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ESTUDIO DE LA RENTABILIDAD DE INTRODUCIR BATERIAS Y
ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA EN EL MODELO DE
NEGOCIO DE LOS GESTORES DE CARGA: ESTUDIO DEL CASO
ESPAÑOL
Autor: Serrano Ojeda, Pilar
Directores: Gómez San Román, Tomás y Chaves Ávila, José Pablo
Entidad Colaboradora: ICAI – Universidad Pontificia Comillas.
RESUMEN DEL PROYECTO
Palabras clave: Vehículo eléctrico, gestor de carga, batería, punto de carga, energía
fotovoltaica, tarifas eléctricas
1. Introducción Después de casi un siglo en el que el motor de combustión interna ha dominado el
sector del transporte, en los últimos años la industria del vehículo eléctrico ha
experimentado un rápido crecimiento. Las ventas de vehículos eléctricos en todo el
mundo han experimentado un crecimiento exponencial (Pontes, José. 2017). Sin
embargo, la penetración del mercado es distinta según el país. El país con mayor
cantidad de vehículos eléctricos es China, seguido por Estados Unidos. Europa está
en una buena posición con respecto a las ventas de EV, con Noruega en la primera
posición. En cuanto a España, su cuota de mercado apenas representa un 0,33%
(Fernández, 2017).
A lo largo de esta evolución de la penetración del vehículo eléctrico, se han
desarrollado modelos de negocio para cubrir las necesidades de los usuarios. Entre
los diferentes servicios que los EV proporcionan, se encuentran servicios de
equilibrio y servicios auxiliares. Nuevos agentes, como los gestores de carga o los
sistemas de control avanzado, gestionarían la programación de la carga de los
vehículos eléctricos teniendo en cuenta la información relativa a las necesidades de
movilidad de los usuarios y su horario de conexión a la red.
El modelo de negocio para el desarrollo de la infraestructura de recarga pública
desarrollado por empresas del mercado consiste en la instalación de puntos de recarga
en ubicaciones estratégicas a lo largo de la red. Pero esto no es tan sencillo como
puede parecer. Con el fin de proporcionar a los clientes el servicio adecuado, es
necesario hacer una estimación de la potencia que se consumirá con el fin de
dimensionar los puntos de carga. Esto requiere un pronóstico de la demanda y la
potencia que será necesaria. Debido a estas incertidumbres, es difícil tener una
previsión exacta.
El pronóstico de la planificación de carga es uno de los factores que afecta al
dimensionamiento de los gestores de carga ya que es necesario determinar la potencia
contratada con la compañía de distribución. Además, los costes energéticos
dependerán de los precios de la energía y las tarifas aplicadas.
Parte del proyecto está dedicada a explorar las prácticas actuales y las mejoras
potenciales de los modelos de negocio para la inserción de vehículos eléctricos en el
contexto español.
2. Objetivos del proyecto Para lograr el objetivo del proyecto, que consiste en analizar la rentabilidad de la
introducción de nuevos enfoques en el modelo de negocio del gestor de carga, se
siguen los siguientes pasos:
a. Revisión de la literatura: Orientada a dos objetivos principales:
- Revisión de literatura para recopilar información sobre la situación actual a nivel
mundial y en España sobre temas tecnológicos relacionados con los aspectos
relacionados con el proyecto.
- Cuáles son las posibles características con efecto sobre la rentabilidad de una
estación de carga operada por un gestor carga.
b. Recolección de datos: Información de los diferentes aspectos técnicos
involucrados en el desarrollo del modelo. Los diferentes enfoques son:
- Datos de movilidad: Consumo de EVs, requerimientos, tiempo de consumo,
frecuencia de consumo... etc.
- Costes de energía: precios de la energía (€ / kWh) y costes de capacidad (€ / kW
/ año).
- Tecnologías:
i. Tecnologías actuales y futuras de las baterías y costes asociados.
ii. Datos de tecnología solar fotovoltaica
c. Modelado: Modelo de optimización para calcular la rentabilidad económica de
incorporar una serie de tecnologías en una estación de carga. Este modelo sigue una
función objetiva específica para optimizarlo como el enfoque final.
d. Casos de estudio: Una vez desarrollado el modelo de optimización, se analizan
diferentes casos de estudio. Estos casos se centran en diferentes alternativas de
diseño y configuración de las estaciones de carga.
i. Caso Base: Estación de carga básica típica
ii. Estudio de caso 1: Estación de carga con batería
iii. Estudio de caso 2: Estación de carga con batería y venta de energía a la red
iv. Estudio de caso 3: Estación de carga con batería y producción de energía solar
fotovoltaica
v. Estudio de caso 4: Estación de carga con batería y producción de energía solar
fotovoltaica considerando la futura reducción de costes de estos
componentes.
e. Resultados y análisis de sensibilidad: Se analiza la rentabilidad de las soluciones
propuestas para el gestor de carga. Se realizan análisis de sensibilidad de los
principales supuestos y parámetros.
f. Conclusiones y recomendaciones: Conclusiones generales y futuras
recomendaciones basadas en los resultados obtenidos a lo largo de los casos de
estudio.
3. Metodología La metodología del proyecto se compone de dos partes principales, la primera se
centra en el ámbito de investigación y la segunda y punto clave del proyecto, centrada
en un análisis numérico desarrollado a partir de un modelo de optimización.
La primera parte del trabajo de investigación consiste en la investigación de varios
aspectos de la industria de la movilidad eléctrica: conocimiento de la dinámica y los
procedimientos del gestor de carga en España, y un concepto básico de la tecnología
relacionada. La segunda parte del trabajo de investigación consiste en analizar
diferentes alternativas de diseño de la estación de carga y los beneficios asociados
para el gestor de carga. Esta parte también incluye la búsqueda de datos numéricos
sobre factores específicos e inversiones que podrían tener lugar en el modelo de
negocio, datos que se utilizarían para la implementación del modelo de optimización
posterior. Esta información se obtiene de varias fuentes: artículos del sector, informes
de empresas específicas de la industria de la movilidad eléctrica e informes de
instituciones del gobierno publicados en el Boletín Oficial del Estado.
La segunda parte del proyecto consiste en la implementación de un modelo de
optimización que representa el modelo de una estación de carga. Para el desarrollo
del modelo, se emplea el Sistema de Modelado Algebraico General (GAMS). Este
sistema permite alcanzar una solución óptima basada en una función objetivo y
teniendo en cuenta varias restricciones. La función objetivo representa el beneficio
potencial que se obtendría en la estación de carga. Aunque se ha desarrollado un
primer modelo básico, posteriormente se analizan varios estudios de casos. Para cada
uno de ellos, el modelo se modifica dependiendo de las restricciones, variables y
parámetros relacionados. La implementación de esta metodología ha permitido
comparar el desempeño de cada una de las alternativas para la estación de la carga y
el impacto de las distintas opciones de tarifas para la compra y en algunos casos,
venta de energía a la red.
4. Resultados Diferentes casos de estudio se han analizado, representando distintas configuraciones
y diseños de la estación de carga. Asimismo, dentro de cada uno de estos casos, se
han establecido como principales sensibilidades las distintas opciones de precios de
energía obtenida de la red: Tarifa 2.1 (Vehículo Eléctrico), Tarifa 3.1 (Media tensión)
o tarifa de autoconsumo.
De acuerdo con los respectivos casos de estudio, se obtienen distintos resultados. Los
diferentes casos que se analizan son los siguientes, con sus respectivas conclusiones
principales:
a. Caso base:
Este es el caso con el menor beneficio
Los resultados obtenidos son más favorables en el caso de emplear la tarifa
2.1
b. Caso de estudio 1: Se considera la instalación de una batería en la estación de
carga. Se evalúa el potencial para balancear el consumo de energía y la potencia
contratada con la consecuente reducción de costes.
La introducción de batería supone un aumento en la rentabilidad de la estación
de carga para el gestor de carga.
Se optimiza la distribución de tarifas de acceso entre períodos, lo que supone
una importante reducción de costes.
Mayor instalación de cargadores eléctricos y un consecuente mayor beneficio.
Mayores beneficios en el caso de introducir la batería en la estación de carga.
Mayor capacidad de la batería en el caso de tarifa de Vehículo Eléctrico (tarifa
2.1) debido al perfil de precios de la energía.
Mayor costes totales y beneficios con tarifa de Vehículo Eléctrico
c. Caso de estudio 2: Además de considerar la instalación de baterías en la estación
de carga, surge la opción de vender la energía almacenada en la batería a la red.
Con tarifas 3.1 y 2.1 no se obtiene ninguna diferencia en comparación con el
caso de no vender energía, ya que el precio al que se vende la energía (precios
de mercado) son menores que aquellos a los que se obtiene.
La consideración de comprar energía a los precios de mercado hace que la
venta de energía sea mucho más rentable que con las otras dos tarifas, ya que
los precios de compra y venta de energía son los mismos, lo que hace que
haya una posibilidad de obtener beneficios.
El perfil de energía descargada a la red (V2G) no sigue una tendencia
continua. Los momentos en que la estación de carga vende energía a la red
corresponden al punto en el que el precio de la energía es mayor.
La cantidad total de energía vendida a la red es mayor en el caso de los precios
de mercado, seguidos por la tarifa 2.1. Esto es debido a que, como se ha
mencionado anteriormente, el hecho de comprar y vender energía al mismo
precio aumenta la posibilidad de obtener beneficios.
Costes totales más altos y mayor beneficio final al usar la tarifa 2.1.
d. Caso de estudio 3: Estación de carga con energía fotovoltaica. Resultados con
respecto al Estudio de Caso 1:
Se reduce la potencia contratada, ya que la batería permite obtener una
distribución más adecuada entre periodos tarifarios.
Disminución de costes totales
Aumento de los beneficios
La energía obtenida de los paneles solares apenas se utiliza en la carga directa
de vehículos eléctricos.
La energía de los paneles fotovoltaicos está optimizada a su máximo nivel,
principalmente orientado al almacenamiento en la batería.
La capacidad fotovoltaica se instala a su nivel máximo independientemente
del tipo de tarifa utilizada, confirmando su alto potencial
Con la tarifa 2.1 y la tarifa de autoconsumo, la situación óptima es utilizar la
cantidad máxima de cargadores (10 unidades), mientras que en el caso de la
tarifa 3.1, la cantidad óptima es de siete unidades.
e. Caso de estudio 4: Estación de carga con energía fotovoltaica: considerando
futuras reducciones en los costes de energía solar y de batería:
Misma capacidad fotovoltaica (límite máximo)
Mayor capacidad de la batería
Se reduce la potencia contratada cuando se reducen los costes. Distribución
similar entre periodos. Debido a la reducción de costes de instalación se
destinan más ingresos a costes de potencia y energía.
Mayor coste de energía y acceso
Menores costes totales
Mayores beneficios
Distribución de energía suministrada similar entre los diferentes periodos
La Tabla 1 muestra la evolución de la rentabilidad de los diversos casos de estudio
analizados. Al observar la variación al utilizar la Tarifa de Media Tensión (3.1) o
la Tarifa de Vehículo Eléctrico (2.1), se observa cómo, a excepción del caso de
venta de energía a la red, cada característica añadida en la instalación de la
estación de carga aumenta su rentabilidad. También es importante estar al tanto
de los beneficios que proporcionan los precios de mercado o las tarifas de
autoconsumo en comparación con el caso de la tarifa de Media Tensión (3.1).
Tabla 1. Comparación de los beneficios de los distintos casos de estudio
CASO DE ESTUDIO BENEFICIO
Tarifa 3.1 Tarifa 2.1 Precios mercado Autoconsumo
Caso base No batería
-1.787 € 11.656 € - -
Caso de Estudio 1 Estación de carga con batería
2.257 € 58.224 € - 3.578 € -
Caso de Estudio 2 Venta de energía a la red
2.257 € 58.230 € 23.456 € -
Caso de Estudio 3 Instalación solar fotovoltaica
6.185 € 65.505 € - 13.595 €
Caso de Estudio 4 Instalación solar fotovoltaica
(reducción de costes) 11.241 € - - -
5. Conclusiones El negocio de carga de vehículos eléctricos se enfrenta a un fuerte proceso de
desarrollo y existe una alta dependencia entre los fabricantes de vehículos eléctricos
y los gestores de carga. La colaboración entre ambos es esencial, y también la
elaboración de regulaciones aplicadas a toda la industria. Además, también
encontramos la cuestión de la regulación de la figura del gestor de carga.
Actualmente no existe un modelo sólido y común establecido para todas las
empresas, por lo que la industria es muy sensible a los factores legales y económicos.
Partiendo del caso base, que sería la instalación normal de una estación de carga,
cada una de las características añadidas proporciona una ventaja adicional para el
sistema. El hecho de introducir una batería en el sistema para optimizar la adquisición
y venta de energía distribuyéndola en función del tiempo, permite al sistema
aumentar sus beneficios y proporcionar un proceso de carga posiblemente mucho
más eficiente, tanto para los propietarios de EVs como para para el sistema eléctrico.
Los resultados obtenidos en la venta de energía a la red no añaden un beneficio
sustancial en el sistema de estación de carga, ni bien aumenta los beneficios. Los
resultados al agregar paneles fotovoltaicos muestran que este es un campo interesante
de estudio porque la capacidad solar alcanza su nivel máximo de capacidad y supone
un aumento considerable en el beneficio. La hipótesis de considerar una reducción
de costes en el futuro tanto para baterías como para paneles solares, indica que las
estaciones de carga serán más rentable a medida que la industria se desarrolla.
Dentro de cada uno de los casos de estudio, se han considerado diferentes tarifas de
compra de energía y costes de capacidad para poder analizar los distintos resultados
y el efecto que tienen en la configuración y la rentabilidad del modelo de negocio del
gestor de carga
Con respecto a las tarifas de energía, los resultados obtenidos indican que la tarifa de
Vehículo Eléctrico (2.1) permite tener una ganancia mayor que en el caso de Media
Tensión (3.1) gracias a un mayor uso de la batería. Además, el hecho de tener en
cuenta la tarifa de autogeneración (ya que se está autogenerando energía) tiene sus
respectivas ventajas, incluyendo un beneficio mayor que en el caso de la tarifa 3.1.
Esto se debe a que los precios de la energía y de capacidad son menores. Además, al
considerar los precios de mercado para comprar y vender energía, las ventas de
energía a la red se vuelven rentables. Por lo tanto, un rediseño de las tarifas de
electricidad debe considerarse seriamente para enviar señales económicas de precio
eficiente y hacerlas neutrales para saber si la misma tecnología (como las baterías)
está conectada en casa, lugar público o en cualquier otro lugar.
Como consideración adicional, se ha calculado una tarifa de cobro fija para los
consumidores de cara a obtener una base de ingresos y de esta manera analizar cuál
sería la configuración óptima para una estación de carga. La tarifa €/kWh se ha
elegido de acuerdo a la mayor media equivalente de cada uno de los casos, siendo
esta la correspondiente a la tarifa 2.1. De acuerdo con esto se obtiene que la
configuración más rentable sería aquella en la que se instala una batería y paneles
solares fotovoltaicos, usando tarifas de autoconsumo para la compra de energía.
Hay muchas oportunidades para el negocio del gestor de carga. Estos avances tendrán
un peso creciente en el futuro ya que la tecnología alcanza una base más sólida. Otro
factor importante a tener en cuenta es que para el éxito de la industria de la movilidad
eléctrica será esencial una gran presencia de este mercado entre los usuarios.
Actualmente la cuota de mercado en España es todavía demasiado pequeña para
considerar un sistema como el desarrollado en el proyecto. Pero siguiendo las
predicciones, es alentador pensar que en algunos años esta industria seguirá un
crecimiento exponencial y todas estas suposiciones y posibilidades constituirán una
realidad.
6. Referencias
PONTES, JOSE. 2017. "EV Sales". Ev-Sales.Blogspot.Com.Es.
http://ev-sales.blogspot.com.es/.
FERNANDEZ, SERGIO. 2017. "Top 10 De Los Países Que Más Coches Eléctricos Han
Vendido En 2016". Forococheselectricos.
http://forococheselectricos.com/2017/02/top-10-de-los-paises-que-mas-coches-
electricos-han-vendido-en-2016.html.
STUDY OF THE PROFITABILITY OF INTRODUCING
BATTERIES AND SOLAR PHOTOVOLTAIC INSTALLATIONS IN
THE CHARGING NETWORK OPERATOR´S BUSINESS MODEL:
SPANISH CASE STUDY
Author: Serrano Ojeda, Pilar
Supervisors: Gómez San Román, Tomás y Chaves Ávila, José Pablo
Collaborative entity: ICAI – Universidad Pontificia Comillas.
ABSTRACT
Key words: Electric vehicle, charging network operator, battery, charging point,
photovoltaic energy, electricity tariffs
1. Introduction
After nearly a century with the internal combustion engine dominating the
transportation sector, in the recent times the electric vehicle industry has experienced
a rapid growth. The sales of electric vehicles worldwide follow an exponential
tendency (Pontes, Jose. 2017). However, the penetration of the market differs
considerably depending on the country. The country with the higher amount of
electric vehicles is China, followed by the United States. Europe is also at a good
position regarding EV sales, with Norway at the leading position. Regarding Spain,
its market share within the mobility industry represents just a 0.33% (Fernandez,
2017).
Along this evolution, several business models have been developed in order to cover
the necessity demanded by the customer. Among the different services that EVs
could provide, balancing and ancillary services have been put forward; new actors
such as charging network operators or advanced control systems would manage the
charging scheduling of EVs taking into account the information regarding EVs
owners’ mobility needs and their connection schedule to the grid.
The actual business model for the development of public charging infrastructure used
by several companies in the market consists of the placement of charging points in
strategic location along the network. However, this is not as straightforward as it may
seem. In order to provide customers with the adequate service, it is necessary to make
an estimation of the power that will be consumed at different times of the day in order
to dimension the charging points. This requires forecasting the demand and the power
that will be needed. Due to these uncertainties, it is difficult to have an exact forecast.
The forecast of charging scheduling is one of the factors that affects the dimensioning
of the charging installations because it is necessary to determine the contracted power
with the distribution company and pay accordingly. In addition, energy costs would
depend on the energy prices and tariffs applied.
Part of the project is dedicated to explore current practices and potential
improvements for business models for electric vehicles aggregation in the Spanish
context.
2. Project Objectives
In order to achieve the project final purpose, which is to analyze the possible
profitability of introducing new approaches in the charging network operator´s
business model, the following steps are followed:
Previous literature review: Oriented to two main goals:
- Literature review to gather information about the current situation worldwide
and in Spain about technology concerning the project topic.
- Delivering which are the possible features having some effect on the
profitability of a charging station operated by a charging network operator.
Data collection: Collection of information of different technical aspects involved
in the posterior development of the model. The different sectors to focus are:
- Mobility data: Consumption of EVs, energy requirements, hours of
consumption, frequency of consumption…etc.
- Energy costs: energy prices (€/kWh) and capacity charges (€/kW/year).
- Technologies:
Actual and future battery technologies and associated costs.
Photovoltaic technology data
Modeling: Optimization model to calculate the economic profitability of
incorporating a series of technologies into a charging station. This model follows
a specific objective function to optimize it as the final approach.
Case studies: Once the optimization model is developed, different case studies
are analyzed. These cases are focused on different alternatives to design and size
the charging installations. These cases are:
i. Base case: Typical basic charging station
ii. Case study 1: Charging station with battery
iii. Case study 2: Charging station with battery selling energy to the grid
iv. Case study 3: Charging station with battery and photovoltaic energy
production
v. Case study 4: Charging station with battery and photovoltaic energy
production considering future cost reductions for those components.
Results and sensitivity analyses: It is analyzed to what extent the proposed
solution is beneficial for the charging network operator. Sensitivity analysis of the
main assumptions and parameters are carried out.
Conclusions and recommendations: Overall conclusions and future
recommendations based on the results obtained along the case study.
3. Methodology
The methodology of this project is composed of two main parts. The first one is
focused on a research scope, and the second one and key point of the project, centered
on a numeric analysis developed by using the developed optimization model.
The first part of the research scope consists on a deep research of several aspects of
the industry of the electric mobility. This involves having knowledge of the dynamics
and procedures of the charging network operator in Spain, and a basic concept of the
technology involved. The second part of the research consists of analyzing different
design alternatives for the charging installations and the assessment of the associated
profitability for the charging network operator. This part has also involved research
based on several sources providing numeric data about specific factors and
investments taking place in the business, data that would be used for the
implementation of the developed optimization model. This information is obtained
from several sources: articles from the sector, reports of specific companies of the
electric mobility industry, and reports from institutions such as the government and
published in BOE (Boletín Oficial del Estado).
The second part of the project consists of the development of an optimization model
representing different designs of a charging station. For the development of the
model, the General Algebraic Modelling System (GAMS) is used. This choice has
been made in order to work with a program that allows reaching an optimal solution
of an objective function taking into account several restrictions. The objective
function represents the potential profit obtained by the charging station operator.
Even though a first basic model is developed, several case studies have been
analyzed. For each of them, the model has been adapted changing conveniently the
involved restrictions, variables and parameters. The implementation of this
methodology has allowed to compare the performance of each of the alternative
designs for the charging station and the impact of different tariff options for buying
from and, in some cases, selling energy to the electrical grid.
4. Results
Different case studies have been analyzed representing configurations and design
features of the charging station. In addition, within each of the options, sensibilities
according to energy tariffs are considered for the energy bought from the grid: Tariff
2.1 (Electric Vehicle), Tariff 3.1 (Medium Voltage) or Self-generation tariff.
According to the respective case studies, several results are obtained from each of
the considered situations. The different cases that are analyzed are the following, with
their respective main conclusions:
a. Base case: Typical charging station with no battery installed
This is the case with the lower amount of profits
Better results in the case of buying at 2.1 Tariff
b. Case study 1: Charging station with a stationary battery. Potential for balancing
energy consumption and contracted power along the different time periods with
the consequent cost reductions.
The introduction of batteries leads to an increase in the profitability of the
charging station.
The distribution of contracted power among periods is optimized, leading to
a significant cost reduction.
The fact of introducing a battery in the charging station involves a higher
installation of number of electric chargers, and a consequent higher profit.
The overall balance of profits is higher in the case of introducing battery in
the charging station.
Higher battery capacity in the case of Electric Vehicle tariff (2.1 tariff)
because of the energy prices profile.
Higher total amount of costs and profits with Electric Vehicle tariff
c. Case study 2: In addition to considering the installation of batteries in the
charging station, it arises the possibility of selling the energy stored in the battery
back to the grid.
With 3.1 and 2.1 tariff no difference is obtained in comparison with the case
of not selling energy, because the selling price (Day-Ahead prices) are lower
than the ones at which it is bought.
The consideration of buying energy at the Day-Ahead prices makes the
energy sale much more profitable than with the other two tariffs, because
the prices of buying and selling is the same and therefore there is a chance
of getting some revenues.
The profile of energy injected back to the grid (V2G) changes with the time.
The moments when the charging station sells energy to the grid correspond
with periods of high energy prices.
The total amount of energy sold to the grid is higher in the case of Day-
Ahead prices, followed by tariff 2.1. This is because of what was mentioned
before; the fact of being the same the prices of buying and selling gives the
system a chance of obtaining more revenues.
Higher total costs and higher final profit when using 2.1 tariff, because of
the higher usage of the battery and energy prices, and therefore the higher
prices charged to the users.
d. Case study 3: Charging station with battery and photovoltaic energy production.
Results with respect to Case Study 1:
Contracted power is reduced as the installation of batteries allow to obtain
a more adequate distribution among periods
Decrease in total costs due to savings in energy at expensive hours
Increase in profits
The energy obtained from the installed solar panels is barely used in the
direct charge of electric vehicles.
The energy from photovoltaic panels is optimized at its maximum level,
mostly oriented to the storage in the battery.
Photovoltaic capacity is installed at its maximum level independently of the
type of tariff employed, confirming its potential.
With tariff 2.1 and self-generation tariff, the optimal situation is to use the
maximum amount of chargers (10 units), while in the case of tariff 3.1, the
optimal amount if of seven units.
e. Case study 4 - Charging station with battery and photovoltaic energy production:
considering future cost reductions in solar and battery components:
Same photovoltaic capacity (maximum limit)
Higher contracted power when prices are reduced. Similar distribution
among periods. Due to savings on installation costs, expenses can be meant
to higher energy and power costs
Higher energy and access costs
Lower total costs due to the reduce on installation costs
Higher profits
Similar supplied energy distribution among different hours
Table 2. Comparison of profits of all the different case studies
CASE STUDY PROFIT
3.1 Tariff 2.1 Tariff Day-Ahead prices Self- generation
Base case No battery
-1.787 € 11.656 € - -
Case Study 1 Charging station with battery
2.257 € 58.224 € - 3.578 € -
Case Study 2 Charging station selling energy to grid
2.257 € 58.230 € 23.456 € -
Case Study 3 Solar Photovoltaic installation
6.185 € 65.505 € - 13.595 €
Case Study 4 Solar Photovoltaic installation (cost
reduction) 11.241 € - - -
Table 2 shows the profitability of the several case studies. This value is obtained
based on the supposition of charging the EV users with the corresponding energy
prices of the moment of charging plus a 40% of margin. When looking at the
variation of profits when using Medium Voltage tariff (3.1) or Electric Vehicle
tariff (2.1), it is observed how, except of the case of selling energy to the grid,
each added feature considered in the charging station installation increases its
profitability. It is also important to be aware of the benefits that buying at Day-
Ahead tariff or Self-generation tariff provide in comparison with the case of
Medium Voltage tariff (3.1).
5. Conclusions
Electric vehicle charging is facing a strong development involving a close inter-
dependence between electric vehicle manufacturers and charging network operators.
The collaboration between both of them will be essential for the elaboration of
common terms oriented to build solid legislations. Currently there is not a solid and
common understanding of the role of charging network operators. Therefore, the
industry would be very sensible to legal and economic implications of that future
legislations.
Based on the base case, that involves a fast EV charging station, in this project is
demonstrated the each of the added features, batteries and solar energy production,
would provide an additional advantage to the system. The fact of introducing a
battery into the system in order to optimize the acquisition and sale of energy
distributing it along the time, allow the system to increase its profits and provide a
much more beneficial charging process for both the EVs owners as well as for the
whole electricity system. When selling energy back to the grid the battery does not
add a substantial benefit in the EV charging, however it increases the profits of the
installation. The results when adding photovoltaic panels showed that this is a field
interesting to exploit because the solar capacity was installed at its maximum
capacity level and led to a considerably rise in the profits. Also the assumption of
considering a cost reduction in the future for both PV and batteries will be much more
profitable as the industry develops.
Within each of the case studies, different tariffs regarding energy and capacity prices
have been considered in order to analyze the differences and how they could affect
the performance and profitability of the business model of the charging network
operator.
Regarding charging tariffs, the results obtained indicated that the Electric Vehicle
tariff (tariff 2.1) allow to have a higher profit than in the case of Medium Voltage
tariff (tariff 3.1) thanks to a higher usage of the battery. In addition, the fact of taking
into account self-generation tariff when buying energy has advantages, including a
higher profit than in the case of the basic tariff 3.1 due to lower energy costs and
capacity costs. Furthermore, when considering the wholesale energy prices to buy
and sell energy, energy sales become profitable. Therefore, a redesign of electricity
tariffs should be seriously considered to send economic efficient price signals and
make them neutral to whether the same technology (such as batteries) is connected
at home, public place or elsewhere.
As an additional consideration, a fix tariff for EV users has been set in order to obtain
a fix revenue base and assess which one is the more profitable configuration of the
charging station. The €/kWh established is the maximum between all the cases,
meaning the one of Tariff 2.1. With this regard, the optimal configuration is the one
in which a stationary battery and solar photovoltaic energy source are installed,
buying energy a Self-Generation tariff.
There are several opportunities for the business of the charging network operator.
These advances will have an increasing weight in the future as the technology reaches
a higher and more solid basis. Another important fact to take into account is that for
the success of the electric mobility industry it would be essential a major presence of
this market among customers. Currently the market share in Spain is still too small
to consider a system like the one developed in the project. However, following the
predictions, it is encouraging to think that in some years this industry will follow an
exponential grow and all this assumptions and possibilities would be indeed a reality.
6. References
PONTES, JOSE. 2017. "EV Sales". Ev-Sales.Blogspot.Com.Es. http://ev-sales.blogspot.com.es/.
FERNANDEZ, SERGIO. 2017. "Top 10 De Los Países Que Más Coches Eléctricos Han Vendido En 2016". Forococheselectricos. http://forococheselectricos.com/2017/02/top-10-de-los-paises-que-mas-coches-electricos-han-vendido-en-2016.html.