UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Escuela...

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales

Trabajo Fin de Grado

Análisis de viabilidad de penetración de energías renovables enel sistema eléctrico de La Gomera

Autor: Alejandro Ortega Guijarro

Tutor: Javier Rodríguez Martín

Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales

Especialidad: Técnicas Energéticas

Febrero de 2019

Agradecimientos

Quisiera dar las gracias a mi tutor Javier por prestarme su tiempo y guía en larealización de este proyecto.

A Elon Musk, por poner su dinero y su intelecto al servicio de la sociedad y mos-trarnos el camino.

A mis padres.

DedicatoriaA todos aquellos que emplean su vida en la Ciencia y en la Técnica, a cualquiernivel.

I

Do not go where the path may lead; go instead where there is no path and leave a trail.

Ralph Waldo Emerson, 1803-1882

II

Resumen ejecutivo

La reducción de precio unitario de las tecnologías renovables de generación de electricidad ha

permitido extender su implantación a escalas cada vez menores, de forma competitiva. Esto per-

mite su introducción en islas pequeñas, que tradicionalmente han sido abastecidas de electricidad

mediante centrales que empleaban combustible fósil líquido suministrado por mar.

Partiendo de un sistema eléctrico totalmente fósil, se demuestra que el coste promedio de la elec-

tricidad generada se reduce a medida que se introducen tecnologías renovables, hasta entorno

el 50 % de fracción renovable. A partir de ahí, el coste comienza a aumentar exponencialmente,

debido a la creciente cantidad de electricidad renovable que excede la demanda y se pierde. Esta

curva es única para cada emplazamiento, porque depende del recurso solar y eólico disponible.

Figura 1: Relación aproximada entre fracción renovable y coste promedio en La Gomera.

III

El objetivo de este proyecto es aprovechar el recurso climático de la isla de La Gomera para reducir

su consumo de combustible fósil en generación de electricidad, y con él las emisiones contami-

nantes asociadas.

La ejecución del proyecto se ha dividido en el estudio de 3 bloques, incrementando la penetra-

ción renovable paulatinamente. El primero comprende el caso base, el segundo el caso híbrido

de mínimo coste, y el tercero busca alcanzar la máxima penetración renovable económicamente

viable.

Se parte del estudio del caso base. El sistema eléctrico se compone de los 9 generadores actuales

de la única planta térmica de La Gomera, que suman 18,42 MW eléctricos. Se muestran los grupos

diésel y los costes del sistema.

Figura 2: Grupos de generación. Resultado de la simulación

Véase que el OPEX anual es superior al propio CAPEX, mostrando la gran influencia del combus-

tible en el coste de generación de electricidad.

Para el caso híbrido basado en el siguiente esquema eléctrico

Figura 3: Esquema del sistema híbrido

se ha buscado un sistema eléctrico en el intervalo de componentes que muestra la figura.

IV

Figura 4: Caso híbrido. Espacio de búsqueda. Intervalo de sistemas obtenidos.

De entre todos ellos, se han seleccionado algunos de mínimo coste con cantidades muy distintas

de componentes renovables

Figura 5: Sistemas de mínimo coste.

e idénticamente con los de mínima inversión inicial

Figura 6: Sistemas de mínima inversión inicial.

Se ha valorado la elección de un sistema u otro en función de diversos factores. La justificación

está desarrollada en la sección correspondiente.

Para el caso 100 % renovable, se tiene el mismo esquema de sistema eléctrico que en el caso híbri-

V

do. Se ha limitado la penetración renovable a un valor del 95 % por tema de viabilidad económica.

Se han buscado sistemas variando la cantidad de componentes renovables en el intervalo que se

muestra.

Figura 7: Caso 100 % renovable. Espacio de búsqueda. Intervalo de sistemas obtenidos.

y se ha seleccionado un solo sistema, con cantidades intermedias de componentes, que se muestra

en la siguiente figura

Figura 8: Sistema elegido para el caso 100 % renovable. Resultados.

Partiendo de este sistema, se ha procedido a realizar un análisis de sensibilidad, variando la can-

tidad de componentes renovables.

El análisis de sensibilidad muestra 3 aspectos:

Para alcanzar el 100 % de penetración renovable es imprescindible el almacenaje. No se pue-

de alcanzar poniendo almacenaje insuficiente aunque se coloque mucha potencia de gene-

ración renovable.

Para acercarse al 100 % renovable considerando técnica, es más efectivo incrementar alma-

cenamiento, luego viento y luego sol, por este orden. Incrementar sol es muy poco efectivo.

VI

Para acercarse al 100 % renovable considerando coste, es más efectivo incrementar viento,

luego almacenamiento y luego sol, por este orden. Incrementar sol es más efectivo que al-

macenamiento si el incremento se lleva al extremo (irreal).

Se muestran los resultados del análisis de sensibilidad.

Figura 9: Análisis de sensibilidad. Aproximación al sistema 100 % renovable.

VII

Índice general

Agradecimientos I

Resumen ejecutivo III

1. Introducción a las microgrids 7

1.1. Contexto histórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2. Aspectos generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

1.3. Circuito de potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.3.1. Elementos del circuito de potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.4. Circuito de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.5. Otros aspectos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

1.6. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2. Contexto del proyecto 25

2.1. Datos geográficos, socio-económicos y climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.2. Datos energéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3. Preparación del modelo 37

3.1. Software empleado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.2. Carga eléctrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3. Recursos climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.3.1. Recurso solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.3.2. Recurso eólico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.4. Componentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

1

ÍNDICE GENERAL

3.4.1. Generación convencional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.4.2. Generación renovable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.5. Parámetros de proyecto y simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4. Simulación 55

4.1. Caso base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.1.1. Descripción del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.2. Caso híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.2.1. Discusión de la simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.2.2. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

4.3. Caso 100 % renovable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.3.1. Discusión de la simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.3.2. Descripción del sistema elegido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.3.3. Análisis de sensibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5. Conclusiones 81

6. Planificación temporal y presupuesto 85

6.1. Planificación temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

6.2. Presupuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

7. Valoración del impacto social, económico y medioambiental del proyecto 89

A. Detalles sobre aerogeneradores y recurso eólico 91

Bibliografía 92

2

Índice de figuras

1. Relación aproximada entre fracción renovable y coste promedio en La Gomera. . . III

2. Grupos de generación. Resultado de la simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV

3. Esquema del sistema híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV

4. Caso híbrido. Espacio de búsqueda. Intervalo de sistemas obtenidos. . . . . . . . . V

5. Sistemas de mínimo coste. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V

6. Sistemas de mínima inversión inicial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V

7. Caso 100 % renovable. Espacio de búsqueda. Intervalo de sistemas obtenidos. . . . VI

8. Sistema elegido para el caso 100 % renovable. Resultados. . . . . . . . . . . . . . . . VI

9. Análisis de sensibilidad. Aproximación al sistema 100 % renovable. . . . . . . . . . VII

1.1. Circuito de potencia de una microgrid [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1.2. Transformador trifásico [9] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.3. Rectificador trifásico de 6 pulsos [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.4. Inversor trifásico [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.5. Chopper directo [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.6. Cicloconvertidor monofásico [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.7. Circuito de control de una microgrid [3] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.8. Convertidores analógico-digital[11] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

1.9. Convertidor digital-analógico[12] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.1. Islas Canarias [13] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.2. Mapa de La Gomera [14] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3. Temperatura y precipitaciones [15]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.4. Espacios protegidos en La Gomera [16] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3

ÍNDICE DE FIGURAS

2.5. Datos de La Gomera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.6. Suministro al mercado interior de Canarias en 2016 [17], pág 23. . . . . . . . . . . . 29

2.7. Curva de demanda típica de La Gomera [18]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.8. Localización de las centrales eléctricas en La Gomera [19]. . . . . . . . . . . . . . . 31

2.9. Grupos electrógenos de la central de El Palmar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.10. Combustibles destinados a producción de electricidad por islas. . . . . . . . . . . . 32

2.11. Consumo y rendimiento de la central térmica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.12. Coste total del fuel para generación (e/ton), 2013-2016, en La Gomera,[17], pág 79. 33

2.13. Red de distribución de La Gomera,[17], pág 157 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2.14. Coste total de la electricidad generada en 2016 (e/MWh),[17], pág 140 . . . . . . . 34

3.1. Demanda anual de La Gomera por día y hora. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.2. Recurso solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.3. Recurso eólico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3.4. Mapa de velocidad del viento en GWA [25] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.5. Percentiles de velocidad de viento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.6. Percentiles de densidad de potencia eólica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.7. Rosa de los vientos de La Gomera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.8. Velocidad media mensual y anual, original y corregida. Elaboración propia y datos

[26] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.9. Parámetros eólicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.10. Curvas Potencia vs Rendimiento y Consumo vs Potencia . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.11. Datos técnicos del generador diésel y combustible. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.12. Principales fabricantes de módulos fotovoltaicos. Cuota de mercado.[32] . . . . . . 51

3.13. Datos técnicos. Módulo fotovoltaico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.14. Principales fabricantes de turbinas eólicas. Cuota de mercado.[32] . . . . . . . . . . 52

3.15. Datos técnicos. Turbina eólica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

3.16. Principales fabricantes de baterías de ion-Litio. Cuota de mercado.[32] . . . . . . . 53

3.17. Datos técnicos: Batería. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.1. Curva LCOE vs penetración renovable en un sistema aislado [37] . . . . . . . . . . 56

4.2. Esquema del sistema convencional. Caso 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.3. Grupo de generación y resultado de la simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4

ÍNDICE DE FIGURAS

4.4. Costes por concepto durante 20 años . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.5. Flujos de efectivo durante 20 años . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.6. Consumo y Generación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7. Consumo de fuel por día y hora. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.8. Emisiones contaminantes anuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

4.9. Zona de mínimo coste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.10. Esquema del sistema híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.11. Espacio de búsqueda de componentes. Intervalo de casos obtenidos. . . . . . . . . 62

4.12. Sistemas de mínimo coste. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.13. Sistemas de mínima inversión inicial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.14. Operación del generador fósil. Casos 4 y 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

4.15. Curva LCOE vs penetración renovable en un sistema aislado [37] . . . . . . . . . . 66

4.16. Esquema del sistema 100 % renovable. Caso 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.17. Espacio de búsqueda de componentes. Intervalo de casos obtenidos. . . . . . . . . 69

4.18. Combinaciones extremas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.19. Sistemas seleccionados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.20. Coste por concepto durante 20 años . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.21. Coste total por componente durante 20 años . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.22. Datos de generación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.23. Generación mensual por tecnologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.24. Convertidor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.25. Operación del generador y estado de la batería . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

4.26. Variación de los parámetros del generador al aumentar penetración renovable. . . 75

4.27. Reducción del fósil al incrementar la batería . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

4.28. Reducción del fósil al incrementar la potencia eólica . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.29. Reducción del fósil al incrementar la potencia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.1. Datos de casos simulados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

5.2. Curva aproximada de sistemas eléctricos híbridos óptimos para La Gomera . . . . 82

6.1. Cronograma y diagrama de Gannt del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

6.2. Coste total del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5

ÍNDICE DE FIGURAS

A.1. Histograma base a partir de datos horarios reales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

A.2. Obtención de la distribución de Weibull . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

A.3. Relación entre factor k y desviación típica σ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

A.4. Curva de potencia típica de un aerogenerador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

A.5. Potencia media del aerogenerador. Corte de curva de potencia y Weibull . . . . . . 95

6

Capítulo 1

Introducción a las microgrids

1.1. Contexto histórico

El abastecimiento de electricidad mediante tecnologías de generación concentrada existe desde

finales del siglo XIX, que fue el momento en que la electricidad comenzó a llegar a ciertas zonas

de las ciudades más importantes del mundo por entonces, Nueva York y Londres, gracias al tra-

bajo de personajes como Edison, Tesla y Westinghouse. Esta forma de distribuir la electricidad se

ha mantenido hasta nuestros días, porque ha sido la forma más barata y eficiente de hacerlo. El

rendimiento de las centrales térmicas convencionales grandes (nuclear, carbón y gas ciclo com-

binado), en el entorno del 40 %, y su reducido coste de producción, supera al de los generadores

diésel que se pudieran colocar de forma distribuida para abastecer de forma sistemática a cargas

locales. Esto es así aún contabilizando las pérdidas de potencia en las líneas de transporte, que

pueden llegar a ser de un 10-15 % en el peor de los casos.

Durante la década de los 90 del siglo XX, la gran reducción de precio de los aerogeneradores y pa-

neles fotovoltaicos respecto a su coste prohibitivo anterior, generó nuevos métodos de generación

de electricidad, sobre todo en zonas aisladas y pequeñas, como islas y poblaciones en zonas de-

sérticas y montañosas. En estas zonas, empezó a ser más barato producir la electricidad de forma

local que construir líneas para traerla desde otros puntos. Los equipos locales de abastecimien-

7

1.1 Contexto histórico

to se componían al principio de un generador fósil y placas fotovoltaicas o aerogeneradores, en

distintas proporciones según las condiciones climáticas del lugar. Después se comenzaron a colo-

car baterías de plomo ácido para aprovechar más el recurso renovable. El coste de estas baterías

era reducido porque se empleaban masivamente en el sector automovilístico desde principios del

siglo XX. El uso de estas primeras microgrid era residencial y para sistemas de riego.

Desde principios del siglo XXI hasta hoy, dos hechos han extendido las microgrids: la continua

reducción de costes en la energía eólica y fotovoltaica, y los avances en electrónica de potencia y

control electrónico que han permitido entregar a la carga un flujo eléctrico estable aún en condi-

ciones de recurso renovable oscilante.

En el futuro se espera que las baterías químicas y los componentes de trabajo con el hidrógeno

lleguen a ser competitivos en precio, consiguiendo que el generador fósil que acompaña a todas

las microgrids tenga solo que operar residualmente.

Otras formas de generación renovable son la energía hidraúlica y la energía termosolar. Requieren

una escala superior a la microgrid para implementarse a coste competitivo, y no puede genera-

lizarse la disposición de recurso renovable para su implantación. Esto solo sucede con energía

fotovoltaica y eólica, y por eso suele ser lo único que se considera a la hora de estudiar la viabili-

dad de la energía renovable en los sistemas eléctricos.

Cabe hacer mención especial a la tecnología de almacenaje conocida como bombeo o hidráulica

reversible, porque actualmente es lo único que mejora en precio a las baterías químicas. Su incon-

veniente es requerir una geografía apropiada y costes iniciales elevados, ya que las instalaciones

suelen ser grandes. El coste de emplear hidrógeno para almacenamiento de energía a gran escala,

obtenido tras hacer la electrólisis del agua con energías renovables, es muy superior al coste del

bombeo y de las baterías a fecha actual.

En resumen, hoy día se dispone de 3 tecnologías renovables económicamente viables (eólica, solar

fotovoltaica y baterías químicas) y el generador fósil, para abastecer a las cargas de una microgrid.

El objetivo de este trabajo es estudiar distintas opciones de abastecimiento eléctrico de una isla.

Esto va a permitir ver cuán cerca está la tecnología actual de alcanzar mediante generación híbri-

da y distribuida un coste similar al que tiene actualmente la electricidad generada y distribuida

8

CAPÍTULO 1. Introducción a las microgrids

mediante métodos convencionales.

1.2. Aspectos generales

Una microgrid es una instalación ideada para suministrar flujo eléctrico a un conjunto de cargas,

normalmente distribuidas en una zona física de reducido tamaño.

Las microgrids agrupan generación, consumo y control del flujo eléctrico en una zona geográfica

determinada, a diferencia de las redes eléctricas convencionales, que tienen por misión trasladar

potencia eléctrica desde fuentes de generación concentrada a las zonas de consumo, recorriendo

habitualmente largas distancias. La ventaja principal de las microgrids es la reducción de pérdidas

en el transporte y la autonomía de funcionamiento.

La generación puede recaer en fuentes renovables y/o no renovables. Tradicionalmente, la gene-

ración se ha realizado exclusivamente mediante motores diésel, que acoplaban la potencia eléc-

trica alterna de salida del generador a la carga de la microgrid variando el régimen del motor

diésel. Hoy día, gracias a los grandes avances en electrónica de potencia y al reducido coste de

las fuentes generadoras renovables, es posible crear sistemas híbridos acoplando fuentes renova-

bles intermitentes como la fotovoltaica y la eólica junto con las fuentes fósiles. También se suelen

colocar baterías para almacenar el excedente renovable. Hay que evitar situaciones donde el ge-

nerador sea la única fuente que cubra la carga. Por eso, se suele permitir que el generador fósil

cargue la batería en determinados momentos, a la par que ésta cubre la carga, y así evitar que

el generador fósil trabaje a potencias por debajo de la nominal. Backup (respaldo) es el término

inglés para referirse a la tecnología fósil que da cobertura a una red mayoritariamente renovable.

Ejemplos de respaldo son el generador diésel y la microturbina de gas.

La microgrid puede estar conectada a la red principal o no, pero siempre debe poder cumplir su

misión en modo aislado, pudiendo abastecer la carga sólo mediante las fuentes de generación de

la microgrid. Para ello, el generador fósil debe tener una potencia superior a la potencia pico que

demanda la carga.

Las microgrids se pueden clasificar de muchas formas, considerando diferentes variables.

9

1.2 Aspectos generales

− De corriente continua o alterna. La fotovoltaica y las baterías trabajan con flujo eléctrico

en continua, mientras que la eólica, los generadores diésel y microturbinas de gas aportan

corriente alterna, debido al uso de generadores eléctricos rotativos de corriente alterna. Las

microturbinas, además, por su alta velocidad de régimen, aporta corriente alterna a muy

alta frecuencia que hay que adaptar a la frecuencia de la microgrid, que suele ser 50 ó 60 Hz,

igual que la de la red principal. Según [3], las microgrids de CC suelen ser más baratas que

las de CA.

− De red de corriente alterna monofásica o trifásica (suele ser trifásica).

− De control centralizado o descentralizado. Control centralizado se refiere al hecho de que

existe un ordenador central que recibe datos de todos los contadores y sensores colocados

en la microgrid, procesa esos datos, y manda señales a los controladores distribuidos por la

microgrid para actuar convenientemente. En el control descentralizado, en cambio, existen

varios ordenadores que realizan esta función de forma independiente para partes delimita-

das de la microgrid. Puede ser conveniente si la microgrid posee una geometría alargada,

para evitar tener que conectar por cable extremos muy alejados, y para minorar el impacto

de problemas técnicos (rotura de elementos, corte de cables,...), que solo afectarían a una

parte de la microgrid.

− De modo de operación en isla, con conexión a red o permutable. En modo isla significa

sin conexión a la red eléctrica. En modo permutable indica que puede funcionar con o sin

conexión a red. El caso más habitual suele ser el permutable. Además, todas las microgrids

deben poder abastecerse totalmente en modo aislado, si así lo requiere la situación.

− De según el carácter de las cargas (residencial, industrial o militar, que influye en el factor

de potencia de las cargas). Cuando en las cargas hay elementos que consumen potencia

reactiva inductiva, como son todos aquellos motores de corriente alterna, hay que equilibrar

el factor de potencia de la microgrid, esto es, hacer que las fuentes generadoras generen

al menos parte de la que consumen las cargas. Para el equilibrado, puede ser necesario

instalar baterías de condensadores en paralelo con esas cargas. Un factor de potencia (FDP)

adecuado está en torno a 0,9.

10


− De según la extensión geográfica que abarca, que no suele ser mayor de 10 km2

− De según el tipo de telecomunicación empleada para conectar el circuito de control, que

depende del punto anterior y de la seguridad ante intromisión ajena que se pretendra lograr

(inalámbrica o cable).

− De según la potencia total de las fuentes generadoras, que no suele ser superior al MW.

− De según el voltaje máximo empleado, que suele ser pequeño en el caso residencial (<1 kV,

y posiblemente mayor en el caso industrial y militar (hasta 69 kV según [3]). Como no se

requiere transporte de flujo a larga distancia, no se eleva el voltaje específicamente para

ello, y solo es determinado por las características de funcionamiento de las cargas.

El objetivo de una microgrid es cubrir en cada instante t la curva de demanda de potencia proce-

dente del conjunto de cargas conectadas a ella. Se puede expresar como

Pg(t) + PRED(t) = Pd(t)

siendo Pg(t) (W o múltiplo) la potencia generada por las fuentes y los acumuladores de la mi-

crogrid, PRED(t) la potencia absorbida de la red (si es que la microgrid tiene conexión con ella) y

Pd(t) la potencia demandada por el conjunto de cargas. Nótese que la potencia absorbida de la red

no tiene porqué cubrir toda la carga, sino que se puede tomar algo de potencia de red junto con

las renovables porque es más barato en ese momento que emplear el generador fósil, por ejem-

plo. Dependerá de las condiciones impuestas al sistema de control. La potencia generada puede

escribirse como suma de las potencias generadas por fuente generadora conectada a la microgrid.

Pg(t) = PPV(t) + PWIND(t) + PBATdesc(t) + PBACKUP(t) + otras f uentes o acumuladores ...

A la hora de resolver el problema, es necesario conocer la curva de demanda del lugar dónde se

quiere instalar la microgrid, y modelizar las fuentes y acumuladores para que dada una variable

de entrada (Ej: irradiación solar, velocidad del viento, estado de carga de la batería, ...) sea posible

obtener su potencia generada en cada instante.

11

1.3 Circuito de potencia

1.3. Circuito de potencia

Hay dos tipos de circuitos en la microgrid: circuito de potencia y circuito de control. Mientras que

el flujo eléctrico (circuito de potencia) solo puede ser transportado por cables, el control podría

hacerse mediante señales electromagnéticas. No obstante, también suele hacerse por cables por

motivos de seguridad, tanto de calidad de la señal como de intromisión ajena en el sistema.

En el circuito de potencia puede haber 5 tipos de elementos de conexión, que son el transformador

y las cuatro clases de convertidores electrónicos (rectificador, inversor, chopper, cicloconvertidor).

A continuación se verán con más detalle.

Por otro lado, cuando la microgrid posee fuentes generadoras en CC y CA, se emplean dos barras

o buses, uno de CC y otro de CA, para conectar la salida de los generadores y la salida y entrada de

la batería. Existe un inversor(CC->CA) y un rectificador(CA->CC) conectado entre ambos buses

que permiten cambiar la forma de la corriente, para abastecer la carga o cargar la batería (siempre

en CC).

Los elementos de seguridad varían según se trabaje en CA o en CC. Pueden ser interruptores au-

tomáticos, relés o fusibles. En cualquier caso, un sistema bien diseñado poseerá transformadores

cerca de los convertidores, cuando se trabaje en CA, ya que los primeros son aislantes eléctricos

(bobinas independientes en un transformador) y pueden soportar una sobrecarga durante mayor

tiempo que los segundos. Además, el coste de adquisición y protección de los convertidores es

superior al de los trasformadores [3]. Un punto favorable al uso de CA es la facilidad de corte de

la corriente, ya que la onda de corriente pasa en algún momento por un valor nulo, a diferencia

de la CC.

12


Figura 1.1: Circuito de potencia de una microgrid [7]

13


1.3.1. Elementos del circuito de potencia

Se va a hacer una referencia más detallada sobre cada uno de los elementos usados para trabajar

con el flujo eléctrico: transformador, rectificador, inversor, convertidor de voltaje en CC y conver-

tidor de frecuencia en CA. En todos estos elementos, el rendimiento es superior al 95 %.

Transformador, que sólo funciona en CA y permite variar el voltaje entre entrada y salida,

manteniendo la potencia entregada constante. Puede ser elevador o reductor, según sea el

voltaje de salida más grande o más pequeño que el de entrada. El transformador suele ser

trifásico, y consta de un núcleo de hierro dulce de tres columnas en las que se arrollan

los conductores de cobre de las tres fases de entrada (primario) y las tres fases de salida

(secundario).

Figura 1.2: Transformador trifásico [9]

14


Rectificador, que convierte CA en CC. El objetivo es crear una onda de amplitud positiva

mínimamente variable, que se asemeje al máximo a una CC. Se emplean diodos o tiristores

(diodos controlados) como elemento base para crear el circuito. Los rectificadores más usa-

dos son los de 6 y 12 pulsos, siendo el número de pulsos igual al número de diodos/tiristores

empleados. Cuántos más diodos se empleen, más continua será la onda creada, más rizada

estará. Así, el rectificador de 6 pulsos crea un tramo de onda nuevo cada sexto de periodo

de la onda de CA (cada 60 grados eléctricos). Se buscará una onda de CC que cumpla con

los requerimientos de la carga. Para accionar motores de CC, siempre se emplearán rectifi-

cadores de 12 pulsos. La figura muestra un rectificador trifásico no controlado de 6 pulsos y

la onda de salida que genera. La onda de entrada es perfectamente senoidal.

Figura 1.3: Rectificador trifásico de 6 pulsos [10]

15


Inversor, que convierte CC en CA. Se pueden obtener muchos tipos de onda en CA, según

el uso que se quiera dar a la corriente, pero se pueden agrupar en senoidal y no senoidal

(cuadrada, triangular, diente de sierra...). La frecuencia de la onda de salida se puede deter-

minar en el propio inversor, pero el voltaje eficaz es similar al voltaje de entrada en CC. Si se

quieren accionar motores eléctricos de CA, es necesario que la onda sea lo más senoidal po-

sible, para que el funcionamiento del motor sea óptimo. En cambio, si la corriente se quiere

emplear en iluminación o calefacción mediante efecto Joule, la onda puede ser simplemente

cuadrada o triangular de igual frecuencia que la senoidal mencionada anteriormente, y más

sencilla de obtener. Realmente, para iluminar o calentar no habría diferencia entre CC y CA,

ya que se emplearía una toma de CA monofásica similar a un enchufe doméstico. La figura

muestra el circuito de un inversor trifásico y la onda de salida.

Figura 1.4: Inversor trifásico [10]

16


Convertidor de voltaje en CC, que permite modificar el voltaje en CC manteniendo la po-

tencia constante. Si trabaja como elevador, eleva el voltaje y reduce la corriente y viceversa

si trabaja en modo reductor, que es como suele trabajar. Emplea un interruptor que se abre

y cierra a una frecuencia determinada, y esto permite controlar el valor medio de la tensión

de salida en el receptor. Se incluye una imagen del circuito y la salida de un reductor de

tensión, que también se denomina chopper directo.

Figura 1.5: Chopper directo [10]

17


Cicloconvertidor, que modifica voltaje y frecuencia en CA. Se suele emplear como reductor

de frecuencia y voltaje, permitiendo obtener una frecuencia de valor menor o igual a un

tercio de la frecuencia de entrada, cuando trabaja en trifásica. A la salida del generador de

una microturbina es necesaria una reducción de frecuencia, debido al alto régimen de giro

de esta máquina térmica. La figura muestra un cicloconvertidor monofásico. En trifásica se

necesitan tres de estos, uno por fase.

Figura 1.6: Cicloconvertidor monofásico [10]

18


1.4. Circuito de control

Se muestra el circuito de control de una microgrid de control centralizado.

Figura 1.7: Circuito de control de una microgrid [3]

Se aprecian distintos elementos:

MGCC (Microgrid central controller) es el cerebro de la microgrid para redes de control cen-

tralizado. Realiza estos tres procesos varias veces por segundo y por este orden:

• Recibir señales de medida de los contadores (smart meter) situados en las cargas, gene-

radores y baterías.

19

1.4 Circuito de control

• Procesar los datos recibidos.

• Enviar señales a los controladores de generadores, baterías y cargas controlables de la

microgrid para asignar la potencia eléctrica que debe fluir desde los generadores, desde

o hacia las baterías y hacia las cargas controlables. En los controladores de generadores,

baterías y cargas controlables, la señal puede circular en ambos sentidos.

PPC (power plant controller), es el controlador de las fuentes de generación, habiendo al me-

nos uno por cada tecnología de generación.

ESC (energy storage controller), es el controlador de la batería.

LC (load controller), es el controlador de la carga, cuando la carga es controlable.

PCC (point of common coupling), es el nodo de acoplamiento entre microgrids o de microgrids

con la red externa.

Los elementos de control de una microgrid, aunque se describen de forma independiente, están

en su mayoría integrados en los dispositivos del circuito de potencia. El circuito de control es

digital (valores discretos), y debe leer variables analógicas (valores continuos), como la tensión

y la corriente, para después actuar sobre ellas. Para ello se emplean los convertidores analógico-

digital y viceversa, que se muestran a continuación.

20


Figura 1.8: Convertidores analógico-digital[11]

Figura 1.9: Convertidor digital-analógico[12]

21

1.5 Otros aspectos

Algunas observaciones:

Existen grandes diferencias de dificultad en el control de distintas cargas. Por ejemplo, es

mucho más sencillo para el control tratar con una bomba de desaladora o un motor indus-

trial que opera a régimen constante, que una zona residencial donde la carga varía según el

comportamiento humano.

El controlador de la batería (ESC) es un elemento importante en el coste del sistema. Debe

asignar, en todo momento, el valor óptimo de voltaje e intensidad de carga en función del

estado de carga de la batería para maximizar su vida útil.

Una fuente de problemas en la microgrid es la pérdida de la frecuencia de red, debido a la

carencia de grandes rotores de alternadores que posibilitan la estabilidad en frecuencia. Se

puede lograr la llamada inercia sintética gracias a los convertidores electrónicos actuales [3].

1.5. Otros aspectos

Se diferencian 4 modos distintos de operación de una microgrid: económica, técnica, medioam-

biental o combinada. Cada una de ellas pretende maximizar lo que indica su nombre. En la opera-

ción combinada, las variables técnicas y medioambientales se transforman a variables económicas

para calcular un máximo de compromiso entre todos los modos.

En cuanto a costes aproximados de generación en una microgrid con uso mínimo del backup,

se ha tomado como ejemplo la instalación híbrida optimizada (solo 4 horas teóricas al año sin

suministro) de Qena AL-Gadida City en Egipto, estudiada en [5]. Esta instalación optimizada

contendría generación eólica (60 kW) y fotovoltaica (165 kW) y baterías de plomo (2V/329 kAh,

658 kWh). Se obtiene un LCOE aproximado de 88 $/MWh. En [6], el sistema híbrido óptimo para

desalar tendría un LCOE de 300 $/MWh. Comparado con la generación convencional, el precio

medio de la electricidad en el mercado eléctrico español fue de unos 50 e/MWh en 2017 (unos 60

$/MWh).

22


1.6. Objetivos

El objetivo fundamental del proyecto es demostrar que se puede encontrar un sistema eléctrico a

menor coste que el actual 100 % fósil, aprovechando el recurso climático autóctono mediante fuen-

tes de generación renovable. Para ello, se simularán sistemas de diferente penetración renovable y

composición con la herramienta HOMER, y se justificará su conveniencia cada caso. Llevando al

límite la fracción renovable, se estudiará el caso de sistema 100 % renovable. También se mostra-

rán conclusiones generales de los sistemas híbridos renovables, generando la curva aproximada

que relaciona la fracción renovable y el coste promedio del sistema, para la isla de La Gomera. La

curva se pintará a partir de algunos de los casos simulados.

Previo a lo anterior, se describirá la isla de La Gomera de un modo general y se obtendrán las

variables de entrada de la herramienta de simulación.

23

1.6 Objetivos

24

Capítulo 2

Contexto del proyecto

2.1. Datos geográficos, socio-económicos y climáticos

El objetivo del proyecto es estudiar el abastecimiento de energía eléctrica de una isla mediante

distintas tecnologías de generación y almacenamiento.

La isla elegida es La Gomera, que pertenece a las Islas Canarias, una comunidad autónoma de

España. Debido a su tamaño, la red de la isla no se puede considerar una microgrid, pero a los

efectos, cumple con todas sus características.

Figura 2.1: Islas Canarias [13]

El punto central de la isla se encuentra a una latitud 28 ◦7´ norte y longitud 17◦13´ oeste. Tiene

25

2.1 Datos geográficos, socio-económicos y climáticos

Figura 2.2: Mapa de La Gomera [14]

una superficie de 370 km2, con un perímetro de 256 km y una costa de 76 km, punto más alto en

Alto de Garajonay (1487 m) y 23.000 habitantes (2017) empadronados. El PIB de la isla es de 390

Mey la renta per cápita de 17.000e. El ingreso medio por habitante en la Isla es de 20.000ebrutos

declarados.

El 75 % de la población activa trabaja en el sector turístico. Cada año la visitan la isla unas 782 por

cada 100 habitantes, esto es, unas 180.000 personas al año, dato de 2016.

La temperatura media ronda los 21◦C y la variación media mensual de temperatura, de mínimo

a máximo, es de unos 7oC durante todo el año. Los paneles fotovoltaicos y los materiales de los

aerogeneradores van a sufrir menos debido a fatiga térmica.

26

CAPÍTULO 2. Contexto del proyecto

Figura 2.3: Temperatura y precipitaciones [15].

La Gomera tiene el 33 % de su territorio protegido, en torno a 120 km2. Esa superficie tiene prohibi-

do cualquier actividad que la modifique, impidiendo la colocación de equipos de abastecimiento

eléctrico.

Figura 2.4: Espacios protegidos en La Gomera [16]

27

2.2 Datos energéticos

Se muestra una tabla con algunos datos de la isla.

Figura 2.5: Datos de La Gomera

2.2. Datos energéticos

Toda la información sobre datos energéticos, se obtiene del Anuario Energético Canario de 2016

[17].

La demanda anual de energía primaria en Canarias en 2016 fue de unos 4,73 Mtoe (55 TWh), la

demanda final de 3,5 Mtoe (40,7 TWh) y la producción bruta de energía eléctrica fue de 9.21 TWh.

Canarias importó 256.210 toneladas de crudo en 2016, procedente de Angola y Nigeria a partes

iguales.

En 2016 se suministraron a Canarias 1,34 Millones de toneladas de derivados del petróleo para

uso final, siendo el 90 % gasolina y gasoil. Su uso principal es el transporte por carretera. Una

fracción de estos se destina a La Gomera, entre el 0.8 % y el 1 %.

Para calcular la demanda anual de energía primaria de La Gomera, se emplearán datos sobre

productos petrolíferos consumidos por la isla en distintos conceptos, y se hará una estimación

tomando un poder calorífico medio. La figura muestra el suministro total al interior de las islas.

La columna recuadrada son los datos de La Gomera.

28


Figura 2.6: Suministro al mercado interior de Canarias en 2016 [17], pág 23.

Además, se suministraron 432 toneladas de gasóleo a La Gomera en 2016 para navegación marí-

tima, y 6 toneladas de queroseno para navegación aérea. Y en 2016 se produjeron en La Gomera

909 MWh de energía eólica y fotovoltaica conectada a red.

Tenemos por tanto 25.038 + 432 + 6 = 25.476 toneladas de hidrocarburos. Para simplificar, se

considerará cada kilo de hidrocarburo como si fuera de petróleo, y así la energía primaria total se

estima en 25,48 ktoe, que serían 296,1 GWh de energía primaria empleada en La Gomera en 2016.

Si se añade la energía eléctrica renovable producida, se tienen 296,1 + 0,909 = 297 GWh de energía

primaria total.

En cuanto a electricidad, se produjeron 73.634 MWh brutos, 72.725 MWh con diésel y 909 con

29


renovables. De ella, se puso en red 70.750 MWh (tras quitar consumos propios de la central). La

energía que llegó a la zona de consumo fue de 65.631 MWh, tras restar las pérdidas en líneas. Esto

hace 7,49 MWe de potencia eléctrica media demandada por La Gomera en 2016.

La curva de demanda típica es la siguiente, que no cambia significativamente a lo largo del año.

Figura 2.7: Curva de demanda típica de La Gomera [18].

Actualmente toda la electricidad de la isla se genera en una central de generación diésel de 23 MW

eléctricos brutos en el término municipal de San Sebastián de la Gomera [19], que emplea diésel

oil. Hay también un aerogenerador aislado de 180 kW que yace en un alto [20] [21], instalado

en 1996. Ambas plantas son propiedad de Endesa. En total, la producción de energía eléctrica en

2016 en La Gomera fue de 72.725 MWh procedente de El Palmar, y 892 MWh de eólica y 16 MWh

de fotovoltaica conectadas a red. No se consideran autoconsumos.

La central de El Palmar tiene actualmente 23 MWe brutos en servicio [19], aunque el Anuario

Energético de Canarias 2016 dice que se dió de baja el grupo Diésel móvil 2, quedando solo 21,17

MWe de potencia bruta. El término bruto y neto, hace referencia a la diferencia entre producción

eléctrica total y energía eléctrica saliente de la central, descontando consumos propios.

30


Se muestra la localización de las centrales eléctricas de La Gomera y datos sobre los grupos diésel.

Figura 2.8: Localización de las centrales eléctricas en La Gomera [19].

Figura 2.9: Grupos electrógenos de la central de El Palmar.

31


La cantidad de diésel oil que consumió la Gomera en generación de electricidad en 2016 fue de

15.989 toneladas [17]|pág 114], aunque se suministraron 16.100 toneladas a La Gomera [17]|pág

34].

Figura 2.10: Combustibles destinados a producción de electricidad por islas.

Los consumos y rendimientos de la central de El Palmar en periodo 2014-2016 son

Figura 2.11: Consumo y rendimiento de la central térmica.

Véase que la fila con asterisco se refiere al poder calorífico inferior del combustible, y por eso sale

un rendimiento superior.

32


Figura 2.12: Coste total del fuel para generación (e/ton), 2013-2016, en La Gomera,[17], pág 79.

La potencia máxima demandada neta en La Gomera en 2016 fue de 11.7 MW (hay que sumarle

las pérdidas en red para obtener la bruta). El máximo de los últimos 20 años fue en 2008, donde

llegó a 12.6 MW. Suele suceder en diciembre. Para el dato de 2016, hubo un índice de cobertura

de 1.5 veces, existiendo disponible un 50 % más de potencia instalada que la máxima demandada

en ese momento de pico (18 MWe sobre 11,7 MWe).

Las pérdidas anuales en líneas fueron de 5.119 GWh en 2016 en La Gomera, el 7,2 % de la energía

eléctrica total puesta en red.

El 49 % de la energía eléctrica demandada en La Gomera fue para uso doméstico, el porcentaje

mayor las 7 islas. En el periodo 2008-2016, se ha producido un incremento acumulado del 1 % en

el consumo de energía eléctrica en La Gomera.

La Gomera no tiene red de transporte de electricidad, solo red de distribución de 20 kV. Consta

de 140 km de tendido aéreo y 70 de tendido subterráneo. Hay 137 centros de transformación, con

141 transformadores y 39 MVA de potencia aparente.

El anillo principal a 20 kV rodea el centro de la isla, y está conectado directamente a la central

diésel. Posee ramificaciones para alcanzar las zonas de consumo.

El coste total de generación en La Gomera en 2016 fue la media de los valores que muestra la

figura, del orden de 225 e/MWh.

33


Figura 2.13: Red de distribución de La Gomera,[17], pág 157

Figura 2.14: Coste total de la electricidad generada en 2016 (e/MWh),[17], pág 140

34


Se concluye que en La Gomera en 2016, la energía primaria consumida fue de 297 GWh, la produc-

ción bruta de electricidad fue de 73,63 GWh y la demanda neta de electricidad fue de 65,63 GWh,

proviniendo toda la energía eléctrica de productos petrolíferos, excepto 909 MWh de fotovoltaica

y eólica.

35


36

Capítulo 3

Preparación del modelo

3.1. Software empleado

La herramienta HOMER es un software de optimización de sistemas eléctricos. Su objetivo es

abastecer una curva de demanda con los componentes de generación y almacenamiento disponi-

bles, designados por el usuario, tanto de forma discreta (varios sistemas con diferentes valores de

potencia fotovoltaica) como continua (por ejemplo, variar la potencia fotovoltaica en 0,1 MW sin

acotar un rango de potencias, y dejar al software que encuentre el polo económico del sistema).

Para cada conjunto de componentes del sistema de generación, trata de satisfacer cada dato de

demanda, desde el principio al fin de la simulación. Una vez que tiene todos los resultados, el

usuario puede seleccionar cuáles son sus preferencias: ordena todos los resultados por polo eco-

nómico, por el de mínimas emisiones, por el de máxima fracción renovable...

La herramienta muestra los resultados energéticos mediante datos, tablas y gráficas. Se presentan

a continuación los diferentes inputs de HOMER.

37

3.2 Carga eléctrica

3.2. Carga eléctrica

Se obtuvieron datos diezminutales de demanda eléctrica de La Gomera de 2017, de la página

web de Red Eléctrica Española [22]. Como REE no proporcionó los datos diezminutales de los

días de todo el año, se simplificó el proceso tomando el día 15 de cada mes, extrayendo un total

de 12 días distintos, y 6 x 24 = 144 datos por día. Considerando el año de 360 días, se colocaron

144 x 360 = 51.840 datos. Para los 30 días de cada mes se emplearon los datos del día 15 para

simplificar el proceso. En resumen, solo se cuenta con datos diezminutales de 12 días distintos

del año, representando cada uno un mes entero. La demanda es de unos 205,2 MWh/día.

Esta simplificación puede tener cierto impacto en la simulación si se pretenden analizar ciertos

intervalos, por ejemplo, entre días 10 y 14 de cada mes. En todo caso, se ve compensada a lo largo

del mes, y mucho más a lo largo del año.

El efecto sería que en la primera mitad del año, en la que se incrementan las horas de Sol paula-

tinamente, entre los días 1 y 15 de cada mes la demanda real sería mayor que la simulada, por

existir menos horas de Sol; y entre los días 15 y 30, la demanda real sería menor que la simula-

da, porque hay más horas de Sol mientras que los datos simulan la demanda del día 15 de ese

mes, con menos horas de Sol y por tanto con previsiblemente mayor demanda de electricidad. Al

contrario sucedería en la segunda mitad del año.

Esta simplificación de la realidad podría suponer necesitar una mayor capacidad renovable insta-

lada en el caso 100 % renovable, si en un determinado instante del año, la demanda real superara

considerablemente a la simulada y las tecnologías renovables de generación estuvieran funcio-

nando al 100 % de su valor nominal, estando la batería vacía. En ese caso, se obtendría un óptimo

de potencia renovable instalada inferior al necesario. Pero la diferencia sería muy pequeña.

Véase la parte superior del gráfico, en la tarde noche, entre 19h y 23h. En el invierno, aparece

una franja ancha y de color anaranjado más claro, indicando que anochece antes y el consumo de

electricidad de las viviendas se reparte entre un mayor número de horas. En cambio, en el verano,

la franja de mayor intensidad se sitúa más arriba y se incrementa dicha intensidad, indicando que

anochece más tarde y todo el consumo se hace en un intervalo temporal pequeño.

38

CAPÍTULO 3. Preparación del modelo

Figura 3.1: Demanda anual de La Gomera por día y hora.

No se considera relevante el hecho de haber obtenido los datos de demanda eléctrica de La Go-

mera de 2017 y emplear el Anuario Canario Energético de 2016 para obtener toda la información

sobre los generadores en funcionamiento en La Gomera. Los datos de demanda guardan un pa-

trón similar año tras año, y el interés real del proyecto es simular la introducción de energías

renovables al sistema. Carece de importancia no haber considerado la situación de la planta de El

Palmar en el mismo año de la recogida de los datos de demanda, o viceversa. Además, el objetivo

de la simulación es calcular el coste de generación de energía eléctrica (LCOE, Levelized Cost of

Energy en inglés), y para ello se suele considerar un periodo de 20-25 años de simulación con los

datos climáticos de un solo año. En este caso se tomarán 20 años.

3.3. Recursos climáticos

3.3.1. Recurso solar

Se incluyen los datos solares a partir de las coordenadas del punto central de La Gomera, igual

que el factor de claridad (clearness index), que es el cociente entre la radiación que llega a la

superficie terrestre y la que alcanza la capa exterior de la atmósfera. Permite corregir la irradiación

de un lugar teniendo en cuenta el espesor atmosférico y la nubosidad típica. A mayor nubosidad,

menor factor de claridad, y viceversa. Situación muy nubosa sería un FC de 0,25, y completamente

despejado, de 0,75 (valores aproximados, que dependen de la latitud).

Los datos pertenecen a una base de datos de la NASA, obtenidos entre 1983 y 2005.

39

3.3 Recursos climáticos

Se emplean datos de irradiación media diaria (kWh/m2*d) de cada mes, en total 12 datos. Se

puede escalar la irradiación manteniendo el mismo peso específico de irradiación de cada mes.

Concretamente, La Gomera tiene una irradiación media diaria de unos 5,8 kWh/m2*d y un factor

de claridad medio de 0,63.

Figura 3.2: Recurso solar

Para obtener matemáticamente los datos solares de irradiación, hay que recurrir a cálculos geo-

métricos complejos, y está ampliamente tratado en la bibliografía, por ejemplo, en el libro sobre

energía solar fotovoltaica de Antonio Luque [23], capítulo 20, edición de 2003. No es objetivo del

proyecto describir los cálculos solares, sino emplearlos en la práctica, y no se va a incidir más en

ello.

3.3.2. Recurso eólico

Se incluyen los datos eólicos a partir de las coordenadas del punto central de La Gomera. Los

datos pertenecen a una base de datos de la NASA, obtenidos entre 1983 y 1993, no necesariamente

de la zona pero sí extrapolables. La figura muestra los datos de velocidad media mensual del

viento.

Ya se dispone de los datos eólicos porque el software empleado los incorpora, pero se va a actuar

como si no se tuvieran. También se explicarán conceptos referidos al recurso eólico, que tiene más

complejidad que el recurso solar.

40


Figura 3.3: Recurso eólico

El Global Wind Atlas (GWA) [24] es una herramienta gratuita online con una resolución de 1 km2

(asigna un valor a cada km2). Esto es suficiente para el proyecto. Se ha tomado una superficie de

307 km2 sobre La Gomera, y la herramienta genera datos de densidad de potencia (1274 W/m2),

velocidad (10,65 m/s) y dirección. Los datos se han medido a una altura de 100 metros sobre la

superficie del terreno. Se emplean percentiles para informar sobre la distribución de la densidad

de potencia y velocidad. Para la dirección, GWA aporta datos de probabilidad de la dirección de

viento asignados a 12 sectores circulares para generar una rosa de los vientos.

GWA aporta también la densidad de potencia media y la velocidad media del 10 % de las zonas

con mayor recurso eólico de la superficie total seleccionada. Serían 30 km2 en este caso, que serían

30 cuadraditos en GWA, por tanto 30 datos.

Se han generado mediante Excel las gráficas mencionadas con los datos aportados por GWA.

41


Figura 3.4: Mapa de velocidad del viento en GWA [25]

Figura 3.5: Percentiles de velocidad de viento

42


Figura 3.6: Percentiles de densidad de potencia eólica

Figura 3.7: Rosa de los vientos de La Gomera

43


Se aprecia como el viento viene el 70 % de las veces del noreste. De modo que los aerogeneradores

deberán colocarse en la cara norte de la isla, preferiblemente en zonas altas del este.

El dato principal es la velocidad media mensual del viento en m/s, 12 datos en total. Como estos

datos no los calcula GWA (Global Wind Atlas), se ha procedido de otra forma. Para San Sebastián

de La Gomera sí existen estos datos en Internet, en modo gráfico. Pero no representan las zonas

más altas donde hipotéticamente se situarán las máquinas, porque está a pie de costa. De modo

que se ha procedido a tomar esos datos medios mensuales a pie de costa y escalar la distribución

resultante proporcionalmente a la velocidad media anual en zonas altas, que es superior.

Figura 3.8: Velocidad media mensual y anual, original y corregida. Elaboración propia y datos

[26]

Hay que conocer la altura de rotor sobre el suelo y altura absoluta sobre nivel del mar, porque la

velocidad media del viento crece al aumentar éstas. Se elige también el factor de rugosidad del

terreno (k = 0.01, equivalente a matorral bajo) y la ley de variación de velocidad del viento con

altura sobre nivel de suelo (ley logarítmica, por ser más conservadora que la potencial).

44


Los datos probabilísticos avanzados para recurso eólico son:

Factor k de la distribución de Weibull (1.5-2.5), mide la uniformidad del recurso eólico. A

mayor k, mayor uniformidad. Mayor k indica menor desviación típica. Se emplea k=2.

Factor de autocorrelación (0.8-0.95), mide la relación entre la velocidad del viento de una

hora con respecto a la hora anterior. Se emplea 0,85.

Fortaleza de patrón diurno (0-0.4), mide la dependencia de la velocidad del viento con la

hora de día. Se emplea 0,25.

Hora de máxima velocidad en promedio anual (14h-16h). Se emplean las 15 h.

Estos últimos 3 parámetros actúan de factores correctores de las medias mensuales de velocidad

del viento, para asemejarlas a medias horarias. Se incidirá en ello más abajo, cuando se hable

sobre el histograma de datos recogidos en campo, que suele ser de media horarias.

Tabla resumen de parámetros eólicos.

Figura 3.9: Parámetros eólicos

45

3.4 Componentes

3.4. Componentes

En la sección anterior, se trató el recurso solar y eólico de La Gomera. Ahora se tratarán las tecno-

logías que aprovechan esos recursos, además del generador base y el almacenamiento.

Para el abastecimiento de la isla se emplearán 4 tecnologías: generadores diésel, placas fotovoltai-

cas, turbinas eólicas y baterías. No hay posibilidad de emplear energía hidraúlica en La Gomera

por no existir ningún río caudaloso embalsable. Aunque sí existe posibilidad por orografía en la

vertiente noroeste, tampoco se va a considerar bombeo, porque el bombeo no es una tecnología

que pueda implementarse en todos los lugares, ya que depende del medio físico, y uno de los

objetivos de este proyecto es que el concepto de hibridación sea extrapolable a otros lugares. El

mismo razonamiento podría hacerse con la geotermia. Por ello, solo se emplean en el proyec-

to tecnologías renovables de recursos universales como el sol y el viento, cuyo desempeño solo

dependa del medio climático y no del medio físico.

En los sucesivo, la palabra componente sustituirá a la palabra tecnología, hará referencia a cada

una de las tecnologías que empleará el sistema (generador diésel, módulo fotovoltaico, turbinas

eólica, batería, electrolizador,...).

Se mostrarán las especificaciones de cada componente que sirvan como inputs para el modelo

que emplea la herramienta de simulación.

3.4.1. Generación convencional

Para el generador diésel, se pretende encontrar especificaciones de los equipos ya instalados o

aproximaciones. De ellos se conoce la cantidad, el rendimiento medio, el combustible y la potencia

nominal individual.

La planta diésel de La Gomera poseía a fin de 2016, 9 generadores que empleaban diésel oil co-

mo combustible. No ha sido posible encontrar los fabricantes y modelos en la web de Endesa.

Estos generadores son bastante antiguos, de edad igual o superior a 20 años. Se elegirán modelos

actuales, reduciendo algún punto el rendimiento medio.

46


Los principales suministradores de generadores diésel para plantas de potencia son Wärtzillä,

Caterpillar y FG Wilson [27]. Se elegirán generadores de similar potencia a los de mínima potencia

de la planta de El Palmar, de 1400 kW, para obrar de forma conservadora. Los generadores de

menor potencia nominal tienen en general un menor rendimiento, y suelen tener mayor coste

unitario de operación que los más grandes. En La Gomera hay generadores de entre 1,4 MWe y

3,1 MWe.

Información extraída de los 3 fabricantes consultados:

Fabricante Wärtzillä [28].Diseña plantas de generación de combustible derivado del petró-

leo. También fabrica motores de combustión interna, tanto para sus plantas como para na-

vegación marina. Posee un manual excelso sobre cada generador. En concreto, se ha elegido

el modelo Wärtsilä 8L20 de 900 rpm y 1480 kW ([29], sección 3.4) de la serie Wärtsilä 20

(serie de baja potencia), un motor fabricado desde 1992. De 8 cilindros y 4 tiempos, puede

funcionar con fuel ligero o pesado. En el folleto de la serie 20 se dice que estos motores es-

tán diseñados para funcionar con fuel pesado de la peor calidad, de modo que cuando se

emplea fuel ligero de buena calidad, el motor puede aguantar sin mantenimiento hasta un

periodo máximo de 24.000 horas. A la hora de simular, se considerará un periodo de 15.000

horas, para ser conservador.

Fabricante Caterpillar [30]. La hoja de especificaciones de Caterpillar menciona algunos as-

pectos distintos. Se ha elegido el generador modelo 8CM20C de 8 cilindros y 1465 kW. Un

mantenimiento más frecuente del generador, incrementa el rendimiento medio de funciona-

miento y su disponibilidad, pero no habla de horas de operación recomendadas entre cada

parada de mantenimiento. Aporta el dato de viscosidad de combustible admitido (70 cSt a

50oC). Del poder calorífico inferior de referencia para fuel líquido destilado (diésel oil, 42,7

MJ/kg). Del tiempo de arranque hasta máxima potencia. Mínimo consumo específico (189

g/kWh) y rendimiento máximo (43 %).

Fabricante FG Wilson. Posee la hoja de especificaciones más completa. Vende generadores

de hasta 2500 kW [31]. Se ha elegido el generador modelo P1500P3 de 1500 kVA / 1200

kW. En la hoja de especificaciones vienen muchos datos propios de motores de combustión

interna alternativos. No aparecen datos sobre periodos de mantenimiento. Es un motor de

47

3.4 Componentes

4 tiempos, de 1500 rpm a régimen nominal, con un rendimiento aproximado del 39,8 %,

calculado a partir de la potencia térmica del flujo de combustible consumido y la potencia

eléctrica entrega por el alternador. También aporta las pérdidas por conceptos (refrigera-

ción, radiación infrarroja, ventilación y alternador). Son calculables las pérdidas de escape,

que valen el 35 % de los 3010 kW térmicos que consume el motor en combustible. Aporta in-

cluso datos de las reactancias síncrona, transitoria y subtransitoria del alternador que viene

acoplado al generador para producir energía eléctrica.

El rendimiento medio de la planta diésel de La Gomera fue del 36 % en 2016, considerando el po-

der calorífico inferior del combustible. Los parámetros para definir las curvas Consumo vs Potencia

y Rendimiento vs Potencia no se encuentran en las hojas de especificaciones de los fabricantes. Se

va a simplificar, considerando la misma curva de potencia para los 9 generadores, tal que el rendi-

miento medio sea un 36 %. Los parámetros seleccionados son los que se muestran a continuación:

Coeficiente de interceptación (kg / h*kW nominal). Consumo horario específico de combus-

tible con el generador parado, que no es nulo por bombeo de lubricantes y refrigerantes. Es

la ordenada en el origen de la curva consumo-potencia del generador. Se deja el valor por

defecto de 0,014.

Pendiente (kg / h*kW producido). Consumo por hora a potencia nominal. Se introduce el

valor de 0.22.

A falta de conocer datos experimentales, con los valores anteriores se obtienen dos curvas que

permiten conocer el consumo y rendimiento a cualquier potencia intermedia.

Se muestra el origen de algunos datos de generador y combustible:

− Precio del fuel. Obtenido de [17].

− Vida útil. Un valor común es de 20.000 horas, pero se considerará 15.000 horas para aumen-

tar el margen de seguridad. Wärtzillä da la cifra de hasta 24.000 horas.

− Poder calorífico inferior (PCI). De valor 42.45 MJ/kg. Para obtener el poder calorífico in-

ferior del combustible (diésel oil), se emplea la energía térmica consumida en la genera-

ción de electricidad, que aparece en [17]. Tomando la energía térmica liberada correspon-

48


Figura 3.10: Curvas Potencia vs Rendimiento y Consumo vs Potencia

diente (188.519 MWth) y conociendo la masa de combustible quemado en 2016 (15.989 ton,

[17]|pág 114] ), se obtiene un poder calorífico inferior de 42,45 MJ/kg. El poder calorífico

superior es de aproximadamente 45,18 MJ/kg.

− Densidad. De valor 850 kg/m3, ligeramente superior al diésel empleado en automoción.

Como referencia, el HFO (Heavy Fuel Oil) tiene una densidad del orden de 930 kg/m3.

Se muestra una tabla resumen con datos técnicos de generador y combustible.

Simplificaciones del modelo:

− > Mismas curvas de consumo y rendimiento para todas las unidades, y misma carga mínima

admisible.

− > Mismo coste de inversión y operación para todos los modelos.

49

3.4 Componentes

Figura 3.11: Datos técnicos del generador diésel y combustible.

− > No hay periodos de mantenimiento y misma vida útil para todas las unidades.

− > Sin preferencias en la entrada a operación.

50


3.4.2. Generación renovable

Energía fotovoltaica

Se muestra los 5 mayores fabricantes de módulos fotovoltaicos del mundo.

Figura 3.12: Principales fabricantes de módulos fotovoltaicos. Cuota de mercado.[32]

Se ha consultado el fabricante Jinko Solar, en concreto el módulo Eagle MX, de 255 Wp y 0,4

e/Wp. Se muestra una tabla con datos técnicos del módulo fotovoltaico elegido.

Figura 3.13: Datos técnicos. Módulo fotovoltaico.

51

3.4 Componentes

Las fuentes consultadas son [33] y [34]. Los paneles se colocan a 28o de ángulo, orientados hacia

el sur. El CAPEX de la planta solar es 1 e/W, y el OPEX, el 2 % CAPEX/año.

Energía eólica

Se muestra los 5 mayores fabricantes de turbinas eólicas del mundo.

Figura 3.14: Principales fabricantes de turbinas eólicas. Cuota de mercado.[32]

Se ha elegido la aeroturbina V82 de Vestas [35]. Se muestra una tabla con datos técnicos de la

turbina eólica elegida.

Figura 3.15: Datos técnicos. Turbina eólica.

52


Baterías

Se emplearán baterías de ion-Litio, por ser las más maduras y baratas del mercado para aplica-

ciones estacionarias. Se muestran los 5 mayores fabricantes del mundo.

Figura 3.16: Principales fabricantes de baterías de ion-Litio. Cuota de mercado.[32]

Se ha elegido la batería Powerwall de Panasonic-Tesla [36]. Hay dificultades para encontrar mo-

delos, porque el mercado es aún inmaduro. La Powerwall es de 13 kWh, y se han extrapolado los

datos a una de 1 MWh. Se muestra una tabla con datos técnicos de la batería elegida.

Figura 3.17: Datos técnicos: Batería.

53

3.5 Parámetros de proyecto y simulación

3.5. Parámetros de proyecto y simulación

Se emplearán las siguientes condiciones de manera general.

De tipo económico:

• Tasa de descuento media anual: 6 %

• Inflación media anual: 2 %

• Periodo de simulación: 20 años

• Costes fijos del sistema: 5 Millones e(cada 20 años). Valor por defecto del software.

• Costes variables del sistema: 1 Millón e(cada año). Valor por defecto del software. éste

y el anterior, se mantienen por no tener otra referencia.

• Penalización por carencia de suministro: 0 e/kWh

De optimización:

• Minutos por mínimo intervalo de simulación: 60 (8760 intervalos/año).

• Distintas condiciones, tales como permitir capacidad fósil menor que el pico de de-

manda, permitir más de un modelo de turbina eólica,... se evaluarán en cada caso a

simular.

Las restricciones de simulación varían según el tipo de sistema eléctrico que se busque, y se co-

mentarán en su momento. No habrá ninguna penalización económica a las emisiones contami-

nantes.

Hay dos métodos para encontrar el sistema óptimo: uno basado en indicar la sensibilidad de

búsqueda del resultado y otro basado en la introducción de varias cantidades de componentes.

El método empleado en este proyecto para encontrar las soluciones óptimas es el segundo. Es

mucho más económico computacionalmente, y el error que se obtiene con respecto a la obtención

del óptimo es mínimo, porque los motivos que se describirán en el capítulo de simulación.

54

Capítulo 4

Simulación

En este capítulo se comentarán los resultados obtenidos para cada uno de los casos de abasteci-

miento objeto de estudio.

En un sistema en modo isla, la gráfica genérica que relaciona el coste con la penetración renovable

tiene la forma indicada (Figura 4.1). En rojo se señalan las zonas objeto de estudio.

Cabe decir que esta gráfica pertenece a una artículo publicado en 2013, y contiene el LCOE de las

tecnologías renovables a precios de aquel momento. Ahora ese LCOE es menor, y la curva estaría

desplazada hacia la derecha, manteniendo la ordenada en el origen constante (el precio del fuel

no ha variado apreciablemente).

Se van a estudiar los tres casos correspondientes a las tres zonas características (ordenada en el

origen, mínimo aplanado intermedio y zona de crecimiento exponencial de coste).

Cabe decir que sólo en el caso base se emplean los 9 generadores reales de la planta. En el resto

se emplea un generador genérico con una potencia algo superior a la potencia pico. En el genera-

dor convencional, pesa mucho más el coste operativo (OPEX) que el de capital (CAPEX). Si hay

potencia convencional adicional a la máxima necesaria en forma de generación diésel, el coste de

ese capital no tiene apenas influencia.

Solo se han considerado 12 días distintos de demanda con datos diezminutales para simular.

55

Figura 4.1: Curva LCOE vs penetración renovable en un sistema aislado [37]

La demanda de cada día se repite durante un mes entero. Aunque la aleatoriedad artificial que

introduce el programa de simulación puede asemejar los datos a la realidad en cierto modo, el

hecho de tomar pocos días distintos va a suponer que los resultados obtenidos presenten cierto

error. En cualquier caso, tanto las condiciones climáticas como la demanda varían año a año, y

un sistema óptimo que cumpla una determinada condición cambiará año a año. Para incrementar

la fidelidad, debería tomarse un periodo grande de datos de demanda y obtener la variación

(crecimiento) anual medio, para reflejar este crecimiento en los inputs del modelo a simular. Las

condiciones climáticas son datos medios de más de 10 años.

Sólo se puede aproximar un sistema que cumpla con la condición impuesta. En la realidad, como

existen siempre generadores diésel instalados con potencia suficiente como para cubrir la deman-

da en solitario, la penetración renovable y el LCOE variarán con respecto a los de ese sistema en

la simulación, pero la demanda se podrá abastecer sin problema, que es el objetivo último.

56

CAPÍTULO 4. Simulación

4.1. Caso base

Es el sistema eléctrico actual de La Gomera, en el que únicamente se emplea generadores diésel.

Se ha simulado el funcionamiento de los 9 generadores diésel reales. En total, suman 18,42 MW,

que es aproximadamente 2,15 veces la potencia demandada media y 1,5 veces la potencia máxima

de pico alcanzada en La Gomera en los últimos 10 años.

La arquitectura del sistema es

Figura 4.2: Esquema del sistema convencional. Caso 1

4.1.1. Descripción del sistema

Se muestra la potencia individual de los generadores y el resultado de la simulación.

Figura 4.3: Grupo de generación y resultado de la simulación

No se ha puesto ninguna prioridad de operación a los generadores. Siempre hay varios trabajando

a potencia nominal y un seguidor de carga a potencia parcial.

El coste operativo (OPEX) del primer año ya es superior a la inversión inicial, típico de los sis-

temas convencionales que consumen fuel. Sobredimensionar el sistema con generación diésel es

57

4.1 Caso base

muy barato. Esto, junto a la flexibilidad de operación para adaptarse a la carga, lo hace la mejor

opción para generación convencional en islas. El punto negativo es el alto coste del fuel, normal-

mente hidrocarburo líquido, respecto al gas natural que emplean las turbinas de gas, bastante

más barato.

Se muestran los costes por concepto.

Figura 4.4: Costes por concepto durante 20 años

Véase que la inversión inicial y el mantenimiento son muy pequeños, y el combustible supone

el 60 % del coste total en el periodo de 20 años. Típico en plantas que consumen hidrocarburos

líquidos y gaseosos.

Se muestran los flujos de efectivo.

Figura 4.5: Flujos de efectivo durante 20 años

Son muy constantes debido al alto coste variable generado por el combustible. El recambio de

generadores es continuo, son el único medio de generación y alcanzan en poco tiempo el fin de

58


vida útil. Queda un no despreciable valor residual a fin de periodo.

Se muestran datos de operación.

Figura 4.6: Consumo y Generación

Se muestra una gráfica de consumo de fuel por día y hora.

Figura 4.7: Consumo de fuel por día y hora.

Se aprecia la variación diaria de la demanda. Así, en el periodo de madrugada y entre las 16 y

18 horas se alcanzan mínimos locales, y se alcanza máximo local a las 12 de mediodía y máximo

absoluto en la tarde noche. El máximo absoluto de demanda se produce a horas más tardías en el

verano, por el hecho de que anochece más tarde.

Recuérdese que solo se han recopilado datos para 12 días distintos del año (día 15 de cada mes de

2017), de ahí la discontinuidad tan brusca entre meses adyacentes. El tramo final en negro, indica

que se han tomado los meses de 30 días, y por eso no hay datos para los últimos 5 días del año.

59

4.1 Caso base

Se muestran las emisiones contaminantes.

Figura 4.8: Emisiones contaminantes anuales

La central diésel de La Gomera emite 56,5 kton de CO2 al año. Un automóvil medio emite unos

120 g CO2/km por término medio. Suponiéndole unos 12000 km al año, son 1,5 ton por año. La

central diésel emite CO2 como unos 37500 automóviles.

Por el hecho de no asignar prioridad a los generadores, todos generan una cantidad de energía

eléctrica aproximadamente proporcional a su potencia nominal. Sí aparecen pequeñas diferencias

de rendimiento entre generadores, sobre todo entre el más pequeño y los demás.

El generador pequeño (720 kW) se emplea cuando la potencia demandada supera levemente la

suma de alguna combinación de generadores más grandes. La máxima potencia alcanzada por

él es de solo 216 kW (tiene 720 kW nominales), trabaja con un factor de capacidad del 12 %, y

un rendimiento de sólo el 32 %, comparado con el 36 % medio del conjunto. Es un generador

para cubrir picos, con 2100 arranques al año para 3800 horas de funcionamiento (110 minutos de

funcionamiento medio en cada arranque).

60


4.2. Caso híbrido

Se considera ahora incluir fotovoltaica, eólica y baterías para crear un sistema híbrido. Se buscará,

según la curva de la figura 4.1 vista al inicio de este capítulo, la zona de mínimo coste.

Figura 4.9: Zona de mínimo coste

Se coloca ahora un generador diésel genérico que emplea combustible diésel oil. Su tamaño se

adapta a algo más de la potencia pico máxima de demanda de los datos aportados. En este caso,

a 13 MW. Nótese que el pico de demanda puede ir creciendo con el tiempo, de modo que con-

vendría sobredimensionar algo más el generador diésel desde el momento de su instalación. El

impacto en el LCOE del sistema sería mínimo, debido al bajo CAPEX de un generador diésel.

La arquitectura del sistema es

Figura 4.10: Esquema del sistema híbrido

61

4.2 Caso híbrido

4.2.1. Discusión de la simulación

Conociendo la forma de la curva de la Figura 4.1, se ha simulado con los inputs indicados en la

tabla. Supone barrer desde la zona de generación diésel pura hasta una penetración renovable da-

da por el sistema formado con el valor mayor de cada componente renovable. Se ha comprobado

con el software que el sistema formado con el mayor valor de cada componente, tiene penetración

renovable superior a la que corresponde al sistema de mínimo coste (mínimo LCOE).

Figura 4.11: Espacio de búsqueda de componentes. Intervalo de casos obtenidos.

El conjunto de datos de la tabla anterior supone simular 120.000 casos. Hay varios sistemas en-

torno al de mínimo coste, cuya funcionalidad es la misma, y la elección de uno u otro depende de

aspectos legales o preferencias de índole ajena a la técnica.

La simulación ha descartado valores muy alejados del mínimo coste, y solo ha presentado 2.000

casos en torno la zona del mínimo. Los casos extremos del intervalo en que se encuentra el mínimo

corresponden a valores de penetración renovable del 58,6 % y 69,9 %, ambos con un coste de 180

e/MWh. Se demuestra por tanto, que en un rango de variación de 11 puntos porcentuales de

penetración renovable, el LCOE prácticamente no varía. Es la zona del mínimo aplanado de la

Figura 4.9.

Se comentarán diversos sistemas. La elección del sistema más propicio depende de factores más

allá de lo económico, que se señalan en cada caso.

62


Se muestran algunos sistemas con diferentes combinaciones en torno al de mínimo coste.

Figura 4.12: Sistemas de mínimo coste.

Primer bloque. El LCOE se mantiene al incrementar en 3 MW la fotovoltaica (caso 1), la

cobertura renovable en 1,5 puntos y la inversión inicial en un 7 %. La fotovoltaica cubre el

26 % de la demanda y la eólica el 49 %, existiendo un 29 % de exceso de electricidad.

Decisión de inversión: mayor penetración renovable incrementando fotovoltaica a expen-

sas de un pequeño aumento de inversión inicial, a LCOE constante.

Segundo bloque. El caso 3 incrementa la eólica en 4,5 MW con respecto al caso 4, la penetra-

ción renovable en 3 puntos y el capital inicial un 10 %. Con respecto al bloque 1, se aprecia

que la eólica es más efectiva incrementando la penetración renovable que la fotovoltaica (

mayor factor de capacidad, 30 % vs 19 %).

Decisión de inversión en caso 3 si se dispone de espacio adicional para añadir eólica.

Tercer bloque. Similar en generación. El caso 5 incrementa la batería, aumentando algo la

penetración verde y el capital inicial. La batería no depende del recurso climático y el coste

promedio es el mismo. Decisión de inversión clara para el caso 5.

NOTA. Todo sistema de alta penetración renovable tiene exceso de generación. Puede parecer

contradictorio que los sistemas de mínimo coste también tengan excesos de un 30 % en esta ubi-

cación geográfica. La diferencia de LCOE propio entre las tecnologías renovables (50 e/MWh)

y el fósil(110 e/MWh) lo explica. Tal diferencia explica que el óptimo esté en zonas dónde hay

exceso de energía. Se podría decir que aún tirando energía verde, sale más barato hasta cierto

punto incrementar la penetración verde, debido al alto coste del fósil.

63

4.2 Caso híbrido

Se muestran los 3 sistemas de mínima inversión inicial. Además, se muestran dos sistemas cer-

canos a los de mínima inversión inicial, de similar penetración renovable y coste, pero con canti-

dades de fotovoltaica y eólica muy distintas.

Figura 4.13: Sistemas de mínima inversión inicial.

Primer bloque. Muestra los 3 sistemas de mínima inversión inicial. También son los de mí-

nima fracción renovable dentro del intervalo en que se ha encontrado el sistema de mínimo

coste (entre 58,6 % y 69,9 %). Existe escasez de fotovoltaica y abundancia de eólica en todos

ellos. Esto se explica porque la fotovoltaica es más cara que la eólica en LCOE propio (simi-

lar CAPEX... pero el factor de capacidad es un 50 % superior en eólica). La eólica cubre el

60 % de la demanda y la fotovoltaica solo el 6 %.

La inversión inicial en sistemas de mínimo coste estudiados arriba estaba en torno a 60-65

Me, un 20 % más, para solo un 10 % más de penetración renovable.

Decisión de inversión en caso de trabajar con deuda de coste superior.

Segundo bloque. Sistemas de similar LCOE, inversión inicial y penetración renovable, pero

muy distinta proporción de fotovoltaica y eólica. El caso 4 genera 66 % - 6 % en fracción

eólica - fotovoltaica, con exceso del 30 %. El caso 5 genera con 39 % - 29 % en fracción eólica

y fotovoltaica y exceso del 18 %.

Decisión de inversión: claramente caso 5. Salvo temas legales, existe mayor facilidad para

instalar fotovoltaica, menor exceso de energía (menor desconexión de generación verde),

el generador arranca un 10 % menos de veces (700 vs 624), y existe un periodo de unas 3

horas/día en el que con gran certeza el generador no necesita funcionar y la batería se carga

a tope. La certidumbre a mediodía hace superior al sistema.

64


Se muestra el perfil de funcionamiento del generador diésel en caso 4 y caso 5. Se aprecia la

gran certidumbre en la no operación del generador durante las 12 y las 15 h, en el caso 5.

Figura 4.14: Operación del generador fósil. Casos 4 y 5

65

4.2 Caso híbrido

4.2.2. Conclusiones

Las conclusiones finales se obtienen de la curva genérica LCOE vs penetración renovable.

Figura 4.15: Curva LCOE vs penetración renovable en un sistema aislado [37]

Al aumentar la penetración renovable desde el caso base 100 % fósil, el menor LCOE de las

tecnologías verdes hace que se reduzca cuasi-linealmente el LCOE global hasta el 40-50 %

renovable. El fósil aumenta su OPEX al trabajar cada vez más tiempo a cargas parciales, por

existir mayor deterioro (se reduce vida útil) y trabajar con menor rendimiento. Cierto que

en islas con varios generadores, todos menos uno trabajan a carga nominal, reduciendo este

efecto.

En la parte media, aparece un mínimo plano. Ahora se compensa el continuo incremento

de OPEX del fósil con el incremento de LCOE de las tecnologías verdes porque empieza a

haber exceso de electricidad. Para seguir aumentando la penetración renovable a partir del

66


60-70 %, se comienza a requerir baterías, que tienen mucho CAPEX, y el incremento de coste

de las renovables ya deja de compensar el incremento de coste del fósil. Ambas incrementan

su LCOE propio, y el LCOE global del sistema empieza a crecer como una exponencial.

Se deduce de la gráfica, que en término medio, por el coste de quitar el fósil por completo

de un sistema eléctrico, podemos convertir 3 sistemas eléctricos similares al 80 % renovable.

Solo se considera generación renovable con fotovoltaica y eólica.

Si se desea aumentar la penetración renovable al máximo manteniendo el LCOE del sistema

partiendo desde generación 100 % fósil, se puede obtener un sistema 80 % renovable (trazar

paralela al eje de abscisas desde la ordenada en el origen).

A medida que el CAPEX de los componentes renovables se reduzca, será cada vez más factible

alcanzar el 100 % renovable. En la próxima sección se tratará como aproximarse al sistema 100 %

renovable.

67

4.3 Caso 100 % renovable

4.3. Caso 100 % renovable

Se busca abastecimiento sin dependencia de combustible externo. Este sería el caso ideal. No es

posible hacerlo a un coste razonable, ya que a partir del mínimo de la curva de la Figura 4.14,

los costes crecen exponencialmente si se desea aumentar la fracción renovable. El objetivo 100 %

renovable solo puede alcanzarse incrementando el almacenamiento lo suficiente, con incremento

de LCOE global de varias veces.

Como curiosidad, nótese que si no hubiera almacenamiento y se quisiera obtener un abasteci-

miento 100 % renovable, haría falta cuasi-infinita potencia instalada en fotovoltaica y eólica, por-

que no podría existir falta de suministro ni un solo segundo en todo el año. Para lograr este hecho

con fuentes de comportamiento estocástico, la potencia instalada debería ser infinita. Sin contar

con el hecho de la potencial indisponibilidad o malfunción de la fuentes generadoras.

Por tanto, se va a buscar un sistema de 95 % de penetración renovable, y posteriormente se hará

un análisis de sensibilidad a la variación de la cantidad de componentes.

Se coloca un generador fósil genérico de potencia algo superior a la potencia pico máxima de

demanda. En este caso, se considera un diésel de 13 MW. No se considera la potencia previamente

instalada, el resultado no varía apreciablemente debido al bajo CAPEX del fósil.

La arquitectura del sistema es igual que la del sistema híbrido.

Figura 4.16: Esquema del sistema 100 % renovable. Caso 3

68


4.3.1. Discusión de la simulación

Para encontrar un sistema propicio, se corrió el programa con el rango de inputs de la tabla de la

izquierda, y se obtuvo el intervalo que se muestra a la derecha, Figura 4.16. Se puso restricción de

mínimo 95 % renovable.

Figura 4.17: Espacio de búsqueda de componentes. Intervalo de casos obtenidos.

Los 6 primeros casos son las combinaciones extremas óptimas que permite el intervalo de tra-

bajo. El criterio es elegir los máximos y mínimos posibles de cada componente dentro de cada

combinación.

Figura 4.18: Combinaciones extremas

69


Se muestran los sistemas a continuación.

Figura 4.19: Sistemas seleccionados.

Del caso 2 al caso 1, la eólica cae un 12 % y la batería sube un 6.6 % para obtener similar

LCOE, RF e IC. Un incremento de batería es 2 veces más efectivo que un incremento de

eólica en sistemas de alta RF.

Del caso 2 al caso 3, un incremento de batería del 6,6 %, incrementa la RF un 0,6 % y el

LCOE un 2,25 %. A muy altos niveles de penetración renovable, un incremento de la batería

incrementa unas 10 veces menos la RF, y el LCOE se incrementa 4 veces más que la RF. Todo

ello es propio de la dificultad que presenta abastecer mayor fracción de carga.

Del caso 6 al caso 5, se incrementa la eólica un 25 % y la RF sólo un 0,2 %, una relación de

incrementos de entorno a 100 veces. El LCOE sube un 3,3 %.

Del caso 5 al caso 3, la batería se incrementa un 8,3 % y la fotovoltaica se reduce el 25 %,

aumentando algo (0,4 %) la RF y bajando el LCOE un 1 %. Es decir, se obtienen similares

resultados, siendo la batería 3 veces más efectiva que la fotovoltaica.

Se concluye que a estos niveles de RF (95 %), la batería es 2 veces más efectiva que la eólica y

3 veces más que la fotovoltaica en incrementar la RF. Además, la efectividad de la batería en

contribuir a abastecer la carga, con respecto a eólica o fotovoltaica, crece al aumentar la RF.

70


Se ha elegido el caso 7, que es intermedio, con máxima batería, mínimo LCOE y mínima inversión

inicial, con cantidades intermedias de fotovoltaica y baterías. La simulación es una aproximación

a la realidad, y en la vida real se obtendrá un resultado distinto cada año. Es perjudicial optimizar

demasiado el sistema.

El caso 7 contiene 36 MW de fotovoltaica, 27 de eólica (18 x 1,5) y 130 MWh de baterías. Se va

proponer su situación en la isla de La Gomera.

Un parque fotolvoltaico a gran escala tiene una densidad de potencia de entre 80 y 120 W/m2

[38] [39], según tamaño. Considerando sólo 50 W/m2 por ser una isla montañosa, los 36 MW

de fotovoltaica ocupan 0,72 km2, que es un cuadrado de 900 metros de lado. Se supone que

inversores y subestación se incluyen en el cálculo.

Un parque eólico requiere una distancia entre turbinas de unas 5-10 veces el diámetro del rotor

[40] [41]. Las turbinas de 1,5 MW tienen un rotor de unos 80 m [35], de modo que serían unos

700 m de separación, lo que resulta una densidad superficial de potencia de unos 3 W/m2, y para

colocar las 18 turbinas (27 MW) necesarias se requieren 9 km2 para la eólica, un cuadrado de 3

km de lado. Incluidas construcciones para parte eléctrica.

La batería se colocaría junto a la fotovoltaica. El cálculo de la superficie que ocupa se puede hacer

empleando la densidad volumétrica de energía de una batería de litio ( en torno a 300 Wh/litro

[42] ) y considerando forma cúbica, de modo que un "litro"de batería ocupe 100 cm2 de planta.

Así 100 cm2 corresponde a 300 Wh. Considerando el espacio lateral (pasillos) entre módulos de

batería en el lugar de instalación, se multiplica por 3 esa planta necesaria, siendo la densidad

volúmetrica del conjunto de baterías 1 Wh/cm2. Con todo, los 130 MWh de batería ocupan unos

1,3 km2.

Entre las 3 tecnologías ocupan 11 km2. La isla de La Gomera tiene 370 km2, de modo que no hay

problemas de espacio, incluso aunque el 33 % del territorio esté protegido.

No es necesario una instalación concentrada de los diferentes componentes. Lo ideal sería acer-

carla a las zonas de mayor consumo, en función de la disponibilidad de tendido eléctrico (solo

hay línea de distribución de 20 kV) y de recurso renovable. No se entrará en más detalle, no es el

objetivo del proyecto.

71


4.3.2. Descripción del sistema elegido

La mitad del coste total es la inversión inicial, propio de sistemas renovables. En un sistema fósil

puro, el CAPEX es igual al OPEX de un solo año, debido al alto coste del fuel.

Figura 4.20: Coste por concepto durante 20 años

La batería supone la mitad del coste total, más que fotovoltaica y eólica juntas. Es una batería de

unas 12 horas respecto a la potencia media demandada.

Figura 4.21: Coste total por componente durante 20 años

Sobra más de la mitad de la energía demandada. El generador fósil cubre sólo el 5 %. Octubre es

el mes de mayor empleo del fósil, por la menor velocidad media del viento.

Figura 4.22: Datos de generación

72


Figura 4.23: Generación mensual por tecnologías

El inversor siempre debe tener más potencia que el pico de demanda máxima, para poder abas-

tecer la carga con la batería o la fotovoltaica en solitario si así se requiere. El rectificador solo

se emplea para que el viento cargue la batería, y su potencia óptima depende de la cantidad de

potencia eólica instalada.

En el caso a tratar, el rectificador trabaja al máximo en alguna ocasión (viento a batería), pero el

inversor nunca (máx. 10,8 MW sobre 12). Esto se debe a que nunca hay necesidad de alimentar en

horas sin sol toda carga con la batería, de lo contrario la cifra debería ser superior a 11 MW. Así,

se deduce que cuando es de noche siempre hay al menos 1 MW de viento.

Figura 4.24: Convertidor

La máxima potencia instantánea de viento (24 MW sobre 27) suele darse entre las 12 y 18 horas,

cuando la batería está al máximo durante gran parte del año y no admite carga. La mayor parte de

electricidad en exceso es eólica por este hecho. La gran potencia solar instalada carga la batería al

100 % antes de las 14 h, justo antes de muchos momentos de viento máximo, superior a dos veces

la demanda eléctrica. Todo ese viento se desperdicia. De hecho, el viento está cargando la batería

solo el 5 % del tiempo, según el factor de capacidad del rectificador de la imagen. Al aumentar el

tamaño de la batería, se reduce la energía eólica en exceso.

73


El generador diésel arranca 161 veces en todo el año y trabaja 517 horas. Es un dato muy notable.

Muestra que el sistema está muy lejos de uno 100 % renovable, aunque el 95 % de la demanda

sea cubierta con sol y viento. El generador se enciende con mucha frecuencia entre las 2 y 9 de

la mañana, que es justo cuando no hay sol y la batería está vacía. En el mes de octubre esto se

potencia, porque es el mes de mínima velocidad media del viento. Véase la figura.

Figura 4.25: Operación del generador y estado de la batería

4.3.3. Análisis de sensibilidad

La clave para acercarse a un sistema 100 % renovable pasa por reducir el número de horas de

funcionamiento fósil. Se puede hacer metiendo más generación verde o aumentando la batería.

La reducción del consumo de combustible se puede hacer reduciendo el número de arranques,

resto de variables igual.

74


Se muestra a continuación un análisis de sensibilidad para estudiar la reducción de 3 parámetros

del generador fósil (horas de operación, número de arranques y consumo de fuel) y el aumento

de la fracción renovable y LCOE (coste), cuando se aumenta la potencia de viento, sol o capacidad

de batería, por separado.

Figura 4.26: Variación de los parámetros del generador al aumentar penetración renovable.

75


Figura 4.27: Reducción del fósil al incrementar la batería

76


Figura 4.28: Reducción del fósil al incrementar la potencia eólica

77


Figura 4.29: Reducción del fósil al incrementar la potencia solar

78


El análisis de sensibilidad muestra 3 aspectos:

Para alcanzar el 100 % de penetración renovable es imprescindible el almacenaje. No se pue-

de alcanzar poniendo almacenaje insuficiente aunque se coloque mucha potencia de gene-

ración renovable.

Para acercarse al 100 % renovable considerando técnica, es más efectivo incrementar alma-

cenamiento, luego viento y luego sol, por este orden. Incrementar sol es muy poco efectivo.

Para acercarse al 100 % renovable considerando coste, es más efectivo incrementar viento,

luego almacenamiento y luego sol, por este orden. Incrementar sol es más efectivo que al-

macenamiento si el incremento se lleva al extremo (irreal).

Conviene recordar que elegir el sistema de mínimo coste (sobreoptimizado) no tiene una ventaja

real. Tanto la carga eléctrica como las condiciones climáticas varían ligeramente cada año. Si se

elige la opción más barata con la mínima cantidad de componentes renovables, el generador fó-

sil va a tener que funcionar algún año mucho más de lo previsto, contraviniendo severamente

el efecto descontaminador que se busca con la alta penetración renovable. La solución es elegir

opciones de coste promedio (LCOE) hasta un 10 % superior a la más barata, y sopesar otros pa-

rámetros, como cantidades de fotovoltaica y eólica por motivos legales o electricidad generada

en exceso para hipotéticos usos en el futuro. Otra opción es elegir la más barata, y añadir una

cantidad extra de todos los componentes renovables como margen de seguridad.

79


80

Capítulo 5

Conclusiones

El objetivo del proyecto ha sido mostrar distintas posibilidades de sistema eléctrico para la isla

de La Gomera, en el que se incluían progresivamente componentes renovables. Todas estas posi-

bilidades se pueden condensar en el trazado de la curva de coste frente a penetración renovable.

Para trazarla, se han tomado algunos valores que han permitido darla forma.

Las filas con fondo azul son los casos empleados para obtener la curva. Las primeras dos filas

de fondo blanco son los extremos del mínimo plano considerado en el caso híbrido. El caso de

99 % RF se ha incluido de forma comparativa. El caso de 100 % RF se ha incluido para completar

la curva en la zona de muy alta pendiente. Cabe decir que para este último caso, el generador

funciona durante 4 horas al año y consume 7000 litros de fuel, de modo que no existe carencia

completa de empleo del generador fósil.

Figura 5.1: Datos de casos simulados

81

Como se dijo, el LCOE varía un 1 % (178 a 180 e/MWh) para una variación de un 20 % (58,6 % a

69,9 %) de la RF en el mínimo aplanado intermedio. De cara a elegir sistemas para implementación

real, que hay una amplia zona a RF intermedias donde el LCOE es mínimo y similar, y existen

multitud de opciones que se pueden adaptar a cualquier circunstancia del proyecto.

Se muestra ahora la curva.

Figura 5.2: Curva aproximada de sistemas eléctricos híbridos óptimos para La Gomera

Trazando una paralela desde la ordenada en el origen, se aprecia que el sistema fósil actual puede

reemplazarse por uno híbrido de igual coste (210 e/MWh), con una RF de entre el 80 y 90 %.

La curva varía según el recurso climático de sol y viento de cada lugar del globo. No se contempla

la inclusión de otras fuentes renovables de generación distintas de sol y viento, porque son menos

generalizables geográficamente.

A medida que el CAPEX de los componentes renovables se reduzca, la curva se desplazará ha-

cia la derecha y hacia abajo. La ordenada en el origen, que corresponde a un sistema 100 % fósil,

depende casi exclusivamente del precio del combustible, que depende a su vez de factores ma-

croeconómicos ajenos a la técnica. Debido al grado de madurez de los generadores diésel, no es

posible reducir apreciablemente costes de inversión (CAPEX) ni otros costes de operación (OPEX)

distintos del precio del fuel.

82

CAPÍTULO 5. Conclusiones

Se concluye que La Gomera tiene enormes posibilidades de hibridar su sistema eléctrico con com-

ponentes renovables a igual o menor coste que el sistema fósil actual, hasta un valor muy alto de

penetración renovable.

83

Capítulo 6

Planificación temporal y presupuesto

6.1. Planificación temporal

Para mostrar el desarrollo del proyecto a lo largo del tiempo, se ha elaborado un cronograma que

recoge diferentes hitos, y con él se ha elaborado un diagrama de Gantt.

La primera reunión entre autor y tutor fue el 31 de mayo de 2018. No se incluye en el cronograma.

Se establece como fecha de inicio del proyecto el 7 de junio de 2018, correspondiente al comienzo

de la preparación de la herramienta Latex, que es el editor de texto empleado para ejecutar el

proyecto mediante ordenador. Consumió unas 20 horas conocer todos los detalles necesarios para

la correcta generación del archivo pdf.

Posteriormente, se comenzó a estudiar las microgrids, mediante lectura de artículos de investi-

gación relacionados. Se buscaba aspectos cualitativos de su implantación, aunque se también se

vieron artículos de evaluación del funcionamiento de microgrids actualmente el operación, y se

entró en la parte cuantitativa de cantidad de componentes, energética, costes...

Luego se busco información socio-económica, climática y energética de las Islas Canarias, para

centrarse después en La Gomera. También información técnica y económica de las tecnologías de

generación y almacenaje que se tenía previsto incluir en la microgrid.

85

6.1 Planificación temporal

Tras ello, se comenzó a probar la herramienta de simulación en distintos emplazamientos, con

distintos perfiles de carga eléctrica y muy distintos valores de los parámetros de entrada, para

conocer los órdenes de magnitud energéticos y económicos. Cuando se dominó la herramienta,

se procedió a simular los casos objeto de estudio de este proyecto.

Por último, se redactó el proyecto, consultando de nuevo las fuentes cuando era necesario, y

al terminar, se ejecutó una revisión y corrección de todo el documento. Todo lo mencionado se

incluye en el último hito del cronograma, Redacción del TFG".

Se muestra el cronograma del proyecto y el diagrama de Gannt.

Figura 6.1: Cronograma y diagrama de Gannt del proyecto

86

CAPÍTULO 6. Planificación temporal y presupuesto

6.2. Presupuesto

Se consideran 5 conceptos.

Salario del alumno. Se supone un salario de 10 e/h para el alumno. Se han consumido 288

horas durante 6 meses (180 días).

Salario del tutor. Ha habido 6 reuniones con el tutor, no alcanzando las 6 horas entre todas

ellas. Su trabajo individual relacionado con el proyecto, se estima en torno a 10 horas. En

total, 16 horas de trabajo del tutor, a razón de 30 e/h, hacen 480 e.

Ordenador. Se ha empleado un ordenador durante unas 300 horas (288 horas del proyecto

más 12 horas de periodos de arranque y paro). Su coste fue de 300 e. Se considera una vida

útil de 10.000 horas, que correspondería a un uso de unas 1400 horas/año durante 7 años.

De modo que, 300 horas supone una depreciación del 3 %, y se incurre en 9 ede pérdida de

valor.

Consumo de electricidad. El ordenador se usó 300 horas. La potencia media que consume

es de unos 40 W, de modo que se han gastado 12.000 Wh = 12 kWh en total. Cada KWh

cuesta unos 0,13 e, de modo que son 1,56 een consumo, y como el término de potencia

supone aproximadamente la misma cuantía que el de consumo en una factura doméstica

convencional, el gasto total en electricidad es de 3,12 e.

Software de simulación. La licencia de Homer cuesta 30 e/mes. Ha sido pagada durante 4

meses, de modo que supuso un coste de 120 e. La licencia sólo la empleó una persona, de

modo que no se pueden repartir los costes.

87

6.2 Presupuesto

La tabla muestra el coste total del proyecto.

Figura 6.2: Coste total del proyecto

88

Capítulo 7

Valoración del impacto social, económico y

medioambiental del proyecto

El objetivo del trabajo es el estudio de la sustitución del combustible fósil para generar electri-

cidad, por fuentes renovables, evitando así la emisión al medio ambiente de sustancias nocivas.

Pretende como tal, evitar parte del impacto medioambiental negativo causado por la industria de

generación de electricidad.

En el aspecto social, la sustitución del combustible fósil por fuentes de energía autóctonas logra

incrementar la independencia energética de la isla, disminuyendo la probabilidad de cortes de

suministro causados por falta de existencias de combustible. Asimismo, se evita cualquier incli-

nación a explotar recursos petróliferos en la isla, si los hubiere, para disminuir la dependencia

energética mencionada.

El petróleo es suficientemente importante en la economía actual como para que el conjunto del

sector petrolero pueda fijar precios, haciendo que su precio tienda a subir aunque su coste de ex-

tracción tienda a bajar por las mejoras tecnológicas. La energía renovable autóctona evita que un

territorio se vea sometido a este problema, haciendo depender el coste de producción de electrici-

dad solo del precio de la tecnología renovable empleada, casi todo como inversión inicial, debido

a que el recurso renovable explotado es gratuito. Con el tiempo, la competencia empresarial ha-

89

ce que el precio de esas tecnologías de generación renovable tiendan a bajar, reduciendo el coste

de la electricidad suministrada a largo plazo, al contrario que sucede con un fuel consumible de

extracción exclusiva como es el petróleo.

El sesgo del proyecto es totalmente favorable a reducir el impacto medioambiental y a mejorar

las condiciones socio-económicas de la isla, evitando emisiones contaminantes, incrementando la

independencia energética del territorio y reduciendo a largo plazo el precio de la electricidad para

el usuario final.

90

Apéndice A

Detalles sobre aerogeneradores y recurso

eólico

En los siguientes párrafos se comentará algo sobre teoría de aerogeneradores y recurso eólico, que

es conveniente conocer.

La potencia de una corriente de aire vale, por Mecánica de Fluidos

P(aire) =1

2ρAv3, siendo A = πD2

4 y D el diámetro del rotor del aerogenerador.

El aerogenerador no aprovecha toda esa potencia. Se define el coeficiente de potencia como el

cociente entre la potencia que entrega la máquina y la potencia de la corriente de aire, que de-

pende exclusivamente de la velocidad dado un emplazamiento y una máquina (y puede influir

algo la temperatura en días muy calurosos o muy fríos por variar la densidad de la aire, pero es

despreciable). Véase que la velocidad va elevada al cubo, y en la práctica es lo único que influye.

El coeficiente de potencia vale µ = P(aerogen)/P(aire). Este coeficiente tiene un máximo, esto

es, existe un límite o rendimiento máximo para la extracción de energía de una corriente de aire.

Este valor de llama límite de Betz, y vale µmx =16

27' 0,59. por analogía, sería similar al límite de

Carnot en los procesos térmicos que buscan obtener trabajo a partir de calor.

91

La distribución de Weibull es una función de densidad de probabilidad que relaciona velocidades

medias del viento con su probabilidad de ocurrencia. Se suele partir de velocidades medias hora-

rias del viento (Figura A.1). La distribución se calcula ajustando una curva sobre un histograma

que recoja el número de mediciones en las ordenadas, para cada velocidad media horaria en las

abscisas (Figura A.2). Datos característicos de la estadística eólica son el cociente entre desviación

típica y media, y el factor k de la distribución. El factor k suele estar entre 1.5 y 2.5. Cuanto más

grande es k, más uniforme es el viento (véase como disminuye sigma al aumentar k, Figura A.3).

Cuando k=2, valor muy común, la distribución de Weibull se llama distribución de Rayleigh.

La curva de potencia de una aerogenerador relaciona la velocidad del viento con la potencia que

entrega el mismo. Tiene una forma muy característica, de pendiente lineal, horizontal y precipicio.

Véase la Figura A.4.

Mediante la curva de potencia y la distribución de Weibull se puede obtener la potencia media

de una aerogenerador expuesto en una zona con velocidades medias conocidas (Figura A.5). El

razonamiento es sencillo: la intersección entre la distribución de Weibull y la curva de potencia

del aerogenerador es la potencia media que producirá el aerogenerador, que se calcula como la

integral del producto de ambas.

Pm(Um) =∫ ∞

0p(u) ·W(u) du

Esta integral se hace por métodos numéricos, porque la distribución de Weibull es una curva

ajustada a datos reales, y puede ser tan compleja como se quiera, con tal de aumentar la fidelidad

del modelo hasta que el coste computacional lo permita.

Para trabajar con estadística eólica es necesario partir datos reales de viento, idealmente medias

horarias recogidas durante años en un punto determinado, a razón de 8760 cada años. No dispo-

nemos de ellas, y se sale fuera del alcance del proyecto. El software de simulación emplea medias

mensuales directamente junto con los parámetros mencionados antes que permiten dar forma a

la distribución de probabilidad para contrarrestar el hecho de haber empleado como base medias

mensuales y no horarias. Reduce tiempo de cálculo y coste computacional.

Se muestran gráficas obtenidas de [26] que complementan la explicación.

92

APÉNDICE A. Detalles sobre aerogeneradores y recurso eólico

Figura A.1: Histograma base a partir de datos horarios reales

Figura A.2: Obtención de la distribución de Weibull

93

Figura A.3: Relación entre factor k y desviación típica σ

Figura A.4: Curva de potencia típica de un aerogenerador

94

APÉNDICE A. Detalles sobre aerogeneradores y recurso eólico

Figura A.5: Potencia media del aerogenerador. Corte de curva de potencia y Weibull

95

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[35] Vestas V82-1.5. https://en.wind-turbine-models.com/turbines/1727-vestas-v82-1.5;

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[37] The Problem with 100 % Renewable Energy. http://microgridnews.com/the-problem-

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[38] Impulsan un parque solar fotovoltaico de más de 35.000 m2 en Sant Llorenç.

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[39] Las 20 mayores plantas fotovoltaicas del mundo: China, India y EEUU arrasan. https:

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[40] La separación óptima entre aerogeneradores. https://www.evwind.com/2011/01/01/la-

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[41] Distancias entre aerogeneradores. https://ideasmedioambientales.com/distancias-

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