Diseño de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo

Proyecto Fin de Grado Ingeniería de las Tecnologías Industriales Diseño de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo Dpto. Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Autor: Carlos Tafur Jiménez - Castellanos Tutor: Isidoro Lillo Bravo y Jose María Delgado Sánchez Sevilla, 2022 iii Proyecto Fin de Grado Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales Diseño de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo Autor: Carlos Tafur Jiménez - Castellanos Tutor: Isidoro Lillo Bravo Jose María Delgado Sánchez Dpto. Ingeniería Energética Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2022 v Proyecto Fin de Carrera: Diseño de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo Autor: Carlos Tafur Jiménez – Castellanos Tutor: Isidoro Lillo Bravo y Jose María Delgado Sánchez 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 A mi familia A mis amigos A mis maestros ix Agradecimientos A mis padres, por mostrarme su apoyo en todas mis decisiones, animarme en los momentos más duros y estar conmigo siempre que lo he necesitado. A mis hermanos, por ser fundamentales en mi día a día y por ayudarme en todo momento. A mis compañeros y amigos, por amenizar esta etapa universitaria y hacerla una de las mejores etapas de mi vida. A todos mis profesores, por la enseñanza, conocimientos y experiencia que me han aportado; en especial a D. Isidoro Lillo Bravo, por su paciencia, apoyo, ayuda, conocimientos del mundo de la energía fotovoltaica y por la tutela desarrollada en este proyecto. A Irradia Ingeniería Solar S.L. por darme la oportunidad de seguir formándome y desarrollarme profesionalmente en el mundo de la ingeniería. Carlos Tafur Jiménez – Castellanos Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industriales Sevilla, 2023 5.1.1 Precios de la Energía Excedentaria y de la Energía Consumida ..................................................... 38 5.1.2 Perfiles de Consumo ......................................................................................................................... 43 5.1.3 Perfiles de Radiación Solar. ............................................................................................................... 45 5.1.4 Perfiles de Precios ............................................................................................................................. 50 6 Aplicaciones ......................................................................................................................................... 55 6.1 INSTALACIÓN AUTOCONSUMO DE 4,5 kWp PARA UNA VIVIENDA ...................................................... 55 6.1.1 CASO BASE TEÓRICO: ........................................................................................................................ 56 6.1.1.1 CASUÍSTICA (A.1) ....................................................................................................................... 64 6.1.1.2 CASUÍSTICA (A.2) ....................................................................................................................... 66 6.1.1.3 CASUÍSTICA (B)........................................................................................................................... 67 6.1.1.4 CASUÍSTICA (C) ........................................................................................................................... 69 6.1.1.5 CASUÍSTICA (D) .......................................................................................................................... 71 6.1.1.6 CASUÍSTICA (E) ........................................................................................................................... 73 6.1.1.7 CASUÍSTICA (F) ........................................................................................................................... 75 7 Conclusiones ........................................................................................................................................ 87 Bibliografía .................................................................................................................................................. 89 Glosario ....................................................................................................................................................... 91 Anexo I: Estudio del caso base con la herramienta pvsyst ........................................................................... 93 Anexo II: Comparación PVSYST y fórmula teórica en parámetros relevantes .............................................. 97 xvii ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Resumen de las modalidades y las diferentes posibilidades de autoconsumo. 28 Tabla 2: Resumen anual que muestra el periodo aplicable para cada hora de cada día del mes.[5] 32 Tabla 3: Clasificación de costes en una Instalación Fotovoltaica 35 Tabla 4: Emplazamientos y bases de datos escogidas para obtener datos de radiación. 37 Tabla 5: Relación horaria mensual entre precios la energía excedentaria y del PVPC 42 Tabla 6: Resumen económico caso base 61 Tabla 7: Resumen general del estudio del caso base 63 Tabla 8: Introducción a los diferentes escenarios de estudio 64 Tabla 9: Resumen económico casuística A.1 66 Tabla 10: Resumen económico casuística B 69 Tabla 11: Resumen económico casuística C 71 Tabla 12: Resumen económico casuística D 73 Tabla 13: Resumen económico casuística E 75 Tabla 14: Resumen económico casuística F 77 Tabla 15: Comparación entre las diferentes casuísticas (parte 1) 77 Tabla 16: Comparación entre las diferentes casuísticas (parte 2) 78 xix ÍNDICE DE FIGURAS Ilustración 1: Distribución de los periodos horarios[2] 30 Ilustración 2: Término de facturación del PVPC el día 27/09/2022 [3] 30 Ilustración 3: Periodos horarios a aplicar en función del tipo de día.[5] 32 Ilustración 4: Precio horario mensual de la Energía Consumida en tarifa PVPC 39 Ilustración 5: Precio medio horario mensual de la Energía Excedentaria en tarifa PVPC 39 Ilustración 6: Porcentaje medio mensual de precios horarios mensuales de la energía excedentaria respecto a la consumida en tarifa PVPC 41 Ilustración 7: Evolución del precio de la energía excedentaria del autoconsumo según la tarifa PVPC del día 25 de marzo de 2023 según esios [4] 43 Ilustración 8: Ejemplo de la variación de la distribución del perfil de consumo manteniendo la cantidad total 44 Ilustración 9: Ejemplo de variación de la cantidad total de energía consumida manteniendo la distribución del perfil 44 Ilustración 10: Datos de Radiación Global Media Mensual sobre Superficie Horizontal [kWh/m2*mes] en la Cartuja (Sevilla) 45 Ilustración 11: Datos de Radiación Global Media Mensual sobre Superficie Horizontal [kWh/m2*mes] en el Colegio Portaceli (Sevilla) 45 Ilustración 12: Datos de Radiación Global Media Mensual sobre Superficie Horizontal [kWh/m2*mes] en el Colegio San Estanislao de Kotska (Málaga) 46 Ilustración 13: Datos de Radiación Global Media Mensual sobre Superficie Horizontal [kWh/m2*mes] en el Estadio Juegos del Mediterráneo (Almería) 46 Ilustración 14: Diferencia entre las bases de datos y emplazamientos estudiados 47 Ilustración 15: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2017 en la Cartuja (Sevilla) 48 Ilustración 16: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2018 en la Cartuja (Sevilla) 48 Ilustración 17: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2019 en la Cartuja (Sevilla) 49 Ilustración 18: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del 49 Ilustración 19: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del 50 Ilustración 20: Distribución de precios de módulos fotovoltaicos (abril 2022) 51 Ilustración 21: Estudio de mercado de inversores fotovoltaicos (abril 2022) 51 Ilustración 22: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 2 a 5 kW 52 Ilustración 23: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 5 a 50 kW 52 Ilustración 24: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 50 a 100 kW 53 Ilustración 25: Diferencias entre la evolución del montaje y la evolución del inversor 53 Ilustración 26: Esquema unifilar de la instalación fotovoltaica del escenario base 56 Ilustración 27: Distribución de la radiación horaria para el estudio del caso base 57 Ilustración 28: Distribución del precio horario de la energía de la red para el estudio del caso base 57 Ilustración 29: Distribución horaria del precio horario de la energía excedentaria para el estudio del caso base según el mecanismo de compensación simplificada según la tarifa PVPC 58 Ilustración 30: Distribución horaria del perfil de demanda para el estudio del caso base 58 Ilustración 31: Distribución de la energía producida en el primer año de estudio del caso base 59 Ilustración 32: Energía producida anualmente caso base 59 Ilustración 33: PR caso base 60 Ilustración 34: Ahorro económico anual caso base 60 Ilustración 35: Ahorro neto acumulado caso base 61 Ilustración 36: Flujo de caja acumulado caso base 61 Ilustración 37: Energía producida anualmente casuística A.1. 64 Ilustración 38: Ahorro neto acumulado casuística A.1. 65 Ilustración 39: Flujo de caja acumulado casuística A 66 Ilustración 40: Resumen económico casuística A.2 66 Ilustración 41: Energía producida anualmente casuística B 67 Ilustración 42: Ahorro económico anual casuística B 68 Ilustración 43: Ahorro neto acumulado casuística B 68 Ilustración 44: Flujo de caja acumulado casuística B 69 Ilustración 45: Ahorro económico casuística C 70 Ilustración 46: Ahorro neto acumulado casuística C 70 Ilustración 47: Flujo de caja acumulado casuística C 71 Ilustración 48: Ahorro económico anual casuística D 72 Ilustración 49: Ahorro neto acumulado casuística D 72 Ilustración 50: Flujo de caja acumulado casuística D 73 Ilustración 51: Ahorro económico casuística E 74 Ilustración 52: Ahorro neto acumulado casuística E 74 Ilustración 53: Flujo de caja acumulado casuística E 75 Ilustración 54: Ahorro económico casuística F 76 xxi Ilustración 55: Ahorro neto acumulado casuística F 76 Ilustración 56: Flujo de caja acumulado casuística F 77 Ilustración 57: Comparación de la energía producida anualmente entre las diferentes casuísticas 79 Ilustración 58: Comparación del ahorro económico anual, debido a la energía autoconsumida, entre las diferentes casuísticas 80 Ilustración 59: Comparación del ahorro económico anual, debido a la compensación de la energía excedentaria, entre las diferentes casuísticas 81 Ilustración 60: Comparación del ahorro económico anual total entre las diferentes casuísticas 82 Ilustración 61: Ahorro anual total en los 25 años de estudio, para cada una de las diferentes casuísticas, diferenciando ahorro debido al autoconsumo y ahorro debido a la compensación de excedentes 83 Ilustración 62: Comparación del flujo de caja acumulado entre las diferentes casuísticas 84 Ilustración 63: Comparación del retorno de la inversión de la instalación entre las diferentes casuísticas 85 1 INTRODUCCIÓN oy en día, es muy común encontrarse a gente hablando de la fotovoltaica, de oír a gente decir que tiene placas fotovoltaicas en su casa o en su comunidad de vecinos o simplemente escuchar sobre el tema en las noticias, en definitiva, es un tema que está en boca y oídos de todos. Es cierto, por lo tanto, que todo el mundo pueda hablar sobre la fotovoltaica; pero ¿todo el mundo entiende sobre el tema? ¿es un tema fácil de manejar? Para empezar, se debe saber que realizar una instalación fotovoltaica como tal, no es la obra de ingeniera más complicada ni muchísimo menos, es decir, una vez se tienen todos los datos para dimensionar o crear la planta es relativamente fácil realizar los pasos siguientes; la principal dificultad, está en la toma de datos y más que en la toma de datos en sí, en el acierto respecto a las estimaciones que se hacen de cara a los años posteriores a la instalación de la planta. Parece que lo más difícil es realizar planos, análisis y cálculos de cableado o de cargas, elección de la estructura soporte para los módulos… pero como se ha citado anteriormente si se tienen unos buenos datos, lo siguiente no tiene demasiada complicación, que no significa que sea fácil. En un mundo como el de hoy, acertar en un estudio de cara a cinco, diez o veinte años es sumamente complicado, los precios de la energía y de los excedentes varían de un día para otro con una facilidad abismal, ¡incluso de una hora para otra!, ya no es solo el tema de los precios, las marcas de módulos e inversores cambian sus productos con frecuencia, existen numerosas bases de datos para obtener información sobre la radiación y está no es totalmente predecible ni siquiera en las semanas, meses y años futuros, los datos de consumos pueden ser horarios, mensuales… y lo más importante de todo, una demanda para la cual se diseña una instalación fotovoltaica de autoconsumos, ¿es verídico que se vaya a mantener en el futuro?. Lo frecuente es que no. Por lo tanto, lo que uno debe preguntarse antes de realizar una instalación fotovoltaica, en concreto, de autoconsumo, es una serie de cuestiones a las que a lo largo del proyecto se van a ir analizando; antes de ver dichas preguntas, debe saberse que nos tienen una respuesta única, de ahí la elevada dificultad citada anteriormente. ¿Cuál es el precio de la energía que se debe tomar? ¿Cuál es el precio de los excedentes que debo tomar? ¿A qué perfil de radiación se debe ceñir uno? ¿A qué perfil de consumo se debe ceñir uno? ¿Cuál es la relación precio/potencia que existe en una instalación fotovoltaica? Y como se mencionó anteriormente, ¿existe un ajuste de la oferta y la demanda? Una vez realizado el diseño de la instalación, ¿está bien hecho? ¿tengo la garantía de acertar siempre? ¿Cuál es su viabilidad? Se podrá observar que la respuesta a estas últimas preguntas es que no, ya que los periodos no cuadran con los datos de partida. H Introducción 24 24 25 2 OBJETO l objeto de este proyecto es analizar la influencia que tienen los datos necesarios para el diseño de una instalación fotovoltaica de autoconsumo en el dimensionado y prestaciones de la instalación. Para conseguir este objetivo, se analizarán los datos necesarios, no siendo objeto del proyecto los datos en sí, sino la influencia de estos en la instalación; y finalmente se realizará un estudio de la influencia de la variación de dichos datos en una instalación tipo. Los datos que se van a analizar son los siguientes: - Relación de precios de la energía excedentaria y del autoconsumo - Perfiles de consumo - Perfiles de radiación solar - Costes de inversión. Una vez analizados los datos, tal y como se ha mencionado anteriormente, el proyecto tiene como objetivo, realizar un estudio de sensibilidad energético y económico de cómo la variación de los datos anteriormente citados, afectan a la viabilidad y a las prestaciones de instalación en cuestión, en diferentes escenarios o casuísticas para una instalación fotovoltaica tipo. En el presente proyecto no se tendrán en cuenta las pérdidas por sombras ni suciedades que pudieran existir en una instalación. Además, no se contempla el uso de baterías en el estudio. E Metodología 32 32 Tabla 2: Resumen anual que muestra el periodo aplicable para cada hora de cada día del mes.[5] Ilustración 3: Periodos horarios a aplicar en función del tipo de día.[5] 33 3.2.2 Perfiles de Consumo El perfil de consumo es la curva que representa la energía que se ha consumido durante un cierto periodo de tiempo. Puede ser horario, mensual, anual… Es una variable muy importante a la hora de diseñar una instalación, presenta multitud de posibilidades y puede tener mucha influencia en la rentabilidad de la instalación. La importancia de este dato se debe a: - Contribuye a determinar el tamaño de la instalación fotovoltaica. - Determina los flujos de energía autoconsumida, excedentaria y consumida de la red, a lo largo de la vida útil de la instalación FV. El principal dilema respecto a este dato es conocer su valor a lo largo de los años; y por lo tanto, aquí recae la importancia de predecir de cara al futuro. Además de la importancia citada anteriormente, se debe saber que, mediante este dato se debe definir la inclinación y la orientación de los módulos de la instalación. Una vez se ha realizado el diseño de la instalación ciñéndose a un perfil de consumo, si este perfil cambia, todo lo realizado con anterioridad carece de sentido. Si se cuenta con datos de consumo anuales, esto va a fijar la producción anual de la instalación y eso viene marcado por la inclinación de los módulos. En cambio, si los datos que se tienen son horarios lo que se fija es la orientación, por ejemplo, si la mayor parte del consumo de una vivienda se produce durante la tarde la orientación óptima para ajustarse a ese consumo sería una orientación hacia el Oeste. Por otro lado, los diferentes perfiles de consumo existentes presentan una gran influencia en la cantidad de energía que se va a autoconsumir, la cantidad de energía que se va a compensar como energía excedentaria y la cantidad de energía que se va a desaprovechar. Para ello se deben diferenciar dos tipos de franjas en el día junto con sus respectivos consumos: - la franja diurna (fija la cantidad que se va a autoconsumir sin el uso de baterías) - la franja nocturna (junto con el diurno, mantiene la posibilidad de compensar excedentes) El consumo nocturno se puede combatir mediante tres posibles soluciones: - Trasladar al periodo diurno los consumos que sean posibles. Si existen consumos que son imposibles de modificar: - En el caso de disponer espacio suficiente, un alto consumo nocturno se puede paliar con la compensación de excedentes producidos durante el día; es decir, sobredimensionando la planta. - En cambio, en el caso de no disponer de espacio suficiente para sobredimensionar la planta, un alto consumo nocturno, se podría reducir con la implantación de baterías. Electrificar más la vivienda o instalar una bomba de calor para el agua caliente son algunas de las soluciones que se están empleando últimamente en el caso de que la cantidad de energía excedentaria producida sea muy elevada. Al ser una casuística muy variable, lo que el cliente debe hacer es modificar su estilo de vida dentro de lo posible para que esa adaptación pueda permitirle el mayor aprovechamiento posible de la instalación fotovoltaica. 3.2.3 Recurso Solar La radiación solar que llega a la superficie terrestre se denomina radiación global descomponiéndose ésta en la suma de radiación directa, radiación difusa y la radiación reflejada; a continuación, se observan sus definiciones: - Radiación directa: Es aquella que llega a un determinado lugar procedente del disco solar. - Radiación difusa: Es aquella que llega a un determinado lugar procedente de toda la bóveda celeste, exceptuando el disco solar. - Radiación reflejada: Como su propio nombre indica, es la reflejada por la superficie terrestre. Su Metodología 34 34 cantidad depende del albedo o coeficiente de reflexión de la superficie. - Radiación global: Es la suma de las tres anteriores. Es el total de radiación que llega a un lugar determinado. La última de las cuatro, la radiación global, es aquella de la que se nutre la fotovoltaica sin concentración El objeto de este trabajo no pasa por analizar y estudiar minuciosamente las diferencias existentes entre las diferentes bases de datos. Sí es cierto que se debe saber que para comparar bien diferentes bases de datos habría que tomar los mismos años, o tomar el año meteorológico tipo como referencia; en definitiva, tomar la misma referencia para todos los casos. Es sumamente importante, saber que la radiación solar varía todos los años, meses, días… Por lo tanto, es imposible conocer este dato a lo largo de la vida útil de la instalación fotovoltaica. Para poder cuantificar esta variable, existen diversas bases de datos que pueden facilitar el valor de la radiación global. Es cierto que no todas ellas coinciden en valores debido a que unas pueden aparecer sobredimensionadas y otras, sin embargo, mostrar valores más pequeños. Estos valores de radiación son referidos a años o referidos a años Meteorológicos Tipo. Al igual que no todas las bases de datos muestran los mismos valores; cada base de datos tampoco suministra los mismos valores año tras año. Por lo tanto, al no tener una base de datos que nos garantice al 100% que el valor sea el correcto, y al no saber si el año escogido es representativo o no, aparece una casuística muy amplia, de ahí la dificultad en acertar en los próximos cinco, diez, veinte… años. Es decir, que, aunque se dispongan de datos de diferentes de bases de datos, nunca se tiene la garantía de estar completamente en lo cierto. Para aproximarse de la mejor manera posible, la ciencia recurre al año meteorológico tipo. Éste es fruto de un análisis estadístico de veinte o veinticinco años anteriores, pero nadie puede corroborar que los próximos años se comporten como los ya pasados. Para entender esto, posteriormente se mostrarán una serie de gráficas donde se han recogido los datos de radiación solar sobre superficie horizontal en diferentes emplazamientos y usando diferentes bases de datos. Hay algunas de estas bases de datos o aplicaciones que permiten obtener la información para un cierto ángulo de inclinación del panel; se ha escogido finalmente sobre plano horizontal ya que no todas permiten la elección del ángulo. A modo de ejemplo, la mayoría de las bases de datos que proporcionan la información suelen permitirte escoger el año del que se está extrayendo los datos, en cambio, algunas de ellas como METEONORM 8.0 muestran los resultados en referencia al año meteorológico tipo o a un año y por ejemplo a través de la base de datos de la ETSI se pueden obtener ambos, los datos tratados de los últimos años, así como los datos tratados del año meteorológico tipo para el caso de Sevilla. 3.2.4 Coste de inversión de la instalación fotovoltaica Los costes de inversión de una instalación fotovoltaica se pueden agrupar según diferentes criterios. En primer lugar, se puede diferenciar entre costes de materiales, de mano de obra y administrativos. Los costes de materiales, sin tener en cuenta su montaje, se refieren a los costes intrínsecos de los equipos que componen una instalación fotovoltaica. Respecto a los costes de montaje, se incluyen los costes relacionados con las labores de mano de obra. Por último y dentro de esta clasificación se encuentran los costes administrativos, éstos incluyen todos aquellos costes relacionados con permisos, certificados, horas de estudio… Por otro lado, podemos diferenciar los costes fijos de los variables. Para esta diferenciación, hay que tener en cuenta que estos costes se analizan como una relación de coste/potencia de la instalación. Los costes fijos, a diferencia de los costes variables, no se ven modificados por la potencia de la instalación, es decir, a medida que una instalación presenta una potencia mayor o menor, estos costes son constantes. Los costes variables forman parte de una economía de escala que hace que al variar la potencia éstos tiendan a aumentar o disminuir. 35 Tabla 3: Clasificación de costes en una Instalación Fotovoltaica En la tabla 3 se puede observar la clasificación descrita anteriormente, dónde los costes de materiales se consideran todos variables mientras que, por el contrario, los costes administrativos se consideran fijos. Dentro de los costes variables no todos son linealmente proporcionales a su tamaño o potencia. Como se verá posteriormente esto tiene una gran influencia en el tamaño “óptimo” de la instalación fotovoltaica. 3.3 Método de Diseño A la hora de realizar los cálculos de producción de una instalación fotovoltaica, existen programas como PVSYST que permiten realizar dichos cálculos con mucha precisión. Debido a que el objeto de este trabajo no es el de hacer un cálculo minucioso de la producción de una instalación se ha optado por utilizar una fórmula, que de manera aproximada pueda mostrar unos valores que se aproximen en cierta medida a la realidad. Con todos los datos obtenidos, se van a implementar éstos en diversas aplicaciones, y la metodología a seguir va a ser la siguiente: consistirá en ir variando algunos datos mientras los demás quedan fijos y así poder observar cómo afectan éstos al diseño de la instalación. La producción de la instalación se obtendrá según la expresión siguiente: 𝑃 =𝑃𝑝𝑖𝑐𝑜∗ℎ𝑠𝑝∗ (1 − 𝛽∗ (𝑇𝑝−25))∗𝑃𝑅 Dónde: - Degradación es la degradación anual de las prestaciones de la instalación. - Ppico es la potencia pico de la instalación. - hsp es la radiación incidente [kWh/m2h]. - 𝛽 es el coeficiente con valor 0,0045. - PR adopta un valor de 0,8. Este valor se ha mantenido constante en la fórmula de producción horaria; aunque después se ha analizado la variación del PR de la instalación. - Tp es la temperatura del panel y se calcula como sigue: 𝑇𝑝= 𝑇𝑎+𝑇𝑂𝑁𝐶−20 1000 ∗𝐼 Dónde a su vez: o Ta es la temperatura ambiente. o TONC es la temperatura de operación nominal del módulo y presenta un valor de 45ºC. o I equivale a la radiación incidente [W/m2]. Coste Materiales Costes Administrativos Costes Variables Costes Fijos Costes Variables Costes Fijos Módulos Horas Ingeniería Inversor Certificados Baterías Tramitación Cableado Estructura Elementos Auxiliares Coste Montaje Metodología Empleada 36 36 4 METODOLOGÍA EMPLEADA Una vez explicados los diferentes tipos de datos y la gran casuística que puede aparecer en algunos de ellos, se va a explicar cómo se han tratado e investigado aquellos datos que se consideran que más pueden influir en las prestaciones de una instalación fotovoltaica. Entre estos datos se encuentra el precio de la energía consumida, así como el de la energía excedida, el perfil de consumo, el recurso solar y el coste de inversión de las instalaciones. Es muy importante tener presente que los datos analizados pueden no formar parte de una instalación y por lo tanto no aplican para dicha instalación. Esto se ve muy claramente a la hora de hablar del precio de la energía excedentaria, ya que, si la instalación se acoge según la clasificación del RD 244/2019, a instalaciones de autoconsumo sin excedentes, evidentemente, este análisis no tendría sentido. Todo este estudio, permitirá posteriormente, concretamente en el capítulo 5, realizar una implementación para ver cómo influyen estos datos en el diseño de una instalación cuando se toman unos valores u otros. 4.1 Precios de la Energía Excedentaria y la Energía Consumida Debido a que actualmente en España, el mercado tarifario eléctrico es libre pero no está totalmente liberalizado, se ha decidió analizar la tarifa del PVPC. Se ha analizado los precios de la energía excedentaria y de la energía consumida según la tarifa del PVPC. En concreto se ha escogido el período comprendido entre el 1 de junio de 2021 hasta el 31 de mayo de 2022 siguiendo la siguiente metodología. 37 En primer lugar, se han obtenido los datos del precio de la energía excedentaria para el autoconsumo [4] así como el precio de la energía consumida [6] según la tarifa del PVPC, a través de ESIOS, dichos datos se han obtenido en base horaria. Una vez se tienen los datos en base horaria de un año completo, se han agrupado por meses, y dentro de la agrupación de cada mes, se han agrupado en horas: Por lo tanto, se han sumado hora a hora los valores de los 28, 30 o 31 días que tiene un mes (se suman los valores de las 00:00 de todos los días de un mes, después los valores de todos los días de las 01:00… y así con doce meses). Finalmente se obtiene una tabla de doce columnas (los doce meses) y 24 filas (las 24 horas de cada día). Para obtener finalmente cada uno de los precios medios horarios mensuales, se divide por el número de días del mes en cuestión. Además de poder ver en posteriores ilustraciones de estos precios, es muy interesante analizar el porcentaje medio mensual de los precios de la energía excedentaria respecto a la consumida en la tarifa del PVPC. Los resultados que se podrán apreciar en el punto 5 serán un total de tres ilustraciones y una tabla. Como aporte adicional se mostrará en un Anexo la evolución mensual para poderse observar con más detalle. 4.2 Recurso Solar Respecto al recurso solar, ya en el capítulo 3, se pudo observar la dificultad que acarrea estimar este dato para los próximos años. Esto se debe a diversos motivos cómo saber qué bases de datos son fiables, qué años escoger… y, por otro lado, la amplia casuística que existe. Como ya se indicó, el objeto de este trabajo no es realizar un análisis exhaustivo de la radiación; por ello, se ha decidido analizar una sería de bases de datos para poder tener una idea de cómo influyen estas en una instalación y cómo difieren éstas unas de otras. A la hora de diseñar una instalación fotovoltaica, lo más correcto y más preciso es escoger unos datos de radiación horarios; muchos especialistas, en su día a día se ciñen a datos mensuales y ni siquiera tienen en cuenta el año que escogen (si es el año anterior, cinco años atrás, el año meteorológico tipo…). Por ello, se ha obtenido información mensual de diferentes bases de datos, esta información se ha graficado para poder ser evaluada. Los emplazamientos escogidos, así como las bases de datos escogidas han sido los siguientes: De las bases de datos que se observan en la tabla, la mayoría (PVGIS SARAH, PVGIS – SARAH 2, NASA…) dejan escoger el año del que se obtienen los datos. En cambio, algunas como PVSYST-METEONORM 8.0 proporciona sus datos en referencia al año meteorológico tipo y otras como la base de datos de la Escuela Superior Técnica de Ingeniería (ETSI) los proporciona en referencia al año meteorológico tipo o escogiendo el año elegido. En el capítulo 5, se observarán los resultados obtenidos mediante tablas. ETSI C. PORTACELI C.SAN ESTANISLAO DE KOTSKA ESTADIO JUEGOS MEDITERRÁNEO CIUDAD SEVILLA SEVILLA MÁLAGA ALMERÍA EMPLAZAMIENTO LATITUD 37,412 37,383 36,721 36,84 LONGITUD -6,001 5,977 -4,361 -2,435 PVGIS SARAH R R R R PVGIS - SARAH2 R R R R PVGIS-ERA 5 R R R R BASES DE DATOS NASA R R R R AAE R R R R PVSYST - NASA SSE R R R R PVSYST - METEONORM 8.0 R R R R PVSYST - PVGIS TMY R R R R ETSI R T T T Tabla 4: Emplazamientos y bases de datos escogidas para obtener datos de radiación. Resultados 38 38 4.3 Coste de Inversión de la Instalación Fotovoltaica. Una vez definidos los criterios en los que se pueden dividir los costes de inversión de una instalación fotovoltaica, se va a analizar aquellas partes de una instalación cuya relación coste/potencia se ha considerado que puede tener tendencias interesantes. Entre estas partes, se puede destacar el inversor, los módulos, las estructuras y el montaje. Respecto a los módulos y el inversor se ha buscado precios actuales (a día 29 de abril de 2022) y se han graficado para poder analizar sendas tendencias. Por otro lado, se analizará el porcentaje que supone el coste de cada una de las partes de una instalación fotovoltaica respecto al total del coste de la instalación. Se observará que también estos porcentajes se ven afectados por la potencia de la instalación. 5 RESULTADOS n este capítulo, se mostrarán los resultados obtenidos así como los análisis realizados de los datos citados a lo largo del proyecto y de las aplicaciones a las que se les han implementado esos datos para ver cómo influyen los datos en el dimensionado de la instalación. 5.1 Resultado de los Datos 5.1.1 Precios de la Energía Excedentaria y de la Energía Consumida A continuación, se muestra un gráfico que muestra el precio horario mensual de la energía consumida en tarifa PVPC, se detalla la evolución de los meses comprendidos entre junio 2021 y mayo 2022 ambos inclusive. E 39 Ilustración 4: Precio horario mensual de la Energía Consumida en tarifa PVPC Se puede observar que existen dos jorobas, la primera de ellas alrededor de las 10:00 horas mientras que la segunda ocurre alrededor de las 21:00 horas. Este dato es relevante, ya que, en la primera joroba, la fotovoltaica sí puede afectar positivamente Si se continúa analizando la gráfica, se puede observar como la tendencia de precios de la energía consumida ha ido en aumento en este periodo, ya que, si nos fijamos meses como junio, julio y agosto de 2021 se encuentran en la parte inferior del gráfico mientras que meses como mayo y abril de 2022 se encuentran por encima; también se puede observar el gran salto de precios que apareció en marzo de 2022. Al igual que se ha mostrado una evolución de la energía consumida en la tarifa del PVPC, a continuación, se va a mostrar una evolución de la energía excedentaria en la misma tarifa, la del PVPC, y durante las mismas fechas junio 2021 – mayo 2022. Ilustración 5: Precio medio horario mensual de la Energía Excedentaria en tarifa PVPC Se observa en la ilustración 5, cómo las variaciones son menos acusadas que en la ilustración 4. Por otro lado, aunque esas variaciones sean menos acusadas, van aumentando a medida que va pasando el tiempo, es decir; en junio de 2021 la curva es prácticamente constante y en cambio en meses posteriores las oscilaciones son mayores. Cabe destacar, el despunte que aparece en marzo al igual que ocurría con el precio medio horario mensual de la energía consumida. 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Precio Energía Consumida [€/MWh] Horas jun-21 jul-21 ago-21 sep-21 oct-21 nov-21 dic-21 ene-22 feb-22 mar-22 abr-22 may-22 0 50 100 150 200 250 300 350 400 12345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Precio Energía Excedentaria [€/MWh] Horas jun-21 jul-21 ago-21 sep-21 oct-21 nov-21 dic-21 ene-22 feb-22 mar-22 abr-22 may-22 Resultados 40 40 Por último, para relacionar las dos ilustraciones anteriores, se va a graficar y tabular el porcentaje medio mensual de precios horarios mensuales de la energía excedentaria respecto a la consumida en tarifa del PVPC. 41 Ilustración 6: Porcentaje medio mensual de precios horarios mensuales de la energía excedentaria respecto a la consumida en tarifa PVPC Resultados 48 48 Ilustración 15: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2017 en la Cartuja (Sevilla) Respecto a la ilustración 15, se puede observar cómo la base de datos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla (ETSI) proporciona unos valores que en la parte superior de la curva sobresalen respecto a los demás, esto indica que, en 2017, esta base de datos sobredimensionó sus valores respecto a las otras. Ilustración 16: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2018 en la Cartuja (Sevilla) En el año 2018 se observa el mismo fenómeno que en el 2017, la base de datos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla proporciona unos datos algo sobredimensionados. 0,0 200,0 400,0 600,0 800,0 1000,0 1200,0 0 2000 4000 6000 8000 10000 RADIACIÓN GLOBAL SOBRE SUPERFICIE HORIZONTAL [W/m^2] HORAS [h] ETSI PVGIS SARAH-2 PVGIS SARAH 0,0 200,0 400,0 600,0 800,0 1000,0 1200,0 0 2000 4000 6000 8000 10000 RADIACIÓN GLOBAL SOBRE SUPERFICIE HORIZONTAL [W/m^2] HORAS [h] ETSI PVGIS SARAH-2 PVGIS SARAH 49 Ilustración 17: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del año 2019 en la Cartuja (Sevilla) Si se analiza el año 2019, se puede observar cómo la base de datos que aparece en azul deja de estar sobredimensionada como sí lo estaba en las ilustraciones 15 y 16 (años 2017 y 2018 respectivamente). Por último, una vez observado y analizado las ilustraciones 15, 16 y 17 donde se ha observado la evolución horaria de la radiación, con el fin de poder ver mejor las diferencias horarias entres diferentes bases de datos, se ha escogido un día de invierno (31 de diciembre) y otro de verano (1 de agosto) del año 2019. Ilustración 18: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del día 1 de agosto de 2019 en la Cartuja (Sevilla) En la ilustración 18 podemos observar un día tipo de verano, escogido de manera aleatoria del año 2019. Se puede observar como con los primeros rayos de sol y hasta el mediodía la base de datos PVGIS SARAH es la que aparece sobredimensionada respecto a las demás, pero esta tendencia se invierte a partir del mediodía y PVGIS SARAH comienza a dar los valores más bajos. 0,0 200,0 400,0 600,0 800,0 1000,0 1200,0 0 2000 4000 6000 8000 10000 RADIACIÓN GLOBAL SOBRE SUPERFICIE HORIZONTAL [W/m^2] HORAS [h] ETSI PVGIS SARAH-2 PVGIS SARAH 0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0 600,0 700,0 800,0 900,0 1000,0 0246810 12 14 16 18 20 22 24 RACIACIÓN GLOBAL HORARIA SOBRE SUPERFICIE HORIZONTAL [Wh/m^2] HORAS [h] ETSI PVGIS SARAH-2 PVGIS SARAH Resultados 50 50 Ilustración 19: Datos horarios de Radiación Global sobre Superficie Horizontal [Wh/m2] del día 31 de diciembre de 2019 en la Cartuja (Sevilla) En la ilustración 19, se ha escogido aleatoriamente un día tipo de verano, y se puede observar la misma tendencia de las tres bases de datos que se observó en la ilustración 18; con los primeros rayos de sol y hasta el mediodía PVGIS SARAH proporciona datos sobredimensionados mientras que al sobrepasar el medio día esta base de datos proporciona valores más bajos que las otras dos. Al contrario que PVGIS SARAH, PVGIS SARAH-2 proporciona valores pequeños al inicio de la mañana y valores altos del medio día en adelante. Por último, la base de datos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería proporciona valores intermedios entre las otras dos. Tras visualizar y analizar los datos de radiación y sus diferentes maneras de poderse obtener, se vuelve a hacer hincapié en que la decisión de qué base de datos escoger, es decisión del proyectista. Aunque la elección de una u otra influya en el diseño, no va a suponer un enorme cambio en las prestaciones de la instalación ya que las variaciones no son excesivamente grandes. 5.1.4 Perfiles de Precios Como se comentó en el punto 3.2.4 se han realizado dos estudios, por un lado, una búsqueda de precios en el mercado en cuanto a inversores y módulos fotovoltaicos y por otro lado un estudio de sensibilidad para deducir que porcentaje del precio de una instalación se destina a cada componente de ésta. En primer lugar, se muestra el estudio de mercado realizado el día 29 de abril de 2022: 0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0 600,0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 RADIACIÓN GLOBAL HORARIA SOBRE SUPERFICIE HORIZONTAL [Wh/m^2] HORAS [h] ETSI PVGIS SARAH-2 PVGIS SARAH 51 Ilustración 20: Distribución de precios de módulos fotovoltaicos (abril 2022) Ilustración 21: Estudio de mercado de inversores fotovoltaicos (abril 2022) Se puede observar cómo el mercado de los módulos y de los inversores tienen una tendencia totalmente diferente, por un lado, los módulos presentan un rango muy acotado encontrándose la mayoría de ellos entre 0,2 y 0,5 €/Wp mientras que en el mundo de los inversores se observa claramente como al aumentar la potencia nominal el ratio precio-potencia disminuye siguiendo una línea de tendencia clara. Otros de los aspectos que se observan es que el mundo de los inversores está encaminado por el momento a una reducción de la potencia a diferencia del mundo de los módulos, cuyas potencias van al alza. Respecto al análisis de sensibilidad comentado previamente, se muestran a continuación las gráficas en las que se van a apoyar los resultados y posteriores comentarios: Resultados 52 52 Se muestran tres rangos de potencia instalada, que equivale según el Real Decreto 244/2019, a la máxima potencia del inversor, o en su caso, a la suma de las potencias máximas de los inversores. - Instalación tipo de 2 a 5 kW Ilustración 22: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 2 a 5 kW - Instalación tipo de 5 a 50 kW Ilustración 23: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 5 a 50 kW - Instalación tipo de 50 a 100 kW 53 Ilustración 24: Análisis de sensibilidad sobre instalación tipo de 50 a 100 kW Se ha realizado una aproximación debido a la economía de escala inmensa causada por la influencia de la mano de obra, por ejemplo, entre 0 y 1 kW cambia completamente que de 100 a 150 kW; concretamente se puede decir que para 1 kW el montaje ocuparía en torno a un 60-65%. En referencia a lo citado de la economía de escala se puede observar en los siguientes casos: - El ratio de mano de obra es prácticamente el mismo se instale 1kW o 2 kW - En cambio, el inversor cambia completamente; es decir, a menor potencia mayor es la relación precio/potencia. El hecho de representar tres rangos de potencias no quiere decir que durante cada uno de los rangos la evolución sea exactamente igual. Para aclarar esto, en la siguiente ilustración se muestra la posición de las tres situaciones representadas anteriormente y la evidencia de que la evolución no es escalonada, sino que tiende a ser logarítmica. Ilustración 25: Diferencias entre la evolución del montaje y la evolución del inversor Se observa, cómo la polilínea azul contiene las tres situaciones, pero cómo la evolución del montaje (naranja) y como la evolución del inversor (gris) decrecen de manera logarítmica hasta llegar tarde o temprano a una asíntota Resultados 54 54 horizontal. Esto muestra la gran sensibilidad que hay en pequeñas potencias, pero como a medida que uno se mueve hacia potencias elevadas los inversores como se vio anteriormente tiende a disminuir su relación precio/potencia y cómo el montaje también disminuye, a una empresa instaladora, montar 1.000 paneles o montar 1.100 no es una diferencia tan grande como montar un panel o montar cien… 55 6 APLICACIONES na vez visto los datos mencionados previamente, se va a proceder a la realización de un estudio que consta en simular como responden las instalaciones fotovoltaicas a la variación de dichos datos. El estudio se trata de un análisis horario de cara a los próximos 25 años de la instalación. Se ha estimado que en los 25 años el consumo no varía, que el precio de la energía se va incrementando anualmente un 2% y que la degradación de la producción de la instalación también es de un 2% anual. Respecto al impuesto de electricidad se ha fijado en un valor del 0,51%, el impuesto del IVA en un 5% y los peajes y cargos se han diferenciado entre los 3 periodos del día según la tarifa 2.0 TD de 2022. Como no es objeto de este proyecto ni los impuestos ni los peajes y cargos ni los valores de radiación, se ha mantenido su valor constante durante todo el estudio. Por último, se han establecido unos costes de explotación anual del 1% del coste de inversión inicial de la instalación. 6.1 INSTALACIÓN AUTOCONSUMO DE 4,5 kWp PARA UNA VIVIENDA En primer lugar, se va a realizar un estudio teórico para posteriormente poder ser contrastado con la aplicación PVSYST. El estudio teórico se ha realizado según la siguiente expresión para el cálculo de la producción horaria: 𝑃 =𝐷𝑒𝑔𝑟𝑎𝑑𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ∗ 𝑃𝑝𝑖𝑐𝑜 ∗ℎ𝑠𝑝∗(1−𝛽∗(𝑇𝑃−25))∗𝑃𝑅 Dónde: - Ppico es la potencia pico de la instalación. - hsp es la radiación incidente [kWh/m2h]. - 𝛽 es el coeficiente con valor 0,0045. - PR adopta un valor de 0,8. Este valor se ha mantenido constante en la fórmula de producción horaria; aunque después se ha analizado la variación del PR de la instalación. - Tp es la temperatura del panel y se calcula como sigue: 𝑇𝑝=𝑇𝑎+𝑇𝑂𝑁𝐶−20 1000 ∗𝐼 Dónde a su vez: o Ta es la temperatura ambiente. U Aplicaciones 56 56 o TONC es la temperatura de operación nominal del módulo y presenta un valor de 45ºC. o I equivale a la radiación incidente [W/m2]. Para la instalación de 4,5 kWp se ha estimado un coste de 1,65 €/Wp, y unos precios de la energía de red y de la energía excedentaria que se pueden observar en las ilustraciones 28 y 29. El estudio constará de siete casos. El primero de ellos, se tratará del caso base y en las casuísticas que le siguen se irán variando unos datos u otros y se podrá ir viendo, cómo influyen al diseño de la instalación. En cada una de las casuísticas, se podrán observar tres gráficas económicas: - Ahorro económico anual - Flujo de caja acumulado - Ahorro neto acumulado Y dos gráficas relacionadas con la energía producida: - Energía producida anualmente - PR 6.1.1 CASO BASE TEÓRICO: La instalación de 4,5 kWp que se va a estudiar presenta las siguientes particularidades: - La inclinación de los módulos se ha supuesto horizontal, es decir de 0º. - La orientación de la instalación se ha supuesto 0º (Sur). - La potencia nominal del inversor se ha estimado en un valor de 4 kWn, consiguiendo así un factor de carga de 1,125. A continuación, en la siguiente ilustración, se puede observar el esquema unifilar de la instalación del caso base: Ilustración 26: Esquema unifilar de la instalación fotovoltaica del escenario base Finalmente, para estudiar el caso base teórico se ha partido de los siguientes datos adicionales: - Radiación: Se ha escogido la radiación del año 2019 de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI). Dicha evolución horaria anual se muestra en la siguiente ilustración: 57 Ilustración 27: Distribución de la radiación horaria para el estudio del caso base - Precio de la energía de red: Se ha escogido los precios de la energía de red del año 2022 según esios [6] Dicha evolución horaria anual se muestra en la siguiente ilustración: Ilustración 28: Distribución del precio horario de la energía de la red para el estudio del caso base - Precio de la energía de excedentaria: Se ha escogido los precios de la energía excedentaria del año 2022 según esios [4]. Dicha evolución horaria anual se muestra en la siguiente ilustración: Aplicaciones 64 64 Una vez visto los resultados obtenidos en el caso base mediante el análisis con la fórmula teórica, se va a proceder a estudiar una serie de escenarios en los que se van a ir variando alguno de los datos mencionados anteriormente mientras los demás datos permanecen iguales a los del caso base. A modo de introducción, en la siguiente tabla, se marca en cada uno de los posibles escenarios, cuál de los datos es el que varía; mientras que los que no aparecen marcados, adoptan el mismo valor que tenían en el caso base. Tabla 8: Introducción a los diferentes escenarios de estudio 6.1.1.1 CASUÍSTICA (A.1) En este punto se va a observar y analizar la influencia de un aumento horario de la radiación en un 10%. Esta casuística se estudia por el simple hecho de que no todas las bases de datos de radiación proporcionan los mismos datos y así poder ver la manera en la que esto influye en el diseño de una instalación. A continuación, se puede observar cómo ha influido en cuanto a la energía producida un aumento del 10% de los datos de radiación escogidos. Ilustración 37: Energía producida anualmente casuística A.1. Al aumentar en un 10% los datos de radiación seleccionados, se observa que la evolución de la producción es la misma y que se va degradando con el paso de los años por el mismo motivo que ya se explicó, en el caso base. En cambio, si es cierto que la energía producida a lo largo de los 25 años asciende a un valor de 31.663,5 kWh/kWp siendo un total de 142.485,9 kWh lo que equivale a un aumento del 9,9% de la energía producida. Tras realizar el análisis energético, se muestra el análisis económico realizado. ESCENARIOS RECURSO SOLAR PRECIO ENERGÍA DE LA RED PRECIO ENERGÍA EXCEDENTARIA PERFIL DE DEMANDA PRECIO DE LA INSTALACIÓN CASUÍSTICA A.1 Q CASUÍSTICA A.2 Q CASUÍSTICA B Q CASUÍSTICA C Q CASUÍSTICA D Q CASUÍSTICA E Q CASUÍSTICA F Q 65 Ilustración 38: Ahorro económico anual casuística A.1. Se puede observar en la ilustración 39, cómo la tendencia es la misma que en el caso base, pero debido al incremento de la radiación incidente, la energía producida por la instalación aumenta y por ello también lo hace el ahorro económico anual. Ilustración 38: Ahorro neto acumulado casuística A.1. En cuanto al ahorro neto acumulado, éste asciende al cabo de los 25 años a un valor de 53.329,82 €, es decir, un 8,76% más alto que en el caso base. Aplicaciones 66 66 Ilustración 39: Flujo de caja acumulado casuística A Respecto a la ilustración 39, se pueden sacar varias conclusiones; se puede observar que el Pay-Back pasa a ser 3,23 años, es decir que al tercer año y antes de llegar al tercer mes de dicho año, se recuperaría el total de la inversión. Esto supondría un adelanto de la recuperación de la inversión de tres meses respecto al caso base. Por otro lado, el flujo de caja acumulado tras el paso de los 25 años, asciende a un valor de 45.905 € lo que supone un aumento de un 10,32% respecto al caso base. Como resumen económico de la casuística A.1, en la siguiente tabla se puede observar lo comentado anteriormente: Tabla 9: Resumen económico casuística A.1 6.1.1.2 CASUÍSTICA (A.2) Al igual que se ha estudiado el efecto de un aumento del 10% de los datos de radiación en la casuística A.1, se ha estudiado de manera análoga la disminución de estos valores de radiación en un 10% respecto al caso base. En cuanto a la energía producida, su valor tras los 25 años cae a 116.583 kWh lo que equivale a una disminución del 11,1%. Los resultados económicos obtenidos a modo de resumen son los que se pueden observar en la siguiente tabla: Ilustración 40: Resumen económico casuística A.2 Si se compara con el caso base, se observa cómo disminuye el TIR casi en un 3%, disminuye el VAN un 7,87% 30,70% 3,23 29.374 € 45.905 € 53.330 € VAN TIR RETORNO INVERSIÓN (AÑOS) FLUJO DE CAJA ACUMULADO AHORRO NETO ACUMULADO 25,68% 3,84 23.441 € 37.218 € 44.643 € VAN TIR RETORNO INVERSIÓN (AÑOS) FLUJO DE CAJA ACUMULADO AHORRO NETO ACUMULADO 67 (2.001 €) y además de disminuir tanto el flujo de caja como el ahorro neto acumulados; aumenta en cuatro meses la recuperación de la inversión. 6.1.1.3 CASUÍSTICA (B) A continuación, se va a analizar la influencia que tiene que el precio de la energía excedentaria equivalga a un 20% del precio de la energía de la red (manteniendo el precio de la energía de la red idéntico al del caso base). En definitiva, en este punto se va a observar y analizar la influencia del ratio entre el precio de la energía excedentaria y de la energía de la red. En cuanto al análisis desde el punto de vista energético, el escenario no varía respecto al caso base; esto se debe a que el dato que se ha variado, ha sido el ratio entre precios de la energía excedentaria y de la energía de la red, esta variación no afecta en absoluto a la cantidad de energía producida anualmente por lo que tras los 25 años la energía producida sigue siendo 129.534,64 kWh al igual que en el caso base. Ilustración 41: Energía producida anualmente casuística B Por el mismo motivo, el PR adopta los mismos valores que en el caso base y por ello, no es de gran interés volver a graficar su evolución. En cuanto al análisis económico, sí que se producen alteraciones respecto al caso base. En primer lugar, se observa en la ilustración 42 cómo el ahorro se debe prácticamente, al hecho de autoconsumir, ya que el precio de la energía excedentaria es muy pequeño en comparación con el precio de la energía de red que se dejaría de pagar. Aplicaciones 68 68 Ilustración 42: Ahorro económico anual casuística B Por otro lado, en la ilustración 43, se observa que el ahorro neto acumulado tras 25 años presenta un valor ostensiblemente menor que en la ilustración 23. En este caso el ahorro neto acumulado adquiere un valor tras 25 años de 45.026 €, es decir, una disminución del 8,2%. Ilustración 43: Ahorro neto acumulado casuística B Finalmente, en la ilustración 44, el retorno de la inversión pasa a ser 3,9 años lo que equivale a 3 años y casi 11 meses, es decir, se recuperaría la inversión casi 5 meses más tarde que en el caso base. 69 Ilustración 44: Flujo de caja acumulado casuística B A modo de resumen del análisis económico se puede observar todo lo descrito anteriormente en la tabla 10. Tabla 10: Resumen económico casuística B 6.1.1.4 CASUÍSTICA (C) Debido a que en el punto 6.1.1.3. se ha analizado la influencia de una situación pesimista en cuanto a los precios de la energía excedentaria, en este punto se va a analizar el caso contrario. En este punto, los precios de la energía excedentaria equivalen a un 90% de los precios de la energía de la red, por lo que, en este punto se vuelve a observar y analizar la influencia del ratio entre el precio de la energía excedentaria y de la energía de la red. Al igual que en la casuística B, respecto al análisis energético, la energía producida anualmente, así como la evolución del PR no se ven afectadas por la variación de los precios y ambas evoluciones son exactamente iguales que en el caso base, con los mismos valores; por lo tanto, carece de sentido volver a mostrar su evolución. En cuanto al análisis económico, al igual que en la casuística B, si se aprecian variaciones. Ahora, al ser el precio de la energía excedentaria prácticamente el mismo que el precio de la energía de la red, se puede observar en la ilustración 45, cómo aumenta respecto al caso base el ahorro debido a la compensación de excedentes. 25,40% 3,90 23.589 € 37.601 € 45.026 € VAN TIR RETORNO INVERSIÓN (AÑOS) FLUJO DE CAJA ACUMULADO AHORRO NETO ACUMULADO Aplicaciones 70 70 Ilustración 45: Ahorro económico casuística C En cuanto a la ilustración 46, cabe mencionar que el ahorro neto acumulado tras 25 años toma el valor de 52.719€ lo que supone un aumento de un 7,5% respecto al caso base. Por lo tanto, si el precio de la energía excedentaria se aproxima bastante al valor del precio de la energía de la red, supone un mayor ahorro a lo largo de la vida útil de la instalación. Ilustración 46: Ahorro neto acumulado casuística C En la ilustración 47, se observa que el pay-back disminuye bastante, es decir, se recuperaría antes la inversión inicial. En concreto, se recuperaría la inversión inicial de esta instalación al cabo de 3,2 años; lo que supone un adelanto de 3 meses y medio con respecto el caso base. 71 Ilustración 47: Flujo de caja acumulado casuística C A modo de resumen económico de los valores comentados anteriormente, se puede observar la tabla número 11 destacando un aumento del TIR en algo más del 2% y un aumento del VAN en 3.622€. Tabla 11: Resumen económico casuística C 6.1.1.5 CASUÍSTICA (D) En este apartado, se va a estudiar cómo varían los parámetros ya estudiados en otras casuísticas, si se varía el perfil de consumo horario. Cómo ya se ha explicado anteriormente, existen dos maneras de alterar el consumo, una variando la cantidad de energía consumida (no es este caso) y otra variando el perfil de la demanda, pero manteniendo la cantidad anual (sí se trata de este caso). El perfil se ha variado de la manera siguiente, se ha duplicado en las horas diurnas, es decir, de 9:00 a 21:00 y se ha reducido a una cuarta parte en las horas nocturnas, es decir, de 21:00 a 9:00 en función de la proporción que aportaba cada hora, para no modificar la cantidad de consumo energético anual. En cuanto al análisis energético, al variar el perfil de demanda, la energía producida anualmente, así como la evolución del PR tampoco sufren modificación alguna respecto al caso base; pero sí se aprecian variaciones importantes en el análisis económico. 30,85% 3,20 29.063 € 45.294 € 52.719 € VAN TIR RETORNO INVERSIÓN (AÑOS) FLUJO DE CAJA ACUMULADO AHORRO NETO ACUMULADO Aplicaciones 72 72 Ilustración 48: Ahorro económico anual casuística D En la ilustración 48, se observa cómo ha aumentado el ahorro anual. También se puede ver, cómo ligeramente ha disminuido la proporción de ahorro de la energía excedentaria compensada. Ilustración 49: Ahorro neto acumulado casuística D En cuanto al ahorro neto acumulado, al duplicar la demanda en las horas diurnas y disminuirlo a una cuarta parte en las horas nocturnas, tras 25 años pasa a tener un valor de 51.636 €, es decir, un 5,3% de aumento respecto al caso base. 73 Ilustración 50: Flujo de caja acumulado casuística D Al tener un mayor ahorro económico anual, como ya se ha visto en la ilustración 48; se puede observar en la ilustración 50 que el Pay-Back se encuentra algo por encima de los 3 años, en concreto en 3,29 años lo que equivale a 3 años y 3 mes (3 meses antes que en el caso base). Tras observar las ilustraciones que muestran la evolución económica de la instalación, en la siguiente tabla se muestra a modo de resumen los datos más relevantes. Tabla 12: Resumen económico casuística D El TIR aumenta un 2% al igual que el VAN que lo hace en 2.833€ respecto al caso base. 6.1.1.6 CASUÍSTICA (E) En este apartado, a diferencia del anterior, se va a estudiar cómo varían los parámetros económicos ya estudiados en otras casuísticas, si varía el perfil de demanda horario incrementando éste al doble y manteniendo la misma distribución horaria. En cuanto al análisis energético, al variar el perfil de demanda, la energía producida anualmente, así como la evolución del PR tampoco sufren modificación alguna respecto al caso base. En cuanto al ahorro económico anual, aumenta respecto al caso base, pero el ahorro debido a la energía excedentaria compensada disminuye y el ahorro es principalmente por autoconsumir, como era de esperar. 30,01% 3,29 28.275 € 44.211 € 51.636 € VAN TIR RETORNO INVERSIÓN (AÑOS) FLUJO DE CAJA ACUMULADO AHORRO NETO ACUMULADO Aplicaciones 80 80 Se puede observar, cómo únicamente los escenarios en los que el dato que se ha variado ha sido el recurso solar (casuística A.1. con un aumento del 10% y casuística A.2. con una disminución del 10%, ambos respecto al caso base) son los que ven alterado el valor de su producción anual. La tendencia de todas las casuísticas es la misma, esto se debe a la degradación de los equipos de la instalación, como ya se comentó con anterioridad. Una vez, analizada la evolución de la energía producida de las diferentes casuísticas, el análisis a partir de este momento se va a centrar en el ámbito económico. En primer lugar, en las siguientes ilustraciones con número 58 y 59 se analizará el ahorro económico anual debido a la energía autoconsumida y por otro lado el ahorro económico anual producido por la compensación de excedentes. Finalmente, en la ilustración 61, poder observar la proporción y la cantidad de ahorro anual teniendo en cuenta tanto la energía autoconsumida como la compensada. Ilustración 58: Comparación del ahorro económico anual, debido a la energía autoconsumida, entre las diferentes casuísticas En la ilustración XXX, donde se observa el ahorro económico anual debido a la energía autoconsumida, se puede ver, cómo el factor más determinante para conseguir un mayor ahorro económico, es el perfil de la demanda. Este perfil, se ha modificado en dos de las casuísticas anteriores: - Casuística D, donde se ha modificado la distribución del perfil horario de la demanda, pero se ha mantenido la cantidad de energía anual consumida. - Casuística E, donde se ha modificado el perfil, pero haciendo los cambios al revés, es decir, se ha mantenido la distribución horaria del caso base, pero se ha variado la cantidad de energía consumida anualmente. Como era de esperar, si el consumo horario se duplica (casuística E), y por tanto el anual también lo hace, el ahorro por energía autoconsumida aumenta en gran medida, ya que la mayor parte de la energía producida por la instalación, se autosonsume. Respecto a la casuística D, al variar la distribución del perfil horario de demanda, al consumir más energía en las horas diurnas y consumir menos en las horas nocturnas (comparándolo con el caso base), el ahorro por energía autoconsumida también será ostensiblemente mayor en la casuística D que en el caso base, pero no 81 llegando a los valores del escenario E. Un parámetro que también influye positivamente o negativamente en el ahorro económico por energía autoconsumida, es el recurso solar. Si el recurso solar se incrementa como en la casuística A.1. en un 10% sobre el caso base, al producir más energía, ya visto en la ilustración XXX, el autoconsumo que se produce es mayor, y por ello el ahorro económico también; ocurriendo justamente lo contrario con el escenario A.2. donde el recurso solar se ve decrementado en un 10% respecto al caso base. El resto de casuísticas, presentan la misma evolución del ahorro económico debido a la energía autoconsumida que el caso base, ya que ni el precio de la instalación (casuística F), ni el precio de la energía excedentaria, afectan al ahorro debido a la energía autoconsumida. Ilustración 59: Comparación del ahorro económico anual, debido a la compensación de la energía excedentaria, entre las diferentes casuísticas El panorama cambia un poco en cuanto al ahorro por compensación de excedentes. Ahor sí, la variación de todos los datos estudiados, salvo el precio de la instalación, afectan a este parámetro. En primer lugar, hay dos casuísticas que la variación que se ha producido en cada una de ellas ha beneficiado al ahorro por compensación de excedentes. - Casuística C: si el precio de los excedentes equivale al 90% del precio de compra de la red, como cabía esperar, el ahorro por compensación se va a elevar bastante respecto al caso base, consiguiendo un aumento del ahorro anual por compensación del 60%. - Casuística A.1: en este escenario, se ha variado el recurso solar, aumentando este en un 10%, por lo que al producir más energía la instalación, y manteniendo la demanda, el ahorro debido a la energía que se compensará por excedentes aumentará, en concreto, aumentará en una cantidad media anual del 20%. Además de haber escenarios que se ven beneficiados en cuanto al ahorro por compensación de excedentes, también existen algunos que se ven perjudicados: - Casuística A.2: ocurre justamente lo contrario que en el escenario A.1, al producir menos la instalación porque el recurso solar es menor y manteniendo la demanda el caso base, el ahorro por compensación de excedentes se reducirá en una cantidad promedio anual del 21%. - Casuística D: al consumir más energía en las horas diurnas la energía excedida disminuye, y por lo tanto Aplicaciones 82 82 el ahorro por compensación también. - Casuística E: el motivo de conseguir menos ahorro en este escenario, es el mismo prácticamente que en el escenario D, pero aún peor, ya que al aumentar la demanda horaria y por tanto la anual al doble, la energía excedida cae a valores muy pequeños, suponiendo una disminución media anual del 59% respecto al caso base. - Casuística B: Por último, al igual que el escenario más beneficiado en cuanto a ahorro por excedentes era el C (precio de los excedentes equivalen al 90% de los precios de compra de la energía de red), el escenario B es el más perjudicado, debido a que ahora los precios de los excedentes suponen un 20% de los precios de la energía de red, produciéndose una disminución media anual del 65% respecto al caso base. Ilustración 60: Comparación del ahorro económico anual total entre las diferentes casuísticas En la ilustración 60, se puede observar el ahorro anual total (ahorro por autoconsumo sumado al ahorro por compensación de excedentes y teniendo en cuenta los costes de explotación) en cada uno de los 25 años de estudio de la instalación. Se observa cómo las casuísticas A.1, C, D y E se encuentra por encima del caso base, produciendo el mayor ahorro neto anual de todas, la casuística E, durante los 15 primeros años, pero, viéndose superada por la casuística A.1. en los últimos 10 años de estudio. Lo mismo ocurre con las casuísticas que se encuentran por debajo, A.2. y B que a partir del décimo año intercambian posiciones. 83 Ilustración 61: Ahorro anual total en los 25 años de estudio, para cada una de las diferentes casuísticas, diferenciando ahorro debido al autoconsumo y ahorro debido a la compensación de excedentes Finalmente, en la ilustración 61, se observa, como el escenario en el que se consigue un mayor ahorro económico tras los 25 años de estudio de la instalación, únicamente teniendo en cuenta el ahorro por energía autoconsumida y por energía compensada, es la casuística E mientras que la casuística con un ahorro total menor es la A.2. Cabe destacar, que la casuística E, es la casuística que prácticamente menos compensación presenta, pero ello lo contrarresta con un gran ahorro por autoconsumo. En cambio, la casuística A.2. es cierto que ve algo penalizados los excedentes respecto al caso base, pero además es la que más afectado ve el ahorro por energía autoconsumida. Por último, en la ilustración 62 se puede ver la evolución del flujo de caja acumulado en los 25 años de estudio. Aplicaciones 84 84 Ilustración 62: Comparación del flujo de caja acumulado entre las diferentes casuísticas Se observa como todas las casuísticas nacen en -7.425€ salvo una, la casuística F, ya que el precio de la instalación de todos los escenarios salvo el F, es de 1,65 €/Wp mientras que en el escenario F es dónde se ha analizado la influencia del precio de la instalación, fijando éste en 0,825 €/Wp. La tendencia de las curvas del escenario del caso base y del escenario F, son totalmente paralelas, ya que únicamente lo que ha variado es la ordenada en el origen. En la ilustración 62, también se observa una peculiaridad, la curva de la casuística F, a partir del decimoquinto año deja de ser la más puntera en cuanto a flujo de caja acumulado, y se ve sobrepasada por escenarios como el A.1. (aumento de la radiación en un 10% respecto al caso base), el C (el precio de la energía excedentaria equivale a un 90% del precio de la energía de la red), y el E (el perfil de demanda horario se duplica respecto a su valor en el caso base y se mantiene la misma distribución horaria). El flujo de caja acumulado del escenario A.1, C y E superan al del escenario F debido a que la pendiente de los primeros es mayor, debido al aumento de la radiación, a la proximidad del precio de la energía excedentaria y el precio de la energía de red y debido a la variación de la cantidad de energía consumida anualmente, respectivamente. 85 Ilustración 63: Comparación del retorno de la inversión de la instalación entre las diferentes casuísticas En cuanto al retorno de la inversión que se puede observar en ilustración 63, el escenario en el que más rápido se recupera la inversión, como era de esperar, es en el escenario F (el precio de la instalación es la mitad que en el resto de escenarios), lo que evidencia que el precio de la instalación [€/Wp] es un dato fundamental para una instalación fotovoltaica. En cuanto al escenario en el que más tiempo se tarda en recuperar la inversión, se trata del escenario B (precio de la energía excedentaria equivale al 20% del precio de la energía de la red); el hecho de que el ahorro por compensación de excedentes sea inferior a los demás escenarios acusa muy negativamente al retorno de la inversión. En cuanto a la variación del dato de radiación, influye en el retorno de la inversión, pero no es el dato más determinante. Finalmente, en cuanto a las variaciones del perfil de la demanda, se observa que el hecho de aumentar el consumo al doble (casuística E) y el hecho de variar el perfil de demanda manteniendo fija la cantidad de energía consumida (casuística D) van en beneficio del payback. Aplicaciones 86 86 87 7 CONCLUSIONES ras todo lo que se ha podido observar en los puntos anteriores, se debe conocer cómo cada uno de los diferentes datos pueden afectar a una instalación, la dificultad que conlleva conocer dichos datos de cara a 25 años futuros y cómo una mínima modificación en alguno de estos datos puede cambiar por completo las prestaciones que la instalación ofrecerá. En primer lugar, partiendo de la base de que el dato del recurso solar no es el de mayor influencia en el diseño de una instalación fotovoltaica, es cierto que una instalación es sensible a los datos de radiación escogidos, entonces uno se podría preguntar que cuál de las diferentes bases de datos existentes escoger; y tener miedo de equivocarse eligiendo una u otra. Se debe saber que escojas una base de datos u otra, por mucho que uno se equivoque, las desviaciones que existen no son muy excesivas, ya que como se demostró en el punto 5.1.3, la diferencia media mensual entre las diferentes bases de datos estudiadas en diferentes emplazamientos, no supera el 15%. En cuanto al perfil de la demanda, este si es un dato que afecta enormemente al diseño de la instalación fotovoltaica. Es un dato “ficticio”, y entiéndase por ficticio el hecho de que el consumo escogido es un consumo pasado, es decir, el consumo futuro podrá variar respecto al escogido para el diseño de la instalación. Actualmente, en numerosas instalaciones, los usuarios presentan quejas a las empresas debido a que en términos económicos no ven reflejado el ahorro que se les había indicado que tendrían; esto, muchas veces ocurre porque muchos usuarios, comienzan a elevar su consumo respecto al que habían facilitado para el estudio. Es cierto que, al elevar el consumo, se autoconsume parte de la energía que antes se desaprovechaba o se desperdiciaba, pero lógicamente también se paga más por energía de la red. Es por ello que, en numerosas ocasiones, las instalaciones de autoconsumo en viviendas, se sobredimensionan. Este sobredimensionamiento, se realiza sobre todo porque algunos costes variables (montaje, cableado, estructura…) no varían significativamente por un sobredimensionamiento de la instalación a pequeña escala. Continuando con el perfil de la demanda, existen estrategias para el aprovechamiento de la energía excedentaria, medidas domésticas a emplear en el día a día para maximizar el rendimiento de la instalación… que son muy útiles para potenciar el beneficio de la instalación. En definitiva, un mayor autoconsumo proporcionará una mayor viabilidad de la instalación y esto se debe fundamentalmente al ajuste de la demanda con la producción fotovoltaica en cada instante. Este es uno de los principales retos en un emplazamiento con una instalación de autoconsumo. Los precios de la energía, ya sean los precios de energía de red o los precios de la energía excedentaria, también influyen mucho en el diseño y en la viabilidad de una instalación fotovoltaica. Este también es un dato “ficticio” en el sentido de que no es conocido con certeza para el futuro. Hay escenarios en los que la fotovoltaica se ha visto beneficiado, los precios de los excedentes han sido muy altos y los de la energía de red altos; pero en un futuro no se sabe si el panorama cambia drásticamente, cambia levemente o se mantiene igual. Como ya se ha demostrado la dificultad que conlleva conocer los datos a futuro, y más si cabe, durante los 25 o T Conclusiones 88 88 30 años de vida útil de una instalación fotovoltaica. En el diseño de instalaciones solares fotovoltaicas de autoconsumo, se busca que el retorno de la inversión se produzca antes de los cuatro o cinco años de vida de la instalación, para que en los años posteriores ocurra lo que tenga que ocurrir, pero nunca el usuario salga penalizado. Por último, el dato de coste de inversión de la instalación. Tal y como se ha demostrado en el análisis del punto 6, en concreto en la casuística F, es un dato sumamente importante ya que es uno de los datos que más influye, sino el que más en el retorno de la inversión, un parámetro fundamental para el usuario. En este trabajo se han estudiado los datos que afectan al diseño de una instalación fotovoltaica para autoconsumo de un usuario. Actualmente, muchos usuarios se acogen a la modalidad de instalaciones fotovoltaicas para autoconsumo colectivo, en el que unos coeficientes de reparto, indican el porcentaje de la producción que va destinada a cada usuario. Tras la realización de este trabajo, se propone para futuros trabajos los siguientes temas: - Estrategias de aprovechamiento de la energía excedentaria. - Medidas domésticas a emplear en el día a día para maximizar el rendimiento de la instalación. - Implementación de baterías en el estudio de instalaciones solares fotovoltaicas para autoconsumo. 89 BIBLIOGRAFÍA [1] “BOE.es - BOE-A-2019-5089 Real Decreto 244/2019, de 5 de abril, por el que se regulan las condiciones administrativas, técnicas y económicas del autoconsumo de energía eléctrica.” https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=BOE-A-2019-5089 (accessed Nov. 07, 2022). [2] “Precio voluntario para el pequeño consumidor (PVPC) | Red Eléctrica.” https://www.ree.es/es/actividades/operacion-del-sistema-electrico/precio-voluntario-pequeno- consumidor-pvpc (accessed Jul. 03, 2022). [3] “PVPC | ESIOS electricidad · datos · transparencia.” https://www.esios.ree.es/es/pvpc (accessed Oct. 09, 2022). 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Anexo I: Estudio del caso base con la herramienta pvsyst 96 96 97 ANEXO II: COMPARACIÓN PVSYST Y FÓRMULA TEÓRICA EN PARÁMETROS RELEVANTES Anexo II: Comparación PVSYST y fórmula teórica en parámetros relevantes 98 98 99 Anexo II: Comparación PVSYST y fórmula teórica en parámetros relevantes 100 100