferior) •Datos de generación de cada unidad 6Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Figura 1.6 Datos y variables del modelo. •Datos de las unidades de almacenamiento •Datos de combustible •Datos de interconexiones (entre dos nudos) •Datos Master (cambian el comportamiento del modelo) •Datos de escenario (redefine los datos del caso base para otro escenario) A continuación, se muestran dichas categorías con mayor detalle. Datos de nudo : se refieren a los datos específicos para cada nudo. Cada nudo requiere los siguientes datos de entrada: •Demanda anual (MWh/año) •Importaciones anuales (MWh/año) •Margen de capacidad (MW) •Máxima cuota de generación asíncrona •Reservas Datos de series temporales : definen el comportamiento temporal del sistema estudiado. Normalmente los datos de series temporales son para cada hora del año. Consisten en: •Demanda de energía de cada nudo •Importaciones netas de energía de regiones que no están modeladas de ninguna otra forma •Generación de energía eólica por unidad de generación 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 7 •Generación de energía solar por unidad de generación •Generación de energía hidráulica por unidad de generación •Requisito de reserva a subir (MW) •Periodos de tiempo representativos para la fase de expansión de capacidad Datos de las unidades de generación/almacenamiento : definen las características para los diferentes tipos de unidades. La plantilla del archivo de datos de entrada proporciona datos de tipo de unidad genéricos, pero pueden ser ajustadas para el caso de estudio en cualquier momento. Datos de unidad de generación : se utilizan para categorías más amplias (por ejemplo, carbón, turbina de gas de ciclo abierto, turbina de gas de ciclo combinado, petróleo o viento) o más concretas. Cada unidad debe seguir los presentar los siguientes parámetros: •Debe estar conectada con una red de energía y un nudo donde la unidad está localizada •Capacidad instalada (MW) •Capacidad máxima de inversión (MW) • Conectar la unidad con una fuente de combustible, con una serie de entrada (MW/h) o con un factor de capacidad (cf) Datos de unidad de almacenamiento: •Red y nudo donde está conectado •Capacidad de almacenamiento (MW) •Capacidad máxima de inversión (MW) •Estado inicial y final de la unidad de almacenamiento Datos de combustible: •Precio (€/MWh) •Contenido de CO2 Datos de interconexión: •Capacidad instalada (MW) •Capacidad para invertir (MW) Datos master : define parámetros comunes para el modelo en conjunto y define cómo se comporta el modelo: •Coste CO2 (€/Ton) •Penalización por pérdida de carga (€/MWh) •Penalización por recorte de renovable (€/MWh) 8Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool •Penalización por falta de capacidad de generación (€/MWh) •Penalización por falta de reserva (€/MWh) •Duración de la serie temporal en años •Duración de cada paso temporal en la serie temporal, en minutos •Duración de la reserva, en horas •Uso del margen de capacidad, con valores 0/1 (modo inversión) •Uso de las restricciones de rampa, con valores 0/1 •Uso de las restricciones de generación asíncrona, con valores 0/1 •Uso del modo despacho económico, con valores 0/1 •Uso del modo inversión, con valores 0/1 Uno de los problemas que podría presentar la herramienta para casos complejos es el tiempo de ejecución, ya que para dichos casos el mismo es excesivo. Este problema se soluciona al permitir la opción de elegir tramos representativos de los datos de entrada, para simular un sistema más pequeño. La optimización de despacho económico en principio debe ser capaz de usar series temporales grandes en la mayoría de los casos, pero la optimización con inversión en un sistema complejo puede a veces requerir el uso de periodos seleccionados. En la mayoría de los casos el modelo será ejecutado para un año con resolución temporal, pero el periodo temporal puede ser acortado o expandido usando periodos preseleccionados. De esta forma se puede acelerar el proceso de ejecución de la herramienta, sin perder una resolución óptima, ya que FlexTool realiza un escalado de los tramos temporales que desconozca para proporcionar resultados del año completo estudio. Se puede observar en la Fig. 1.7 un ejemplo de una selección de periodos representativos basados en la demanda y en la penetración de generación renovable: Para mayor información se muestra la Fig. 1.8, en la cual se muestra el tiempo de resolución del modelo de despacho económico (derecha del eje y) para diversos tamaños de escenarios expresados por el número de unidades y conexiones entre los nodos (izquierda del eje y): Se puede observar que, para un número de nudos no tan elevado, como pueden ser 10 nudos, con 30 conexiones entre ellos, el tiempo de simulación alcanza los 30 minutos, tiempo que no resultaría válido para este trabajo. Por ello se decidió realizar una simulación muy esquematizada del país y los países vecinos. 1.2.3 Resultados proporcionados por la herramienta Los resultados que proporciona la herramienta, entre otras, incluyen las necesidades de flexibilidad (usando la carga de la red y las rampas de subida y bajada), el total de costes del sistema, inversiones óptimas, si aplica (incluyendo nuevas formas de flexibilidad), el despacho económico óptimo, el recorte de renovables y el incumplimiento de las restricciones. La herramienta FlexTool realiza el despacho económico y muestra si existe algún problema con las necesidades de flexibilidad, en particular con el balance de energía, y utilizando toda la energía renovable posible, que es la motivación final de la herramienta. En la hoja de resultados que proporciona FlexTool se pueden encontrar las siguientes secciones: • Resultados generales: muestra el porcentaje de pérdida de carga de toda la demanda, el recorte de renovables de toda la generación y la falta de reserva del total de reserva demandada. 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 9 Figura 1.7 Selección de periodos representativos. Figura 1.8 Tiempos de resolución. • Problemas de flexibilidad: muestra en mayor detalle lo previamente mencionado en resultados generales, en potencia y energía. • Balance de energía: muestra el consumo de energía como negativo y la energía generada como positivo. El sumatorio debe ser siempre cero (la pérdida de carga es considerada como valor positivo ya que reduce el consumo de energía). • Costes: distingue los costes en costes de operación, de inversión, fijos anuales y costes de penalización. 10 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool • La hoja de resumen también muestra el porcentaje de utilización (%), capacidad (MW) y generación (TWh) para cada unidad de generación e interconexión. En la Fig. 1.9 se muestra el resumen de resultados obtenidos de la herramienta: Figura 1.9 Resultados principales. 1.2.4 Visualización de la herramienta La herramienta FlexTool está desarrollada en Excel, siendo por ello muy atractiva para el usuario, ya que se trata de un software utilizado habitualmente por la mayoría de personas. En este apartado se mostrarán unas pinceladas de la herramienta, para poder visualizar cómo es la misma, tanto de los archivos de entrada como de los resultados. Se tomará como ejemplo uno de los archivos que vienen con la herramienta por defecto, el cual consiste en un sistema que presenta una red, elec, compuesta por 2 nudos, CAR y NE, los cuales están interconectados. Con respecto a la generación presente en el escenario, existe tanto renovable como no renovable. Archivo datos entrada El archivo input se compone de las siguientes pestañas: “Master”: En la Fig. 1.10 pueden observarse todas las pestañas que presenta el archivo, además de la pestaña master en detalle. En esta se definen los parámetros generales del escenario, como puede ser el coste de CO2 y penalizaciones, y ciertas decisiones para la ejecución del escenario, como por ejemplo si se simula únicamente con despacho económico o se requiere el uso del modo inversión. 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 11 Figura 1.10 Pestaña master. “GridNode”: Aquí se definen las redes que conforman el escenario, y sus nudos correspondientes, así como algunas características de los mismos. Es necesario definir un valor total de la demanda para cada nudo. Se muestra en la Fig. 1.11. Figura 1.11 Pestaña GridNode. “Unit_type”: En esta pestaña hay que definir todos los parámetros para cada tipo de unidad de generación. Se muestra en la Fig. 1.12. 18 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Figura 1.27 Pestaña units_elec_plot. La información de los sistemas de almacenamiento se puede obtener de “storageContent_elec”, pudiendo disponer de dicha información en forma de gráfica, Fig. 1.28, siendo así más visual. Figura 1.28 Pestaña storageContent_elec. En “genUnit_elec” se presenta la misma información que en “genType_elec”, pero desglosándola por nudos. Además, se muestra la demanda y los problemas de flexibilidad, como el LOL y el recorte. Se muestra en la Fig. 1.29. 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 19 Figura 1.29 Pestaña genUnit_elec_plot. En el archivo de resultados hay un apartado completo dedicado a los costes, del que se puede obtener una gran cantidad de información, tanto en tablas como en gráficas. En “costs_plot” se pueden observar gráficas como las que aparecen en la Fig. 1.30, entre otras. Figura 1.30 Pestaña costs_plot. 20 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Si se requiere de la información de costes para cada unidad de generación, de la red al completo, se puede obtener de “costs_unittype”, mostrando en la Fig. 1.31 su gráfica asociada. Con dicha gráfica es muy sencillo comparar unos escenarios con otros, como se verá en apartados posteriores. Figura 1.31 Pestaña costs_unittype. Para finalizar los costes, la información de costes desglosados para cada unidad de tiempo se muestra en “costs_t”, Fig. 1.32. Figura 1.32 Pestaña costs_t. Por último, en las pestañas que pertenecen a “Nodes” se muestra, para cada unidad de tiempo, una gran cantidad de información por nudo. Dicha información es referente a la demanda, la generación, las interconexiones y las penalizaciones, mayormente. Archivo master Dicho archivo es desde el cual se ejecutan los escenarios realizados, desde la pestaña “Sensitivity scenarios”. Te permite seleccionar uno o varios archivos de entrada y uno o varios escenarios. De esta manera puede ejecutar paralelamente diferentes archivos. En este caso se simula siempre con el escenario “Base”, ya que el resto de escenarios lo que hacen es añadir modificaciones al archivo de entrada, y dichas modificaciones se han estado realizando en el trabajo directamente sobre el archivo mismo. Se muestra dicho archivo en la Fig. 1.33. Además, presenta otra pestaña, llamada “Sensitivity definitions”, mostrada en la Fig. 1.34, desde la cual se permiten modificar determinados parámetros de los escenarios presentes en la pestaña anterior, para no tener que modificar el archivo en sí. 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 21 Figura 1.33 Archivo master. Figura 1.34 Pestaña sensitivity_definitions. 1.2.5 Ecuaciones matemáticas Para comenzar este apartado, se muestran las abreviaturas utilizadas en las ecuaciones del modelo matemático, en la Fig. 1.35. Del total de las ecuaciones del anexo matemático del informe de la herramienta [1], sólo se comentarán las más relevantes. 22 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Figura 1.35 Abreviaturas modelo matemático. La finalidad última de la herramienta FlexTool es, mediante el modelo, minimizar los costes tabulados en la función objetivo 1.1. Dicha función objetivo contempla todos los costes, incluyendo posibles costes de inversión y penalizaciones por incumplir ciertas restricciones: ∀t∈T:vob j =∑ t (vomCost t+vf uelCost t+vstartupCost t+vpenalties t)×h+vinvestmentCost (1.1) Se muestran a continuación dichas ecuaciones de costes que componen la función objetivo, incluyendo los costes por operación y mantenimiento (1.2), combustible (1.3), arranque de central (1.4), planes de expansión (1.5), penalizaciones (1.6) y emisiones (1.7). vomCost t=∑ (g,n,u)∈Ug,n,u [pomCost u×vgen g,n,u,t](1.2) vf uelCost t=∑ (n,u,F)∈Fn,u,F (vf uelUse F,u,t×pf uelCost F)(1.3) vstartupCost t=∑ u∈Ustartup u (vstartup u,t×pstartCost u)(1.4) vinvestmentCost =∑ (g,n,u)∈Ug,n,u [pinvestmentCost u×vinvestedCapacity g,n,u](1.5) vpenalties t=∑ n (vlossO f Load n,t×plossO f LoadPenalty n+vlossO f Reserve n,t×plossO f ReservePenalty n +vcurtail n,t×pcurtailmentPenalty n+vcapacityInadequacy n×pcapacityInadequacyPenalty n) (1.6) pf uelCost F,n,t=pf uelPrice F,n,t+∑ e∈EF pf uelEmission F,e×pemissionTax n,e(1.7) 1.2 Introducción a la herramienta: Flextool 23 La norma principal del modelo es que el balance de energía debe ser mantenido en todos los nudos. Esto incluye los términos de generación, consumo, pérdida de carga, importaciones y exportaciones e intercambios de energía con otras redes propias, como se muestra en la Ec. 1.8. vgen g,n,t+vconvertIn g,n,tpimport−export g,n,t+vlossO f Load g,n,t=pdemand g,n,t+vcharge g,n,t+vtrans f er g,n,t+vconvertOut g,n,t(1.8) Se muestran las Ecs. (1.9, 1.10, 1.11, 1.12) que determinan dichas variables, para mayor detalle. vgen g,n,t=∑ u∈UnonVRE vgen g,n,u,t+( ∑ u∈UnonVRE pc f u,t×[pcapacity g,n,u+vinvest g,n,u])−vcurtail g,n,t(1.9) vtrans f er g,n,t=∑ n2∈Nn (vtrans f er n2,n,t−ht×ptrans f erE f f n2,n−vtrans f er n,n2,t−ht)(1.10) vconvertIn g,n,t=∑ (g2,n2,u)∈Uconvert g2,n2,u,g,n vconvert g2,n2,u,g,n×pconversionE f f u(1.11) vconvertOut g,n,t=∑ (g2,n2,u)∈Uconvert g,n,u,g2,n2 vconvert g,n,u,g2,n2(1.12) También podrían contemplarse en la herramienta la existencia de fuentes de almacenamiento, las cuales deben cumplir su ecuación de balance, mostrada en la Ec. 1.13. ∀u∈Ustorage :vstate g,n,u,t=vstate g,n,u,t−ht+pin f lux u,t−ht+(vcharge g,n,u,t−ht−vgen g,n,u,t−ht−vspill g,n,u,t−ht−vstate g,n,u,t−ht×psel f DischargeLoss u)×h (1.13) Las redes presentan unas ciertas restricciones de reserva, que se definen en la Ec. 1.14. ∑ (g,n,u,r)∈Ureserve r,u vreserve r,u,t+∑ n2∈Nreserve n (vreserveTrans f er r,n2,n,t×ptrans f erE f f n2,n) = preserveDemand r,n,t+∑ n2∈Nreserve n (vreserveTrans f er r,n,n2,t×ptrans f erE f f n,n2) (1.14) Las transferencias de energía entre nudos están limitadas por su capacidad de transferencia, como se muestra en la Ec. 1.15. ∀(n,n2)∈NN :vtrans f er n,n2,t≤ptrans f erCap n,n2+vtrans f erInvest l∈Linvest (1.15) Existen unos límites de las unidades de generación y las unidades de consumo mostrado en las Ecs. 1.16 y 1.17. vgen g,n,u,t−vcharge g,n,u,t+vreserve g,n,u,t≤vonline g,n,u,t(1.16) ∀u∈Ucharge :vcharge g,n,u,t≤vonline g,n,u,t(1.17) Las correspondientes restricciones de rampa de las unidades de generación se pueden observar en las Ecs. 1.18 y 1.19. vgen g,n,u,t−vcharge g,n,u,t+vreserve g,n,u,t≤vgen g,n,u,t−ht−vcharge g,n,u,t−ht−prampU pCapability u(1.18) vgen g,n,u,t−vcharge g,n,u,t≥vgen g,n,u,t−ht−vcharge g,n,u,t−ht+prampDownCapability u(1.19) 24 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool Dichas unidades de generación también presentan un límite de mínima carga , como se ve en la Ec. 1.20. vgen g,n,u,t+vreserve g,n,u,t≤vonline g,n,u,t×pminLoad u(1.20) La herramienta también define un límite de recorte de renovables, mostrado en la Ec. 1.21. vcurtail g,n,t≤∑ u∈UV RE pc f u,t×(pcapacity g,n,u+vinvest g,n,u)(1.21) Es necesario considerar un límite superior del almacenamiento, que se muestra en la Ec. 1.22. ∀u∈Ustorage :vstate g,n,u,t≤pcapacityStorage g,n,u+vinvestStorage g,n,u(1.22) Por último, existe una necesidad predefinida de reserva, como se ve en la Ec. 1.23. vreserveVRE g,n,t+vlackO f Reserves g,n,t+∑ u∈UnonVRE vreserve g,n,u,t≥preserveNeed g,n,t(1.23) 1.3 Casos reales de aplicación de FlexTool La herramienta en uso en este trabajo, FlexTool, fue desarrollada por IRENA recientemente, a finales de 2018, y por ahora no hay muchos estudios publicados que hagan uso de ella, de lo cual se espera un cambio en los próximos años. Afortunadamente, IRENA realizó estudios en profundidad para varios países del estado de su sistema eléctrico y de las inversiones óptimas que se podrían llevar a cabo en dichos países. Los mencionados fueron Colombia, Panamá, Uruguay y Tailandia, que fue el último realizado, en mayo de 2019. En estos estudios, gracias a la colaboración de dichos países, tremendamente importante para la obtención de datos, se pudo corroborar el correcto estado de sus sistemas eléctricos y los posibles problemas y/o mejoras que se presentaban. A modo ilustrativo en el apartado siguiente se presenta un resumen de los estudios realizados para Colombia y Uruguay. Se muestra en la Fig. 1.36 una representación esquemática de los objetivos de los estudios llevados a cabo con la herramienta FlexTool en dichos países: 1.3 Casos reales de aplicación de FlexTool 25 Figura 1.36 Objetivo de los estudios. 1.3.1 Colombia Para llevar a cabo dicho estudio, IRENA colaboró con expertos de la Unidad de Planeación Minero- Energética (UPME) de Colombia [ 2 ], la cual le proporcionó información, datos y además sirvieron de guía para conocer en detalle su sistema de potencia. Como punto de partida, se realizó un primer estudio en el cual se evaluaron posibles problemas de flexibilidad para el sistema eléctrico esperado para 2030, el cual presentará una gran penetración de energías renovables. Junto a ello, el mix energético del nuevo plan de expansión de referencia (UPME, 2018) se utilizó como entrada para llevar a cabo una segunda evaluación de flexibilidad, usando FlexTool, que era más precisa en la geografía y más ambiciosa con respecto a la penetración de renovables que la primera. En la Fig. 1.37, se pueden observar los principales retos del sistema de potencia colombiano y los análisis llevados a cabo por FlexTool: Figura 1.37 Principales retos Colombia. Se puede observar, como principal característica del sistema eléctrico, que dependen en gran 26 Capítulo 1. Herramienta IRENA: FlexTool manera de la energía hidroeléctrica, por lo que se decide llevar a cabo una simulación con escenarios secos, además de otros estudios de inclusión de renovables. Como ya se ha mencionado en este apartado, una desventaja de la herramienta serían sus elevados tiempos de cálculo para casos con un gran número de nudos, por lo que es necesario plantear una simplificación de los sistemas a estudio. En la Fig. 1.38, se puede observar el mapa simplificado de transmisión para el caso de estudio de Colombia, compuesto por 15 nudos: Figura 1.38 Mapa de nudos colombiano. El sistema eléctrico colombiano se caracteriza por una gran capacidad instalada de energía hidroeléctrica (70% de la capacidad total), principalmente de plantas con una capacidad de almacenamiento destacable. La capacidad de generación de VRE, por debajo del 1% en 2017, alcanzaría el 17% para 2030 según el plan de energía revisado (UPME, 2018). También existirá un ligero aumento de la energía de biomasa, que para 2030 representaría el 3% de la capacidad total. Además, se espera que la capacidad total, al igual que la demanda total de energía, aumente un 3% anualmente durante 2017-2030. Se estima que la demanda máxima, de 10 GW en 2017, alcance los 15 GW en 2030. En ambos años, la capacidad instalada excede la demanda máxima, pasando de 16.8 GW en 2017 a 24.3 GW en 2030, por lo que no se espera que Colombia presente ningún problema para suplir dicha demanda. En la Fig. 1.39, se observa la evolución esperada del mix de generación, 2017-2030: 1.3 Casos reales de aplicación de FlexTool 27 Figura 1.39 Evolución esperada mix generación 2017-2030. Se observa que la mayor parte del aumento de potencia instalada se debe a energías renovables variables, como son la energía fotovoltaica y la eólica. Resultados principales del análisis: Usando la información obtenida gracias a UPME, el sistema de energía colombiano de 2017 fue simulado para calibrar el modelo FlexTool, de igual manera que se ha realizado en este trabajo. Los resultados no mostraron problemas de flexibilidad. A continuación, se simuló el escenario de referencia de 2030, con niveles medios de energía hidráulica, nuevamente sin presentar problema alguno de flexibilidad, otorgando fiabilidad al sistema esperado para 2030. Finalmente, dada la alta dependencia que presenta dicho país con respecto a la energía hidroeléctrica, se simuló un escenario de baja afluencia hidráulica (año seco 2030). En los resultados se pudo observar que, si bien la flexibilidad del sistema era suficiente, el uso de carbón y petróleo tuvo que aumentar considerablemente para compensar la menor producción de energía hidroeléctrica. Esto, evidentemente, significaba mayores costes para el sistema y mayores emisiones de dióxido de carbono. En la Fig. 1.40 se puede observar el mix de generación anual y la generación horaria de una semana representativa de 2030, para un año de referencia y año seco. Cabe destacar el gran aumento de uso, principalmente de carbón, que aumentaría del 4% al 13%, debido a su vez a la disminución de la energía hidráulica del 60% al 49%. En la Fig. 1.41 se observa parte de los resultados obtenidos con la herramienta FlexTool, los principales indicadores de flexibilidad para el sistema eléctrico colombiano en 2030: Como se puede observar, no aparece ningún problema de flexibilidad, gracias al aumento de generación mediante generadoras térmicas. Evaluando inversiones adicionales para obtener el mix óptimo de generación: Para realizar un estudio con mayor interés, se usó el modo de expansión de FlexTool. Este identificó inversiones recomendables que pasaban por instalar 4.3 GW más de energía solar fotovoltaica (PV), aumentando la capacidad instalada a 5.5 GW. Con dicha inversión se conseguía una disminución de los costes, como se observa en la figura 1.43. Figura 1.51 Comparación de los costes anuales para los escenarios de 2030 con y sin inversiones. Figura 1.52 Recorte de renovables para diferentes niveles de penetración PV para 2030. 2 Datos de partida casos estudio Un a de las partes más complejas de este tipo de estudios es el recopilar toda la información necesaria para poder simular los escenarios planteados, ya que a menudo hay escasez de información, o incluso exceso de la misma, por lo que hay que tomar decisiones sobre qué datos se seleccionan para el estudio. Además, debido a lo comentado previamente, y a las limitaciones que herramientas de este tipo presentan, conlleva a tener que asumir determinadas simplificaciones para suplir la falta de datos. En este apartado se mostrarán los datos más importantes que han sido necesarios para poder simular los escenarios, junto a las simplificaciones y suposiciones que se han aplicado al trabajo. Estas se han realizado por múltiples motivos que se irán comentando, siendo lo más habitual para evitar enormes tiempos de cálculo de la herramienta o para suplir una falta de datos. Se mostrará en los subapartados correspondientes. 2.1 Datos de entrada A continuación, se muestran ciertos datos que es necesario disponer para poder simular los casos base ejecutados, tanto para 2017 como para 2030, para poder disponer de una comparativa de la evolución de los mismos, con una breve explicación. En el caso de que fuese necesaria una explicación más extensa para algún caso concreto, se tratará en el apartado correspondiente a dicho caso. Coste de las penalizaciones: uno de los costes más importantes que aparecerán a lo largo del trabajo consiste en el coste debido a las penalizaciones, las cuales presentan valores muy elevados, como se observa en la tabla 2.1. Tabla 2.1 Coste de las penalizaciones. Coste [€/MWh] Pérdida de carga 10000 Reserva insatisfecha 20000 Recorte de renovables 50 Coste de emisión CO2: el programa contempla en los costes los provocados por las emisiones de CO2 de las energías térmicas, por lo que requiere que se le defina un coste del mismo [4]. 36 2.1 Datos de entrada 37 Tabla 2.2 Coste de emisión CO2. [€/t CO2] 2017 2030 Coste CO2 5.83 23 Como se puede observar en la tabla 2.2, el coste de dicha emisión para 2030 será bastante elevado respecto al coste del año 2017, ya que se tiende a promover cada vez más el uso de energías limpias, penalizando las energías con emisiones de CO2. Eficiencia de cada tipo de generación: para poder funcionar correctamente se requiere definir ciertos parámetros de entrada de los diferentes métodos de generación, entre ellos sus correspondientes eficiencias (además de mínima carga, rampas...). Se mantienen los mismos valores para 2017 y para 2030, ya que no se espera un gran avance en dichas tecnologías. Se muestra en la tabla 2.3. Tabla 2.3 Eficiencia de cada tipo de generación. Eficiencia Carbón 0.37 CC 0.45 Hidráulica 1 Eólica 1 PV 1 Cogeneración 0.8 Nuclear 0.35 Biomasa 0.35 Petróleo 0.4 Coste combustible: para evaluar correctamente los costes técnicos de los distintos tipos de generación, se define en la tabla 2.4 el coste de sus combustibles, en € /MWh, los cuales serán diferentes para los dos años estudiados [5]. Tabla 2.4 Coste combustible. €/MWh Fuel 2017 2030 Carbón 10.37 8.3 Gas natural 18.9 24.6 Uranio 9.5 9.5 Petróleo 45 87 Biomasa 9.72 9.72 Nudos contemplados: para definir la red completa, como ya ha sido explicado previamente, se definen 3 nudos de generación y consumo, uno para cada país estudiado. Se muestra en la tabla 2.5. Tabla 2.5 Nudos contemplados. Nudo A España Nudo B Francia Nudo C Portugal 38 Capítulo 2. Datos de partida casos estudio Se muestra en la Fig. 2.1 un gráfico de la red planteada a continuación, con sus correspondientes interconexiones. Figura 2.1 Red estudio. Disponibilidades de los distintos tipos de generación: para mayor realismo, se han limitado las potencias instaladas con respecto a su disponibilidad, ya que FlexTool no permite introducir un valor de indisponibilidad. Se estudian las disponibilidades reales de las unidades de generación en España para 4 años consecutivos y se obtiene un valor medio, como puede verse en la tabla 2.6. Tabla 2.6 Disponibilidades unidades de generación. Energía Año Disponibilidad Disponibilidad media Carbón 2015 89.9 89.6 2016 86.6 2017 89.7 2018 92 CC 2015 90.1 91.4 2016 90.3 2017 92.3 2018 93 Nuclear 2015 84.6 85.9 2016 86 2017 86 2018 86.8 Cogeneración 2015 43 50 2016 44 2017 55 2018 58 2.1 Datos de entrada 39 Parques de generación: en la tabla 2.7, 2.8 y 2.9, se muestra, en MW, el parque de generación correspondiente a cada nudo, ya limitado como ha sido comentado con sus correspondientes disponibilidades. No se contemplan los bombeos para el año 2017, siendo incluidos los mismos en la capacidad de generación hidráulica. Sí se contemplan para el 2030, para poder disponer de dicha capacidad de almacenamiento. Dicho bombeo se define de dos formas, como bombeo diario y como bombeo semanal, para posteriormente definirle dos capacidades de almacenamiento diferentes. España [6] [7]: Tabla 2.7 Potencia instalada España. Potencia instalada [MW] Unidad 2017 2030 Carbón 8553 1170 Hidráulica 20358 24133 Eólica 22921 50258 PV 6743 44185 CC 23026 24703 Nuclear 6120 2736 Cogeneración 3199 1615 Bombeo diario - 926 Bombeo semanal - 5911 Francia [8] [9]: Tabla 2.8 Potencia instalada Francia. Potencia instalada [MW] Unidad 2017 2030 Nuclear 54291 51600 CC 11021 14560 Hidráulica 25517 25000 Eólica 13559 35000 PV 7660 28000 Biomasa 1748 3600 Petróleo 3675 0 Carbón 2411 0 Bombeo diario - 3885 Bombeo semanal - 1915 Portugal [10] [11]: 40 Capítulo 2. Datos de partida casos estudio Tabla 2.9 Potencia instalada Portugal. Potencia instalada [MW] Unidad 2017 2030 Eólica 5028 7500 Hidráulica 6918 6918 PV 585 8000 CC 4331.01 4238 Biomasa 357.6 538 Carbón 1412.89 0 Bombeo semanal - 3459 Líneas de interconexión: es necesario definir las capacidades de las líneas de interconexión entre nudos (países), ya que el programa trabajará con ello para calcular los valores de los intercambios entre ellos. Como se observa en la tabla 2.10, se ha tenido en cuenta el aumento esperado en la interconexión España-Francia [12]. Tabla 2.10 Líneas de interconexión con países vecinos. Capacidad intercambio [MW] 2017 2030 SP-FR 2800 5000 SP-PT 3000 3000 Más datos de entrada necesarios: La herramienta requiere de un conjunto de series temporales para su correcto funcionamiento, que serán definidas a continuación. No se mostrarán ya que se tratan de series temporales horarias de un año completo, es decir, de 8760 valores. Para ayudar en la visualización, se mostrarán una serie de tablas dinámicas realizadas con dichos valores, utilizando los correspondientes al 2030. • Perfiles generación renovable: Se obtienen los perfiles reales del 2017 [ 13 ] y se mantienen para 2030. Se definirán los factores de capacidad, viéndose modificada la potencia instalada con respecto a las previsiones correspondientes. En las Fig. 2.2, 2.3 y 2.4, se muestran las tablas dinámicas horarias para los perfiles eólicos. Como es típico en los perfiles eólicos, la mayor generación suele concentrarse en las horas nocturnas. 2.1 Datos de entrada 41 Figura 2.2 Generación horaria eólica España. Figura 2.3 Generación horaria eólica Francia. Figura 2.4 Generación horaria eólica Portugal. En las Fig. 2.5, 2.6 y 2.7 se observa el ya bien conocido perfil fotovoltaico, concentrada su generación en las horas pico de sol. 42 Capítulo 2. Datos de partida casos estudio Figura 2.5 Generación PV horaria España. Figura 2.6 Generación PV horaria Francia. Figura 2.7 Generación PV horaria Portugal. 2.1 Datos de entrada 43 Dicha información también es útil visualizarla de manera mensual, mostrado en las Fig. 2.8, 2.9, 2.10, 2.11, 2.12 y 2.13, para ver cómo afecta la estación del año a dicha generación renovable. En el caso de la generación eólica, suele ser superior en los meses fríos, al contrario que ocurre con la generación fotovoltaica. Figura 2.8 Generación eólica mensual España. Figura 2.9 Generación eólica mensual Francia. Figura 2.10 Generación eólica mensual Portugal. 50 Capítulo 2. Datos de partida casos estudio técnicos de generación, sin incluir ninguna estrategia de mercado, se decide no incluir dichos costes. • Para definir las unidades de generación es necesario definir un tamaño medio de las unidades de generación. Lo que se ha realizado es tomar como dicho valor el valor típico en España, y aplicarlo para Francia y Portugal. • Para algunos tipos de generación se ha decidido que sean definidos como tipo gas. Por ejemplo, los ciclos combinados se han definido de dicha forma, y la cogeneración se ha definido de igual manera, pero con mayor eficiencia (también al definir el tamaño típico de la unidad de generación se han decidido valores menores, ya que las centrales de cogeneración suelen ser de menor potencia). • El valor del combustible de las nucleares se mantiene igual para 2030 que para 2017, ya que no se espera ningún incremento del coste del mismo (y es difícil de encontrar dicha estimación ya que las nucleares suelen comprar su combustible para muchos años vista). • Hay que tener en cuenta que los ciclos combinados siempre van a aparecer con menor generación final en los resultados del programa que en la realidad, ya que dicha generación por su alta velocidad de conexión entra mucho en regulación y en otros aspectos que el programa no contempla. El mismo hace un estudio meramente económico. • Hay ciertos tipos de generación con escasa potencia instalada, que no se han añadido al trabajo, por evitar complicaciones. • Se ha asumido un crecimiento anual de la demanda del 1.1%, obteniendo un crecimiento final entre 2017 y 2030 de un 14.3%. La primera decisión que se tomó fue asumir un crecimiento del 2.5%, ya que se había comentado que un crecimiento entre el 2-3% era un valor razonable, pero comprobando muchas predicciones a posteriori se ha observado que dicha tendencia cada vez disminuye más, ya que los consumos son más eficientes. Por ello, como se puede justificar mediante los estudios seleccionados, se decide un aumento del 1.1%, obteniendo mejores resultados. • Se ha definido cada país (España, Portugal y Francia) como un nudo único, lo cual evidentemente provoca que el estudio no sea totalmente realista. Para hacerlo realista habría que definir más nudos por país, definiendo sus líneas de transporte, e incluir más países con los que tienen interconexión cada uno de ellos (para permitir que fuese la herramienta la que decidiese los intercambios). Por ejemplo, en el caso de Francia, estamos asumiendo unas exportaciones similares a las que se han dado en los últimos años, y en los resultados observamos pérdida de carga. En un caso realista, dichas exportaciones serían menores para evitar el LOL en el país. • No se están teniendo en cuenta ciertas herramientas de gestión de la energía y de protección frente a pérdidas de carga como puede ser la demanda gestionable. • En el caso de las potencias instaladas para 2030 no se puede saber con seguridad si todos los proyectos planteados y los planes futuros se llevarán a cabo, pero se estima que los programas a futuro de cada país con respecto a sus parques de generación se cumplirán en mayor o menor medida. • En el caso de los costes finales, hay ciertos elementos que no se están teniendo en cuenta, como puede ser los inversores para los casos en los cuales se instalan baterías, ya que al buscar predicciones de coste de baterías a largo plazo no incluyen esa parte de la instalación. 3 Escenarios de partida: año 2017 En este capítulo se mostrará la situación que presentaba el sistema español en el año 2017, información que se obtendrá del informe anual de Red Eléctrica de España (REE), para, posteriormente, poder mostrar los escenarios de partida que se han realizado para dicho año. El mencionado trabajo será el material de partida para los estudios posteriores, en los cuales se mostrará una visión de 2030. 3.1 Panorama español 2017 Para poner este trabajo en un contexto claro, este capítulo comienza mostrando una breve pincelada del panorama español durante el año 2017. Esto se realiza ya que los casos de los cuales se partirán en el trabajo se realizaron con los datos del año 2017, y esos casos son la base para la realización del estudio de 2030, que es la motivación del trabajo realizado. La información posterior ha sido obtenida del informe que Red Eléctrica de España realizó para el 2017 [6]. Demanda En el año estudio, 2017, la demanda en España alcanzó un valor final de 268.140 GWh, lo cual supuso un aumento del 1,1% respecto al año anterior, superando la tasa de crecimiento del 0,7% registrada en 2016, aunque un 4,6% inferior a la demanda de 2008. Esta disminución se debe a los años de crisis económica, los cuales causaron una disminución muy considerable en el consumo. Figura 3.1 Evolución de la demanda eléctrica peninsular en b.c. en los últimos 10 años (TWh). Como se puede observar en la Fig. 3.1, la tendencia es creciente a partir del inicio de la recuperación de la mencionada crisis, desde el 2015. Con respecto a los picos de consumo en el año estudio, el valor máximo instantáneo peninsular que se dio fue el 18 de enero de 2017, con valor de 41381 MW (2.2% superior al máximo de 2016). 52 3.1 Panorama español 2017 53 Generación La capacidad instalada del parque generador en España descendió por segundo año consecutivo finalizando el año con 104.122 MW instalados, un 0,5% menos que en 2016, debido este descenso mayoritariamente al cierre definitivo de la central nuclear Santa María de Garoña de 455 MW, una instalación que permanecía inactiva desde finales de 2012. La generación de energía eléctrica en el sistema peninsular, que representa casi el 95% de la generación total nacional, se ha estabilizado en 2017 en 248.424 GWh. Las variaciones más significativas respecto al año anterior las registra la generación hidráulica que se redujo en un 49,1%, mientras que los ciclos combinados y el carbón aumentaron su producción un 31,8% y un 21,0%, respectivamente, para compensar dicho descenso de la generación hidráulica. Además, del conjunto de la potencia instalada a nivel nacional, el 46,3% corresponde a instalaciones de energía renovable y 53,7% a tecnologías no renovables, balanza que se espera equilibrar a favor de las energías renovables en los próximos años. Si se muestra el parque de generación por tecnologías, como se observa en la imagen siguiente, la producción eléctrica peninsular de 2017 se cubrió en primer lugar con la nuclear con un 22,4% (22,6 en 2016), seguida de la eólica con el 19,1 (19,0 en 2016). Por su parte, el carbón elevó su cuota al 17,1 (14,2 en 2016) y los ciclos combinados al 13,6% (10,3% en 2016), mientras que la hidráulica se redujo al 7,4% (14,5% en 2016), como se ha mencionado previamente. La restante generación se repartió entre la cogeneración (11,3%), las tecnologías solares (5,4%) y otras tecnologías con menor potencia instalada (3,7%). Figura 3.2 Estructura de la generación eléctrica peninsular en 2016 y 2017 (%). Evaluando la generación renovable de dicho año, mostrada en la Fig. 3.2, la producción eólica peninsular de 2017 se situó en 47.498 GWh, un 0,4% superior a la registrada el año anterior. Este incremento se produce principalmente en el último trimestre del año, cuando esta tecnología generó un 44,2% más que en el mismo trimestre del 2016. Además, la eólica sigue siendo la tecnología renovable de mayor relevancia en el sistema peninsular, siendo la segunda fuente de generación eléctrica en dicho año, representando el 56,9% de las renovables en 2017, un peso muy superior al 47,3% que tuvo en 2016. Evolución de la generación eléctrica renovable y no renovable peninsular (%): Como se puede observar en la Fig. 3.3, el 2017 fue un año de escasa generación renovable en comparación con otros años, debido especialmente a la escasez de generación hidráulica. A pesar de ello, en 2017 España ha ocupado el decimosexto lugar en cuota de generación renovable sobre la producción total. Sin embargo, en cuota de eólica y solar eleva sus posiciones al quinto 54 Capítulo 3. Escenarios de partida: año 2017 Figura 3.3 Evolución de la generación eléctrica renovable y no renovable peninsular (%):. y cuarto lugar respectivamente, calculadas ambas sobre el total de la producción de energía eléctrica. En las Fig. 3.4 y 3.5 se puede observar con detalle la energía generada por cada tecnología y su correspondiente potencia instalada. Figura 3.4 Balance de energía eléctrica nacional. Para mayor información con respecto a la generación térmica, las centrales de carbón peninsulares, en 2017 generaron 42.593 GWh, un 21,0% más que el año anterior, como se puede observar en la Fig. 3.6. Este aumento tuvo lugar sobre todo en la primera mitad del año, principalmente en los meses de abril y mayo coincidiendo con los mayores descensos de producción hidráulica. La producción peninsular de los ciclos combinados creció por tercer año consecutivo, alcanzando los 33.855 GWh, lo que ha significado un incremento del 31,8%, siendo la tecnología con mayor crecimiento anual registrado en el sistema peninsular. 3.1 Panorama español 2017 55 Figura 3.5 Balance de potencia eléctrica instalada a 31/12/2017 (sistema eléctrico nacional). Figura 3.6 Coeficiente de utilización de las centrales térmicas peninsulares (%). Intercambios internacionales España, al tratarse prácticamente de una isla eléctrica por su situación, sólo puede recibir apoyos desde Centroeuropa a través de Francia, ya que además de Portugal es la única frontera real que presenta. Por ello, es muy importante reforzar dichas interconexiones, ya que todo sistema eléctrico es más fiable cuanto mayor ratio de interconexión presente. Actualmente está en proceso el aumento de dicha interconexión con Francia, mediante una nueva interconexión submarina por el Golfo de Vizcaya, que elevará la capacidad de intercambio de 2800 MW a 5000 MW. Se espera su puesta en marcha para 2025. A pesar de ello, en el año estudio, el volumen de energía programada a través de las interconexiones alcanzó los 36.473 GWh, valor un 10,4% superior a 2016. Se programaron 13.649 GWh de exportación (un 7,6% más que el año anterior) y 22.824 GWh de importación (un 12,2% superiores a 2016). Al igual que en el año anterior, el saldo neto vuelve a ser importador con un valor de 9.175 GWh, un 19,8% superior al del año 2016. Se puede observar en la Fig. 3.7 superior que desde hace 4 años la tendencia que sigue España es 56 Capítulo 3. Escenarios de partida: año 2017 Figura 3.7 Evolución anual de los intercambios internacionales programados (GWh). la de ser país importador, exceptuando los intercambios con Marruecos y Andorra. Esto se debe a la gran cantidad de potencia nuclear que presenta Francia, energía considerada muy barata, y por lo tanto altamente exportada a sus países vecinos. Intercambios internacionales de energía eléctrica programados por interconexión en 2017 (TWh), Fig. 3.8: Se muestran en las Fig. 3.9 y 3.10 las capacidades y el saldo programado de las interconexiones de España con Francia y Portugal: En dichas figuras se observa la capacidad de importación y exportación que presenta España, siendo escasamente aprovechados los niveles de exportación que se podrían alcanzar, especialmente en el caso de Francia. A lo que se dirigen todos los sistemas eléctricos en la actualidad es a, a pesar de tener una gran capacidad de interconexión para tener un sistema seguro, conseguir una independencia eléctrica, obteniendo dicha energía de una forma renovable. 3.2 Escenarios 2017 Como punto de partida era necesario realizar el montaje, para el calibrado de la herramienta y la comprobación de su correcto funcionamiento, de un caso base del cual se dispusieran de los datos necesarios y de información para corroborar los resultados. Se decidió estudiar el año 2017, al estar publicada ya casi toda la información de dicho año. Para dicha simulación se trabaja con dos escenarios diferentes, con diferente nivel de detalle para realizar el proceso de menor a mayor dificultad, por facilidad de depuración de errores, que se mostrarán a continuación. Este escenario sirve, mayormente, para comprobar el uso real de la herramienta y demostrar su fiabilidad, ya que es comparable con valores reales de los cuales se disponen (lo cual no es realizable para los escenarios de 2030, ya que en dicho caso se trabaja puramente con predicciones, por lo que existe una gran incertidumbre). 3.2 Escenarios 2017 57 Figura 3.8 Intercambios internacionales de energía eléctrica programados por interconexión en 2017 (TWh). Figura 3.9 Capacidad de intercambio y saldo neto programado en la interconexión con Francia en 2017 (MW/MWh). Con respecto a la diferencia en los tiempos de simulación, se encuentra muy justificada la realización del caso B ya que añade bastante exactitud y apenas añade peso computacional. En concreto, 58 Capítulo 3. Escenarios de partida: año 2017 Figura 3.10 Capacidad de intercambio y saldo neto programado en la interconexión con Portugal en 2017 (MW/MWh). dicho caso requiere de 1 minuto y medio más de simulación para obtener sus resultados (pasando de 1’ 13” a 2’ 47”). A continuación, se muestran en detalle los dos escenarios planteados, para conocer las diferencias entre los mismos: 3.2.1 Caso A 2017 - España es definida por un único nudo de generación y consumo, ya que incluir más nudos implicaba un gran aumento del tiempo de ejecución, como se ha mencionado previamente. Además, se requerirían de muchos datos de generación y consumo para cada uno de esos nudos, por lo que sería considerablemente más difícil de simular. Las interconexiones con los países vecinos (Portugal, Francia y Marruecos) se contemplarán incluyendo sus valores reales de importaciones (exportaciones si es negativo). - Para el parque de generación se define su potencia instalada peninsular, la cual es capada con sus correspondientes disponibilidades reales del año, para obtener un realismo mayor, ya que la herramienta no permite incluir indisponibilidad para las unidades de generación. - Para definir la demanda de España se incluye un sumatorio de la demanda peninsular junto a los intercambios con Baleares, que siempre serán de la península hacia las islas, por lo que se pueden considerar demanda añadida a la peninsular. - Los intercambios definidos serán el saldo neto de intercambios reales para el año estudio con Portugal, Francia y Marruecos. - Con respecto a la definición de la generación hidráulica, se incluye toda la generación real horaria, comprendiendo esta tanto la hidráulica tradicional como los bombeos. Puesto que dichos escenarios se simulan con la finalidad de comprobar la fiabilidad de la herramienta, se procede a comparar la generación obtenida mediante FlexTool con la generación real de 2017, obtenida del informe anual de REE. 3.2 Escenarios 2017 59 Tabla 3.1 Generación real VS Generación FlexTool. Generación real [GWh] Generación FT [GWh] Diferencia [%] Carbón 42593 64020 0.503 CC 33855 20690 -0.389 Hidráulica 18361 18310 -0.003 Eólica 47498 46720 -0.016 PV 13336 12780 -0.042 Cogeneración 28134 28030 -0.004 Nuclear 55609 53620 -0.036 Se puede observar en la tabla 3.1 que los resultados son bastante similares, exceptuando la generación mediante carbón y ciclo combinado (CC). En los resultados obtenidos se observa un mayor uso del carbón y un menor uso del CC que en los resultados reales, ya que el programa presenta un tipo de optimización técnico, haciendo un estudio meramente económico (siendo más económica la generación mediante carbón), y no contempla otras motivaciones por las cuales generarían en la realidad los CC (como podrían ser los mercados secundarios). La realidad es que los sistemas son controlados por los mercados, lo cual no es simulable mediante FlexTool. La generación restante es bastante precisa, sirviendo dichos resultados para demostrar en un principio la fiabilidad de la herramienta FlexTool. Además, se muestran en la tabla 3.2 algunos resultados sobre los tipos de generación: Tabla 3.2 Resultados principales generación. Resultados generales Caso base Uso renovable (% demanda) 30.68 Térmica (TWh) 166.36 VRE + Hidráulica (TWh) 77.80 El parque de generación se puede observar en la tabla 3.3, junto a su porcentaje de utilización y a su cantidad de energía generada: Tabla 3.3 Uso del parque de generación. P [MW] Utilización [%] Energía [TWh] Carbón 8553 85.44 64.02 CC 23026 10.26 20.69 Hidráulica 20358 10.26 18.31 Eólica 22921 23.27 46.72 PV 6743 21.63 12.78 Cogeneración 3199 100 28.03 Nuclear 6120 100 53.62 La herramienta también proporciona resultados de costes totales para cada tipo de generación y para las correspondientes penalizaciones, pero no se mostrarán en este apartado ya que no aportan información relevante. 66 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Figura 4.7 Mix generación Francia 2030. El caso portugués resultó ser el más complicado por la dificultad para localizar la información. Se obtuvo información sobre la evolución de las energías renovables de las siguientes fuentes, pero al no encontrar información sobre el resto de energías se mantuvo la potencia instalada de 2017, exceptuando el carbón, ya que se espera su desaparición de Portugal [10] [11]. Partiendo de dichos datos, se muestra a continuación el mix de generación final para Portugal, mostrando el año 2017, Fig. 4.8, frente al 2030, Fig. 4.9: Figura 4.8 Mix generación Portugal 2017. Figura 4.9 Mix generación Portugal 2030. 4.2 Caso base 2030, sin modificaciones 67 4.2 Caso base 2030, sin modificaciones Este escenario, el caso base para el año 2030, es el escenario del cual se ha partido para realizar las modificaciones correspondientes. Primero se estudiarán los resultados obtenidos para este caso, que presenta el panorama esperado para 2030 en España, según sus predicciones de consumo y generación. Este escenario presenta múltiples simplificaciones, como ya se ha comentado previamente, y a continuación se da una descripción breve del mismo: - España se define mediante un nudo único, de igual manera que Francia y Portugal. Esto se realiza de esta manera ya que era difícil contemplar cada país con un número mayor de nudos, ya que se requeriría mucha más cantidad de datos y mayor tiempo de ejecución. - La capacidad de generación definida se trata de la peninsular, excluyendo la potencia instalada en las islas. Dicha capacidad de generación se define capada con respecto a sus correspondientes disponibilidades, ya que FlexTool no permite introducir un valor de disponibilidad para las unidades de generación. Para obtener la disponibilidad se realiza un promedio de las mismas para cuatro años, para así obtener un valor medio. - Con respecto a la demanda, se considera la demanda peninsular, al igual que la potencia instalada, y se le añaden los intercambios con Baleares (ya que, al ser siempre de la península hacia las islas, y por lo tanto exportaciones, se pueden añadir a la demanda directamente). Para representar dicha demanda en 2030, se parte de la demanda real de 2017 peninsular y se incrementa en un 14.3% (según el estudio 1.1% anual), mientras que para los intercambios con Baleares tomaremos un incremento del 14.3% sobre el promedio horario de saldos con Baleares de los años 16, 17, 18 y 19, para mayor realismo. - A España se le definen intercambios (exportación, en este caso) con Marruecos, ya que son de un valor considerable y no se podían excluir. Se realiza de esta manera y no definiendo un nudo propio para Marruecos ya que ello implicaría requerir de información de generación y consumo de Marruecos, datos que son de partida complejos de conseguir. Para definir dichos intercambios se define el promedio de los saldos netos de los años 16, 17, 18 y 19. No se incrementan de igual forma que la demanda, ya que se espera que cada país crezca en demanda y en capacidad de generación, no siendo esperado un incremento similar de los intercambios. - A Francia se le definen importaciones con varios países, siendo los mismos Bélgica, Reino Unido, Italia, Alemania y Suiza. Para definir dichos intercambios se define el promedio de los saldos netos de los años 16, 17, 18 y 19. Al igual que con el caso de Marruecos, dichos intercambios no se escalarán para el año 2030. - Para la demanda esperada para Portugal y Francia se escalan las demandas reales de 2017 de igual manera a la demanda peninsular española, según un crecimiento del 14.3%. - Los intercambios con Francia y Portugal se dejarán libres, para que sea el propio programa el que decida sus valores, al contrario de los intercambios con Marruecos (los cuales se han definido). Las características mencionadas definen el escenario de partida, y mediante la herramienta Flex- Tool se plantearán a continuación modificaciones de dicho escenario para tratar de mejorar sus resultados lo máximo posible. 68 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Resultados obtenidos En términos generales, como se puede observar a continuación, el problema que en principio presentará el escenario de 2030 y que se tratará de resolver con las posteriores modificaciones será el recorte de renovables en España, debido a un exceso de generación renovable (superior al necesario para suplir demanda e intercambios). Dicho problema será el punto de partida de este trabajo ya que se centra en el caso español. Con respecto al caso francés y al portugués, cabe destacar en todo momento que dichos países únicamente se han incluido por ser necesarios como condiciones de contorno para modelar lo mejor posible a España, por lo que sus resultados no deberían ser tenidos en cuenta para conclusiones futuras. No hay que olvidar que en este estudio para dichos países se están tomando muchas simplificaciones que no permiten obtener unos resultados fiables para ellos, incluyendo la no presencia de la demanda gestionable, que podría colaborar frente a una posible pérdida de carga. Además, para el caso francés, la obtención de unos resultados más exactos requeriría incluir detalladamente los países a los que está interconectado. Previamente a mostrar los resultados, se definen, para facilitar su comprensión, dos términos que serán utilizados posteriormente en cada uno de los escenarios simulados. Dichos términos son el uso de renovables y el recorte. • Uso de renovables (% demanda) (4.1): se calcula dividiendo la generación renovable menos el recorte correspondiente entre la demanda total. Usorenovable(%demanda) = (GenPV +GenEO +GenHidro)−(Recorte) Demanda (4.1) • Recorte (% VRE gen) (4.2): el recorte se refiere a la generación PV y eólica que se pierde por no poder suministrarla al sistema (por exceso de generación). Se calcula dividiendo el recorte PV y eólico entre la generación real que podría haber generado de haber estado generando las 8760 horas del año a su máxima potencia. Recorte(%VREgen) = Recorte Pot instaladaRV ∗8760 (4.2) Puesto que, como se ha mencionado previamente, nuestro estudio se centra en el escenario español para 2030, se procederá en los apartados posteriores a trabajar sobre el caso base 2030, y tratar de añadir mejoras para conseguir disminuir el recorte de renovables y para aumentar, con ello, el uso de dicha energía limpia. De esta manera se consigue suplir la demanda con mayor participación de generación renovable, llegando en ciertos escenarios a alcanzar los objetivos propuestos para España en dicha materia para poder cumplir con los objetivos europeos. Con respecto a dichos objetivos, la UE exige que al menos un 32% de la energía total consumida provenga de generación renovable [ 18 ], y para ello el PNI de Energía y Clima publica para el caso de España para 2030 un objetivo de un 74% de generación renovable en la generación eléctrica. Para comenzar con los resultados obtenidos para el escenario base, se muestra en la tabla 4.1 los resultados generales con respecto al uso de renovables: 4.2 Caso base 2030, sin modificaciones 69 Tabla 4.1 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso base Uso de renovables (% demanda) 68.85 Recorte (TWh) 2.67 Recorte (% VRE gen.) 0.32 Como se puede observar, el objetivo de uso de renovables está muy cercano a alcanzarse, con un valor de 69%, confirmando un buen pronóstico para el parque de generación esperado para dicho año. Junto a ello se observan los no tan favorables resultados de recorte de renovables, que tratarán de mejorarse en los escenarios posteriores. En la tabla 4.2 se muestra el uso del parque de generación, para poder tener una referencia frente a los cambios posteriores. Se destaca la gran presencia de generación renovable. Tabla 4.2 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 87.91 VRE + Hidráulica 202.23 Los intercambios son una parte muy importante de los sistemas eléctricos, y jugarán un papel destacable en el correcto funcionamiento del sistema europeo, siendo las interconexiones cada vez más relevantes y eficientes. Se muestra en la tabla 4.3 información sobre dichos intercambios, como es el grado de utilización de dichas interconexiones: Tabla 4.3 Intercambios. Interconexión Utilización [%] Energía [TWh] SP→FR 20.55 9.00 FR→SP 50.30 22.03 SP→PT 27.74 7.29 PT→SP 1.34 0.35 El intercambio más relevante es el que realiza Francia a España, como era de esperar, ya que Francia es un país mayormente exportador de energía, debido a la generación nuclear de la que dispone. En los resultados generales también se puede encontrar una gran cantidad de información sobre el parque de generación del escenario, como se muestra a continuación, en la tabla 4.4. Se puede observar un gran uso de energías térmicas que suelen aparecer como base, como son el carbón y las nucleares, y un menor uso de las energías renovables, ya que no son controlables y dependen de la energía solar y eólica disponible en cada momento. 70 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Tabla 4.4 Uso del parque de generación. P [MW] Utilización [%] Energía [TWh] Carbón 1170 94.28 9.66 CC 24703 18.56 40.15 Hidráulica 17296 12.37 18.74 Eólica 50258 23.03 101.41 PV 44185 21.21 82.08 Cogeneración 1615 99.87 14.13 Nuclear 2736 100 23.97 Bombeo 6837 44.17 26.45 El balance entre demanda y generación es muy importante que se cumpla, ya que en caso contrario existirán problemas de pérdidas de carga. Para evitar que ello suceda y que cause un colapso al sistema, existen diferentes mecanismos de ajuste, que no contempla la herramienta, y las reservas. Cuanto mejor ajustada esté la generación a la demanda, menor es la necesidad del uso de los mecanismos de ajuste. La Fig. 4.10 es una muestra de un intervalo del año en el cual se puede observar las distintas potencias generadas según unidad de generación frente a la demanda (junto a las exportaciones e importaciones). Los tramos son intermitentes ya que FlexTool selecciona tramos del año para no tener que ejecutar la serie temporal anual completa, para mayor velocidad de cálculo. La generación que está por encima del trazado de la demanda es carga realizada por bombeos o recorte de renovables. No se muestra la gráfica del año completo ya que es similar pero más difícil de visualizar. Dicha gráfica se presenta para la red completa, incluyendo los resultados de los tres países en conjunto, por lo que se puede observar tanto recorte de renovables como pérdida de carga. Figura 4.10 Generación y demanda caso base 2030. Cada tramo mostrado en la gráfica comprende 168 horas, ya que así fue definido en la herramienta, en la cual se seleccionan periodos representativos de la serie temporal, como ya se ha comentado previamente. El bombeo está presente en casi todos los tramos, pudiendo observar al comienzo de la gráfica pérdida de carga y en los dos tramos finales el recorte de renovables. Se observa fácilmente 4.2 Caso base 2030, sin modificaciones 71 cómo los dos tramos con recorte presentan una mayor generación de renovables, frente a los dos tramos iniciales, los cuales tienen una generación de base mayormente térmica, para compensar dicha escasez de renovables. Costes La herramienta muestra resultados con respecto a los costes totales y desglosados del escenario. Dichos costes son puramente técnicos, ya que se refieren únicamente al coste de generación de la energía, con todo lo que ello implica, pero en ningún caso incluyen costes de mercado. De igual manera no se contemplan los costes (y beneficios) que supondrían los intercambios entre países, ya que el precio de dicha energía se casa según métodos de mercado, no únicamente según los costes de generación. En la tabla 4.5 se observa el desglose de los costes para el caso de España: Tabla 4.5 Costes totales. Costes Operaciones [M€] 4529.04 Fijos anuales [M€] 2756.57 Penalización recorte [M€] 133.57 Las penalizaciones presentes en los resultados, incluyen las debidas a la pérdida de carga, a la reserva insatisfecha y al recorte de renovables. En el caso español, únicamente existe penalización debida al recorte de renovables, de valor 50 € /MWh. Dicho valor venía definido en la propia herramienta. Se muestra en la tabla 4.6 dichos costes desglosados para cada tipo de unidad de generación y su penalización total: Tabla 4.6 Costes desglosados. Costes España [M€/año] Carbón 516.05 Eólica 1005.16 PV 441.85 CC 3635.25 Nuclear 1035.20 Cogeneración 594.08 Bombeo 58.02 Penalizaciones 133.57 Total 7419.18 Las penalizaciones representan un porcentaje importante de los costes, por lo que se tratará de disminuir dicho recorte posteriormente. Con respecto a los tipos de generación, destaca el coste de los ciclos combinados, frente a los costes de la generación renovable, energía más barata. Se muestra en la Fig. 4.11 dicha información mostrada de manera gráfica, para facilitar su visualización: 72 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Figura 4.11 Generación y demanda caso base 2030. Comparativa entre verano e invierno con respecto a la penetración de renovables En un escenario con tanta penetración de renovables cabe mencionar la dependencia estacional que aparece. Se muestra, para el caso de España, dos gráficas del perfil de generación y consumo, y los problemas asociados que aparecen en dos escenarios diferentes. En dichos escenarios se representa cuatro días de verano, en concreto de agosto, y cuatro días de invierno, en concreto de enero. Observando dichos escenarios se puede observar la problemática que se ha ido comentando para el caso 2030, como es el recorte de renovables, y cómo dicha problemática se presenta de una forma más acusada en los meses de verano en países con climas similares a España, ya que prácticamente se mantienen los niveles de generación eólica y aparece una gran generación fotovoltaica. Esto es un problema añadido a los que ya de por sí presenta dicha generación, la diferencia de perfiles de generación entre el día y la noche. •Verano: En la Fig. 4.12 se pueden observar cuatro días elegidos arbitrariamente del mes de agosto. Como se puede ver, existe una gran generación eólica y fotovoltaica, cubriendo sin problemas la demanda y los intercambios, y alcanzando unos valores de renovables de aproximadamente el 80%. Gracias a ello se presenta una escasa generación térmica, disponiendo además de energía sobrante para utilizarla para el bombeo. En este caso, además, se presenta el problema mencionado previamente del recorte de renovables, ya que es tan elevada la generación fotovoltaica en dichos momentos que no hay opción a utilizarla. Dicho recorte se podría destinar a la carga mediante baterías o bombeo, o aprovecharla mediante exportaciones a los países vecinos. •Invierno: En la Fig. 4.13 se muestran cuatro días elegidos arbitrariamente del mes de enero. Si se compara con la gráfica previa se observa claramente cómo se presenta una menor generación fotovoltaica, manteniendo una elevada generación eólica. Además, en el caso de España, la demanda es superior en invierno, por lo que se requiere de una mayor generación térmica para compensar dicho incremento y la disminución de generación fotovoltaica. En este caso, 4.2 Caso base 2030, sin modificaciones 73 Figura 4.12 Generación y demanda de cuatro días de agosto. Figura 4.13 Generación y demanda de cuatro días de enero. se alcanzan unos valores bastante diferentes al anterior, no consiguiendo suplir más del 55% con energía renovable, frente al 80% de verano. Se puede observar lo mencionado, el aumento de generación mediante ciclos combinados (ya que será la generación térmica predominante en 2030 en España), y también cómo no se presenta recorte de renovables, problema que tendrá mayor presencia en verano. 74 Capítulo 4. Estudio energético 2030 4.3 Nuevos escenarios En este apartado se tratará de mejorar los resultados mostrados previamente para el caso base, mediante una serie de modificaciones que se irán mostrando a continuación. Dichos escenarios serán comentados en detalle y se mostrará su estudio económico correspondiente. Las modificaciones realizadas son las siguientes: •Mejorar las interconexiones entre España y Francia para compensar LOL con recorte. •Instalar almacenamiento en España para mejorar su recorte: Incremento de la potencia instalada en bombeo Incremento de la potencia instalada en bombeo + instalación de baterías •Aumentar potencia RV instalada en España para mejorar su recorte: Incremento del bombeo Incremento de la potencia de interconexión Combinación escenarios anteriores •Eliminación centrales de carbón, nuclear y ambas simultáneamente en España. •Instalar baterías en Francia para reducir su LOL. 4.3.1 Aumento de las interconexiones SP-FR Actualmente es bien conocida la utilidad y los grandes beneficios que se obtiene de un sistema altamente interconectado, entre países, y el elevado número de proyectos que hay para aumentar dicha capacidad de interconexión. En la Unión Europea, el objetivo para 2030 es alcanzar un 15% de interconexiones eléctricas, ya que es necesario para un mejor funcionamiento del sistema eléctrico y para permitir una mayor integración de energías renovables. En el caso español, actualmente se está llevando a cabo la instalación de una interconexión eléctrica submarina por el Golfo de Vizcaya entre España y Francia. Dicho nuevo enlace eléctrico en corriente continua permitirá mejorar la seguridad y garantía de suministro, aumentando la eficiencia de ambos sistemas y permitiendo, como se ha comentado previamente, una mayor integración de renovables. Se prevé su puesta en servicio para 2025, y aumentará la capacidad de intercambio hasta 5000 MW, frente a los 2800 MW actuales. [19]. Dicha futura instalación se ha tenido en cuenta para los casos simulados de 2030, pero en este apartado se plantea el incremento de dicha capacidad de interconexión entre dos países. Es un movimiento lógico ya que en el caso de Francia se presenta una pérdida de carga, mientras que España tiene un exceso de generación renovable, por lo que se espera que aumentando dicha interconexión se mejoren dichos valores. Se simulan dos escenarios de aumento de capacidad de interconexión. En el caso 1 se aumenta dicho valor en 4.5 GW (alcanzando los 9.5 GW de interconexión), mientras que en el caso 2 se aumenta en 10 GW (alcanzando los 15 GW de interconexión). Dichos aumentos podrían realizarse tanto instalando nuevas interconexiones como mejorando las ya existentes. No se simulan incrementos mayores ya que los resultados obtenidos con dichos aumentos parecen lo suficientemente satisfactorios. Con respecto a dichos aumentos de las interconexiones, actualmente los objetivos de la UE [ 20 ] pasan por una interconexión de valor aproximado del 10% de la capacidad de producción del país. Si se evalúa la capacidad de producción esperada para 2030, en el caso 1 se obtendría un 8%, 4.3 Nuevos escenarios 75 mientras que el caso 2, más ambicioso, alcanza unos valores de 11.5%, superando lo recomendado por la UE, y obteniendo unos resultados muy satisfactorios, como veremos a continuación. Se muestra en la tabla 4.7 un resumen de los escenarios simulados, mostrando sus resultados más relevantes: Tabla 4.7 Resultados escenarios simulados. Escenario Uso renovables [% demanda] Recorte SP [% VRE gen] Recorte SP [TWh] LOL FR [TWh] Caso base 68.85 0.32 2.6710 0.3881 Caso 1 69.83 0.15 1.2550 0.0601 Caso 2 70.38 0.06 0.4601 0.0017 Como se puede observar en los resultados, ambos valores estudiados mejoran considerablemente con el aumento de la capacidad de interconexión, poniendo en manifiesto lo ventajoso de un sistema eléctrico interconectado. En el caso 2 incluso se consigue alcanzar un valor prácticamente nulo de LOL en Francia. Con esta solución se consiguen disminuir considerablemente los costes, ya que tanto el LOL como el recorte de renovables están altamente penalizados. Como ya se ha mencionado previamente, debido a las simplificaciones tomadas, se obtienen resultados que no son esperados que ocurran en el futuro, como el valor de pérdida de carga que presenta Francia. Cabe mencionar que según varios estudios sí que se espera que Francia presente pérdida de carga un cierto número de horas al año para 2030, pero en menor medida [ 21 ], como se puede observar en la Fig. 4.14. En dicha figura también se observa que no se espera que España presente pérdida de carga en 2030, lo cual concuerda con los resultados obtenidos. Figura 4.14 LOLE(h) Europa para escenario con poca generación mediante carbón 2025. Aparte de los valores de LOL y recorte, se puede observar en la tabla 4.7 qué porcentaje de la 82 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Incremento de la potencia instalada en bombeos en un 15% + instalación batería Para continuar mejorando el caso previo, se plantea la instalación de dos posibles baterías en combinación con el incremento de potencia en bombeo. Se decide seleccionar dos baterías de igual potencia, siendo esta 5.5 GW, y de diferente valor de capacidad de almacenamiento, siendo 10 GW para el caso 1 y 20 GW para el caso 2. De esta manera se muestra un posible escenario futuro en el cual se combinan dos tecnologías de almacenamiento, con los beneficios que ello traería. Se muestra en la tabla 4.23 los resultados generales con respecto al uso de renovables: Tabla 4.23 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso base Caso 1 Caso 2 Uso de renovables (% demanda) 68.85 69.52 69.77 Recorte (TWh) 2.67 1.71 1.35 Recorte (% VRE gen.) 0.32 0.21 0.16 Como se puede observar, se alcanza prácticamente un 70% en generación renovable, muy cercano al valor objetivo, y se logra disminuir considerablemente los valores del recorte, gracias al mejor aprovechamiento de la energía. Puesto que no se obtienen unos resultados mucho más beneficiosos con la instalación de la segunda batería con respecto a la primera, se decide seguir trabajando con la primera batería, de 5.5/10 GWh, y desechar la segunda. Incremento bombeo 15% + batería 5.5/10 GWh De igual manera que en el apartado previo, se consigue disminuir la generación térmica frente a la renovable, como se observa en la tabla 4.24, disminuyendo las emisiones de CO2: Tabla 4.24 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 85.81 VRE + Hidráulica 203.19 El uso de las líneas de interconexión entre los diferentes países se muestra en la tabla 4.25, evolucionando de igual manera que en el escenario mostrado previamente. Tabla 4.25 Uso de interconexiones. Interconexión [% uso] SP→FR 18.63 FR→SP 51.63 SP→PT 28.27 PT→SP 1.53 - Costes Para mostrar dónde se producen los cambios en los costes, se muestra la tabla 4.26. En ella se observa la evolución del coste con respecto al caso base, como ya ha sido explicado en apartados anteriores. 4.3 Nuevos escenarios 83 Tabla 4.26 Desglose de costes. Caso 1 VS Base Carbón -9 Eólica 0 PV 0 CC -84 Nuclear 0 Cogeneración -1 Bombeo 4 Batería 24 Penalizaciones -34 Al igual que en el caso sin batería, el mayor ahorro se produce por la reducción de la generación mediante ciclos combinados, debido a la mejor gestión de la energía renovable sobrante, obteniendo los incrementos en los bombeos y las baterías. Se muestra en la Fig. 4.16 la representación gráfica de dichos costes, frente al caso base, para facilitar la visualización. En él se aprecia muy fácilmente la disminución de costes totales. Figura 4.16 Costes escenarios simulados. Tras mostrar los resultados obtenidos, es necesario evaluar los costes de dicho escenario, y ponerlo en contraposición con el ahorro que se obtiene. Gracias al desarrollo en baterías, el coste de las mismas está disminuyendo de una manera muy destacable año por año, y se espera que siga una evolución favorable. Según el estudio realizado por BNEF (BloombergNEF) [ 25 ], se espera un coste de las baterías para el año 2030 de 54.86 € /kW instalado, aproximadamente. Con este precio se evaluará la viabilidad del escenario simulado, según su rentabilidad. El coste que presentaría la batería no incluye únicamente el mencionado en el párrafo anterior, que determina su capacidad de almacenamiento, sino que también sería necesario tener en cuenta el coste de los convertidores de potencia asociados a la misma, los cuales determinan la potencia de carga y descarga de la batería. 84 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Se muestra a continuación el estudio final de costes: Tabla 4.27 Costes y ahorro escenario. [MW] Coste [M€] ↑Bombeo semanal 887 344.16 ↑Bombeo diario 139 53.93 ↑Batería 5500 Ahorro anual [M€]142.55 En la tabla 4.27 se puede observar cómo se obtiene un ahorro anual superior al caso sin baterías, debido a la ventaja que supone el tener una mayor capacidad de almacenamiento, pero como era de esperar también se requiere de una inversión inicial superior. Evaluando dichos valores se obtiene un periodo de amortización de 7 años, presentando un payback de valor 6.64. 4.3.3 Incremento de la capacidad renovable instalada en españa A pesar de que el parque de generación español esperado para 2030 cumple prácticamente con los objetivos de generación renovable, ya que alcanza un 69%, muy cercano al 74% deseable, se plantean tres escenarios de incremento de potencia renovable instalada. Dichos escenarios incluyen un incremento del 10, 20 y 30%, respectivamente, del parque de generación renovable (incremento en potencia instalada eólica y fotovoltaica). Dicho incremento se hace en proporción a la potencia ya instalada previamente de cada tecnología. Estos escenarios servirán para visualizar qué ocurriría en España ante una mayor presencia de generación renovable, estudio razonable ya que es la tendencia a la que siguen la mayoría de los países actualmente. Se muestra en la tabla 4.28 los resultados generales con respecto al uso de renovables: Tabla 4.28 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso base Caso 1 Caso 2 Caso 3 Uso de renovables (% demanda) 68.85 72.92 75.43 76.69 Recorte (TWh) 2.67 6.08 11.76 19.23 Recorte (% VRE gen.) 0.32 0.67 1.18 1.79 Se puede observar cómo el uso de renovables va aumentando a medida que incrementa su capacidad instalada, de igual manera que lo hace el recorte de renovables, ya que aparecerán cada vez un número mayor de horas en las cuales sobre mucha energía. El incremento más destacable del uso de renovables con respecto al caso 0 aparece en el caso 1, alcanzando prácticamente el 74% mencionado, por lo que se muestran a continuación los resultados para dicho escenario. Incremento potencia renovable instalada en un 10% Este escenario presenta un gran incremento de generación renovable, disminuyendo así considerablemente la generación térmica. A la par, debido a la generación renovable sobrante, España aumenta sus exportaciones con los países vecinos, y disminuye las importaciones, lo cual traería mayor beneficio económico al país. Se observa a continuación, en las tablas 4.29 y 4.30. 4.3 Nuevos escenarios 85 Tabla 4.29 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 81.60 VRE + Hidráulica 217.43 Tabla 4.30 Uso de interconexiones. Interconexión [% uso] SP→FR 28.36 FR→SP 44.57 SP→PT 37.23 PT→SP 0.59 - Costes Para mostrar dónde se producen los cambios en los costes, se muestra la tabla 4.31. En ella se observa la evolución del coste con respecto al caso base. Como ya se ha ido observando en los escenarios previos, el ahorro mayor se obtiene de la disminución del uso de ciclos combinados, tecnología muy presente respecto a la potencia instalada en España. Existe un aumento de las penalizaciones ya que se produce un incremento de los recortes por la mayor penetración de energía renovable. Tabla 4.31 Desglose de costes. ↑10% VS Base Carbón -13 Eólica 111 PV 49 CC -436 Nuclear 0 Cogeneración -3 Bombeo 3 Penalizaciones 189 Dicha información se muestra de forma gráfica en la Fig. 4.17 siguiente, en la que se puede apreciar muy fácilmente el incremento en el recorte de renovables: Tras mostrar dichos costes, para poder estudiar la rentabilidad del escenario se muestra en la tabla 4.32 los costes de las nuevas instalaciones y el ahorro anual que se consigue con ellas (calculado con respecto al caso base 2030). Para los costes de las instalaciones de generación PV y eólica se recurre al estudio realizado por Lazard [ 26 ], el cual proporciona unos valores medios de 797 € /kW para el caso PV y de 974 €/kW para el caso eólico. Tabla 4.32 Costes y ahorro escenario. [MW] Coste [M€] ↑Eólica 5005 4874.37 ↑PV 4439 2753.64 Ahorro anual [M€]90.23 86 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Figura 4.17 Costes escenarios simulados. Calculando la amortización del proyecto se obtiene que no sería rentable dicha inversión, debido al elevado coste de las nuevas instalaciones. En el caso de que fuese necesario realizar dicha ampliación para poder alcanzar el 74% de uso de renovables, se proponen a continuación ciertas mejoras a partir de dicho escenario. Es decir, los próximos escenarios partirán del escenario con un 10% de incremento en renovables, comparando sus resultados con los obtenidos en dicho escenario. Incremento en un 15% de la potencia instalada en bombeos Para permitir que la energía renovable que está sufriendo recorte se aproveche de una manera más eficiente, se plantea un incremento de un 15% del bombeo sobre la potencia instalada. Todas las tablas siguientes se muestran con respecto al caso previo, con un incremento de un 10% en potencia renovable instalada, al cual se llamará caso 0. Se muestra en la tabla 4.33 los resultados generales con respecto al uso de renovables: Tabla 4.33 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso 0 Caso 1 Uso de renovables (% demanda) 72.92 73.49 Recorte (TWh) 6.08 5.26 Recorte (% VRE gen.) 0.67 0.58 Se consigue un incremento del uso de renovables, debido al almacenamiento de energía sobrante, evitando así el recorte de dicha energía y permitiendo su aprovechamiento posterior. Se observa en la tabla 4.34 lo ya mencionado, consiguiendo con ello además un incremento de las exportaciones del país, como se presenta en la tabla 4.35, dependiendo en menor medida de la energía importada. 4.3 Nuevos escenarios 87 Tabla 4.34 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 81.06 VRE + Hidráulica 218.25 Tabla 4.35 Uso de interconexiones. Interconexión [% uso] SP→FR 27.73 FR→SP 44.30 SP→PT 37.75 PT→SP 0.59 - Costes Para mostrar dónde se producen los cambios en los costes, se muestra la tabla 4.36. En ella se observa la evolución del coste con respecto al caso con incremento de renovables del 10%. Como ya se ha ido observando en los escenarios previos, el ahorro mayor se obtiene de la disminución del uso de ciclos combinados y las penalizaciones, las cuales tenían un valor muy elevado debido al gran recorte de energía renovable. Tabla 4.36 Desglose de costes. Caso 1 VS Caso 0 Carbón -8 Eólica 0 PV 0 CC -43 Nuclear 0 Cogeneración 1 Bombeo 12 Penalizaciones -61 Dicha información se muestra de forma gráfica en la Fig. 4.18, en la que se puede apreciar ligeramente la disminución del recorte de renovables y del uso de los CC: Para poder estudiar la rentabilidad del escenario en curso, en la tabla 4.37 se muestran los costes de las nuevas instalaciones de bombeo y el ahorro anual que se consigue con dicha inversión (calculado con respecto al caso sin bombeo, el caso 0). Los costes se consideran de igual manera que en escenario con bombeo considerado previamente. Tabla 4.37 Costes y ahorro escenario. [MW] Coste [M€] ↑Bombeo semanal 887 344.16 ↑Bombeo diario 139 53.93 Ahorro anual [M€]67.05 Estudiando la amortización de dicha inversión, mediante los datos mostrados, se obtiene que requeriría de 6 años para rentabilizarla y comenzar a generar beneficios. Es un valor aceptable, por 88 Capítulo 4. Estudio energético 2030 Figura 4.18 Costes escenarios simulados. lo que se concluye que dicha inversión es rentable, y obteniendo además unos menores valores de emisión de CO2. Presenta un payback de valor 5.94. Incremento en 4.5 GW de la interconexión entre SP y FR Se contempla ahora un escenario que permitiría hacer un mayor uso de las interconexiones, ya que de esta manera se podría disminuir el recorte de renovables, pudiendo ser aprovechado por el país vecino, Francia. Se muestra en la tabla 4.38 los resultados generales con respecto al uso de renovables: Tabla 4.38 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso 0 Caso 1 Uso de renovables (% demanda) 72.92 75.05 Recorte (TWh) 6.08 3 Recorte (% VRE gen.) 0.67 0.33 Se puede observar en la tabla 4.38, al igual que en la tabla 4.39, la gran mejora con respecto al uso de renovables que proporciona el incremento de la interconexión entre los dos países, superando el 74% de objetivo de uso de renovables que presenta España para 2030. Tabla 4.39 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 76.87 VRE + Hidráulica 220.50 Como muestra la tabla 4.40, la decisión de incrementar las líneas de interconexión ha sido correcta, ya que se produce un incremento de su uso, evitando el desaprovechamiento de la energía renovable sobrante. 4.3 Nuevos escenarios 89 Tabla 4.40 Uso de interconexiones. Interconexión ↑sobre caso 0 [TWh] SP→FR 9.78 FR→SP 7.39 SP→PT 4.77 PT→SP 0.14 - Costes Para mostrar dónde se producen los cambios en los costes, se muestra la tabla 4.41. En ella se observa la evolución del coste con respecto al caso con incremento de renovables del 10%. Como ya se ha ido observando en los escenarios previos, el ahorro mayor se obtiene de la disminución del uso de ciclos combinados y las penalizaciones, las cuales tenían un valor muy elevado debido al gran recorte de energía renovable. Tabla 4.41 Desglose de costes. Caso 1 VS Caso 0 Carbón -11 Eólica 0 PV 0 CC -51 Nuclear 0 Cogeneración -2 Bombeo -1 Penalizaciones -35 De nuevo se muestran dichos costes de manera gráfica, en la Fig. 4.19, siendo muy destacable la disminución total de costes, especialmente por el menor uso de CC: Figura 4.19 Costes escenarios simulados. Para estudiar la rentabilidad del escenario en curso, se muestra en la tabla 4.42 los costes de 90 Capítulo 4. Estudio energético 2030 las nuevas instalaciones de interconexión y el ahorro anual que se consigue con dicha inversión (calculado con respecto al caso 0). Se ha considerado el coste de la interconexión asumiendo que se obtuviese la subvención mencionada en el apartado de incremento de interconexión entre FR y SP. Tabla 4.42 Costes y ahorro escenario. [MW] Coste [M€] ↑Interconexión 4500 765.09 Ahorro anual [M€]439.94 Como se deduce de la tabla mostrada, es una inversión muy rentable, debido al enorme ahorro que proporciona la instalación. En un periodo de 2 años estaría amortizada, y comenzaría a proporcionar beneficios, con un payback de 1.74. En el caso de que no se obtuviese dicha subvención, el periodo mencionado aumentaría a 3 años. Combinación de los dos escenarios previos Tras analizar los buenos resultados que proporcionan las inversiones realizadas en los dos apartados previos, se plantea la combinación de dichos escenarios, incrementando la capacidad de interconexión entre SP y FR y aumentando la potencia instalada en bombeo en SP. Se muestra en la tabla 4.43 los resultados generales con respecto al uso de renovables: Tabla 4.43 Resultados uso renovables. Resultados generales Caso 0 Caso 1 Uso de renovables (% demanda) 72.92 75.34 Recorte (TWh) 6.08 2.58 Recorte (% VRE gen.) 0.67 0.28 Se obtienen unos resultados muy satisfactorios, ya que se supera el valor del 74% de uso de renovables, además de obtener una gran disminución en los recortes, lo cual se verá enormemente reflejado en el ahorro. El mencionado aumento de generación renovable puede apreciarse en la tabla 4.44: Tabla 4.44 Generación térmica y renovable. Generación [TWh] Térmica 76.43 VRE + Hidráulica 220.93 Con respecto al uso de las interconexiones, mostrado en la tabla 4.45, se obtiene un incremento bastante destacable, siendo este superior al que se alcanza con la interconexión y sin el bombeo, ya que con el bombeo España puede utilizar mejor la energía propia y acaba exportando una cantidad menor de energía de Francia. 4.3 Nuevos escenarios 91 Tabla 4.45 Uso de interconexiones. Interconexión ↑sobre caso 0 [TWh] SP→FR 9.39 FR→SP 7.16 SP→PT 4.70 PT→SP 0.15 Costes Para mostrar dónde se producen los cambios en los costes, se muestra la tabla 4.46. En ella se observa la evolución del coste con respecto al caso con incremento de renovables del 10%. De igual manera que en los casos previos de cuya combinación surge este escenario, el ahorro mayor se obtiene de la disminución del uso de ciclos combinados y las penalizaciones, las cuales tenían un valor muy elevado debido al gran recorte de energía renovable. Tabla 4.46 Desglose de costes. Caso 1 VS Caso 0 Carbón -12 Eólica 0 PV 0 CC -51 Nuclear 0 Cogeneración -2 Bombeo 1 Penalizaciones -36 En la Fig. 4.20 se muestran de forma gráfica los resultados mencionados, permitiendo visualizar de una manera directa el ahorro del nuevo escenario. Figura 4.20 Costes escenarios simulados. Finalmente, para estudiar la rentabilidad del escenario en curso, se muestran en la tabla 4.47 los 5 Conclusiones y trabajos futuros 5.1 Conclusiones 5.1.1 Herramienta FlexTool A lo largo del trabajo se han mostrado todas las virtudes de la herramienta FlexTool, la cual presenta un gran potencial, siendo aún más destacable por el hecho de ser de software libre. El desarrollo de herramientas similares a la presentada, y su uso para realizar estudios, será de una importancia enorme para el correcto desarrollo de los sistemas eléctricos. Aunque esta herramienta es un poco compleja de comprender al principio, ya que no hay mucha documentación que acompañe a la misma, cabe destacar que la versión 2 de FlexTool, publicada en abril de 2020, trae consigo mayores explicaciones, permitiendo una comprensión de la herramienta más rápida para el usuario. A pesar de ello, se necesita de una mayor visibilidad de la herramienta para que cada vez llegue a más investigadores y entidades, pudiendo así desarrollarse cada vez más. Uno de los grandes problemas para realizar trabajos similares a este radica en la dificultad para localizar los datos de consumo y generación de cada uno de los países. Todos estos datos son necesarios para estos estudios, por lo que existe una necesidad real de una mayor transparencia en los datos de los reguladores del sistema eléctrico de cada país, ya que dichos estudios benefician a todo el conjunto de países interconectados, como se ha ido mostrando en el trabajo realizado. 5.1.2 Resumen de resultados Para proporcionar una visión general de los escenarios simulados en este trabajo, se muestra la tabla 5.1, que presenta una breve descripción de los mismos: Tabla 5.1 Descripción escenarios simulados. Escenario Descripción del escenario A Situación prevista en 2030 (escenario de referencia) B Escenario de ref + incremento 10% potencia instalada de RV (A +10% RV) C Escenario de ref + incremento potencia instalada de bombeo del 15% (A + 15 Bom.) D Escenario B + incremento de bombeo del 15% (B + 15 Bom.) E Escenario de ref + incremento potencia de interconexión 4,5 GW (A + 4,5 int.) F Escenario B+ incremento de interconexión 4,5 GW (B + 4,5 int.) G Escenario C+ batería 5/10 (C + bat. 5/10) H Escenario F + incremento de interconexión 4,5 GW (D + 4,5 int.) 99 100 Capítulo 5. Conclusiones y trabajos futuros Se observa en la tabla 5.2 las variaciones que han ido presentando cada escenario con respecto al escenario de referencia: Tabla 5.2 Variaciones en relación al escenario A (escenario de referencia). Escenario ↑RV (%) ↑Bombeo (%) ↑Interconexión (GW) ↑Batería (GW/GWh) A 0 0 0 0 B 10 0 0 0 C 0 15 0 0 D 10 15 0 0 E 0 0 4.5 0 F 10 0 4.5 0 G 0 15 0 5/10 H 10 15 4.5 0 Para hacer un breve comentario sobre los escenarios simulados, se muestra previamente la tabla 5.3, la cual presenta un resumen de los resultados principales obtenidos para los escenarios que han sido estudiados en profundidad: Tabla 5.3 Efectos causados por las modificaciones. Escenario Uso VRE (% demanda) Recorte VRE (%) A 68.9 0.32 B 72.9 0.67 C 69.1 0.27 D 73.5 0.58 E 69.8 0.15 F 75.0 0.33 G 69.5 0.21 H 75.3 0.28 Con respecto a los estudios económicos, están descritos en el apartado correspondiente a cada uno de los escenarios descritos. Como conclusión general, cabe mencionar que el escenario base español para 2030 parece adecuadamente dimensionado, ya que cualquier escenario más ambicioso, con los medios técnicos actuales, no lleva a una mejora sustancial, ni económicamente viable (en términos generales). Los escenarios simulados basados en incremento de renovables no resultan rentables, al producirse un incremento destacable del recorte de renovables y requerir una inversión económicamente no razonable. Sólo se justificarían dichas instalaciones forzado por requerimientos ambientales o legislativos. Además, como era de esperar, el aumento de almacenamiento (mediante bombeo o baterías) provoca una mejora en dichos escenarios, debido a la disminución del recorte de renovable. En contrapartida, los escenarios que implican aumento de la interconexión con Francia sí que proporcionan resultados razonables, llevando a inversiones rentables. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el resultado de dichos escenarios es muy dependiente de cómo gestione Francia su propia red a futuro. 5.2 Trabajos futuros 101 5.1.3 Limitaciones del estudio El resultado de este estudio se estima que puede dar una visión bastante aproximada del escenario energético español del 2030 y cómo podría verse afectado dicho escenario al aplicar diferentes variaciones sobre sus componentes. El hecho de utilizar un nudo único para el estudio (que en su momento se consideró la única posibilidad viable para el alcance del TFM) causa que no se estén considerando las variaciones que provoca las limitaciones físicas de la red (mercado de restricciones técnicas). En cualquier caso, la casuística de las restricciones técnicas del sistema eléctrico presenta una componente aleatoria (fallos de centrales, líneas, etc.) que no puede ser considerada por un estudio como el realizado. Lo anterior provoca que, aunque se intente maximizar el uso de energías renovables, cualquier sistema eléctrico requiera disponer de medios de reserva con respuesta rápida para cubrir la demanda en cualquier momento. En España, este cometido será probablemente encomendado a los ciclos combinados, ya que presentan una potencia instalada elevada. 5.2 Trabajos futuros La herramienta FlexTool presenta un gran potencial, como se ha podido demostrar a lo largo del estudio, por lo que tras este trabajo aún presenta muchas posibilidades de mejora: • Un aspecto muy importante de la misma que no se ha trabajado en este estudio es la herramienta de INVEST, mediante la cual es posible, tras analizar la situación del sistema eléctrico mediante el despacho económico, determinar cuáles serían las mejores inversiones para obtener un parque de generación lo más económico posible, y/o para solucionar los problemas que se hayan obtenido mediante dicho despacho económico. Esta herramienta es capaz de dar muchísimo juego y de prestar una gran ayuda para los estudios a largo plazo de los sistemas eléctricos. • Una mejora posible del trabajo sería modelar España y sus países colindantes como varios nudos, con sus líneas correspondientes de transporte, en lugar de como un nudo único. De esta manera los resultados irían más de la mano de la geografía de cada país, y se obtendrían unos resultados más similares a la realidad. Dicho modelo se hizo de nudo único debido a los enormes tiempos de cálculo que presentaría la herramienta en caso contrario, además de la cantidad de datos extra que serían necesarios. • Para obtener unos resultados más reales y completos, que incluyan todos los costes, sería necesario contemplar una metodología de mercado, ya que el programa sólo incluye costes técnicos de la generación. Se deberían contemplar los costes de la energía intercambiada entre países, ya que dicha energía no se contabiliza en los costes finales. Apéndice A Casos simples usando la herramienta Flextool El uso de la herramienta Flextool, a pesar de parecer muy sencillo e intuitivo a simple vista, requiere del conocimiento de muchos detalles y mucha práctica para poder alcanzar unos buenos resultados. Dicho proceso puede resultar, y en el caso de este trabajo así fue, bastante arduo, por lo que se decidió realizar de partida unos casos muy simples que pudieran servir de aprendizaje previo para casos más complejos. Para facilidad del lector, se muestran a continuación los casos simples estudiados, esperando que así se pueda lograr un acercamiento al uso de dicha herramienta. Para el uso de Flextool se recomienda comenzar por casos sencillos como los siguientes, haciendo un pequeño análisis de los resultados que proporciona el programa. Para cada uno de los apartados que se comentarán a continuación se requiere de unos datos básicos (dicha información puede ampliarse en el apartado de “Datos de partida”, aquí será mencionado de forma somera): • Ciertos valores de penalizaciones, entre los que se encuentran la penalización económica por pérdida de carga, por no satisfacer las reservas impuestas y por recorte de renovables. • Nudos implicados en el estudio, con sus correspondientes valores de demanda e intercambios, y la capacidad de interconexión entre ellos. • Parque de generación presente en cada nudo de la red. De dichas unidades será necesario conocer sus costes, eficiencia, mínima carga, rampas de subida y bajada y vida útil de las mismas, entre otros datos. • Información sobre los combustibles requeridos por cada unidad de generación, su coste por MWh y sus emisiones correspondientes de CO2. • Series temporales horarias, siendo necesarias: demanda, generación renovable (hidráulica, fotovoltaica y eólica, mayormente), reservas requeridas e intercambios entre nudos. Se muestran a continuación los casos simples simulados: A.1 Nudo único con generación térmica y demanda Este caso se eligió como caso base, para comprobar que la herramienta funcionaba de un modo correcto dando un resultado razonable. Se tendrá un nudo único el cual presenta una demanda de 100 MWh y un único generador térmico de potencia instalada 100 MW. 103 104 Capítulo A. Casos simples usando la herramienta Flextool Los resultados que se esperaban obtener en este caso eran que toda la generación la llevase a cabo el generador térmico y que no hubiera ningún tipo de problema de pérdida de carga. A continuación, en las Fig. A.1 y Fig. A.2 puede observarse que los resultados fueron los esperados: Figura A.1 Pérdida de carga. Figura A.2 Generación no renovable. A.2 Nudo único con generación térmica, demanda y reservas Este caso es similar al caso anterior, con la única diferencia de que se le impone al sistema que tenga 1 kWh de reserva. Se esperaba que los resultados de este apartado llevasen a una pérdida de carga, o algún problema similar, pero Flextool da los mismos resultados que en el caso anterior. La diferencia es que añade dicha reserva como proveniente de generación renovable, como se observa en la Fig. A.3. Esto se debe a que, como ya se ha mencionado previamente, Flextool intentará siempre dar una solución que pase por la generación renovable. Además, si se observa la expresión matemática del balance energético, se puede apreciar que las reservas no entran en dicha ecuación, por lo que sigue cumpliéndose dicho balance. A.3 Nudo único con generación térmica, demanda y exportaciones 105 Figura A.3 Reservas mediante generación renovable. A.3 Nudo único con generación térmica, demanda y exportaciones En este ejemplo se duplica el caso base, pero se añaden 10 MWh de exportaciones. Puesto que las exportaciones sí que están presentes en el balance energético, en los resultados debería aparecer pérdida de carga. Como se puede observar en las Fig. A.4 y Fig. A.5, se cumple lo esperado, ya que existirá pérdida de carga y por ello los costes subirán considerablemente, ya que la pérdida de carga estará enormemente penalizada. Figura A.4 Pérdida de carga. A.4 Nudo único con generación térmica, demanda e importaciones Este caso se realizó para comprender cómo trataba Flextool a las importaciones. Se hizo similar al caso base, pero bajando su gen térmica a 50 MW y añadiendo 50 MW de importaciones. Los resultados de este apartado fueron los esperados, no presentando pérdida de carga. Lo que se puede 106 Capítulo A. Casos simples usando la herramienta Flextool Figura A.5 Generación en el sistema. resaltar de este caso es que el programa trabaja con las importaciones como si vinieran de una "bolsa" de energía, la cual viene de forma gratuita. Esto pone un poco difícil el trabajar con las importaciones de una forma lógica, que sería incluyendo el coste de las mismas. Habría que tenerlo presente cuando se haga uso de importaciones. El coste en este caso, por lo tanto, fue la mitad que en el caso base. A.5 Nudo único con generación mixta y demanda Para comprender el uso que hacía el programa de la generación renovable se modifica el caso base, incluyendo la misma demanda anterior, pero con 50 MW instalados de generación térmica y 50 MW instalados de generación renovable, en este caso eólica. Para este caso se debe incluir la serie temporal de la generación eólica, esperando que nos aparezcan pérdidas de carga en los resultados, ya que dicha generación es intermitente, no alcanzando nunca el 100% de su capacidad. A continuación, en la Fig. A.6, se muestra lo esperado: Figura A.6 Pérdida de carga. A.6 Dos nudos conectados, con importaciones En este caso se tienen dos nudos conectados, presentando el primero una demanda de 100 MWh y 50 MW de gen térmica y 50 MW de importaciones. El segundo presenta una demanda equivalente A.7 Dos nudos conectados, sin importaciones 107 y 150 MW de gen térmica. Este caso fue planteado para entender cómo trabaja con las conexiones la herramienta y para ver si primaba las importaciones o el intercambio de energía entre nudos. Las conclusiones que pueden obtenerse de los resultados son que el programa primará las importaciones, presentando la red un exceso de generación por el generador del segundo nudo, como se observa en la Fig. A.7. Figura A.7 Exceso de generación. A.7 Dos nudos conectados, sin importaciones Para finalizar, se modifica el caso anterior eliminando las importaciones. Lo que se espera es que el nudo con exceso de generación se encargue de satisfacer el déficit de generación del otro nudo. En este caso, si se analizan los resultados, se observó que lo esperado ocurría, pero aparece una leve pérdida de carga debido a las pérdidas en la línea de conexión de ambos nudos, como se observa en la Fig. A.8. Dichas pérdidas en la línea son definibles en la herramienta, tomándose como un 1% en este caso. Figura A.8 Pérdida de carga. 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