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6. Análisis de red

Renovables 100%. Un sistema eléctrico renovable para la España peninsular y su viabilidad económica

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6.1. Introducción

El último objetivo de este proyecto era ana-lizar el comportamiento de un mix de gene-ración renovable desde la perspectiva de laestructura de transporte eléctrico actual-mente implementada: la red eléctrica.

Este análisis, en principio abarcaba dosetapas. La primera es un análisis a nodoúnico en el cual se puede analizar la optimi-zación del despacho del parque generadorimplementado para minimizar los costesde la energía eléctrica. La segunda es unanálisis para evaluar las restricciones espa-ciales de evacuación que introduce la redde transporte, y cómo ello afecta a la redis-tribución del despacho y a los costes de laenergía eléctrica.

A priori puede parecer irrelevante analizarun sistema de generación tan radicalmentedistinto al actual en el marco de la red eléc-trica actualmente implementada. En efec-to, la red actual es el método de transportedesarrollado para acoplar el parque genera-dor actual con la demanda. Al cambiar elparque generador bien cabría pensar que elsistema de transporte debería adaptarse ala nueva situación. Es más, la posibilidad yposibles ventajas para un sistema de gene-ración basado en tecnologías renovables(capacidad acumulación y desfase genera-ción-demanda) que ofrecería un sistema detransporte radicalmente distinto al actual-mente implementado, como sería la adop-ción de un vector energético intermediotipo hidrógeno, incluso puede hacer cues-tionar la necesidad de analizar el sistema

de generación del futuro sometido a lasrestricciones del sistema de transporte delpresente. Sin embargo, hay varios argu-mentos que recomiendan enmarcar el aná-lisis y desarrollo de los sistemas de genera-ción basados en renovables en el contextoque proporciona la red de transporte eléc-trico actual:

· La infraestructura de transporte eléctricoactualmente implementada en la penínsu-la (unos 34.000 km de circuito de líneasde 400 kV y 220 kV), constituye una graninversión ya desarrollada, y ante la pers-pectiva de tener que reconvertir el siste-ma generador sustituyéndolo en un plazode tiempo relativamente corto por tecno-logías cuyos costes están fuertementedominados por la inversión inicial, cual-quier descarga del esfuerzo inversor debeser aprovechada.

· Tal y como comentamos anteriormente, elsector eléctrico tiene, por su mayor madu-rez industrial en relación a otros sectores,un gran potencial de acelerar la transiciónhacia la sostenibilidad. Por tanto, es buenoaprovechar al máximo las sinergias entre lasituación actual del sector y el desarrollodel sistema de generación renovable. Silas tecnologías renovables tiene que espe-rar a su hipotético sistema de transportefuturo, no tendrán ninguna opción dealcanzar la escala de desarrollo requeridaen el corto plazo que nos proporcionan lasrestricciones ambientales. Por tanto, aun-que sólo fuera en el proceso “transitorio”de los próximos 20 – 30 años, las tecnolo-gías renovables deberán convivir con la redeléctrica de transporte.

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· Pero es más, tal y como hemos visto alanalizar el acoplamiento temporal entregeneración y demanda, al plantearse lacobertura de la demanda eléctrica conrenovables surge con mucha fuerza la con-veniencia de un sistema de suministroenergético integrado, en el cual la red eléc-trica de transporte podría jugar un papelincluso mucho más relevante que el quetiene en la actualidad.

· El desarrollo de nuevas tecnologías puedeacercar mucho más a la red de transportehacia los requerimientos ideales de un sis-tema de generación basado en renova-bles. Así por ejemplo, el transporte a muyalta tensión en corriente continua permiti-ría reducir significativamente las pérdidaspor transporte eléctrico y la contaminaciónpor campos magnéticos, así como resol-ver los posibles problemas de sincroniza-ción y estabilidad asociados a tener un par-que generador mucho más distribuido ysin grandes masas rodantes dominantesque impongan rígidamente la frecuenciadel sistema. La superconductividad tam-bién puede aportar contribuciones impor-tantes para transportar eficientemente lageneración desde los mejores emplaza-mientos a los puntos de consumo.

A pesar de todo, lo que sí debe tenerse pre-sente para no introducir restricciones inne-cesarias sobre el desarrollo del parquegenerador basado en renovables, es que sila red de transporte eléctrico sigue siendorelevante como método de transporte ener-gético, cabe esperar que experimente gran-des cambios para adaptarse a la nueva situa-ción. Baste por ejemplo plantearse laposibilidad y conveniencia que introducíamosen capítulos anteriores de integrar el sistemade generación para cubrir la totalidad de la

demanda energética vía energía eléctrica.En esta situación, la demanda eléctrica parael año 2050 pasaría de los 280 TW.h/a queestamos considerando en el caso de que eluso de la electricidad siguiera siendo pareci-do al actual, a 2142 TW.h/a (280 + 1.862)14

en el caso de que toda la demanda peninsu-lar de energía final para el año 2050 (1525TW.h/a) se cubriera vía eléctrica con lashipótesis expuestas en el capítulo de análi-sis temporal. Ante un cambio de la deman-da de 280 TWh a 2.142 TWh es evidenteque la red de transporte debería experimen-tar grandes transformaciones, independien-temente de cuál fuera el parque generadorimplementado.

Como comentamos en el punto anterior, enlos sistemas de generación basados enrenovables, en los cuales son relevantes lasdependencias temporales tanto de la gene-ración como de la demanda, los problemasde expansión de la generación (implementa-ción óptima del mix) y de optimización deldespacho están acoplados y se deben resol-ver de forma cronológica extendiendo elanálisis a las 8.760 horas del año. El requeri-miento de acoplar la expansión de la gene-ración y el despacho óptimo, y de extenderel análisis cronológico a todo el año, ade-más de introducir las peculiaridades de losparques de generación basados en renova-bles, nos han obligado a modificar las herra-mientas convencionales, conduciendo amodelos con grandes requerimientos com-putacionales incluso para el caso de análisisa nodo único. El incremento de dedicaciónasociado al análisis a nodo único y los lími-tes computacionales a los que hemos llega-do, han traído como consecuencia que apesar de tener muy avanzado el modelo conred no hayamos podido llegar a ejecutarlo y

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14 La demanda final adicional a la eléctrica es 1.525-280 = 1.245 TW.h/a. Esta demanda adicional corresponde un 60% ademanda térmica (residencial+industrial+…), para la cual asumimos un rendimiento de regulación/transporte (pérdidasen depósitos acumulación, …) del 90%, y un 40% al transporte, que a su vez se divide en un 75% eléctrico (rendimientoglobal 70%) y un 25% a través de hidrógeno (rendimiento global 25%). Por tanto, la demanda eléctrica ADICIONAL a los280 TW.h/a es de 1.245*(0,6/0,9+0,4*(0,75/0,7+0,25/0,25) = 1.862 TW.h/a.

obtener resultados en el marco de este pro-yecto. Sin embargo, creemos que el esfuer-zo invertido en el análisis a nodo único hamerecido la pena por ser el que proporcionaunos resultados más relevantes para elestado actual de análisis de los sistemas degeneración basados en renovables.

El análisis a nodo único, al no incorporar lasrestricciones que pueda introducir la redde transporte, proporciona generalidad alos resultados, descargando sobre el siste-ma de transporte la necesidad de adaptar-se a los requerimientos del nuevo parquegenerador. Hemos probado distintos pro-cedimientos de resolución del problemaacoplado de expansión de la generación yoptimización del despacho, obteniendofinalmente una herramienta capaz deresolver satisfactoriamente este tipo deanálisis. Los resultados de este análisisacoplado complementan los anteriormentedesarrollados añadiendo información sobrecómo de alejados del óptimo estaban losmix anteriormente analizados, y cuál es laestructura óptima hacia la que debería ten-der el mix basado en renovables durantesu proceso de desarrollo e implementa-ción. Además, la herramienta empleadapara el análisis del problema acoplado en elcaso de nodo único, es también válida parael análisis de red, diferenciándose sólo porla cantidad de datos requeridos y losrequerimientos computacionales para eje-cutar el modelo. Por tanto, el análisis denodo único ya cumple uno de los objetivosprincipales, que era el acercar la considera-ción de los mix basados en renovables alos procedimientos y herramientas de cál-culo convencionales en el sector eléctrico,a fin de abrir el camino que permita ir avan-zando en su desarrollo.

El análisis con restricciones de red estáinevitablemente ligado a una cierta red eléc-trica, con su topología y constitución. La redeléctrica que nosotros hemos implementa-do es una red con unos 500 nudos y unas900 líneas representando la red de transporte(400 kV y 220 kV) peninsular. Esta red, que esla única de que hemos podido disponer a lolargo del desarrollo del proyecto, es represen-tativa de las condiciones de la red de trans-porte peninsular hace unos 20 años, cuandoel nivel de demanda eléctrica era del orden de170 TW.h/a, considerablemente inferior a los280 TW.h/a proyectados para el año 2050. Esevidente que esta red, o incluso la actual, noconstituyen la solución óptima para gestionarun sistema de generación basado en renova-bles. Su capacidad de transporte deberáadaptarse por un lado a los requerimientos dela demanda, y por otro a las peculiaridades delsistema de generación, pudiendo inclusorequerir algún cambio de topología.

El requerimiento de análisis cronológicoextendido al año y de acoplamiento del pro-blema de expansión de la generación y deoptimización del despacho, hacen que alañadir la red de transporte, aunque seimplemente un flujo de cargas óptimo enCC, el problema de optimización alcanceunas dimensiones que fácilmente superenlas capacidades de cálculo disponibles.Ante esta situación hay dos problemas deri-vados que tienen interés.

Por un lado está la posibilidad de adoptarun modelo de red simplificado, con unnúmero de nudos y líneas muy inferior a loshabitualmente empleados (proponemos delorden de un nudo por provincia), y que repre-sente un esqueleto de la red de transportereal. En estas condiciones, el problema de


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optimización acoplado ya sería más tratable,y su resolución nos podría añadir muchainformación útil sobre las restricciones espa-cio-temporales que puede introducir la redde transporte tanto en la operación de unsistema de generación basado en renova-bles, como en la constitución del parquegenerador y la distribución más apropiada delas tecnologías entre las distintas provincias.Además, un modelo simplificado de red deestas características permite acometer análi-sis de optimización de la propia red de trans-porte, para deducir cómo sería convenienteque la red se adaptara al nuevo parquegenerador con el fin de minimizar los costestotales del sistema eléctrico y de operarlomás satisfactoriamente. Sin embargo, paradesarrollar un análisis de este tipo es preci-so disponer de un modelo reducido de redque sea representativo, y que además estéconsensuado con el sector eléctrico a fin deque los resultados del mismo sean de utili-dad. Hasta donde nuestro conocimientoalcanza este modelo no existe todavía.

Por otro lado está la posibilidad de desarro-llar análisis de flujo de cargas para un despa-cho preasignado y en unos pocos instantesa lo largo del año. En el análisis “convencio-nal” del sistema eléctrico éste es el modode proceder, eligiendo los instantes de análi-sis de tal forma que coincidan con las condi-ciones más críticas para el sistema de trans-porte (puntas y valles de demanda). Lapeculiaridad en el caso de los sistemas degeneración basados en renovables es quelos instantes de carga críticos no están clara-mente definidos a priori, por depender de laevolución temporal de la demanda y de lacapacidad de generación (que a su vezdepende del mix empleado y de su distribu-ción espacial). Idealmente este tipo de análi-

sis deberían desarrollarse a continuación delos anteriores, a fin de disponer ya de undespacho razonable del parque generador yde tener identificados los casos de carga crí-ticos. De hecho, al analizar con un algoritmode optimización los flujos de carga, puedenaparecer restricciones de evacuación del sis-tema de transporte que fuercen a buscarotra solución distinta, pero que pudieranhaberse resuelto de forma más sencilla.

Dada la gran diversidad y cantidad de recursorenovable disponible, y la gran homogeneidadde su distribución espacial por el territoriopeninsular, prácticamente para cualquier redde transporte sería posible encontrar en todomomento un parque generador capaz desatisfacer las limitaciones de transporteimpuestas por la red. La cuestión es cómo decaro resultaría ese parque generador y si noresultaría más económico adaptar el sistemade transporte. Para aclarar estas cuestionescreemos que el análisis de red de mayor inte-rés es el primero anteriormente expuesto,y dados los elevados requerimientos com-putacionales asociados, creemos que debedesarrollarse en un marco lo más consensua-do posible para que sus resultados sean de uti-lidad. En este sentido, el desarrollo y disponibi-lidad de modelos reducidos y consensuadosde la red de transporte (del orden de un nodopor provincia) es de particular importancia.

6.2. Análisis a nodo único

La herramienta empleada para desarrollar elanálisis de red ha sido StarNet/RD, un mode-lo de explotación generación/red desarrolla-do en el IIT. Este modelo, determina lasvariables de funcionamiento que definen laexplotación del sistema para minimizar loscostes variables en el alcance temporal

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definido. El modelo determina el despachoeconómico, asignando los grupos genera-dores apropiados en cada instante de tiem-po e incorporando las restricciones de redmediante un flujo de cargas óptimo en CC.

Para el análisis de red, y a la vista de losresultados obtenidos en los anteriores pun-tos (sólo era preciso emplear las primerascategorías de cada tecnología para configu-rar el mix renovable), hemos reducido elnúmero de categorías a considerar para cadatecnología con el fin de limitar los requeri-mientos computacionales15. En la Tabla-42mostramos las tecnologías consideradasjunto con la información de las mismas rele-vante para el análisis: costes de inversión,costes de O&M, costes de combustible, fac-tor de capacidad máximo (operación enmodo MPPT), máxima potencia peninsular ainstalar (techo de potencia), y LECmin (el aso-ciado a operar en modo MPPT). La estructu-ra de costes considerada es la correspon-diente al año 2050. La disponibilidadtemporal del recurso asociado a cada una deestas tecnologías se ha introducido en elmodelo de forma cronológica a lo largo delas 8.760 h/a. [Ver Tabla 42].

Respecto a la hidroeléctrica regulada, en laTabla-43 mostramos la evolución de la reser-va mínima y aportaciones consideradas encada uno de los meses del año. La reservamáxima considerada han sido 18 TWh, y lapotencia máxima 16,57 GW. [Ver Tabla 43].

Respecto al bombeo hidroeléctrico se hanincluido dos opciones distintas. Por un lado elbombeo-1, representativo del bombeo puroya implementado en la actualidad, con unapotencia máxima de 3,7 GW y una capacidadde acumulación de 1 TWh. Este bombeo-1

no incluye costes de inversión por ya estardesarrollado. Por otro lado un bombeo-2,representando el posible desarrollo futurodel bombeo hidroeléctrico, con una potenciamáxima de 4 GW y una capacidad de alma-cenamiento de 4 TWh. El rendimiento globaldel bombeo se ha considerado del 70%. Lahidráulica fluyente (2,5 GW) y la minihidráuli-ca (2,23 GW) se han supuesto operando pro-porcionalmente al producible hidroeléctricotal y como ya expusimos anteriormente. Laminihidráulica se ha considerado operandocomo grupo base (acoplamiento obligatorio).

La biomasa se ha manejado conceptual-mente como una hidroeléctrica con unrecurso anual finito. Hemos incorporado lahibridación de las centrales termosolarescon biomasa, considerando una disponibili-dad temporal descrita por la serie horariacomplementaria a la de la tecnología termo-solar, y los costes de inversión correspon-dientes al equipamiento adicional parapoder incorporar la biomasa en el ciclo depotencia termosolar.

Aspectos nuevos que introduce este análi-sis respecto a los anteriores son:· Incorporar capacidad de almacenamientode la hidroeléctrica regulada, así como laoptimización de su gestión.

· Incorporar la hibridación termosolar y laoptimización de su gestión.

· Incorporar el bombeo hidroeléctrico, tantoel existente como futuras ampliaciones,con su capacidad de acumulación y deregulación de potencia.

· Optimizar el despacho de cada tecnologíaa lo largo de todo el año en base a sus cos-tes variables y disponibilidad.

· Optimizar la inversión y costes en ciclo devida (para el segundo estudio).


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15 Aún con todo, la ejecución cronológica de este modelo con estas tecnologías, y a nodo único, durante las 8.760 h/aimplica un problema de optimización matemática con unas 270000 ecuaciones, que está en los límites de capacidad decálculo de un ordenador con 500 MB de RAM.

Tabla 42 Datos de las tecnologías consideradas en el análisis de red.

Tecnología Cinv CO&M totales Cfuel CFmax Pmax LECmin

(€/kW) (c€/kWhe) (c€/kWhe) (GW) (c€/kWhe)

Eólica terrestre llano-1 481 0,28 0,40 90,79 1,67

Eólica terrestre accidentado-1 520 0,43 0,40 172,81 1,97

Eólica Marina-1 864 0,69 0,41 33,04 3,18

Eólica Marina-2 864 0,79 0,36 6,97 3,62

Eólica Marina-3 864 0,91 0,31 53,22 4,20

PV_azimutal-1 1.200 2,39 0,24 277,65 8,45

PV_edificación-1 962 3,78 0,15 108,05 11,86

Termoeléctrica-1 1.373 0,40 0,49 818,33 3,29

Geotérmica 1.729 1,50 0,90 3,60 4,12

Olas-1 825 1,64 0,24 12,71 6,05

Olas-2 825 2,05 0,20 11,81 7,58

Hidro_regulada sin inversión 0 0,57 0,21 16,57 0,87

Hidro_regulada con inversión 2.800 0,57 0,21 16,57 13,57

Hidro fluyente sin inversión 0 0,57 0,21 2,50 0,87

Hidro fluyente con inversión 2.800 0,57 0,21 2,50 13,57

Minihidráulica sin inversión 0 1,74 0,35 2,23 2,65

Minihidráulica con inversión 1.800 1,74 0,35 2,23 7,52

Bombeo hidráulico_1 (sin inversión) 0 1,06 0,30 3,70 1,61

Bombeo hidráulico_2 (con inversión) 1.200 1,06 0,30 15,00 5,44

Biomasa residuos 2.503 0,42 0,75 0,85 7,28 4,60

Biomasa_cultivos (SA+SAF) 2.503 0,42 2,59 0,85 1,52 7,40

Biomasa_cultivos (SSA) 2.503 0,42 2,19 0,85 2,12 6,80

Biomasa_cultivos (SH) 2.503 0,42 2,09 0,85 0,58 6,64

Biomasa_cultivos (SAP) 2.503 0,42 2,05 0,85 0,07 6,59

Biomasa_cultivos (R) 2.503 0,42 1,90 0,85 0,44 6,35

Biomasa_CFRRH 2.503 0,42 2,63 0,85 2,88 7,47

Biomasa_CFRRS 2.503 0,42 2,93 0,85 2,25 7,93

Biomasa_MB (425 mm/a) 2.503 0,42 3,02 0,85 0,18 8,06

Biomasa_MB (475 mm/a) 2.503 0,42 2,89 0,85 0,22 7,86

Biomasa_MB (550 mm/a) 2.503 0,42 2,73 0,85 0,43 7,61

Biomasa_MB (700 mm/a) 2.503 0,42 2,50 0,85 0,54 7,27

Biomasa_MB (1.000 mm/a) 2.503 0,42 2,24 0,85 0,46 6,88

Biomasa_MB (1.850 mm/a) 2.503 0,42 1,95 0,85 0,49 6,43

Hibridación termoeléctrica

con biomasa285 0,29 1,10 0,60 2,40

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Por tanto, los resultados aquí presentadosnos muestran una visión mucho más aproxi-mada de cómo podrían configurarse y ope-rarse los mix de generación eléctrica basa-dos en renovables.

Sin embargo, en estos análisis sigue asu-miéndose una operación predeterminadade las centrales termosolares, por lo que lasventajas que podría aportar la correcta ges-tión de su capacidad de almacenamientotérmico (15 h) para mejorar el acoplamientogeneración-demanda, sigue sin estar con-templado, proporcionando por tanto resulta-dos conservadores.

6.2.1. Proceso iterativo con formulaciónconvencional

Para resolver el problema acoplado deexpansión de la generación y optimizacióndel despacho, en una primera instanciaexploramos las opciones de emplear unaherramienta basada en la formulación con-

vencional de los modelos de explotacióngeneración/red. Estos modelos parten deuna inversión ya realizada (mix energéticoya definido) y optimizan la explotación delmismo para minimizar los costes variablesde explotación. En el caso de un sistemabasado en renovables, el mix energético noestá definido, y el coste principal de la elec-tricidad está asociado a la inversión.

Previo a la opción de modificar las herra-mientas de cálculo, tiene interés explotar laposibilidad de usar las herramientas actua-les mediante un procedimiento de cálculomodificado.

Puesto que los modelos de explotacióngeneración/red manejan como único datoeconómico de entrada los costes variablesde las tecnologías consideradas, a fin deintroducir la información de los costes en elciclo de vida ensayamos un procedimientode cálculo en el cual el dato de entrada delos costes variables quedara sustituido por

Tabla 43 Evolución mensual de la reserva mínima admitida en los embalses y las aportaciones parala hidroeléctrica regulada.

Mes Rmin (TWh) Aportaciones hidro_reg (GWh)

Enero 16,00 3.737

Febrero 14,63 3.521

Marzo 13,25 3.701

Abril 11,88 3.127

Mayo 10,50 2.495

Junio 9,13 1.604

Julio 7,75 965

Agosto 6,38 558

Septiembre 5,00 450

Octubre 7,75 996

Noviembre 10,50 1.906

Diciembre 13,25 3.119

el LEC de la tecnología a lo largo de su vidaútil. Sin embargo, el LEC de una tecnología,y especialmente si se trata de una renovablecon la estructura de costes fuertementedesplazada hacia la inversión inicial, depen-de del CF con el que se opere esta tecnolo-gía, que es un resultado del modelo de opti-mización de la explotación y por tanto sedesconoce al plantear la simulación. Portodo ello, es preciso plantear un proceso ite-rativo basado en múltiples ejecuciones con-secutivas del modelo de optimización deldespacho anual. Iniciamos el proceso intro-duciendo en el modelo como datos de cos-tes variables el LEC de cada tecnología ope-rando en modo MPPT, el mínimo LEC de esatecnología al no disipar capacidad de genera-ción por requerimientos de regulación. Laejecución del modelo extendida a las 8.760h/a nos proporciona el despacho óptimo deestas tecnologías si su LEC fuera el supues-to. Procesando los resultados de la simula-ción obtenemos la potencia instalada decada tecnología y su generación anual, por loque podemos determinar su CF real y enconsecuencia una siguiente aproximaciónde su LEC. Introduciendo este nuevo LECen el modelo de optimización del despachocomo los nuevos costes variables repetiría-mos el proceso hasta obtener la convergen-cia de los LEC de todas las tecnologías, ycon ella la configuración del mix (potenciasinstaladas) y la contribución de cada tecno-logía a la cobertura de la demanda (a nivelanual y horario). Sin embargo, dada la fuer-te dependencia del LEC de las tecnologíascon su CF, el proceso genera oscilacionesmuy grandes (especialmente en las tecno-logías que entran pocas horas al año), desfi-gurando completamente la relación entretecnologías a nivel de actuaciones, y portanto distorsionando en exceso la informa-

ción pasada al modelo a través de los LECde la iteración anterior. Así, por ejemplo, si laprimera ejecución del modelo rellena con laprimera tecnología más barata (eólica terre-no llano) la mayoría de horas, y requiere unpequeño complemento de la segunda másbarata (eólica terreno accidentado) para unaspocas horas al año, al final de la simulaciónel CF de esta segunda tecnología será tanbajo que al recalcular su LEC la mandará alúltimo puesto de la tabla, por debajo de tec-nologías mucho más caras, por lo que en lasiguiente iteración esta tecnología no va aentrar. Incluso introduciendo factores derelajación el proceso iterativo no convergepor sí mismo en una solución válida. A fin depoder llegar a alguna solución con sentido espreciso estar interfiriendo manualmente enel proceso iterativo para tomar decisionesdel tipo de fijar la potencia a instalar de cier-tas tecnologías a medida que va avanzandoel proceso de cálculo. En estas condiciones,la solución final obtenida no ofrece ningunagarantía de constituir la mejor solución posi-ble. Para encontrar la solución óptima espreciso incorporar en la programación el pro-blema de optimización apoyándose en herra-mientas más potentes que este plantea-miento iterativo mal condicionado.

De hecho, debemos resaltar que el proble-ma de optimización realmente importanteen el caso de las tecnologías renovables esel de la inversión. Una vez realizada la inver-sión, la información que proporciona unmodelo de optimización de la explotaciónaplicado a estos mix de generación es muypoco relevante. En efecto, la optimizaciónde los costes de explotación de un mixrenovable que nos proporcionaría un mode-lo de despacho económico, debido al pocopeso de los costes de explotación frente a

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386 los de inversión para estas tecnologías,resulta prácticamente irrelevante de cara alLEC del sistema de generación: el LEC totalde un sistema de generación renovable enel que ya se ha realizado la inversión esprácticamente independiente del modo deoperación (es irrelevante con qué tecnologíaregulemos la generación), pues el costetotal y el CF total para cubrir la demanda yaestán fijados.

El conocimiento del óptimo matemático,reteniendo la información completa de cos-tes en ciclo de vida, resulta útil antes deemprender las enormes inversiones que vaa requerir la reconversión del sistema ener-gético, para guiar el proceso de inversión ypoder viabilizar económicamente la recon-versión del sistema de generación. Sinembargo el proceso real de desarrollo de lastecnologías para configurar el mix finalpuede que se acerque más al proceso itera-tivo manual desarrollado en este apartadoque a la optimización matemática. Se empe-zarán instalando aquellas tecnologías conmenores costes en base a su operación enmodo MPPT (las mismas que las elegidaspor el modelo de optimización del despachoen la primera iteración), y como ya estaránhechas esas inversiones (eólica, hidroeléctri-ca), se operarán en la medida de lo posiblecon su máximo CF. Otras tecnologías iránentrando en el sistema guiadas por otrosmotivos distintos a la optimización global(política primas a la generación, desarrolloen otros países,…). A medida que la contri-bución renovable vaya creciendo, algunastecnologías tendrán que pasar a operar enmodo regulación, pero desde el punto devista del coste en ciclo de vida de ese par-que generador ya implementado resultaráirrelevante con cual de ellas se realice la

regulación (independientemente de si redu-cimos el CF de la eólica o la fotovoltaicapara disipar el exceso de capacidad degeneración, el CF total del parque renovableseguirá siendo el mismo). Las grandes osci-laciones mostradas por el proceso de itera-ción manual son una indicación de la conve-niencia de que el proceso de inversión entecnologías renovables pueda estar guiado,al menos parcialmente, por los resultadosdel modelo de optimización.

Pasamos a continuación a mostrar los resul-tados de este proceso de cálculo. En lasFiguras 407 y 408 mostramos el punto ini-cial del proceso iterativo, esto es, los LEC yCF de las distintas tecnologías consideradasal operar en modo MPPT (sin requerimien-tos regulación). [Ver Figuras 407 y 408].

En las Figuras 409 y 410 mostramos lapotencia instalada y aportación a la cobertu-ra de la demanda anual de cada una de lastecnologías del mix resultante al final delproceso iterativo (le denominaremos mix-31). Se trata de un mix con SM = 3,42 (154GWp de potencia instalada) y un LEC = 3,48c€/kWhe que proporciona SF = 100%.Como vemos se trata de un mix dominadopor la eólica terrestre, tanto en potencia ins-talada como en generación, pero reteniendouna diversidad tecnológica considerable(especialmente en términos de potenciainstalada). El hecho de que la generaciónanual sea superior a los 280 TW.h/a deman-dados es debido a la participación del bom-beo hidroeléctrico en sus dos modalidades(el ya instalado y el de nueva inversión). Tam-bién conviene resaltar el papel de la hibrida-ción termosolar con biomasa, que junto a laparticipación del bombeo y la regulación dela hidroeléctrica, son los elementos que

permiten alcanzar SF = 100% con costesinferiores a los de los mix anteriormenteanalizados. [Ver Figuras 409 y 410].

Es de destacar el papel de la hibridación ter-mosolar con biomasa en la configuracióndel mix resultante, constituyendo la cuartatecnología en potencia instalada, detrás dela eólica terrestre, la termosolar y la hidroe-léctrica regulada: de los 20 GWp de termo-solar instalados, 8,4 GWp incluyen la hibrida-ción con biomasa. Por contra, a nivel degeneración eléctrica, la hibridación termoso-lar ocupa el último lugar, indicando una ope-ración para cubrir puntas relativas a la capa-cidad de generación.

También conviene resaltar que la biomasano forma parte de este mix de generación,confirmando la percepción obtenida en losresultados anteriormente presentados, deque la forma eficiente de emplear la bioma-sa en los mix de generación destinados a lacobertura eléctrica y basados en renovableses mediante la hibridación termosolar. Porotro lado, el consumo de biomasa en las

centrales híbridas es muy bajo (0,12 TW.h/ade generación), por lo que el relativamenteescaso recurso de biomasa en nuestro paíspuede quedar liberado para contribuir a lademanda energética de otros sectores.

Otras tecnologías que tampoco aparecen eneste mix son la eólica marina y las olas. Encuanto a la eólica marina su ausencia serádebida al gran potencial existente de eólicaterrestre con costes inferiores, y en cuanto alas olas la causa será sus bajas actuacionescon la tecnología implementada.

Resulta adecuado comparar estos valorescon los de otros mix parecidos que hemosanalizado anteriormente. En la Tabla-44mostramos esta comparativa. Comovemos, el mix “optimizado” de forma itera-tiva presenta un potencial considerable dereducción de costes frente a los otros mixanalizados, proporcionado además unacobertura total de la demanda (SF = 100%).En concreto, el mix-21 era un mix basadoprincipalmente en eólica (además de lahidroeléctrica). [Ver Tabla 44].

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Tabla 44 Comparativa de las actuaciones del mix resultante del proceso iterativo con el modelo deexplotación generación/red (mix-31) con otros mix parecidos anteriormente presentados. Los LEC nocontemplan la inversión en la hidroeléctrica ya instalada.

SM SF (%) LEC (c€/kWhe)

mix-31 3,42 100,0 3,48

mix-11 3 99,2 5,45

mix-12 4 99,7 7,69

mix-21 5,54 97,7 5,72


388 Figura 407 LEC en modo MPPT (sin regulación) de las tecnologías consideradas en el análisis con elmodelo de explotación generación/red. Estos LEC constituyen el valor empleado como costesvariables en la primera iteración.

Figura 408 CF en modo MPPT (sin regulación) de las tecnologías consideradas en el análisis con elmodelo de explotación generación/red.

Análisis de red

389Figura 409 Potencia instalada de cada una de las tecnologías del mix obtenido al final del procesoiterativo. SM = 3,42, LEC = 3,48 c€/kWhe.

Figura 410 Generación de cada una de las tecnologías del mix obtenido al final del proceso iterativo.SM = 3,42, LEC = 3,48 c€/kWhe.

Para analizar con más detalle la forma en laque se opera este mix-31 según la optimi-zación del despacho realizada por el mode-lo, en la Figura-411 mostramos la compara-ción entre el LEC mínimo que alcanzaríacada tecnología al operar en modo MPPT, yel LEC de cada tecnología en el modo deregulación impuesto por la optimizacióndel despacho. Como podemos observar,las tecnologías usadas para cubrir puntasde demanda relativa a la capacidad degeneración experimentan un gran incre-mento de su LEC. Sin embargo, convienerecordar, que una vez realizada la inversiónen este mix de generación sería práctica-mente indiferente con qué tecnología reali-záramos la regulación, pues el LEC totaldel sistema de generación, dominado porla inversión, ya estaría determinado16. [VerFigura 411].

En la Figura-412 mostramos la misma infor-mación pero en términos del factor decapacidad. Hibridación, geotérmica, bom-beos hidroeléctricos y eólica terrestre enterreno accidentado son las tecnologíasque presentan los mayores requerimientosde regulación en este mix. En la Figura-413volvemos a presentar esta información, entérminos relativos, y tanto para el LECcomo para el CF, lo cual nos proporcionauna comparación directa entre el punto ini-cial y final del proceso de cálculo iterativo,permitiéndonos apreciar los grandes reque-rimientos de regulación de potenciaimpuestos sobre algunas tecnologías. [VerFiguras 412 y 413].

A continuación pasamos a ilustrar un pocomás el modo de operación del mix-31 resul-tante del proceso de optimización del des-pacho anual mediante la presentación de la

evolución horaria anual de algunas de lasvariables relevantes.

En la Figura-414 mostramos la evoluciónhoraria anual de la potencia disponible ydespachada para la tecnología dominanteen este mix, la eólica en terreno llano.Como podemos ver, incluso para esta tec-nología, que excepto las hidroeléctricas esla de mayor ratio CF/CFmax en el modo deoperación impuesto por la optimización deldespacho, los requerimientos de disipaciónde potencia llegan a ser muy elevados. [VerFigura 414].

En la Figura-415 mostramos la operación delas centrales hidroeléctricas. La hidráulicafluyente y la minihidráulica, cuando operanlo hacen moduladas por el producible hidro-eléctrico, mientras que la optimización deldespacho hidrotérmico (en nomenclaturaconvencional) conduce a un mayor uso de lahidroeléctrica regulada a principios de año.[Ver Figura 415].

En la Figura-416 mostramos la evoluciónhoraria anual de la potencia disponible ydespachada para la tecnología eólica enterreno accidentado. Como podemosobservar, esta tecnología entra principal-mente en la segunda mitad del año en laque hay menor contribución de la hidroeléc-trica regulada. [Ver Figura 416].

En la Figura-417 mostramos la evoluciónhoraria anual de la potencia disponible y des-pachada para la tecnología termosolar.Como podemos observar, al igual que la eóli-ca en terreno accidentado, esta tecnologíaentra principalmente en la segunda mitaddel año en la que hay menor contribución dela hidroeléctrica regulada. [Ver Figura 417].


390

16 El bombeo hidroeléctrico tendría en principio una consideración algo distinta por requerir para su operación el consu-mo de electricidad. Sin embargo, teniendo en cuenta que esta electricidad se produce con electricidad “residual” en ins-tantes con exceso de capacidad de generación, no lleva asociados unos costes de O&M elevados.

Análisis de red

391Figura 411 Comparación entre el LEC mínimo que alcanzaría cada tecnología al operar en modo MPPT,y el LEC de cada tecnología en el modo de regulación impuesto por la optimización del despacho.


392 Figura 412 Comparación entre el CF máximo que alcanzaría cada tecnología al operar en modo MPPT,y el CF de cada tecnología en el modo de regulación impuesto por la optimización del despacho.

Figura 413 CF/CFmax (%) y LEC/LECmin de cada tecnología en el modo de regulación impuesto por laoptimización del despacho.

Análisis de red

393Figura 414 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología eólicaen terreno llano en el mix-31.

Figura 415 Evolución horaria anual de la potencia despachada por las centrales hidroeléctricas en elmix-31.


394 Figura 416 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología eólicaen terreno accidentado en el mix-31.

Figura 417 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíatermosolar en el mix-31.

Por último, en las Figuras 418 a 419 mostra-mos la operación anual de las tecnologíasempleadas para cobertura de puntas relati-vas de demanda a capacidad de generación.En la Figura-418 podemos apreciar la opera-ción de la hibridación termosolar. A priorisorprende el bajo uso de esta tecnología enrelación a su potencial (CF = 0,16%), perodebe tenerse en cuenta la baja inversiónincremental requerida para la hibridación.La tecnología geotérmica (Figura-419) tam-bién se usa con un factor de capacidadmuy bajo (CF = 1,5%). El bombeo hidroe-léctrico ya existente (Figura-420) se usacon un CF = 2,3%, pero el de nueva imple-mentación vuelve a usarse con un factor

de capacidad muy bajo (CF = 0,85%). Entodos los casos, a pesar de los bajísimosCF, puede observarse como sí que se haceuso de toda la potencia instalada. Estorefuerza la conclusión anteriormente obte-nida de que para los mix de generaciónbasados en renovables, el problema deregulación es básicamente de potencias, yno de energías, pues a nivel energético yabasta la regulación de la hidroeléctricaembalsada17. [Ver Figuras 418 a 420].

A la vista de estos gráficos resulta evidenteque una adecuada gestión de la demandapodría eliminar la necesidad de incorporarestas tecnologías trabajando con CF tan bajos.

Análisis de red

395

Figura 418 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíatermosolar hibridada con biomasa en el mix-31.

17 Además, debe tenerse en cuenta que en este modelo la termosolar se ha seguido operando de forma predetermina-da, sin hacer uso de su capacidad de acumulación (15 h) para facilitar el acoplamiento generación-demanda. Esta capa-cidad de almacenamiento se añadiría a la de la hidroeléctrica para hacer frente a los desacoplamientos generación-demanda de bajo período.


396 Figura 419 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíageotérmica en el mix-31.

Figura 420 Evolución horaria anual de la potencia despachada para los bombeos hidroeléctricos enel mix-31.

6.2.2. Optimización con costes de inversión

Por último pasamos a presentar los resulta-dos obtenidos con un modelo de explota-ción generación red modificado para incor-porar en el proceso de optimización elefecto de la inversión, y que por tanto nosresuelve el problema acoplado de expan-sión de la generación y optimización deldespacho18. El modelo es una versión modi-ficada del programa StarNet/RD desarrolla-do en el IIT utilizando el lenguaje de progra-mación matemática GAMS.

Con los resultados obtenidos con estemodelo cerramos el estudio de los sistemasde generación basados en un análisis anodo único, matizando los resultados ante-riores y obteniendo información muy rele-vante para la planificación del desarrollo deestos sistemas de generación tal como laestructura óptima de estos mix de genera-ción, el potencial de reducción de costes enel proceso de inversión al apoyarse en laoptimización, y el modo de operar de lasdistintas tecnologías componentes del mix.

Además, en este punto vamos a añadir unestudio paramétrico en función del coste dela energía no suministrada, para profundizarmás en las implicaciones económicas debuscar cubrir totalmente la demanda conestos mix de generación, y del potencial deuna adecuada gestión de la demanda.

6.2.2.1. Efecto de la hibridación termosolar

En primer lugar vamos a analizar el efectode la hibridación con biomasa de las centra-les termosolares sobre la configuración yoperación de los sistemas de generación

eléctrica basados en energías renovables.Presentaremos resultados para el caso deconsiderar un coste alto pero finito de laenergía no suministrada, y para el caso deno dejar nada de energía no suministrada.

Pasamos a continuación a presentar losresultados del análisis de dos mix optimiza-dos para coste en ciclo de vida, el mix-32incluyendo la hibridación termosolar y elmix-33 sin incluir dicha opción tecnológica.

En ambos casos, la minihidráulica se opera-rá como grupo base, y la hidroeléctrica flu-yente no se ha incorporado en la función decostes19.

Hemos asumido un coste de la energía nosuministrada (CENS) de 3.000 c€/kWhe, unvalor muy elevado pero que deja ver el bene-ficio de no pretender cubrir todas las puntasy el coste asociado a intentar hacerlo.

El mix-32 con hibridación termosolar resul-tante del proceso de optimización en ciclode vida, es un mix con SM = 2,20 y unaenergía no suministrada de ENS = 2,42GWh/a, es decir, una SF = 99,999% referidaa la demanda original de energía. El costede la electricidad con este mix viene dadopor LEC = 2,46 c€/kWhe. Este LEC es signi-ficativamente inferior al obtenido en el pro-ceso de optimización iterativo (mix-31conLEC = 3,48 c€/kWhe), pero todavía no esposible realizar una comparación directa portener este mix-32 una SF < 100%. El costemarginal máximo coincide con el valor delCENS impuesto, CMmax = 3.000 c€/kWhe.En la Figura-421 mostramos la configura-ción de este mix, que como vemos estádominado por la eólica terrestre (37,5 GWp),

Análisis de red

397

18 El acoplamiento de los problemas de expansión de la generación y despacho óptimo conduce prácticamente a doblarlos requerimientos computacionales. Ejecutando el problema cronológico durante las 8.760 h/a, a nodo único, y con unacantidad relativamente pequeña de grupos para lo que podría ser un mix renovable (33 en nuestro caso), el problema deoptimización pasa de las 270.000 ecuaciones del caso anterior (sólo despacho óptimo) a unas 500.000 ecuaciones, queya alcanzan los límites de capacidad de ordenadores con 1,5 Gb de RAM, y empieza a tener tiempos de cálculo elevadosincluso en ordenadores con 2,7 GHz.

19 Para el estudio paramétrico dejaremos que el modelo decida si entra o no la minihidráulica, e incorporaremos el efec-to (aunque despreciable) de los costes de la hidráulica fluyente en la función a optimizar.

pero con una potencia total instalada muyinferior a la que obtuvimos en el procesoiterativo (95,8 GWp), seguida por la termoso-lar con 18,1 GWp, todos ellos hibridados conbiomasa. Es de resaltar el importante papelque adquiere en este mix la hibridación delas centrales termosolares, reflejando elbajo coste de inversión asociado a la grandisponibilidad temporal para complementarla capacidad de generación del resto delparque. Al sumar la termosolar y la hibrida-ción con biomasa, es como si dispusiéra-mos de forma continua de la potencia insta-lada en centrales termosolares, por lo quepasarían a comportarse a nivel de regula-ción de potencia como centrales térmicas“convencionales”. En la Figura-422 mostra-mos el reparto por tecnologías de la genera-ción anual del mix-32. Como podemosobservar, para este mix optimizado, el pesode la hibridación a nivel de generación estambién importante, a diferencia de lo quesucedía en el mix-31 resultante del procesoiterativo. Sin embargo, la demanda totalcubierta por la hibridación con biomasa(39,12 TW.h/a) representa un 27,7% deltecho disponible para la biomasa (IIT, 2005).[Ver Figuras 421 y 422].

En la Figura-423 mostramos la comparaciónentre el LECmin (el asociado a operar enmodo MPPT) y el LEC en el modo de regula-ción (impuesto por la optimización del des-pacho para ciclo de vida) para cada una delas tecnologías de mix-32. Como podemosobservar, en comparación con los resulta-dos del mix-31 resultante del proceso itera-tivo, al optimizar correctamente en ciclo devida, obtenemos un uso mucho mejor decada una de las tecnologías empleadas. Sor-prende en esta figura la relación inversaentre LEC y LECmin para el bombeo hidroe-

léctrico de nueva creación, que es debida alextensivo uso que se hace del bombeo-2 eneste mix, alcanzando factores de capacidad,que como vemos en la Figura-424, son muysuperiores a los actualmente empleadospara el bombeo hidroeléctrico, que son losque se asumieron para calcular el LECmin. Enla Figura-425 mostramos agrupados y entérminos relativos a los valores correspon-dientes a operar en modo MPPT los valoresde LEC y CF de las distintas tecnologías.[Ver Figuras 423 a 425].

Para entender mejor la forma de operar deeste mix resultante del proceso de optimiza-ción de la inversión y el despacho, en las Figu-ras 426 a 431 mostramos la evolución horariaanual de algunas magnitudes relevantes.

En la Figura-426 mostramos la evoluciónhoraria del coste marginal de la electricidadpara el mix-32. Como podemos ver, el CMse mantiene en valores bajos a lo largo detodo el año excepto en un corto período aprincipios de año en el que no se puedecubrir la carga y el CM se dispara hasta elcoste de la energía no suministrada. En laFigura-427 mostramos la evolución horariaanual de la capacidad de generación y lapotencia despachada con la eólica terres-tre, pudiendo observar el uso óptimo quese hace del recurso e inversión eólica eneste mix, a diferencia de lo que sucedía enel mix-31 resultante del proceso iterativoque nos conducía a una potencia eólicaterrestre instalada 2,6 veces superior a lade este mix. En la Figura-428 mostramos laevolución horaria anual de la capacidad degeneración y la potencia despachada con latermosolar, pudiendo apreciar también unuso óptimo del recurso y la inversión. [VerFiguras 426 a 428].


398

Análisis de red

399Figura 421 Configuración del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridacióntermosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%),LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 422 Generación del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridacióntermosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%),LEC = 2,46 c€/kWhe.


400 Figura 423 Comparación entre el LECmin (modo MPPT) y el LEC (modo regulación) de cada una de lastecnologías del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 424 Comparación entre el CFmax (modo MPPT) y el CF (modo regulación) de cada una de lastecnologías del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Análisis de red

401Figura 425 Comparación de los ratios LEC/LECmin y CF/CFmax de cada una de las tecnologías del mix-32,optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe.SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 426 Evolución horaria anual del coste marginal de la energía eléctrica para el mix-32,optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe.SM = 2,20, ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.


402 Figura 427 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología eólicaterrestre del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 428 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíatermoeléctrica del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando la hibridación termosolar, conun CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

En la Figura-429 mostramos la evoluciónhoraria anual de la capacidad de generacióny la potencia despachada con la hibridaciónde las centrales termosolares con biomasa.Como vemos, también en este caso se rea-liza un uso muy bueno de la inversión reali-zada, aunque evidentemente su operaciónsirve para regular la capacidad de genera-ción del resto del sistema. A principios deaño hay algo de exceso de capacidad degeneración infrautilizada, pero que puedepermitirse por la baja inversión adicionalasociada a esta tecnología. [Ver Figura 429].

En la Figura-430 mostramos la energía des-pachada con la hidroeléctrica regulable, lahidroeléctrica fluyente y la minihidráulica,mientras que en la Figura-431 mostramos lapotencia despachada por los bombeoshidroeléctricos, el existente y el de nuevainstalación (0,54 GW), pudiendo apreciar elintenso uso que se hace de esta tecnología.[Ver Figuras 430 y 431].

El siguiente paso ha sido explorar el efectode no incorporar la hibridación de la bioma-sa en la configuración y modo de operacióndel mix optimizado para costes en ciclo devida (mix-33). Seguimos asumiendo uncoste de la energía no suministrada (CENS)de 3.000 c€/kWhe.

El mix-33 sin hibridación termosolar resul-tante del proceso de optimización en ciclode vida, es un mix con SM = 2,42 y unaenergía no suministrada de ENS = 4,79GWh/a, es decir, una SF = 99,998% referidaa la demanda original de energía. El costede la electricidad con este mix viene dadopor LEC = 2,78 c€/kWhe. Como vemos,tanto SM como LEC se ven incrementadosal prescindir de la hibridación termosolar, y

el mix pasa a estar dominado por la tecnolo-gía eólica, reduciéndose significativamentela participación termosolar, y aumentando elapoyo necesario en el bombeo hidroeléctri-co. En general se reducen los CF de las tec-nologías implementadas. El coste marginalmáximo coincide con el valor del CENSimpuesto, CMmax = 3.000 c€/kWhe. En laFigura-432 mostramos la configuración ygeneración eléctrica de este mix, que comovemos está mucho más dominado por laeólica terrestre (62,82 GWp), pero con unapotencia total instalada inferior a la queobtuvimos en el proceso iterativo (95,8GWp). En cuanto a la termosolar su potenciainstalada se ve reducida a 6,9 GWp. Comonovedad nos aparece la geotérmica HDRcon 3,6 GW instalados. En las Figuras 433 a441 mostramos diversa información relativaa las actuaciones y operación de este mix-33. En general, podemos observar cómoeste mix hace un peor uso de la potenciainstalada que el mix-32 que incluía la hibri-dación con biomasa de las centrales termo-solares. [Ver Figuras 432 a 441].

Análisis de red

403


404 Figura 429 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la hibridación conbiomasa de las centrales termosolares del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporando lahibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF = 99,999%),LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 430 Evolución horaria anual de la potencia despachada para las tecnologías hidráulicaregulable, hidráulica fluyente y minihidráulica del mix-32, optimizado en ciclo de vida e incorporandola hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a (SF =99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Análisis de red

405Figura 431 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología debombeo hidroeléctrico, actual y de nueva instalación, del mix-32, optimizado en ciclo de vida eincorporando la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,20; ENS = 2,42 GWh/a(SF = 99,999%), LEC = 2,46 c€/kWhe.

Figura 432 Configuración y generación del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar lahibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%),LEC = 2,78 c€/kWhe.


406 Figura 433 Comparación entre el LECmin (modo MPPT) y el LEC (modo regulación) de cada una de lastecnologías del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Figura 434 Comparación entre el CFmax (modo MPPT) y el CF (modo regulación) de cada una de lastecnologías del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Análisis de red

407Figura 435 Comparación de los ratios LEC/LECmin y CF/CFmax de cada una de las tecnologías del mix-33,optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe.SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Figura 436 Evolución horaria anual del coste marginal de la energía eléctrica para el mix-33,optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe.SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.


408 Figura 437 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología eólicaterrestre del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, con unCENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Figura 438 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíatermoeléctrica del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar, conun CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Análisis de red

409Figura 439 Evolución horaria anual de la potencia despachada para las tecnologías hidráulicaregulable, hidráulica fluyente y minihidráulica del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporarla hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a(SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Figura 440 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnología debombeo hidroeléctrico, actual y de nueva instalación, del mix-33, optimizado en ciclo de vida SINincorporar la hibridación termosolar, con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a(SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

¿Qué pasaría si pretendiéramos cubrir todala demanda eléctrica? Pues a nivel de confi-guración de los mix y del LEC alcanzadoprácticamente nada, sin embargo, en algu-nas pocas horas del año se alcanzarían cos-tes marginales de la electricidad muy eleva-dos. En la Figura-442 y 444 mostramos laconfiguración y generación eléctrica de losmix-34 y mix-35, optimizados en ciclo devida para proporcionar una cobertura totalde la demanda (SF = 100%) con y sin partici-pación de la hibridación termosolar respecti-vamente. El mix-34 que incorpora la hibrida-ción tiene SM = 2,20 y LEC = 2,47 c€/kWhe.El mix-35 sin hibridación tiene SM = 2,46 yLEC = 2,84 c€/kWhe. En las Figuras 443 y445 mostramos la evolución horaria anualdel coste marginal de la energía para estosdos mix.

Como podemos observar, tanto en un casocomo en otro, el coste marginal de la elec-tricidad se mantiene en valores relativamen-te bajos a lo largo de todo el año (si bien sig-nificativamente más alto para el mix sinhibridación), a excepción de una hora a prin-cipio de año en la que este coste asciende a9883 c€/kWhe para el mix con hibridación ya 14136 c€/kWhe para el mix sin hibrida-ción. [Ver Figura 442 a 445].

En la Tabla-45 agrupamos los resultados deestos últimos mix analizados para su mejorcomparación. [Ver Tabla 45 187].


410 Figura 441 Evolución horaria anual de la potencia disponible y despachada para la tecnologíageotérmica HDR del mix-33, optimizado en ciclo de vida SIN incorporar la hibridación termosolar,con un CENS = 3.000 c€/kWhe. SM = 2,42, ENS = 4,79 GWh/a (SF = 99,998%), LEC = 2,78 c€/kWhe.

Análisis de red

411

Figura 442 Configuración y generación eléctrica del mix-34, optimizado en ciclo de vida incorporandola hibridación termosolar para alcanzar una cobertura total de la demanda (SF = 100%). SM = 2,20;LEC = 2,47 c€/kWhe.

Tabla 45 Comparativa de los mix optimizados en ciclo de vida.

Hibridación Minihidro SF (%) CMmax (c€/kWhe) SM LEC (c€/kWhe)

mix-31 Sí Base 100,00 234 3,42 3,48

mix-32 Sí Base 99,999 3.000 2,20 2,46

mix-33 No Base 99,998 3.000 2,42 2,78

mix-34 Sí Base 100,00 9.883 2,20 2,47

mix-35 No Base 100,00 9.883 2,46 2,84


412 Figura 443 Evolución horaria anual del coste marginal de la energía eléctrica para el mix-34,optimizado en ciclo de vida incorporando la hibridación termosolar para alcanzar una cobertura totalde la demanda (SF = 100%). SM = 2,20; LEC = 2,47 c€/kWhe.

Figura 444 Configuración y generación eléctrica del mix-35, optimizado en ciclo de vida SINincorporar la hibridación termosolar para alcanzar una cobertura total de la demanda (SF = 100%).SM = 2,46, LEC = 2,84 c€/kWhe.

6.2.2.2. Estudio paramétrico coste energíano suministrada

Por último, vamos a presentar los resultadosde un estudio paramétrico del efecto delcoste de la energía no suministrada (CENS)sobre la configuración y modo de operaciónde los mix de generación optimizados enciclo de vida.

El efecto del CENS nos sirve también decuantificación de las posibilidades y rangode costes admisibles para las actuacionesen el campo de la gestión de la demanda. Enefecto, ante un determinado valor del CENSen un momento en el que no se consiguecubrir la demanda, todas aquellas actuacio-nes de gestión de la demanda que consigancubrir este déficit de capacidad de genera-ción con un coste inferior al CENS seríanprioritarias a la instalación de más potenciaen el parque generador. El hecho de que,

como veremos, los instantes en los que haymás dificultades de cobertura de la deman-da son muy pocos a lo largo del año y pre-sentan valores muy elevados del coste mar-ginal de la electricidad, constituye unaconfirmación más de la gestión de la deman-da como la heramienta más adecuada paracubrir estas puntas de demanda relativa a lacapacidad de generación.

Los mix considerados incorporan la hibrida-ción termosolar como posibilidad tecnológi-ca, y la minihidráulica no está impuestacomo carga base, sino que entrará o nosegún el proceso de optimización.

En las Figuras-446 a 450 mostramos losresultados más representativos de esteestudio paramétrico. En el estudio paramé-trico, hemos variado el valor del CENSdesde 2 c€/kWhe hasta 9883 c€/kWhe.Dado el amplio rango de variación del CENS,

Análisis de red

413Figura 445 Evolución horaria anual del coste marginal de la energía eléctrica para el mix-35,optimizado en ciclo de vida SIN incorpora la hibridación termosolar para alcanzar una coberturatotal de la demanda (SF = 100%). SM = 2,46, LEC = 2,84 c€/kWhe.


414 como variable independiente, en lugar delCENS hemos adoptado para la mayoría delas figuras la SF alcanzada por cada mix.

En las Figuras-451 a 493 mostramos la con-figuración y generación eléctrica de cadauno de los mix optimizados, así como la evo-lución horaria anual de la potencia no sumi-nistrada y el coste marginal de la electricidadresultantes en cada uno de los mix optimiza-dos. [Ver Figura 451 a 493].

Como podemos ver en la Figura-446, la ENScae rápidamente al crecer el valor del CENSpara el que se optimizan los mix de genera-ción. Para CENS = 8 c€/kWhe ya tenemosENS = 1,41 TW.h/a (SF = 99,50%). Sepuede seguir aumentando la SF a costa demodificar el mix energético (no necesaria-mente aumentar el SM) con un incrementorelativamente pequeño del LEC, pero tam-bién se puede dejar a la gestión de lademanda el copar con la redistribución tem-poral de esa pequeña cantidad de la energíapara que coincida con épocas en las que hayexceso de capacidad de generación. [VerFigura 446].

En la Figura-447 mostramos la evolución dela generación eléctrica del mix óptimo com-parada con la demanda peninsular. Comopodemos ver, para SF < 92 (CENS < 5c€/kWhe) la generación del mix es inferior ala demanda peninsular, mientras que paraCENS > 5 c€/kWhe es superior. El hecho deque sea superior está debido al uso del bom-beo hidroeléctrico, por lo que el mix debegenerar una electricidad adicional para bom-bear el agua en las horas de valle relativo.Para elevados valores de SF, vuelve a decre-cer la generación de electricidad debido aque el bombeo hidroeléctrico va cobrando

menos importancia en el mix de generaciónóptimo.[Ver Figuras 446 y 447].

En la Figura-448 vemos cómo a pesar de latendencia creciente más o menos regular delSM y el LEC con la SF, para elevados valoresde SF (que también lo son para el CENS), elSM decrece y el LEC crece más rápidamen-te. Esto es debido a una modificación en laestructura del mix de generación óptimo,que al solicitarle mayor seguridad de sumi-nistro (mayor CENS) sustituye tecnologíaeólica por termosolar hibridada. Esto se verecogido también el la Figura-449 que pre-senta la evolución de la potencia nominal decada una de las tecnologías con la SF (o elCENS) del mix. El bombeo hidroeléctrico denueva creación toma un protagonismo cre-ciente con la SF hasta alcanzar valores muyelevados de SF en cuyo momento pasa a sersustituido por otras tecnologías. En la Figura-450 mostramos los CF con los que se usacada una de las tecnologías en los distintosmix. Sorprende el valor tan elevado del CF delos bombeos hidroeléctricos para valoresbajos de SF (CENS) en relación a los CF conlos que se opera esta tecnología en el mixactual. Pero esto depende de las característi-cas del mix de generación: si existe otra tec-nología con la que resulta más económicoregular, el bombeo hidroeléctrico se empleacon menor CF. Incluso dentro de los mix degeneración con renovables, a medida que vaaumentando SF (CENS), se va incorporandomás potencia termosolar, con lo que la regu-lación mediante su hibridación va desplazan-do progresivamente al bombeo hidroeléctri-co hasta llegar a valores del orden de losactuales para el bombeo-1 (el ya instalado),aunque el bombeo-2 (nueva inversión), debi-do a su mayor coste, permanece utilizadocon CF elevados.[Ver Figuras 448 a 450].

El hecho de que la termosolar no entre en elmix hasta alcanzar CENS > 4 c€/kWhe esdebido a que con el dominio de la eólica paravalores inferiores del CENS, los bajos CF conlos que se usaría la termosolar conducen aLEC superiores. Para CENS = 5 c€/kWhe, latermosolar tiene LEC = 4,17 c€/kWhe y lahibridación LEC = 3,96 c€/kWhe. Por costes,la hibridación podría entrar antes, pero suparticipación queda condicionada a que yahaya entrado la termosolar, pues usa sumismo bloque de potencia. De hecho, el bajoCF con el que se usa la hibridación es un fielreflejo de sus bajos costes de inversión, quepermiten incorporar una gran potencia aun-que sea para usarla pocas horas al año. Sor-prende el hecho de que con 15 GW de bom-beo-2 (nueva inversión) disponibles, elproceso de optimización no llega a instalarmás que un máximo de 2,69 GW (alcanzadocon CENS = 8 c€/kWhe). En este sentido,este resultado muestra que la percepción deque es necesaria una gran potencia de bom-beo hidroeléctrico para cubrir los desacopla-mientos entre capacidad de generación ydemanda no se corresponde con la realidad,siendo suficiente con potencias adicionalespor debajo de 3 GW.

Resulta conveniente advertir sobre la evolu-ción de la participación de la eólica terrestreen los mix óptimos a medida que va crecien-do CENS (SF). Para valores bajos de CENS(que se corresponderían con la situaciónactual del sistema de generación), la eólicaterrestre domina con mucho los mix de gene-ración. De hecho, para valores bajos delCENS, excepto la eólica no entra nada másque la hidroeléctrica ya financiada. Sin embar-go, al ir aumentando el CENS va creciendo laparticipación termosolar y la de la hibridacióncon biomasa a costa de una reducción en la

potencia eólica instalada, buscando mix conmayor seguridad de suministro a pesar deque aumente el LEC. En el caso de seguir laevolución cronológica sin una planificaciónque apunte al mix final que se pretende alcan-zar, el proceso conduciría a instalar irreversi-blemente (una vez hecha la inversión ya nohay marcha atrás) una potencia eólica mayorde la requerida en las condiciones finales ópti-mas. En este sentido también hay que resal-tar que el proceso de optimización conduce auna potencia eólica instalada muy inferior a laobtenida con el proceso iterativo de cálculoanteriormente empleado, lo cual es otra indi-cación en el sentido de lo arriba comentado.

También resulta adecuada una puntualizaciónsobre la relativamente baja diversidad tecno-lógica y territorial de estos mix optimizados.De cara a disponer de suficientes grados delibertad para controlar hipotéticas congestio-nes del sistema de transporte, resulta reco-mendable disponer de una distribución espa-cial de la capacidad generadora biendistribuida por el teritorio peninsular. Así,puede ser recomendable disponer de canti-dades importantes de potencia cerca de losgrandes centros de consumo, aunque elloconduzca a emplear tecnologías (como lafotovoltaica) o categorías de tecnologías depeores actuaciones que las seleccionadas enel proceso de optimización. Esto, junto alhecho de que la optimización está realizadapara la disponibilidad de recursos energéti-cos de un año (en nuestro caso el 2003) ycon unos supuestos sobre la evolución decostes y tecnología para el año 2050, hacenque el concepto de “óptimo” deba entender-se de forma relativa, y más bien como unacuantificación de los valores mínimos de SMy LEC que se podrían alcanzar con un mix degeneración peninsular basado en renovables.

Análisis de red

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416 Figura 446 Evolución de la energía no suministrada (ENS) y de la SF en función del coste de laenergía no suministrada (CENS). Sólo se presentan valores para CENS < 15 c€/kWhe a fin de poderapreciar mejor la dependencia funcional. Para CENS > 15 c€/kWhe prácticamente ya se haalcanzado un valor asintótico. Se trata de resultados para mix de generación optimizados en ciclode vida para cada valor de CENS.

Figura 447 Evolución de la generación eléctrica (comparada con la demanda) en función de lafracción solar (SF). Se trata de resultados para mix de generación optimizados en ciclo de vida paracada valor de CENS.

Análisis de red

417Figura 448 Evolución del múltiplo solar (SM) y el LEC total en función de la fracción solar (SF). Setrata de resultados para mix de generación optimizados en ciclo de vida para cada valor de CENS.

Figura 449 Evolución de la potencia nominal instalada para diversas tecnologías en función de lafracción solar (SF). Se trata de resultados para mix de generación optimizados en ciclo de vida paracada valor de CENS.


418 Figura 450 Evolución del factor de capacidad con el que se operan las distintas tecnologías condespacho optimizado en función de la fracción solar (SF). Se trata de resultados para mix degeneración optimizados en ciclo de vida para cada valor de CENS.

Figura 451 Configuración y generación eléctrica del mix-37 optimizado para CENS = 2 c€/kWhe.SM = 1,38; SF = 63,40%; LEC = 1,69 c€/kWhe.

Análisis de red

419Figura 452 Evolución horaria anual de la potencia no suministrada para el mix-37 optimizado paraCENS = 2 c€/kWhe. SM = 1,38; SF = 63,40%; LEC = 1,69 c€/kWhe.

Figura 453 Evolución horaria anual del coste marginal de la electricidad para el mix-37 optimizadopara CENS = 2 c€/kWhe. SM = 1,38; SF = 63,40%; LEC = 1,69 c€/kWhe.


420 Figura 454 Configuración y generación eléctrica del mix-38 optimizado para CENS = 3 c€/kWhe.SM = 1,74; SF = 79,11%; LEC = 1,96 c€/kWhe.

Figura 455 Evolución horaria anual de la potencia no suministrada para el mix-38 optimizado paraCENS = 3 c€/kWhe. SM = 1,74; SF = 79,11%; LEC = 1,96 c€/kWhe.

Análisis de red

421Figura 456 Evolución horaria anual del coste marginal de la electricidad para el mix-38 optimizadopara CENS = 3 c€/kWhe. SM = 1,74; SF = 79,11%; LEC = 1,96 c€/kWhe.



422 Figura 458 Evolución horaria anual de la potencia no suministrada para el mix-39 optimizado paraCENS = 4 c€/kWhe. SM = 1,91; SF = 85,17%; LEC = 2,13 c€/kWhe.


Análisis de red



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424 Figura 462 Evolución horaria anual del coste marginal de la electricidad para el mix-40 optimizadopara CENS = 5 c€/kWhe. SM = 2,09; SF = 91,97%; LEC = 2,24 c€/kWhe.


Análisis de red




426 Figura 466 Configuración y generación eléctrica del mix-42 optimizado para CENS = 8 c€/kWhe.SM = 2,36; SF = 99,50%; LEC = 2,32 c€/kWhe.


Análisis de red






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Análisis de red



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Análisis de red




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Análisis de red




434 Figura 482 Evolución horaria anual de la potencia no suministrada para el mix-47 optimizado paraCENS = 50 c€/kWhe. SM = 2,36; SF = 99,97%; LEC = 2,36 c€/kWhe.


Análisis de red

435Figura 484 Configuración y generación eléctrica del mix-48 optimizado para CENS = 100 c€/kWhe.SM = 2,32; SF = 99,98%; LEC = 2,37 c€/kWhe.


Análisis de red




438 Figura 490 Configuración y generación eléctrica del mix-50 optimizado para CENS = 1.000 c€/kWhe.SM = 2,26; SF = 99,996%; LEC = 2,44 c€/kWhe.

Figura 491 Evolución horaria anual de la potencia no suministrada para el mix-50 optimizado paraCENS = 1.000 c€/kWhe. SM = 2,26; SF = 99,996%; LEC = 2,44 c€/kWhe.

Análisis de red

439Figura 492 Evolución horaria anual del coste marginal de la electricidad para el mix-50 optimizadopara CENS = 1.000 c€/kWhe. SM = 2.26; SF = 99,996%; LEC = 2.44 c€/kWhe.

Figura 493 Configuración y generación eléctrica del mix-51 optimizado para SF = 100%. SM = 2,20;CMmax = 9883 c€/kWhe; LEC = 2,48 c€/kWhe.

6. análisis de red -...

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