Evaluación económica de baterías en instalaciones de autoconsumo doméstico

Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales Evaluación económica de baterías en instalaciones de autoconsumo doméstico Dpto. Ingeniería Eléctrica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Autor: Francisco Javier Andrades Cordero Tutor: José María Maza Ortega Sevilla, 2024 iii Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales Evaluación económica de baterías en instalaciones de autoconsumo doméstico Autor: Francisco Javier Andrades Cordero Tutor: José María Maza Ortega Catedrático de Universidad Dpto. de Ingeniería Eléctrica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2024 v Trabajo Fin de Grado: Evaluación económica de baterías en instalaciones de autoconsumo doméstico Autor: Francisco Javier Andrades Cordero Tutor: José María Maza Ortega El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2024 El/La Secretario/a del Tribunal vii A mi familia. A mis maestros. A mis amigos. ix Agradecimientos Gracias a mi familia por el apoyo incondicional que me han brindado en estos duros años de estudio y por darme la oportunidad de perseguir mis objetivos pese al gran sacrificio que ha supuesto para ellos. También me gustaría agradecer a todos esos maestros y profesores que han fomentado mi curiosidad desde muy pequeño, haciendo que mis preguntas se convirtieran en aún más preguntas por responder. Sin ellos no sería quien soy hoy. xvii Índice Agradecimientos ix Resumen xi Abstract xiii Prefacio xv Índice xvii Índice de Tablas xix Índice de Figuras xxi 1 Legislación 1 1.1. Autoconsumo en España 1 1.2. Mecanismo de compensación simplificada 2 1.3. Venta directa al mercado eléctrico 2 2 Uso histórico de baterías en instalaciones de autoconsumo 4 2.1. Tecnologías de almacenamiento 4 2.1.1 Almacenamiento electroquímico 5 2.2. Baterías en instalaciones de autoconsumo 5 3 Optimización económica del uso de baterías 7 3.1. Algoritmo de optimización 7 3.2. Herramientas usadas 8 3.2.1. Pandas 9 3.2.2. Numpy 9 3.2.3. Datetime 9 3.2.4. Pulp 9 4 Caso de estudio 11 4.1. Instalación de autoconsumo estudiada 11 4.1.1. Estudio de mercado 11 4.2. Obtención de datos horarios 12 4.2.1. Datos de consumo 12 4.2.2. Datos de producción 13 4.3. Estudio de la instalación 14 4.3.1. Caso base 14 4.3.2. Instalación de autoconsumo sin excedentes 17 4.3.3. Instalación de autoconsumo con excedentes 21 4.3.4. Instalación de autoconsumo con batería sin excedentes 23 4.3.5. Instalación de autoconsumo con batería - con excedentes 25 4.3.6. Instalación de autoconsumo con batería optimizada 27 4.4. Análisis de resultados 29 4.4.1. Rentabilidad 29 4.4.2. Análisis de sensibilidad 30 4.4.2.1. Variación de dimensionamiento de instalación PV y almacenamiento 30 4.4.2.2. Variación de carga objetivo al final del día 31 4.4.3. Análisis de la distribución de consumo 32 5 Conclusiones 34 Referencias 35 xix ÍNDICE DE TABLAS Tabla 2-1. Comparativa de las distintas baterías Ion Litio en 2020. (1) 5 Tabla 4-1. Consumo y término de energía activa mensual en caso base. 17 Tabla 4-2. Consumo neto y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica sin excedentes. 20 Tabla 4-3. Energía comprada, energía vertida y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica con excedentes acogida a compensación. 22 Tabla 4-4. Consumo neto y término de energía activa mensual en una instalación fotovoltaica con batería sin excedentes. 25 Tabla 4-5. Energía comprada, energía vertida y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica con almacenamiento con excedentes acogida a compensación. 26 Tabla 4-6. Energía comprada, energía vertida y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica con almacenamiento optimizado. 28 Tabla 4-7. Comparativa VAN y tiempo de retorno para cada caso. 29 Tabla 4-8. Término de energía activa en la factura anual para cada caso. 29 Tabla 4-9. Comparativa económica distintas dimensiones. 30 Tabla 4-10. Comparativa factura mes de enero según el porcentaje objetivo. 31 xxi ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2-1. Diagrama de flujo de una batería en autoconsumo. 6 Figura 3-1. Ejemplo de resolución de un problema con el método de ramificación y poda. 10 Figura 4-1. Precio de instalación fotovoltaica. 11 Figura 4-2. Precio de batería LFP. 12 Figura 4-3. Ejemplo de consumo diario. 13 Figura 4-4. Ejemplo de producción de energía diaria. 14 Figura 4-5. Consumo de energía a lo largo del año. 15 Figura 4-6. Consumo diario en el mes de mayo. 15 Figura 4-7. Consumo horario anual. 16 Figura 4-8. Precio horario de la electricidad según PVPC en el año 2022. 16 Figura 4-9. Producción de energía a lo largo del año. 18 Figura 4-10. Relación entre la energía producida y consumida en la instalación. 18 Figura 4-11. Producción y consumo horarios el día 13 de mayo. 19 Figura 4-12. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso con autoconsumo sin excedentes. 19 Figura 4-13. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con excedentes. 22 Figura 4-14. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con batería sin excedentes. 23 Figura 4-15. Consumo neto el día 9 de febrero para el caso de autoconsumo con batería sin excedentes. 24 Figura 4-16. Comparativa entre el consumo de energía en el caso base y en una instalación de autoconsumo con almacenamiento. 24 Figura 4-17. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con batería - con excedentes. 26 Figura 4-18. Consumo neto frente al precio el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con batería optimizada. 27 Figura 4-19. Nivel de carga en la batería a lo largo del día para los diferentes porcentajes objetivos. 32 Figura 4-20. Distribución del consumo neto en el caso base y el caso con instalación de autoconsumo. 32 Figura 4-21. Distribución del consumo neto en el caso de la instalación de autoconsumo con batería simple y el caso con instalación de autoconsumo con batería inteligente. 33 1 LEGISLACIÓN l autoconsumo en España está regido por el marco de la Ley 24/2013, 26 diciembre, del Sector eléctrico. Esta ley marca el espacio normativo de las consecuentes leyes referidas al sector eléctrico de nuestro país, como son los diferentes decretos ley que dan forma a la normativa vigente, de ellos el que más nos atañe es el Real Decreto 244/2019, de 5 de abril, por el que se regulan las condiciones administrativas, técnicas y económicas del autoconsumo de energía eléctrica. También debemos mencionar el Real Decreto-ley 15/2018, de 5 de octubre, de medidas urgentes para la transición energética y la protección de los consumidores, que recoge medidas para la aceleración de la transición energética como el reconocimiento legal del autoconsumo compartido o la eliminación del conocido “Impuesto al sol”. 1.1. Autoconsumo en España Según el artículo 9 de la Ley 24/2013, de 26 de diciembre, el autoconsumo en España está dividido en dos grandes grupos: • Autoconsumo sin excedentes: en esta modalidad, la instalación debe tener un dispositivo antivertido para evitar la inyección de la energía excedentaria a la red. • Autoconsumo con excedentes: la más común, la instalación está autorizada a verter los excedentes de energía a la red y ser compensado por dicha energía. Para este último grupo se desarrolló un sistema de compensación simplificada que retribuye a los propietarios que viertan su energía excedentaria a la red. Así, el autoconsumo con excedentes queda dividido a su vez en dos subgrupos: • Modalidad de autoconsumo con excedentes acogida a compensación: pertenecerán a este grupo las instalaciones en las que sus propietarios, productor y consumidor, se acojan voluntariamente a la compensación simplificada. Para ello, la instalación debe cumplir varios requisitos: o La fuente de energía debe ser renovable. o La potencia instalada debe ser menor de 100 kW. o La instalación de producción no debe estar sujeta a ningún otro régimen retributivo adicional. • Modalidad de autoconsumo con excedentes no acogida a compensación: en él se engloba a las instalaciones que no cumplan dichos requisitos o las que el propietario motu proprio decida no acogerse a dicha compensación. Con el Real Decreto 244/2019, de 5 de abril, también se reconoció el autoconsumo colectivo, en el que un grupo de consumidores son beneficiarios de una misma instalación generadora. Dichas personas deberán pertenecer a la misma modalidad de autoconsumo y deberán comunicar al ente competente el criterio de reparto de la energía producida. Además de estas restricciones se le añade las siguientes condiciones: ▪ La instalación debe ser “eléctricamente” cercana, véase que compartan una red interior, o si por el contrario se hace a través de la red de distribución, los consumidores deben: estar en un radio menor de 2 km, compartir el mismo centro de transformación o compartir la misma referencia catastral. ▪ Los consumidores deben ser poseedores de contadores inteligentes. E Legislación 2 2 1.2. Mecanismo de compensación simplificada Los consumidores que se acojan a la modalidad de autoconsumo con excedentes acogidos a compensación serán retribuidos por sus excedentes mediante el mecanismo de compensación simplificada. Dicho mecanismo está recogido en el artículo 14 del Real Decreto 244/2019, de 5 de abril. El mecanismo consiste en un saldo económico de la energía consumida en el periodo de facturación y tendrá las siguientes características: - Consumidor con contrato de suministro con comercializadora libre: o La energía consumida será valorada al precio horario acordado entre las partes. o La energía excedentaria será valorada al precio horario acordado entre las partes. - Consumidor con contrato de suministro con una comercializadora de referencia: o La energía consumida será valorada al coste horario de energía al precio voluntario para el pequeño consumidor (PVPC). o La energía excedentaria será valorada al precio medio horario, Pmh, calculado a partir de los resultados del mercado diario e intradiario, menos el coste de los desvíos, según la siguiente fórmula. 𝑃𝑒𝑥 =𝑃𝑚ℎ −𝐶𝐷𝑆𝑉ℎ (1) Donde: 𝑃𝑚ℎ =𝑃𝑀𝐷ℎ∗𝐸𝑀𝐷ℎ+∑(𝑃𝑀𝐼ℎ𝑛∗𝐸𝑀𝐼ℎ𝑛) 𝑛 𝐸𝑀𝐷ℎ+∑𝐸𝑀𝐼ℎ𝑛𝑛 (2) • PMDh: precio marginal del mercado diario en cada hora h. • EMDh: energía casada en el mercado diario en cada hora h. • PMIh,n: precio marginal en la hora h de la sesión n del mercado intradiario. • n: cada una de lase sesiones del mercado intradiario que sean consideradas a efectos del cálculo de Pmh. • EMIh,n: energía casada en la hora h de la sesión n del mercado intradiario. En un periodo de facturación en ningún caso será posible que la cuantía por compensación sea mayor que la cuantía asumible al consumo de energía en dicho periodo, es decir, la comercializadora en ningún caso deberá pagar al consumidor un valor monetario mayor al que haya consumido. En el caso de que el valor económico de la energía excedentaria fuera mayor que el valor de la energía consumida, el término por energía en la factura de dicho periodo sería por un total de 0 €. En el caso de que se trate de una instalación de autoconsumo colectivo, la retribución será repartida según se haya comunicado a la entidad correspondiente. 1.3. Venta directa al mercado eléctrico En el caso de que la instalación no sea apta para acogerse al mecanismo de compensación simplificada, o bien que el propietario no desee acogerse a dicha modalidad, la instalación deberá o instalar un mecanismo antivertido y acogerse a la modalidad sin excedentes o vender su energía directamente en el mercado eléctrico. 3 En esta modalidad, autoconsumo con excedentes no acogida a compensación, el productor deberá vender su energía excedentaria en el mercado eléctrico a través de un contrato de representación o realizar un contrato bilateral con un consumidor. La energía será valorada a precio de mercado o según régimen retributivo específico. Es por tanto posible que el valor económico de la energía vertida sea mayor que el de la energía consumida. No obstante, para la venta de energía en el mercado se debe satisfacer una serie de requisitos: • Estar dado de alta como productor de energías renovables en el RAIPEE. • Obtener licencia de actividad en su ayuntamiento. • Pago de peaje de acceso. • Pago de impuesto sobre el valor de la producción eléctrica. • Cumplir con las obligaciones técnicas de un productor de energía renovable. Es por ello por lo que esta modalidad solo es viable para potencias instaladas de un tamaño considerable, debido a la mayor complicación burocrática asociada. Optimización económica del uso de baterías 10 10 Figura 3-1. Ejemplo de resolución de un problema con el método de ramificación y poda. En el ejemplo mostrado en la Figura 3-1, se observa cómo se resuelve por el método Branch and Bound el problema de búsqueda de subconjuntos de números del 1 al 5 que sumen 10. En la figura podemos ver cómo el algoritmo va ramificándose y “podando” las ramas que quedan fuera de los límites del problema, acercándose de manera iterativa a la solución. 11 4 CASO DE ESTUDIO En este apartado se expone la instalación estudiada, así como los procesos que han sido necesarios para el análisis de los datos recibidos. 4.1. Instalación de autoconsumo estudiada La instalación estudiada en este Trabajo de Fin de Grado se trata de una vivienda unifamiliar en la provincia de Sevilla. Dicha vivienda cuenta con una potencia contratada de 5 kW, a la que se le añade producción fotovoltaica con una instalación de 5,49 kWp. Posteriormente y de manera teórica se le añade una hipotética batería de 5 kWh para el estudio de su rentabilidad. Todo ello acogido a una tarifa 2.0 TD. Esta tarifa ofrece precios horarios, tanto de venta como de compra de energía, calculados a partir del resultado de la casación ocurrida en el mercado eléctrico operado por el Operador del Mercado Ibérico de la Electricidad (OMIE), este resultado se ajusta mediante un término que regula el precio a mercados de futuro para evitar su volatilidad y proteger al pequeño consumidor. Estos precios son ofrecidos cada día a las 20:15 horas para las 24 horas del día siguiente por el operador del sistema Red Eléctrica en la plataforma ESIOS. Los datos de producción de energía por las placas solares y el consumo de la vivienda durante el año 2022 son reales y conocidos, y se nos han sido ofrecidos agregados de forma diaria. 4.1.1. Estudio de mercado Para la evaluación económica se ha realizado un estudio de mercado para obtener los precios de la instalación de autoconsumo. En primer lugar, se debe conocer el precio de la instalación de paneles fotovoltaicos a escala residencial, para ello se ha hecho un estudio de mercado (7) (8) (9) y se ha obtenido una función mediante regresión lineal polinomial para un mejor ajuste. Los valores manejados empiezan en los 3.000 € para una instalación de 3 kWp y hasta 16.000 € para una de 10 kWp, esta curva de precios se puede observar en la Figura 4-1. Con ello, se obtiene que para la instalación existente se ha pagado un total de 6.963 €. Figura 4-1. Precio de instalación fotovoltaica. Caso de estudio 12 12 El almacenamiento elegido para la instalación ha sido una batería LFP de 5 kWh de capacidad, ajustada con la profundidad de descarga, y 1,7 kW de potencia, valor típico en baterías de ese tamaño. De nuevo, para poder evaluar económicamente la instalación se ha realizado un estudio de mercado (10) (11) (12) en el que se ha observado una distribución de precios como la mostrada en la Figura 4-2. En nuestro caso, se ha obtenido que el coste de dicho almacenamiento seria de 3171,3€. Figura 4-2. Precio de batería LFP. 4.2. Obtención de datos horarios Puesto que la tarifa PVPC es una tarifa con discriminación horaria es necesaria la adecuación de los datos otorgados para poder operar con ellos. Es por ello por lo que tanto los datos de producción como los de consumo han de ser desagregados de manera horaria. Para ello se ha hecho uso de la técnica de desagregación basada en patrones conocidos, pues de ambos factores hay información histórica disponible. 4.2.1. Datos de consumo En el caso del consumo, la desagregación se ha realizado de manera sencilla pues Red Eléctrica ofrece los perfiles de consumo de los distintos tipos de consumidores en España. Estos perfiles son calculados según el método descrito en la resolución de 26 diciembre de 2023 de la Dirección General de Política Energética y Minas (13). El consumo horario por tanto ha sido calculado de la siguiente forma: 𝑀𝐻𝐶𝑑,ℎ =𝑃𝑑,ℎ ∗𝐸𝑐𝑜𝑛𝑠,𝑑 ∑𝑃𝑑,ℎℎ ⁄ (12) Donde: • MHCd,h : medida horaria calculada para la hora “h” del día “d”. • Pd,h : perfil de consumo para la hora “h” del día “d”, representa el peso relativo de la hora en el año. • Econs,d : energía consumida el día “d”. 13 Como se puede observar en la Figura 4-3, el consumo de un día cualquiera tiene la curva de consumo característica de una vivienda. Figura 4-3. Ejemplo de consumo diario. 4.2.2. Datos de producción Para el cálculo de la producción de energía por los generadores fotovoltaicos se ha hecho uso de la herramienta PVGIS de la Comisión Europea. Esta herramienta contiene datos históricos de radiación solar y la producción de energía a través de sistemas fotovoltaicos en cualquier parte del planeta. Puesto que ya teníamos los datos de producción de la instalación a estudiar, se ha realizado una aproximación entre la irradiación global horizontal en un punto de la provincia de Sevilla y los datos de producción de la instalación. Los datos de irradiación horarios han sido obtenidos del año meteorológico típico con los datos entre los años 2005 y 2020 del banco de datos PVGIS-SARAH2 (14). Dicho año meteorológico típico consiste en la inclusión de los meses más “normales”, siendo estos los meses con las características más nominales, para conseguir un año lo más parecido a la serie histórica con los datos recogidos en el periodo estudiado. Así, los datos de generación han sido calculados mediante el peso que tiene esa hora en la radiación total del día estudiado. 𝐸𝑔𝑒𝑛,ℎ,𝑑 =𝐸𝑔𝑒𝑛,𝑑 ∗𝐼𝑟𝑟𝑎𝑑,ℎ,𝑑 ∑𝐼𝑟𝑟𝑎𝑑,ℎ,𝑑ℎ ⁄ (13) Donde: • Egen,h : energía generada en la hora “h” del día “d”. • Egen,d : energía generada en el día “d”. • Irrad,h,d : irradiación en la hora “h” del día “d”. Así, podemos observar en la Figura 4-4 como la generación de energía también sigue la curva característica de estos sistemas: Caso de estudio 14 14 Figura 4-4. Ejemplo de producción de energía diaria. 4.3. Estudio de la instalación A continuación, se realizará el estudio energético y económico de la instalación para diversos casos, desde una instalación base sin producción de energía hasta el caso que nos atañe, una vivienda con instalación fotovoltaica y sistema de almacenamiento inteligente. Este estudio se hará meramente teniendo en cuenta el término de energía activa de la factura pues para todos los casos el término de potencia y demás términos serían los mismos. 4.3.1. Caso base Este caso se hará un estudio energético y económico base para observar el consumo y factura iniciales de la vivienda. Como se ha comentado en el apartado 4.1, se trata de una vivienda unifamiliar en la provincia de Sevilla con un contrato 2.0 TD con una comercializadora de referencia. En primer lugar, observaremos el consumo de la instalación y como varía en función de la estación en la que nos encontremos. 15 Figura 4-5. Consumo de energía a lo largo del año. Como podemos observar en la Figura 4-5, el consumo se concentra en los meses más fríos del año, presumiblemente por la utilización de radiadores u otros elementos para calentar el hogar que no poseen un gran rendimiento energético. Cabe también destacar el mes de agosto, en el cual si observamos los datos desglosados horariamente podemos ver cómo no parece haber nadie en la vivienda y el consumo se trata del consumo fijo de los electrodomésticos conectados. Si tomamos el mes de mayo como ejemplo, observamos cómo el consumo diario medio de la vivienda es de 8 kWh, Figura 4-6. Figura 4-6. Consumo diario en el mes de mayo. Estos datos de consumo se han desagregado horariamente según el método expuesto en el apartado 4.2.1 para así poder estudiar económicamente la instalación. Dicho consumo anual se puede observar en la Figura 4-7. Caso de estudio 16 16 Figura 4-7. Consumo horario anual. Los precios a los que se ha pagado la energía consumida durante el año 2022, Figura 4-8, están influenciados por la guerra de Ucrania, así como por los últimos coletazos de la pandemia por la COVID-19. Es por ello por lo que se puede observar tendencia a la baja según se avanza en el año, en parte gracias además a la “Excepción ibérica” o “Tope al gas” que ayudó levemente al control de los precios. Figura 4-8. Precio horario de la electricidad según PVPC en el año 2022. Dados estos datos, se ha procedido a la realización del cálculo del término de energía activa de la factura para esta instalación, que se puede observar en la Tabla 4-1. 17 Tabla 4-1. Consumo y término de energía activa mensual en caso base. Mes Consumo [kWh] Factura caso base [€] Enero 608,4 184,02 Febrero 423,5 125,50 Marzo 514,9 204,72 Abril 364,2 102,08 Mayo 252,4 67,45 Junio 263,1 76,05 Julio 320,2 106,71 Agosto 223 86,79 Septiembre 306,9 97,05 Octubre 243,7 56,64 Noviembre 248,3 49,14 Diciembre 482 106,16 Anual 4250,6 1262,76 4.3.2. Instalación de autoconsumo sin excedentes En este apartado se estudiará el caso en el que se instale un sistema de producción de energía a partir de paneles fotovoltaicos y se decida acogerse a la modalidad de autoconsumo sin excedentes. El consumo de la instalación será el mismo que en el caso base, expuesto en el apartado anterior, y la tarifa contratada seguirá siendo 2.0 TD con una comercializadora de referencia. La producción se hará a partir de una instalación fotovoltaica de 5,49 kWp, cuya producción mensual podemos observar en la siguiente figura. Caso de estudio 18 18 Figura 4-9. Producción de energía a lo largo del año. Podemos observar en la Figura 4-9 cómo la producción se concentra en los meses de verano, coincidiendo con los días de mayor irradiación solar, y disminuye en los meses más fríos del año. Si hacemos una comparación de estos datos de producción con los de consumo, Figura 4-10, observamos como en algunos meses la producción duplica o incluso triplica el consumo, haciéndonos ver cómo una instalación de estas características en una zona como el sur de España consigue obtener todo su rendimiento. Figura 4-10. Relación entre la energía producida y consumida en la instalación. Sin embargo, esta gran cantidad de energía producida no se convierte en un ahorro tan cuantitativo en la factura eléctrica debido en parte a la decisión de optar por no verter los excedentes en la red y su consiguiente retribución económica, y por supuesto por la distribución horaria de dicha producción con respecto a la de consumo. 19 Si observamos un día tipo, Figura 4-11, veremos cómo se distribuyen producción y consumo a lo largo del día. Esta distribución tan concentrada en las horas centrales de la producción fotovoltaica hace que la instalación de paneles fotovoltaicos deba hacerse con ello en mente, pues la rentabilidad de la instalación variará enormemente según los patrones de consumo de la instalación interna. Figura 4-11. Producción y consumo horarios el día 13 de mayo. Si analizamos entonces el consumo neto, refiriéndose con ello a la energía demandada de la red, Figura 4-12, observamos cómo en las horas centrales del día la energía consumida es igual a 0 pero durante la noche el consumo no puede ser aportado por la producción in situ. 𝐶𝑛𝑒𝑡𝑜,𝑡 = 𝐸𝑐𝑜𝑛,𝑡 −𝐸𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑡 (14) Figura 4-12. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso con autoconsumo sin excedentes. Caso de estudio 26 26 Figura 4-17. Consumo neto el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con batería - con excedentes. La facturación mensual queda reflejada en la Tabla 4-5. Tabla 4-5. Energía comprada, energía vertida y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica con almacenamiento con excedentes acogida a compensación. Mes Energía comprada [kWh] Energía excedida [kWh] Factura caso c/Exc [€] Enero 228,38 223,98 22,76 Febrero 109,32 316,74 0 Marzo 166,81 216,02 2,98 Abril 61,26 447,71 0 Mayo 0,87 620,89 0 Junio 2,55 521,22 0 Julio 15,44 497,86 0 Agosto 0,18 571,75 0 Septiembre 13,04 487,40 0 Octubre 10,08 387,72 0 Noviembre 24,38 244,14 0 Diciembre 216,25 122,23 42,70 Anual 848,55 4657,65 68,44 27 De nuevo, si analizamos el tiempo de retorno en este caso, obtenemos un periodo de 8,48 años. En lo que respecta al VAN, la inversión repercute en un ahorro total de 4749,60 €. 4.3.6. Instalación de autoconsumo con batería optimizada Para finalizar, volveremos a realizar la anterior instalación, una instalación con autoconsumo con batería acogida a compensación simplificada, pero utilizando el algoritmo optimizador que se ha detallado en el apartado 3. Los datos de producción y consumo utilizados para alimentar al algoritmo de optimización han sido los anteriormente usados, pues este TFG no tiene como objetivo realizar un programa de predicción de estas funciones sino observar los resultados de aplicarse dichas herramientas. Es decir, el algoritmo da por conocidos y sin error tanto la demanda de potencia como la generación fotovoltaica. Por estos motivos, los resultados obtenidos del análisis económico son los máximos obtenibles, dado que no se está teniendo en cuentas los errores de predicción. Este nuevo funcionamiento podría implementarse a cualquier batería, incluso a las ya instaladas, pues solo sería necesario actualizar el controlador del almacenamiento. En este modo de funcionamiento se espera ver cómo se consume energía de la red de forma diferente a lo anteriormente visto, cargando la batería por la noche cuando la energía más barata o vendiendo la energía almacenada en las horas centrales del día pues es cuando es más cara. Y eso es lo que se observa en el día tipo. Figura 4-18. Consumo neto frente al precio el día 13 de mayo para el caso de autoconsumo con batería optimizada. En esta Figura 4-18 se puede observar cómo el algoritmo opta por no cargar la batería durante una hora de madrugada, la más barata del día a 0,22 €/kWh, para así no consumir de la red en la franja horaria de 6 a 8 de la mañana, cuando vuelve la producción. Lo hace así pues esa franja oscila entre los 0,28 - 0,32 €/kWh, un precio mucho más elevado del de la madrugada. También podemos ver cómo decide volver a almacenar energía en el horario Llano de la tarde para así vender durante el horario Punta más tarde. Así pues, esperamos observar una disminución de nuestra factura eléctrica al usar el algoritmo optimizador. Caso de estudio 28 28 Tabla 4-6. Energía comprada, energía vertida y término de energía activa mensual en caso de instalación fotovoltaica con almacenamiento optimizado. Mes Energía comprada [kWh] Energía excedida [kWh] Factura caso Optimizado [€] Enero 246,61 242,21 16,07 Febrero 146,53 355,03 0 Marzo 195,43 244,38 0 Abril 136,03 525,78 0 Mayo 70,89 690,30 0 Junio 67,74 586,85 0 Julio 83,46 565,99 0 Agosto 59,85 631,33 0 Septiembre 87,09 560,83 0 Octubre 84,12 461,88 0 Noviembre 91,83 309,13 0 Diciembre 230,60 135,80 35,88 Anual 1500,19 5309,52 52,05 Estos resultados, Tabla 4-6, aportan una disminución en el tiempo de retorno de la inversión, que es igual a 8,36 años, con un ahorro actualizado de 4.966,78 €. 29 4.4. Análisis de resultados Los resultados obtenidos para los diferentes casos nos desvelan algo que ya nos era obvio, acogerse a la modalidad con excedentes acogidos a compensación es la decisión más acertada si queremos recuperar la inversión realizada los más rápido posible. Pero ¿es rentable el uso de baterías en la actualidad? 4.4.1. Rentabilidad La rentabilidad entre los diferentes casos la mediremos mediante el VAN obtenido, o lo que es lo mismo, el ahorro total que obtendremos si ejecutamos la inversión de instalar el sistema de autoconsumo. Tabla 4-7. Comparativa VAN y tiempo de retorno para cada caso. Instalación VAN [€] tr [años] Caso base - - Instalación PV – S/Exc 48,41 12,38 Instalación PV – C/Exc 7.168,00 6,14 Instalación PV + Batería – S/Exc 2.587,10 9,92 Instalación PV + Batería – C/Exc 4749,60 8,48 Instalación PV + Batería optimizada 4.966,78 8,36 Como podemos ver en la Tabla 4-7, si nos acogemos al VAN, la instalación más atractiva es la instalación de paneles fotovoltaicos acogiéndose al método de compensación simplificada. Obtendríamos un ahorro en 20 años de 7.168 €, con lo que recuperaríamos la inversión en poco más de 6 años y en los 14 siguientes la instalación nos generaría beneficio. Esto se debe a la inversión tan alta que se debe hacer para la instalación de almacenamiento en redes de bajo consumo como puede ser una vivienda unifamiliar. Sin embargo, si en lugar de estudiar la rentabilidad según el VAN, observamos la factura eléctrica que deberíamos pagar anualmente, Tabla 4-8, podemos ver cómo la batería en régimen optimizado es la que nos reduce en mayor medida este abono Tabla 4-8. Término de energía activa en la factura anual para cada caso. Instalación Factura anual [€] Caso base 1.262,76 Instalación PV – S/Exc 700,15 Instalación PV – C/Exc 128,85 Instalación PV + Batería – S/Exc 241,97 Caso de estudio 30 30 Instalación Factura anual [€] Instalación PV + Batería – C/Exc 68,44 Instalación PV + Batería optimizada 52,05 Como se ha indicado anteriormente, la instalación de autoconsumo con almacenamiento optimizado es la que obtiene una menor facturación anual, sin embargo, este ahorro frente a la instalación no optimizada no es más que de 16 €. Este ahorro no es muy significativo, lo que nos hace pensar en que puede que la instalación no esté dimensionada correctamente., es decir, la potencia fotovoltaica instalada o la capacidad de la batería son de mayor o menor tamaño del necesario. 4.4.2. Análisis de sensibilidad 4.4.2.1. Variación de dimensionamiento de instalación PV y almacenamiento Dados los resultados obtenidos, se ha decidido realizar la simulación con diferentes dimensionamientos tanto de la instalación de producción de energía como del almacenamiento. Los casos estudiamos serán los siguientes: • Disminución de la potencia fotovoltaica a 3 kWp manteniendo la misma batería. • Disminución de la capacidad de la batería a 3 kWh, manteniendo la misma potencia fotovoltaica. • Disminución de la potencia fotovoltaica a 3 kWp y de la capacidad de la batería a 3 kWh. Los resultados obtenidos los podemos ver en la Tabla 4-9. Tabla 4-9. Comparativa económica distintas dimensiones. Instalación VAN [€] Factura anual [€] 5,49 kWp – 5 kWh – No opt. 4749,60 68,44 5,49 kWp – 5 kWh – Opt. 4966,78 52,05 3 kWp – 5 kWh – No opt. 6166,67 274,16 3 kWp – 5 kWh – Opt. 6692,03 232,00 5,49 kWp – 3 kWh – No opt. 6129,66 88,07 5,49 kWp – 3 kWh – Opt. 6372,78 68,56 3 kWp – 3 kWh – No opt. 7479,06 299,21 3 kWp – 3 kWh – Opt. 7956,40 260,91 Los resultados obtenidos nos hacen reafirmarnos en que el factor de mayor peso en la rentabilidad de una instalación de autoconsumo de este tipo es el precio elevado que tiene el almacenamiento. 31 Sin embargo, se observa que la inclusión del régimen de funcionamiento optimizado en sistemas con potencia fotovoltaica de menor tamaño hace que el ahorro sea mayor que en sistemas de mayor potencia. Esto nos puede llevar a pensar que este tipo de régimen de funcionamiento pueda servir para que instalaciones en los que el área de colocación de paneles fotovoltaicos no sea de gran tamaño, como puede ser en vivienda vertical, tengan un mayor rendimiento económico. 4.4.2.2. Variación de carga objetivo al final del día A su vez, se ha decidido observar cómo varía el ahorro al configurar la batería para acabar el ciclo de 24 horas con un determinado nivel de carga. Hasta ahora, ese nivel de carga era elegido por el programa de optimización para obtener la mínima factura eléctrica. Dicho porcentaje era de cero, es decir, agotaba la batería en cada ciclo de optimización, algo natural pues no se le ha aportado una visión a más de las 24 horas estudiadas en cada ejecución, pero esto podía resultar en principio una desventaja pues entra al periodo en el que no se produce energía, la noche, sin energía en el almacenamiento. En esta nueva simulación se ha ejecutado el programa con una nueva restricción, al final de cada ciclo la batería debe tener un cierto nivel de carga, que servirá en principio para alimentar la instalación durante la noche. Para reducir el número de datos obtenidos se ha decidido realizar la simulación y el estudio solo al mes de enero, con los siguientes niveles de carga: 0%, 25%, 40%, 50%, 60%, 75% y 100%. Tabla 4-10. Comparativa factura mes de enero según el porcentaje objetivo. Porcentaje objetivo Factura enero [€] 0% 16,07 25% 26,08 40% 16,73 50% 20,71 60% 17,61 75% 18,48 100% 16,44 Podemos observar en la Tabla 4-10 cómo el porcentaje objetivo óptimo sigue siendo en el que la batería cede toda su energía al final del ciclo, pese a no tener esa energía para alimentarse durante las horas en las que no hay luz solar. Si observamos cómo varía el nivel de carga a lo largo del día para cada porcentaje objetivo, Figura 4-19, se puede ver cómo todas siguen el mismo patrón de carga en la madrugada, horas en las que la electricidad es más barata, y descarga al comienzo del último periodo punta. Caso de estudio 32 32 Figura 4-19. Nivel de carga en la batería a lo largo del día para los diferentes porcentajes objetivos. La simulación que más difiere de las demás se corresponde a la que su porcentaje debe ser el 100% al comenzar cada nuevo ciclo. Se observa cómo esta batería es capaz de aportar más energía a lo largo de la mañana, pues no solo comienza el ciclo al 100% de capacidad, sino que vuelve a este porcentaje durante la madrugada gracias a la compra durante la noche. 4.4.3. Análisis de la distribución de consumo Como análisis final se ha decidido observar la distribución de la energía consumida de la red en cada uno de los casos para obtener una aproximación de la potencia a contratar, ya que esta resulta gran parte de la factura mensual en instalaciones con autoconsumo. Al hacer uso de la producción de energía dentro de la vivienda, se presupone una bajada de la máxima energía consumida en una hora a lo largo del año, sin embargo, como podemos observar en la Figura 4-20, la hora con mayor consumo de la red se mantiene en los dos casos. Lo que sí es más notable es la reducción de horas al año en los que se consume energía de la red. Figura 4-20. Distribución del consumo neto en el caso base y el caso con instalación de autoconsumo. 33 Si observamos ahora la instalación de autoconsumo con batería, Figura 4-21, podemos ver cómo ambas reducen significativamente la cantidad de horas en las que se consume de la red frente a los anteriores casos. Sin embargo, sorprende el caso de la batería inteligente, la cual aumenta el consumo máximo en una hora. También podemos observar de manera gráfica cómo la batería inteligente consume una mayor cantidad de energía pese a reducir la factura final. Figura 4-21. Distribución del consumo neto en el caso de la instalación de autoconsumo con batería simple y el caso con instalación de autoconsumo con batería inteligente. Esta hipotética necesidad de aumentar la potencia contratada deberá ser estudiada con mayor detenimiento para obtener una conclusión sustancial, pues, como se observó en el estudio del caso de la batería inteligente, el consumo neto en este caso se desplaza a la madrugada dónde no suele haber consumo de otros elementos dentro de la vivienda. Conclusiones 34 34 5 CONCLUSIONES El autoconsumo en la actualidad es sinónimo de ahorro. Gracias a la bajada incesante del precio de las instalaciones y la inmejorable localización geográfica en la que se encuentra España, así como las facilidades que han dado las administraciones para el desarrollo del autoconsumo en los últimos años, una instalación fotovoltaica es rentabilizada alrededor de los 7 años, por lo que más de la mitad de su vida útil será de beneficio económico para el propietario. Por otro lado, se hace evidente que los sistemas de almacenamiento siguen siendo demasiado caros para su uso residencial si lo observamos desde un punto de vista meramente económico. Sin embargo, la tendencia a la baja del precio de las baterías, el aumento de la electrificación en nuestras vidas, con la inclusión de nuevas cargas como las cada vez más potentes computadoras y la irrupción de la movilidad eléctrica, así como la maduración de estas tecnologías, puede hacer que la instalación de almacenamiento en viviendas pueda verse con otros ojos en los próximos años. Pese a esto, la utilización de algoritmos de optimización en almacenamiento puede acelerar este proceso de adaptación gracias a la mejorada rentabilidad que ofrece a cualquier instalación con almacenamiento, incluidas las ya existentes, y la oportunidad que ofrece a otras instalaciones de autoconsumo que previamente no pudieran ser rentables, como pudiera ser el caso de instalaciones fotovoltaicas en vivienda vertical debido a la imposibilidad de instalar la potencia necesaria para obtener la rentabilidad deseada. Por todo lo anterior, la instalación de algoritmos inteligentes en almacenamiento es una buena idea desde el punto de vista económico, pues su instalación no supone un coste superior y el ahorro obtenido es una mejora de rentabilidad que no supone una inversión adicional. 35 REFERENCIAS 1. Electricity Storage Valuation Framework: Assessing system value and ensuring project viability. International Renewable Energy Agency. 2020. 2. Van Rossum, G., & Drake Jr, F. L. Python reference manual. Amsterdam : Centrum voor Wiskunde & Informatica, 1995. 3. Data structures for statistical computing in python. McKinney, W., & others. 2010, Proceedings of the 9th Python in Science Conference, Vol. 445, pp. 51-56. 4. Array programming with NumPy. Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J., Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D., … Oliphant, T. E. 2020, Nature, Vol. 585, pp. 357-362. 5. Stuart Mitchell, Anita Kean, Andrew Mason, Michael O'Sullivan, Antony Phillips, Franco Peschiera. Optimization with PuLP. [Online] 2009. https://coin-or.github.io/pulp/#. 6. Forrest, John J., et al. CBC Solver. 2023. 7. Selectra Climate Consulting. [Online] Octubre 3, 2023. https://climate.selectra.com/es/placassolares/instalacion/precio. 8. Atersa Shop. [Online] 2024. https://atersa.shop/cuanto-cuesta-instalar-placas-solares/. 9. Solarplus.es. [Online] 2024. https://solarplus.es/precios-paneles-fotovoltaicos. 10. TeknoSolar. [Online] https://www.teknosolar.com/baterias/litio/litiohv/?orderby=popularity. 11. AutoSolar. [Online] https://autosolar.es/baterias-litio-48v. 12. WCCSolar. [Online] https://www.wccsolar.net/bateria-litio-pylontech/. 13. Dirección General de Política Energética y Minas. Resolución de 26 de diciembre, por la que se aprueba el perfil de consumo y el método de cálculo a efectos de liquidación de energía, aplicables para aquellos puntos de medida tipo 4 y tipo 5 de consumidores que no dispongan de registro horario de consumo. 2023. 14. A new solar radiation database for estimating PV performance in Europe and Africa. Huld, T., Müller, R. and Gambardella, A. 2012, Solar Energy, Vol. 86, pp. 1803-1815.