Mix óptimo de sistemas de almacenamiento de energía a través de una metodología gráfica-analítica

Abstract

Existe una creciente preocupación por la sostenibilidad, producto del ritmo de consumo de recursos naturales de la actividad económica humana y en un contexto de cambio climático a escala global. En este sentido, la descarbonización de la oferta de energía de los sistemas eléctricos constituye un elemento clave. De hecho, se ha logrado incrementar sostenidamente la penetración de fuentes renovables a nivel mundial. Estas fuentes (eólica y solar), en su mayoría, tienen la desventaja de presentar una alta variabilidad y baja predictibilidad. Lo anterior se debe compensar agregando soluciones que aporten flexibilidad a los sistemas eléctricos. Las tendencias de costos observadas permiten suponer que las tecnologías de almacenamiento energético jugarán un rol relevante en la provisión de flexibilidad, debido a las características técnicas que éstas poseen. Si bien se han realizado importantes esfuerzos para determinar el dimensionamiento óptimo de estas tecnologías, se identifica una falencia de metodologías simplificadas y suficientemente precisas que faciliten el entendimiento de los conceptos básicos asociados. Por otra parte, también es deseable que estas metodologías puedan, además, ser utilizadas en la toma de decisiones en el sector. El objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología gráfica-analítica que permita determinar la combinación mix óptima de tecnologías de generación y almacenamiento en un sistema eléctrico de potencia. Una metodología clásica utilizada para planificar parques de generadores es la denominada screening curves , en la cual los consumos se representan a través de una curva de duración. La metodología propuesta consiste en integrar de manera sistemática las tecnologías de almacenamiento, lográndose desarrollar un procedimiento secuencial que permite realizar una planificación centralizada a mínimo costo de tecnologías de generación y almacenamiento. Las energías renovables de carácter variable son integradas a través de distintos escenarios de penetración y su generación es descontada en forma cronológica de la estimación de consumo horario en el año de análisis. Junto con entregar un respaldo teórico a la metodología propuesta, ésta se valida con dos casos de estudio: uno teórico que permite detallar la aplicación del algoritmo, y un sistema basado en la proyección del sistema eléctrico chileno al año 2050. Ambos casos son contrastados con los resultados obtenidos con una metodología de planificación convencional de simulación numérica. Asimismo, se presenta un estudio adicional del sistema eléctrico alemán al año 2050. Los resultados obtenidos permiten validar el algoritmo propuesto. Se constata que la metodología converge al óptimo cuando el mismo problema es resuelto con métodos numéricos. Además, se observan bajos porcentajes de error al comparar con el resultado obtenido al resolver la planificación utilizando la curva de duración de carga sin su aproximación por bloques. Por otro lado, las diferencias son mayores cuando se compara con un modelamiento cronológico, lo que demanda una calibración exógena de parámetros del modelo, tales como el número de ciclos esperados del sistema de almacenamiento. Se presenta un análisis de conceptos técnico-económicos claves que determinan la integración y mix de tecnologías de almacenamiento a un sistema eléctrico. Estos constituyen el aporte de la tesis a potenciar la toma de decisiones respecto de la integración de sistemas de almacenamiento en un sistema eléctrico de potencia. Asimismo, estos conceptos buscan ser un aporte a la docencia y formación en el área. Como trabajo futuro se propone optimizar la selección del número de bloques de la curva de carga y la estimación del número de ciclos esperados de los Sistemas de Almacenamiento de Energía.