Effect of temperature-Dependent degradation models for lithium-ion storage devices on optimized multiservice portfolio strategies

Abstract

Actualmente el uso de energías renovables está incrementando su popularidad. Como la disponibilidad de estos recursos puede ser limitada debido a factores ambientales, el uso de almacenadores de energía es algo que se debe considerar. En mercados eléctricos, el uso de sistemas de almacenamiento se vuelve interesante debido a que la posibilidad de obtener ganancias está latente. Esta investigación se enfoca en la integración de una estrategia de optimización de utilidades en conjunto con el modelo del proceso de degradación de una batería de ión-litio, para así cuantificar el beneficio económico que un usuario puede obtener dependiendo de cómo el almacenador sea operado. Dado que la operación del almacenador está sujeta a diferentes condiciones de mercado, es necesario analizar el proceso de degradación bajo estas condiciones. Esto significa que una batería no necesariamente trabajará completamente cargada o descargada en un ciclo de operación. En este sentido, definir apropiadamente un ciclo es importante puesto que el uso del almacenamiento de energía es altamente variable. El modelo de degradación fue creado utilizando información disponible en la literatura. Este modelo está basado dos sumandos, uno de los cuales tiene mayor impacto en el corto plazo de la vida útil, y el otro en el largo plazo. Además, una metodología que permite la estimación del proceso de degradación de las baterías cuando son utilizadas en condiciones de estado de carga variables también se incluye. En un primer enfoque, se utiliza información proporcionada por un fabricante, y con el apoyo de factores de escalamiento, es posible determinar el valor para la eficiencia de Coulomb para cada ciclo. Caracterizar el proceso de degradación según el estado de carga utilizado muestra hasta un 3.4% más de ciclos adicionales de uso. Posteriormente, se presenta otra metodología basada en algoritmos de similitud que incorpora la corriente de descarga, y los niveles del estado de carga como variables del modelo. Además, el efecto de la temperatura es incluido para ilustrar el efecto de la capacidad utilizable de la batería. Una vez que se establece el modelo, este se combina un algoritmo de programación lineal entera mixta que maximiza la utilidad obtenida de la venta de diferentes servicios. Distintas políticas de operación para el sistema almacenador fueron analizadas dando como resultados las horas de operación y el beneficio económico para cada caso. Es importante mencionar que no necesariamente operar el sistema de almacenamiento de forma libre asegurará el máximo beneficio económico para el dueño. Restringir el estado de carga puede significar hasta un 18% menos de utilidad bruta por año. Otros efectos externos tales como la intervención de un operador humano que modifique la estrategia, sensibilidad a cambios en la demanda o en los precios también son incluidos. El efecto de la temperatura también se incluye y la reducción en el beneficio económico es comparada con el caso donde las condiciones de temperatura están controladas. La temperatura puede afectar hasta en un 3% las utilidades esperadas para este caso.