Análisis energético-económico de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo con batería

Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales Análisis energético-económico de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo con batería Autor: Francisco Javier Cuberos Muñoz Tutores: Isidoro Lillo Bravo, José María Delgado Sánchez Dpto. de Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2022 iii Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales Análisis energético-económico de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo con batería Autor: Francisco Javier Cuberos Muñoz Tutor: José María Delgado Sánchez (Profesor Ayudante Doctor) Isidoro Lillo Bravo (Profesor Titular) Dpto. de Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2022 v Trabajo Fin de Grado: Análisis energético-económico de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo con batería Autor: Francisco Javier Cuberos Muñoz Tutor: José María Delgado Sánchez Isidoro Lillo Bravo El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2022 El Secretario del Tribunal vii Agradecimientos A mis padres, por su ayuda, confianza y cariño. A mi hermano, por su apoyo incondicional. A mis abuelos. ix Resumen La reciente apuesta por el uso de energías renovables ha llevado a un aumento de las instalaciones de autoconsumo en las viviendas europeas. Esto conlleva una inversión en la que influye directamente el modelo de precios del país en el que se encuentre la instalación, obteniendo generalmente mayor rentabilidad a mayores precios de la electricidad. En este trabajo se ha elaborado un modelo que permite obtener la rentabilidad de una inversión para el caso de una instalación fotovoltaica con baterías. Se muestran resultados obtenidos a partir de datos de entrada relacionados con el clima, la dimensión de la instalación tanto en potencia fotovoltaica instalada como en almacenamiento y datos económicos de precios de la electricidad. Se ha hecho el análisis sobre una instalación “tipo”, con unos parámetros energéticos y de costes dados, con el fin de observar la influencia de los precios eléctricos. Para profundizar, se variarán las dimensiones de la instalación y se tendrá en cuenta el efecto de degradación de las baterías, una variable fundamental en una inversión a largo plazo. En cuanto a los términos económicos, se plantearán cuatro escenarios hipotéticos de precios en los mercados eléctricos de España y Alemania. ÍNDICE DE FIGURAS Ilustración 1 Potencia fotovoltaica instalada en el mundo entre 1996 y 2020 ( [3], [5]) 12 Ilustración 2 Curvas agregadas de oferta y demanda. Fuente: OMIE [20] 15 Ilustración 3 Valor del CPh medio diario en España desde 2017 hasta 2021, en €/MWh 18 Ilustración 4 Períodos de potencia [37] 19 Ilustración 5 Períodos de Consumo [37] 20 Ilustración 6 Estructura de contratos de los consumidores alemanes (2019) [45] 22 Ilustración 7 Composición de los precios eléctricos para una vivienda alemana, en ct/kWh (2006-2021) [47] 23 Ilustración 8 Compensación por excedentes en España, en €/MWh 26 Ilustración 9 Suma del autoconsumo fotovoltaico en Alemania desde 2009 hasta 2017, en GWh [58] 27 Ilustración 10 Compensación por excedentes en Alemania, en €/MWh 27 Ilustración 11 Demanda (kWh) y temperatura ambiente (ºC) en el “día tipo” 35 Ilustración 12 Radiación solar a lo largo del año, en Wh/m2 35 Ilustración 13 Temperatura del módulo fotovoltaico a lo largo del año, en ºC 36 Ilustración 14 Fragmento de la hoja matriz: datos de tiempo, temperatura, demanda, PV y batería 38 Ilustración 15 Fragmento de la hoja matriz: Eficiencia de la batería, consumos y acción que se realiza 38 Ilustración 16 Fragmento de la hoja matriz: Celdas para la introducción de datos de entrada 38 Ilustración 17 Hoja Auxiliar que calcula las demandas horarias para cada caso 39 Ilustración 18 Fragmento de la tabla de “Uso de Red” en una de las hojas de demanda principales 39 Ilustración 19 Tabla con datos horarios del coste de producción alemán 39 Ilustración 20 Fragmento de los vectores auxiliares entre las horas 8 y 12 40 Ilustración 21 Tabla con términos de energía según sea período valle, llano o punta 40 Ilustración 22 Consumos diarios en los casos I y II en España 41 Ilustración 23 Fragmento de tabla con los ahorros mensuales entre los diferentes casos 41 Ilustración 24 Fragmento de una tabla con costes de inversión y mantenimiento para el estudio 1 (1,5 kWp y 1,5 kWh) 42 Ilustración 25 Fragmento de tabla de Cash Flow anual para los estudios 1 y 2 42 Ilustración 26 Consumos principales según la dimensión de la instalación, en kWh 45 Ilustración 27 Vida útil de las baterías de cada estudio 47 Ilustración 28 Efecto de la degradación en el consumo de la batería (3 kWp y 3 kWh) 48 Ilustración 29 Efecto de la degradación de la batería en los consumos de red, PV e inyección de excedente (3 kWp y 3 kWh) 48 Ilustración 30 Ingresos según el modelo de precios español (Escenario 1) 51 Ilustración 31 Ingresos según el modelo de precios alemán (Escenario 1) 51 Ilustración 32 Ingresos según el modelo de precios español (Escenario 2) 52 xvii Ilustración 33 Ingresos según el modelo de precios alemán (Escenario 2) 53 Ilustración 34 Ingresos según ambos modelos de precios (Escenario 3) 54 Ilustración 35 Ingresos según ambos modelos de precios (Escenario 4) 55 Ilustración 36 Ahorros totales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico 57 Ilustración 37 Ahorros totales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico con baterías para cada estudio 57 Ilustración 38 Ahorros totales (2017-2021) entre PV+Baterías y únicamente PV para cada estudio 58 Ilustración 39 Ahorros anuales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico (Estudio 3) 59 Ilustración 40 Ahorros anuales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico con baterías (Estudio 3) 59 Ilustración 41 Ahorros anuales (2017-2021) entre PV+Baterías y únicamente PV (Estudio 3) 60 Ilustración 42 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 1) 63 Ilustración 43 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 1) 63 Ilustración 44 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 2) 64 Ilustración 45 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 2) 65 Ilustración 46 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 3) 66 Ilustración 47 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 3) 66 Ilustración 48 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 4) 67 Ilustración 49 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 4) 68 Ilustración 50 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 1) 69 Ilustración 51 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 1) 70 Ilustración 52 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 2) 71 Ilustración 53 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 3) 71 Ilustración 54 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 3) 72 Ilustración 55 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 3) 73 Ilustración 56 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 4) 74 Ilustración 57 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 4) 74 Introducción 12 12 1 INTRODUCCIÓN En los últimos años, ha crecido la preocupación de la sociedad por el cambio climático y los gases de efecto invernadero, a los que se suma el agotamiento de los recursos fósiles. Por tanto, con tal de reducir las emisiones de carbono y alcanzar el desarrollo sostenible, se ha apostado por las energías renovables [1]. Entre ellas, destaca la energía fotovoltaica, experimentando un gran aumento a partir de 2001 y multiplicándose por veinte su instalación en Europa en el año 2011 y aumentando exponencialmente a partir de entonces, como se observa en la Ilustración 1 ( [2], [3]). El aumento de la demanda de paneles fotovoltaicos ha producido una reducción de los costes de inversión en estos, lo que ha extendido más su uso [4]. Ilustración 1 Potencia fotovoltaica instalada en el mundo entre 1996 y 2020 ( [3], [5]) Las ventajas de energía limpia y a un precio asequible se contraponen con los principales problemas que producen estas instalaciones. La inyección de energía fotovoltaica a la red produce variaciones en el voltaje y la intensidad que pueden perjudicar los parámetros de la red eléctrica, por lo que esta se suele limitar [6]. Por otro lado, la fotovoltaica es una fuente de energía variable, ya que depende de la radiación solar, por lo que está limitada al uso durante el día, y del tiempo atmosférico, que tiene grandes fluctuaciones a lo largo del año [7]. Estos problemas de variabilidad se pueden solucionar añadiendo sistemas de almacenamiento mediante baterías o complementando la instalación con fuentes fijas como el gas ( [6], [8]). Con el fin de ser puramente renovables, se elige la primera opción, utilizando baterías para almacenar energía eléctrica, destacando las de ion Litio o las baterías de plomo ácido. Al igual que se realizó con los paneles fotovoltaicos, actualmente se intenta aumentar la demanda de los sistemas de almacenamiento y así disminuir su precio. Para ello, algunos gobiernos han creado programas de subvenciones para instalaciones fotovoltaicas con baterías, como ha sido el caso de Alemania o Suecia [9]. Para estudiar los sistemas fotovoltaicos con baterías, estos se han intentado modelizar con múltiples algoritmos y ver así su comportamiento al satisfacer la demanda eléctrica de una demanda. El primer problema de la modelización es elegir la resolución temporal de los datos, es decir, el intervalo mínimo de estudio de los parámetros. Varios estudios concluyen que la resolución mínima debería ser de quince minutos, donde se producen errores en torno al 5%, produciendo resultados sesgados y llevando a dimensionar la instalación a una potencia menor a la debida. Mayores resoluciones permiten más exactitud en el perfil de consumo (se suelen utilizar perfiles diarios o semanales repetidos durante el año) y, por tanto, el dimensionamiento de la instalación fotovoltaica y la capacidad de las baterías ( [10], [11], [12]). 13 Otro factor importante en el análisis de estas instalaciones es la degradación, un parámetro vital que generalmente no se tiene en cuenta en este tipo de estudios y que afecta a todos los parámetros de la batería. Añadir almacenamiento a una instalación fotovoltaica puede suponer un aumento del autoconsumo de entre el 13% y el 24% para baterías con capacidades de 0.5 kWh/kWp a 1 kWh/kWp ( [11], [12]). Otros estudios concluyen que el almacenamiento óptimo es de 0.75 kWh/kWp ( [13]), aunque la elección de valores superiores al óptimo no genera grandes descensos en el Valor Presente Neto (NPV) [14]. También se observa que el almacenamiento depende de muchos factores, como la diferencia entre el coste de la electricidad y la compensación por excedente, la localización y el número de viviendas estudiadas o el clima [14]. En el estudio de Yaling, Wu et al. ( [15]) se tiene en cuenta la degradación de las baterías y se observa que tanto capacidad óptima como costes de inversión aumentan en comparación con el caso que no tiene en cuenta la degradación. Este aumento de la capacidad también depende de los factores comentados previamente, como los precios de la electricidad. En este trabajo, se combinarán los efectos de la degradación que ocurren en las baterías ( [16]) aplicados a un análisis económico de distintos escenarios de precios a lo largo de toda la vida útil de la instalación, como se realizaron Hoppman, J. et al. ( [8]) con precios en Alemania, utilizando en el caso de este proyecto modelos económicos de España y Alemania junto a parámetros característicos de las baterías que varían a causa de la degradación. Objetivos del Proyecto 14 14 2 OBJETIVOS DEL PROYECTO El objetivo del proyecto es conseguir un modelo de una instalación fotovoltaica con baterías que permita ver la influencia de los precios de la electricidad según el modelo de precios del país escogido. Este modelo tiene en cuenta la degradación tanto del campo fotovoltaico como de las baterías, permitiendo escoger un escenario de degradación según la dimensión que tenga la instalación. Todos los parámetros característicos de la batería vendrán influidos por la dimensión y las variables externas como la radiación solar, la temperatura ambiente y la localización de la instalación. Sobre estos datos se introduce un modelo de precios, en este caso se han estudiado modelos de precios de la electricidad españoles y alemanes. Este modelo de precios se aplica a los resultados de los balances energéticos obtenidos según los parámetros de entrada del modelo y, a partir de ahí, se calculan variables económicas que aporten información sobre la viabilidad y rentabilidad de la inversión económica. El efecto de la degradación afectará en los costes de inversión directamente, ya que se necesitarán reemplazos del sistema de baterías cuando se acabe la vida útil de estas. Se propone así un modelo realista que tiene en cuenta en el análisis económico del proyecto el impacto de la vida útil real de la batería en lugar de considerar una hipótesis simplista de la vida útil del fabricante, que siempre se reduce por las condiciones reales de operación del componente. Esta reducción de la vida útil supone realizar inversiones no consideradas por el fabricante, que, dado el coste de la batería, generan un cambio significativo en el payback del proyecto. 15 3 METODOLOGÍA 3.1 Análisis de los Mercados Eléctricos 3.1.1 Mercado Eléctrico Español Desde el año 2014 se ofrecen tres modalidades de contratación de la electricidad por parte de los consumidores, el Precio Voluntario para el Pequeño Consumidor (PVPC), el precio fijo durante 12 meses o la contratación bilateral con cualquier comercializadora. Según la opción de contratación varía el precio de la energía, al que se le añaden costes regulados (peajes y cargos), IVA e impuestos especiales [17]. 3.1.1.1 Mercado Libre y Mercado Regulado Se entienden como mercados al grupo de comercializadoras que ofrecen los contratos de la factura eléctrica en España. El mercado regulado o de referencia solo ofrecen las tarifas reguladas por el Gobierno, el PVPC y el Bono Social, no pudiendo vender otros servicios ni hacer descuentos. Como se explicará a lo largo del apartado, el precio es variable según los mercados diarios y el margen de comercialización está fijado por el Gobierno. Por otro lado, el mercado libre ofrece contratos pactando directamente con el consumidor. Generalmente, tienen precios más estables que los del mercado regulado, pero esto puede ser beneficioso o perjudicial según el precio de la energía diario. En este caso, los márgenes de comercialización los fija la propia empresa [18]. 3.1.1.2 Funcionamiento de mercado diario e intradiario En el mercado diario se comercializan 24 productos energéticos correspondientes con cada hora del día siguiente, donde participan los agentes generadores. Está gestionado por el OMIE (Operador del Mercado Ibérico de Energía – Polo Español), que recibe las ofertas de compra y venta para las horas del día siguiente y obtiene el precio y volumen de energía según las curvas de oferta y demanda, obteniendo en el corte de ambas, el precio del día siguiente (Ilustración 2). Este se fija de manera marginalista, es decir, a medida que los productores (desde los más baratos) van cubriendo los volúmenes de energía [19]. El funcionamiento de los mercados intradiarios también es marginalista, están compuestos por seis sesiones donde se puede vender y comprar energía. Una vez se han fijado los valores del mercado diario, los agentes productores acuden a estos mercados para ajustar o variar sus compromisos de producción según previsiones más recientes [19]. Ilustración 2 Curvas agregadas de oferta y demanda. Fuente: OMIE [20] Metodología 16 16 3.1.1.3 Precio Voluntario para el Pequeño Consumidor (PVPC) Los precios voluntarios para el pequeño consumidor se definen como los precios máximos de referencia que pueden contratar los consumidores con una potencia contratada menor o igual a 10 kW y un punto de suministro efectuado a tensiones no mayores a 1kV. Este modelo de precios sustituye a las Tarifas de Último Recurso (TUR) vigentes hasta el 1 de abril de 2014 ( [21], [22]). El cálculo de los PVPC es el resultado de la suma de los siguientes conceptos [23]: - El coste de producción de la energía eléctrica, que se determina en base al precio horario de los mercados diario e intradiario. - Los peajes de acceso y cargos correspondientes. - Los costes de comercialización. La facturación que realiza el comercializador de referencia se basará en el tipo de equipo de medida, según los valores horarios de consumo si existe posibilidad de telemedida y telegestión o considerando los perfiles de consumo en caso de no disponer de estos dispositivos [23]. Los peajes de acceso son el precio que pagan los consumidores, los productores y los agentes por las exportaciones de energía y el uso de las redes de transporte y distribución. Son únicos en todo el país y no incluyen impuestos. Se dividen según niveles de tensión y consumos por períodos horarios y potencia. Estos varían según el tipo de factura en el período de estudio (2017-2021) [22]. 3.1.1.4 Factura Eléctrica (2014-31/05/2021) Dentro de este apartado, se desarrollarán los términos y conceptos que componían la factura hasta el 31 de mayo de 2021. Los PVPC se determinan a partir del peaje de acceso asociado a cada punto de suministro. Se componen de cuatro términos principales: uno de potencia, otro de energía del peaje de acceso, uno relacionado con el coste horario de la energía y en el caso necesario, un término de energía reactiva, además de los correspondientes impuestos y gastos de sistemas de medida y telegestión [22]. 3.1.1.4.1 Tarifas de acceso Según la tensión a la que se efectúe el suministro y la potencia contratada, varían los peajes y los períodos tarifarios de facturación, habiendo más períodos cuanto mayor sean tanto tensión como potencia. Vienen indicadas en la Orden ITC/1659/2009, de 22 de junio ( [24]). Las tarifas de baja tensión se aplican a suministros no superiores a 1 kV: - Tarifa 2.0A: Simple de baja tensión, con potencia contratada no superior a 10 kW. Existen dos variantes según las posibilidades del equipo de medida: con discriminación horaria (2.0 DHA) o con discriminación horaria “supervalle” (2.0 DHS) con dos y tres períodos tarifarios respectivamente [24]. Para baja tensión también existen las variantes 2.1A con potencias entre 10 y 15 kW, y 3.1A, con potencias superiores a 15 kW. Estas no se tendrán en cuenta, ya que para la instalación de estudio la potencia considerada es como máximo 10 kW [25]. Por tanto, se considerará la tarifa 2.0A, contrato PVPC sin discriminación horaria hasta la entrada de la nueva factura el 01/06/2021. 3.1.1.4.2 Componentes de la Factura 3.1.1.4.2.1 Término de Potencia Es un precio fijo resultado de la contratación de una cantidad de potencia durante el año y a su vez se compone del término de potencia del peaje de acceso y del margen de comercialización. El término de potencia del peaje de acceso (TPUP) viene dado por el tipo de peaje, en este caso el peaje número dos. Su valor es de 38,043426 €/kW y año, viniendo fijado por la Orden IET/107/2014, de 31 de enero [26]. Según las siguientes órdenes, se prorrogan anualmente los precios de 2018 hasta el año 2021: Orden TEC/1366/2018, de 20 de diciembre; Orden TEC/1258/2019, de 20 de diciembre y Orden TED/1271/2020, de 22 de diciembre ( [27], [28], [29]). 17 El margen de comercialización se corresponde con el recargo que aplican las comercializadoras por los servicios prestados [19]. El término fijo de los costes de comercialización (CCF), viene fijado en 3,113 €/kW y año para los años 2016, 2017 y 2018 [30]. Estos precios se mantienen hasta el año 2021 según el Dictamen 53/2021 del Ministerio de Transición Ecológica y el Reto Demográfico [31]. Por tanto, la obtención del término de potencia de la factura eléctrica es según la Ecuación 1: 𝐹𝑃𝑈=𝑃𝑜𝑡·(𝑇𝑃𝑈𝑃+𝐶𝐶𝐹) Ecuación 1 Cálculo del término de potencia, en €/año 3.1.1.4.2.2 Término de Energía Se compone de dos elementos, un término fijo del peaje de acceso y otro del coste horario de producción de la energía eléctrica, que es variable. El término dijo de energía del peaje de acceso (TEA) es de 0,044027 €/kWh, según el Ministerio de Industria, Energía y Turismo [26]. Por otro lado, el coste horario de producción de la energía eléctrica (CPh) está formado por la suma de tres términos según la Ecuación 2 [23]: 𝐶𝑃ℎ=𝑃𝑚ℎ+𝑆𝐴ℎ+𝑂𝐶ℎ Ecuación 2 Cálculo del coste horario de producción de la energía eléctrica, en €/kWh [23] - El precio medio horario (Pmh), en €/kWh, es el obtenido según los resultados del mercado diario e intradiario. - El coste de los servicios de ajuste del sistema (SAh), en €/kWh, se corresponde con los costes asociados al ajuste del suministro. - El valor de otros costes asociados al sistema (OCh), en €/kWh, se corresponde con las cuantías correspondientes al pago de los comercializadores para la financiación de la retribución del operador del mercado y del operador del sistema, así como los correspondientes a los mecanismos de capacidad y la financiación del servicio de interrumpibilidad entre otros. Estos valores están publicados en la página web de ESIOS (Sistema de Información del Operador del Sistema) que pertenece a Red Eléctrica de España S.A [32]. Su variación a lo largo del período estudiado (2017-2021) se refleja en la Ilustración 3. El término de energía se obtiene con la Ecuación 3, siendo Cons el consumo eléctrico en kWh: 𝑇𝐸=(𝑇𝐸𝐴+𝐶𝑃ℎ)∗𝐶𝑜𝑛𝑠 Ecuación 3 Cálculo del término de energía, en € [23] Metodología 24 24 3.1.2.3.3 Impuestos, tasas y recargos Los precios vienen fijados anualmente por el Estado alemán ( [45], [49]). Los valores entre los años 2017 y 2021 se resumen en la Tabla 4. 3.1.2.3.3.1 Recargo EEG Introducido en el año 2000 en la “Ley de Fuentes de Energía Renovable”, se encarga de financiar la generación de electricidad a partir de energías renovables, financiando las instalaciones solares, eólicas y de biomasa. Es la diferencia entre el gasto en renovables y el beneficio obtenido al vender la energía que estas producen. Tiene un valor fijo durante el año. 3.1.2.3.3.2 Recargo CHP o KWKG Introducido en 2002 como parte de la “Ley de Cogeneración”. La tasa ayuda a promover la generación simultánea de calor y electricidad. 3.1.2.3.3.3 Recargo del Artículo 19 (2) de StromNEV Tasa que pagan los consumidores finales que sirven para compensar los excesos en las tarifas de las empresas que consumen mucha electricidad. 3.1.2.3.3.4 Recargo de red en alta mar u “offshore” (Sección 17f del EnWG) Introducido en 2013 para financiar la expansión de la eólica marina, pagando la compensación por posibles retrasos en la implantación de este tipo de plantas. Desde 2019 se incluyen como un término independiente, fuera de los peajes de red. 3.1.2.3.3.5 Recargo de regulación, sección 18 (AbLaV) Se factura desde el 01/01/2014 y cubre los costes de las empresas que entran en funcionamiento cuando se necesita regulación de la red con el fin de estabilizar el sistema. 3.1.2.3.3.6 Peaje de acceso (“concession fee”) Se obtiene tras un acuerdo entre los distribuidores y los municipios, variando el precio del peaje según el número de habitantes. 3.1.2.3.3.7 Impuesto sobre la electricidad Introducido en abril de 1999 con el fin de conseguir un uso menos continuo de la electricidad. 3.1.2.3.3.8 Impuesto sobre el valor añadido (VAT) Se calcula sobre la suma total de recargos, peajes e impuestos. Es del diecinueve por ciento sobre el total salvo durante el período que descendió al dieciséis por ciento desde 01/07/2020 al 31/12/2020. Término (ct/kWh) 2017 2018 2019 2020 2021 Peaje de acceso 1,62 1,61 1,62 1,64 1,67 EEG 6,88 6,79 6,41 6,76 6,5 CHP/KWKG 0,44 0,35 0,28 0,23 0,25 Sección 19 StromNEV 0,39 0,37 0,31 0,36 0,43 Regulación (S, 18 AbLAV) 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 Offshore - 0,03 0,04 0,42 0,42 0,4 25 Impuesto sobre la Electricidad 2,05 2,05 2,05 2,05 2,05 Tabla 4 Tabla resumen de los impuestos, tasas y recargos en la factura alemana (2017-2021) [45] 3.2 Análisis del Autoconsumo 3.2.1 Introducción Además de las plantas fotovoltaicas que se encargan de la producción de energía para la venta de esta, otro tipo de instalación fotovoltaica son las instalaciones de autoconsumo, situadas principalmente en tejados o fachadas de edificios, permitiendo una mayor correlación de la demanda y el suministro. Estas instalaciones pueden estar o no conectadas a la red y poder de esta forma inyectar el excedente de energía producida, si este existe [51]. Según la IEA (International Energy Agency), se estima una potencia fotovoltaica instalada cercana a 500 GW en áreas urbanas europeas para el año 2030 ( [51], [52]). Para incentivar el uso del autoconsumo, se han implantado distintas ayudas por parte de los gobiernos, principalmente la compensación por el excedente inyectado a la red, rebajas fiscales o subvenciones, siendo la compensación la opción más extendida [11]. Algunos de estos países han sido Suecia, Alemania, China o Japón ( [11], [9]). La rentabilidad de estas instalaciones presenta una gran dependencia de los precios eléctricos, tanto de compra como de venta de excedentes, además de los impuestos y otros componentes de la factura eléctrica [53]. 3.2.2 Autoconsumo en España Se define el autoconsumo como el consumo por parte de uno o varios consumidores de energía eléctrica proveniente de instalaciones de producción próximas a las de consumo y asociadas a los mismos. A partir de 2018 empezó a desplegarse cuando se eliminaron las barreras regulatorias que existían y dificultaban esta actividad económicamente. La energía autoconsumida se considera de origen renovable, por lo que está exenta de cargos y peajes. En cambio, los excedentes asociados al autoconsumo se someten al mismo tratamiento que las instalaciones productoras [54]. Se diferencian dos modalidades de autoconsumo: - Suministro con autoconsumo sin excedentes: Los dispositivos físicos impiden la inyección a la red de transporte o distribución. - Suministro con autoconsumo con excedentes: Las instalaciones de generación permiten suministrar energía para autoconsumo e inyectar energía excedentaria en las redes de transporte y distribución. Se divide a su vez en dos modalidades: [55] [56] o Modalidad acogida a compensación: Consumidor y productor llegan a un acuerdo de compensación de excedentes. o Modalidad no acogida a compensación. En el caso de que la instalación sea de autoconsumo sin excedentes o con excedentes y una producción de potencia igual o inferior a 15 kW, esta está exenta de permisos de acceso y conexión. [55] La forma de compensación de los excedentes es el “mecanismo de compensación simplificada”, el cual depende del tipo de contrato del consumidor. En todo caso, el valor económico del excedente horario no podrá ser mayor al de la energía consumida. - Mercado Libre: La energía horaria excedentaria será valorada al precio horario acordado entre las partes. - Mercado Regulado (PVPC): La energía horaria excedentaria se valorará al precio medio horario (Pmh) menos el coste de los desvíos (CDSVh). Metodología 26 26 Los precios de la energía horaria excedentaria según el mecanismo de compensación simplificada (PVPC) vienen indicados en ESIOS (Sistema de Información del Operador del Sistema). Estos empiezan a partir del 1 de abril de 2019, no existiendo compensación de la energía excedentaria en fechas anteriores, su evolución temporal se muestra en la Ilustración 8 [57]. Ilustración 8 Compensación por excedentes en España, en €/MWh 3.2.3 Autoconsumo en Alemania El autoconsumo en Alemania está permitido e incentivado por el Gobierno, siendo necesaria la identificación del consumidor y el operador y la concordancia temporal entre la producción y el consumo eléctrico. Permite ahorrar en el consumo de red, por lo que en los últimos años se ha experimentado un aumento de las instalaciones fotovoltaicas debido a la subida del precio de la luz, como se observa en la Ilustración 9 [58]. Como sistema de compensación, se crearon las “feed-in tariffs”, que fueron introducidas por el Gobierno alemán a partir del “Renewable Energy Act” o EEG (sus siglas en alemán) en el año 2000. Comprendían un precio fijo por encima del mercado durante veinte años para las instalaciones que vertieran energía eléctrica a la red. Generalmente, todas las tecnologías renovables pueden optar a recibir las “feed-in tariffs” como compensación, con un importe que varía según la tecnología, el lugar de producción y la potencia instalada ( [59], [60]). Existe una tarifa de alimentación fija que va decreciendo a partir de su aplicación en el año 2017. El precio inicial para las instalaciones con una potencia igual o menor a 10 kW es de 12,70 ct/kWh (Sección 48), al cual se le reducen 0,4 ct/kWh (Sección 53). Este precio es una tarifa fija mensual, que se va reduciendo a lo largo del año ( [61], [62]). En la Ilustración 10 se representa la evolución de esta compensación desde inicios de 2017 hasta finales de 2021. 27 Ilustración 9 Suma del autoconsumo fotovoltaico en Alemania desde 2009 hasta 2017, en GWh [58] Ilustración 10 Compensación por excedentes en Alemania, en €/MWh Metodología 28 28 3.3 Modelos utilizados 3.3.1 Modelo Energético (Balance) [16] La electricidad producida por el campo fotovoltaico puede ser consumida total o parcialmente por la vivienda según la situación. La demanda horaria de la vivienda puede cubrirse mediante energía procedente del campo fotovoltaico, de la batería o de la red. La energía fotovoltaica excedente si la demanda horaria está ya cubierta se utilizará para cargar la batería (si esta no está cargada al completo) o se verterá a la red. En el caso de que la energía fotovoltaica sea menor a la demanda, esta se destinará íntegramente al autoconsumo, necesitando además consumo de red para cubrir el resto de la demanda horaria. La eficiencia de la descarga afectará a los procesos de carga y descarga de la batería, mientras que el campo fotovoltaico y la descarga de la batería también se verán afectados por la eficiencia del inversor. Mediante la Ecuación 8 y la Ecuación 9, se representa la energía producida hora a hora por el campo fotovoltaico. En estas ecuaciones, 𝑃𝑃𝑉 es la potencia pico del campo fotovoltaico (en kWp), 𝐻𝑔,𝑡,𝑛 representa la radiación solar global horaria (en Wh/m2), 𝛽 es el coeficiente de temperatura del módulo fotovoltaico (en %/(100ºC)) y 𝑇𝑝,𝑡,𝑛 representa la temperatura media del módulo (en ºC). Por otro lado, 𝑇𝑎,𝑡,𝑛 es la temperatura ambiente media horaria y 𝑇𝑂𝑁𝐶 representa la Temperatura de Operación Nominal de la Célula, ambas en ºC. 𝐸𝑃𝑉𝑡,𝑛 =𝑃𝑃𝑉·(𝐻𝑔,𝑡,𝑛 1000)·(1−𝛽·(𝑇𝑃,𝑡,𝑛−25)·𝑃𝑅 Ecuación 8 Energía horaria del campo fotovoltaico para el año n, en kWh 𝑇𝑝,𝑡,𝑛 = 𝑇𝑎,𝑡,𝑛+𝑇𝑂𝑁𝐶−20 800 ·𝐻𝑔,𝑡,𝑛 Ecuación 9 Temperatura media del módulo fotovoltaico, en ºC Según los balances de energía horarios entre la demanda de la vivienda y la energía suministrada por el sistema se dan las siguientes situaciones. 3.3.1.1 Sin instalación de autoconsumo La demanda se cubre íntegramente por la red, ya que no existe campo fotovoltaico ni baterías. 3.3.1.2 Instalación fotovoltaica Se encuentran dos casos según la energía que aporte el campo fotovoltaico. Siempre que produzca energía, esta se destinará al autoconsumo, sea mayor o menor a la demanda. - Si es mayor a la demanda, el excedente de energía se vierte a la red. - Si es menor, para la demanda no cubierta se necesitará el consumo de red. En este caso no hay vertido a la red. 3.3.1.3 Instalación fotovoltaica con baterías En esta situación existen dos casos principales, cada uno con dos posibilidades: 1) La energía del campo fotovoltaico es mayor a la demanda: Toda la demanda se cubre mediante autoconsumo procedente de la instalación fotovoltaica. Según la situación de la batería se distinguen dos casos según el siguiente orden de prioridad. a. La batería puede almacenar todo el exceso fotovoltaico: La energía se dedica a cargar la batería al completo. b. La batería no es capaz de almacenar todo el exceso fotovoltaico: Parte de la energía se destina a cargar la batería al completo y el resto se inyecta a la red. 29 2) La demanda es mayor a la energía del campo fotovoltaico: La demanda se cubrirá usando la red, el campo fotovoltaico y la batería, no habiendo en ningún caso vertido de excedente a la red. En este caso, toda la energía fotovoltaica se destina a cubrir la demanda. Se diferencian tres situaciones según la capacidad de la batería. a. La batería no es capaz de cubrir el resto de la demanda: Es necesario el consumo de red para terminar de cubrir la demanda eléctrica. b. La batería es capaz de cubrir el resto de la demanda: No es necesario comprar energía de la red, ya que la demanda se cubre únicamente con la instalación de autoconsumo. 3.3.2 Análisis Económico Se analizarán cuatro parámetros económicos, el Valor Presente Neto (Net Present Value, NPV según sus siglas en inglés), el período de retorno (PBP, Payback Period), el período de retorno actualizado (DPBP, Discounted Payback Period) y el coste normalizado de la energía (LCOE, Levelized Cost Of Energy). 3.3.2.1 Valor Presente Neto Es el valor presente de todos los Cash Flow relacionados con un proyecto [63]. Permite determinar si la inversión es rentable o no, siendo rentable si el VPN es positivo y no rentable si su valor es menor que cero. Cuanto mayor sea el valor, más rentabilidad tiene el proyecto. Se ha calculado según la Ecuación 10, donde 𝐶𝐼𝑁 y 𝐶𝑂𝑈𝑇 representan los balances de caja de entrada y salida anuales, 𝑁 el número de años de vida del proyecto e 𝑖 la tasa de descuento. 𝑁𝑃𝑉=−𝐶0+∑𝐶𝐼𝑁,𝑛−𝐶𝑂𝑈𝑇,𝑛 (1+𝑖)𝑛 𝑁 𝑛=1 Ecuación 10 Cálculo del valor presente neto La inversión inicial (𝐶0) es igual a los costes de inversión correspondientes a la instalación fotovoltaica (CAPEX), las baterías (CAPEX) y el inversor o BoS (CAPEX). Se ha definido como “año 0” a el momento en el que se hace la inversión inicial, donde solo existen costes, es decir, no hay ingresos o cash flow de entrada en ningún tipo. Viene definida en la Ecuación 11. 𝐶0=𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑃𝑉,0+𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝐵𝐴𝑇,0+𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝐵𝑜𝑆,0 Ecuación 11 Cálculo de la inversión inicial del proyecto Por otro lado, el resto de los años de vida del proyecto se encontrarán cantidades de entrada (ingresos) y salida (costes o gastos). - Los ingresos anuales se calculan según la Ecuación 12 y se definen como el ahorro existente entre el caso I (en el que la vivienda solo tiene consumo de red) y el caso III (vivienda con instalación fotovoltaica y baterías), siempre con valor positivo. Se concibe el ahorro como la diferencia horaria entre el coste del consumo de red en ambas situaciones, para el caso III, al consumo de red se le añaden los ingresos de la compensación por excedente. Los casos se desarrollarán en el subapartado 4.2.1 𝐶𝐼𝑁,𝑛= ∑𝑅𝑒𝑑𝑡,𝐼−(𝑅𝑒𝑑𝑡,𝐼𝐼𝐼−𝐸𝑥𝑐𝑡,𝐼𝐼𝐼) 8760 𝑡=1 Ecuación 12 Cash Flow de entrada - Los costes anuales (Ecuación 13) se definen como la suma de todos los costes de operación y mantenimiento (OPEX) y los costes de inversión tanto de baterías como del inversor (CAPEX). Todos los costes anuales se calculan según la Ecuación 13, en cambio, como la inversión inicial está en un término diferente, el coste del año 1 se calcula según la Ecuación 14. 𝐶𝑂𝑈𝑇,𝑛 =𝑂𝑃𝐸𝑋𝑃𝑉,𝑛+𝑂𝑃𝐸𝑋𝐵𝐴𝑇,𝑛+𝑂𝑃𝐸𝑋𝐵𝑜𝑆,𝑛+𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝐵𝐴𝑇,𝑛+𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝐵𝑜𝑆,𝑛 Ecuación 13 Cash Flow de salida Metodología 30 30 𝐶𝑂𝑈𝑇,1=𝑂𝑃𝐸𝑋𝑃𝑉,1+𝑂𝑃𝐸𝑋𝐵𝐴𝑇,1+𝑂𝑃𝐸𝑋𝐵𝑜𝑆,1 Ecuación 14 Cash Flow de salida para el año uno (VPN) 3.3.2.2 Payback Period Es el período de tiempo en el que los beneficios igualan el coste de la inversión inicial, es decir, el punto donde se recupera la inversión. Se calcula según la Ecuación 15. Para el caso de los Cash Flow, los de entrada se calculan según la Ecuación 12 y los de salida según la Ecuación 13. 𝐶0 ∑(𝐶𝐼𝑁,𝑛−𝐶𝑂𝑈𝑇,𝑛) 𝑃𝐵𝑃 𝑛=0 =0 Ecuación 15 Cálculo del Payback Period 3.3.2.3 Discounted Payback Period En este caso se tiene en cuenta la tasa de descuento en el Payback Period, obteniéndose a partir de la Ecuación 16. 𝐶0 ∑(𝐶𝐼𝑁,𝑛−𝐶𝑂𝑈𝑇,𝑛) (1+𝑖)𝑛 𝐷𝑃𝐵𝑃 𝑛=0 =0 Ecuación 16 Cálculo del Discounted Payback Period 3.3.2.4 Levelized Cost of Energy El coste normalizado de la energía es el asignado a cada unidad de energía producida o ahorrada por la instalación durante el período de vida o de análisis [63]. Se calcula según la Ecuación 17, donde 𝐸𝑛 representa la diferencia entre el consumo de red existente sin instalación y con instalación de autoconsumo. 𝐿𝐶𝑂𝐸=∑𝐶𝑂𝑈𝑇,𝑛 (1+𝑖)𝑛 𝑁 𝑛=1 ∑𝐸𝑛 (1+𝑖)𝑛 𝑁 𝑛=1 Ecuación 17 Cálculo del LCOE 3.4 Baterías Una batería es un dispositivo formado por una o varias celdas electroquímicas que permiten transformar la energía química almacenada en su interior en energía eléctrica. Se basan en el funcionamiento según el proceso de reducción-oxidación o redox, un proceso químico reversible en el que un componente se oxida (gana electrones) y otro se reduce (pierde electrones), generando una diferencia de potencial entre los bornes de la batería [64]. Existen varios tipos de tecnologías de almacenamiento electroquímico: níquel-cadmio (NiCd), alcalinas de manganeso, níquel-hidruro metálico (Ni-MH), iones de litio, sulfuro de sodio (NaS), etc. Este trabajo se centrará en las baterías de plomo ácido (PbA), dada su madurez tecnológica, costes e impacto en el mercado [16]. Aunque actualmente la tecnología de iones de Litio está penetrando cada vez más en aplicaciones de almacenamiento energético, todavía la tecnología de PbA permanece como la opción más segura desde el punto de vista de financiación de proyectos. 3.4.1 Parámetros característicos ( [64], [16]) Tanto en la propia batería como en su funcionamiento se definen según una serie de parámetros característicos que se utilizarán a lo largo del proyecto. 31 3.4.1.1 Celda Es la unidad mínima que forma una batería. Pueden asociarse entre sí en serie o en paralelo para obtener los valores necesarios de tensión y corriente adecuados a la aplicación que la batería de soporte. 3.4.1.2 State of Charge (SoC) El estado de carga indica la carga de la batería, es decir, la energía disponible almacenada; se suele expresar como un porcentaje de su capacidad total, siendo igual al 100% si la energía almacenada es máxima. 3.4.1.3 Depth of Discharge (DoD) La profundidad de descarga, expresada en porcentaje, es la relación entre la capacidad que suministra la batería en su descarga y la capacidad nominal de esta, ambas expresadas en amperios-hora (Ah). Permite conocer el estado de carga de la batería de forma alternativa. Si el DoD aumenta, el SoC disminuye. Este parámetro tiene un umbral mínimo definido por el fabricante, de manera que si se sobrepasa se produce una degradación acelerada e irreversible de la batería. 3.4.1.4 Capacidad Cantidad de energía que la batería permite almacenar en su interior para luego descargarla, medida en amperioshora. Generalmente viene expresada en base a un tiempo de descarga en horas y una temperatura entre 20 y 25 ºC. En el caso de que la capacidad fuera Ct (25 ºC) = 100 Ah, esto indicaría que a 25 ºC y un tiempo determinado de descarga de “t” horas, la batería podría proporcionar 100 Ah. 3.4.1.5 Vida útil de la batería (tDoD,T) Tiempo que tarda la batería en dejar de proporcionar cierta cantidad de su capacidad nominal. 3.4.1.6 Eficiencia de la batería Es la relación entre la energía eléctrica proporcionada por la batería y la energía que ha sido necesaria para cargarla, expresada como porcentaje. Depende principalmente de la temperatura, el estado de carga y la velocidad de descarga. 3.4.2 Degradación La degradación es el conjunto de cambios tanto físicos como químicos que sufre una batería y que hacen que esta no pueda mantener los mismos parámetros durante su vida útil [65]. El fabricante de la batería siempre ofrece unos parámetros característicos (SoC, capacidad, vida útil y eficiencia) en unas condiciones de trabajo bien definidas, que no suelen coincidir con las reales. La diferencia en las condiciones de operación genera estrés en los componentes de la batería (sulfatación de los electrodos, pérdida de electrolito, etc.) que al final reducen la eficiencia y vida útil de la batería. De ahí la importancia de conocer no sólo los parámetros característicos de la batería sino su dependencia con las condiciones de trabajo específicas de la aplicación a la que se dirige el dispositivo. 3.4.2.1 Causas principales de la degradación [16] La degradación ocurre por la presencia de factores de estrés, que modifican el comportamiento de la batería. Dominan principalmente dos mecanismos: el envejecimiento cíclico debido al uso (ciclos de carga y descarga de la batería) y el envejecimiento producido cuando no existe flujo de corriente en la batería. Estos efectos aumentan a medida que pasa el tiempo y ambos están agravados al aumentar la temperatura. A continuación, se describen tres de los factores de estrés principales. 3.4.2.1.1 Velocidad de descarga Es la relación entre la capacidad de la batería y la energía que esta suministra en un tiempo determinado bajo condiciones estándar de operación. Una batería con capacidad de 100 Ah debería suministrar una intensidad de 200 A si esta se descarga en una hora. Metodología 32 32 Cuando existe una instalación fotovoltaica con baterías, este parámetro depende de la demanda horaria de la vivienda, ya que, a mayores demandas, mayor velocidad de descarga. 3.4.2.1.2 Velocidad de carga Es la velocidad a la que se carga la batería comparada con la capacidad de esta bajo condiciones estándar de operación. Cuando las baterías son parte de una instalación fotovoltaica, la velocidad de carga está muy influida por el campo fotovoltaico, según la energía que este proporcione, afectará de una forma u otra a la velocidad de carga. A diferencia de aplicaciones de carga estacionaria y régimen constante, como es el caso de un vehículo eléctrico sometido a una tensión y corriente constante, cuando la batería se alimenta de un sistema fotovoltaico las condiciones de carga son variables, ya que la corriente inyectada depende de la radiación disponible. Esta radiación puede ser diferente según la hora del día e incluso intermitente en caso de transitorios de nubes. Estas condiciones de carga a régimen variable generan un estrés importante en la batería que reduce su tiempo de vida útil esperado respecto las condiciones estándar del fabricante. 3.4.2.1.3 Temperatura de la baterí a El funcionamiento de la batería depende de la temperatura del recinto en la que se encuentre, que a su vez suele depender de la temperatura exterior. En el caso de estar fuera del rango de temperatura entre 10 y 25 ºC, se ven afectados parámetros esenciales de la batería como la capacidad, la eficiencia y la vida útil de esta. 3.4.2.2 Efecto de la degradación sobre los parámetros característicos Los resultados de la degradación se presentan como corrosión, degradación del material, estratificación en el interior de la celda o sulfatación. Esto afecta directamente en los parámetros característicos de la batería. 3.4.2.2.1 Vida u til La reducción de la vida útil de las baterías de plomo ácido viene causada por los efectos de envejecimiento descritos anteriormente, a los que se le suman factores como la corrosión del electrodo positivo. No hay consenso en un modelo único y universal que establezca la vida útil de la batería en función de todos los parámetros característicos de la misma y las condiciones de operación, sino diferentes modelos matemáticos, cada uno basado en diferentes hipótesis. La elección del modelo más adecuado se basa en identificar las condiciones del mismo y similitud con las condiciones esperadas de operación en el proyecto seleccionado. Por ello, para este proyecto se ha decidido modelar la vida útil de la batería según la Ecuación 18, donde 𝑁𝐷𝑜𝐷,25 º𝐶 es el número de ciclos obtenidos de la hoja de especificaciones del fabricante; 𝑛𝐷𝑜𝐷,𝑇 es el número de ciclos anuales de la batería; 𝜎𝑇 un factor corrector dependiente de la temperatura y 𝛼 un factor de degradación relacionado con las condiciones de operación. 𝑡𝐷𝑜𝐷,𝑇 =𝛼·𝑁𝐷𝑜𝐷,25 º𝐶 𝑛𝐷𝑜𝐷,𝑇 ·𝜎𝑇 Ecuación 18 Vida útil de la batería en función de la temperatura [16] 3.4.2.2.2 Eficiencia Para el modelado de la eficiencia se ha utilizado el modelo CIEMAT [66], que tiene en cuenta el estado de carga y la velocidad de carga de la batería. Para incluir la degradación causada por otros factores de estrés como la sulfatación o la corrosión, se ha incluido un coeficiente 𝛾 que depende de las condiciones de operación. Se refleja en la Ecuación 19. 𝜂𝑏𝑐,𝑡,𝑛=(1−𝛾)𝑛· [ 1−exp ( 20.73 𝐼𝑐,𝑡 𝐼10+0.55·(𝑆𝑜𝐶−1) ) ] Ecuación 19 Cálculo de la eficiencia de la batería en función de las condiciones de carga [16] 33 3.4.2.3 Escenarios de degradación Se han definido cuatro escenarios que recogen las posibles combinaciones de dimensionamiento del sistema fotovoltaico y de almacenamiento, donde se pueden encontrar la mayor parte de situaciones en las que suelen operar las baterías. Para cada uno de los escenarios, se han propuesto unos coeficientes de estrés diferentes que aportan información sobre la degradación que experimenta la batería en cada caso. Los escenarios son: - Batería pequeña y campo fotovoltaico grande (LB+HPV): La capacidad de la batería es pequeña en comparación a la instalación fotovoltaica y esta última es del orden de magnitud o mayor a la demanda de la vivienda. En este caso los factores de estrés son muy altos, comprendiendo baja separación temporal entre cargas completas y altas o muy altas velocidades de descarga, causando gran sulfatación y degradación del material. Es el peor escenario para una batería de plomo ácido. - Batería pequeña y campo fotovoltaico pequeño (LB+LPV): La capacidad de la batería es pequeña en comparación a la instalación fotovoltaica y esta es menor a la demanda de la vivienda. Se caracteriza por descargas profundas, alta velocidad de descarga y entre baja y media velocidad de carga, lo que produciría menores pérdidas de agua y procesos de corrosión según la temperatura de la batería que en el caso anterior. Sería el segundo caso más desfavorable. - Batería grande y campo fotovoltaico grande (HB+HPV): La capacidad de la batería es grande en comparación a la instalación fotovoltaica y esta es del mismo orden de magnitud o mayor a la demanda de la vivienda. Las velocidades de carga y descarga son bajas y la carga completa de la batería se hace frecuentemente. La batería experimenta un menor número de ciclos por año al ser su capacidad muy superior a la energía aportada por el sistema fotovoltaico. Se disminuyen los efectos de corrosión, degradación del material y sulfatación. Sería el segundo caso más favorable. - Batería grande y campo fotovoltaico pequeño (HB+LPV): La capacidad de la batería es grande en comparación a la instalación fotovoltaica y esta es menor a la demanda de la vivienda. Hay grandes períodos entre cargas completas y velocidades de carga y descarga bajas, resultando en corrosión algo mayor al caso anterior y bajas sulfatación y degradación del material. Es el caso óptimo de degradación. En cada uno de estos escenarios, los coeficientes de estrés que afectan a la degradación de la batería son los indicados en la Tabla 5. Escenario LB + HPV LB + LPV HB + HPV HB + LPV γ 0.3 0.2 0.1 0.05 α 0.75 0.8 0.95 1 𝝈𝟐𝟓 º𝑪 𝝈𝟑𝟎 º𝑪 𝝈𝟑𝟓 º𝑪 𝝈𝟒𝟎 º𝑪 𝝈𝟒𝟓 º𝑪 𝝈𝟓𝟎 º𝑪 1 0.69 0.51 0.37 0.25 0.14 Tabla 5 Factores de estrés en función de la temperatura y de las condiciones de operación en cada escenario definido: LB+HPV (baja capacidad y alto campo fotovoltaico), LB+LPV (baja capacidad y bajo campo fotovoltaico), HB+HPV (alta capacidad y alto campo fotovoltaico) y HB+LPV (alta capacidad y bajo campo fotovoltaico) [16] El resultado de considerar estas condiciones de operación en el modelo implementado, para las condiciones de demanda eléctrica supuestas, proporciona unas temperaturas de la batería diferentes a las esperadas por el fabricante (Tabla 6), en el rango de 25 ºC (escenario LB+HPV) hasta 40 ºC (escenario HB+LPV). Metodología 40 40 Ilustración 20 Fragmento de los vectores auxiliares entre las horas 8 y 12 3.6.2.4 Hojas de Costes Las hojas llamadas como “Ahorro” son en realidad hojas del coste de la energía utilizada según los modelos de precios aplicados. Contienen los precios horarios finales que paga el consumidor. - Hojas de Ahorro: Una para cada caso de estudio, teniendo las mismas fórmulas de cálculo, variando únicamente los consumos. Contienen los datos con ambos modelos económicos. - Hoja PLV: Exclusivamente calcula el precio de los términos de potencia y energía introducidos con la nueva factura. Compara con un vector el día de la semana, si el valor es 1, el día es festivo o fin de semana, por lo que todas las horas del día son “valle”, teniendo los precios más baratos. Multiplica los valores de las tasas por el consumo correspondiente y este resultado se multiplica por los vectores horarios que indican si esa hora es punta, llana o valle. En la Ilustración 21 se puede ver un fragmento de la tabla del término de energía, entre las horas 8 y 12, observando que las dos últimas filas son fin de semana, ya que todas las horas son valle. - Hoja Resumen: Al tener en las demás hojas valores horarios, no se ve claramente la evolución, por lo que en esta hoja se representan los valores diarios de costes de todos los consumos (Ilustración 22). Se calculan los ahorros diarios respecto al caso base donde solo se consume red, teniendo tres ahorros distintos: uno al tener fotovoltaica, otro al tener fotovoltaica y baterías y otro al añadir baterías a una instalación fotovoltaica ya existente. También contiene una tabla dinámica por cada país, donde se representan los datos mensuales de cada ahorro, esto se muestra en la Ilustración 23. Ilustración 21 Tabla con términos de energía según sea período valle, llano o punta 41 Ilustración 22 Consumos diarios en los casos I y II en España Ilustración 23 Fragmento de tabla con los ahorros mensuales entre los diferentes casos 3.6.2.5 Hojas de Balances y Resultados Finales En estas hojas se realizan los balances económicos necesarios para el estudio y se proporcionan los resultados finales de las variables económicas analizadas (VPN, PBP, DPBP y LCOE): - Una hoja auxiliar agrupa los valores mensuales de ahorro entre casos, divididos por país y dimensión de la instalación, diferenciando cinco casos. De estos valores se calculan los valores que actuarán como ingresos en cada escenario económico estudiado. - La hoja de costes e ingresos calcula las inversiones necesarias por reposición de las baterías al degradarse completamente y los demás costes de inversión, operación y mantenimiento de la instalación, diferenciando entre las cinco dimensiones estudiadas (Ilustración 24). También contiene los ingresos de cada escenario económico, sacados de la hoja auxiliar anterior, en este caso se repiten durante los 30 años de vida de la instalación. - El resto de los datos necesarios para el cálculo del Cash Flow anual se encuentran en una hoja separada: valores del factor de actualización anualmente y costes totales de cada estudio, que, junto a los ingresos, permitirán el cálculo del Cash Flow. Para cada escenario económico se encuentran los valores de los flujos de caja anuales tanto actualizados como no actualizados. Ocurre lo mismo en el caso de los Cash Flow acumulados. Una representación de parte de una de estas tablas se enseña en la Ilustración 25. - La hoja de resultados contiene los valores finales de cada variable económica, VPN, LCOE, PBP y DPBP, además de unas tablas auxiliares que permiten el cálculo de estas últimas dos variables de una forma sencilla. Metodología 42 42 Ilustración 24 Fragmento de una tabla con costes de inversión y mantenimiento para el estudio 1 (1,5 kWp y 1,5 kWh) Ilustración 25 Fragmento de tabla de Cash Flow anual para los estudios 1 y 2 3.6.2.6 Macros utilizadas Como al cambiar la dimensión de la instalación en la hoja matriz cambian casi todas las hojas del Excel y el proceso de actualización de las tablas dinámicas es tedioso, se ha implementado una función “macro” sencilla para que estas se actualicen automáticamente. Tiene el siguiente código: Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range) Application.EnableEvents = False ThisWorkbook.RefreshAll Application.EnableEvents = True End Sub 43 4 APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA 4.1. Hipótesis realizadas Como ayuda a la aplicación de la metodología expuesta anteriormente se han tenido en cuenta varias hipótesis, tanto energéticas como económicas. Muchas de ellas son iguales a las del artículo sobre el que se basa el trabajo ( [16]). 4.1.1 Hipótesis Económicas Estas hipótesis están relacionadas con precios, costes relacionados con la instalación o variables económicas. - La vida útil de la instalación al completo es de treinta años. - La vida útil del inversor (BoS) se supone igual a 15 años, por lo que en el año 15 es necesario realizar otra inversión para reemplazarlo. - La tasa de descuento (i) es igual al 2%. - Los costes de inversión son los siguientes: 0.9 €/Wp para el sistema fotovoltaico, 200 €/kWh para la batería y 0.6 €/Wp para el BoS. - Los costes de operación y mantenimiento de la instalación son iguales al 1% de cada inversión respectivamente. - Los ingresos del Cash Flow se asumen como los ahorros en el consumo de red entre los casos I (vivienda sin ningún tipo de autoconsumo) y III (instalación fotovoltaica con baterías). - Se considera el coste de producción horario (CPh) como representante del término variable de la electricidad, no considerando por tanto los desvíos existentes. A este se le añaden las tasas, cargos e impuestos correspondientes. - La factura en el mercado eléctrico español se considerará del tipo 2.0 A hasta el 1 de junio de 2021 y del tipo 2.0 TD después de esta fecha. - En el modelo de precios alemán se considera un sistema de compensación mediante tarifa fija, sin ningún tipo de dependencia de un arrendador. 4.1.2 Hipótesis Energéticas Se han considerado las siguientes situaciones: - Se ha definido la curva de demanda horaria de un día tipo en un consumo residencial, y se ha extendido dicho perfil de forma periódica a lo largo de un año. - Se ha considerado la radiación solar y la temperatura ambiente para un año de diseño, y se ha extendido dichas condiciones al período del proyecto: 30 años - Se ha supuesto una degradación máxima del módulo fotovoltaico del 10% en el ciclo de vida del proyecto (30 años). - La eficiencia del inversor es constante e igual al 90% y no se considera variación en el rendimiento en función de la temperatura. - Se desprecia la autodescarga de la batería y se define una profundidad de descarga máxima admisible del 20%. Además, las simulaciones se realizan considerando un SoC inicial del 40% en la batería. - Para todos los estudios se considera una potencia contratada de 5.5 kW, siendo igual para los períodos valle y punta a partir del 1 de junio de 2021. Aplicación de la Metodología 44 44 4.2. Estudios Implementados 4.2.1 Definición de los estudios Partiendo de las hipótesis anteriores y los datos de entrada del modelo, uno de los principales datos es la dimensión de la instalación, tanto la potencia fotovoltaica instalada como la capacidad de almacenamiento de las baterías. Estas dos variables van a afectar directamente en los consumos principales de la instalación, que son el consumo de red, de baterías, el fotovoltaico (PV) y el vertido de excedente a la red. El aumento de la potencia fotovoltaica instalada (medido en kilowatios pico, kWp) implicará un aumento en la energía fotovoltaica generada, esta se podrá usar para el autoconsumo y la carga de las baterías, inyectando a la red el exceso de energía que pueda existir. Por otro lado, el aumento de la capacidad de las baterías significará un mayor almacenamiento de energía, que se podrá autoconsumir para cubrir parte de la demanda. Siempre interesa maximizar el autoconsumo, ya que es la actividad que mayor ahorro proporciona. Por tanto, se ha realizado el estudio de cinco combinaciones de instalación fotovoltaica y baterías intentando cubrir el mayor espectro posible. Para la instalación fotovoltaica se han utilizado tres potencias diferentes, de 1,5, 3 y 5 kWp. En cambio, para las baterías se han escogido dos capacidades, 1,5 y 3 kWh. Los cinco estudios se muestran en la Tabla 7. Número de Estudio Potencia Fotovoltaica (kWp) Almacenamiento (kWh) Escenarios de degradación 1 1,5 1,5 LPV+LB (1.2) 2 1,5 3 LPV+HB (1.1) 3 3 3 HPV+HB (2.1) 4 5 1,5 HPV+LB (2.2) 5 5 3 HPV+HB (2.1) Tabla 7 Características energéticas de los estudios implementados Se estudiará la viabilidad de las inversiones de estos proyectos, pero con el fin de añadir otro enfoque, se han diferenciado tres casos dentro de cada estudio. Estos consistirán en ir añadiendo elementos de la instalación final a una vivienda que se supone sin ningún tipo de instalación de autoconsumo. Este estudio permite ver el efecto de la variación anual de los precios sobre la instalación. Los casos son: - Caso I o Caso Base: No existe ningún tipo de instalación de autoconsumo en la vivienda, toda la demanda se cubre por el consumo de red. - Caso II: La vivienda posee una instalación fotovoltaica sin baterías, con capacidad de vertido de excedente a la red y compensación por el mismo. - Caso III: La instalación de autoconsumo es completa, es decir, fotovoltaica con baterías, que junto a la red eléctrica se encargan de cubrir la demanda. La comparación de los casos II y III con el caso base permitirá ver el ahorro que existe respecto al consumo de red en ambos casos, ya que la presencia de una instalación fotovoltaica permite reducir el consumo de red, como se verá en el apartado siguiente. 4.2.2 Efecto en los consumos Como se ha dicho anteriormente, el tamaño de la instalación afecta directamente en el consumo, esto se observa claramente en Ilustración 26, donde mediante un diagrama de barras se diferencian los cuatro consumos principales de la instalación y cómo varían según la potencia instalada. Todos los consumos representados se corresponden al primer año de la batería, es decir, no ha influido la degradación en ellos. 45 Ilustración 26 Consumos principales según la dimensión de la instalación, en kWh 4.2.2.1 Consumo de Red Se observa que, al aumentar la potencia fotovoltaica instalada, el consumo eléctrico de la red disminuye. La estrategia de operación definida en el sistema es que la generación fotovoltaica prioriza cubrir la demanda de la vivienda antes que cargar la batería, esta solo se carga en caso de tener exceso de generación fotovoltaica. Finalmente, cuando la demanda esté satisfecha y la capacidad de la batería sea máxima, el exceso de generación por parte del sistema fotovoltaico se vierte a red en modo de excedentes. Así, conforme aumenta la potencia fotovoltaica instalada, la generación del campo solar es mayor y por tanto se cubre en mayor porcentaje la demanda del consumidor, siendo necesario menos consumo desde la red. El consumo de red depende además de la capacidad de la batería: cuanto mayor sea esta, mayor será la flexibilidad del sistema para compensar la demanda del usuario sin necesidad de consumo de red. Por ello, se observa en la Ilustración 26 que en los escenarios de mayor capacidad de la batería se tiene un menor consumo de red (naranja vs azul y rojo vs morado). En el caso de 3 kWp y 3 kWh se tiene una situación intermedia entre los cuatro extremos anteriores, donde se minimiza el consumo de red con un balance adecuado de potencia pico fotovoltaica y capacidad de batería instalada. Por otro lado, en el caso de 5 kWp y 1,5 kWh el consumo de red crece ligeramente respecto al anterior debido a que no existe equilibrio entre los tamaños de la instalación fotovoltaica y las baterías. Por tanto, en los días sin producción fotovoltaica, las baterías pueden no ser suficientes para cubrir la demanda de la vivienda, ya que son pequeñas en comparación con la potencia instalada. 4.2.2.2 Consumo Fotovoltaico (PV) Como se ha explicado anteriormente, la prioridad de la instalación fotovoltaica es cubrir la demanda de la vivienda y posteriormente gestionar la energía excedentaria (si existiese) cargando las baterías o inyectándola a la red. Como se muestra en la Ilustración 26, una mayor potencia fotovoltaica instalada aumenta la generación de energía, lo que resulta en un aumento del consumo directo desde el campo fotovoltaico y una disminución del consumo de red. Esto se observa entre los estudios representados mediante las barras amarilla, verde y roja, donde las tres tienen la misma capacidad y la potencia fotovoltaica instalada es de 1,5, 3 y 5 kWp respectivamente. Aplicación de la Metodología 46 46 Entre los casos que tienen la misma potencia fotovoltaica instalada, se observa una disminución de la energía eléctrica consumida desde el campo fotovoltaico para las instalaciones con mayor capacidad de baterías (3 kWh). Como el campo fotovoltaico es de igual dimensión, un aumento de la capacidad de la batería necesitará más cantidad de energía para cargarla hasta el máximo. A su vez, una mayor capacidad hará disminuir el consumo fotovoltaico ya que habrá horas en las que la batería pueda dar más energía que el campo fotovoltaico. Estas horas coincidirán con las de menor radiación. 4.2.2.3 Inyección a la red El excedente de energía se produce cuando se ha generado más energía de la demanda necesaria en el sistema fotovoltaico, por tanto, este se puede inyectar a la red y recibir por ello una compensación económica. Las instalaciones más pequeñas (1,5 kWp) tienen una inyección a la red mínima, ya que la prioridad es el autoconsumo de la energía generada, llegando el caso más favorable a los 300 kWh anuales. A mayor tamaño, mayor inyección por el aumento de energía que se puede producir y almacenar en la instalación. En el caso de las instalaciones de mayor tamaño (5 kWp), el vertido de excedente aumenta considerablemente, casi triplicando al caso anterior, de 3 kWp instalados. Esto sucede por lo comentado anteriormente, a mayor tamaño, más energía. En la Ilustración 26, se refleja que, para los casos con la misma potencia fotovoltaica instalada, la inyección es mayor donde existe menor capacidad de las baterías. Esto se explica según la estrategia de operación del sistema, que en este caso (donde existe excedente de generación) prioriza la carga de las baterías sobre la inyección del excedente a la red. 4.2.2.4 Consumo de las baterías Según se observa en la Ilustración 26, aumenta el consumo eléctrico desde las baterías al aumentar la capacidad de estas, por lo que se satisface mayor parte de la demanda mediante esta vía. Esto se explica porque al aumentar la capacidad de la batería, esta puede almacenar más energía en su interior. Una mayor capacidad permite más disponibilidad de energía para cubrir la demanda incluso cuando la instalación fotovoltaica sea insuficiente. Este efecto además se potencia más a medida que aumenta la potencia pico fotovoltaica instalada, puesto que este escenario permite cargar con mayor frecuencia la batería. Al igual que en la inyección a red, en las instalaciones más pequeñas, el consumo es mínimo porque se prioriza cubrir la demanda de la vivienda autoconsumiendo la energía generada. Se observa la similitud entre el caso de 3 kWp y 5 kWp, ambos con baterías de 3kWh. Esto sucede por el equilibrio entre las dimensiones de baterías y fotovoltaica que existe en el primer caso, lo que posibilita el autoconsumo máximo, aumentando el uso de las baterías a cambio de hacer que el excedente vertido sea mucho menor al otro caso. 4.2.3 Degradación Los valores de los parámetros de degradación son los que marcan el tiempo de vida de la batería y, por tanto, cuándo habría que reemplazarla. En la Ilustración 27 se muestra la vida útil de cada estudio según la dimensión de la instalación. Una menor vida útil implica mayor número de reemplazos de la batería, lo que resulta en una mayor inversión total en baterías a lo largo de la vida del proyecto. Se observa que se cumple lo comentado en el subapartado 3.4.2.3, existiendo la mayor vida útil en el escenario más favorable (LPV+HB) y la menor en el más desfavorable (HPV+LB). Las dimensiones tanto del campo fotovoltaico como de las baterías afectan en la degradación. Cabe destacar que la diferencia entre ambos casos es de casi ocho años entre reemplazos, la viabilidad de estos procedimientos se estudiará en el subapartado 4.4. 47 Ilustración 27 Vida útil de las baterías de cada estudio A lo largo de la vida útil de la batería, la degradación va afectando a los parámetros característicos de esta, haciendo que disminuyan tanto su capacidad como su eficiencia. Esto afecta por tanto a los diferentes consumos que se producen en la instalación a lo largo del año. En la Ilustración 28 se refleja cómo afecta la degradación en el caso del estudio de 3 kWp de potencia fotovoltaica y 3 kWh de almacenamiento de la batería. Durante los cinco años de vida útil se observa cómo desciende el consumo de la batería respecto al total, debido a que la degradación disminuye la capacidad de almacenamiento de energía. Al disminuir la capacidad por el efecto de la degradación, el consumo que se produce desde la batería disminuye. Como la degradación de la potencia fotovoltaica se produce a lo largo de mayor tiempo que la batería, la producción fotovoltaica disminuye en menor medida que la batería, por lo que la energía que antes se almacenaba, ahora se reparte entre los otros consumos. Siguiendo el orden de prioridad, primero se cubre la demanda con la energía generada y posteriormente el excedente se almacena o se inyecta a la red. Por ello, se observa además en la Ilustración 29 un incremento del consumo de red y de la inyección a la red, donde también se muestra la evolución del consumo fotovoltaico a lo largo de los cinco años de vida útil. Aplicación de la Metodología 48 48 Ilustración 28 Efecto de la degradación en el consumo de la batería (3 kWp y 3 kWh) Ilustración 29 Efecto de la degradación de la batería en los consumos de red, PV e inyección de excedente (3 kWp y 3 kWh) 49 4.3. Escenarios Económicos Para analizar la inversión durante los 30 años es necesario terminar de fijar el cálculo del balance de caja en el proyecto, ya que los costes de inversión y de mantenimiento están fijados por la dimensión de la instalación fotovoltaica, el almacenamiento de las baterías y la degradación de estas. Como “ingresos” o balances de caja de entrada de la instalación se han elegido los ahorros del consumo de red entre la vivienda sin instalación de autoconsumo y la vivienda con una instalación fotovoltaica y baterías y la venta del excedente que se inyecta a la red. Este es el ahorro entre los casos III y I expuestos en el subapartado 4.2.1. Realmente, los únicos ingresos propiamente dichos se corresponden con la venta del excedente, ya que el ahorro representa una diferencia de costes, no una entrada monetaria. Estos se han reflejado dentro de la entrada al balance de caja (CFIN) para que fuese más sencillo de entender, ya que si estos se hubiesen reflejado dentro de la salida del balance de caja (CFOUT), los resultados hubiesen sido los mismos debido al criterio de signos. Como debido a la degradación los consumos varían, también lo hacen los ahorros y por tanto los “ingresos” cambian, así que los representados en las tablas de los subapartados que siguen son los ahorros medios entre todos los años de vida útil de la batería. En los cálculos se han utilizado los anuales según el año y la degradación correspondiente. Como la vida de la instalación se ha supuesto de 30 años y los precios de la electricidad en España han experimentado tendencias muy diferentes en los últimos años (Ilustración 3), se han considerado cuatro escenarios hipotéticos: - Escenario 1: Precios de los años 2017 y 2018, en España no existe compensación por excedente. - Escenario 2: Precios de los años 2019 y 2020, donde empieza la compensación por excedente en España. - Escenario 3: Precios de la segunda mitad de 2021, donde existió un gran aumento de los precios tanto del coste de producción como del autoconsumo. - Escenario 4: Precios de la primera mitad de 2021, como aproximación al “tope del gas” en la Península Ibérica. Cada escenario representa una evolución de los precios de la electricidad durante el período de estudio, han sido seleccionados intentando mostrar situaciones variadas para ver cómo afectaría esto a la viabilidad de las inversiones. El criterio de elección ha sido la variación de los precios en España entre 2017 y 2021, ya que en Alemania son prácticamente constantes en este período, aunque los escenarios se analizarán usando los modelos económicos de ambos países. La variación de los precios en Alemania es mucho menor, debido a que la mayoría de la factura está compuesta por otros costes distintos al coste de producción eléctrico (tasas, recargos e impuestos). El aumento del coste de producción en 2021 se equilibró con una disminución de las tasas, por lo que en este período tampoco se aprecia gran cambio en la factura eléctrica. Para el cálculo de los valores que salen en las tablas de los apartados siguientes se ha realizado la media aritmética en el período correspondiente en el caso de costes de producción y compensación media por excedente. Esto también se aplica para el coste total medio de la factura alemana, ya que todos los valores de la factura se expresan en €/kWh y no hay términos fijos. Para el caso del coste total medio de la factura española, se ha aproximado mediante la Ecuación 22. Esto se produce porque existe un término fijo en la factura, que no depende del consumo horario, sino de la potencia contratada. Por tanto, no se puede calcular como un promedio, ya que las horas donde no haya consumo de red (donde solo se paga término fijo) alteran el resultado final del coste. Además, el número de horas sin consumo de red aumenta al ser mayor la instalación de autoconsumo, tanto las baterías como la instalación fotovoltaica. De ahí que se haya aproximado el coste total como una suma de un término fijo (TFF, en la Ecuación 20) y otro variable (TFV, en la Ecuación 21) y todo esté expresado en ct/kWh, permitiendo que el coste sea representativo de cualquier instalación. Como hay períodos a lo largo de los cuales hay múltiples facturas eléctricas, el valor final se ha ponderado por el número de días del período de facturación (ND) y el número de días totales del período en cuestión (NDT). Aplicación de la Metodología 56 56 4.4.1.1 Ahorros Totales En este estudio se analizan los ahorros totales entre 2017 y 2021 para ambos modelos de precios eléctricos, reflejadas las tres comparaciones en la Ilustración 36, la Ilustración 37 y la Ilustración 38. En el caso del ahorro al instalar un campo fotovoltaico, este es igual cuando la potencia fotovoltaica instalada es la misma, por lo que realmente se tienen tres comparaciones, iguales a las tres potencias fotovoltaicas diferentes. Se observa en las tres gráficas que la diferencia al usar ambos modelos de precios es considerable y esto radica en dos consideraciones principales: - El modelo de precios español tiene un término fijo, que se paga exista consumo de red o no. Esto no sucede en el modelo de precios alemán, donde todo el precio depende del consumo. Por tanto, al aumentar el tamaño de la instalación, tanto en baterías como en potencia instalada, disminuye el consumo de red. La existencia del término fijo en la factura hace que disminuya el ahorro entre las situaciones porque no existe ninguna hora que tenga coste cero, como pasa en el modelo alemán. - En el período de estudio, entre 2017 y 2021, la diferencia entre la factura media alemana y la española varía entre ocho y once céntimos. En el segundo semestre de 2021 esto disminuye, ya que con la gran subida de los precios eléctricos las facturas llegaron a niveles más similares. - La compensación por excedente también ayuda a aumentar el ahorro con el modelo alemán respecto a la factura española, ya que en Alemania existe compensación los cinco años, mientras que en España empieza en abril de 2019. Además, salvo en el segundo semestre de 2021, la compensación alemana era mayor a la española. En la Tabla 12, se refleja el número de horas donde el consumo de red es nulo en los casos II y III durante todo el período de estudio. Se observa que la diferencia al añadir las baterías es mínima, que lógicamente la mayoría se produce al instalar el campo fotovoltaico. Número de horas con Consumo de Red nulo 1,5 kWp 1,5 kWh 1,5 kWp 3 kWh 3 kWp 3 kWh 5 kWp 1,5 kWh 5 kWp 3 kWh Caso II (2017-2021) 10072 10072 16024 17589 17589 Caso III (2017-2021) 10077 10077 16034 17654 17599 Tabla 12 Número de horas donde el consumo de red es nulo para cada estudio Multiplicando este número de horas por el precio del término fijo horario de la factura española, se observan costes que varían entre 400 y 700 euros, que se suman al ahorro en el caso del modelo alemán, donde este término no existe. En la Ilustración 37, se observa que los ahorros totales según el modelo español se duplican entre el caso de menor dimensión y el de menor dimensión. En cambio, según el modelo alemán, esto es ligeramente superior, a causa de la mayor cantidad de excedente que se vierte en los casos de 5 kWp instalados, como se reflejó en la Ilustración 26. Como se muestra en la Ilustración 38, el orden de magnitud de los ahorros totales entre los casos II y III es mucho menor a los anteriores. En esta situación, el crecimiento no es progresivo con el aumento de dimensión de la instalación debido a que en el caso de 3 kWp y 3 kWh existe un mayor equilibrio en la dimensión relativa de la instalación que en el inmediatamente superior. Esto hace que se aproveche mejor el uso de la batería, aumentando el autoconsumo. En el otro caso, existe más vertido de excedente, que, aun ingresando su compensación, no llega al nivel de ahorro que produce el autoconsumo. 57 Ilustración 36 Ahorros totales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico Ilustración 37 Ahorros totales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico con baterías para cada estudio Aplicación de la Metodología 58 58 Ilustración 38 Ahorros totales (2017-2021) entre PV+Baterías y únicamente PV para cada estudio 4.4.1.2 Ahorros Anuales En este apartado se analizará un único estudio, donde la potencia fotovoltaica es de 3 kWp y la capacidad de la batería es de 3 kWh. Centrarse en este estudio permite ver cómo afectan la variación de precios de compra de electricidad y compensación de excedente durante los cinco años que se han estudiado. Si es cierto que este es uno de los casos donde la dimensión relativa de la instalación es similar y se ha elegido debido a que hay mayor vertido de excedente que en el primer estudio (1,5 kWp y 1,5 kWh), para observar también su efecto a lo largo de los años. En la Ilustración 39 y la Ilustración 40 se observa el mismo comportamiento, aunque a órdenes de magnitud diferentes. Los correspondientes al modelo español suben hasta 2019, cuando empieza la compensación por excedente aun con precios del coste de producción algo menores. En 2020 los precios eléctricos son los menores de todo el período y no se ven compensados ni existiendo compensación por excedente durante todo el año. En el modelo alemán, en cambio, los ahorros son muy similares durante los cinco años, debido a la “regularidad” de la factura alemana. La disminución a partir de 2018 se debe a la progresiva bajada de precios del excedente, el cual no depende de los precios del mercado eléctrico. En el año 2021 es donde más similares son ambos ahorros, debido al aumento de precios existente en este año, tanto en el coste de producción como en la compensación por excedente. Los valores de precios de cada año se reflejan en las tablas del apartado 4.3 (Tabla 8, Tabla 9, Tabla 10 y Tabla 11). Para el año 2021, se debe realizar una media entre las dos últimas tablas, para considerar ambos semestres. En la Ilustración 41 se observa la variación del ahorro al instalar baterías en una instalación fotovoltaica que ya existe. En los años 2017 y 2018 el ahorro según ambos modelos es muy similar, esto ocurre porque en España no existe compensación por excedente, que es mayor teniendo solo instalación fotovoltaica, ya que la energía excedentaria no se dedica a cargar las baterías (2540,97 kWh anuales vertidos en el caso II en comparación con los 1828,95 kWh del caso III). La variación en los años siguientes se debe a las fluctuaciones del precio de la electricidad en el modelo español. En el mercado alemán sube el ahorro a medida que pasan los años por la misma razón, pero en este caso por la disminución de la compensación por excedente y la mayor regularidad de la factura alemana. 59 Ilustración 39 Ahorros anuales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico (Estudio 3) Ilustración 40 Ahorros anuales (2017-2021) al instalar un campo fotovoltaico con baterías (Estudio 3) Aplicación de la Metodología 60 60 Ilustración 41 Ahorros anuales (2017-2021) entre PV+Baterías y únicamente PV (Estudio 3) 4.4.2 Valor Presente Neto (VPN) En la Tabla 13 se muestra el valor presente neto de cada estudio para todos los escenarios económicos analizados según el modelo de precios español, también se podrá observar en las gráficas del siguiente apartado dependiendo si las curvas superan el eje de abscisas o no. Ocurre lo mismo para el modelo de precios alemán, reflejando el VPN en la Tabla 14. Modelo de Precios Español VPN (€) Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Estudio 1 (1,5 kWp - 1,5 kWh) 1524,65 773,40 6283,37 2587,35 Estudio 2 (1,5 kWp - 3 kWh) 1431,06 502,58 6026,60 2409,49 Estudio 3 (3 kWp - 3 kWh) -1967,63 -1837,07 9050,63 1489,61 Estudio 4 (5 kWp - 1,5 kWh) -5827,21 -2980,92 11037,10 1425,08 Estudio 5 (5 kWp - 3 kWh) -6402,22 -4011,19 9652,07 225,05 Tabla 13 VPN según el modelo de precios español En la Tabla 13 se observan distintos comportamientos: los dos primeros estudios (ambos con 1,5 kWp instalados) son rentables para todos los escenarios económicos; en cambio, los otros tres estudios solo se rentabilizan en los escenarios de precios más favorables, los escenarios tres y cuatro, que son los que tienen los precios del año 2021 y, por tanto, los más caros del período entre 2017 y 2021. En los dos primeros escenarios, los precios eléctricos son demasiado bajos como para recuperar la inversión en los estudios de mayor inversión, esto también se refleja en la magnitud del VPN en los dos primeros estudios, ya que el valor es mucho menor a los obtenidos en los escenarios económicos más favorables. 61 También cabe destacar la inmensa diferencia existente en los estudios 3, 4 y 5 para los escenarios económicos dos (precios de 2019 y 2020) y tres (precios de la segunda mitad de 2021), donde la subida de precios y la gran diferencia en la compensación por excedente permiten tanto que se recuperen antes las inversiones, como alcanzar valores económicos que indiquen que son muy interesantes en caso de tener estas sucesiones de precios. Cabe destacar que no existe gran diferencia entre los estudios uno y dos para los cuatro escenarios económicos planteados, debido a que aumentar el tamaño de las baterías no genera el excedente suficiente para compensar el aumento de la inversión para casos con potencia fotovoltaica instalada pequeña. Modelo de Precios Alemán VPN (€) Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Estudio 1 (1,5 kWp - 1,5 kWh) 8455,02 7991,21 7753,76 8194,80 Estudio 2 (1,5 kWp - 3 kWh) 8390,43 7978,39 7757,42 8320,36 Estudio 3 (3 kWp - 3 kWh) 11779,49 10453,37 9354,88 9899,90 Estudio 4 (5 kWp - 1,5 kWh) 16765,05 13783,00 10656,12 11715,74 Estudio 5 (5 kWp - 3 kWh) 16213,09 13381,19 10493,48 11486,27 Tabla 14 VPN según el modelo de precios alemán En el caso del modelo de precios alemán, en la Tabla 14, la situación es muy diferente a la presentada en el modelo español, ya que en este caso todas las inversiones son rentables. En todos los estudios se observa la misma tendencia al pasar por los diferentes escenarios económicos, existiendo menor variación en los estudios con menor dimensión de la instalación por lo ya comentado, la baja potencia fotovoltaica instalada. El VPN de los estudios va en función de los precios eléctricos alemanes, la factura completa se mantiene casi constante, con un aumento progresivo de los precios a medida que se acerca al año 2021. La compensación por excedente, en cambio, decrece desde 2017 hasta 2021, llegando a su mínimo en el escenario 3 (segunda mitad de 2021), lo que refleja una caída mayor de la rentabilidad en comparación con los otros escenarios. En este caso, queda más claro lo comentado anteriormente sobre la necesidad de equilibrio entre las dimensiones de la instalación y de la demanda de la vivienda. Al tener una factura eléctrica tan cara, la mayor energía autoconsumida permitirá más ahorros que tener una instalación que permita grandes vertidos de excedente a la red. 4.4.3 Payback Period En las gráficas que se muestran durante el apartado se pueden definir los siguientes conceptos principales: - El Payback Period o período de retorno de la inversión se sitúa en el corte la curva de cada estudio con el eje X, cuando el Cash Flow Acumulado es igual a cero. - Las curvas empiezan en el año 1, dominadas por el valor de la inversión inicial. - A partir del PBP la instalación empieza a generar beneficios. - Las curvas de PBP suelen ser rectas, estas tienen varias caídas que se corresponden principalmente a las inversiones de reposición de la batería e inversor, siendo esta última la mayor depresión en las curvas, que sucede en el año 16. En las siguientes tablas (Tabla 15 y Tabla 16), se muestran los valores del PBP según el modelo de precios alemán y el modelo de precios español respectivamente. Aplicación de la Metodología 62 62 Modelo de Precios Alemán PBP (años) Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Estudio 1 (1,5 kWp - 1,5 kWh) 12 16 5 9 Estudio 2 (1,5 kWp - 3 kWh) 14 20 6 10 Estudio 3 (3 kWp - 3 kWh) >30 >30 7 18 Estudio 4 (5 kWp - 1,5 kWh) >30 >30 8 21 Estudio 5 (5 kWp - 3 kWh) >30 >30 9 23 Tabla 15 PBP según el modelo de precios alemán Modelo de Precios Español PBP (años) Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Estudio 1 (1,5 kWp - 1,5 kWh) 4 4 5 4 Estudio 2 (1,5 kWp - 3 kWh) 5 5 5 5 Estudio 3 (3 kWp - 3 kWh) 6 6 7 7 Estudio 4 (5 kWp - 1,5 kWh) 6 7 8 8 Estudio 5 (5 kWp - 3 kWh) 7 8 9 9 Tabla 16 PBP según el modelo de precios español 4.4.3.1 Escenario Uno El escenario uno se muestra en la Ilustración 42 y la Ilustración 43, la primera según el modelo de precios alemán y la segunda según el español. Entre ambas existe una gran diferencia principal, en el modelo alemán todas las inversiones se recuperan en un plazo parecido, entre los cuatro y los siete años, mientras que en el modelo español esto sucede únicamente en las inversiones con la dimensión menor (1,5 kWp instalados). Se observa que, en el modelo español (Ilustración 43), la instalación de 3 kWp podría recuperarse en un tiempo algo mayor a 30 años, pero esto no ocurre para las instalaciones mayores (de 5 kWp), donde parece que seguirían la misma dinámica y podrían no llegar a recuperarse. En el caso de los estudios de 1,5 kWp, ambos se recuperan en torno a la mitad de la vida total del proyecto (el primero a los 12 años y el segundo a los 16). La cantidad de beneficios generados siguiendo el modelo alemán es claramente superior al modelo español, aun comparando únicamente los estudios rentabilizados en ambos, según el modelo alemán son casi cinco veces superiores. Esto se debe principalmente por la diferencia de precios entre modelos y la existencia de compensación por excedente en Alemania durante esta fecha (2017-2018). Estos niveles de precios perjudican al modelo español, ya que no tiene compensación por excedente, aunque se verá en los estudios posteriores que la presencia de compensación no es un factor vital en estos estudios si la diferencia entre el coste de las facturas es tan grande. 63 Ilustración 42 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 1) Ilustración 43 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 1) Aplicación de la Metodología 64 64 4.4.3.2 Escenario Dos Mientras que en el modelo alemán los precios se mantienen relativamente constantes entre 2019 y 2020 (cuyos valores se prorrogarán durante los 30 años), observando una leve caída de la compensación por excedentes, en el modelo español hay algo más de variación, aunque no la necesaria para observar grandes cambios en la recuperación de la inversión. Como refleja la Ilustración 44, en el modelo alemán los valores son muy similares a los del escenario uno, siendo los mismos o existiendo un desfase de un año según el estudio. Sí es cierto que los beneficios acumulados son algo menores, debido a la bajada de precios tanto de coste de producción como a la bajada de la compensación por excedente. En el modelo español también bajan los precios, pero aparece la compensación por excedente. Se observa en la Ilustración 45 que se siguen recuperando únicamente las dos inversiones de 1,5 kWp, existiendo una caída en el año 16 donde el cash Flow acumulado vuelve a ser negativo, existiendo una “doble recuperación” en ambos casos, en los años 14 y 20 para la batería de 1,5 kWh y en los años 21 y 24 para la batería de 3 kWh. Esto está marcado por la mayor inversión al reponer las baterías en el segundo caso. En el caso de las inversiones de mayor tamaño en el modelo español, la tendencia que se observa es algo más positiva en comparación con la tendencia del primer escenario económico, aunque sigan sin recuperarse durante la vida total del proyecto. Ilustración 44 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 2) 65 Ilustración 45 Cash Flow acumulado anual según el modelo de precios español (Estudio 2) 4.4.3.3 Escenario Tres El escenario tres es el más positivo para la recuperación de las inversiones porque es el de mayores precios de la electricidad y compensación por excedente, aunque en Alemania estos últimos son los más bajos del período entre 2017 y 2021. El mantenimiento de los precios tan altos durante los 30 años de vida del proyecto permitirá rentabilizar la inversión antes en el modelo español e igualar entre sí el coste de las facturas eléctricas. Según la Ilustración 46 y la Ilustración 47, se observa que en ambos modelos la situación es similar, se recuperan todas las inversiones con un PBP en torno a los ocho años, siendo anterior a este período para el caso de los proyectos de menor dimensión (el PBP es igual a cinco años). En el modelo alemán (Ilustración 46), los beneficios acumulados en los estudios de 5 kWp son menores a los de los escenarios económicos anteriores, con una diferencia de casi cinco mil euros. En cambio, para los estudios con una potencia instalada de 1,5 kWp, son muy similares a los escenarios anteriores. Esto se debe a la cantidad del excedente vertido a la red, donde en los casos de menor dimensión es muy pequeña, por lo que influye menos que en los casos de mayor dimensión. En el modelo español (Ilustración 47) destacan varias situaciones en comparación con los escenarios económicos anteriores: - Se recuperan todas las inversiones en un período muy similar al del modelo alemán y los beneficios acumulados son del mismo orden de magnitud. - Existe mayor diferencia entre los dos casos de 5 kWp instalados en comparación con el modelo de precios alemán. Esto se debe por la diferencia de la cantidad de excedente vertido a la red, lo que hace que el caso de 1,5 kWh supere a la instalación de 3 kWh. - La instalación de 3 kWp se mantiene por encima del estudio 5 (5 kWp y 3 kWh) durante más tiempo que en el modelo de precios alemán, esto viene dado por la diferencia de coste al reponer la batería y la vida útil de esta, unido a la diferencia de energía autoconsumida en ambas instalaciones. Aplicación de la Metodología 72 72 4.4.4.3 Escenario Tres El tercer escenario, el más favorable en cuanto a precios ya que son los más caros para el coste de producción y la compensación por excedente, es el que menos cambios en el período de retorno produce respecto al PBP sin actualización. Se muestra en la Ilustración 54 la evolución de los estudios según el modelo de precios alemán, donde el retorno de la inversión solo se retrasa un año en el caso de 5 kWp de potencia fotovoltaica y 1,5 kWh de almacenamiento, permaneciendo el resto de los estudios con el DPBP igual al PBP. Por otro lado, en la Ilustración 55 se encuentra la variación que sufre el balance de caja actualizado en cada estudio según el modelo de precios español. Al igual que en el PBP, es el escenario donde más cercanos están ambos modelos económicos. En este caso, se mantiene el PBP para los estudios dos (1,5 kWp y 3 kWh) y tres (3 kWp y 3 kWh). Para el resto de los casos, el retraso en el período de retorno es únicamente de un año, reduciéndose considerablemente respecto a los escenarios económicos anteriores. Ilustración 54 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 3) 73 Ilustración 55 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 3) 4.4.4.4 Escenario Cuatro Por último, el escenario cuatro se corresponde con los precios de la electricidad de la primera mitad del año 2021, queriendo aproximarse de esta manera a lo que ocurre aplicando la “excepción ibérica”. En la Ilustración 56, donde se refleja el modelo de precios alemán, el DPBP es parecido al PBP anterior, en este caso se retrasa el período de retorno un año en los estudios con dimensiones extremas, el estudio uno (1,5 kWp y 1,5 kWh) y el estudio cinco (5 kWp y 3 kWh). Como se ve en la Ilustración 57, se representa el modelo de precios español y su influencia sobre los cash flows acumulados con la actualización según la tasa de descuento. La aplicación de la actualización produce el mismo efecto que en los escenarios económicos anteriores, retrasando el retorno de la inversión de una forma más acusada que según el modelo de precios alemán. En este escenario todas las inversiones se recuperan, aunque más tarde que en el caso del PBP, por lo que se puede observar el efecto de la actualización en todas las dimensiones de la instalación estudiadas. Para los cinco estudios, el retorno de la inversión se consigue uno, dos, tres, cuatro y cuatro años más tarde respectivamente. Aplicación de la Metodología 74 74 Ilustración 56 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios alemán (Estudio 4) Ilustración 57 Cash Flow acumulado actualizado anual según el modelo de precios español (Estudio 4) 75 4.4.5 Levelized Cost of Energy (LCOE) El estudio del LCOE permite relacionar la inversión y los costes de la instalación con la energía generada durante la vida total de la instalación, separando así la influencia de los escenarios económicos. Un mayor LCOE indica que la energía producida necesita una mayor inversión, ya sea inicial o durante la operación de la instalación. Para el término que se refiere a la energía de la instalación, se ha utilizado el consumo fotovoltaico, el consumo de las baterías y el excedente vertido a la red, dejando fuera del cálculo el consumo de la red. Cabe destacar que, entre los estudios analizados no existen grandes diferencias en el LCOE, lo que indica que la inversión se adecúa proporcionalmente a la energía que produce la instalación. Estudio 1,5 kWp 1,5 kWh 1,5 kWp - 3 kWh 3 kWp - 3 kWh 5 kWp - 1,5 kWh 5 kWp - 3 kWh LCOE (ct/kWh) 9,64 10,62 16,62 22,63 22,52 Tabla 19 LCOE de cada estudio Conclusiones 76 76 5 CONCLUSIONES Este trabajo ha permitido reflejar distintos aspectos que influyen en una instalación fotovoltaica con baterías, tanto en sus parámetros de funcionamiento como en la rentabilidad de la inversión que se asocia a una instalación de este tipo. La degradación es un parámetro que no se puede obviar, ya que reduce considerablemente la capacidad de la batería a lo largo del tiempo y limita la vida útil de la batería. Al funcionamiento cada vez menos eficiente de la batería se le suma la inversión necesaria al reemplazar estas, influyendo notablemente en la recuperación de la inversión. Una mayor degradación implica más reemplazos, por lo que perjudica al tiempo de recuperación de la inversión. La influencia de la degradación depende a su vez de parámetros tanto externos, como los climatológicos, como de parámetros propios del funcionamiento de la instalación. Por otro lado, el dimensionamiento de la instalación fotovoltaica con baterías tiene que ser acorde a la demanda de la vivienda o del conjunto de viviendas al que de suministro. El tamaño de la instalación y la correlación con la demanda afectan directamente a cómo se aprovecha el autoconsumo, perjudicando a la instalación en mayor medida en los casos de tamaño menor al óptimo. Si la instalación se sobredimensiona, el efecto no es tan negativo, ya que aumenta la cantidad de excedente inyectado a la red y mediante la venta de este, no existe una caída tan grande del VPN como en los casos de menor dimensión. La dimensión relativa de la batería respecto al campo fotovoltaico también afecta a los factores de estrés que influyen en la degradación de la batería, por lo que esto constituye otra razón para adecuar la instalación a la demanda eléctrica de la vivienda. Por último, se ha observado la gran influencia que tienen los modelos de precios sobre la rentabilidad de una instalación de autoconsumo como las estudiadas. Al estudiar una instalación con los mismos datos de entrada salvo los precios de la electricidad, se ha magnificado este efecto, permitiendo obtener respuestas más claras. Una factura eléctrica mayor permite obtener mayores ahorros en el consumo de red y así recuperar la inversión de una forma más rápida. También existe una correlación directa entre las instalaciones de mayor dimensión y los precios de la electricidad escogidos, ya que para una instalación mayor se incrementan los costes de inversión y de mantenimiento, por lo que estas únicamente se recuperan en los casos con precios de la electricidad más altos. Aun así, los escenarios económicos elegidos se han creado con precios horarios reales tanto de coste de producción como de compensación por excedente, pero estos se han repetido durante la vida útil de la instalación. También se ha observado la influencia del tipo de factura, estudiando una que se compone un término fijo y otro variable, como la española y otra factura cuyos términos son solo variables, como la alemana. Esto ha permitido ver que si la factura únicamente depende del consumo, es posible aumentar el ahorro al incorporar una instalación de autoconsumo. Debido a la magnitud de la vida útil de la instalación y la variabilidad de los mercados eléctricos en Europa, es imposible predecir los precios eléctricos durante un período de tiempo tan prolongado. De hecho, aunque el período fuera menor, incluso si fuese anual, se ha podido observar cómo entre 2017 y 2021 la variación ha sido muy acusada llegando al final de este período. En el caso específico del mercado alemán, la presencia de tantas tasas e impuestos que van asociados a los precios de la electricidad permiten que la variación del coste final de la factura sea mínima, minimizando el efecto de los precios de compra de la electricidad. Según el funcionamiento actual de los mercados, se producen fluctuaciones de los precios que no terminan coincidiendo con las posibles predicciones o estimaciones que se puedan realizar. 77 6 REFERENCIAS [1] B. Boeckl y T. Kienberger, «“Sizing of PV storage systems for different household types”,» Journal of Energy Storage, vol. 24, p. 100763, 2019. 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