Contribución al almacenamiento de energía termoquímica basado en combustibles renovables

UNIVERSIDAD DE SEVILLA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ENERGÉTICA Contribución al Almacenamiento de Energía Termoquímica basado en Combustibles Renovables Contribution to Thermochemical Energy Storage based on Renewable Fuels Diego Antonio Rodríguez-Pastor TESIS DOCTORAL Contribución al Almacenamiento de Energía Termoquímica basada en Combustibles Renovables Contribution to Thermochemical Energy Storage based on Renewable Fuels Memoria presentada por Diego Antonio Rodríguez-Pastor para optar al Título de Doctor por la Universidad de Sevilla, Fdo. Diego Antonio Rodríguez-Pastor Fdo. Ricardo Chacartegui Ramírez Fdo. Víctor Manuel Soltero Sánchez Catedrático de Universidad Profesor Contratado Doctor Dpto. Ingeniería Energética Dpto. Ingeniería del Diseño Universidad de Sevilla Universidad de Sevilla En Sevilla, febrero de 2025 A mi madre, que siempre supo, que nunca dudó. 7 Agradecimientos Cuando era pequeño soñaba con tener un laboratorio y encontrar en el conocimiento el camino hacia la libertad. Hoy me conformo con todas y cada una de las personas que me han acompañado en esta intensa travesía. Que me han respetado el corre que te corre y esa ambición que me despierta cada mañana tan temprano. Compaginar academia e industria ha supuesto ardua tarea. Son muchas las personas que me animaron a seguir cuando las cosas se complicaban y había que rascarle un par de horas más a las veinticuatro que, por desgracia, tiene un día. Se las rasqué mamá, y aquí estoy como te prometí. Este trabajo lleva tu apellido y está escrito en tu honor. En representación de lo que me enseñaste y al amor tan grande que me inculcaste para con todas las cosas. Para con todas las personas. Para respetar y querer lo que defiendo y que tú también defendías. Estoy seguro de que estarás saltando de alegría, que cada logro que he conseguido es un hito vital para ti. Gracias por todo. Te llevaré siempre conmigo. Papá, gracias por estar ahí y preocuparte a cada instante, por ser más fuerte que yo incluso. Por todos esos consejos que seguí a rajatabla, aunque no te lo dijera. Te querré toda mi vida. Irene, tendría para escribir otra tesis con todo lo que me has enseñado. Entre los actos y las palabras existe un abismo y tú siempre supiste que podría con todo lo que me propusiera. Gracias por confiar en mí y por empujarme para que esto se hiciera realidad. Gracias por acompañarme toda mi vida. Alejandra, siento las horas que te ha quitado este trabajo, estoy seguro de que tú las merecías mucho más. Gracias por quererme como si fuera la última persona que quedara en el mundo, por ser mi fan número uno como tú dices. Eres amor sano y del que sana. Gracias por todos esos días de estudio que se hicieron más amenos junto a ti y por todas las alegrías que me sigues dando. Al Prof. Dr. Ricardo Chacartegui, por su inestimable cariño y pragmatismo, y por soportar esas largas llamadas de teléfono. Por formarme como Doctor y lo más importante, como persona. Como buena persona. Siempre le tendré un incalculable aprecio e infinito respeto personal y profesional. Aún nos quedan muchos éxitos por celebrar. Gracias por estar en los momentos duros y darme ese último aliento justo cuando lo necesitaba. Al Dr. Víctor Soltero, por ser segundo padre e inmejorable mentor. Por todos los hitos conseguidos en el sector privado y por ser inexpugnablemente crítico con mi trabajo. Sus palabras han sido y serán de gran relevancia para mí, y esta tesis es ejemplo de ello. Gracias por tantísimos buenos momentos y por confiar en mí. Hemos disfrutado este trabajo juntos y es para mí un honor haber sido el visitante número 1 de tu despacho. Al Prof. Dr. José Antonio Becerra por sus valiosos comentarios, por la oportunidad que me brindó y que en mi vida olvidaré. A la Dra. Elisa Carvajal porque nunca estuvo ocupada cuando le necesité. Al Dr. David Velázquez por sembrar y regar la semilla. Al Dr. Andrés Carro por su destreza con EES y al Dr. Carlos Ortiz por sus valiosos conocimientos. A los hermanos Marqués-Valderrama porque son puro ejemplo de lealtad y superación (y por los congresos que jamás olvidaré). Al resto de ávidos investigadores que asistieron a mis cursos y que siempre tenían preguntas para hacerme dudar; os espera un futuro prometedor. 8 Alejandro, compañero de batallas y servidor de comidas. Gracias por tenerme en estima y estar conmigo a cada paso. Amigos: no os menciono para no dejarme a ninguno atrás, sois colaboradores y partícipes de esta disertación, aunque os deba cientos de vinos y muchas madrugadas de desenfreno. Gracias por seguir conmigo y mostrar esa admiración que tanto valoro. También a los alumnos de mis clases por su respeto y escrupulosa atención. Por despertar en mí la satisfacción innata de la docencia. Este trabajo es más vuestro que mío, siempre lo recordaré. “(…) Por eso han aprendido a cultivar flores y a cantar bien sus penas y han inventado las mejores obras y los mejores instrumentos. Por eso entienden de arte y saben encontrarlo donde lo haya, aunque no lo haya, (que siempre lo hay).” Gata Cattana. Con las manos (como aman los pobres), La escala de Mohs. 9 Resumen y planteamiento de la Tesis Eventos de gran relevancia de índole ambiental, social y geopolítica han generado gran inestabilidad en el sector energético. La búsqueda de combustibles limpios y sintetizables a partir de materias primas abundantes y económicas, es vital en regiones dependientes de combustibles convencionales. En este contexto, diversificar la matriz energética reduce la vulnerabilidad en el suministro. La Unión Europea, a través del plan REPowerEU, tiene como objetivo la producción de 10 millones de toneladas de combustible de origen no biológico en 2030. El metanol y el amoniaco verde destacan por una logística y almacenamiento más atractivo que el hidrógeno renovable en su forma gaseosa. A su vez, la descarbonización al completo del sector eléctrico con tecnologías solar y eólica ha generado la necesidad de tecnologías de almacenamiento para mitigar la intermitencia del recurso renovable. La dificultad de la electrificación del sector industrial hacia su descarbonización se aborda en la tesis a partir de la captura y almacenamiento del CO2 que generan. A través de su hidrogenación con hidrógeno verde solar, se estima que existe un potencial de producción rentable de e-metanol de 5 millones de toneladas anuales en Europa, con una inversión de 700 mil millones de euros y TIR30 superiores al 10%, reduciendo 7,7 millones de toneladas de CO2 al año; las predicciones obtenidas alcanzarían los objetivos del plan REPowerEU, pero obligarían a la modificación del parque industrial para su operación con el alcohol. En consecuencia, se estudian nuevas configuraciones de conversión de metanol hacia combustibles como el gas natural y el DME, combinando pares de reacciones que permitan el almacenamiento termoquímico de energía. Esta tesis presenta novedosas integraciones termoquímicas, de gran flexibilidad y adaptables en un amplio rango de aplicaciones. Para la producción de potencia en turbinas de gas o para la industria química, se obtiene gas natural sintético mediante la descomposición térmica de metanol a syngas con energía solar concentrada, y la metanación de syngas en la descarga. El sistema ofrece eficiencias térmicas del 40% y metano con fracciones molares superiores al 70%, que permiten su uso directo en infraestructuras existentes. El metanol líquido, con mayor densidad energética volumétrica que otros gases, reduce los costes de transporte y almacenamiento, alcanzando valores competitivos de 135 €/MWh. La eficiencia de conversión dependerá de la temperatura de descomposición, entre 300 y 315 °C, mientras que para la reacción de metanación en la descarga, altas temperaturas mejoran los costes sin penalizar la conversión; en función de la materia prima, se obtienen costes de gas natural sintético entre 124-254 €/MWh para biometanol y 162-329 €/MWh para e-metanol. El concepto se extiende a un ciclo de almacenamiento cerrado Metanol-Metanol para su aplicación en redes de calor en el sector residencial. Las eficiencias de ida y vuelta obtenidas superan el 65% con energía solar fotovoltaica. En España, se estima que este sistema es de gran interés para la calefacción de 458 municipios rurales analizados. Para aplicaciones industriales, se propone la conversión de metanol en DME a través de su paso intermedio a syngas, aplicable en el rango de temperaturas de recuperación de calor de industrias intensivas. Este concepto permite la co-producción 16 17 Índice ÍNDICE Agradecimientos 7 Resumen y planteamiento de la Tesis 9 Abstract 11 Publicaciones 13 Notación 19 1 Justificación de la oportunidad de la Tesis 21 1.1. Introducción 22 1.1.1. Marco energético 23 1.1.2. Combustibles renovables 26 1.2. Motivación y oportunidad de la tesis 33 1.3. Objetivos y alcance 37 1.3.1. Objetivo general 40 1.3.2. Objetivos específicos 40 1.4. Estado del arte 42 1.4.1. Producción de metanol renovable 42 1.4.2. TCES y combustibles renovables 49 1.4.3. Proyectos de investigación 51 1.5. Conclusiones y aportaciones 54 2 Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 57 2.1. Rutas de metanol 58 2.1.1. Descomposición de metanol 60 2.1.2. Síntesis de metanol 62 2.1.3. Metanación de syngas 65 2.2. Sistema MeOH-to-CH4 67 2.2.1. Análisis termodinámico 67 2.2.2. Análisis económico 71 2.3. Sistema MeOH-to-MeOH 72 2.3.1. Análisis termodinámico 73 2.3.2. Análisis económico 76 2.4. Sistema MeOH-to-DME 77 2.4.1. Análisis termodinámico 79 2.4.1.1. Síntesis convencional de DME con MeOH 79 2.4.1.2. Síntesis directa de DME con Syngas 80 2.4.1.3. Síntesis indirecta de DME con TCES de MeOH 81 2.4.2. Esquema cinético 83 2.4.3. Análisis económico 85 2.5. Conclusiones y aportaciones 86 3 Aplicaciones y sistemas integrados 89 3.1. Sistemas de baja temperatura 90 3.1.1. Redes de calor 90 3.1.1.1. Sistemas BioDH 91 3.1.1.2. Rentabilidad de sistemas BioDH 92 3.1.1.3. Aplicación de sistemas BioDH con TCES de metanol 96 3.1.2. Cogeneración con ORC 98 18 3.1.2.1. Aplicación a viviendas unifamiliares 98 3.1.2.2. Aplicación a comunidades energéticas 102 3.1.2.3. Aplicación en la industria 107 3.2. Sistemas de alta temperatura 110 3.2.1. Producción de potencia directa 110 3.2.1.1. Análisis termodinámico 110 3.2.1.2. Análisis económico 114 3.2.2. Producción de potencia indirecta 116 3.2.2.1. Análisis termodinámico 117 3.2.2.1.1. ORC de alta temperatura 117 3.2.2.1.2. Ciclo de Rankine con vapor de agua 118 3.2.2.1.3. Ciclo Brayton con CO2 supercrítico 119 3.2.2.1.4. Integración con TCES MeOH-to-CH4 119 3.2.2.2. Análisis económico 121 3.3. Conclusiones y aportaciones 123 4 Resultados y discusión 127 4.1. Discusión de los resultados 127 4.1.1. Sistema MeOH-to-CH4 127 4.1.1.1. Aplicación a producción de potencia directa 130 4.1.1.2. Aplicación a producción de potencia indirecta 136 4.1.2. Sistema MeOH-to-MeOH 142 4.1.3. Sistema MeOH-to-DME 150 4.2. Contribuciones a la investigación 154 4.3. Trabajo futuro 156 5 Conclusiones 159 5.1. Principales conclusiones 159 5.2. Main obtained conclusions 163 Referencias 167 Figuras 193 Tablas 197 6 Apéndices 199 6.1. Evaluación del recurso solar 199 7 Anexos: Copia completa de publicaciones 210 19 Notación Notación Cp Calor específico C, IC Coste de inversión CF Cashflow (Flujo neto de caja) E Energía η Rendimiento o eficiencia G Energía libre de Gibbs HHV Poder calorífico Superior h Entalpía, también “hora” Ki Constante de Equilibrio de reacción ΔH298K Cambio de Entalpía de reacción f Fugacidad m 󰇗 Gasto Másico p Presión Q 󰇗 Potencia Térmica R Constante Universal de los gases rx Tasa de reacción r Tasa de descuento s Entropía T Temperatura t Tiempo V Volumen W 󰇗 Potencia X Fracción molar Acrónimos ACS Agua Caliente Sanitaria CAPEX Capital Expenditures COL Columna de Destilación CSP Energía Solar de Concentración GEI Gases de Efecto Invernadero, también GHG GIS Geographical Information System GT Gas Turbine (Turbina de Gas) HX Heat Exchanger (Intercambiador de Calor) IRR Internal Rate of Return (Tasa Interna de Retorno) LCOE Coste nivelado de la energía LCOF Coste nivelado de combustible LCOM Coste nivelado de metanol LCOS Coste nivelado de almacenamiento MEA Monoetanolamina MeOH Metanol NPV Net Present Value (Valor Presente Neto) OPEX Operational Expenditures ORC Organic Rankine Cycle (Ciclo de Rankine Orgánico) 20 P Pump (Bomba) PB Power Block (Bloque de Potencia) PPA Power Purchase Agreement R Reactor RTE Roundtrip Efficiency (Eficiencia de ida y vuelta) SNG Synthetic Natural Gas (Gas Natural sintético) TCES Almacenamiento de energía termoquímica TCI Total Capital Investment (Inversión total de capital) TIT Turbine Inlet Temperature TET Turbine Exhaust Temperature UE Unión Europea VIGV Variable Inlet Guide Vanes PV Energía Solar Fotovoltaica 21 1 Justificación de la oportunidad de la Tesis La producción de vectores energéticos a partir de fuentes renovables, así como su almacenamiento y conversión a productos derivados, constituye un campo de estudio de creciente importancia en el contexto de la transición energética global. La dependencia prolongada de combustibles fósiles, tales como el petróleo y el gas natural, ha generado una serie de desafíos ambientales, sociales y geopolíticos, exacerbando el cambio climático y contribuyendo a la inestabilidad en las regiones productoras de estos recursos. La adopción de acuerdos internacionales, como el Protocolo de Kioto y el Acuerdo de París, ha enfatizado la urgencia de emprender una transformación hacia economías sostenibles y bajas en carbono. El agotamiento progresivo de los recursos fósiles y la creciente conciencia sobre el calentamiento global han catalizado un aumento significativo en la inversión y el desarrollo de proyectos de energías renovables. La descarbonización del sector eléctrico, impulsada por tecnologías solares y eólicas, ha generado un interés sustancial en soluciones de almacenamiento de energía, esenciales para gestionar la intermitencia de estos recursos renovables. En este sentido, diversas regiones del sur de Europa han experimentado limitaciones críticas en su capacidad de exportación energética debido a la disonancia entre la demanda y la producción. La generación de hidrógeno renovable se postula como un vector energético crucial y un medio viable para el almacenamiento de energía excedente, parte integral de las estrategias de la Unión Europea para mitigar la dependencia de los combustibles fósiles y afrontar el incremento de los costes energéticos. Además, la diversificación de la matriz energética se presenta como una estrategia eficaz para reducir la vulnerabilidad en el suministro energético y fomentar la autosuficiencia a nivel nacional y regional. El plan REPowerEU de la Unión Europea establece la meta ambiciosa de producir diez millones de toneladas de combustibles no biológicos para el año 2030. En este marco, la investigación de combustibles renovables como el metanol y el amoníaco verde emerge como una solución prometedora para alcanzar este objetivo, dada su logística y facilidad de almacenamiento en comparación con el hidrógeno. El metanol, que puede ser producido a partir de fuentes renovables y mediante la captura de carbono, es un componente esencial en la síntesis de múltiples subproductos en las industrias química y en refinerías. Esta disertación pretende la integración del almacenamiento de energía dentro de los procesos de producción de metanol, así como el desarrollo de configuraciones innovadoras que permitan la generación eficiente de potencia y la adaptación óptima a fuentes renovables. 22 Introducción El hidrógeno verde ha emergido como una alternativa prometedora a los combustibles fósiles; sin embargo, su adopción masiva enfrenta importantes desafíos para la industria actual. La transición hacia una economía plenamente basada en el hidrógeno requiere de inversiones considerables en la infraestructura necesaria para su producción, almacenamiento y distribución, así como su adaptación a tecnologías y procesos térmicos existentes. En este contexto, la producción de gas natural sintético mediante vectores energéticos renovables, tales como el metanol y el propio hidrógeno verde, se presenta como una opción atractiva y complementaria. El metanol, el cual se produce globalmente a través de gas de síntesis, puede generarse utilizando hidrógeno verde obtenido mediante la electrólisis del agua a partir de fuentes de electricidad renovables, y a través de biomasa, que incluye materiales orgánicos como residuos agrícolas y forestales, mediante procesos de gasificación. La versatilidad del metanol como materia prima resalta su importancia en la transición energética. Las configuraciones propuestas para la obtención de metanol aseguran un suministro que no solo es respetuoso con el medio ambiente, sino también económicamente viable en el largo plazo. En la industria naval, el metanol se utiliza como combustible alternativo, destacándose por sus menores emisiones en comparación con los combustibles fósiles convencionales. En los ámbitos farmacéutico y químico, el metanol se emplea como disolvente en la producción de fármacos y como reactivo en la síntesis de una amplia variedad de compuestos químicos. Además, la alta entalpía de reacción asociada a la formación de metanol a partir de syngas presenta oportunidades para el aprovechamiento térmico. La energía liberada durante esta síntesis puede ser recuperada para usos tales como la generación de vapor industrial, producción de electricidad o para proporcionar calor a comunidades a través de redes de calefacción distrital, contribuyendo a la descarbonización de sectores altamente dependientes de combustibles convencionales. 1.1. Introducción En el actual contexto de crisis energética global, caracterizado por la volatilidad en los precios de los combustibles convencionales como resultado de conflictos geopolíticos y por la creciente necesidad de implementar medidas destinadas a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero, se presenta una propicia oportunidad para la investigación y el desarrollo de nuevas alternativas en la obtención de combustibles sintéticos a partir de fuentes renovables y sostenibles. Las conclusiones sobre el impacto de la invasión rusa a Ucrania en el mercado del gas natural, así como las medidas adoptadas por actores industriales ante la incertidumbre respecto a la seguridad del suministro de combustible esencial para la generación térmica, subrayan la urgencia de dicha investigación. La inversión, tanto pública como privada, en nuevas instalaciones de energías renovables es de vital importancia. No obstante, se requiere de la realización de esfuerzos significativos para alcanzar la descarbonización del sistema energético. La emergencia de una economía verde, impulsada por la energía solar fotovoltaica, ofrece perspectivas alentadoras para el futuro, dado que en 2023 se han incorporado más de 500 GW de capacidad renovable a nivel mundial, acercándonos a la meta de limitar el aumento de la temperatura global a 1,5 ºC para el año 2050, aunque el desafío persiste. Es fundamental desarrollar e implementar tecnologías que permitan el almacenamiento eficiente de energía, con el fin de desacoplar la demanda energética de su generación y facilitar la independencia energética en regiones aisladas o con limitaciones en el suministro nacional. A pesar de los progresos en la producción de energía limpia, existen sectores que enfrentan serias Justificación de la oportunidad de la Tesis 23 dificultades para su electrificación, debido a la naturaleza específica de sus procesos. Estos incluyen, entre otros, la generación de energía térmica de alta temperatura, el transporte marítimo, así como la producción de productos químicos en las industrias farmacéutica, cosmética y de plásticos. 1.1.1. Marco energético La era dorada del gas, un concepto introducido por la Agencia Internacional de la Energía (IEA) en 2011, parece estar llegando a su ocaso. Aunque se proyecta que la demanda global de gas natural continúe en crecimiento, este aumento se espera que sea significativamente más lento en comparación con el período de 2011 a 2020. Durante esa década, la demanda de gas natural experimentó un incremento promedio anual del 2%. Sin embargo, las proyecciones energéticas indican que, a partir de 2022, el crecimiento anual de la demanda de gas podría limitarse a menos del 0,4% hasta 20301. El sector residencial y la generación de electricidad son los mayores consumidores de gas natural, representando el 21% y el 39% del total global, respectivamente. Sin embargo, los recientes avances tecnológicos en eficiencia energética y la transición hacia la electrificación en estos sectores han llevado a un pico histórico en la demanda de gas. Las estrategias políticas actuales no planean adicionar nueva capacidad a las instalaciones existentes. De hecho, la capacidad de gas natural instalada disminuyó en 30 GW en 2022 respecto al año anterior, mientras se introdujeron 220 GW de nueva capacidad solar a nivel global. A pesar de esta disminución en la capacidad de generación a partir de gas, diversos informes energéticos indican que hay sectores que aún dependen en gran medida del gas natural y que enfrentan desafíos significativos en su electrificación. Esto sugiere que el gas natural seguirá siendo relevante al menos hasta 2050, sirviendo como un sustituto para el carbón y el petróleo, especialmente en áreas donde la transición hacia fuentes de energía más limpias resulta más compleja. Este contexto enfatiza la necesidad de un enfoque equilibrado en la transición energética, donde se reconozca su papel crucial mientras se desarrollan alternativas sostenibles. Ello implica que el gas natural seguirá teniendo importancia al menos hasta 2050, como sustituto al carbón y al petróleo2. Durante la década actual de 2020, acontecimientos como la pandemia de COVID-19 y la crisis energética desencadenada por la invasión de Rusia a Ucrania han tenido un profundo impacto en los mercados energéticos, caracterizándose por una alta volatilidad en los precios de electricidad y combustibles. Para abordar estas crisis, se han implementado ambiciosas políticas con el objetivo de asegurar el suministro energético y mitigar futuras vulnerabilidades, al tiempo que se busca una transición hacia fuentes de energía limpias y sostenibles. La crisis reciente ha evidenciado cómo los eventos geopolíticos afectan el sector energético y, a su vez, cómo los cambios en los mercados energéticos pueden influir en la geopolítica global. Las iniciativas enfocadas en la sostenibilidad han llevado al desplazamiento de la demanda de combustibles fósiles y han incentivado a diversos sectores industriales a mejorar la eficiencia de sus procesos para reducir la volatilidad del mercado y contribuir a los esfuerzos para limitar el aumento de la temperatura global a 1.5 ºC. Sin embargo, alcanzar los objetivos propuestos requiere de inversiones significativas. A pesar de los 1,3 trillones de dólares invertidos por los gobiernos, según la IEA1, gran parte de esta financiación se destina a hacer la energía más asequible, en lugar de promover el desarrollo de nuevas plantas de energía verde. No obstante, la demanda global de gas natural se mantuvo por encima de otros combustibles fósiles durante el primer año de la 24 Introducción pandemia. En 2021, esta demanda continuó aumentando en un 5%, duplicando su tasa de crecimiento promedio de la última década. Esto resalta la compleja dinámica entre la transición energética y la persistente dependencia del gas natural en la matriz energética1. La escasez de nuevos proyectos, el aumento en la demanda térmica, interrupciones en el suministro de GNL y reducción de exportaciones rusas ajustaron el equilibrio global de oferta de gas a partir de mediados de 2021 y ejercieron presión al alza sobre los precios3, especialmente en Europa (Figura I-1), donde el TTF pasó valores inferiores a 32 €/MWh en el primer semestre de 2021 a más de 96 €/MWh en diciembre de 2021. Figura I-1. Precios medios mundiales del petróleo, gas natural y carbón, medidos a partir de un índice energético en el que los precios en 2018 = 100. Adaptado con datos de: ourworldindata.org/fossil-fuels La invasión de Ucrania por parte de Rusia en febrero de 2022 tuvo un gran impacto en un equilibrio global de gas ya frágil (Figura I-2). Los esfuerzos de la Unión Europea para llenar sus almacenamientos de gas antes del invierno se enfrentaron a la retención estratégica del suministro por parte de Rusia, lo que generó altos niveles de volatilidad en el mercado y precios excepcionalmente altos. Durante 2022, el precio de referencia del gas en el mercado europeo experimentó picos que superaron los 290 €/MWh, en medio de debates sobre cómo reducir la dependencia del gas ruso y limitar sus ingresos procedentes de las ventas de energía. Mientras tanto, países como India y China, que constituyen mercados clave para el gas natural licuado (GNL), redujeron drásticamente sus importaciones en 2022. La crisis generó una intensa competencia por asegurar el suministro y maximizar el uso de las instalaciones de exportación e importación, lo que llevó a discusiones políticas sobre la necesidad de reformar los mercados de gas, gestionar mejor la escasez de suministro y proteger a los consumidores de los precios altos y volátiles. Según datos de la IEA1, los precios del gas en el mercado spot de las principales regiones de noreste de Asia, América del Norte y Europa cayeron cerca del 70% entre mediados de diciembre y el final del primer trimestre de 2023. A pesar de esta caída, el almacenamiento de gas se mantuvo muy por encima de los promedios de cinco años. En términos de generación eléctrica, la producción a partir de gas natural en 2022 se mantuvo relativamente estable comparada con el año anterior, lo que comportó emisiones de CO2 de las plantas de gas en niveles similares a los de 2021. En la Unión Europea, la generación eléctrica a partir de gas se mantuvo constante, incluso ante la baja producción de energía hidroeléctrica y nuclear. Los altos precios del TTF (Titles Transfer Facility) favorecieron un cambio hacia el carbón 1 Gas - IEA 0 100 200 300 400 1970 1980 1990 2000 2010 2020 Average German import price Brent Dubai LNG Japan CIF Northwest Europe US Henry Hub Data from Energy Institute based on S&P Global Platts -Statistical Review of World Energy (2023) Fuel price index Justificación de la oportunidad de la Tesis 25 en diversas regiones, especialmente en Alemania, lo que plantea desafíos en los esfuerzos por la transición energética y la descarbonización. Las publicaciones relativas a las perspectivas a medio y largo plazo de la Agencia Internacional de Energía (AIE), como el World Energy Outlook (WEO) y Energy Technology Perspectives (ETP), emplean un enfoque de escenarios que se basa en el Modelo Global de Energía y Clima para analizar las tendencias energéticas futuras4. Cada escenario se basa en un conjunto diferente de supuestos subyacentes sobre cómo podría evolucionar el sistema energético con el tiempo. Se definen tres escenarios de proyección energética: Net Zero Emissions by 2050 (NZE), Announced Pledges Scenario (APS) y el Stated Policies Scenario (STEPS). Figura I-2. Índices mensuales de precios mundiales de combustibles fósiles entre enero de 2022 a octubre de 2024. Adaptado con datos de: imf.org/en/Research/commodity-prices El Escenario de Cero Emisiones Netas para 2050 (NZE) busca establecer un camino de emisiones que mantenga el aumento de la temperatura global en 2100 por debajo de 1,5 °C, con al menos un 50% de probabilidad de éxito. Este escenario también se enfoca en lograr un acceso universal a servicios energéticos modernos para 2030 y en mejorar significativamente la calidad del aire. En contraste, el Escenario de Compromisos Anunciados (APS) y el Escenario de Políticas Declaradas (STEPS) son de carácter exploratorio, ya que establecen condiciones iniciales, como políticas y objetivos, y asesoran sobre el rumbo futuro a partir de modelos que simulan los sistemas energéticos y reflejan dinámicas de mercado y avances tecnológicos. En cuanto a la proyección de demanda de gas natural, el Escenario de Políticas Declaradas sugiere un crecimiento de menos del 5% durante esta década, alcanzando un total de 4.400 bcm en 2030. Por otro lado, el Escenario de Compromisos Anunciados prevé que la demanda se estabilice y descienda por debajo de los 4.000 bcm en el mismo año. Mientras tanto, el Escenario de Emisiones Netas Cero para 2050 anticipa una caída rápida de la demanda hacia unos 3.300 bcm en 2030. Analizando las proyecciones de crecimiento en diferentes escenarios a nivel global, se concluye que el gas natural mostrará un desempeño moderadamente positivo en la próxima década, pero las predicciones varían drásticamente en plazos más lejanos. Desde un punto de partida de 4.200 bcm en 2021, dos escenarios proyectan un crecimiento que llevaría la demanda por encima de los 5.000 bcm para 2050. Sin embargo, otros cuatro escenarios estiman una demanda en un rango de entre 4,000 y 5,000 bcm, mientras que otros cuatro más anticipan una demanda de entre 2.500 y 4.000 bcm. Por último, hay cuatro escenarios que pronostican una demanda inferior a los 2.500 bcm para el año 2050. Esto señala 0 150 300 450 600 750 ene-22 abr-22 jul-22 oct-22 ene-23 abr-23 jul-23 oct-23 ene-24 Crude oil Natural gas Coal 2 per. med. móv. (Crude oil) 2 per. med. móv. (Natural gas) 2 per. med. móv. (Coal) Fuel price index Russia cuts natural gas supplies to Latvia Russia reduces supply through Nord Stream 1 Council Regulation (EU) 2022/2578 establishing a market correction mechanism to protect Union citizens and the economy from high prices. 32 Introducción con el metanol generado a partir de combustibles fósiles, pero sigue siendo más caro, hasta en un factor de dos, en casos aislado39. Dado que no se espera una disminución significativa en el coste de las materias primas, reducir el CAPEX será el mayor contribuyente para asegurar la rentabilidad, a través de economías de escala y mecanismos de aceleración en la curva de aprendizaje40. La expansión de la producción de bio-metanol dependerá de la disponibilidad de biomasa de bajo coste (el porcentaje sobre el total de producción puede ser de hasta el 50%)41. Además, la producción de bio-metanol requiere suministros confiables y consistentes de materia prima, que pueden ser proporcionados localmente42, aunque la mayoría de los proyectos requieren cadenas de suministro más extensas. Los costes de las biomasas en todo el mundo pueden variar hasta 17 USD/GJ (57 €/MWh) dependiendo del tipo y la ubicación43. Las materias primas de menor coste, por debajo de 6 USD/GJ (20 €/MWh), son principalmente residuos sólidos urbanos (RSU), con una disponibilidad limitada44. El gas natural sintético (SNG, por sus siglas en inglés) es un portador de energía clave. Las tecnologías de generación de energía y calor utilizan ampliamente el gas natural en turbinas de gas, motores de cogeneración45, industrias químicas, calderas de gas y procesos de reformado de metano46. El uso de gas natural no solo está limitado por las reservas y la accesibilidad regional, sino que también se ve significativamente influenciado por las condiciones globales, como se ha demostrado recientemente. Los métodos tradicionales de producción de SNG suelen depender de fuentes no renovables, como el carbón. Sin embargo, existen enfoques sostenibles que utilizan biomasa, vertederos, residuos de ganado o tratamiento de desechos47. La producción de gas natural sintético (SNG) a partir de biomasa lignocelulósica seca mediante métodos termoquímicos es un concepto relativamente nuevo que aún no se ha implementado ampliamente a nivel industrial48. Es una tecnología en etapa temprana con un número limitado de pruebas a pequeña escala y plantas piloto en operación. El término "Power-to-Gas" se refiere a la conversión de energía eléctrica en hidrógeno y metano, siendo este último gas natural sintético. Otras formas de convertir la energía eléctrica en portadores de energía líquidos ("Power-to-Fuels"), como hidrocarburos (metanol, dimetiléter y productos del proceso Fischer-Tropsch), también pueden ser utilizadas como intermediarios en la producción de SNG. El proceso de metanación ofrece varias ventajas para la producción de SNG, como un valor calorífico del producto final dentro del rango del gas natural, lo que elimina la necesidad de adaptar equipos para manejar concentraciones más altas de hidrógeno49. Además, en comparación con el hidrógeno puro, el SNG, con un contenido de metano que varía entre el 87% y el 97%, presenta menos obstáculos para su implementación. Es más seguro, más fácil de transportar y almacenar, y mejor adaptado para aplicaciones industriales50. La metanación exotérmica permite convertir el gas de síntesis (syngas) en metano. Este proceso generalmente se realiza a temperaturas entre 250 °C y 700 °C, predominantemente en reactores de lecho fijo. La metanación del syngas es una tecnología bien establecida, con proyectos comerciales a gran escala (a nivel de megavatios, miles de millones de m³/año de metano) ya en operación51. Altas presiones favorecen la producción de metano. En la literatura se reportan varios casos de metanación completa del CO. Este valor se asume para la modelización del proceso en el capítulo 3. Para mejorar la metanación del CO, una posible solución es añadir un tamiz molecular con una alta proporción de SiO2/Al2O352. Estudios adicionales indican que la temperatura influye poco en la calidad del gas producido, pero un exceso de CO puede obstaculizar la formación de metano. Además, con el uso de catalizadores a base de Fe, Co o Ni, la calidad del metano sintético puede mejorarse notablemente53. La producción Justificación de la oportunidad de la Tesis 33 de SNG a partir de fuentes renovables requiere múltiples etapas y altas temperaturas, lo que reduce la eficiencia e incrementa el coste del proceso. Además, inyectar SNG en la red o almacenarlo requiere alta presión, lo que penaliza la eficiencia total del proceso. Son necesarias nuevas técnicas para obtener gas natural sintético (SNG) a partir de portadores de energía con alta densidad energética, ya que permiten la sostenibilidad de los sistemas energéticos e industriales sin tener que modificar el parque industrial existente. Actualmente, cambiar la flota de generación térmica de la industria al hidrógeno implica un sobrecoste del 60%54. Otras moléculas verdes, como el metanol o el amoníaco, tienen la mitad del valor calorífico del gas natural (143 MJ/kg H2 >50 MJ/kg CH4 >22,5 MJ/kg NH3 >19,9 MJ/kg CH3OH), lo que implica menores eficiencias térmicas55,56. Al considerar el metano como un sistema de almacenamiento de energía, es importante tener en cuenta que su densidad energética es inferior a la de los vectores líquidos (0,0364 MJ/l CH4 frente a 15,6 MJ/l CH3OH57). Por lo tanto, los combustibles verdes pueden ser sintetizados de manera limpia en lugares alejados del punto de consumo, permitiendo la generación flexible de energía térmica, química o eléctrica. 1.2. Motivación y oportunidad de la tesis La transición energética plantea desafíos ambiciosos, como la descarbonización de economías, la garantía en la seguridad del suministro energético y la reducción de la dependencia de combustibles fósiles. En este contexto, el almacenamiento de energía renovable adquiere un papel vital, al permitir gestionar la variabilidad inherente a las fuentes renovables y facilitar su integración en los sistemas energéticos existentes. De forma complementaria, la producción de combustibles sintéticos a partir de fuentes renovables reviste una gran importancia estratégica, ya que contribuye a mitigar la dependencia en la importación de recursos energéticos que son especialmente vulnerables a eventos geopolíticos. Esto resulta especialmente relevante en regiones energéticamente aisladas, con recursos renovables limitados o, por el contrario, en aquellas que disponen de abundantes fuentes renovables con potencial para ser aprovechadas. La tesis se centra en el desarrollo de sistemas de almacenamiento termoquímico basados en metanol renovable, un combustible emergente en aplicaciones tales como el transporte pesado y la producción de compuestos químicos derivados del hidrógeno. El enfoque propuesto considera al metanol no solo como portador de hidrógeno, sino también como un vector energético clave en la transición energética. La propuesta combina la capacidad de almacenamiento de energía con la producción de combustibles sintéticos mediante procesos flexibles, libres de emisiones y compatibles con tecnologías actuales en la industria. Con ello, se pretende ofrecer soluciones que respondan a las necesidades actuales en materia de combustibles y almacenamiento de energía renovable, contribuyendo al progreso científico, tecnológico y estratégico del sector energético. 34 Motivación y oportunidad de la tesis 1.2.1. Motivación de la tesis En el contexto actual de inestabilidad en los mercados energéticos y el creciente desarrollo de instalaciones renovables, la Unión Europea ha diseñado el plan REPowerEU, alineado con el paquete de medidas "Objetivo 55", el cual establece metas ambiciosas para la transformación de los sistemas energéticos. Este plan tiene como objetivo reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en al menos un 55% para 2030 y mejorar la resiliencia del sistema energético ante posibles disrupciones en el suministro. La motivación de la tesis radica en la búsqueda de soluciones que contribuyan a alcanzar estos objetivos, mediante el desarrollo de integraciones innovadoras de procesos químicos existentes con energías renovables, y que posibiliten el almacenamiento termoquímico de la energía solar. El metanol, producido globalmente a partir de dióxido de carbono e hidrógeno, se posiciona como un vector energético clave debido a su capacidad para incentivar el desarrollo de tecnologías de captura y almacenamiento de CO2, así como la generación de hidrógeno renovable. Su utilización en aplicaciones como la combustión o la síntesis de productos químicos puede realizarse de manera que sea libre de emisiones netas, lo que lo convierte en una opción atractiva para sectores industriales de difícil descarbonización. Además, su versatilidad, derivada de su descomposición en gas de síntesis, le otorga un amplio rango de aplicaciones, que van desde la generación de potencia hasta la producción de otros productos químicos y combustibles, fácilmente integrables y compatibles con la infraestructura industrial existente, como el gas natural a partir de la metanación de syngas. La tesis también aborda uno de los aspectos de la transición energética más críticos: la necesidad de un almacenamiento eficiente de la energía renovable. A través de la conversión de energía renovable en metanol como combustible sintético, se propone una solución que no solo facilita la descarbonización de sectores industriales, sino que también ofrece una alternativa económica y operativa para la producción y distribución de energía en forma líquida a temperatura ambiente. La investigación tiene como objetivo avanzar en el desarrollo de tecnologías que no solo contribuyan a la mejora de la seguridad energética, sino que también favorezcan la integración de las energías renovables en un sistema energético global más sostenible, eficiente y menos dependiente de los combustibles convencionales. 1.2.2. Oportunidad de la tesis La tesis ha detectado, desde una perspectiva integral y multidisciplinaria, diversas prioridades estratégicas u oportunidades de investigación del plan REPowerEU en materia energética, que se resumen a partir de siete medidas del propio plan, y para los cuales la investigación ofrece soluciones viables desde un punto de vista técnico y económico: OP1: Reducción de la dependencia general de los combustibles fósiles: La industria y la generación de potencia representan sectores de alta dependencia de fuentes fósiles, lo que dificulta la transición hacia un sistema energético más limpio. Se detecta la oportunidad de reducir esta dependencia al proponer soluciones basadas en energías renovables, específicamente en el desarrollo de sistemas de síntesis de combustibles renovables, permitiendo sustituir gradualmente los combustibles fósiles en diversas aplicaciones industriales y en la generación de potencia, favoreciendo una mayor penetración de energías limpias en el sector. Justificación de la oportunidad de la Tesis 35 OP2: Diversificación de los suministros y las rutas: La seguridad del suministro energético en Europa depende de la diversificación de las fuentes de energía y las rutas de distribución. En este sentido, los combustibles líquidos, como el metanol, presentan ventajas en términos de densidad volumétrica, lo que facilita su almacenamiento y transporte. OP3: Profundización en el desarrollo de un mercado del hidrógeno para la UE: La transición hacia una economía de hidrógeno es uno de los pilares del plan REPowerEU. La tesis propone la integración del metanol como portador de hidrógeno, fortaleciendo de manera directa al mercado del hidrógeno en la UE. Al explorar nuevas formas de utilizar metanol en la producción de hidrógeno y su conversión en otros productos químicos, se posibilitan nuevas oportunidades de negocio, como la compraventa de derechos de emisiones de carbono y acuerdos de compra de energía renovable (PPAs) entre generadores y consumidores. OP4: Aceleración del desarrollo de las energías renovables: El desarrollo de energías renovables es esencial para alcanzar los objetivos climáticos y energéticos de la UE. La tesis aborda la generación de energía renovable a partir de energía solar, y su integración en sistemas de almacenamiento termoquímico de metanol, gas natural y DME. La estrategia detectada no solo permite el almacenamiento de energía excedentaria, sino que también mejora el rendimiento global en sistemas de generación de combustibles sintéticos. OP5: Mejora en la interconexión de las redes europeas de gas y electricidad. La interconexión eficiente de las redes energéticas es fundamental para asegurar el suministro continuo de energía. Se ha detectado un potencial de blending de hidrógeno verde en redes de gas natural existentes, excedentario en estaciones del año de gran recurso renovable y que compatibilizan la síntesis de metanol renovable junto con la inyección de hidrógeno. Del mismo modo, se detecta la posibilidad de generar metano a partir de metanol verde para su inyección posterior a la red de transporte gasista. OP6: Refuerzo de la planificación de contingencia de la UE para la seguridad del abastecimiento. Se ha detectado la necesidad de la generación de diferentes estrategias para el almacenamiento de energía versátil y la correcta integración de todas las tecnologías en el mix energético, que incluye a promotores de nuevos proyectos renovables, explotadores actuales de plantas de energía, así como a la refinería en su conjunto. OP7: Mejora de la eficiencia energética, promoviendo la circularidad: La eficiencia energética es uno de los pilares para el éxito de la transición energética. A partir de las metodologías que estudia la tesis, derivadas de la optimización global de los sistemas que se proponen, se busca la mejora en las eficiencias térmicas y termodinámicas de ida y vuelta (RTE). Además, al maximizar la eficiencia de almacenamiento y liberación de energía, se promueve la circularidad en los procesos energéticos, para la reducción de pérdidas térmicas y la mejora económica y ambiental. 36 Motivación y oportunidad de la tesis 1.2.3. Aportación de la tesis El aporte de esta tesis se centra en el desarrollo de soluciones innovadoras para el almacenamiento de energía y la síntesis de combustibles, contribuyendo de manera directa a los desafíos de la transición energética y la descarbonización del sector de la producción de potencia. En un contexto de creciente inestabilidad en los mercados energéticos, la investigación responde a la necesidad urgente de diversificar las fuentes de energía y reducir la dependencia de los combustibles convencionales. Al integrar procesos químicos con fuentes de energía renovables, la tesis presenta una serie de avances que no solo ayudan a alcanzar los objetivos climáticos de la Unión Europea, sino que también ofrecen soluciones prácticas para mejorar la resiliencia y sostenibilidad del sistema energético. AP1: Almacenamiento de energía y metanol verde: La tesis presenta una solución innovadora para el almacenamiento de energía a través de la producción de metanol sintético a partir de hidrógeno verde y CO2. Este proceso no solo contribuye a la descarbonización del sector industrial, sino que también ofrece una alternativa eficiente y rentable al almacenamiento de energía renovable a gran escala. La producción de metanol como combustible sintético permite una mejor integración de las energías renovables intermitentes, al convertir energía solar concentrada en un vector energético estable y de alta densidad energética. AP2: Nuevas rutas para la conversión y almacenamiento termoquímico de energía basada en combustibles renovables: Un aspecto clave de la investigación es la propuesta de nuevas rutas de conversión del metanol hacia combustibles de interés, como gas natural y dimetil éter (DME). Estas rutas permiten la integración de sistemas de almacenamiento termoquímico que ofrecen soluciones de almacenamiento de larga duración y elevada eficiencia. Con la posibilidad de utilizar infraestructuras existentes, estas tecnologías permiten una implementación económica y operativa en diversos sectores, desde la generación de potencia hasta la calefacción residencial con redes de calor. AP3: Estrategias para la integración del metanol en la infraestructura energética existente: El metanol, al ser un combustible líquido con alta densidad energética, ofrece ventajas significativas sobre otros vectores energéticos gaseosos, como el hidrógeno. Su capacidad para ser transportado y almacenado de manera más eficiente lo convierte en un combustible de interés estratégico. Los sistemas propuestos en la tesis son atractivos tanto en aplicaciones residenciales como industriales. AP4: Contribución al mercado de combustibles sintéticos y la economía circular: Además de su aplicabilidad en el almacenamiento de energía, la tesis ofrece un marco para la conversión de metanol en otros productos químicos de alto valor, como el gas natural y el DME, que puede ser utilizado en sectores industriales intensivos en energía. Esta capacidad de generar múltiples productos a partir de una única materia prima refuerza la viabilidad económica del metanol como un vector energético y promueve la creación de una economía circular en base al mismo. Justificación de la oportunidad de la Tesis 37 AP5: Alineación de TCES de metanol con los objetivos estratégicos europeos: La investigación se alinea estrechamente con las políticas energéticas de la Unión Europea, como el plan REPowerEU y el paquete de medidas “Objetivo 55”. Al abordar la necesidad de reducir las emisiones de CO2 y diversificar las fuentes de energía, los sistemas propuestos en esta tesis no solo contribuyen a la transición hacia una economía baja en carbono, sino que también fortalecen la seguridad energética y la resiliencia del sistema europeo. 1.3. Objetivos y alcance La presente tesis doctoral toma como partida el empleo de energías renovables para su integración en procesos químicos existentes derivados del metanol, metano y derivados del hidrógeno. La consecución de fases de carga y de descarga, que implican procesos de descomposición y síntesis, hacen posible diferentes estrategias de almacenamiento estacional de energía renovable, así como la generación de combustibles sintéticos renovables en su configuración en ciclo abierto. Son de interés la búsqueda de recursos para la implantación masiva del metanol renovable, el estudio de las reacciones que hacen posible su descomposición térmica a partir de energía solar, así como la integración térmica de los procesos en reactores de síntesis para su posterior aplicación en procesos de calentamiento para redes de calor, uso industrial o producción de potencia. La tesis se estructura en tres capítulos diferenciados cuyo alcance específico (por oportunidad de investigación) se expone a continuación: 1. Introducción (Oportunidad de Investigación: 1, 2, 3, 4, 6) a.En el apartado 1.4. Estado del arte y en concreto, en el subapartado 1.4.3 Proyectos de investigación, asociados a la generación de metanol verde y combustibles sintéticos derivados del hidrógeno, se abordará directamente la reducción de la dependencia general de los combustibles fósiles (OP1), planteando la sustitución total o parcial de los combustibles convencionales a partir de sus análogos renovables. Por tanto, también se alineará con el conjunto de medidas para la “Aceleración del desarrollo de las energías renovables” (OP4), permitiendo identificar nuevas estrategias para el desarrollo de energías limpias para la síntesis de combustibles renovables. Finalmente, al mapear proyectos europeos competitivos, se fomentará la planificación estratégica mediante la integración de estas tecnologías dentro del mix energético de la Unión Europea (OP6). b. Para responder a la OP2: “Diversificación del suministro energético”, la tesis considera al metanol como un vector energético de fácil transporte y almacenamiento. En el subapartado 1.4.1 Producción de metanol renovable se realizará una evaluación del potencial de implantación de metanol verde en Europa, a partir de hidrógeno verde y captura de CO2 industrial. Además, dicho análisis abordará la OP3 “Profundización en el desarrollo de un mercado del hidrógeno para la UE”, enmarcando al hidrógeno verde como insumo clave en la síntesis de metanol, y fomentando así el desarrollo de un mercado del hidrógeno en Europa. 38 Objetivos y alcance 2. Almacenamiento (Oportunidad de Investigación: 2, 4, 5, 7) a.En el apartado 2.1 Rutas de metanol se evaluarán diferentes rutas de almacenamiento termoquímico basadas en metanol, vinculadas a la OP2 de diversificación de la matriz energética, proponiendo rutas alternativas para el transporte y almacenamiento de energía renovable en forma de combustibles sintéticos. También responderá a la oportunidad de investigación basada en la “Mejora de la eficiencia energética promoviendo la circularidad” (OP7), donde se maximizará el aprovechamiento del recurso renovable a partir de tecnologías solar fotovoltaica y de concentración para la fase de carga del proceso termoquímico. b. En los apartados 2.2, 2.3 y 2.4 basados en las diferentes rutas que se plantean, se diseñarán procesos químicos térmicamente integrados para cada una de las rutas analizadas, reforzando nuevamente la OP7, a partir de configuraciones que aseguran la optimización conjunta de la eficiencia global y otros indicadores termodinámicos. Además, se diseñarán configuraciones buscando la integración directa con redes existentes de gas y electricidad, mejorando así la interconexión energética del sistema y sus diferentes actores (OP5). c. Al considerar la integración de energías renovables (térmica o eléctrica) en la fase de carga de las rutas de almacenamiento termoquímico, se abordará indirectamente a la OP4 de aceleración de energías renovables, ofreciendo un nuevo concepto de almacenamiento de energía solar a partir de la disociación del metanol a syngas. Asimismo, se responderá parcialmente a la OP6, ya que se definirán los requisitos técnicos necesarios para la implementación a gran escala de las soluciones expuestas, contribuyendo a la planificación de contingencia de la UE. d. En los subapartados 2.2.1, 2.3.1 y 2.4.1 de análisis termodinámico de los procesos diseñados, se explorarán aplicaciones potenciales para las diferentes rutas propuestas, aportando estrategias concretas para la generación de energía en sus diversas formas, y permitiendo así la descarbonización de diferentes sectores de difícil electrificación, lo que responderá a la OP1 que busca reemplazar el consumo de combustibles fósiles convencionales. 3. Aplicaciones (Oportunidad de Investigación: 1, 4, 7) a.En el apartado 3.1. Sistemas de baja temperatura y en concreto en el subapartado 3.1.1. Redes de calor, se realizará un análisis tecno-económico del sistema de almacenamiento termoquímico de metanol-metanol para el sector residencial, especialmente en regiones rurales con un alto índice de pobreza energética. Así, se abordará la OP7, enfocándose en mejorar la eficiencia de ida y vuelta del TCES para ofrecer una solución ante la barrera de coste de las redes de calor, y evitar el empleo de combustibles convencionales (OP1). Justificación de la oportunidad de la Tesis 39 b. Dentro del apartado 3.1. Sistemas de baja temperatura se ofrecerán diversas soluciones para la generación de potencia a partir de la integración de ciclos de Rankine orgánicos en la fase de descarga. En el subapartado 3.1.2.3 Aplicación en la industria se expondrán los requisitos técnicos y el diseño de los procesos termodinámicos necesarios, con objeto de dar respuesta a la OP1 y la OP4, a través de la integración de un sistema termoquímico innovador para la recuperación de energía en efluentes degradados de la industria, diseñado para operar con renovables y que permitirá la reducción del consumo de combustible en las plantas industriales en la que se instale. c. En aplicaciones de alta temperatura, desarrolladas en el apartado 3.2. Sistemas de alta temperatura se realizarán, entre otros, el análisis tecno-económico del sistema de almacenamiento termoquímico de metanol a metano acoplado a turbinas de gas comerciales (subapartado 3.2.1. Producción de potencia directa). El sistema propuesto permitirá reemplazar el uso de gas natural en plantas de potencia existentes de ciclo simple o combinado de turbina de gas, a través de la conversión eficiente y térmicamente integrada de metanol renovable a SNG (OP1 y OP4). d. Dado que la reacción exotérmica de metanación se produce a alta temperaturas, en el subapartado 3.2.2. Producción de potencia indirecta del apartado 3.2. Sistemas de alta temperatura se explorarán integraciones con diversos bloques de potencia alternativos con el TCES metanol-a-metano, para la generación conjunta de energía eléctrica y/o venta de gas natural a industrias energéticamente intensivas o su inyección en redes de gas natural existentes. Nuevamente las configuraciones se alinean con el propósito de la tesis y el diseño de configuraciones tecno-económicamente viables (OP7) que reduzcan la dependencia de combustibles fósiles y permitan una generación de potencia libre de emisiones netas (OP1). 40 Objetivos y alcance 1.3.1. Objetivo general El objetivo general de la tesis es proponer y analizar soluciones tecnológicas que favorezcan una mayor penetración de las energías renovables en la producción de combustibles sintéticos, con énfasis en el metanol como vector energético y su implementación a gran escala. Este enfoque se fundamenta en la necesidad de descarbonizar sectores clave mediante el desarrollo de sistemas integrados que aprovechen las sinergias entre la energía solar, su almacenamiento y la síntesis química de fueles derivados del hidrógeno, asegurando al mismo tiempo su viabilidad técnica, económica y ambiental en aplicaciones existentes. Para ello, se plantea la utilización de la tecnología termosolar para descomponer el metanol en syngas y maximizar su flexibilidad y versatilidad a partir de su síntesis exotérmica a otros productos de interés. La investigación busca demostrar la viabilidad tecnoeconómica de los sistemas propuestos, que están basados en reacciones químicas maduras y catalizadores comerciales ampliamente probados, de forma que permitan su escalabilidad industrial sin la necesidad de procesos experimentales complejos. Asimismo, se integrarán estos sistemas en esquemas energéticos renovables con el fin de garantizar su sostenibilidad y contribuir de manera significativa a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero, promoviendo la transición hacia un modelo energético resiliente y diversificado. Adicionalmente, la tesis pretende abordar las oportunidades planteadas por iniciativas como el Plan REPowerEU, proponiendo estrategias complementarias que fomenten la seguridad energética, la circularidad de recursos y la integración de soluciones innovadoras en los sectores químico e industrial de acuerdo con las necesidades específicas de la UE, extrapolables a todo el mundo dada su exigencia. A través de un enfoque riguroso y multidisciplinar, se busca no solo aportar al avance científico y tecnológico en el ámbito de los combustibles renovables, sino también generar herramientas prácticas de análisis y planificación que puedan ser implementadas a gran escala, contribuyendo al cumplimiento de los objetivos climáticos y energéticos globales. 1.3.2. Objetivos específicos Con objeto de cumplir con el objetivo general, la investigación desarrollada comprende los siguientes objetivos específicos: OBJ1. Evaluación del potencial renovable de metanol en Europa, para determinar la capacidad en la reducción de importación y emisiones de fueles convencionales: Analizar la capacidad de Europa para producir metanol renovable utilizando energía solar fotovoltaica, contribuyendo a la reducción de la dependencia de combustibles fósiles y a la diversificación de la matriz energética. Este objetivo incluye la identificación de regiones estratégicas y su viabilidad técnica y económica, con miras a promover la soberanía energética y cumplir con las metas del REPowerEU. OBJ2. Desarrollo de tecnologías de almacenamiento energético basadas en metanol para la mejora de la estabilidad del sistema energético: Estudiar tecnologías de almacenamiento de energía termoquímica mediante la descomposición de metanol, integrando sistemas termosolares para responder a la necesidad de gestionar intermitencias de fuentes renovables. Este objetivo aborda la mejora de la eficiencia energética y promueve la circularidad mediante el uso de hidrógeno como intermediario clave en las cadenas químicas. Justificación de la oportunidad de la Tesis 41 OBJ3. Integración y optimización de configuraciones MeOH-to-X para diversificar el mercado del metanol y del hidrógeno renovable: Diseñar y evaluar procesos basados en la conversión del metanol en otros productos químicos o combustibles, como el gas natural sintético (SNG) o el dimetil éter (DME), que respondan a la necesidad de desarrollar mercados diversificados de hidrógeno y de combustibles implantados en la industria. Este objetivo busca maximizar la flexibilidad de aplicaciones del metanol como vector energético. OBJ4. Desarrollo de sistemas solares integrados para la producción de potencia, atendiendo a la eficiencia y la sostenibilidad industrial: Analizar la viabilidad técnica y termodinámica de sistemas MeOH-to-X solares para la generación de energía eléctrica mediante diversos ciclos de potencia. Este objetivo responde a la necesidad de aprovechar la energía exotérmica de las reacciones químicas involucradas, contribuyendo a la mejora de la eficiencia energética y a la transición hacia sistemas más sostenibles en procesos industriales. OBJ5. Aplicación descentralizada de sistemas basados en metanol en sectores rurales para fomentar la circularidad y resiliencia energética: Estudiar la integración de sistemas de almacenamiento de energía con tecnologías de gasificación de biomasa en regiones rurales, abordando la necesidad de aprovechar recursos locales renovables. Este objetivo promueve la interconexión entre redes de gas y electricidad, y contribuye a la planificación de contingencias energéticas en comunidades con recursos de biomasa abundantes. OBJ6. Evaluación de la viabilidad industrial y económica para la implementación a gran escala: Diseñar estrategias que aseguren la factibilidad industrial de los sistemas desarrollados, empleando tecnologías maduras que minimicen los costes de implementación y operación. Este objetivo responde a la necesidad de crear soluciones prácticas y escalables que puedan ser integradas en la industria química y energética, alineadas con las metas generales de eficiencia y sostenibilidad global. 48 Estado del arte Figura I-12. Mapa europeo con las instalaciones de metanol verde seleccionadas según su tasa interna de rentabilidad, para cada escenario propuesto de precios de producción/venta Figura I-13. Mapa europeo con las instalaciones de metanol verde seleccionadas en función de su LCOM (€/tonelada), para cada escenario propuesto de precios de producción/venta Existe una oportunidad para un despliegue masivo de metanol verde a partir de hidrógeno solar fotovoltaico en Europa. En este trabajo se ha estudiado el potencial de producción de metanol verde a partir del análisis SIG, considerando las instalaciones de gas natural existentes y las emisiones relacionadas con sus procesos. A partir del recurso solar, se han considerado 3016 municipios europeos potenciales para la implementación de plantas de metanol verde, considerando la venta de emisiones de CO2, la venta de excedentes de H2 a la red de GN a través de mezclas, y la venta de metanol a otras industrias, permitiendo la capacidad de otros usos innovadores del metanol propuestos por los autores en trabajos anteriores. Los precios futuros de las instalaciones de electrólisis ofrecen valores obtenidos de ~480 €/tonelada MeOH, con tasas internas de retorno >15% a 30 años, lo que demuestra la viabilidad económica de las instalaciones. Si las instalaciones no inyectaran hidrógeno por mezcla, no serían viables, al igual que en el caso de las instalaciones solares con una capacidad inferior a 200 MWp. Se estima que la contribución conjunta de la administración europea y las alianzas entre los actores pueden contribuir a que las grandes centrales eléctricas y de producción garanticen menores costes de producción. Los costes están muy determinados por el CAPEX de la instalación de H2 verde, pero el mercado del gas natural y el ETS se muestran como determinantes para los inversores. La inversión combinada de ~700 mil millones de euros permitiría a Europa producir 5 millones de toneladas de MeOH anualmente a partir de energía solar fotovoltaica de autoconsumo, reduciendo las emisiones de GEI en 7,7 Mton de CO2/año y contribuyendo de manera decisiva a la mitigación del cambio climático. Justificación de la oportunidad de la Tesis 49 1.4.2. TCES y combustibles renovables El almacenamiento de calor químico (CHS) se puede clasificar en dos categorías dependiendo del mecanismo de reacción: mediante pares de reacción química de sólido-gas, líquido-gas y gas-gas (sin sorción) y mediante almacenamiento de calor por sorción química. Los sistemas TCES basados en el principio de CHS requieren una fuente externa de energía en la fase de carga, donde el reactivo se descompone en una reacción endotérmica. A partir de la compresión subsecuente del producto de reacción, se puede almacenar y liberar en la fase de descarga, donde se sintetiza a través de una reacción exotérmica que libera calor, utilizable en aplicaciones como redes de calefacción de distrito41 o en un bloque de potencia78, dependiendo del límite de temperatura impuesto en la reacción. Actualmente, varios tipos de TCES están siendo investigados a escala piloto, incluyendo aquellos basados en hidróxidos79, carbonatos80, amoníaco81 y metanol11. Las reacciones de descomposición que requieren una temperatura de reacción más baja serán de mayor interés porque permitirán una integración térmica de menor coste a partir de la energía solar, y la alta entalpía de las reacciones de síntesis altamente exotérmicas permitirán una mayor utilización del calor y una mejor eficiencia de ida y vuelta del sistema (RTE). Además del uso del calor químico almacenado, el calor almacenado en los subproductos de las reacciones tiene una mayor densidad energética en comparación con los sistemas comerciales TES de sales fundidas (~0,5 GJ/m³)82. Como la energía se almacena en forma química, los productos de la fase de descomposición se pueden almacenar a temperatura ambiente, reduciendo las pérdidas térmicas y permitiendo el almacenamiento a largo plazo. Varios estudios han explorado diferentes configuraciones de TCES solar con bloques de potencia, como en el Calcium looping83, logrando una eficiencia energética global del 45% con un ciclo Brayton cerrado con dióxido de carbono. Las alternativas CSPTCES para reacciones de redox, hidróxidos y carbonatos han sido estudiadas84, determinando que la primera tiene la mayor eficiencia solar a eléctrica y la última el LCOE más bajo. Para sistemas gas-gas, se analizó la integración del almacenamiento termoquímico de amoníaco (~650 °C) con una turbina de vapor de 10 MWe85, así como para un ciclo de vapor supercrítico, resultando en sistemas complejos y costosos dado las altas temperaturas de reacción86. Un sistema solar de temperatura moderada que convierte metanol en gas de síntesis y en un motor de combustión interna de 20 kWe fue estudiado en 87, alcanzando una eficiencia solar a eléctrica del 18,29%. Los ciclos Rankine son la integración más habitual en los TCES-CSP de sólido a gas y de gas a gas debido a un mejor rendimiento térmico en el rango de temperatura media y la madurez de la tecnología. Otra aplicación de interés para la implantación de sistemas de almacenamiento se encuentra en el sector residencial, con demandas típicamente fuera del promedio de horas de sol diarias. En este sentido, la centralización de los sistemas de calefacción son una opción por desarrollar sobre todo en regiones de alta demanda que conciernen climas con una intermitencia de recurso renovable importante, especialmente solar. Los sistemas de calefacción de distrito distribuyen calor desde una fuente central, como una planta de energía o una instalación industrial, a múltiples edificios en un área geográfica88. El almacenamiento de energía puede ser utilizado en las redes de calefacción distrital (DHNs) para mejorar la eficiencia y reducir el impacto ambiental89. Por ejemplo, el calor excedente generado por una planta de energía o instalación industrial puede ser almacenado en un sistema de calor sensible (TES)90, con condiciones asumidas de pérdidas de transmisión del 8% (normalizadas a 16 km) y pérdidas de distribución del 10% de la demanda total de calor suministrada por DHNs (normalizadas a una densidad de demanda de calor de 3 50 Estado del arte MW/km²). Este calor puede ser utilizado para satisfacer los requisitos de calefacción de los edificios en el distrito durante los picos de demanda, reduciendo así la necesidad de generar calor adicional a partir de combustibles fósiles91,92. El almacenamiento de energía puede ser utilizado con fuentes de energía renovable para proporcionar fuentes de calor confiables para los sistemas de district heating14,93,94. Esto puede ayudar a reducir la dependencia de los combustibles fósiles y mejorar la sostenibilidad general de los sistemas de calefacción de distrito95–98. El almacenamiento de energía termoquímica (TCES) puede ser utilizado en sistemas de calefacción de distrito para almacenar y descargar calor de fuentes de energía limpias, como la energía solar o geotérmica99–101. Adicionalmente, aunque la mayoría de los sistemas DH han sido desplegados en entornos urbanos, hay un creciente interés en su aplicación en áreas rurales, particularmente en regiones donde múltiples factores convergen, aumentando potencialmente el riesgo de pobreza energética102. Consecuentemente, se han realizado estudios que evalúan la viabilidad tecnoeconómica de redes de calefacción de biomasa en municipios rurales42. Las áreas con alta densidad de biomasa son de interés no solo para la generación de calor, sino también para la producción de hidrógeno mediante gasificación y su posterior síntesis en combustibles renovables103. Además, la implementación de instalaciones de combustibles verdes en el sitio puede ofrecer beneficios ambientales y socioeconómicos al reducir las emisiones de CO2 de la generación térmica de procesos químicos a partir de una fuente limpia y renovable, permitiendo la distribución de combustibles sintéticos para la venta a otras industrias y mejorando la calidad del área rural. Los sistemas TCES actuales no son de interés en las redes de calefacción debido a las altas temperaturas de descomposición y síntesis en los procesos de carga y descarga, lo que hace difícil la integración térmica con redes de baja temperatura. Otros sistemas de calefacción renovables basados en energía solar térmica actualmente tienen precios altos y requieren grandes áreas de tierra en casos centralizados, generando conflictos en áreas rurales con economías basadas principalmente en la agricultura. Justificación de la oportunidad de la Tesis 51 1.4.3. Proyectos de investigación Son diversos los proyectos de investigación en curso a nivel internacional los que se centran en la producción de combustibles renovables. Se han identificado un total de 44 proyectos del programa marco Horizon Europe relacionados con metanol renovable, y casi 400 proyectos acerca de combustibles renovables. Sin embargo, tan solo 9 proyectos se encuentran enmarcados en el ámbito del almacenamiento termoquímico de combustibles renovables, lo que indica un potencial para la captación de financiación para el concepto desarrollado en esta tesis. HORIZON 2.5 - Climate, Energy and Mobility El objetivo de este cluster es luchar contra el cambio climático comprendiendo mejor sus causas, evolución, riesgos, repercusiones y oportunidades, y haciendo que los sectores de la energía y el transporte sean más respetuosos con el clima y el medio ambiente, más eficientes y competitivos, más inteligentes, más seguros y resilientes. Sus áreas de intervención son ciencia y soluciones climáticas, suministro de energía, sistemas y redes energéticas, edificios e instalaciones industriales en transición energética, comunidades y ciudades, competitividad industrial en el transporte, transporte y movilidad limpios, seguros y accesibles, movilidad inteligente, almacenamiento de energía. Proyectos de interés adscritos al programa acorde a la línea de investigación de la tesis son: -M2ARE: el proyecto pretende desarrollar un novedoso proceso de metanol marítimo. Basado en CO2 biogénico y H2 renovable, M2ARE será pionero en una solución de bajo coste y respetuosa con el medio ambiente para impulsar el sector marítimo hacia un futuro más sostenible. Al ampliar la base de materias primas mediante la evaluación del bioCO2 e introducir un sistema de reactor avanzado, el proyecto pretende ofrecer una solución adaptable capaz de reducir las emisiones en más de un 80% en comparación con los combustibles fósiles convencionales. -NextFuel: El proyecto pretende introducir un nuevo enfoque en la producción de metanol mediante el uso experimental de un reformador de metano de vapor calentado eléctricamente (eSMR) en lugar del método convencional, que consiste en quemar gas natural en un reformador encendido. Permite diseñar reactores compactos hasta 100 veces más pequeños que las actuales plantas de reformado de metano por vapor (SMR), lo que se traduce en una mayor eficiencia energética y en la ausencia de emisiones directas de CO2. En consecuencia, presenta una opción comercialmente atractiva para la producción de gas de síntesis. La solución es rentable, escalable y ofrece una alternativa realista a la producción de metanol a partir de combustibles fósiles. -UP-TO-ME: El proyecto pretende evaluar la idoneidad del metanol en un motor marino. Para transformar el metanol azul en un combustible marino sostenible, también proporcionará rangos para las especificaciones del combustible y los límites máximos de impurezas. Pretende descarbonizar la producción de metanol, lo cual es esencial para la sostenibilidad y viabilidad a largo plazo del metanol como combustible de uso marino. 52 Estado del arte Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Las acciones Marie Skłodowska-Curie son el programa de la UE para la formación doctoral y postdoctoral, que dota a los investigadores de nuevos conocimientos y competencias mediante la movilidad transfronteriza y la exposición a diferentes sectores y disciplinas. Mejoran los sistemas de formación y desarrollo profesional de los investigadores y los procesos de contratación institucionales y nacionales. Proyectos de interés adscritos al programa acorde a la línea de investigación de la tesis son: - MEXCAT: El proyecto pretende diseñar nanopartículas catalíticas estables y selectivas de nueva generación que permitan un mayor rendimiento del metanol. El equipo aprovechará la exsolución de nanopartículas, un proceso descubierto recientemente que ofrece una vía sintética relativamente sencilla y de un solo paso para producir nanopartículas soportadas que combinan una gran estabilidad con una elevada actividad. - INTDKIN: En este proyecto, se emplearán simulaciones de dinámica molecular ab initio (AIMD) aceleradas con diferentes métodos de muestreo mejorados para estudiar la cinética completa de la conversión de metanol en zeolitas, incluyendo los procesos de adsorción/difusión de reactivos, reacción y difusión/desorción de productos. La afinidad final de este modelo es guiar la modificación, el diseño y el cribado de catalizadores de zeolita altamente eficaces de manera eficiente y adecuada. - TUNEMOF: El proyecto pretende solucionar este problema desarrollando marcos metalorgánicos funcionalizados con metalolinker que utilicen hierro y manganeso en abundancia. Los centros catalizadores de bajo coste basados en metales promoverán la cooperación metal-ligando, y los enlazadores secundarios evitarán la desactivación de los catalizadores. TUNEMOF integrará la química organometálica, la química aplicada de materiales porosos y el ensayo catalítico de sistemas homogéneos. European Research Council (ERC) El Consejo Europeo de Investigación (CEI) proporciona financiación atractiva y flexible en el marco de la UE, basada exclusivamente en el criterio de la excelencia. Los beneficiarios de subvenciones del CEI ya han logrado avances en campos tecnológicos nuevos y emergentes, incluidas las tecnologías limpias y digitales, así como en muchos otros ámbitos contemplados en las orientaciones estratégicas clave del plan estratégico Horizonte Europa. Proyectos de interés adscritos al programa acorde a la línea de investigación de la tesis son: - ATOMISTIC: El proyecto estudia formas de activar y convertir eficazmente el metano en metanol, un valioso combustible líquido y componente básico de otras sustancias químicas útiles. El equipo de investigación experimenta con nuevos métodos de control de la estructura de la interfaz electroquímica y el sitio catalíticamente activo para ajustar la selectividad de la reacción. Se diseñan materiales a medida que desencadenen la activación del metano. Los investigadores también Justificación de la oportunidad de la Tesis 53 estudian la relación entre la estructura del catalizador, la reactividad y la selectividad. -BioValCat: El proyecto, utilizando materias primas renovables como la materia vegetal y los residuos agrícolas, convierte los residuos biogénicos en combustibles y productos químicos reduciendo al mismo tiempo el impacto ambiental. Basándose en el reciente descubrimiento de que los catalizadores de polioxometalato (POM) pueden manipularse para mejorar la eficiencia y el rendimiento, el proyecto pretende desarrollar un proceso escalable, seguro y económico para la oxidación de biomasa en valiosos ésteres de ácidos carboxílicos. Al utilizar metanol como (co)disolvente, los catalizadores POM suprimen la oxidación total no deseada a CO2 en condiciones oxidativas. -RECALLCO2: El proyecto desarrolla un novedoso diseño de celda electroquímica, con arquitecturas catalíticas moleculares que superen las limitaciones actuales y el acoplamiento con electrodos metálicos en lugar de carbono. Los compuestos que contienen carbono son la materia prima de una gran variedad de productos químicos y polímeros, como plásticos, cauchos y detergentes. Las alternativas más ecológicas son un objetivo clave de la industria química, ya que la mayoría proceden de recursos fósiles. La conversión electroquímica del CO2 es una de las vías más prometedoras, aunque se enfrenta a algunos retos. Entre ellos, la necesidad de utilizar ánodos basados en iridio para evitar la acidificación de los electrolizadores de CO2 y la dificultad de lograr una alta selectividad en la producción de alcoholes de alta densidad energética. 54 Conclusiones y aportaciones 1.5. Conclusiones y aportaciones Este primer capítulo establece un marco teórico y práctico que analiza críticamente el potencial del metanol renovable y su papel estratégico en el cumplimiento de las metas del plan REPowerEU de la Comisión Europea. Las oportunidades de investigación identificadas en este capítulo, tales como la reducción de la dependencia de combustibles fósiles (OP1), la diversificación de suministros energéticos (OP2) y el desarrollo del mercado del hidrógeno en la Unión Europea (OP3), se articulan con las contribuciones desarrolladas en esta investigación, aportando soluciones concretas y evaluaciones tecnológicas de alto impacto. El análisis del potencial del e-metanol en Europa desarrollado establece una base sólida para el OBJ1, buscando determinar la capacidad de producción de metanol renovable mediante energía solar fotovoltaica. Este objetivo no solo responde a la necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero mediante su captura y utilización, sino que también apunta a crear estrategias económicas viables para el alcohol, como se demuestra en los estudios realizados, donde se proyectan costes competitivos (~480 €/tonelada MeOH) y tasas internas de retorno de interés a 30 años (>15%), ofreciendo una estrategia viable económicamente a partir de la inyección conjunta de hidrógeno en plantas con una capacidad inferior a 200 MWp. Se demuestra la gran importancia del mercado del gas natural y el ETS, determinantes para los inversores. La inversión combinada de ~700 mil millones de euros permitiría a Europa producir 5 millones de toneladas de MeOH anualmente a partir de energía solar fotovoltaica de autoconsumo, reduciendo las emisiones de GEI en 7,7 millones de toneladas de CO2/año y contribuyendo de manera decisiva a la mitigación del cambio climático. Estos resultados refuerzan la viabilidad técnica y económica de la propuesta, promoviendo la soberanía energética y alineándose con las oportunidades o huecos de investigación OP1, OP2 y el fortalecimiento de la planificación contingente para la seguridad del suministro (OP6). Por otra parte, se desarrolla un análisis crítico de los sistemas de almacenamiento termoquímico que se estudiarán en detalle en el Capítulo 2, relacionados directamente con el OBJ2, que se centra en la mejora de la estabilidad del sistema energético mediante tecnologías basadas en metanol. El enfoque en sistemas gas-gas y líquido-gas destaca su aplicabilidad para gestionar las intermitencias de fuentes renovables, fomentando la eficiencia energética (OP7) y promoviendo la circularidad en procesos químicos industriales. Asimismo, las revisiones tecnológicas y económicas sobre la producción de combustibles renovables, como el metanol derivado de biomasa o hidrógeno, establecen un puente directo hacia el OBJ3 y el OBJ4, que abordan tanto la diversificación del mercado de metanol y sus derivados como su integración en sistemas solares avanzados para generación de potencia. Estas metas, enmarcadas en la exploración de configuraciones MeOH-to-X, reflejan la importancia de desarrollar soluciones sostenibles para industrias clave, maximizando la flexibilidad y el aprovechamiento energético del metanol como vector energético, en relación con las OP3 y OP4. Por último, el análisis geográfico de los 3.016 municipios europeos para la instalación de plantas de metanol renovable, junto con la identificación de regiones rurales con alta disponibilidad de biomasa, establece un vínculo directo con el OBJ5, que promueve la integración de sistemas descentralizados de almacenamiento energético basados en metanol. Este objetivo responde a la necesidad de interconectar redes de gas y electricidad (OP5) y a fomentar la resiliencia energética en zonas rurales, alineándose con la OP6. Justificación de la oportunidad de la Tesis 55 El contenido del capítulo se basa en las publicaciones del autor en las que se exploran las alternativas a la generación de combustibles convencionales, la integración del hidrógeno verde en procesos existentes y su adaptación al almacenamiento termoquímico de energía, mediante la búsqueda de pares de reacciones de interés. Publicaciones y conferencias relacionadas: Art. 4: Rodriguez-Pastor, D. A., Carro, A., Masci, G., Ortiz, C., Verda, V., & Chacartegui, R. (2023). Conceptualizing novel CH3OH-based thermochemical energy storage routes via a modeling approach. Cell Reports Physical Science, 4(4). Art. 5: Rodríguez-Pastor, D. A., Soltero, V. M., & Chacartegui, R. (2024). Green methanol production from photovoltaics in Europe. Renewable Energy Conf. 1: Rodríguez-Pastor, Diego A. & Carvajal, Elisa & Becerra, José & Soltero, V. & Chacartegui, Ricardo. (2023). Methanol-Based Thermal Generation for Energy-Saving District Heating Networks: A Techno-Economic Optimization. 2160-2170. 10.52202/069564-0195. ECOS23; THE 36TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON EFFICIENCY, COST, OPTIMIZATION, SIMULATION AND ENVIRONMENTAL IMPACT OF ENERGY SYSTEMS JULY 2023, LAS PALMAS DE GRAN CANARIA, SPAIN. Conf. 2: Rodríguez-Pastor, Diego A. & Soltero, V. & Chacartegui, Ricardo. (2024). A roadmap towards green Methanol in Europe. ECOS24; THE 37TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON EFFICIENCY, COST, OPTIMIZATION, SIMULATION AND ENVIRONMENTAL IMPACT OF ENERGY SYSTEMS JULY 2024, RHODES, GREECE En el siguiente capítulo se presentará el concepto de rutas de conversión de metanol renovable a metano y DME, donde se propone un uso adicional para el combustible, integrándolo en el marco de los sistemas de almacenamiento termoquímico. Este concepto responde directamente al OBJ1 al evaluar el potencial renovable del metanol en Europa, contribuyendo a la OP1 al reducir la dependencia de los combustibles fósiles y al OP2, al diversificar las fuentes de suministro energético y fortalecer la seguridad del abastecimiento europeo. Además, mediante el desarrollo de tecnologías basadas en el metanol (OBJ2), este enfoque aborda la intermitencia de fuentes renovables, alineándose con la OP7, que promueve la mejora de la eficiencia energética y la circularidad. Asimismo, se plantean soluciones para combatir la dependencia del gas natural y la disrupción en los mercados de combustibles fósiles convencionales, en sintonía con la OP6, que refuerza la planificación de contingencia energética. El capítulo también incentiva el cumplimiento del OBJ4, al fomentar el desarrollo de sistemas solares integrados y promover el uso completo de energías renovables a lo largo del ciclo de vida del sistema, contribuyendo de manera significativa a la OP4, que busca acelerar el despliegue de energías renovables. 57 2 Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol En el capítulo 1 de la tesis se expuso que aumentar la capacidad de almacenamiento de energía de los sistemas de energía renovable es actualmente un desafío clave104. Además, se concluyó que los costes de la fotovoltaica, la energía eólica e incluso la energía solar concentrada (CSP) son actualmente competitivos con los combustibles fósiles105, siendo la capacidad de despacho un desafío importante. Según la IRENA106, la capacidad global de almacenamiento de energía debe aumentar de 30 GWh actuales a más de 9,000 GWh para 2050 para cumplir con el acuerdo de la COP21107. Para lograr este ambicioso objetivo, deben desarrollarse a gran escala varias tecnologías y vías de almacenamiento de energía. Entre las opciones a explorar en el capítulo 2, la CSP es particularmente atractiva debido a su potencial de despacho, bajo coste y escalabilidad108, basado en la posibilidad de almacenar energía térmica. Actualmente, los costes de almacenamiento de energía térmica (TES) son un orden de magnitud menores que los de almacenamiento de energía electroquímica en baterías (~300-400 $/kWh)109. Este capítulo explora sistemas de almacenamiento termoquímico de energía (TCES) de metanol, basados en reacciones químicas reversibles en las que la energía se almacena y se libera formando y rompiendo enlaces químicos, adsorbiendo o liberando energía térmica. Los procesos tienen tres etapas: disociación endotérmica, almacenamiento de productos y reacción exotérmica. Los sistemas TCES generalmente tienen densidades de energía más altas que los TES sensibles y latentes110, y las pérdidas de energía durante el tiempo de almacenamiento son insignificantes para aquellos sistemas que permiten almacenar los productos a temperatura ambiente, lo que convierte a esta tecnología en una opción con gran potencial para aplicaciones de almacenamiento a largo plazo111. Varios TCES están siendo investigados en profundidad, desde prototipos de laboratorio hasta escala piloto112, fundamentalmente los basados en hidróxidos113, reducción-oxidación de metales114, carbonatos115,116, amoníaco117,118 y en menor medida, los sistemas de metanol119. La temperatura de reacción a la que ocurre una reacción reversible es de interés. La baja temperatura de reacción endotérmica que se presenta permite el uso de receptores solares CSP con bajas relaciones de concentración, con las consiguientes ventajas en costes y madurez. Incluso las fuentes de energía eléctrica renovable, como la fotovoltaica y la eólica, pueden integrarse. En contraste, las reacciones exotérmicas de alta temperatura aseguran flujos de calor de gran energía durante la fase de descarga, como la reacción propuesta de metanación de syngas. 64 Rutas de metanol 2.1.2.3. Análisis económico En cuanto a los costes de capital de la planta, se aplica un factor de escalabilidad del 1% a un coste de referencia fijado por Nyári149, donde la inversión de capital total (TCI) incluye costes directos e indirectos, como instalación de equipos, tuberías, terrenos, obra civil y arquitectónica, instalaciones de servicios, costes de construcción y costes de puesta en marcha, capital circulante, licencias e I+D. TCI = 6,32·PEC Ec. II-9 Siendo PEC el coste total de los equipos adquiridos. Según el índice de costes CEPCI y las estimaciones de costes de la bibliografía, el coste de inversión de las instalaciones de captura de CO2 se define en la Ec. II-10. CCO2 = 61,7·106·�CO2 out 2,71·106ton� 0,72 Ec. II-10 El coste de capital del reactor de síntesis de metanol basado en un reactor tubular viene dado por la Ec. II-11, actualizado para el índice CEPCI de 2022. CMeOH = 16,39·106·�MeOHout 1,71·106ton� 0,6 Ec. II-11 Para el coste de producción de hidrógeno se han considerado costes de electrolizador de 600 €/kW, 750 €/kW y 900 €/kW. En la instalación propuesta, la electricidad generada en la planta fotovoltaica se destinará al autoconsumo, sin considerar el consumo eléctrico de la red. La instalación solar tiene un coste de capital inicial estimado de 600 €/kW según informes de la IEA150. El coste específico de las conducciones de hidrógeno para su inyección en la red se fijó en 416 €/m según el índice CEPCI. Los costes totales de explotación se fijaron en el 2,5% del CAPEX por simplicidad, siguiendo el análisis del mismo trabajo de referencia149. Se establecen tres supuestos de venta de productos, que se recogen en Tabla II-3. Tabla II-3. Valores económicos de producción de e-MeOH y venta supuestos para los escenarios estudiados en este trabajo Escenario Precio de venta CAPEX H2 verde (€/kW) CO2 (€/ton) H2 (€/MWh) MeOH (€/ton) Precios futuros de producción/venta 70 30 350 1200 Precios actuales de producción/venta 80 40 450 1350 Precios de producción/venta altos 90 50 550 1500 Para evaluar las instalaciones, se define el concepto de Coste de Metanol Nivelado, que considera el coste de producción de metanol descontado para una vida útil de la planta N Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 65 de 30 años, un tipo de descuento r del 2,5% y un impuesto del 25% sobre las ventas totales, tal como se define en la Ec. II-12. LCOM=∑ OPEX n +Taxes n (1+r)n+CAPEX N n=1 ∑MeOHn (1+r)n N n=1 Ec. II-12 Para los inversores, la tasa interna de rentabilidad (IRR30) es de interés para la evaluación económica y la rentabilidad de las instalaciones. Se define en la Ec. II-13 a partir del flujo de caja neto CFn: 0=NPV= �CFn (1+IRR30)n N n=0 Ec. II-13 2.1.3. Metanación de syngas Una novedad relevante se basa en convertir el gas de síntesis en metano (ruta 2b en la Figura II-2). Esto representa una alternativa al uso directo del gas de síntesis para la conversión de energía o la producción de metanol como método de almacenamiento de energía (ruta 2a). Según la aplicación específica, se puede optimizar el equilibrio entre la eficiencia del almacenamiento de energía y la cantidad y calidad del gas de síntesis o metano producido. La metanación del CO es un proceso industrial ampliamente conocido, caracterizado por una alta entalpía de reacción, además de ser termodinámicamente viable y espontáneo a temperaturas inferiores a 625 ºC151. Este proceso se puede descomponer en una combinación de tres reacciones, siendo las principales reacciones la metanación de CO y CO2 (Ec. II-14, Ec. II-15), acopladas con la reacción de desplazamiento (Ec. II-16): CO+3H 2 ⇄ CH 4 +H 2 O ΔH 298K =-206,1 kJ/mol Ec. II-14 CO 2 +4H 2 ⇄ CH 4 +2H 2 O ΔH 298K =-165 kJ/mol Ec. II-15 CO+H 2 O ⇄ CO 2 +H 2 ΔH 298K =-41,2 kJ/mol Ec. II-16 La metanación del gas de síntesis se lleva a cabo típicamente a temperaturas entre 250 y 700 °C152, predominantemente en reactores de lecho fijo153. Burger et al.154 se centraron en su descripción cinética, a través de un catalizador NiAlOx derivado de hidrotalcita coprecipitada. Para catalizadores comerciales de Ni/Al2O3, Kopyscinski155 desarrolló un modelo cinético de metanación de CO en el cual las tasas de reacción fueron adaptadas por Er-rbib et al.156 para reactores adiabáticos de múltiples etapas (Ec. II-17, Ec. II-18, Ec. II-19): rmeth=k1·10 -3 K1pCO 0,5 pH2 0,5 �1+K1pCO 0,5+K2pH 2 OpH 2 -0,5�2 (kmol/kg·s) Ec. II-17 rWGS=k2·10 -3 �K3pCOpH2OpH2 -0,5 -K4pCO2pH2 0,5 � �1+K1pCO 0,5+K2pH 2 OpH 2 -0,5�2 (kmol/kg·s) Ec. II-18 lnKi=Ai+Bi/T Ec. II-19 66 Rutas de metanol Este modelo cinético fue validado con datos de simulaciones y plantas industriales157, donde los valores de los parámetros que ajustan la cinética de la reacción se enumeran en la Tabla II-4. Tabla II-4. Parámetros de ajuste empleados para la reacción cinética de metanación156 Constante de Equilibrio Parámetro Valor K1 A1 -23,24 B1 7355,77 K2 A2 −20,49 B2 8731,97 K3 A3 −19,64 B3 781,25 K4 A4 −13.208 B4 −4.400 Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 67 2.2. Sistema MeOH-to-CH4 Esta subsección propone una configuración novedosa de proceso TCES basada en diferentes rutas para obtener metano y metanol basadas en reacciones endotérmicas y exotérmicas. Se basa en una integración novedosa de reacciones estudiadas y validadas experimentalmente en la literatura. El sistema puede operar en un ciclo abierto o como un TCES de ciclo cerrado. 2.2.1. Análisis termodinámico La Figura II-5 muestra el esquema conceptual para la conversión de metanol en syngas. La descomposición se puede obtener utilizando CSP a 300 °C dentro de una configuración de cilindro parabólico, así como de tipo receptor central de cavidad. El campo solar proporcionaría indirectamente el calor necesario para mantener el reactor de lecho fijo y producir la descomposición endotérmica del metanol. R 1 FL 1 C 1 6 Syngas P1 MeOH 1 CT 1 4 3 5 78 2 Heliostat Field Methanol Decomposition CH3OH⮂CO+2H2 Syngas Compression Methanol Recycle Figura II-5. Diagrama de Flujo de Proceso de la fase de descomposición de metanol. En su configuración térmicamente integrada (Figura II-6), el metanol entra al reactor como un líquido impulsado por la bomba P1, y la reacción ocurre a 10 bar para reducir el consumo de energía en el compresor C1. Parte del calor proporcionado por el campo solar se utilizará para aumentar la temperatura del metanol y para su evaporación (~170 °C). El gas de síntesis producido se comprime posteriormente a 40 bar para su almacenamiento. Se considera una compresión intermedia impulsada por electricidad renovable (C1 y C2). Así, se emplea una hibridación CSP-PV para el paso de almacenamiento de energía. Si la reacción no se completa, un separador flash devolverá el metanol no reaccionado al reactor. El metanol puro (corriente 6) se precalienta en HXc utilizando los productos a alta temperatura (corriente 7) que salen del reactor R1. 68 Sistema MeOH-to-CH4 Methanol Recycle Heliostat Field 5 R 1 HX c FL 1 C 1 Syngas P 1 MeOH 1 HX b C 2 HX a 46 78 10 9 11 12 13 14 2 3 Methanol Decomposition CH 3 OH⮂CO+2H 2 Syngas Compression Heat Integration Stage from HX network Figura II-6. Diagrama de proceso de la fase de descomposición de metanol, térmicamente integrada. La fase de descarga (Figura II-7) de metanación se evalúa considerando el número de horas para las cuales se diseñó el almacenamiento de gas de síntesis. Las horas de descarga podrían variar dependiendo de la demanda requerida y el nivel disponible de gas de síntesis en almacenamiento, lo que permite que el sistema sea altamente flexible y de rápida reacción. Figura II-7. Diagrama de proceso de la fase de metanación de gas de síntesis. En la configuración térmicamente integrada (Figura II-8), la etapa de descarga de energía por esta ruta (2b) comienza con el gas de síntesis desde el almacenamiento (corriente 1) para enviarlo al reactor de metanación. La energía puede recuperarse con una turbina en la corriente de salida a través de los precalentadores HXa y HXb. Durante la reacción de metanación exotérmica, el calor previamente almacenado en forma química se libera completamente a alta temperatura en un reactor adiabático158. El gas que sale del reactor elimina el calor liberado en la metanación y mueve las turbinas de gas para producir electricidad (turbinas T1, T2, T3) que se puede usar para alimentar la compresión en la ruta de descomposición, reduciendo la electricidad requerida. FL1 Syngas Methane Water T2 1 2 4 6 5 T1 Heat R1 3 Syngas Methanation CO+3H 2 ⮂CH4+H2O Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 69 Heat Integration Stage from HX network HX b FL 1 T 1 Syngas Methane Water HX a T 2 T 3 1 2 3 4 5 6 7 8 10 9 11 13 12 Heat R 1 Syngas Methanation CO+3H2 ⮂CH4+H2O Figura II-8. Diagrama de proceso de la fase de metanación de gas de síntesis, térmicamente integrada. El metano producido (corriente 13) se almacena, y podría usarse posteriormente como materia prima directa para otras industrias, para la combustión directa en bloques de energía de alta eficiencia (ciclos combinados) o dentro del sistema para el almacenamiento, evolucionando nuevamente a gas de síntesis (ruta 3) o metanol (3-2a). Los modelos propuestos se simulan en el software comercial EES159 y la integración de las tablas termodinámicas NIST-JANAF160. La suma de todas las especies y sus respectivos potenciales químicos se muestra en la Ec. II-20, que expresa el valor de la energía libre de Gibbs de la corriente en cada caso161. G =�nkμk n k Ec. II-20 El modelado analítico implica la minimización de la función objetivo, donde una matriz de conservación (C) y un vector de constituyentes (n), y el vector (b) de cantidades molares se expresan en la salida (Ec. II-21). min G(n) C T n = b; nk ≥ 0 ∀ k Ec. II-21 En este caso, se aplica el concepto de Lagrangiana para resolver el problema anterior (Ec. II-22), donde λj son los multiplicadores de Lagrange, NC es el número de componentes, α se refiere a la fase y Ω al número total de fases. L = G -�λj NC j���ckjnk α-bj Nα k Ω α � Ec. II-22 La constante de equilibrio para las reacciones correspondientes se calcula a partir de la energía libre de Gibbs de las especies químicas en cada caso, según la Ec. II-23. ln�keq�=-ΔG RT Ec. II-23 70 Sistema MeOH-to-CH4 Las consideraciones termodinámicas asumidas para la simulación conjunta de las fases de carga y descarga se muestran en la Tabla II-5. Todos los equipos son conocidos en la industria y se pueden modelar con precisión razonable desde un alcance cero-dimensional162,163 (lumped volume). Tabla II-5. Consideraciones termodinámicas para las rutas de conversión según la fase de carga o descarga. Fase Variable Valor Endotérmica Temperatura/presión de almacenamiento de CH 3 OH 64,67 ºC / 1 bar Presión de almacenamiento de gas de síntesis CO/H 2 40 bar Temperaturas de aproximación de los intercambiadores de calor 20 K Exotérmica Conversión de síntesis de metanol CH 3 OH 80% Presión de descarga 1 bar Tiempo de almacenamiento de energía 6 horas La definición del rendimiento del sistema y los procesos se evalúa a través de la eficiencia global de conversión, ηg, que se muestra en la Ec. II-24: ηg=mo disXkLHVk+∑Wi T i+∑Qex i m i chLHVj+∑Wi C i+∑Qendo i =mo disXkΔho,k dis m i chΔh j,i ch Ec. II-24 Donde LHVj representa el valor calorífico inferior del combustible en la entrada de la fase de carga, Δho,k dis/Δhj,i ch la energía contenida en la corriente de salida/entrada, ∑Wi C i la potencia de compresores y ∑Wi T i la de turbinas y Qi el calor de la reacción. La eficiencia de conversión ηk de cualquier especie química k, siendo j la especie química en la entrada del reactor, se expresa en la Ec. II-25: ηk=mo kXkΔho k m i j Δ h i j Ec. II-25 Donde se considera la fracción másica Xk del componente k en la salida del reactor correspondiente. Las eficiencias de carga ηch y descarga ηdis se obtendrán de la cantidad convertida en cada fase entre la energía requerida o exotérmica en los procesos involucrados, de acuerdo con las Ec. II-26, Ec. II-27. ηch=mo ch(1-Xi ch )Δho ch m i ch Δ h i ch Ec. II-26 ηdis=mo dis (1-Xi dis )Δho dis m i dis Δ h i dis Ec. II-27 Donde Xi ch y Xi dis son las fracciones másicas de los componentes en la entrada de los procesos de carga y descarga, respectivamente. Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 71 2.2.2. Análisis económico El análisis económico se lleva a cabo con base en las expresiones mostradas en la Tabla II-6, que se han incluido en el código de programación EES. Tabla II-6. Expresiones del Análisis Económico para las rutas de conversión por componente Equipos Expresión Referencia Compresores ICC=643,15∙W 󰇗 C 0,9142 164 Turbinas ICT=9923,7∙W 󰇗 T 0,5886 164 Bombas ICP= 3531,4∙W 󰇗P 0,71 ∙� 1+�1-0,8 1-η i,P � 3 � 165 Intercambiadores de calor IC HE = 2546,9 ∙ A HE 0,67∙ p HE 0,28∙ 10 -6 165 Reactor Endotérmico ICDr=13140∙Q 󰇗 r 0,67 165 Reactor Exotérmico ICMr=19594∙Q 󰇗 r 0,5 166 Tanques ICTank=83·V 167 Los modelos económicos están sujetos a la evolución de los mercados de componentes y productos, y las aproximaciones utilizadas se basan en formulaciones ampliamente utilizadas para estimar tecnologías en estudios de prefactibilidad. Se propone el coste nivelado de almacenamiento (LCOS), definido en la Ec. II-28, considerando una tasa de descuento (r) del 4,5%, una vida útil de la planta (n) de 20 años y la energía disponible Qi dis a la salida de la etapa de descarga en ambos procesos: LCOS = CAPEX +∑ OPEX i (1+r)i n i=1 ∑Qi dis (1+r) i n i=1 (€/MWh) Ec. II-28 Donde CAPEX es el coste de inversión inicial de la planta (€), OPEXi los costes de mantenimiento anuales (€/año). 72 Sistema MeOH-to-MeOH 2.3. Sistema MeOH-to-MeOH El concepto propuesto en este apartado implica reacciones de descomposición y síntesis de metanol (Figura II-9). La integración térmica para la reacción endotérmica se realiza utilizando un sistema de receptor central y un campo de helióstatos. El metanol líquido se bombea a una red de intercambiadores de calor, reduciendo la potencia de compresión y utilizando el gas de síntesis generado a alta presión y temperatura para precalentar el CH3OH. El metanol sin reaccionar se separa en un separador flash y se recircula al reactor para garantizar una conversión completa. El gas de síntesis (H2/CO) obtenido en la fase de carga se almacena en tanques y se descarga posteriormente, donde se convierte de nuevo en metanol. El calor generado en la reacción exotérmica se recupera en un intercambiador de camisa para generar agua caliente destinada a la calefacción urbana, entre otras aplicaciones posibles. 1 Methanol 2a CH 3 OH⭢CO+2H 2 Q in W in W out Q out Syngas Figura II-9. Diagrama conceptual del proceso de almacenamiento de energía termoquímica (TCES) basado en metanol. Aplicando la metodología impuesta en la sección 2.1, se emplea la reacción de descomposición directa (Ec. II-29), como reacción simple que ocurre por debajo de 350 °C141 y en la que se obtiene la conversión completa de metanol a temperaturas más altas a medida que aumenta la presión de entrada. En este trabajo, el gas de síntesis producido se almacena a 100 bar y temperatura ambiente para evitar pérdidas térmicas y proporcionar capacidad de almacenamiento de energía a largo plazo. CH3OH → CO+2H2 ∆H298=90,7 kJ/mol Ec. II-29 La conversión de syngas a metanol (Ec. II-30) es la ruta principal para la producción de metanol en todo el mundo135. La reacción ocurre en el rango de presiones de 15-150 bar, temperaturas de 180-300 °C, y para una relación H2/CO<4,1100,131, a través de un catalizador industrial estándar (Cu/ZnO/Al2O3)168. En este estudio, se asumió un reactor tubular casi isotérmico a una presión de 50 bar. El calor exotérmico de la reacción puede transferirse a través de una camisa de enfriamiento alrededor del reactor141. CO+2H 2 → CH 3 OH ∆H 298 =-90,7 kJ/mol Ec. II-30 El sistema propuesto es aplicable en redes de district heating , como se explorará en la sección 3.1.1, permitiendo almacenar el excedente de calor generado por fuentes de energía renovable para su uso posterior169, mientras que el metanol se puede obtener a partir de fuentes abundantes, limpias y de bajo coste, como la biomasa43. La integración de redes de calor de distrito con almacenamiento aumenta aún más los costes asociados, pero permite reducir el consumo de combustible, típicamente gas natural y con precios Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 73 volátiles. Esto puede mejorar la confiabilidad y estabilidad de los sistemas de calefacción de distrito y reducir la necesidad de generar calor a partir de combustibles fósiles. Por lo tanto, la configuración presentada en esta sección es una tecnología prometedora para almacenar y liberar calor a partir de fuentes de energía renovable170. En la aplicación práctica, se espera que el sistema enfrente dificultades en términos de aceptación social debido al manejo de productos químicos tóxicos, lo que requerirá de su tratamiento y gestión específica. Por otro lado, la inversión inicial será cuantitativamente importante, lo que dificulta su financiación debido a la baja madurez de los procesos. Estos procesos requieren condiciones específicas de los gastos másicos en la red de calor y plantean ciertas dificultades para adaptarse a las redes de calefacción existentes; por lo tanto, se han asumido valores financieros desde la puesta en marcha. Sin embargo, el sistema tiene un gran potencial para ubicaciones con alta demanda de calor residencial/industrial, ya que la reducción en los costes variables relacionados con el consumo de gas natural u otros combustibles es reemplazada por un sistema que utiliza energía solar gratuita para almacenarla en forma química sin pérdidas térmicas. La instalación permite a las partes interesadas integrar el proceso de producción adicional de combustibles renovables a través de la síntesis de gas de síntesis a X , con beneficios económicos y ambientales adicionales171. 2.3.1. Análisis termodinámico En la Figura II-10 se muestra el diagrama de flujo de proceso de la fase de carga. El ciclo comienza en el tanque de metanol, desde donde se bombea hasta 10 bar con la bomba P1. El metanol no reaccionado (corriente 9) se integra térmicamente con el intercambiador HXa para ser precalentado en HXc y reaccionar para formar gas de síntesis. Este gas de síntesis se comprime a 100 bar en el tren de compresores C1-C2 y se almacena hasta que la demanda en la red de calor lo requiera. Methanol Recycle Heliostat Field 5 R 1 HX c FL 1 C 1 Syngas P 1 MeOH 1 HX b C 2 HX a 4 6 78 10 9 11 12 13 14 2 3 Methanol Decomposition CH 3 OH⮂CO+2H 2 Syngas Compression Heat Integration Stage from HX network Figura II-10. Diagrama de flujo de proceso para la fase de carga del sistema MeOH-MeOH En la salida del tanque de gas de síntesis de la descarga (Figura II-11), el gas circula a través de los intercambiadores HXa y HXb, lo que aumenta su temperatura mediante la integración con el metanol reaccionado en el reactor de síntesis (corrientes 7 y 8) y se expande hasta 50 bar con los expansores T1-T2. Finalmente, el metanol gaseoso se expande hasta la presión atmosférica y se separa del gas de síntesis no sintetizado mediante un separador flash (FL1), que lo purga a otro tanque independiente y devuelve el metanol a su tanque para iniciar nuevamente el ciclo de carga. 80 Sistema MeOH-to-DME °C a una presión de 1 bar y diferentes presiones parciales de metanol (0,3-1 bar). También observaron que no se formaban productos secundarios distintos del DME deseado en este intervalo de bajas temperaturas, siempre que la temperatura se mantuviera por debajo de 200 °C. La Figura II-13 muestra el diagrama de flujo del proceso propuesto para el caso (a) en este trabajo. El metanol se bombea a una presión de 10 bar a la bomba P1, donde se calienta a 250 °C en el HXa y se deshidrata en el reactor de lecho fijo R1 para dar DME y agua. La mezcla de productos se enfriará antes de entrar en la columna de destilación COL1, donde el dimetiléter se separará del agua y del metanol sin reaccionar. Estas dos últimas especies se separan de nuevo en otra columna (COL2), donde se recicla el metanol sin reaccionar (corriente 12) y se separa el agua (corriente 11). En el intercambiador HXb tendrá lugar el intercambio de calor para la adaptación del ciclo de potencia. R 1 DME Synthesis 2CH 3 OH⮂CH 3 OCH 3 +H 2 O MeOH P 1 HX a HX b COL 1 DME COL 2 P 2 1 24 5 6 8 9 10 11 12 Water 7 3 Methanol Recycle V 1 Figura II-13. Diagrama de flujo del proceso para la síntesis de DME a partir de metanol, correspondiente al caso a) de este trabajo. 2.4.1.2. Síntesis directa de DME con Syngas La síntesis directa del DME resulta de la combinación de dos procesos que tienen lugar en la ruta de síntesis indirecta193. En 204 se desarrolló un modelo cinético con una mezcla 2:1 CZA:γ-Al2O3 para una presión de 10-40 bar y una temperatura de reacción de 225-325 °C, considerando la síntesis de metanol a partir de CO, la reacción de cambio agua-gas y la deshidratación del metanol. Estas cinéticas se han reevaluado y se ha llegado a la conclusión de que una de las soluciones técnicas para la aplicación de mezclas de catalizadores CZA/γ-alúmina en la síntesis directa de DME sería la eliminación del agua205. Las Ec. II-44, 45 muestran las reacciones globales considerando como reactivos tanto el monóxido de carbono como el dióxido de carbono. 3CO+3H2↔+CH3OCH3+CO2 ΔH298K=-246 kJ/mol Ec. II-44 2CO2+6H2↔CH3OCH3+3H2O ΔH298K=-122 kJ/mol Ec. II-45 Los reactores de síntesis directa de DME suelen ser de lecho fijo, fluidizado o suspendido206. La síntesis directa de DME no se ha extendido comercialmente, pero algunas empresas la han estudiado y desarrollado a media y gran escala. Los reactores de lecho suspendido fueron los primeros en utilizarse a escala piloto, aunque la mayoría de los estudios se han realizado en reactores de lecho fijo en el laboratorio. Una de las principales ventajas de los reactores de lecho fijo es la buena conductividad térmica del medio líquido, que Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 81 puede absorber rápidamente el calor exotérmico de la reacción. La tecnología de lecho fijo también se ha utilizado con un reactor multitubular en el que el catalizador se carga en los tubos y se introduce vapor a través de la camisa para eliminar el calor de reacción. La presión del vapor se controla para mantener una temperatura constante en la camisa. Una novedad relevante de este trabajo es el paso aguas arriba del metanol a syngas para su posterior síntesis en DME. La producción de gas de síntesis a partir del metanol puede realizarse de varias maneras como se expuso en subsecciones anteriores: descomposición térmica de metanol, oxidación parcial y reformado autotérmico y con vapor. La descomposición directa es una reacción sencilla que se produce por debajo de 350 °C207. La conversión total del metanol se obtiene a temperaturas más elevadas a medida que aumenta la presión de entrada11. En esta configuración, el gas de síntesis producido se almacena a 50 bar y temperatura ambiente para evitar pérdidas térmicas y proporcionar capacidad de almacenamiento de energía a largo plazo. CH3OH ⇄ CO+2H2 ΔH298K=90,7 kJ/mol Ec. II-46 La Figura II-14 muestra el proceso del caso b) en este análisis. El metanol se descompone térmicamente a partir de la energía solar en syngas y se almacena a alta presión en un tanque de almacenamiento. La energía se recupera a través de los expansores T1 y T2 y se integra con el precalentador HXd. En el reactor R2, tiene lugar la síntesis directa de DME y se expulsa calor a través de la camisa del reactor, que se intercambiará con el bloque de potencia. El DME y el agua producidos se separarán del mismo modo que en el caso a), pero en este caso habrá syngas sin reaccionar. Este gas de síntesis puede utilizarse como combustible en otros bloques de potencia, ya sea en un motor de combustión interna o en una turbina de gas208. 51 46 9 2 3 78 10 11 12 13 14 R1 HXc FL1 C1 P1 MeOH HXb C2 HXa Methanol Decomposition CH 3 OH⮂CO+2H 2 Methanol Recycle Syngas Compression R2 T1HXd COL1 COL2 DME Water 15b 17b 22b 18b T2 19b 20b 21b 23b 25b 24b DME Synthesis 3CO+3H 2 ⮂CH 3 OCH 3 +CO 2 16b Syngas Charge Phase in Case b), c) Discharge Phase in Case b) Heat to PB Heat from Solar Field Figura II-14. Diagrama de flujo del proceso del sistema TCES abierto metanol a gas y gas de síntesis a DME, correspondiente al caso b) de este trabajo. 2.4.1.3. Síntesis indirecta de DME con TCES de MeOH El gas de síntesis producido en la fase de carga del TCES propuesto puede utilizarse en un gran número de aplicaciones, ya que es plenamente operativo con los procesos existentes. En este caso, se propone una integración con un sistema metanol-metanol, que fue introducido por Liu y Yabe209 en un sistema de transporte de energía mediante metanol, que implica un proceso de dos etapas para sintetizar metanol en fase líquida. Este proceso incluye la formación de productos intermedios como el formiato de metilo, alcanzando una eficiencia de transporte del 75% para la relación de conversión. El metanol puede utilizarse como materia prima para la producción de gas de síntesis o DME, como se muestra en la Figura II-15. La flexibilidad del funcionamiento acoplado y/o desacoplado 82 Sistema MeOH-to-DME hace que el uso del metanol como vector energético, es decir, portador de hidrógeno, sea muy interesante. 51 46 9 2 3 78 10 11 12 13 14 R 1 HX c FL 1 C 1 P 1 MeOH HX b C 2 HX a Methanol Decomposition CH 3 OH⮂CO+2H 2 Methanol Recycle Syngas Compression Syngas Charge Phase in Case b), c) Heat from Solar Field 10a/ 36c 11a/ 37c 26a R 4 DME Synthesis 2CH 3 OH⮂CH 3 OCH 3 +H 2 O HX f HX g COL 1 DME COL 2 P 2 1a/27c 2a/ 28c 4a/ 30c 5a/ 31c 6a/ 32c 8a/ 34c 9a/ 35c Water 7a/ 33c 3a/ 29c Methanol Recycle V 1 Case a) or Discharge Phase in Case c) P 2 Heat to PB Figura II-15. Diagrama de flujo del proceso de conversión de metanol en gas y de metanol en DME, que puede integrarse en el caso c) de este trabajo. El sistema puede incluir una fase de descarga en la que el gas de síntesis se sintetiza en metanol (Ec. II-47) y luego se utiliza para la conversión en DME, lo que utilizaría más calor de reacción y permitiría el almacenamiento termoquímico de energía, así como un sistema convencional de conversión de MeOH en DME. El calor exotérmico liberado se transfiere al agua que circula por una camisa de refrigeración alrededor del reactor141. CO+2H2⇄CH3OH ΔH298K=-90,7 kJ/mol Ec. II-47 El sistema integrado se muestra en la Figura II-16, donde el bloque de síntesis de DME es análogo al caso a) de síntesis de DME convencional. Esto permite a las industrias existentes de producción de éter dimetílico integrar el sistema TCES metanol-metanol para utilizar los efluentes térmicos degradados en la fase de carga del TCES y la producción de energía eléctrica a través de los expansores aguas abajo y el bloque de potencia integrado. Proporcionar almacenamiento termoquímico al proceso convencional aportará usos y estrategias de producción adicionales en forma de producción térmica, química y eléctrica. 51 4 6 9 2 3 78 10 11 12 13 14 R 1 HX c FL 1 C 1 P 1 MeOH HX b C 2 HX a Methanol Recycle Syngas Compression Syngas Charge Phase in Case b), c) Heat from Solar Field T 1 HX d R 3 MeOH Synthesis CO+2H 2 ⮂CH 3 OH 15c 16c HX e 17c T 2 18c 19c T 3 20c 21c 22c FL 1 24c 23c 26c 25c Discharge Phase in Case c) Heat to PB Purge 10a/ 36c 11a/ 37c 26a R 4 DME Synthesis 2CH 3 OH⮂CH 3 OCH 3 +H 2 O HX f HX g COL 1 DME COL 2 P 2 2a/ 28c 4a/ 30c 5a/ 31c 6a/ 32c 8a/ 34c 9a/ 35c Water 7a/ 33c 3a/ 29c Methanol Recycle V 1 Case a) or Discharge Phase in Case c) P 2 Heat to PB 1a/27c Figura II-16. Diagrama de flujo del proceso del TCES cerrado de metanol-metanol y su descarga en la instalación de síntesis de DME de ciclo abierto Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 83 El sistema termoquímico se modeló utilizando el software comercial ASPEN HYSYS a través del paquete termodinámico PRSV210, una ecuación de estado de Peng-Robinson mejorada para modelar mezclas de compuestos con DME. Las condiciones termodinámicas del sistema se enumeran en la Tabla II-8: Tabla II-8. Consideraciones termodinámicas asumidas para la simulación del sistema TCES (DME a partir de MeOH). Variable Valor Flujo molar de metanol a la entrada 100 mol/s Temperatura/presión del almacenamiento de metanol 25 ºC / 0,26 bar Temperatura approach intercambiadores 20 K Eficiencia isentrópica de bombas 65% Eficiencia isentrópica de expansores 92% Temperatura/presión de reacción de Descomposión 315 ºC / 10 bar Temperatura/presión de reacción de Síntesis DME con MeOH 250 ºC/ 15 bar Temperatura/presión de reacción de Síntesis DME con Syngas 250 ºC/ 30 bar Presión de Descarga 0,26 bar Tiempo de carga/descarga 8 horas/8 horas Para el modelado del ciclo de potencia, el modelo cinético de Aspen HYSYS se integra con el software comercial Engineering Equation Solver (EES). Para la evaluación termodinámica del sistema, la eficiencia solar-eléctrica ηsol ele se define, que cuantifica la energía obtenida por el bloque de potencia desde la entrada de energía solar (CSP y PV) al sistema en la fase de carga, según las horas de sol al año (Ec. II-48). ηsol ele=(W 󰇗PB+W 󰇗exp)hdis (W 󰇗PV+Q 󰇗deco)hch Ec. II-48 La eficiencia general de ida y vuelta (RTE) evalúa la conversión de la energía solar de entrada y la energía de metanol en la fase de carga a DME/gas de síntesis y la producción de energía en el bloque de potencia correspondiente (Ec. II-49). RTE= �W 󰇗PB+W 󰇗exp�hdis-W 󰇗PVhch (m 󰇗CH3OHHHVCH3OH+Q 󰇗deco)hch Ec. II-49 2.4.2. Esquema cinético El primer paso de metanol a DME se modela a partir de una reacción catalítica heterogénea con las siguientes velocidades de reacción 211, para la síntesis de DME de un solo paso, utilice CuO/ZnO/Al2O3 como catalizador metálico y γ-Al2O3 como catalizador ácido 212. Se utilizó un reactor de flujo pistón utilizando el modelo Langmuir-Hinshelwood Hougen-Watson (LHHW) a una presión de 15 bar y 250 °C. Las ecuaciones (50)-(53) son las expresiones utilizadas para calcular las tasas de reacción en el reactor. Se asumen condiciones isotérmicas en estado estacionario, sin limitaciones de transferencia de masa y sin dispersión axial. 84 Sistema MeOH-to-DME rDME= k1fCH3OHk 1 f DME f H2O Kf1fCH3OH 2 �1+�KCH3OHfCH3OH�3 Ec. II-50 rCO= k2fCOfH2 2k 2 f CH3OH Kf2 �1+K CO f CO +K CO2 f CO2 +K H2 f H2 �3 Ec. II-51 rCO2= k3fCO2fH2 2k 2 f CH3OH f H2O Kf3 �1+K CO f CO +K CO2 f CO2 +K H2 f H2 �3 Ec. II-52 rWGS= k4fH2Ok 4 f CO2 f H2 Kf4fCO 1+KCOfCO+KCO2fCO2+�KH2fH2 Ec. II-53 El esquema cinético desarrollado por Ng et al.213 para la síntesis directa de DME se utiliza para evaluar las velocidades de reacción, obtenidas mediante la combinación de la cinética de síntesis de metanol y la deshidratación de metanol a DME. Los parámetros cinéticos se determinaron comparándolos con los datos experimentales obtenidos en condiciones directas de síntesis de DME (50 bar, 250 °C, H2/COx =1-4, CO/COx = 0-1), utilizando un catalizador CZA para la síntesis de metanol y Al2O3 como catalizador de deshidratación214. Las expresiones de la velocidad de reacción se refieren a la síntesis de metanol a partir de CO2, la reacción inversa de cambio de gas-agua y la deshidratación de metanol (Ec. 54-56). Las tasas de reacción R1 y R2 se refieren la síntesis de metanol (CO/CO2) y R3 se refiere a la tasa de reacción de síntesis de DME. R1=k1fCO2fH2(1-(1/Keq,1)(fH2OfCH3OH/fCO2fH2 3 )) �1+KH2O H2 ⁄fH2O fH2 ⁄+�KH2fH2+KH2O 'fH2O�3 Ec. II-54 R2= k 2 f CO2 (1-(1/K eq,2 )(f CO f H2O /f CO2 f H2 )) �1+KH2O H2 ⁄fH2O fH2 ⁄+�KH2fH2+KH2O 'fH2O� Ec. II-55 R3=k3KCH3OH 2 CCH3OH 2 (1-(CH2OCDME/CCH3OH 2 Keq,3)) � 1+2 � K CH3OH C CH3OH +K H2O '' C H2O� 4 Ec. II-56 Para la fase de descarga, Graaf et al.196 desarrolló y validó la cinética de la síntesis de metanol a temperaturas moderadas (200-245 °C) sobre un catalizador comercial de Cu/ZnO/Al2O3. Las constantes de equilibrio obtenidas vienen dadas por las Ec. (57)-(59). log10 K1= 5139 T -12,621 Ec. II-57 log10 K2= -2073 T +2,029 Ec. II-58 log10 K3= 3066 T -10,592 Ec. II-59 Con T la temperatura en K, la constante K1 en bar-2, K2 adimensional y K3 en bar-2. Se asume el mecanismo de Langmuir-Hinshelwood para todas las reacciones, así como régimen permanente. Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 85 2.4.3. Análisis económico Se emplean correlaciones basadas en el desarrollo de la tecnología de los componentes (Tabla II-9), haciendo referencia a la aproximación del modelo TCES. Tabla II-9. Expresiones económicas empleadas para el sistema DME-MeOH Equipo Parámetro de Escalado Expresión Ref. Expansor Potencia (kW) ICT=4.001,4∙W 󰇗 T 0,6897 176 Bombas Potencia (kW) y eficiencia isentrópica ICP= 3.531,4∙W 󰇗P 0,71 ∙� 1+ �1-0,8 1-η i,P � 3 � 165 Intercambiadores de calor Área (m2) y presión (bar) CHE= 2.546,9∙AHE 0,67∙pHE 0,28∙10-6 165 Torre refrigeración Potencia refrigeración (kW) ICCooling tower = 32 , 3∙Qcool 󰇗 177 Reactor endotérmico Potencia endotérmica (kW) ICDr=13.140∙Q 󰇗r 0,67 178 Reactor exotérmico Potencia exotérmica (kW) IC Mr =19 . 594 ∙ Q 󰇗 r 0,5 178 Tanques Volumen (m 3 ) ICTank=83·V 167 Campo fotovoltaico Potencia fotovoltaica (kW) ICPV=0,995·W 󰇗PV·106 150 Considerando un coste de metanol renovable de 450 EUR/ton35 (120 EUR/MWh), se estiman los costes operativos y de mantenimiento como el 5% del CAPEX. Para una vida útil (n) de la instalación de 25 años y una tasa de descuento (r) del 4,5%, se evalúa el Coste Nivelado de Energía (LCOE), expresado en la Ec. II-60: LCOE= CAPEX+ ∑OPEXk (1+r)k n k=1 ∑�EPB k+Eexp k� (1+r)k n k=1 (€/MWh) Ec. II-60 El CAPEX es la inversión inicial de la planta (TCES y Bloque de Potencia acoplado, expresado en el capítulo 3) en €, OPEXk son los costes anuales de operación y mantenimiento en €/año, y EPB k y Eexp k representan la energía anual producida en el Bloque de Potencia/Expansores (fase de descarga) en MWh/año en el año k. 86 Conclusiones y aportaciones 2.5. Conclusiones y aportaciones En este capítulo se han explorado diferentes integraciones innovadoras de almacenamiento termoquímico a partir de la conversión de metanol a diversos productos, tales como gas de síntesis, metano y DME. Todas las integraciones son novedosas e inéditas, y nunca antes propuestas en la literatura. Las conclusiones clave se resumen: 1. Se presentan una serie de rutas de conversión para el metanol renovable para su almacenamiento termoquímico. Están basadas en la conversión directa de metanol a syngas a temperaturas moderadas (<315 ºC) mediante energía solar concentrada y su posterior síntesis a metano mediante metanación. Los procesos implicados son bien conocidos en la industria química y tienen un alto nivel de madurez, donde la integración de las reacciones químicas estudiadas representa una novedad para la generación flexible de energía en sistemas de producción de potencia o en la industria química. La capacidad de almacenar metanol líquido reduce los costes de transporte y almacenamiento debido a una mayor densidad energética que el metano y, además, el proceso es completamente libre de CO2. 2. Se propone un sistema de almacenamiento termoquímico de metanol a syngas y syngas a metanol para aplicaciones de baja temperatura, ofreciendo una solución de almacenamiento de energía solar y la generación de calor a partir del calor de la reacción de descarga. El sistema utiliza CSP para descomponer el metanol en gas de síntesis, con unas condiciones de 315 ºC/10 bar para esta fase y de 200 ºC/50 bar para las fases de síntesis del metanol. Este sistema puede coexistir con sistemas actuales de producción de biometanol a partir de biomasa (gasificación) para la producción de calor y posterior uso industrial o de otra índole. 3. Se presenta una integración de procesos de almacenamiento termoquímico solar mediante la conversión directa e indirecta de DME, un producto de gran interés como propelente y combustible de bajas emisiones. Su producción se realiza principalmente a partir de metanol, aunque se está explorando la obtención de syngas a partir de biomasa y/o fuentes no biológicas. La implementación de su producción a través de sistemas renovables y con almacenamiento, permite un proceso más sostenible y térmicamente eficiente en su conjunto. Se presentan tres alternativas de producción de DME renovable en las que primero se adapta un bloque de potencia ORC recuperativo a un proceso convencional metanol-DME, una síntesis directa de syngas a partir de la descomposición solar de metanol a DME, y un TCES solar metanol-metanol adaptado a un proceso convencional de producción de DME. Los tres sistemas que se presentan ofrecen soluciones para tres niveles térmicos, que van desde alta temperatura (>450 ºC) en el caso del sistema de metanol a metano, media temperatura (<250 ºC) para la conversión de metanol/syngas a DME y baja temperatura (<150 ºC) para el sistema de almacenamiento metanol a metanol. Esta diferenciación resulta de utilidad para la aplicación práctica de cada uno de ellos como se verá en el capítulo 3 de la tesis. Rutas de almacenamiento termoquímico basadas en Metanol 87 El contenido del capítulo se basa en las publicaciones del autor en las que se exploran las rutas de metanol para el almacenamiento de energía termoquímica, el sistema de metanol-a-metano, metanol-metanol y metanol-a-DME. Publicaciones y conferencias relacionadas: Art. 2: Rodríguez-Pastor, D. A., Carvajal, E., Becerra, J. A., Soltero, V. M., & Chacartegui, R. (2024). Methanol-based thermochemical energy storage (TCES) for district heating networks. Energy , 131292. Art. 4: Rodriguez-Pastor, D. A., Carro, A., Masci, G., Ortiz, C., Verda, V., & Chacartegui, R. (2023). Conceptualizing novel CH3OH-based thermochemical energy storage routes via a modeling approach. Cell Reports Physical Science , 4(4). Art. 6: Rodríguez-Pastor, D. A., Soltero, V. M., & Chacartegui, R. (2024). Methanol to dimethyl ether (DME) assessment toward thermochemical energy storage. Chemical Engineering Journal Conf. 1: Rodríguez-Pastor, Diego A. & Carvajal, Elisa & Becerra, José & Soltero, V. & Chacartegui, Ricardo. (2023). Methanol-Based Thermal Generation for Energy-Saving District Heating Networks: A Techno-Economic Optimization. 2160-2170. 10.52202/069564-0195. ECOS23 ; JULY 2023, LAS PALMAS DE GRAN CANARIA, SPAIN. Conf. 3: Rodríguez-Pastor, Diego A. & Soltero, V. & Chacartegui, Ricardo. (2024). A novel Methanol to Dimethyl Ether (DME) thermochemical energy storage system for industrial waste heat recovery. 19th Conference on Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems ( SDEWES ) En el siguiente capítulo se presentarán diversas aplicaciones acoplables a los sistemas de almacenamiento, identificando las necesidades de investigación en sistemas de baja, media y alta temperatura, donde la tesis puede contribuir de forma total o parcial. Los conceptos desarrollados darán respuesta al OBJ1, al evaluar el potencial del metanol renovable para reducir la dependencia del gas natural y en línea con la OP1, que busca minimizar el uso de combustibles fósiles en Europa, en concreto, empleando . Además, se abordará el OBJ3, centrado en la diversificación del mercado del hidrógeno renovable, lo que se alinea con la OP3, destinada al desarrollo de un mercado para el hidrógeno en la UE, a partir de la aplicación directa del metanol en sistemas de producción de potencia existentes. Por otro lado, se contribuirá al OBJ6, que evalúa la viabilidad industrial y económica de la implementación de estos sistemas a gran escala, respondiendo a la OP7, enfocada en la mejora de la eficiencia energética y la circularidad. Asimismo, la integración de los sistemas propuestos en el sistema energético europeo refuerza la OP5, que busca mejorar la interconexión entre redes de gas y electricidad, a partir del análisis de redes de calor a nivel nacional. 88 Conclusiones y aportaciones 89 3 Aplicaciones y sistemas integrados En el capítulo 2 se estudiaron conceptos innovadores en los que el metanol era el compuesto matriz para la generación de distintos escenarios de almacenamiento termoquímico de energía. Procesos de carga y descarga en los que se empleaban energías renovables o incluso calor residual de proceso para descomponer metanol líquido en gas de síntesis a alta presión y de gran densidad energética. Se establecieron tres sistemas de conversión de metanol a X en función del nivel térmico requerido en la descarga. En el capítulo 3 se exploran las aplicaciones de mayor interés y se evalúan de forma preliminar los distintos procesos, desde el punto de vista termodinámico y económico, ofreciendo valores reales y contrastados con otros trabajos de la literatura. Para baja temperatura, se explora la integración del concepto TCES MeOH-to-MeOH en el sector residencial, específicamente en redes de calor, donde se estima que el sistema propuesto tendrá mayor coste de acuerdo con la evaluación de la rentabilidad de sistemas BioDH, pero permite reducir el consumo de combustible, típicamente gas natural con precios volátiles. Ello puede mejorar la fiabilidad y estabilidad de los sistemas de district heating y reducir la necesidad de generar calor a partir de combustibles fósiles. La evaluación de la demanda térmica se realiza en base a una metodología top-down que se aplicó en otros trabajos de cogeneraciones con ORC en comunidades energéticas. Del estudio de ciclos de potencia para este nivel térmico, se plantea la integración de ciclos de potencia ORC de baja temperatura para viviendas unifamiliares (<10 kW), comunidades energéticas (<100 kW) y aplicaciones industriales (<10 MW). A última aplicación industrial le aplica el concepto MeOH-DME de media-baja temperatura, en la que se comentarán las características de los reactores para su correcta integración. Para alta temperatura, se propone un concepto novedoso para la producción de energía mediante turbinas de gas basado en la conversión de metanol en metano. Estas reacciones son acopladas para proporcionar un almacenamiento termoquímico y la generación de gas natural sintético (SNG) que puede alimentar una turbina de gas comercial. El interés reside en que el metanol puede producirse de forma renovable a temperaturas moderadas con mayor eficiencia que el gas natural sintético, sin embargo, el metanol tiene una volatilidad mayor y una densidad menor que otros combustibles, lo que limita su uso directo en algunas aplicaciones. Por lo tanto, se convierte el metanol en metano (CH4), que tiene un valor calorífico superior y puede almacenarse y transportarse fácilmente utilizando la infraestructura de gas natural existente. 96 Sistemas de baja temperatura 3.1.1.3. Aplicación de sistemas BioDH con TCES de metanol Siguiendo la metodología de la subsección 3.1.1.2 para redes de calor basadas en biomasa, se consideran áreas rurales con patrones de demanda distintos en comparación con las áreas urbanas, caracterizadas por menores densidades de edificios y una menor prevalencia de redes de gas natural. Se definieron un total de 499 municipios basados en el análisis del potencial para la evaluación de calefacción de distrito, según la Directiva 2012/27/UE. Para un área seleccionada, la demanda energética se determina combinando las demandas de ACS y calefacción. La demanda de ACS puede estimarse utilizando tasas de consumo local, mientras que la demanda de calefacción se calcula considerando las pérdidas energéticas a través de los envolventes de los edificios, teniendo en cuenta factores externos e internos. La etapa final de toma de decisiones implica la evaluación de factores clave que impactan directamente en la viabilidad del sistema propuesto, como el potencial y coste de la biomasa cercana y factores ambientales, como las ubicaciones adecuadas para la instalación de tuberías y la instalación de estas. Finalmente, se identifican factores socioeconómicos derivados de la pobreza energética y la ocupación de viviendas, incluyendo periodos de vacaciones y el porcentaje de segundas residencias en cada región. Una evaluación precisa de la demanda es esencial para predecir los ingresos anuales de un sistema. Figura III-2. Mapa de los municipios estudiados y las zonas de radiación solar correspondientes en España246. Zona I: <3,8 kWh/m2 Zona II: 3,8<kWh/m2<4,2 Zona III: 4,2<kWh/m2<4,6 Zona IV: 4,6<kWh/m2<5,0 Zona V: >5 kWh/m2. La metodología fue diseñada específicamente para áreas rurales, incorporando factores de corrección. En particular, también se consideraron las zonas de radiación solar definidas en el Código Técnico de la Edificación en España y publicaciones sobre mapeo solar247, que establecen cinco niveles de ganancia solar basados en el tipo de clima (kWh/m²). Esta suposición permite estimar las horas de sol pico en cada región y la energía producida en la reacción de síntesis, que se utiliza en la red de calor correspondiente (Figura III-2). De acuerdo con la metodología aplicada, la Tabla III-1 presenta los resultados para los municipios basados en sus zonas de radiación. En este contexto, se estimó la ganancia solar anual y la energía térmica requerida para la descomposición del metanol durante la fase de carga de la instalación. Los resultados indican que las áreas con mayor radiación no son viables para la instalación de sistemas de calefacción de distrito, principalmente debido a la menor demanda de calefacción térmica y otros factores relacionados. En tales casos, otras opciones de integración que aprovechen los sistemas de refrigeración de distrito podrían ser de interés. Por lo tanto, se consideraron 458 municipios como aptos para la implementación de la instalación propuesta. Para las regiones con menor radiación anual, las distancias de la red serán más cortas en comparación con otras Aplicaciones y sistemas integrados 97 áreas de interés, destacando que las regiones con recursos de biomasa y climas más fríos resultarán en menores costes y mayor rentabilidad relativa. Tabla III-1. Resultados obtenidos por los municipios de la evaluación de metanol-TCES-DH en España. Zona de irradiación I II III IV V Municipios 2 39 115 203 140 Longitud de la red [km] 4,7917,57 2,3342,18 5,2059,49 2,9560,29 3,15-42,18 Longitud total de la red [km] 22.363 387.372 1.918.598 3.602.356 2.218.667 Demanda de calor corregida [MWh/año] 32.918 941.082 2.778.196 5.020.896 3.374.493 La zonificación por radiación se empleará para dimensionar el campo solar en cada caso, donde el área de captación requerida será mayor y, en consecuencia, el coste de inversión inicial del sistema metanol-TCES-DH será más alto para las regiones con menor ganancia solar anual ponderada. En la Figura III-3 se muestra la integración completa de los ciclos de carga y descarga. El ciclo comienza en el depósito de CH3OH, que se bombea hasta 10 bar con la bomba P1 y con metanol sin reaccionar (corriente 9) integrado térmicamente con el intercambiador HXa, para ser precalentado en HXc y reaccionar para formar syngas. Este syngas se comprime a 100 bar en el tren de compresores C1-C2 y se almacena hasta que se requiera en la red de calor. A la salida del depósito de gas de síntesis, éste circula a través de intercambiadores (HXd, HXe), que aumentan su temperatura a partir de su integración con el metanol reaccionado en el reactor de síntesis (corrientes 21 y 22) y se expande hasta 50 bar mediante el expansor T1-T2. 5 R 1 HX c FL 1 C 1 Syngas P1 MeOH 1 HX b C 2 HX a 46 78 10 9 11 12 13 14 2 3 HX e HX d T 1 15 16 17 T 2 18 R 2 T 3 21 22 FL 2 19 20 24 27 26 23 25 Purge Water from DHN Heliostat Field MeOH Synthesis CO+2H 2 ⮂CH 3 OH Methanol Decomposition CH 3 OH⮂CO+2H 2 Methanol Recycle Syngas Compression Figura III-3. Diagrama de flujo del proceso del sistema TCES híbrido solar del ciclo de metanol-metanol. 98 Sistemas de baja temperatura 3.1.2. Cogeneración con ORC El análisis de esta sección tiene como objetivo analizar la viabilidad técnica y económica de integrar sistemas ORC en viviendas unifamiliares del sur de España en escenarios descentralizados y centralizados. Este estudio se centra en analizar el potencial de uso del calor residual de los sistemas de agua caliente solar para generar electricidad y proporcionar calefacción a los edificios. Se ha realizado un detallado análisis tecnoeconómico del sistema ORC y SDHW considerando diferentes configuraciones y condiciones de funcionamiento. Estos resultados proporcionan información valiosa a los responsables políticos, los planificadores energéticos y los propietarios de viviendas en relación con la adopción y aplicación de los sistemas ORC en el sector residencial. 3.1.2.1. Aplicación a viviendas unifamiliares La demanda de calor para aplicaciones residenciales aumenta continuamente248. En la actualidad, esta demanda se cubre principalmente con combustibles fósiles249, aunque existen iniciativas relevantes para la descarbonización como los sistemas solares térmicos de calefacción y ACS, ampliamente utilizados. En algunos casos, como en España, su uso es obligatorio para los edificios de nueva construcción173. La normativa técnica de edificación exige un aporte mínimo de energía renovable para cubrir la demanda térmica en función de la superficie. Se aborda en la mayoría de los edificios nuevos integrando colectores solares térmicos con acumuladores térmicos. Según ASIT250, en 2020 se instalaron en España 133,5 MWth (190.650 m2), sumando 3,28 GWth de potencia instalada acumulada, equivalente a más de 4,7 millones de m2 instalados y en funcionamiento. En el primer semestre de 2021 aumentó un 1% respecto al primer semestre de 2020. Se espera que la energía solar térmica cubra al menos el 10% de la demanda final de energía para calefacción y refrigeración en Europa251. El mercado solar térmico europeo muestra tendencias positivas, y las instalaciones térmicas con una alta fracción solar tienen un alto potencial sin explotar que puede aprovecharse integrando nuevas tecnologías. En aquellos lugares donde las instalaciones térmicas están diseñadas para cubrir las demandas de ACS y calefacción en periodos fríos, las instalaciones suelen estar sobredimensionadas en periodos cálidos, por lo que existe una capacidad térmica extra por encima de las demandas de calefacción o ACS, y en estos periodos suele haber un consumo eléctrico relevante para refrigeración. Este es el caso de muchas instalaciones en Europa Central y las regiones mediterráneas, que tienen climas favorables para esta tecnología. La integración de ciclos Rankine orgánicos (ORC) en viviendas unifamiliares se presenta como una opción prometedora para la generación de electricidad a partir de la energía térmica residual producida, por ejemplo, por el desfase temporal entre la demanda y la generación de agua caliente sanitaria solar252,253. En trabajos anteriores14, se analizó el dimensionamiento óptimo de los ORC para sistemas solares de agua caliente sanitaria, en función de la demanda y de los recursos solares disponibles en el emplazamiento, e informaron de mejoras en la eficiencia de los colectores solares debido a una menor fracción de mezcla de agua fría. Un ciclo Rankine orgánico (ORC) sigue un ciclo Rankine, pero utiliza un fluido refrigerante orgánico de bajo punto de ebullición como fluido de trabajo (Figura III-4). Dependiendo de las condiciones de funcionamiento y de la configuración del ciclo, el fluido orgánico puede tener ventajas en el rendimiento del sistema y de algunos componentes específicos. En el mercado existen diferentes fluidos orgánicos, desde R134a, R600a, R245fa hasta fluidos azeotrópicos254. Las principales ventajas del ORC con Aplicaciones y sistemas integrados 99 respecto al ciclo Rankine convencional son la reducción de la temperatura y la presión crítica, lo que permite la recuperación térmica a bajas temperaturas con mayores eficiencias en estas condiciones. Una integración adecuada permitiría generar energía eléctrica a partir de la energía térmica de, por ejemplo, efluentes degradados en una industria o ACS en edificios252. Esta integración de los ORC en la generación microdistribuida se produce en el rango de potencia de vatios a 5 kW. Figura III-4. Diagrama de flujo de proceso simplificado para sistemas ORC solares En el contexto de los ORC solares, M.A. Ancona et al.255 estudiaron el uso alternativo de otros refrigerantes con bajo GWP, identificando el R513A como la mejor alternativa al R134a. J.S. Pereira et al. concluyeron el interés de los micro-ORCs en el sector residencial debido a su capacidad de adaptarse a cambios rápidos en las cargas de demanda, y el diseño del evaporador juega un papel importante. Los trabajos de Pei et al.256 y Antonelli et al.257 utilizaron colectores cilindro-parabólicos, presentando eficiencias térmicas ORC del 8,6% con regeneración y del 4,9% sin regeneración utilizando colectores de baja relación de concentración y R123 como fluido de trabajo. Identificaron una dependencia significativa del rendimiento térmico del ORC respecto a la saturación del refrigerante. Los colectores solares Fresnel también se han estudiado a nivel residencial para la producción de energía con ORC, como en el caso de Arteconi et al.258 mediante trigeneración, donde se obtuvieron potencias un 26% superiores a las del caso base (2 kWe de cogeneración con ORC), y se predijo un ahorro del 9% utilizando almacenamiento por cambio de fase. Los ORC también pueden implantarse en plantas de cogeneración con enfriadoras de absorción259, con eficiencias medias anuales globales de cogeneración del 32%-42%. En Lizana et al.260, se obtuvieron los beneficios potenciales de la integración del calor latente para mejorar el rendimiento de los micro-ORC, prediciendo una reducción de costes del 50% en comparación con un depósito de agua a presión para el almacenamiento de energía. 100 Sistemas de baja temperatura Figura III-5. Esquema conceptual del sistema descentralizado ORC-SDHW propuesto. En un sistema descentralizado que integra ORC en el sector residencial, cada hogar o unidad residencial tiene su propio micro-ORC instalado, que utiliza la energía térmica sobrante de su sistema de agua caliente sanitaria con almacenamiento para generar electricidad. Este enfoque implica la instalación de sistemas micro-ORC de menor capacidad en cada hogar o unidad residencial. Cada micro-ORC puede funcionar de forma autónoma y generar electricidad en funcionamiento individual. El exceso de electricidad producida puede inyectarse en la red, lo que permite la posibilidad de obtener ingresos vendiendo energía a la red. Este enfoque descentralizado ofrece ventajas en términos de autonomía energética para cada unidad residencial (Figura III-5). Para no penalizar la demanda y que la producción de energía en el expansor no repercuta negativamente en el consumidor, se contemplan válvulas de tres vías y termoválvulas, que se controlarán en función de las condiciones de irradiación y de la temperatura de salida de los colectores y del acumulador de agua. Bajo un exceso de energía disponible sobre la demanda, determinada por una temperatura de consigna colocada en el lazo solar, la bomba ORC se activará para producir energía eléctrica y bajar la temperatura del circuito de agua, estabilizando la demanda. Los colectores planos alcanzan temperaturas máximas del orden de 85-90 ºC, que pueden reducirse incluyendo un sistema de almacenamiento. En la región mediterránea hay muchas instalaciones sobredimensionadas, con diseños de calefacción para el invierno y corrección de la demanda para el verano. Esto produce un exceso de energía térmica que, en la mayoría de los casos, sólo puede reducirse cubriendo los colectores. Los ORC se suelen implantar en aplicaciones con mayores ratios de calor residual, debido a sus elevados precios, apelando a temperaturas medias o altas (gases de combustión, flujo de producto, o flujo de agua) en industrias donde se obtiene viabilidad261. La energía disponible en exceso sobre la demanda puede ser aprovechada por el ciclo Rankine orgánico que puede bajar la temperatura del agua en el colector en 30-35 ºC (dependiendo del caudal másico) a su paso por un evaporador intermedio, mejorando la demanda y produciendo energía eléctrica de forma renovable. Para simular el rendimiento del sistema, la metodología busca un compromiso entre la precisión de los cálculos, el coste computacional y la convergencia del método. Para evaluar el comportamiento preliminar de un sistema ORC dinámico se tuvieron en cuenta varias consideraciones relativas al control y a los posibles modos de funcionamiento. Para la simulación, se vincularon los modelos desarrollados en distintos programas informáticos con el fin de establecer diseños óptimos en términos de costes para la integración de ORC y SDHW con una evaluación base anual. En este sentido, el ORC se modela en estado Aplicaciones y sistemas integrados 101 estacionario con EES. Se obtienen regresiones de rendimiento en función de la temperatura de evaporación, que depende del recurso solar instantáneo y de la demanda de agua caliente sanitaria. Tras obtener los resultados, se comparan en un código Python que agrupa los costes horarios anuales del mercado eléctrico que se utilizarán para evaluar los beneficios asociados al autoconsumo conseguido con la integración del micro-ORC dentro de la instalación. Los modelos se utilizan para estimar el rendimiento en diferentes zonas climáticas de Europa en función de las temperaturas mensuales262 y los datos meteorológicos263, evaluando la viabilidad de los micro-ORC en aplicaciones residenciales con instalaciones solares térmicas en estas regiones. En los sistemas descentralizados, la tendencia de la irradiancia es crucial para el correcto funcionamiento del ORC y el aumento de la producción. Esta variable está directamente relacionada con el número de personas que viven en la casa, ya que requiere un mayor tamaño del lazo solar (mayor superficie y almacenamiento) para satisfacer la demanda. La producción del ORC para los meses de alta irradiación será prácticamente el doble (450 kWh) para el caso de máxima ocupación (seis personas), debido a la falta de demanda y a un nivel térmico mayor que en los otros casos (Figura III-6, izquierda). En la parte derecha de la Figura III-6, los puntos se desplazan en función del número de personas y la demanda de agua caliente sanitaria asociada. Esto demuestra que, en muchos sistemas solares de ACS, hay un importante exceso de energía que no se utiliza y se pierde al mezclar el agua caliente con el agua fría de la fuente principal. Esto se dedujo de la cantidad de energía producida en el ORC a partir del calor residual en los sistemas solares de ACS. Para una temperatura de consigna de 60 °C, según la normativa que regula estos sistemas, existe un recurso térmico a la salida que puede ser aprovechado de forma sencilla a través del evaporador del ORC, diseñado de forma que no afecte a la demanda en este caso, y que el consumidor reciba agua caliente sanitaria a la temperatura que él establezca. Figura III-6. Producción mensual de energía ORC en función del número de personas en el hogar e izquierda: irradiación incidente mensual (kWh/m2) y derecha: demanda mensual de agua caliente sanitaria (kWh). Desde el punto de vista económico, los ORC aún tienen retos para ser plenamente competitivos a pequeña escala, con costes de 45 céntimos de euro/kWh, más del doble que los sistemas fotovoltaicos sin almacenamiento, e incluso por encima de los que llevan baterías264. La reducción de costes puede producirse con un mayor número de personas a 102 Sistemas de baja temperatura las que abastecer y una gestión optimizada del calor disponible. Un aumento de 500 kWh en la producción de ORC al año puede disminuir el LCOE asociado en 10 céntimos hasta que se estabiliza (Figura III-7, izquierda). Esto también se aplica al valor actual neto (VAN), que alcanza un máximo de cinco personas (2.300 €) y luego disminuye. Por tanto, existe una fuerte correlación entre la demanda y la producción anual (Figura III-7, derecha), que puede aprovechar casi la mitad de la energía aplicada a la demanda en la producción ORC. A medida que aumente la demanda de calor, el valor actual neto acabará estabilizándose, ya que el dimensionamiento del ORC tendrá que aumentar, y las correlaciones de costes serán diferentes de las consideradas en el campo de los micro ORC. En este sentido, resulta interesante optar por configuraciones centralizadas, como se expone en el siguiente apartado. Figura III-7. Regresiones en función del número de personas para: izquierda, LCOE (€/kWh) y energía anual producida por ORC (kWh/año); y derecha, valor actual neto (€) y demanda anual de calor (kWh/año) 3.1.2.2. Aplicación a comunidades energéticas Las comunidades energéticas son grupos de hogares, empresas u otras entidades que colaboran para generar, consumir y compartir energía a nivel local265. Al aprovechar el excedente de energía térmica de sistemas como el agua caliente sanitaria con almacenamiento para la generación de electricidad, los sistemas ORC pueden contribuir al desarrollo de comunidades energéticamente sostenibles y autosuficientes266,267. Pueden reducir la dependencia de la red eléctrica, fomentar la independencia energética y aumentar la resistencia local a los cortes e interrupciones del suministro eléctrico268. También pueden optimizar la utilización de la energía térmica sobrante, que de otro modo se desperdiciaría, convirtiéndola en electricidad, mejorando así la eficiencia energética y reduciendo el impacto ambiental269. Además, las comunidades energéticas pueden promover la cohesión social, la participación y el empoderamiento de sus miembros al participar conjuntamente en las decisiones sobre producción y consumo de energía270. Sin embargo, también hay retos y consideraciones asociados, como los marcos normativos y jurídicos, las complejidades técnicas de la instalación y el funcionamiento de los sistemas de producción de energía255,271, aspectos financieros como los costes de inversión y el reparto de ingresos entre los miembros de la comunidad272 y las posibles disparidades en la demanda y el suministro de energía entre los distintos hogares o entidades de la comunidad273. Abordar estos retos requiere una cuidadosa planificación, coordinación y participación de las partes interesadas274. Aplicaciones y sistemas integrados 103 Figura III-8. Esquema conceptual del sistema ORC-SDHW centralizado propuesto. En el enfoque centralizado propuesto, el sistema ORC central aprovecha la energía residual de los procesos térmicos industriales o utiliza la energía solar térmica para los sistemas de agua caliente sanitaria durante los periodos de baja demanda o alto recurso solar, lo que provoca una disminución del caudal de la mezcla de agua fría y el consiguiente aumento del rendimiento de los colectores solares. La central ORC puede funcionar de forma más eficiente y rentable gracias a su economía de escala, con un coste reducido de kilovatios y un mejor control y gestión de la generación de electricidad. La electricidad producida puede inyectarse en la red y distribuirse a los hogares o unidades residenciales de una zona o comunidad. Este enfoque centralizado ofrece ventajas en términos de eficiencia, economía y gestión de la generación de electricidad a gran escala, como ya se ha comentado. En un sistema descentralizado, cada hogar o unidad residencial tiene su propio micro ORC para la generación local de electricidad, mientras que en un sistema centralizado se utiliza un ORC de mayor capacidad en una ubicación central para aprovechar el excedente de energía térmica de múltiples hogares o unidades residenciales de una zona o comunidad. Ambos enfoques tienen ventajas y retos, y la elección entre ellos depende de las necesidades y características específicas del proyecto o aplicación que se esté considerando, donde la gestión de la producción/generación corre a cargo de un sistema de estructura contractual. En este estudio, el fluido R245fa se seleccionó basándose en el criterio de condensar a presión atmosférica a temperaturas del orden de la temperatura ambiente. Esto permite una mayor flexibilidad en la instalación, teniendo en cuenta que la instalación se aplica en un entorno residencial. Se simuló utilizando el software comercial TRNSYS275. Para ello, se creó un Type que modelaba el ciclo ORC basándose en los valores de los parámetros de la Tabla III-2. 104 Sistemas de baja temperatura Tabla III-2. Consideraciones termodinámicas para la simulación del ORC. Variable Valor Temperatura Approach de intercambiadores de calor 20 K Rendimiento isentrópico de la bomba 50% Rendimiento isentrópico del expansor 60% Presión máxima del refrigerante 0,85·pcrit Temperatura de setpoint del almacenamiento para inicio ORC 75 ºC Los cálculos de las propiedades del refrigerante se realizan a través de una subrutina que llama a Coolprop276 obteniendo la producción de energía asociada en el expansor en cada paso temporal. Varios artículos han empleado esta metodología252. Para el cálculo del sistema de potencia en sistemas ORC residenciales con sistemas de agua caliente solar se han tenido en cuenta las siguientes consideraciones e hipótesis. i) La temperatura mínima de salida del agua del evaporador ORC es de 60 °C para no penalizar la demanda. ii) El caudal másico del refrigerante varía en función de la potencia calorífica residual del sistema SDHW para satisfacer el balance energético en cada caso. iii) Los cálculos se realizan en régimen cuasidinámico. iv) La temperatura del fluido frío utilizado para la condensación es de 25 °C. Las simulaciones TRNSYS utilizan los Types 4 y 1 para representar el acumulador y los colectores, respectivamente. Las ecuaciones del sistema se simplificarán algebraicamente en TRNSYS, donde la eficiencia del colector se describe mediante tres parámetros (a0, a1y a2) de conformidad con las normas ASHRAE, SRCC y CEN. ηcoll=a0-a1 ΔT IT -a2 (ΔT)2 IT Ec. III-23 La superficie del colector viene determinada por la relación volumen/superficie de 50 litros/m2, donde el volumen de almacenamiento está diseñado para cubrir 1,5 veces la demanda diaria total277. La demanda se calculará según la norma reglamentaria española, que es de 28 litros/s-persona-día a una temperatura de 60 ºC278. Se emplean datos meteorológicos de Sevilla (-5,9731700º; 37,3828300°), considerando la variación de la demanda asociada a la ocupación de la residencia en el caso descentralizado y para varias residencias de cuatro personas en el caso centralizado. La Tabla III-3 enumera los parámetros termodinámicos que describen los componentes del sistema solar. Tabla III-3. Parámetros termodinámicos de los colectores solares Estos valores se emplean para evaluar la viabilidad técnica y económica de la instalación y su integración en un contexto de comunidad energética. En los análisis no se tendrán en cuenta subvenciones ni ayudas. El objetivo es proporcionar coeficientes de correlación para evaluar el sistema en función del número de personas que participan en la comunidad energética, proponiendo expresiones sencillas que pueden ser valiosas para Parámetro Valor Unidad Calor específico del fluido 4,19 kJ/kg.K Caudal testeado 0,011 kg/s.m 2 Eficacia de interceptación (a 0 ) 0,801 - Pendiente de eficiencia (a1) 3,93 W/m 2 .K Curvatura de la eficiencia (a 2 ) 0,026 W/m 2 .K 2 IAM de primer orden 0,2 - Aplicaciones y sistemas integrados 105 organizaciones como gobiernos o municipios que pretendan implantar comunidades energéticas basadas en ORC. Las expresiones propuestas tienen la siguiente forma (Ec. III-24 y 25): EDHW d = aDHW d + bDHW d ·Persons + cDHW d ·Persons 2 Ec. III-24 Donde EDHW d es la demanda térmica anual de agua caliente sanitaria del hogar en kWh. EORC d = aORC d + bORC d ·Persons + cORC d ·Persons2Ec. III-25 Y EORC d es la producción anual de ORC para el caso descentralizado en kWh. Al formar una comunidad considerando un sistema centralizado que abastece a varias residencias, las expresiones son las siguientes (Ec. III-26 y 27). EDHW c = aDHW c + bDHW c ·Households + cDHW c ·Households 2 Ec. III-26 En EDHW c es la demanda térmica anual de agua caliente sanitaria de los hogares en kWh. EORC c = aORC c + bORC c ·Households + cORC c ·Households 2 Ec. III-27 Y EORC c es la producción anual de ORC para el caso centralizado en kWh. Por otro lado, la Tasa Interna de Retorno (TIR20) se evaluará a partir de la Ec. III-28. IRR = r cuando �CFk (1+r)k= 0 → IRRi = n aj i + bj iEDHW i+ cj iEDHW i2+ dj iEORC i+ ej iEORC i2Ec. III-28 Para una vida útil (n) de la instalación de 20 años y un tipo de descuento (r) del 5%. Del mismo modo, para evaluar el coste de la energía, se utiliza el coste nivelado de la energía (LCOE). Los costes de inversión y mantenimiento se estimaron utilizando los índices CEPCI279. El coste de la energía viene determinado por el precio mayorista en España en 2022280. En el caso de los sistemas centralizados, el coste de inversión asociado al ciclo Rankine es menor debido a las economías de escala, así como al establecimiento de diferentes estrategias de producción de energía y a una mayor eficiencia del ciclo de potencia. Así, a medida que aumenta la ocupación, la viabilidad técnica y económica se hace más notable (Figura III-6). Así, para el caso centralizado, el LCOE ya puede ser competitivo (0,25 €/kWh), incluyendo tanto el almacenamiento como la producción conjunta de agua caliente sanitaria, con algunas instalaciones fotovoltaicas comunitarias (0,18 €/kWh) proporcionadas por 264. A partir de 10 casas de 4 personas (40 personas) en la comunidad energética, la integración se hace viable desde el punto de vista de TIR20>r, donde los valores actuales netos (VAN) son superiores al coste de inversión (Figura III-6, abajo). 112 Sistemas de alta temperatura operar tanto en configuraciones de ciclo simple como combinado, y la versatilidad del combustible en la cámara de combustión. La turbina de gas SGT-750 ha sido seleccionada para el análisis del sistema propuesto debido a su rango de potencia y sus capacidades de operación con gas natural sintético (SNG). Las principales características de la SGT750 se detallan en la Tabla III-7. Tabla III-7. Funcionamiento nominal del SGT-750 para generación de energía de ciclo simple. Se pueden emplear diferentes estrategias para operar bajo condiciones de carga variable en turbinas de gas298. Las más comunes suponen ajustar el gasto de combustible, lo que implica variar la cantidad de combustible inyectado en un gasto de aire constante en la cámara de combustión, modificar la geometría del compresor, y variar la velocidad del eje en aquellos motores de múltiples ejes. En aplicaciones prácticas, muchas turbinas de gas utilizan múltiples sistemas de control a lo largo de su rango de operación, ya sea de forma independiente o como parte de un ciclo combinado. El impacto de estos métodos de control en la eficiencia general de la planta depende en gran medida del diseño de la planta, ya que cada estrategia de control afecta de manera diferente a sus componentes298,299. La Figura III-14 compara la turbina de gas propuesta empleando una geometría variable del compresor y una temperatura variable de entrada a la turbina. Figura III-14. Mapas de rendimiento simulados en THERMOFLEX para la turbina de gas SGT-750. Variación relativa de A) Temperatura de entrada a la turbina (TIT), B) Temperatura de salida de la turbina, C) Rendimiento de la planta, D) Caudal másico a la salida de la turbina, en función de la carga de turbina y de la estrategia en el sistema propuesto. Parámetro Valor Potencia bruta 39,8 MW(e) Eficiencia bruta 40,3% Heat Rate bruto 8.922 kJ/kWh Relación de compresión 24,3 : 1 Temperatura de escape 468 °C Combustible Gas natural, y otros gases, Diesel nº 2 y combustible dual Aplicaciones y sistemas integrados 113 En el primer caso, se reduce el gasto másico de aire de entrada aproximadamente al 65% de su valor nominal en carga parcial. La relación combustible-aire (FAR o dosado) de la cámara de combustión (y, en consecuencia, la temperatura de entrada a la turbina) permanece constante. A medida que disminuye la relación de compresión del motor a tasas de flujo de aire más bajas, esta estrategia conduce a una disminución en la eficiencia y un aumento en la temperatura de escape de la turbina. Para mitigar los efectos adversos de las temperaturas de escape más altas aguas abajo, algunos motores que utilizan esta estrategia pueden reducir la FAR para mantener una temperatura de escape constante. En contraste, los motores que operan a un gasto de aire constante experimentan reducciones simultáneas en la temperatura de entrada y escape de la turbina. Esta disminución simultánea tiene un impacto menos perjudicial en la eficiencia, ya que se disipa menos calor al ambiente. En otras palabras, el efecto térmico de la menor temperatura de escape domina sobre la reducción del gasto. El sistema es modelado en estado cuasi-estacionario, considerando el concepto de horas de sol pico (1 kWh/m²) durante las cuales el sistema opera en el punto de diseño en la fase de carga (Tabla III-8). Para el emplazamiento estudiado (Sevilla, Andalucía, sur de España), el promedio anual de horas pico de sol es de aproximadamente 6, lo que resulta en 2.190 horas de operación a plena carga por año (de acuerdo con el Apéndice 6.1). Los tanques de almacenamiento fueron dimensionados para cumplir con las diez horas de descarga asumidas para que el sistema cubra tres ciclos completos de descarga (30 h), proporcionando producción de energía de respaldo para la turbina de gas. Las condiciones de la turbina de gas fuera del diseño debido a las variaciones climáticas y de carga fueron modeladas utilizando el software comercial THERMOFLEX300. Tabla III-8. Hipótesis de condiciones meteorológicas en el modelo MeOH-CH4 GT en el punto de diseño. Se realiza una evaluación termodinámica basada en la definición del rendimiento global (ηplant) del sistema TCES/GT (Ec. III-30). ηplant= W 󰇗 GT Q 󰇗CH3OH+ Q 󰇗sol ·ψ= W 󰇗 GT HHVCH3OH·m 󰇗CH3OH+W 󰇗PV+ Q 󰇗CSP · h dis hcharge Ec. III-30 Dónde W 󰇗GT representa la potencia de salida de la turbina de gas, ψ la relación de horas de descarga (hdis) y las de carga (hcharge), HHVCH3OH y m 󰇗CH3OH son el poder calorífico y el gasto másico del metanol, W 󰇗PV la potencia eléctrica de salida del campo fotovoltaico y Q 󰇗CSP la potencia térmica en el receptor del campo solar de concentración. El rendimiento térmico ηth evalúa la capacidad térmica de la fase de descarga desde la perspectiva del combustible producido (HHVCH4m 󰇗CH4) y el calor exotérmico (Q 󰇗exo) de la reacción de metanación, considerando el aporte solar (Q 󰇗sol) y la contribución del metanol (HHVCH3OHm 󰇗CH3OH) en la fase de carga (Ec. III-31). Variable Valor Temperatura ambiente seca 25 ºC Presión ambiente 1,013 bar Ubicación Sevilla Latitud/Longitud 37,383/-5,973 Horas de sol pico (PSH) 5,98 (kWh/kWp) 114 Sistemas de alta temperatura ηth = Q 󰇗 CH4 +Q 󰇗 exo Q 󰇗CH3OH+ Q 󰇗sol ·ψ = HHV CH4 ·m 󰇗 CH4 +Q 󰇗 exo HHVCH3OH·m 󰇗CH3OH+W 󰇗PV+ Q 󰇗CSP · h dis hcharge Ec. III-31 La eficiencia de ida y vuelta (RTE) considera la producción de electricidad en la fase de descarga (Edis ele) al considerar las entradas de fase de carga (Ec. III-32). RTE = Edis ele Echar Ec. III-32 La conversión química se describe mediante la eficiencia solar-química (ηsol-ch) en términos de potencia (Ec. III-33). ηsol-ch = X CH3OH m 󰇗 CH3OH Δh CH3OH Q 󰇗 CSP Ec. III-33 Donde XCH3OH y ΔhCH3OH son la fracción molar y el cambio de entalpía del metanol, respectivamente. Finalmente, se cuantificó la recuperación eléctrica en los expansores en fase de descarga (Ec. III-34) utilizando la eficiencia solar-eléctrica (ηsol-elec) en función del tiempo de almacenamiento. ηsol-elec= W 󰇗 exp Q 󰇗CSP+W 󰇗PV · h dis hcharge Ec. III-34 3.2.1.2. Análisis económico El análisis económico depende de la evolución de los mercados de componentes y productos, que puede afectar a la precisión de las aproximaciones utilizadas para estimar las tecnologías emergentes. Las expresiones presentadas en la Tabla III-9 constituyen la base del análisis económico a partir de la regresión de los costes de los equipos comerciales en función de distintos parámetros de escalado. El precio de producción del metanol se obtuvo teniendo en cuenta las fuentes de biomasa renovables, considerando una media (490 $/tonelada) basada en el análisis de IRENA (327-764 $/tonelada)25. Tabla III-9. Expresiones del Análisis Económico para el sistema TCES MeOH-CH4 GT por componente. Equipos Expresión Referencia Compresores ICC=643,15∙W 󰇗 C 0,9142 164 Turbinas ICT=9.923,7∙W 󰇗 T 0,5886 164 Bombas ICP= 3.531,4∙W 󰇗P 0,71 ∙� 1+�1-0,8 1-ηi,P� 3 � 165 Intercambiadores de calor IC HE = 2.546,9∙A HE 0,67 ∙p HE 0,28 ∙10 -6 165 Reactor Endotérmico ICDr=13.140∙Q 󰇗 r 0,67 165 Reactor Exotérmico IC Mr =19 . 594 ∙ Q 󰇗 r 0,5 166 Tanques ICTank=83·V 167 Campo solar fotovoltaico ICPV=0,995·W 󰇗PV·103 150 Campo solar de concentración ICrec solar=57,07∙ΦReceiver 179 Turbina de Gas IC GT =8 . 279·W GT 0,6842 301 Aplicaciones y sistemas integrados 115 Figura III-15. Influencia de los costes estimados de los componentes en los gastos totales de capital (CAPEX) de la instalación propuesta. Los costes estimados de los equipos y su influencia en el CAPEX total de la instalación se muestran en la Figura III-15. Los costes de mayor importancia del sistema se atribuyen a la turbina de gas (37%) y a los reactores (~40%), seguidos de los tanques de almacenamiento (7%). Debido a la integración del reactor dentro del receptor solar, el campo de CSP tiene un bajo porcentaje del total de costes de capital (2%). Para la evaluación económica global se proponen los indicadores de coste nivelado del combustible (LCOF) y coste nivelado de la energía (LCOE) (Ec. III-35, Ec. III-36), considerando una tasa de descuento (r) del 4,5%, vida útil de la instalación (n) de 20 años. LCOF= CAPEX+ ∑ OPEX i (1+r)i n i=1 ∑Efuel (1+r)i n i=1 Ec. III-35 CAPEX es el coste de inversión inicial de la planta en €, OPEXi es el coste anual de operación y mantenimiento (€/año) y Efuel=m 󰇗fuelLHVfuel hdis año la energía combustible anual producida en la fase de descarga del sistema propuesto (MWh/año). LCOE= CAPEX+ ∑ OPEX i (1+r)i n i=1 ∑EGT (1+r)i n i=1 Ec. III-36 EGT es la energía anual producida en el ciclo de turbina de gas de cola en MWh/año. Aplicando el mismo concepto del capítulo anterior, el coste nivelado de almacenamiento (LCOS) en MWh/año se muestra en la Ec. III-37: LCOS= CAPEX+ ∑ OPEX i (1+r)i n i=1 ∑mdisΔhdis (1+r) i n i=1 Ec. III-37 116 Sistemas de alta temperatura 3.2.2. Producción de potencia indirecta Actualmente, las plantas de CSP más productivas se basan en ciclos de vapor sobrecalentado con una temperatura máxima de ~560 °C para permitir la integración con almacenamiento de sales fundidas83. La innovación actual en CSP presenta eficiencias globales de aproximadamente el 38%, y eficiencias anuales solar a eléctrica inferiores al 20%302. Pocos estudios han considerado la integración de bloques de potencia indirectos en sistemas TCES gas-gas con CSP. Chen et al. 303 demostraron la viabilidad de calentar vapor supercrítico hasta 650 °C utilizando síntesis de amoníaco, que se validó en un prototipo a escala piloto de 15 kWth. El almacenamiento basado en amoníaco presenta retos que van desde la seguridad del gas hasta la evaluación económica303. Otras configuraciones basadas en SO3 y su disociación a SO2 plantean mayores complejidades porque tienen un paso adicional en la reacción, además de ser altamente corrosivos304. Las basadas en la deshidrogenación del ciclohexano plantean problemas de reversibilidad y toxicidad, lo que las hace complejas para su implantación en CSP. Peng et al.305 desarrolló el primer estudio tecno-económico de un sistema TCES de transformación de metano acoplado a un bloque de potencia. Aprovechando el calor exotérmico en una turbina, el sistema alcanzó eficiencias solar-eléctrica del 17,1% y un LCOE de 9,6 céntimos €/kWh. Existen dos posibles integraciones del bloque de potencia: la indirecta a partir del aprovechamiento térmico de la reacción exotérmica utilizando corrientes independientes calentadas desde una red de intercambiadores y a partir de un ciclo directo simple o combinado de turbina de gas, aprovechando el metano a la salida de la fase de descarga como combustible en la cámara de combustión, presentado en la subsección 3.2.1 anterior. Esta sección se enfoca en el análisis de ciclos Rankine orgánicos simples y recuperativos, para cuatro fluidos que pueden operar a temperaturas ~450ºC sin sufrir degradación térmica, así como un ciclo Rankine de vapor recalentado y un ciclo Brayton de CO2 supercrítico (Figura III-16). Todos los fluidos son conocidos en la industria y pueden modelarse de forma preliminar con gran precisión162. El principal reto del sistema propuesto radica en la integración del intercambiador de calor dentro de un reactor de metanación multietapa. La integración indirecta de los ciclos de potencia permite independizar las condiciones de reacción del bloque de potencia sin afectar las condiciones de la turbina78. Figura III-16. Diagramas T-s (temperatura-entropía) de los fluidos de trabajo estudiados para el bloque de potencia en este trabajo (CSP MeOH-CH4 TCES). Aplicaciones y sistemas integrados 117 3.2.2.1. Análisis termodinámico 3.2.2.1.1. ORC de alta temperatura Se han considerado fluidos orgánicos de alta temperatura (Tabla III-10) para la evaporación a partir del calor de la reacción de metanación284. La expansión se produce cuando se alcanza la temperatura máxima posible, que es la temperatura de reacción. Las configuraciones estudiadas fueron el ciclo ORC simple y el ciclo ORC recuperativo, donde la pendiente positiva de la curva de vapor saturado es de interés para el primero. Tabla III-10. Temperaturas (K) y presiones (bar) críticas para los fluidos orgánicos considerados para el ORC. La presión de evaporación viene dada por la presión crítica del fluido de trabajo y es mayor (considerando un sobrecalentamiento de 10 K) en el caso recuperativo. Ambas configuraciones operaron a la misma presión de condensación fijada por la torre de condensación. La Figura III-17 muestra el ciclo Rankine orgánico en un ciclo simple, donde el calor generado en la reacción se recupera de los productos de la reacción y conduce a la evaporación del fluido (corriente 2). R 2 HX a HX b EXP 1 P 1 1 2 3 4 5 6 7 8 Figura III-17. Diagramas de flujo del proceso para la configuración de ciclo Rankine orgánico: Ciclo ORC simple. Para el ciclo recuperativo (Figura III-18), las condiciones de entrada para el evaporador (HXa) venían dadas por la salida del recuperador (HXc), donde la salida de la bomba (P1) se precalienta hasta el estado líquido (corriente 2). Como se comentó en la sección 3.1.2 Cogeneración con ORC, de acuerdo con Schmidt et al.285, la opción recuperativa de tolueno como fluido de trabajo será de mayor interés en términos de la eficiencia térmica del ciclo, demostrando un resultado de eficiencia del 41,9%. El bloque de potencia basado en ORC presenta una menor complejidad en términos de integración del calor, especialmente para potencias no superiores a 10 MW, debido a su modularidad. Fluido de trabajo Tcrit (K) Pcrit (bar) Cyclohexane 553,6 45,1 n-Pentane 470 33,3 Toluene 407,8 41,08 R113 487,2 33,9 118 Sistemas de alta temperatura Figura III-18. Diagramas de flujo del proceso para la configuración de ciclo Rankine orgánico: Ciclo ORC recuperativo. 3.2.2.1.2. Ciclo de Rankine con vapor de agua Las centrales térmicas de vapor son maduras en la industria y de gran interés para su integración en sistemas de almacenamiento de energía, dada su producción eficiente de energía eléctrica. Los estudios relacionados con la evaluación de estos ciclos ofrecen valores de eficiencia del 42%, que pueden ser superiores para temperaturas de reacción más elevadas y, por tanto, temperaturas de entrada más altas para la turbina de vapor. Las presiones de vapor son completamente independientes de las presiones de reacción de la fase de descarga del sistema TCES, lo que lo hace de especial interés para su integración indirecta. La presión de condensación viene determinada por el tipo de refrigeración utilizada; en este caso, se emplea una torre de refrigeración. R2 HXe 95 HXd HXc PHP HXb HXa PLP Cond TLP THP Reheat Deareator 11 13 1 23 4 14 5 678 10 18 19 12 20 21 16 15 22 23 24 25 Figura III-19. Diagrama de flujo del proceso conceptual del bloque de potencia de ciclo Rankine de vapor sobrecalentado. La Figura III-19 muestra el diagrama de flujo de proceso conceptual del sistema de ciclo Rankine vapor con recalentamiento, en el que hay dos extracciones de vapor de la turbina de alta presión (THP) y tres de la turbina de baja presión (TLP). La recuperación térmica del reactor de metanación se divide en dos flujos de energía hacia el intercambiador de calor HXe y el recalentador (Reheat). La configuración de recalentamiento de vapor ofrece una mayor eficiencia sin comprometer los costes de inversión iniciales del bloque de potencia. HXaHXb EXP1 P1 1 3 4 5 5 6 7 2 HXc 6 8 R2 Aplicaciones y sistemas integrados 119 3.2.2.1.3. Ciclo Brayton con CO2 supercrítico El dióxido de carbono tiene una temperatura crítica reducida y propiedades térmicas de interés. En este trabajo se considera un ciclo de CO2 supercrítico, que aprovecha la temperatura máxima de entrada al bloque de potencia, impuesta por la temperatura de reacción. De acuerdo con trabajos anteriores relativos a la optimización del rendimiento del ciclo306, la alta presión se fijó en 222 bar y la baja en 148 bar, alcanzándose eficiencias térmicas del ciclo del 50%. Este tipo de ciclo ofrece una eficiencia superior al resto de configuraciones estudiadas, lo que lo hace interesante para aplicaciones energéticas que no requieran temperaturas muy elevadas. Al utilizar CO2 como fluido de trabajo, puede aprovechar efluentes de emisiones industriales, o integrarse directamente con sistemas TCES sólido-gas que impliquen captura y almacenamiento de carbono307. La versatilidad del CO2 en diversos campos le confiere diferentes oportunidades de integración para combatir el cambio climático, como demuestran los trabajos de nuestro grupo de investigación308. R 2 HX a HX b Rec T CO2 C CO2 41 2 3 5 6 Figura III-20. Diagrama de flujo del proceso conceptual del bloque de potencia basado en sCO2. La Figura III-20 muestra el diagrama conceptual del ciclo de sCO2, en el que la integración con el reactor de metanación (R2) se realiza desde el intercambiador de calor (HXa), partiendo de la corriente 4. Un recuperador (Rec) se utiliza para precalentar la entrada al intercambiador HXb a su paso por la turbina TCO2 tras ser comprimida en la etapa de compresión CCO2. 3.2.2.1.4. Integración con TCES MeOH-to-CH4 El modelo TCES se simula utilizando el software comercial ASPEN HYSYS a partir de un reactor de flujo pistón (PFR) y el método termodinámico de Peng Robinson. El análisis de las constantes cinéticas del modelo según Hou et al.309, así como las propiedades del catalizador utilizado, se detallan en la sección Rutas de metanol. Las condiciones de operación de la fase de carga del sistema TCES se enumeran en la Tabla III-11. Para la simulación del sistema se ha considerado una evolución cuasi-dinámica, en la que las horas de carga vienen definidas por el recurso solar disponible para el emplazamiento objeto de estudio. Se consideró el concepto de horas de sol pico (1 kWh/kWp) con el que opera el sistema 120 Sistemas de alta temperatura en el punto de diseño. No se consideraron modelos transitorios porque el almacenamiento se dimensionó para cubrir al menos tres días de funcionamiento de descarga, lo que proporciona inercia suficiente para un funcionamiento continuo. Tabla III-11. Consideraciones termodinámicas para la fase de carga del sistema TCES MeOH-CH4 para ciclos indirectos. El emplazamiento de la instalación estudiada fue Sevilla, Andalucía, España (Lat./Long.: 37,383º/-5,973º), considerado debido a un importante recurso solar anual (véase Apéndice: Evaluación del recurso solar) que permite obtener 2.220 horas anuales (seguidor de un eje) de funcionamiento a plena carga247, lo que supone un funcionamiento medio de la fase de carga de 6 horas, ofreciendo 18 horas de descarga almacenada tras tres ciclos consecutivos. El sistema fotovoltaico se ha definido en función de las correlaciones del Apéndice en las que se emplean resultados de una planta fotovoltaica real en Sevilla, España, con las características requeridas por la fase de descomposición. La fase de descarga de la metanación se evalúa considerando el número de horas para el que se diseñó el almacenamiento de gas de síntesis. Este número de horas de descarga se fijó en 6 horas, considerando las características meteorológicas del emplazamiento. Las horas de descarga podrían variar en función de la demanda requerida y del nivel disponible de gas de síntesis en el almacenamiento, lo que permite que el sistema sea altamente flexible. Las hipótesis termodinámicas consideradas para la fase de metanación del sistema TCES se enumeran en la Tabla III-12. Tabla III-12. Consideraciones termodinámicas para la descarga del sistema TCES MeOH-CH4 para ciclos indirectos. Variable Valor Gasto molar de syngas 99,16 mol/s CO/198 mol/s H2 (297 mol/s) Eficiencia isentrópica de los expansores 92% Approach (K) intercambiadores de calor 20 K Reacción exotérmica temperatura/presión 450 °C/30 bar Presión de descarga 1 bar Para esta sección de modelado del ciclo de potencia, se integró el modelo cinético de Aspen HYSYS con el software comercial Engineering Equation Solver (EES) para implementar el ciclo de potencia. Para la evaluación termodinámica del sistema, se define la eficiencia solar-eléctrica ηsol ele, que cuantifica la energía obtenida por el bloque de potencia Variable Valor Flujo molar de CH3OH de entrada 100 mol/s Temperatura/presión de almacenamiento de CH3OH 64,67 °C/1 bar Rendimiento isentrópico de una bomba de metanol líquido 65% Rendimiento isentrópico de los compresores 89% Approach (K) de intercambiadores de calor 20 K Temperatura/presión de la reacción endotérmica 315 °C/10 bar Presión de almacenamiento del gas de síntesis 40 bar Aplicaciones y sistemas integrados 121 a partir de la energía solar (CSP y FV) aportada al sistema en la fase de carga, en función de las horas de sol al año (Ec. III-38). ηsol ele= (W 󰇗 PB +W 󰇗 exp )h dis (W 󰇗PV+Q 󰇗deco)hch Ec. III-38 Por otra parte, la eficiencia global de ida y vuelta RTE evalúa la conversión de la energía solar de entrada y la energía del metanol en la fase de carga en metano y producción de energía en el bloque de potencia correspondiente (Ec. III-39). RTE= � W 󰇗 PB +W 󰇗 exp� h dis -W 󰇗 PV h ch (m 󰇗 CH3OH HHV CH3OH +Q 󰇗 deco )h ch Ec. III-39 3.2.2.2. Análisis económico Para la evaluación económica, se han utilizado correlaciones basadas en el desarrollo de los componentes y su tecnología, tomando referencias a la aproximación del modelo de TCES e instalaciones de energías renovables que figuran en la subsección 2.2.2. Análisis económico. La valoración económica de los ciclos de potencia vendrá dada por las características de los equipos del ciclo, donde el índice CEPCI279 ajustado a la inflación en 2020 mediante un factor de actualización anual (I Iref ⁄=2171,6/800=2,71). En este análisis no se tuvieron en cuenta los factores de escala para las centrales eléctricas con capacidades superiores a 10 MW. La ecuación de estimación de los costes de inversión viene dada por la Ec. III-40: C=Cref·� S Sref � m � I Iref � Ec. III-40 C que es el coste del equipo, Cref el coste de referencia (tabulado en la literatura279), S la magnitud característica de evaluación, Sref el valor de referencia de la magnitud de referencia para el equipo, I la tasa de inflación actual e Iref la tasa de inflación base para la que se obtienen los datos de referencia, ajustada por el índice Marshall & Swift. Dependiendo del ciclo de potencia, los valores constantes para la estimación de la inversión se detallan en la Tabla III-13. Tabla III-13. Parámetros para la estimación de costes de los bloques de potencia Bloque de potencia Equipo Cref(kEUR) Sref m (-) Ciclo Rankine orgánico Bomba 7,5 1.000 kW 0,58 Expansor 25 1.000 kW 0,68 Generador 3,7 10.000 kW 0,95 Cooler 72 3.600 kW 1 Intercambiadores 21 100 m 2 0,71 Ciclo Rankine vapor Bomba 7,5 1.000 kW 0,58 Turbina 25 1.000 kW 0,68 Generador 3,7 10.000 kW 0,95 Cooler 72 3.600 kW 1 Intercambiadores 21 100 m 2 0,71 128 Discusión de los resultados Figura IV-1. Fracciones molares en función de la temperatura de reacción. a) Descomposición del metanol (ruta 1) b) Metanación (ruta 2b). Sin embargo, las presiones de reacción supondrán una variación en los rendimientos termodinámicos considerando mayores consumos energéticos en los compresores y las condiciones en las que el syngas tendrá menor o mayor energía a la salida del reactor. Así, en la Figura IV-2A, se puede observar cómo mayores presiones suponen un peor rendimiento térmico a la salida del syngas en la primera fase endotérmica, mientras que menores presiones aumentan el rendimiento de descomposición propuesto. Por otro lado, la Figura IV-2B muestra una tendencia opuesta: el rendimiento de la reacción aumentará con la presión, ya que el metanol de entrada tiene una entalpía mayor. Figura IV-2. Eficiencia de conversión termodinámica en función de la temperatura de reacción de descomposición del metanol. a) Eficiencia de descomposición. b) Eficiencia de conversión química. Este análisis también se ha realizado para evaluar el rendimiento del sistema global como almacenamiento termoquímico a partir de la evaluación de la energía de las corrientes en las fases inicial y final del sistema propuesto. Así, la Figura IV-3A muestra que el rendimiento global del sistema será altamente dependiente de la presión de descomposición, lo que implica que presiones menores aumentan el rendimiento al ser menores las temperaturas de reacción. El efecto contrario se produce al aumentar la presión, donde la temperatura de reacción tendrá que aumentar para obtener el máximo rendimiento. Por otro lado, en la reacción exotérmica (Figura IV-3B), la presión no afecta significativamente al rendimiento global cuando la conversión a metano está asegurada, pero a medida que aumenta la temperatura, la variación empieza a ser más notable. 150 200 250 300 350 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Molar Fraction Reaction Temperature (ºC) H2 CO MeOH A B 280 420 560 700 840 980 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 Reaction Temperature (ºC) CH4 H2 CO 150 200 250 300 350 0.00 0.14 0.28 0.42 0.56 0.70 Decomposition Efficiency (-) Decomposition Temperature (ºC) 150 200 250 300 350 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 Chemical Efficiency (-) Decomposition Temperature (ºC) 1 bar 5 bar 10 bar 20 bar A B Resultados y discusión 129 Figura IV-3. Eficiencia de ida y vuelta del almacenamiento termoquímico en función de la temperatura de reacción. a) Descomposición del metanol (ruta 1) b) Metanación (ruta 2b) A pesar de las ventajas de las bajas presiones para las reacciones, la caracterización económica supone que se favorecen las altas presiones debido al ahorro asociado a la compresión del gas de síntesis. La evaluación del coste de almacenamiento nivelado en función de la temperatura de reacción se muestra en la Figura IV-3. Para la ruta 1, el LCOS se vuelve mínimo a medida que la temperatura de reacción es menor y la presión es mayor, como se ha comentado anteriormente. Así, para la reacción de metanación interesan altas temperaturas de reacción y altas presiones, lo que permitirá un mayor aprovechamiento energético en turbinas y, por tanto, un menor consumo en compresores en la fase endotérmica del sistema Figura IV-4. Coste nivelado de almacenamiento (LCOS) en €/MWh en función de la temperatura y la presión de reacción. a) Descomposición del metanol (ruta 1) b) Metanación (ruta 2b) Dentro de las tecnologías de almacenamiento termoquímico existentes, el sistema propuesto tiene un LCOS inferior al de otras tecnologías bien estudiadas (Tabla IV-1), como las basadas en CaO o baterías de ion litio, siendo los costes de proceso nivelados de este trabajo aproximadamente la mitad que los de los sistemas TES con sales fundidas. En este sentido, el modelo propuesto cuenta con valores económicos de gran interés desde el 150 200 250 300 350 0.1 0.2 0.3 0.4 Roundtrip Efficiency (-) Reaction Temperature (ºC) 1 bar 5 bar 10 bar 20 bar A B 280 420 560 700 840 980 0.00 0.07 0.14 0.21 0.28 0.35 Reaction Temperature (ºC) 30 bar 20 bar 10 bar 40 bar 150 200 250 300 350 100 120 140 160 180 200 220 LCOS (€/MWh) Reaction Temperature (ºC) 1 bar 5 bar 10 bar 20 bar A B 150 300 450 600 750 900 1050 100 150 200 250 300 Reaction Temperature (ºC) 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 130 Discusión de los resultados punto de vista del almacenamiento, dada la alta densidad energética del metanol en estado líquido y el posterior uso del metano en otros procesos. Tabla IV-1. Estimación LCOS basada en la tecnología TCES-CSP. 4.1.1.1. Aplicación a producción de potencia directa La Tabla IV-2 evalúa las eficiencias mencionadas anteriormente en función de los parámetros de funcionamiento propuestos resultantes de la optimización tecnoeconómica de los procesos implicados. Tabla IV-2. Rendimiento global y eficiencia de conversión termodinámica del sistema propuesto. Cabe destacar la elevada eficiencia solar-química debido al requisito de baja temperatura del proceso de descomposición del metanol. Este efecto también se refleja en la eficiencia solar-eléctrica, que indica la conversión asociada de la irradiación solar en electricidad en términos de potencia, alcanzando un 14,4%. La eficiencia global de la planta, que evalúa la generación de energía en la turbina de gas y el almacenamiento asociado considerando la generación de energía en los expansores en fase de descarga, es del 28,9%, lo que representa un valor competitivo en términos de eficiencia de conversión de energía. Ésta está condicionada por la eficiencia térmica y la eficiencia de la turbina de gas, alcanzando la primera el 51,1%, muy influenciada por la temperatura de la reacción de descarga. La eficiencia de la turbina de gas se ve afectada por la fracción molar a la salida del reactor, que aumenta a medida que aumenta el rendimiento de metano, lo que repercute negativamente en las emisiones de CO2. Se alcanza una eficiencia de ida y vuelta (RTE) de alrededor del 44%, que se sitúa dentro de los valores obtenidos (47%) para un sistema de hidrógeno que utiliza un almacenamiento de gas comprimido de 350 bar317. Esto indica que el sistema propuesto es competitivo desde el punto de vista del almacenamiento de energía eléctrica y ofrece ventajas en comparación con las instalaciones de hidrógeno verde, como menores costes de transporte, menor presión de funcionamiento y mayor flexibilidad en los procesos, que pueden integrarse eficazmente en las industrias Tecnología LCOS (centimos €/kWh) Referencia CSP-TCES (CaO) 5,7-7,8 310 Sales fundidas 11,1 311,312 Redox-Vanadio 5,2 312,313 Li-ion 5,9 312,314 Volante de inercia 7,7 312,315 Centrales de bombeo 2,8 312,316 CSP MeOH-CH4 5,0-6,4 Este trabajo Parámetro Valor Eficiencia solar-química (ηsol-ch) 0,665 Eficiencia solar-a-eléctrica (ηsol-elec) 0,144 Eficiencia global de planta ( η plant) 0,289 Eficiencia térmica (ηth) 0,511 Eficiencia de ida y vuelta (RTE) 0,438 Calor endotérmico requerido [MW] (Q 󰇗CSP) 12.841 Calor exotérmico [MW] (Q 󰇗exo) 7,57 CAPEX [M€] 32.936 OPEX [€/kW-año] 82,21 LCOF [€/MWh] 172,44 LCOE [€/MWh] 261,14 Resultados y discusión 131 existentes. A partir de la optimización tecnoeconómica se obtuvo un coste nivelado del valor del combustible de 172,44 €/MWh, que es inferior de acuerdo con los reportados en otros estudios debido a la mejor integración térmica de los equipos y a la reducción de los costes de compresión. La obtención de biomasa de bajo coste a nivel de producción implica costes inferiores a los comunicados, por ejemplo, por Götz et al.318 para el SNG actualmente (165-392 €/MWh), del mismo orden (90-115 €/MWh) para el amoníaco verde319 y superior al del etanol verde que utiliza biomasa lignocelulósica en Europa (60100 €/MWh)320. En el sistema propuesto, el coste nivelado de la energía (LCOE) resultante de la generación de energía en la turbina de gas fue de €261.14/MWh, que puede ser competitivo (<200 €/MWh) a medida que disminuye el coste de la producción de biometanol verde (<390 €/ton) según las predicciones de IRENA25. En comparación con otras tecnologías, el sistema propuesto puede ser competitivo, ya que ofrece una gran flexibilidad y almacenamiento a largo plazo. Badouard et al.321 reportó un LCOE para la energía solar concentrada que oscilaba entre 69-234 €/MWh y 108-225 €/MWh para las centrales eléctricas de biomasa sólida. En turbinas de gas y ciclos combinados, ETN Global322 obtuvo costes nivelados estimados entre €141-191/MWh quemando 100% H2 con un precio fijo de €1,5/kg H2. En la turbina de gas se alcanzan eficiencias térmicas elevadas debido al contenido adicional de monóxido de carbono en el combustible. Se analizaron diversas temperaturas de entrada a la turbina (TIT) y relaciones de presión (PR) en función de la tecnología de turbina de gas desarrollada en este estudio, alcanzándose un máximo del 45,3% a 1200 °C TIT y un mínimo del 33,4% a 1000 °C TIT. La temperatura de descomposición del metanol, que depende en gran medida del recurso solar disponible, afecta significativamente a la eficiencia de conversión química, como se muestra en la Figura IV5A. La máxima eficiencia se alcanza para temperaturas entre 200 y 250 °C, que se desplazan con la temperatura a medida que la presión de descomposición va en aumento. En este sentido, las bajas temperaturas conducen a una cinética más lenta y a la necesidad de una mayor cantidad de catalizador323. En este análisis no se considera el efecto sobre la cantidad de catalizador a emplear. La temperatura de descomposición no afecta significativamente a la eficiencia global de la planta, ya que el calor necesario para la conversión completa del metanol en gas de síntesis (<300 °C) aumenta bruscamente y se compensa con la energía exotérmica generada en el reactor de metanación. Sin embargo, la eficiencia térmica del sistema se ve afectada por la conversión incompleta del metanol, resultando en un menor gasto másico de combustible (metano) durante la fase de descarga (Figura IV-5B). Asimismo, la eficiencia de ida y vuelta depende de la conversión en la reacción de metanación (Figura IV-5C), por lo que se requiere una descomposición completa (315 °C a 10 bar) para alcanzar un máximo del 44%, que se mantiene casi constante con la presión de almacenamiento del gas de síntesis. 132 Discusión de los resultados Figura IV-5. Variación en función de la temperatura de reacción de descomposición directa del metanol a diferentes presiones de A) Eficiencia solar-química B) Eficiencia térmica C) Eficiencia de ida y vuelta. En la fase de descarga, la eficiencia asociada a la recuperación eléctrica en las turbinas (Tabla IV-3C) mejora significativamente con la temperatura de metanación y las menores presiones de entrada. Esto se debe a la mayor entalpía a la salida del reactor y a la mayor utilización en los expansores, a pesar de una penalización en la eficiencia de ida y vuelta y en la eficiencia global de la planta, como se representa en las Tabla IV-3A y Tabla IV-3B. Los beneficios asociados a las altas temperaturas en la reacción de metanación, que proporcionan una mejora de los costes sin penalizar significativamente la conversión, han sido demostrados en la industria324. Tabla IV-3. Variación en función de la temperatura de reacción de metanación de A) Eficiencia de ida y vuelta, B) Rendimiento global de la planta y C) Eficiencia de la energía solar a la eléctrica. Dado que la conversión de hidrógeno en metano es el objetivo para el uso directo de este producto en turbinas de gas y en la industria química, se prefiere un sistema de almacenamiento a temperaturas de reacción más bajas y mayor conversión de hidrógeno, como se ilustra en la Figura IV-6. Cuando se opera en un ciclo cerrado, como metano-a-síntesis/síntesis-a-metanol, la conversión completa en la reacción de metanación favorece la eficiencia del sistema de almacenamiento de energía termoquímica propuesto. Además, se observó una tendencia positiva a medida que disminuía la presión, favoreciendo una combinación de alta presión durante la fase de carga y baja presión durante el proceso de descarga. Temp. A) RTE B) Plant Efficiency C) Solar-to-electric ºC 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 200.00 57,61% 57,27% 56,93% 56,62% 32,41% 32,41% 32,42% 32,43% 7,60% 7,24% 6,86% 6,51% 266,67 56,47% 56,13% 55,78% 55,47% 32,14% 32,14% 32,15% 32,15% 8,11% 7,75% 7,38% 7,03% 333,33 55,82% 55,01% 54,67% 54,36% 31,90% 31,85% 31,85% 31,86% 8,87% 8,41% 8,04% 7,70% 400,00 55,12% 54,17% 53,51% 53,21% 31,65% 31,57% 31,53% 31,53% 9,74% 9,27% 8,85% 8,50% 466,67 53,86% 53,20% 52,62% 52,29% 31,28% 31,24% 31,22% 31,22% 10,66% 10,25% 9,83% 9,45% 533,33 51,53% 51,53% 51,30% 51,36% 30,68% 30,76% 30,82% 30,89% 11,71% 11,32% 10,92% 10,55% 600,00 47,49% 48,70% 49,32% 49,67% 29,75% 30,05% 30,24% 30,36% 12,94% 12,55% 12,15% 11,78% 666,67 41,29% 44,50% 46,02% 46,85% 28,38% 29,05% 29,40% 29,62% 14,44% 14,01% 13,58% 13,18% 733,33 33,11% 38,59% 41,13% 42,62% 26,60% 27,69% 28,24% 28,58% 16,25% 15,76% 15,28% 14,84% 800,00 24,38% 31,26% 34,77% 36,95% 24,56% 26,00% 26,75% 27,23% 18,26% 17,80% 17,26% 16,79% Resultados y discusión 133 Figura IV-6. Variación del rendimiento de ida y vuelta (A) y solar a eléctrico (B) en función de la conversión de hidrógeno en metano en el reactor de metanación La eficiencia solar-eléctrica aumenta con la presión de almacenamiento, alcanzando valores superiores al 18% para presiones superiores a 100 bar, debido a una mayor potencia de salida de los expansores en la fase de descarga. Este sistema es de gran interés porque el metanol puede bombearse en estado líquido, lo que supone un importante ahorro energético en la fase de compresión del syngas. La Figura IV-7 muestra que el indicador de potencia eléctrica de recuperación (potencia obtenida en la fase de descarga, restando la potencia requerida en el proceso de carga) no afecta en la misma medida a la eficiencia del sistema. Figura IV-7. Variación del índice de recuperación eléctrica y del rendimiento solar-a-eléctrico en función de la presión de almacenamiento del gas de síntesis. La caracterización económica se ha realizado siguiendo las regresiones matemáticas presentadas en la Tabla III-4, evaluando el coste específico de cada tecnología en función de su parámetro de escalado. En este trabajo, el coste global de la instalación se estima en función de los parámetros termodinámicos (temperatura/presión) de las reacciones de descomposición y síntesis. Así, las altas presiones de descomposición favorecen los costes de la instalación debido al ahorro asociado al bombeo de metanol en lugar de la 134 Discusión de los resultados compresión del gas de síntesis. Las mayores temperaturas de descomposición del metanol también se tradujeron en una mejora de los costes de energía y combustible, obteniéndose un coste nivelado del combustible de 171 €/MWh a una presión de reacción de 25 bar (Figura IV-8A). El mismo efecto se refleja en el coste nivelado de almacenamiento (LCOS), debido a la mayor producción de SNG y a la mayor tasa de conversión equivalente en el reactor de metanación, Figura IV-8C. El coste nivelado de la energía (LCOE) obtenido de la turbina de gas se evalúa en la Figura IV-8B, donde la conversión completa de metanol a metano resulta en costes nivelados más bajos, alcanzando 256 €/MWh, debido al mantenimiento de la potencia generada en la turbina (denominador de la función) con costes de capital decrecientes. Figura IV-8. A) Coste nivelado del combustible, LCOF en €/MWh, B) Coste nivelado de la energía, LCOE en €/MWh, y C) Coste nivelado del almacenamiento, LCOS en €/MWh, en función de la temperatura de descomposición directa del metanol. D) Coste nivelado del combustible, LCOF en €/MWh, E) coste nivelado de la energía, LCOE en €/MWh, y F) coste nivelado del almacenamiento, LCOS en €/MWh, en función de la temperatura de metanación. Para la fase de carga nominal, el impacto económico de los costes de combustible de la fase de descarga es menos significativo, con sólo una variación en el coste nivelado de la energía (LCOE), como se muestra en la Figura IV-8E. Esto se debe al contenido inflamable de hidrógeno y monóxido de carbono como productos de reacción sobrantes, que sirven de combustible en la cámara de combustión de la turbina de gas. A nivel industrial, las Resultados y discusión 135 temperaturas de metanación más elevadas garantizan costes de reactor más bajos, y en la configuración propuesta, la mayor energía en la corriente de metano a la salida garantiza una mayor potencia de salida de la turbina. Esto se demuestra en Figura IV-8D y Figura IV-8F, donde los costes nivelados del combustible producido disminuyen hasta en 25 €/MWh entre las condiciones de conversión de metanación más altas (200 ºC/40 bar) y las condiciones de operación asumidas (700 ºC/30 bar), observándose también para el LCOS, que disminuye hasta 15 €/MWh. El coste de la producción de metanol verde depende de varios factores, como la disponibilidad y el precio de la materia prima de biomasa, la escala y la eficiencia de las plantas de gasificación y síntesis de metanol, los costes de localización y transporte, y las regulaciones e incentivos medioambientales. En este sentido, se debatió la estimación del coste por tonelada para su integración en el sistema propuesto. Según la IRENA, los precios del biometanol considerando un precio de la materia prima inferior a 5,4 €/GJ ascienden a 327 y 764 €/tonelada para materias primas más caras (Figura IV-9A). Esto se traduce en un precio equivalente del combustible (metano) en nuestra configuración de 455-1013 €/tonelada, respectivamente (Figura IV-9B). Si se considera el e-metanol o metanol a partir de métodos electroquímicos, bien con CO2 y renovables, bien con CO2 mediante captura directa en aire (DAC), los precios del metanol son sustancialmente superiores, oscilando entre 820-2380 €/tonelada en la actualidad. Con estos costes del metanol, el combustible equivalente obtenido oscilaba entre 10242832 €/tonelada. Así, el LCOE mínimo obtenido fue de 187 €/MWh para la biomasa de bajo coste y el máximo fue de 1118 €/MWh para el e-metanol con DAC. Las predicciones para niveles de madurez superiores asumen unos costes del biometanol de 227 €/tonelada, lo que disminuiría el LCOE a 142 €/MWh. Del mismo modo, en 2050, para un nivel de producción significativo, se espera que el coste del e-metanol descienda a 250 €/tonelada, lo que llevaría a un LCOE de 152 €/MWh, momento en el que el sistema sería altamente competitivo. Figura IV-9. Costes futuros por tonelada de combustible producido por el sistema propuesto basado en A) metanol a partir de biomasa (basado en el coste de la materia prima) y B) e-metanol a partir de CO2 de una fuente renovable combinada y Captura Directa de Aire (DAC). Los datos sobre el precio del metanol de IRENA25. 136 Discusión de los resultados 4.1.1.2. Aplicación a producción de potencia indirecta Para una potencia solar térmica de entrada en la fase de carga de aproximadamente 13 MWth y ~1,5 MWe de energía eléctrica fotovoltaica requerida para la etapa de compresión, se muestran los resultados del sistema integrado metanol a metano TCES en la Tabla IV4, tras la optimización tecnoeconómica de los procesos realizada en la que se ha maximizado la RTE para el mínimo LCOE, basada en el método de variables conjugadas en el software EES. A partir de los resultados obtenidos para las condiciones de reacción de diseño, en la fase de carga, casi todo el metanol reacciona según los datos experimentales del reactor empleado (0,386 mol s-1 CH3OH reaccionado/0,39 mol s-1de alimentación para 1000 W/m325) mejorando ligeramente el valor de conversión debido al reciclado del metanol sin reaccionar (~99,3%), mientras que en el modelo cinético de metanación se obtuvo un error relativo del 13,2% en el rendimiento de metano respecto a los datos industriales, comparable al error relativo del 12% asociado a los resultados del modelo presentado por Er-rbib et al.156. Tabla IV-4. Resultados tecno-económicos de los ciclos de potencia integrados con el TCES propuesto. Ciclo de Potencia RTE (%) Eficiencia solar a eléctrica (%) Eficiencia térmica del PB (%) Potencia del PB (kW) CAPEX (EUR) LCOE (EUR/MWh) ORC Recuperativo R113 54,10% 6,37% 23,86% 2707 31.340.000 40,87 n-Pentane 54,45% 6,70% 26,22% 2974 31.425.478 40,73 Cyclohexane 55,84% 8,06% 35,73% 4054 31.686.514 40,09 Toluene 55,92% 8,14% 36,28% 4117 31.639.394 39,97 Rankine de vapor 56,44% 8,66% 39,87% 4524 30.647.916 38,37 Brayton sCO2 57,85% 10,04% 49,54% 5621 30.959.267 37,85 Los mejores resultados se obtienen para el ciclo supercrítico de CO2, seguido del ciclo de vapor recalentado y del ORC recuperativo con tolueno. Para inversiones en costes específicos de aproximadamente 2.400 EUR/kW CSP, proponemos un sistema que compite en LCOE con la energía solar fotovoltaica (~30 €/MWh,264), dada la producción simultánea de energía eléctrica en el bloque de potencia y los expansores y la producción de una corriente de metano de alto valor calorífico (50 MJ/kg). Los valores de RTE obtenidos compiten con los sistemas de almacenamiento Power-to-Power (40-42%), según Escamilla et al.326, además de los sistemas de hidrógeno comprimido (47%) a una presión de almacenamiento de 350 bar317. Una de las desventajas del sistema radica en la baja eficiencia solar-eléctrica (<10%) ya que se impone una alta presión de metanación para una mejor conversión a metano, incurriendo en menores recuperaciones de energía eléctrica en los expansores. Considerando la eficiencia térmica del bloque de potencia, se incurre en eficiencias solar-eléctrica más bajas a pesar de la alta entalpía de reacción de metanación. Esto podría mejorarse mediante una integración directa en el ciclo de potencia, pero el sistema TCES perdería flexibilidad en las condiciones de funcionamiento, como ya se ha comentado. La Figura IV-10 muestra un resumen del rendimiento de los ciclos de potencia estudiados. En este trabajo se han descartado los ciclos ORC simples ya que ofrecen una eficiencia térmica significativamente menor que el resto de las configuraciones (<25%). En este sentido, los valores de eficiencia térmica son comparables a los de otros trabajos con condiciones similares analizados, donde Schmidt et al.285 obtenido eficiencias térmicas a Resultados y discusión 137 eléctricas para ORC recuperativo cercanas al 41% y para el ciclo Rankine de vapor del 42%, a partir del concepto similar de ciclos indirectos integrados con sistema TCES basado en Ca(OH)2/CaO. En resumen, se muestra que la eficiencia del bloque de potencia en el sistema propuesto vendrá impuesta por el fluido de trabajo ya que la reacción de metanación puede ocurrir en un amplio rango de temperaturas. Figura IV-10. Diagramas temperatura-entropía (T-s) de los ciclos de potencia estudiados. A: Ciclo Rankine orgánico recuperativo con Tolueno. B: Ciclo Rankine orgánico recuperativo con Ciclohexano. C: Ciclo Rankine orgánico recuperativo con n-Pentano. D: Ciclo Rankine orgánico recuperativo con R133. E: Ciclo Rankine recalentado con vapor de agua. D: Ciclo Brayton con CO2 supercrítico. Uno de los análisis más interesantes del concepto anterior reside en el dimensionamiento y diseño del reactor de metanación, que supervisará el suministro de la energía necesaria requerida por el ciclo de potencia. En este sentido, no se tiene constancia de análisis conjuntos de las condiciones de reacción de sistemas termoquímicos en los que se analicen globalmente los efectos de una imposición de temperatura al reactor de descomposición en la fase de descarga. La Figura IV-11 muestra la variación del calor exotérmico en función de la fase de descomposición (Figura IV-11A) y en función de las condiciones de la fase de descarga (Figura IV-11B). En ella, se observa que la temperatura de descomposición que hace máxima la conversión en primera instancia, sin requerimiento de corrientes de reciclado en el reactor, proporciona valores más adecuados para la integración con el bloque de potencia. A medida que el calor expulsado por la reacción de metanación sea mayor, el nivel térmico del bloque de potencia aumentará, proporcionando así una mayor 144 Discusión de los resultados Si estos valores se extrapolan al caso de estudio en España, donde otras variables se refieren a la red de calefacción urbana, así como a la radiación según la zona climática de la región de estudio, los resultados en términos de la tasa interna de retorno (TIR25) se muestran en la Tabla IV-6. Se observa que, dado que las TIR25 son mayores, la inversión inicial tampoco será significativamente mayor, ya que la potencia acumulada requerida para cubrir la demanda de los distritos es individualmente menor, pero su integración con otros municipios es factible; por lo tanto, la red de calefacción no presenta grandes distancias, lo que implica que el CAPEX no sufre grandes variaciones. Por lo tanto, a pesar de los altos valores de inversión inicial, se estima que la instalación propuesta podría cubrir al menos 12 TWh de energía térmica para calefacción y agua caliente doméstica en los distritos considerados, asegurando más de 3.000 M€ de ingresos anuales en áreas rurales debido a la venta de electricidad y el ahorro en gas natural, todo ello a partir de energía solar concentrada y fotovoltaica. Este valor de demanda cubierta representa el 3,1% del consumo de gas natural en España en 2022180. Tabla IV-6. Resultados del estudio de caso del TCES MeOH-MeOH en términos de TIR25 obtenida. TIR25 [%] 2,5÷4,9 5÷7,4 7,5÷10 > 10 Total Municipios 3 109 216 171 499 Longitud de la red [km] 4,7917,57 2,7459,49 2,3348,22 3,15-60,29 2,33-60,29 Longitud total de la red [km] 31.834 1.452.549 3.064.705 3.600.268 8.149.356.52 Potencia térmica [MW] 5,5111,26 4,4521,02 5,8320,45 9,3269,04 4,45-69,04 Potencia térmica total [MW] 22,51 994,68 2,661,17 3,842,46 7,520,83 CAPEX [M€] 84,11 3,593,75 8,931,52 10,437,46 23,046,83 CAPEXTh [M€] 72.34 3,067,84 7,624,08 8,647,16 19,411,41 CAPEXN [M€] 3,89 177,77 376,03 445,44 1,003,13 CAPEXETS [M€] 7,88 348,14 931,41 1,344,86 2,632,29 Demanda de calor corregida [MWh/a] 42.734 1.623.453 4.353.902 6.127.496 12.147.585 Ingresos [M€/a] 8,07 410,20 1,162 1,751 3,332 La Figura IV-18 muestra las regiones de mayor interés para la implementación de la instalación de almacenamiento de energía térmica química basada en metanol (methanolTCES-DH). La Figura IV-18A indica que, para las regiones centrales (clima continental/montañés), las inversiones serán altas y, a menudo, incurrieron en un menor retorno económico debido a una menor demanda equivalente de calor y a una menor ganancia anual de calor, lo que aumentará el tamaño del campo solar de la instalación. A medida que la demanda térmica es mayor, combinada con una ganancia solar considerable, los municipios considerados obtendrán una mayor cantidad de ingresos anuales, como se muestra en la Figura IV-18B. En las regiones centrales y en las áreas cercanas a los Pirineos (climas oceánicos/montañosos), los ingresos recibidos serán significativamente mayores que en el resto de las regiones (>15 millones de €/año). Resultados y discusión 145 Figura IV-18. Mapa de España con los resultados obtenidos del TCES MeOH-MeOH para los diferentes municipios según A) inversión inicial (CAPEX), B) ingresos anuales en millones de euros, y C) tasa interna de retorno para la configuración propuesta. Por lo tanto, para las regiones del norte de España, con climas predominantemente oceánicos, se obtendrá una mayor rentabilidad económica sostenida (IRR>r) (Figura IV-18C), principalmente debido a que el consumo de energía térmica es mayor dado el clima más frío. Este efecto se observa de manera más clara en las regiones con alta ganancia solar pero baja demanda térmica, como el sur de España (clima mediterráneo). En el caso base estudiado (Sevilla, Andalucía), el retorno económico proviene de la venta de electricidad y no de los ahorros en combustible para la generación térmica. La variación en la potencia térmica del receptor solar es crucial para el diseño del reactor y sus sistemas auxiliares. El recurso solar intermitente se amortigua dimensionando el sistema de almacenamiento de manera que no afecte la demanda de energía térmica en el distrito. Esto se logra dimensionando el sistema de almacenamiento para al menos dos días de descarga (6 ciclos). En el caso de operación continua, la energía puede ser proporcionada por sistemas auxiliares basados en resistencias eléctricas que pueden utilizar la producción del campo fotovoltaico o de la red eléctrica; este último caso se ha omitido ya que sería perjudicial para la sostenibilidad del sistema en términos de emisiones de CO2. La Tabla IV-7 y la Tabla IV-8 muestra los valores de eficiencia solar-a-eléctrica (CSP para la producción de electricidad) y la eficiencia global del sistema tanto para la fase de carga (izquierda) como para la fase de descarga o síntesis (derecha). La Tabla IV-7 muestra los resultados para la fase de carga, donde a medida que la temperatura de descomposición es más alta (lo que requiere sobredimensionar el campo solar), y a medida que la presión de reacción es más alta (lo que requiere menos potencia del tren de compresores), la eficiencia global del sistema aumenta al 12,43%. Sin embargo, en la fase de descarga, se observa una tendencia opuesta para el caso de temperatura (Tabla IV-8), donde la temperatura mínima de síntesis considerada (~170 ºC) supone valores de eficiencia global más altos (>12%) debido a la mayor generación de energía exotérmica en la reacción. Sin embargo, en el caso de la evaluación de la energía solar-a-eléctrica, este hecho no se cumple porque el expansor tendrá un gas de mayor energía en su entrada y podrá producir más energía. 146 Discusión de los resultados Tabla IV-7. Eficiencia solar-a-eléctrica y eficiencia global de diseño de la instalación propuesta para la fase de carga (descomposición de CH3OH) Solar-to-Electrical Efficiency Plant Efficiency (°C) 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 150 5,44 3,72 2,87 1,65 0,17 177,78 7,51 5,69 4,79 3,98 5,3 3,28 2,22 2,32 205,56 9,14 7,39 6,65 6,07 8,19 5,75 4,15 4,29 233,33 10,06 8,72 8,19 7,74 10,25 8,58 6,76 6,86 261,11 10,4 9,45 9,19 8,97 11,17 10,69 9,33 9,67 288,89 10,47 9,75 9,76 9,67 11,44 11,76 11,05 9,33 316,67 10,54 9,86 10 10,04 11,59 12,2 11,91 11,01 344,44 10,51 9,89 10,09 10,21 11,58 12,35 12,27 11,88 372,22 10,51 9,87 10,12 10,21 11,57 12,37 12,41 12,26 400 10,5 9,86 10,1 10,27 11,57 12,36 12,41 12,43 Tabla IV-8. Eficiencia solar-a-eléctrica y eficiencia global de diseño de la instalación propuesta para la Fase de descarga (síntesis de CH3OH) Solar-to-Electrical Efficiency Plant Efficiency (ºC) 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 10 bar 20 bar 30 bar 40 bar 177,78 15,63 13,55 11,64 7,68 10,94 12,31 205,56 17,07 15,55 13,69 12,02 3,32 7,61 9,81 8,06 233,33 17,77 17,41 16,16 14,58 1,35 3,55 6,22 4,34 261,11 18,32 17,97 17,74 17,04 0,45 1,6 2,86 2,07 288,89 18,82 18,47 18,38 18,22 0,13 0,62 1,31 0,93 316,67 19,3 18,99 18,66 18,32 0,02 0,22 0,53 0,39 344,44 19,3 18,87 18,47 0,06 0,2 0,15 372,22 19,2 18,72 0,06 0,05 400 19 0,05 La Figura IV-19 muestra el comportamiento de la instalación bajo diferentes condiciones termodinámicas impuestas al sistema. Las Figura IV-19A, C y E muestran la variación en los parámetros de interés con respecto a la temperatura y presión de descomposición. Primero, la eficiencia global se ve favorecida por la temperatura de reacción y la baja presión, y se estabiliza cuando la conversión de metanol a syngas está completa. El mismo efecto se observa en la potencia endotérmica requerida (Figura IV-19E), que determina el tamaño del campo solar concentrador. Por otro lado, la eficiencia solar-química aumenta a temperaturas menores (150-275 ºC) que las necesarias para la conversión completa (315 ºC), aunque se estiman cinéticas más lentas que no se han considerado en este trabajo. En la fase de síntesis o descarga, la tendencia es opuesta a la de la fase de carga tanto para temperatura como para presión. Los parámetros bajo estudio se ven favorecidos a bajas temperaturas y altas presiones debido a la naturaleza de la reacción exotérmica. Por lo tanto, a bajas temperaturas de síntesis (~175 ºC), se lograrán eficiencias globales cercanas al 70% (Figura IV-19B), lo que requerirá catalizadores específicos de mayor coste330. En el caso de la evaluación de la eficiencia solar-eléctrica, se define una región de temperatura de interés (175-230 ºC), en la que la conversión de syngas será mayor y habrá una mayor rentabilidad económica debido a la venta conjunta de electricidad y generación térmica asociada. Esto también se observa en la Figura IV-19F, donde se define que a partir de 287,5 ºC, la reacción deja de ser exotérmica y no resulta interesante para la aplicación de este estudio. Resultados y discusión 147 Figura IV-19. Variación de: A, B) Eficiencia Global del Ciclo C, D) Eficiencia Solar a Química y Solar a Eléctrica E, F) Flujo de Calor (MW) en función de la temperatura y la presión de reacción de la Fase de Descomposición (izquierda), Fase de Síntesis (derecha) Al evaluar la demanda cubierta por el sistema propuesto, la Figura IV-20 muestra cómo los parámetros de reacción afectan significativamente el número de viviendas en el distrito de calefacción. Esto se evaluó al variar los parámetros de reacción de cada fase de carga y descarga. La presión de descomposición afecta la conversión a syngas, disminuyendo la cantidad de reactivo requerido para la fase de síntesis. Sin embargo, la temperatura de descomposición, que está determinada por el diseño del campo solar, también determina la conversión en mayor medida que la presión, como se discutió anteriormente. De manera similar, una variación en las condiciones de la reacción de síntesis determinará una diferente cantidad de calor exotérmico transferido a la red de calefacción del distrito, que es mayor a temperaturas más bajas y presiones más altas, dada la naturaleza de la reacción. La fase de descomposición es la más crítica desde el punto de vista de la 148 Discusión de los resultados temperatura de reacción, donde al menos se requiere la conversión completa de metanol a syngas para que la generación térmica anual sea superior a 5 GWh/año (Figura IV-20, izquierda). Así, la tendencia de la demanda térmica cubierta por la presión de reacción de descomposición es casi lineal e invariable a medida que aumenta la presión de la reacción de descomposición (+30 bar). Por otro lado, la Figura IV-20 (derecha) muestra la tendencia opuesta con la temperatura, y se estima que la demanda puede aumentar en 20 GWh en comparación con el caso base a bajas temperaturas (<175 ºC) y altas presiones (>60 bar) de la reacción de síntesis. La tendencia con la presión de síntesis ya no es lineal como en el caso de descomposición, y se definen curvas de iso-demanda para cada una de las presiones estudiadas. Figura IV-20. Efecto sobre la demanda cubierta (GWh/año) en función de la variación conjunta de la temperatura (°C) y la presión (bar) de la reacción; izquierda: fase de carga. Derecha: fase de descarga. Se concluye que presiones más bajas y temperaturas de reacción más altas implicarán una mayor satisfacción de la demanda del distrito térmico, lo que conlleva un aumento en el dimensionamiento del campo solar en ambos casos. Bombear metanol para la descomposición resulta en un menor consumo de energía en comparación con la compresión de syngas. Por otro lado, presiones más altas y temperaturas de síntesis más bajas serán de interés para cubrir una mayor demanda; sin embargo, habrá un menor uso eléctrico en los expansores, y se requerirán catalizadores específicos de mayor costo para reducir la temperatura de síntesis. El mismo análisis es relevante para la evaluación económica de la instalación, ya que la evaluación conjunta de las condiciones de reacción (presión y temperatura) determinará el dimensionamiento de los diferentes equipos para cada etapa, considerando un punto de equilibrio entre la demanda cubierta y el costo nivelado de la energía térmica producida (LCOS). En contraste con la sección termodinámica, el análisis económico indica que presiones de entrada de metanol al reactor más altas implican costos nivelados más bajos (Figura IV-21, izquierda), mientras que la conversión completa de metanol a syngas es vital para lograr precios competitivos (< 200 €/MWh). Así, se encuentra una zona donde los costes de almacenamiento son de 120-140 €/MWh para presiones de 20-40 bar y >300 °C en la reacción de carga. En contraste, la Figura IV-21 (derecha) muestra que a partir de >50 bar y <250 °C para la síntesis de syngas a metanol, los precios se estabilizan en un mínimo de 150 €/MWh, indicando una zona operativa económicamente óptima. Resultados y discusión 149 Figura IV-21. Coste nivelado de almacenamiento (LCOS) en función de: Izquierda: Temperatura y presión de descomposición directa del metanol. Derecha: Temperatura y presión de síntesis de syngas a metanol. Los parámetros de diseño optimizados establecen un equilibrio entre la viabilidad técnica y económica de la instalación propuesta para competir con otras configuraciones de almacenamiento de tamaño medio-grande. En este sentido, el sistema se sitúa entre los valores estimados por Julch et al.328 para sistemas basados en hidrógeno (110-180 €/MWh), que es un 9% inferior a los valores estimados para sistemas de metano (170-260 €/MWh) y un 45% inferior a los valores derivados de sistemas de sales fundidas (280 €/MWh), según Gautam et al.331. Los costes nivelados de la instalación siguen siendo significativamente más altos que los de otros sistemas maduros, como la energía hidroeléctrica de bombeo (~60 €/MWh), pero ofrece la generación combinada de electricidad y calor de manera renovable sin requerir un gran emplazamiento para su construcción ni una ubicación geográfica específica103. 150 Discusión de los resultados 4.1.3. Sistema MeOH-to-DME Los resultados de la simulación tecnoeconómica se muestran en la Tabla IV-9. En primer lugar, el ORC acoplado a la forma convencional de producción de DME no resulta de gran interés considerando la baja capacidad de aprovechamiento de los productos de reacción, obteniéndose 340 kW de potencia máxima teórica en el ORC recuperativo y un CAPEX conjunto de ~3,5 M€ para la instalación al considerar un coste molar de diseño de 100 mol/s de metanol a la entrada. En el caso b), en el que se integra la fase de carga en el sistema y se realiza la síntesis directa del DME con el gas de síntesis, se mejora la eficiencia global hasta el ~24%, obteniéndose casi 2 MWe de potencia eléctrica en la fase de descarga y permitiendo un LCOE de 289 €/MWh sin ayudas ni subvenciones, para una inversión en TCES totalmente abierta de 21 M€. Este valor de LCOE es el máximo de los tres casos, ya que la reacción de síntesis directa del DME es la más exotérmica y, por tanto, el ORC es el de mayor potencia y el que más influye a efectos de costes específicos. Para el último caso, en el que se integra el TCES metanol-metanol, la eficiencia de ida y vuelta alcanza el 27%, con una mayor recuperación en los expansores de la fase de descarga debido a la incorporación del bloque de síntesis de metanol, que reduce la potencia recuperativa del ORC (y por tanto los costes), pero aumenta el número de horas disponibles para la descarga (con más energía y menor LCOE). Tabla IV-9. Resultados para los casos estudiados en el TCES DME-MeOH Escenario RTE (%) Eficiencia solar a eléctrica (%) Potencia (kW) del Bloque de potencia (PB) Potencia de descarga (kW) CAPEX de la instalación (EUR) LCOE (€/MWh) a) Síntesis convencional de DME 19,09 - 340 - 3.457.058 282,8 b) Síntesis directa de DME 23,85 23,71 1.300 826 21.043.913 289,4 c) Síntesis DME indirecta (TCES integrado) 26,79 26,57 842 1.481 23.940.239 275,5 Dado que las temperaturas de síntesis no son elevadas, la imposición de la temperatura de entrada en la turbina (TIT) implica rendimientos globales de la instalación reducidos. Según Escamilla et al.326 la eficiencia de ida y vuelta obtenida es inferior a la de los sistemas de almacenamiento de energía (40-42%) y de los sistemas de almacenamiento de hidrógeno a alta presión (47%), pero la eficiencia de conversión de la energía solar en eléctrica (>20%) es competitiva con la de los sistemas de almacenamiento de hidrógeno a alta presión317 ya que proporciona almacenamiento y aumenta la energía a descargar, lo que permite superar la eficiencia de instalaciones solares como la fotovoltaica. Los valores de eficiencia térmica son como los de otros estudios285 con eficiencias térmicas-eléctricas obtenidas para ORC recuperativa cercanas al 18%. Se concluyó que la eficiencia del bloque de potencia integrado propuesto viene impuesta por el fluido de trabajo debido al amplio rango posible de temperaturas de la reacción de síntesis. La integración propuesta puede competir en LCOE con los relativos a las centrales solares de concentración para la producción de energía (69-234 €/MWh)321 y también con GT que queman hidrógeno a 1,5 €/kg, estimado por ETN Global en 141-191 €/MWh322. Para analizar el comportamiento termodinámico del sistema, se ha realizado un estudio de la variación de los parámetros de reacción de descarga sobre las variables globales de Resultados y discusión 151 las instalaciones en cada caso. En la Figura IV-22 se muestra su evolución para la temperatura de reacción de síntesis, donde la figura 7A muestra la variación de la eficiencia de ida y vuelta, donde en el caso C se obtienen las mayores eficiencias respecto a los otros casos, con máximos entre 225-250 ºC. La tendencia en este caso es similar a la del caso b, pero reducida. En el caso convencional sin TCES integrado, la variación es lineal con la temperatura ya que está directamente relacionada con el TIT del ORC recuperativo. La Figura IV-22B muestra cómo varía el flujo de calor en las reacciones de síntesis de DME, donde para el caso C presenta valores similares al caso convencional, sin demasiada influencia del bloque de síntesis de metanol, debido al reparto de costes molares en cada caso. Para el caso de síntesis directa de DME, la tendencia no es tan pronunciada con la temperatura de reacción, lo que permite una mejor integración con el bloque de potencia. En términos económicos, la Figura IV-22C muestra cómo varía el CAPEX con la temperatura en cada caso. En el caso convencional (caso A), a medida que aumenta la temperatura aumenta el CAPEX, debido a un aumento de las necesidades de material del reactor, pero esto no tiene gran importancia debido a la mejor integración térmica con los intercambiadores y a su diseño. En los casos B y C de síntesis de DME con gas de síntesis, a medida que aumenta la temperatura, la inversión disminuye debido a los menores costes del bloque de potencia y a la mejora de los intercambiadores térmicos. El CAPEX del ORC se muestra mayor a medida que la temperatura es más baja, porque hay más potencia térmica que recuperar (Figura IV-22B) de acuerdo con la naturaleza exotérmica de la reacción. Figura IV-22. Evolución de A: Eficiencia de ida y vuelta B: Calor exotérmico de reacción y C: CAPEX global de la planta (TCES+PB), para cada uno de los casos propuestos en función de la temperatura de reacción de síntesis/descarga. Desde el punto de vista nivelado, la Figura IV-23 muestra cómo varía el coste nivelado de la energía para los 25 años de la instalación al variar la temperatura de reacción. Se observa una disminución con la temperatura de reacción, debido a un mayor potencial de 150 200 250 300 18M 19M 20M 21M 2.2M 2.3M 2.4M 2.5M 0.07 0.13 0.20 0.27 −10k −8k −6k −4k 1.7k 1.7k 1.8k 1.8k MeOH-to-DME CAPEX (EUR) CAPEX (EUR) Reaction Temperature (C) Lower CAPEX Roundtrip Efficiency (-) Case A: Conventional DME from MeOH Case B: Direct DME synthesis from syngas Case C: Indirect DME synthesis from syngas A B C MeOH-to-DME Heat Flow (kW) Heat Flow (kW) Higher RTE 152 Discusión de los resultados almacenamiento térmico (mayor entalpía del producto), lo que se traduce en una mayor energía producida en el bloque de potencia y, a su vez, en una mayor eficiencia del ORC a medida que aumenta su TIT. El caso convencional es el más abrupto debido a la integración directa del evaporador en la corriente de salida, mientras que el caso de síntesis indirecta de DME (caso C) presenta el LCOE más bajo hasta 250 ºC, debido al desacoplamiento de la reacción de síntesis de DME con la síntesis de metanol a partir del syngas. Por otro lado, el caso B muestra una evolución intermedia entre los casos A y C, que puede ser interesante en términos de CAPEX para los operadores de la planta. Figura IV-23. Variación del LCOE (€/MWh) en función de la temperatura de reacción de la síntesis en cada caso. La influencia en la fase de carga es vital para la cantidad de gas de síntesis disponible en el almacenamiento y su posterior descarga en las fases de síntesis del DME. En concreto, la Figura IV-24 muestra cómo varían el RTE (Figura IV-24A y Figura IV-24C) y el LCOE (Figura IV-24B y Figura IV-24D) en los casos B y C en función de la presión y las temperaturas de descomposición. Los gráficos superiores (A, B) muestran la evolución del caso b) de síntesis directa de DME. Muestran que las condiciones de reacción que mejoran la ETR también mejoran el LCOE, con altas presiones (debido a la menor potencia de compresión del gas de síntesis) y altas temperaturas de descomposición del metanol que conducen a rendimientos máximos (~25%) y a un LCOE mínimo (<200 €/MWh). Del mismo modo, en el caso del TCES integrado, las temperaturas de descomposición más elevadas mejoran el LCOE debido a la mayor conversión de metanol en syngas y, por tanto, del gas de síntesis en DME y/o metanol de nuevo. Sin embargo, presiones más bajas mejoran el RTE porque hay más energía disponible para ser descargada por los expansores en el bloque de síntesis de metanol de descarga, y esto aumenta el RTE, aunque el LCOE es superior ya que hay que comprimir más syngas y tiene un mayor coste asociado en los compresores de la fase de carga (alimentados por electricidad producida por energía solar fotovoltaica). 150 200 250 300 240 320 400 480 560 LCOE (EUR/MWh) Reaction Temperature (C) Case A: Conventional DME from MeOH Case B: Direct DME synthesis from syngas Case C: Indirect DME synthesis from syngas Higher RTE Lower CAPEX higher ORC production higher inst. CAPEX lower ORC production lower inst. RTE Resultados y discusión 153 Figura IV-24. Variación de las eficiencias de ida y vuelta (A, C) y del LCOE en €/MWh (B, D) para los casos estudiados b) (A, B) y c) (C, D) en función de la temperatura y la presión de reacción de la fase de carga (descomposición del metanol en syngas). 260 280 300 320 340 5 10 15 20 25 Reaction Pressure (bar) Reaction Temperature (ºC) 0.2139 0.2182 0.2224 0.2267 0.2310 0.2352 0.2395 RTE A 260 280 300 320 340 5 10 15 20 25 Reaction Pressure (bar) Reaction Temperature (ºC) 116.0 157.3 198.7 240.0 281.3 322.7 364.0 LCOE (€/MWh) B 260 280 300 320 340 5 10 15 20 25 Reaction Pressure (bar) Reaction Temperature (ºC) 0.2592 0.2650 0.2708 0.2767 0.2825 0.2883 0.2941 RTE C 260 280 300 320 340 5 10 15 20 25 Reaction Pressure (bar) Reaction Temperature (ºC) 277.4 284.2 291.0 297.8 304.6 311.4 318.2 LCOE (€/MWh) D where the mass fraction Xkof the component kat the outlet of the corresponding reactor is considered. The charge hch and discharge efficiencies will be given by the amount converted in each phase between the required or exothermic energy in the processes involved (Equations 9 and 10): hch = mch o1Xch iDhch o mch iDhch i (Equation 9) hdis = mdis o1Xdis iDhdis o mdis iDhdis i ;(Equation 10) where Xch iand Xdis iare the mass fractions of the components at the inlet of the charging and discharging processes, respectively. Economic models are subject to the evolution of both component and product markets. The approximations used are based on widely used formulations for estimating early-stage technologies. The economic analysis is carried out based on the expressions shown in Table 2, which have been included in the EES programming code. Global economic indicators are proposed, such as the levelized cost of storage (LCOS). The LCOS has been defined considering as values of the parameters a discount rate (r) of 5% and a useful life of the plant (n) of 20 years, considering the energy available Qdis iat the exit of the discharge step of both processes: LCOS = CAPEX +P n i=1 OPEXi ð1+rÞi P n i=1 Qdis i ð1+rÞi :(Equation 11) CAPEX is the initial investment cost of the plant, OPEXiis the annual maintenance cost, and Qdis iis the energy produced in the turbines in the exothermic phase of the proposed systems. On-design values The evaluation of the efficiencies described above is shown in Table 3 for the proposed operating parameters, which arise from the techno-economic optimization of the processes involved. The efficiency results are higher in the endothermic phase than in the exothermic phasebecauseofthecompleteconversionofCH 3 OH and a stoichiometric defect in methanation. In any case, the proposed overall efficiency of the system as a storage system reaches 19% for its cost-benefit optimization and 22.2% for Table 2. Expressions of the economic analysis of the installation Equipment Expression Reference Compressors ICC=643:15$_ WC 0:9142 Carlson et al. 57 Turbines ICT=9923:7$_ WT 0:5886 Carlson et al. 57 Pump ICP=3531:4$_ WP 0:71 $1+10:8 1hi;P3Michalski et al. 58 Heat exchangers CHE =2546:9$A0:67 HE $p0:28 HE $106Michalski et al. 58 Endothermic reactor ICDr =13140$_ Qr 0:67 Michalski et al. 58 Exothermic reactor ICMr =19594$_ Qr 0:5Tesio et al. 59 Tanks ICTank =83$VBayon et al. 60 ll OPEN ACCESS 8Cell Reports Physical Science 4, 101357, April 19, 2023 Article thermodynamic optimization. Therefore, for the concluded reaction pressure and temperature parameters, the LCOS is V134.8/MWh, lower than the average for storage systems, 61 for a total investment cost of V34 million, where the phase with the highest investment is the decomposition phase. Various economic parameters will be discussed in the following section, where it has been decided to opt for a thermodynamic and cost balance to ensure correct conversion and a sufficiently rich output stream. Given the preliminary model proposed, based on the equation of state of ideal gases, the results obtained in the table above may vary by up to 8%, 62 also considering the assumptions set out in the previous section. The proposed integration is a new concept that does not present different situations, and there is no validation with a real prototype. Sensitivity analysis Several considerations must be made to analyze the thermochemical conversion pathways between the components studied in this article. First, the reaction temperatures should be studied because of the possible integration with CSP systems. Figure 4 shows that for the reaction pressures finally chosen (route 1: 10 bar; route 2b: 30 bar), the complete conversion of CH 3 OH is obtained from 315C, while for the endothermic phase, the low temperatures favor the synthesis into CH 4 , where from above 400C the conversion is not complete. However, the reaction pressures will mean a variation in thermodynamic performances considering higher energy consumptions in compressors and the conditions where the syngas will have lower or higher energy at the reactor outlet. Therefore, in Figure 5A,itcanbeseenhowhigherpressuresmeanworsethermalefficiencyatthe syngas outlet in the first endothermic phase, while lower pressures increase the proposed decomposition efficiency. On the other hand, Figure 5B shows an opposite trend: the reaction yield will increase with the pressure, as the input CH 3 OH has a higher enthalpy. This analysis has also been carried out to evaluate the performance of the overall system as thermochemical storage based on the evaluation of the energy of the currents in the initial and final phases of the proposed system. Thus, Figure 5Cshows that the overall performance of the system will be highly dependent on the decomposition pressure, implying that lower pressures increase the performance, as the reaction temperatures are lower. The opposite effect occurs as the pressure increases, where the reaction temperature will have to increase for maximum yield. On the Table 3. Results of the overall performance and thermodynamic conversion efficiency for the routes analyzed Route Parameter Value CH 3 OH to syn conversion efficiency hendo 0.389 CO production efficiency hCO 0.144 H 2 production efficiency hH20.266 reaction heat (MW) 14.44 CAPEX (MV) 24.57 Syn to CH 4 conversion efficiency hexo 0.255 reaction Heat (MW) 15.67 CAPEX (MV) 9.65 TCES global efficiency hg0.189 CAPEX (MV) 34.22 OPEX (MV) 24.62 LCOS (V/MWh) 134.8 ll OPEN ACCESS Cell Reports Physical Science 4, 101357, April 19, 2023 9 Article other hand, in the exothermic reaction (Figure 5D), pressure does not significantly affect the overall efficiency when conversion to CH 4 is ensured, but as the temperature increases, the variation begins to become more noticeable. Economic analysis Despite the benefits of low pressures for reactions, the economic characterization assumes that high pressures are favored because of the savings associated with syngas compression. The evaluation of the levelized storage cost as a function of the reaction temperature is shown in Figure 6. For route 1, the LCOS becomes minimal as the reaction temperature is lower and the pressure is higher, as discussed above. Thus, for the A C B D Figure 5. Thermodynamic performance efficiency as a function of reaction temperature Graphs depicting (A) decomposition efficiency, (B) chemical conversion efficiency, (C) CH 3 OH decomposition (route 1), and (D) methanation (route 2b). AB Figure 6. Levelized cost of storage (LCOS) in V/MWh as a function of reaction temperature and pressure Graphs depicting (A) CH 3 OH decomposition (route 1) and (B) methanation (route 2b). ll OPEN ACCESS 10 Cell Reports Physical Science 4, 101357, April 19, 2023 Article methanation reaction, high reaction temperatures and high pressures are of interest, which will allow greater energy use in turbines and, therefore, lower consumption in compressors in the endothermic phase of the system. Within existing energy storage technologies, the proposed system has a lower LCOS than other well-studied technologies (Table 4), such as PHS (pumped hydro storage) or Li-ion, with the levelized process costs of this article being approximately half that of CSP systems with molten salts. In this sense, the proposed model implies economic values of great interest from a storage point of view, given the high energy density of CH 3 OH in the liquid state and the subsequent use of CH 4 in other processes. AflexibleCH 3 OH-to-CH 4 storage system is proposed, with thermal efficiencies of up to 40% and an effluent CH 4 output with a mole fraction of over 70%, which allows direct use in existing natural gas technologies, making the system highly interesting. The ability to store liquid CH 3 OH lowers transportation and storage costs due to a higher energy density than CH 4 ,and,inaddition,decompositiontemperatures (<350C) are obtainable with CSP technologies, making the process completely CO 2 free. The reactions that take place are known in the industry, and it is shown that the high exothermic heat of methanation can be exploited by other systems. The levelized storage costs are shown to be competitive with other TCES systems at V135/MWh due to the associated savings in compressors for pumping the liquid phase CH 3 OH and the simplicity of the processes involved. This article offers a novel conversion and storage system proposed as a solution for the need to obtain CH 4 from renewable and low-cost sources. EXPERIMENTAL PROCEDURES Resource availability Lead contact All requests will be fulfilled by the lead contact, Ricardo Chacartegui ([email protected]). Materials availability This study did not generate new materials. Data and code availability Any additional needs for data outside of the article will be made available by the lead contact on request. AUTHOR CONTRIBUTIONS Conception and design of the study, D.A.R.-P., A.C., G.M., C.O., V.V., and R.C.; acquisition of data, D.A.R.-P.; analysis and/or interpretation of data, D.A.R.-P., A.C., C.O., and R.C.; simulation, D.A.R.-P. and A.C.; writing – original draft, D.A.R.-P. and C.O.; writing – review & editing, A.C. and R.C. Table 4. LCOS estimation based on TCES-CSP technology Technology LCOS (V/MWh) Reference Molten salts 280 Gautam et al. 63 Pumped hydro 58–186 Eller 64 Pb batteries 150–190 Ju ¨lch 65 Li-ion 230–370 Ju ¨lch 65 H 2 110–180 Ju ¨lch 65 CH 4 170–260 Ju ¨lch 65 CSP MeOH-CH 4 134.8 this work ll OPEN ACCESS Cell Reports Physical Science 4, 101357, April 19, 2023 11 Article DECLARATION OF INTERESTS R.C. has patent #ES2792748A1 licensed to Universidad de Sevilla. Received: December 5, 2022 Revised: February 1, 2023 Accepted: March 10, 2023 Published: April 3, 2023 REFERENCES 1. Lovegrove, K., James, G., Leitch, D., Milczarek, A., and Ngo, A. (2018). Comparison of Dispatchable Renewable Electricity Options: Technologies for an Orderly Transition. 2. IRENA (2019). Renewable Power Generation Costs in 2019. 3. IRENA (2020). Global Renewables Outlook: Energy Transformation 2050. 4. COP 21. UNFCCC. https://unfccc.int/processand-meetings/conferences/past-conferences/ paris-climate-change-conference-november2015/cop-21. 5. Mehos, M., Turchi, C., Jorgensen, J., Denholm, P., Ho, C., Armijo, K., and National Laboratories, S. (2016). On the Path to SunShot: Advancing Concentrating Solar Power Technology, Performance, and Dispatchability. 6. Cole, W., Frazier, A.W., and Augustine, C. (2030). Cost Projections for Utility-Scale Battery Storage: 2021 Update. 7. Koohi-Fayegh, S., and Rosen, M.A. (2020). 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They can be highly competitive for isolated installations and the refurbishment of existing solar heating installations based on solar domestic hot water. This article evaluates the potential for hybrid solar ORC integration in residential buildings. The analyses focus on the annual yields of a domestic 1 kW ORC cycle to assess the advantages and disadvantages of the variation of demand and the availability of solar resources. The models are developed, integrating TRNSYS and EES to allow a detailed evolution characterisation. Performance and impact of CHP adaptation are considered based on demand, storage volume-collectors area ratio, and production strategies. The analysis is completed with a thermo-economic analysis under different ranges of thermodynamic parameters. Positive IRR results of 8.61% are obtained for the installation located in Seville, Spain, operating the ORC 15% of the year. It also reduces the overheating associated with the lack of heat demand and excess solar irradiation in the solar system for the warm months by 20%. 1. Introduction/background Heat demand for residential applications is continuously increasing [1]. This demand is currently primarily covered by fossil fuels [2], although there are relevant initiatives for decarbonisation [3,4]. Among the different alternatives are the widely used solar thermal heating and DHW systems [5]. In some cases, such as in Spain, its use is mandatory for new buildings. The technical building regulation [6], requires a minimum contribution of renewable energy to cover the thermal demand based on the surface. It is addressed in most new buildings integrating solar thermal collectors with thermal storage tanks. According to ASIT [7], 133.5 MWth (190.650 m 2 ) were installed in Spain in 2020, adding up to 3.28 GWth in cumulative installed capacity, equivalent to more than 4.7 million m 2 installed and in operation. In the first half of 2021, it increased by 1% compared to the first half of 2020 [7]. Renewable heating solutions are expected to play an important role in achieving a decarbonised scenario by 2050. Solar thermal energy is expected to cover at least 10% of the final energy demand for heating and cooling in Europe [8]. The European solar thermal market is showing positive trends, and thermal installations with a high solar fraction have a high untapped potential that can be exploited by integrating new technologies. In those locations where thermal installations are designed to cover DHW and heating demands in cold periods, facilities are usually oversized in warm periods. There is an extra thermal capacity above heating or SDHW demands, and in these periods there is often a relevant electricity consumption for cooling. This is the case in many installations in Central Europe and the Mediterranean regions, which have favourable climates for this technology. Fig. 1 shows the trend in new solar thermal installations per-1000 inhabitants in Europe. The integration of solar thermal technologies, such as ORCs, with other forms of exploiting this low-temperature renewable resource is of great interest. An organic Rankine Cycle (ORC) follows a Rankine cycle but uses a low-boiling organic refrigerant fluid as a working fluid. Depending on the operating conditions and the cycle configuration, the organic fluid can have advantages in the performance of the system and some specific com-ponents. Different organic fluids are commercially available, ranging from R134a, R600a, R245fa to azeotropic fluids [9]. The main advantages of the ORC with respect to the conventional Rankine cycle are reduced temperature and critical pressure, allowing thermal recovery at low temperatures with higher efficiencies at these conditions. * Corresponding author. E-mail address: [email protected] (D.A. Rodriguez-Pastor). Contents lists available at ScienceDirect Energy journal homepage: www.elsevier.com/locate/energy https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125901 Received 31 January 2022; Received in revised form 21 October 2022; Accepted 25 October 2022 Energy 263 (2023) 125901 2 An adequate integration would allow the generation of electrical energy from the thermal energy of, for example, degraded effluents in an industry or DHW in buildings using low-boiling-temperature organic fluids [10]. This integration of the ORCs in microdistributed generation (micro-DPG) occurs in the power range from watts to 5 kW. In the context of solar ORCs, M.A. Ancona et al. [11] studied the alternative use of other refrigerants with low GWP, identifying R513A as the best alternative to R134a. J.S. Pereira et al. [12] concluded the interest in micro-ORCs in the residential sector due to their capability to adapt to fast changes in demand loads, and the evaporator design plays an important role. The works of Pei et al. [13] and Antonelli et al. [14] used parabolic trough collectors, presenting ORC thermal efficiencies of 8.6% with regeneration and 4.9% without regeneration [13] using collectors of low concentration ratio and R123 as working fluid. They identified a significant dependence of the thermal performance of the ORC on the saturation of the refrigerant. Fresnel solar reflectors have also been studied at the residential level for ORC power production, as in the case of Arteconi et al. [15] by trigeneration, where power outputs of 26% higher than in the base case (2 kWe ORC CHP) were obtained, and savings of 9% were predicted using phase change storage. ORCs can also be implemented in cogeneration plants with absorption chillers [16], with average annual overall cogeneration efficiencies of 32%–42% [17]. Martinez et al. [18], used TRNSYS to model cogeneration systems coupled to MATLAB with two-axis solar tracking systems. Villarini et al. [19] highlighted the potential of ORC-based trigeneration under different radiation conditions in two Italian locations. In Lizana et al. [20], the potential benefits of latent heat integration were obtained to improve micro-ORC performance, predicting a cost reduction of 50% compared to a pressurised water tank for energy storage. This article aims to evaluate the impact of using ORC systems for electricity production in buildings with solar water heating systems, taking advantage of existing elements. Thus, the possible penalty for demand and the thermal and economic benefit obtained after the implementation of micro-ORC in existing solar domestic hot water systems is evaluated. This is done by analysing the solar fraction for both the base case without the organic Rankine cycle and the system proposed in this work. TRNSYS is used for the dynamic simulation of the system and is linked to an EES model for the thermodynamic calculation of the ORC. Optimal operating points that maximise electricity generation without compromising water demand are discussed. Several operating strategies are proposed as a function of consumption in a house in the south of Spain. Detailed analyses of the effect of the water storage volume, the size of the solar installation, and the installation costs are carried out. 2. Methods This work analyses the integration of ORC in residential applications using thermal energy storage in hot water that is also used for DHW and heating. An example of the integration layout is presented in Fig. 2. This Fig. 1. New solar installed capacity in 2018 in kWth per 1,000 inhabitants – EUROPE (Source: AEE, INTEC, SHC (2020)). D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 3 is a typical SDHW diagram of a residential application, including an additional intermediate evaporator to harness the energy. To not penalise the demand and to ensure that the production of energy in the expander does not have an adverse effect on the consumer, three-way valves and thermo-valves are considered, which will be controlled according to the irradiation conditions and the outlet temperature of the collectors and the storage water tank. Under an excess of available energy over the demand, determined by a setpoint temperature placed in the solar loop, the ORC pump will be activated to produce electrical energy and lower the temperature of the water circuit, stabilising the demand. For simulating the performance of the system, the methodology seeks a compromise between the accuracy of the calculations, the computational cost, and the convergence of the method. Several considerations regarding control and possible operating modes were considered to evaluate the preliminary behaviour of a dynamic ORC system. They are discussed in the next section. For the simulation, the models developed within different software were linked to establish cost-optimal designs for the ORC-SDHW integration under an annual base evaluation (Fig. 3). The calculation process is shown in the flow chart in Fig. 4. In this sense, the ORC is modelled in a steady state with EES. Performance regressions are obtained as a function of the evaporation temperature, which depends on the instantaneous solar resource and the domestic hot water demand. After obtaining the results, they are compared in a Python code that groups the annual hourly costs of the electricity market, Fig. 2. ORC-SDHW system adaptation layout. Fig. 3. Block diagram of the proposed methodology for the simulation of the ORCSDHW integration. D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 4 which will be used to evaluate the benefits associated with the selfconsumption achieved with the integration of the micro ORC within the installation. Flat plate collectors reach maximum temperatures on the order of 85–90 ◦C, which can be reduced by including a storage system. There are many overly large installations in the Mediterranean region, with heating winter designs and correcting the demand for summer. This produces an excess of thermal energy that, in most cases, can only be reduced by covering the collectors. ORCs are usually implemented in applications with higher waste heat ratios, due to their high prices, appealing to medium or high temperatures (combustion gases, product flow, or water flow) in industries where viabilities are obtained [21]. This work proposes their integration into existing thermal solar installations, taking advantage of existing systems. It allows the use of a low-temperature thermal source, allowing curtailments in times of high solar irradiation, such as summer in the Mediterranean region, and taking advantage of the installed collectors. The energy available in excess over the demand can be exploited by the organic Rankine cycle that can lower the water temperature in the collector by 30–35 ◦C (depending on the mass flow rate) as it passes through an intermediate evaporator, improving demand and producing electrical energy in a renewable way. In this work, to integrate ORC into existing installations and adapt them to optimal operation, different fluids can be selected for the cycle [22]. Based on previous work, in this application [23,24] R245fa has been selected as the working fluid. Fig. 5 shows the thermodynamic processes of the selected cycle. The models are used to estimate the performance in different climatic zones in Europe based on monthly temperatures [25] and meteorological data [26], assessing the viability of micro-ORCs in residential applications with solar thermal facilities in these regions. 2.1. Steady-state model The ORC steady-state model has been implemented in EES [27]. It has been used to size the equipment and the overall heat transfer coefficients of both the evaporator and the condenser. 2.1.1. Evaporator Water from a low-temperature heat source will enter a three-zone evaporator [28]. The two-phase heat transfer is given by the correlation for the evaporation of a fluid in a plate heat exchanger based on the dimensionless Nusselt number (Nutp) given by the work of Amalfi et al. [29]: Nutp(Bd <4) = 982⋅β′1.101We0.315 mBo0.320 ρ ′−0.224 (1) Nutp(Bd ≥4) = 18.495⋅β′0.248Re0.135 vRe0.351 l,sat Bd0.235Bo0.198 ρ ′−0.223 (2) For x=1 or saturated vapour, it is convenient to use Martin’s Fig. 4. Flow chart of the optimisation and decision-making process carried out. Fig. 5. T-s diagram for R245fa working fluid. D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 11 Simulating in TRNSYS, the differences in the auxiliaries compared to the base case and the net ORC production are shown in Fig. 15. There are times when the difference in the auxiliaries compared to the base case is greater than the ORC output (red highlighted zone in Fig. 15). This is mainly because the circuit is associated with the DHW demand in the house, thus passing less water mass flow through the evaporator and cooling it more sharply. In these cases, the resource is insufficient, so the ORC penalises the installation. This usually occurs at times of the day when demand is low or when irradiation is low. Despite this nofeasibility zone, the ORC output is higher than the auxiliary difference for higher demands, resulting in a positive balance. The thermal difference associated with the auxiliary difference will be quantified through the solar fraction. This parameter is an indicator of the contribution of solar collectors to water heating, including the auxiliary system. Fig. 16 shows the variation of the solar fraction as a function of the radiation range and the difference in the mixing difference of cold water. Fig. 16 shows how ORC can reduce the solar fraction by up to 30% in the summer months when the demand is typically lower, and the solar resource is higher. This leads to less mixing with cold water as the water temperature is lowered as it passes through the Rankine cycle. As the solar resource is higher, the difference in mixing cold water is also greater. This behaviour is more significant for higher irradiance, i.e., when there is a higher probability of excess thermal energy. The difference in the solar fractions for lower irradiance is practically nil, except at certain moments of low demand, when the storage temperature is higher than the set point and the ORC works at partial load due to the low water flow through its evaporator, penalising the global performance of the proposed installation. Therefore, there is a known synergy between the mass flow of cold water mixing and the collection efficiency. Performance is also penalised as more cold water is mixed in because less flow flows through the tank and the collectors. As the cycle operates continuously for a more significant number of hours, the water flow throught the tank is greater, as the ORC decreases the temperature until the demand is met. The usual adaptation behaviour shows positive results for the collector efficiency, up to 10% higher than in the base case, at times when the difference in the mixing water flow rate is greater than in the base case. Fig. 17 shows the difference in collection yields with respect to total ORC production, excluding pump consumption. In performing the optimisation analysis, several operating points of the ORC have been proposed based on the temperature of the storage tank outlet. This fact determines the overall cost and efficiency of the cycle by determining the maximum temperature difference between the hot and cold sources. In this way, the cycle produces more hours per year but penalises the installation more sharply than when taking higher values for a lower set point. This also occurs with the total investment costs of the cycle, having implemented the thermo-economic analysis within the simulations. 4.1. Storage tank volume influence Reducing the storage volume reduces losses and increases the outlet water temperature. This causes the solar fraction to decrease Fig. 15. Difference in auxiliary power due to ORC production by incident radiation ranges. Fig. 16. Difference of solar fractions and cold-water mixing difference for different incident irradiation ranges. Fig. 17. Differences in solar collectors’ efficiencies in terms of ORC expander production. D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 12 considerably, penalising renewable generation by having less thermal storage, although the generation of electricity in the ORC is higher (and its efficiency) due to a higher water temperature at the outlet of the tank, as shown in Fig. 18. From an economic point of view, it is the most convenient, but it is particularly sensitive to the cost of electricity and the variation in demand, so the decision would not be correct. Therefore, decisions are made in the second part of the profit heat map (Fig. 19), indicating positive economic parameters for volume-to-area ratios of 50–75 l/m 2 . The demand is calculated from the storage volume, which is 1.5 times the demand. It ensures that the circuit has a flow rate appropriate to the storage volume. However, this benefits the ORC, which operates with the same refrigerant mass flow rate as in the previous cases, but more water reaches the evaporator, ensuring more efficient production and, above all, greater continuity over time. 4.2. Economic analysis Assembly costs are estimated to be 30–35% of the total cost of the plant. The parameters of economic analysis are given by the internal rate of change: IRR =r when ∑ 25 i=1 CFi (1+r)i=0(20) and the net present value: NPV =∑ 25 i=1 CFi (1+r)i(21) Thus, the outlet water temperature that produces the best internal rate of return and economic parameters is 80 ◦C, where the auxiliary difference is not too high with respect to the net production of ORC (Table 5). This analysis is carried out considering a discount rate of 7% and inflation of 2%. Maintenance costs are set at 2% per year of profit and replacement of the expander is considered every seven years. It should be noted that the ORC produces at the point of greatest economic profitability for approximately 1496 h per year, indicating that for the installation studied, with a certain overdimension based on a high solar contribution mainly in the winter months, there is an excess of thermal energy from the collectors for 15% of the year. This excess is not only due to the summer months but is distributed between spring and summer in the case of Seville in Spain and the rest of the cities with a Mediterranean climate. 5. Conclusions This paper has developed an analysis of the integration of an organic Rankine cycle within residential solar thermal installations. It has developed the stationary and dynamic models of the system based on using TRNSYS, yielding the following conclusions about retrofitting: •The size of the ORC evaporator penalises the initial installation only when the demand is below 60% of the highest demand of the day, which usually occurs under conditions of low incident irradiation. •Retrofitting benefits the solar installation by mixing less cold water (for single-family dwelling up to 8 kg/h compared to the base case) and bringing more water to the storage tank and the solar collectors. This improves the performance of the collectors by an average of 7.25% per year. •Regarding the solar fractions, a decrease is shown, especially in the months of higher irradiation, which implies a recovery of residual heat without penalising the demand. Therefore, domestic hot water will be obtained at 40–45 ◦C, obtaining about 1 kWe net at the output of an organic Rankine cycle with R245fa as the working fluid. •The economic parameters are positive for a Mediterranean climate with a high solar resource such as Seville. Both the net present value and the internal rate of return are close to the discount rate value, which implies that the investment is very close to being indifferent. The viability of the retrofit is strongly dependent on electricity prices due to the variability of solar radiation and the demand for DHW, Fig. 18. ORC net efficiency as a function of collector area in square metres and storage volume in cubic metres. Fig. 19. SDHW-ORC Adaptation benefits as a function of collector area in square metres and storage volume in cubic metres. Table 5 Results according to Set Point of water temperature at the outlet of the storage. Set Point (◦C) ORC Production (kWh) Net Auxiliaries Difference (kWh) Net Cycle Efficiency (%) NPV ( € ) IRR (%) SC ( € /kW) Solar Fraction (%) 75 1475.82 120.47 4.10 315.77 8.25 2739.62 65.73 80 1495.78 96.63 5.40 392.69 8.61 2638.79 70.34 85 1189.37 72.55 5.53 454.8 8.57 2539.16 72.60 D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 13 which affect the outlet temperature of the collector water and the input water to the ORC evaporator, respectively. •As the storage is greater, inertia is also greater for this low-demand installation, and so are the losses, and decrease in the temperature at the outlet penalising the organic Rankine cycle. •According to current Spanish regulations and global trends, the ratio between storage volume in litres and solar field area in square metres that provides the greatest benefit is between 50 and 75 l/m 2 . •The challenge for this integration is developing reliable moderatecost systems to ensure cost-effective thermal/electrical integration. Credit author statement D.A Rodríguez-Pastor: Investigation, Conceptualisation, Methodology, Writing e original draft. R. Chacartegui: Methodology, Conceptualisation, Supervision, Writing. J.A Becerra: Funding acquisition, Supervision. Declaration of competing interest The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper. Data availability Data will be made available on request. Acknowledgements This work was partially funded by the project “Redise˜ no y adaptaci´ on de caldera di´ esel HT para trabajo a baja potencia”, reference FIUS20/0123, by the Research Foundation of the University of Seville. Abbreviations DHW Domestic Hot Water CF Cash Flow CHP Combined Heat and Power IRR Internal Rate of Return NPV Net Present Value ORC: Organic Rankine Cycle SDHW Solar Domestic Hot Water SC: Specific Costs Superscripts and subscripts cd: condensation coll solar collector div: diverter ev: evaporation ex: exhaust exp expander fr: friction in: inlet is: isentropic l: saturated liquid m: mean nom nominal out outlet p water pump pump: ORC pump ref: refrigerant (working fluid) su supply tp two-phase v: saturated vapour vol volumetric w: water Notation η : cycle efficiency [-] ˙ Q: thermal power [W] ˙ W: mechanical power [W] Nu: Nusselt number Nu = α L k [-] β′: Chevron angle ratio β βmax [-] Pr: Prandlt number Pr = μ cp k [-] Re: Reynolds number Re = ρ uL μ [-] Bd: Bond number Bd =gL2( ρ l− ρ v) σ [-] Bo: Boiling number Bo = ˙ q AGifg [-] D.A. Rodriguez-Pastor et al. Energy 263 (2023) 125901 14 ρ : density [kg/m 3 ] f: friction factor or fraction [-] G: specific mass flow G= ρ u [kg/m 2 -s] We Weber number We = ρ u2L σ [-] g: gravity number 9.81 [m/s 2 ] p: pressure [Pa] α : heat transfer coefficient [W/m 2 -K] μ : viscosity [Pa⋅s] σ : interfacial surface tension [N/m] u: velocity [m/s] L: characteristic length [m] cp: specific heat [J/kg-K] ˙ m: mass flow rate [kg/s] T: temperature [◦C] C: heat capacitance C=˙ mcp [W/K] N: rotational speed [rpm] ε : efficiency [-] I: solar irradiation [W/m 2 ] V: volume [m 3 ] U: global heat transfer coefficient [W/m 2 -K] v: specific volume [m 3 /kg] CF: cash flow [ € ] References [1] Fawcett T, Topouzi M. Energy policy for buildings fit for the future. In: Research handbook on energy and society. Edward Elgar Publishing; 2021. [2] Programme UNE. Global status report for buildings and construction: towards a zero-emission, efficient and resilient buildings and construction sector. 2021 [Online]. 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Loyola University, Sevilla, Spain d Department of Energy Engineering, Universidad de Sevilla, Escuela T´ ecnica Superior de Ingenieros, Avenida de los Descubrimientos, Sevilla, s/n, 41092, Spain ARTICLE INFO Handling Editor: Henrik Lund Keywords: Linear heat density District heating Biomass Profitability index Renewable heating Rural area ABSTRACT Biomass heating networks are an efficient and low-emission alternative for rural municipalities without natural gas supply. One of the main challenges for their implementation on a larger scale is to reduce the uncertainty in the profitability evaluation. The linear heat density is the index commonly used to evaluate the potential for heating networks investments. It provides highly accurate estimations in high-density building networks. However, it does not provide accurate enough evaluations for low-building-density networks, resulting in relevant deviations when applied to biomass district heating networks. This work proposes a new index to evaluate the profitability of biomass heating networks in rural environments based on the analysis of investment, operation, and biomass costs. It is developed based on the cost-benefit analysis of biomass heating networks. The new index has been applied to 499 rural municipalities in Spain, showing a high accuracy in estimating the profitability of investments, with R 2 values between 0.8179 and 0.9442, compared to 0.2408 if linear heat density was used for the same cases. The analyses show the interest of this approach for the evaluation of biomass district heating potential in areas with dispersed populations. 1. Introduction The energy demand worldwide is expected to grow by 25% in 2040 [1]. Since most electrical and thermal generation systems are based on fossil energy sources, the emissions (GHG) increase will be significant if the annual trend of the last two decades continues [2]. This situation requires a new energy supply model. The energy transition to the low-carbon economy [3] is one of the most significant challenges facing society: Compared to 2010, it is necessary to reduce global net CO2 emissions by 45% by 2030 and reach “net zero” by 2050 [4,5]. The main strategies to achieve these objectives are to minimise energy consumption and increase the share of renewable energy [6,7]. In this context, the development of Low Carbon Energy (LCE) technologies [8] is an opportunity to reduce GHG [9]. Specifically, and within urban environments, district heating (DH) systems [10] have an important role. Its use is not widespread in all territories, being more common in northern and central Europe urban areas. Their configuration as a centralised system facilitates the integration of renewable energy sources [11,12]. In contrast with other supply services systems with specific sectorial regulations, such as electricity or water supply [13,14], in many regions, the DH systems do not have a sectorial regulation, which difficult their implementation [15]. Although most DH systems have been implemented in urban areas, they are of interest in rural areas, specifically in those under combined factors that could result in a higher energy poverty risk [16]. Rural areas generally have local renewable fuel for energy supply. Implementing biomass-based DH systems (BioDH) can provide social and economic positive impacts in addition to environmental benefits. Using local forest or agricultural resources favours the circular economy strategy and promotes local employment [17]. However, BioDH systems widespread has significant barriers. Legal barriers linked to the non-adequate regulatory framework or European harmonisation for these systems [18], especially in some regions of Europe [19], generate uncertainties that directly imply higher costs for end users [20]. Economic barriers related to the relatively high investment costs [21] and uncertainties about end-user demand prediction evolution [22]. Technical barriers related to the complexity of integration with other systems [23] and the required urban planning [24], where commonly used tools do not fully * Corresponding author. E-mail address: [email protected] (V.M. Soltero). Contents lists available at ScienceDirect Energy journal homepage: www.elsevier.com/locate/energy https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.128395 Received 12 April 2023; Received in revised form 2 July 2023; Accepted 9 July 2023 Energy 282 (2023) 128395 2 suits BioDH [25]. Cultural and social barriers related to the perception and awareness of the operation and characteristics of the system [26]. The assessment of the potential for implementing and exploiting BioDH systems in rural areas is challenging. It requires adequate technoeconomic feasibility studies collecting the specific characteristics [16, 27]. It requires an accurate estimation of the energy demand in the network and the technical and financial requirements of the DH system. Two main indexes are mainly used for preliminary evaluation of a DH network profitability: (i) Linear Heat Density (LHD) [MWh/m] [28,29] that determines the relationship between thermal demand and network length; and (ii) Heat Density (HD) [MWh/m2] [30] that relates the thermal demand and the extent of the surface to be supplied by the system. Both are widely used and provide accurate results for urban areas and relatively non-variable fuel prices. However, these indexes do not consider fuel price oscillations. Local biomass prices vary and evolve depending on the existing resources in the area, the distance from the production points, and the relationships and organisation of the stakeholders involved [31]. These indexes are not suitable for the specific conditions of rural BioDH. The present work proposes a novel index to evaluate the viability of biomass-based district heating networks located in rural areas. This index and the methodology can be extrapolated to other district heating systems with adequate approaches. In addition to determining the technical-economic feasibility, the proposal facilitates the development of comparative analyses of different alternatives to support an optimal solution decision-making process. With this objective, the article is structured into the following sections. Section 2 describes the current profitability evaluation indexes for heating networks. Then, Section 3 develops the methodology to determine the new profitability index. Section 4 shows the results of applying this methodology to 499 municipalities in the continental area of Spain. Finally, a discussion and main conclusions are presented. 2. Indexes for evaluating the profitability of DH systems Different approaches are used for evaluating the potential and feasibility of DH systems according to energy, economic, and environmental criteria. One possibility is to use influencing factors and parameters obtained from previous experiences [32]. Different factors are grouped into categories, and evaluation matrices are used to compare different scenarios. This is a versatile approach, but it requires a significant amount of information. In Ref. [33], a factors-based methodology was applied to BioDH systems, providing qualitative and quantitative results using social, economic, energy, and environmental factors to assess the sustainability of BioDH. Another option to quantify the potential interest in DH systems is using ratios of parameters referenced to their optimal values [34]. An accurate method for the techno-economic evaluation of energy systems is life-cycle assessment (LCA). It is a powerful tool for holistic assessment as it can evaluate products and services from the cradle to the grave, considering inputs and outputs and with variable precision [35]. However, it is a time-consuming methodology and requires extensive information, so its use is limited to specific DH projects and not for a massive evaluation [36]. If decision-making time is critical or in the early stages of projects with a certain level of undefinition of parameters, other methods may be more appropriate. In Ref. [37], a specific model was proposed for evaluating DH systems using LCA, providing general ratios and parameters for a fast and easy evaluation. These models usually consider standard conditions, and the derived indexes lose accuracy when peculiarities such as nonconventional energy sources or network configurations are considered. Based on LCA, deviation indexes can be used for the optimisation of DH and to understand the system performance [38]. Different indexes can be created depending on the main parameters to analyse. Using indexes for evaluating energy systems, such as DH, can quickly compare alternatives supporting project planning. They help to establish strategic decisions, develop policies, and conduct regional projections. To assess the performance of DH energy, the European Standards proposed a set of indexes, but the effectiveness of these indexes has not yet been thoroughly proven [39]. The design of indexes and their application limits must be oriented application. Different works have studied indexes for DH energy evaluation and optimisation: focusing on heat load [40], performance with cogeneration plants [41], or environmental impact [42]. Nevertheless, works on profitability or economic DH indexes are not abundant in the literature. Linear Heat Density (LHD) is the index most used to compare the profitability of DH networks. However, this index can confuse if it is used to compare different DH types. Persson et al. [43] defined a new theoretical approach to the traditional and empirical expression of LHD to consider future levels of capital costs in areas without DH systems as a reference. The independent variables in the analytical expression are the density of the population, the space of the building, the specific heat demand, and the effective width. Beccali et al. [44] performed a feasibility study of DHC implantation, resulting in low profitability in places where LHD is low. Valery et al. [45] related the LHD to thermal power and the total cost of the system. They observed that LHD increases as the specific costs of the heat supply system decrease. At the same time, increasing thermal power reduces specific costs significantly. According to Ref. [46], the expected LHD could be used as a representative value for feasibility studies of DH networks. Low-energy DH networks could supply heat cost-effectively and environmentally friendly in areas with an LHD as low as 0.20 MWh/m per year. In Ref. [47], the evaluation of 800 heating systems from Germany, Austria, Denmark, Finland, Germany, and Switzerland revealed a strong dependence of heat losses on linear heat density. The authors recommended a minimum value for the linear heat density of 1.8 MWh/m year. The profitability of biogas DH systems is analysed in Ref. [11]. The results showed a notable dispersity in the economics of DH due to the influence on the investment of the piping network. The authors proposed the Design Heat Power Index (δ) as the product of the power of the DH system (MW) and the length of the DH transmission network (km). The investment in the transmission network, CAPEXTN, is given by Eq. (1), resulting from the correlation of 88 systems. CAPEXTN = − 1.5372⋅δ2+10338⋅δ+691258 (1) The next sections show how the definition of new indexes provides high accuracy in evaluating the profitability of rural BioDH systems. The biomass price depends mainly on three supply-chain sub-systems: production/collection, transport/handling, and pretreatment/refining [48]. For that reason, biomass prices noticeably vary concerning system and energy needs [33]. 3. Methodology The section describes the methodology used in the present work to define a novel profitability index for BioDH systems. It is validated through the data analysis of 499 rural municipalities in the continental region of Spain. It is a down/bottom-up methodology that evaluates the economic, social, and environmental aspects of biomass DH systems. The cost-benefit approach integrates the local biomass costs and specificities of rural areas for estimating the heat demand for rural areas [16]. Fig. 1 summarises the methodology for the profitability analysis of biomass-based DH systems. 3.1. Model inputs BioDH profitability evaluation requires an accurate estimation of i) network heating demand; ii) network length; iii) thermal power plant characteristics; and iv) biomass price [16], Fig. 2. The corrected heating demand (D*), Eq. (2), includes a correction V.M. Soltero et al. Energy 282 (2023) 128395 3 factor (kantiquity) to consider the average age of buildings to be connected to the network from municipality databases. According to Ref. [16], this factor is between 0.85 and 0.89 in the continental region. A common characteristic of rural areas is the existence of a significant number of second homes, whose lower consumption due to the seasonal occupation should be considered when evaluating total demand. Thus, the end-user energy demand, D, is calculated as a weighted average of the demand in the first and second residences. According to surveys in the Spanish continental areas, second residences and unoccupied dwellings are above 36.8% on average [16]. D=D∗+DSHW = (D1st Residence +D2nd Residence)⋅kantiquity +DSHW,1st Residence +DSHW,2nd Residence (2) Where D1st Residence and D2ndResidence are the overall energy demand in first and second residences (considering solar heat gains, internal gains (people and equipment), and heat gains due to air changes), respectively, and DSHW,1st Residence and DSHW,2ndResidence are the sanitary hot water demand in first and second residences, respectively, evaluated considering an average house occupation of 2.4 persons and total water consumption at 60 ◦C of 28 l/person [49]. The network pipe length (LP) for a determined location can be evaluated according to Eq. (3) [16], where SDH is the urban area in m 2 . LP=0.02⋅SDH +0.4⋅SDH0.5(3) Biomass availability can be evaluated by using GIS tools or using alternative sources [50,51]. Biomass price, PB ( € /ton), can be estimated from Eq. (4). Fig. 1. Methodology for the profitability analysis of DH system with biomass. Fig. 2. Inputs to evaluate the profitability of the DH system with biomass. V.M. Soltero et al. Energy 282 (2023) 128395 4 PB=∑Pmi⋅Qmi+∑Pexti⋅Qexti ∑Qmi+∑Qexti (4) Where Qmi and Pmi are the biomass composition and its associated exploitation cost for local biomass and Qexti and Pexti are equivalent to imported resources. The size of the thermal power plant linked to the district network, Pth, is calculated from the minimum temperature at the location and the household surface, according to Eq. (5) [14]. Pth =(tcindoor −tout min)⋅∑ n i=1 Kbuilding,i(5) Where tcindoor and tout min are the comfort and the minimum air exterior temperatures, respectively, Kbuilding,i[W/K]is the thermal constant of the building i,and n is the total number of buildings connected to the DH network. 3.2. Economic aspects The profitability of the DH system depends on capital expenditures (CAPEX), operational expenditures (OPEX), and system incomes. CAPEX includes all investments: biomass boiler, distribution network (considering in the present work plastic pipes), and energy transfer stations (Eq. (6)). CAPEXBioDH =CAPEXN+CAPEXTP +CAPEXETS (6) Where CAPEXN, CAPEXTP and CAPEXETS are the capital expenditures of the network, boiler, and energy transfer stations, respectively. These values are calculated according to Eq. (7), Eq. (8), and Eq. (9), respectively [16]. CAPEXN= (C1+C2•da) • LP=(C1+C3•P0,5 Th )•LP(7) CAPEXTP =TPCost⋅PTh (8) CAPEXETS =ETSCost⋅PTh (9) Where da is the pipe diameter (m), LP the network pipe length (m), C 1 is the construction cost constant ( € /m) and C 2 is the construction cost coefficient and C 3 is the power transmitted by the network coefficient. This scope comes from the study by Persson et al. [52], obtained from the extrapolation of real projects. Moreover, TPCost is the cost for the boilers ( € /kW) and ETSCost is the cost for the energy transfer stations ( € /kW). Operation variables that determine the Operational Expenditure (OPEX) in the cost-benefit analysis are biomass cost and conveying energy consumption cost. They depend linearly on the heating demand. Besides, fixed operation costs must be considered. OPEX =Ccentral fuel +Cnetwork E+CBioDH fixed (10) where Ccentral fuel is the operational biomass cost, Cnetwork E is the network pumping cost and CBioDH fixed is the operational fixed cost. The cost of the biomass will be equal to the product of the average price of the biomass, PB, necessary to satisfy the total demand, Dt, considering the seasonal yield of the BioDH, μ DH: Ccentral fuel =PB⋅Dt μ DH =PB⋅D+DLosses μ DH (11) Where Dt is the DH total demand considering the end-user demands, D, and the distribution network heat losses, DLosses. The electrical energy consumed by pumping is estimated to be 5% of the thermal demand. Thus, the cost of network pumping is based on the average cost of electricity PE is given by Eq. (12): Cnetwork E=0.05⋅PE⋅Dt(12) CBioDH fixed are considered 5.5% of the investment [16]. Thus, it can be expressed as: CBioDH fixed =CN fixed +CTP fixed +CETS fixed (13) Where CN fixed, is the network operational fixed cost, CTP fixed is the boiler operational fixed cost and CETS fixed is operational fixed costs of the energy transfer stations. The energy sold throughout the network to the different consumers is related to the system incomes, Incomes (Eq. (17)). Incomes =PriceMWh⋅D(17) Where D is the end-user demand and PriceMWh is the selling price to the end user. Finally, CAPEX, OPEX, and Incomes are evaluated together by calculating the Investment Rate Return (IRR), which will allow the evaluation and comparison of projects even from the point of view of private investment. Without taking taxes into account, profitability can be evaluated following Eq. (18). −CAPEX +∑ 30 i=1 Incomesi−OPEXi (1+IRR)i=0(18) 3.3. Profitability indexes for biomass DH systems Linear Heat Density (LHD) is calculated as the global energy demand, Dt, divided by the network length, Lp, Eq. (19). As previously highlighted, evaluating this concept in rural municipalities is critical to consider some specific considerations. In the continental area of the Spanish, building densities are up to 5.0 m 2 /m 2 whilst the average building density in rural areas is 1.06 m 2 /m 2 leading to an LHD of 1.16 MWh/m [16]. This value is just above the profitability threshold of 1.1 MWh/m, according to Ref. [53]. Besides, it can be assumed that energy demand in rural areas will be higher than the average Sech-Spahousec (Development of detailed Statistics on Energy Consumption in Household [49]) study for the continental zone since most rural municipalities do not have natural gas supply and are located in mountainous areas with relevant heating demands. LHD =Dt LP (19) The purchase of biomass represents between 40 and 55% of the total operating costs [54], considering that biomass in rural areas is close to the thermal generation plant (biomass boiler). Since profitability directly depends on the price of biomass, the present work proposes adding this parameter to the LHD. Thus, the average cost of biomass is inversely proportional to the profitability of the system, and as a consequence, the biomass LHD (BIOLHD) is defined as in Eq. (20). BIOLHD =Dt LP⋅PB (20) From Eq. (15) and considering the variables influencing the profitability of BioDH systems, the novel index of profitability proposed in this work (IBIODH) can be defined as the quotient between the difference between income and costs and investment (Eq. (21)). Through this new index, some systems can be compared with others, ensuring that those with a higher value will have higher profitability. Introducing equations (2)-(17) in equation (21), we arrive at Eq. (25). IBIODH =Incomes −OPEX CAPEX ⋅100 (21) V.M. Soltero et al. Energy 282 (2023) 128395 5 IBIODH =Incomes −Ccentral fuel −Cnetwork E−CBioDH fixed CAPEXN+CAPEXTP +CAPEXETS ⋅100 (22) Some of the parameters used in this new profitability index can be fixed because they depend on the prices of the study region. Electricity price, for example, is the same in every region of a country. For that reason, if the objective is to compare systems located in the same zone with the same price conditions/market, the economic values of Eq. (25) can be fixed, and the expression can be reduced. The main point is that this expression is generic, but regarding the application scope, it can be simplified. In this way, the evaluation of different BioDH systems is simpler. However, it is important to consider that the precision of economic values is important to obtain accurate results, so estimating the index application area limit is necessary. In the next section, a case study located in the continental region of Spain is performed. An economic evaluation of the current price market is developed, and a simplified expression of the new profitability index for BioDH systems is used. 4. Results. Application of the methodology to the Spanish continental climate region To properly analyse, evaluate and compare the profitability of different biomass DH systems, IRR values from 499 biomass DH systems in the Spanish continental area have been taken from Ref. [16]. The IRR in all systems has been analysed as a function of the profitability indexes described in Section 3.3. The different results of the indexes are compared and analysed to evaluate their potential and accuracy. 4.1. Application of cost parameters in the new proposed index The price values of the area under study are incorporated into the new proposed index. It requires the evaluation of the market price in the area. In this case, the systems evaluated are in the continental region of Spain [16], Table 1. Using these values and replacing them in Eq. (25), the profitability index for BioDH systems in the continental region of Spain, Eq. (29), can be obtained. This index can be applied to areas with similar economic conditions. IBIODH =63.75Dt−Dt 0.7PB−0.055⋅(LP(750P0.5 Th +120)−565PTh) LP(750P0.5 Th +120)+565PTh ⋅100 (27) Table 1 Economic values of the parameters for the continental region of Spain. Parameter Representative value C1 120 € m −1 C3 750 € m −1 MW −0.5 TPCost 215 € kW th −1 ETSCost 350 € kW −1 LC 30 years μ DH 70% PE 85 € MWh −1 PriceMWh 85 € MWh −1 Fig. 3. IRR and linear heat density, LHD (a), IRR and biomass linear heat density, BIOLHD (b). IBIODH =Incomes −Ccentral fuel −Cnetwork E−0.055⋅(CAPEXN+CAPEXTP +CAPEXETS) CAPEXN+CAPEXTP +CAPEXETS ⋅100 (23) IBIODH =PricekWh⋅D−PB⋅Dt μ DH −0.05⋅PE⋅Dt−0.055⋅((LCost +DCost •P0,5 Th )•LP−TSCost⋅PTh −ETSCost⋅PTh) (LCost +DCost •P0,5 th )•LP+CAPEXTP +ETSCost⋅PTh ⋅100 (24) IBIODH = PricekWh⋅D−(PB μ DH +0.05⋅PE)⋅Dt−0.055⋅((LCost +DCost •P0,5 Th )•LP−TSCost⋅PTh −ETSCost⋅PTh) (LCost +DCost •P0,5 th )•LP+CAPEXTP +ETSCost⋅PTh ⋅100 (25) IBIODH =85⋅0.8⋅Dt−PB⋅Dt 0.7−0.05⋅85⋅Dt−0.055⋅((120 +750 •P0.5 Th )•LP−215⋅PTh −350⋅PTh) (120 +750 •P0,5 Th )•LP+215⋅PTh +350⋅PTh ⋅100 (26) V.M. Soltero et al. Journal of Cleaner Production 385 (2023) 135701 2 photovoltaics (Ziar et al., 2021). In India, the Ministry of New and Renewable Energy targets 4 GW of residential photovoltaic installations by 2022. According to (Wood and Solar Energy Industries Association, 2020), global demand for floating photovoltaics (FPV) will increase by 106% in 2021, reaching 1.6 GW, and is expected to grow at an annual rate of 32% over the period 2020–2026. On the other hand, the installed agrivoltaic capacity worldwide grew from around 5 MW (MW) in 2012 to approximately 2.9 GW (GW) in 2020, with China having the largest installed capacity with about 1.9 GW. Large photovoltaic projects can pose environmental, economic, and social risks (Guerin, 2017), (Jefferson et al., 2019). Their rapid expansion causes conflicts between solar energy operators and other land uses, such as agriculture or livestock. They also potentially impact the local flora and fauna (Guerin, 2019; Martín-Chivelet, 2016; Denholm and Margolis, 2008). The ecological transition aims to tackle global warming through energy decarbonisation, and this must be done without endangering the territory and its people. With a growing population and an increasingly demanding welfare state, the dual use of land for energy generation and other uses, such as food and livestock, requires solutions that do not compromise the biodiversity of the territory. There is an exponential increase in photovoltaic plants using large land areas and the exploitation of land for biomass generation (Chen et al., 2018), (Parry, 2019). Solutions based on floatvoltaics and agrivoltaics, among others, are proposed that allow the joint use of the land (Dinesh and Pearce, 2016; Barron-Gafford et al., 2019a; Guerin, 2019; Movellan, 2013). In the 2000s, the first pilot agricultural electric power plants were built and tested in Japan, Germany, and France. Japan introduced its first government subsidies to these plants in 2013 and recorded more than 1900 renewable energy projects in 2018; China, France, the United States and Korea followed with government support initiatives, achieving a global average capacity increase from 5 MW in 2012 to 14 GW in 2021. The largest agrivoltaic project to date is in the Gobi Desert in China, which is currently up to 1 GWp (Chen et al., 2018). The agricultural sector is already facing complex threats due to climate change, as droughts and long periods of frost and snow are becoming more frequent and more severe (Parry, 2019). Agrivoltaics in large-scale photovoltaic plants aims to facilitate this transition and establish a more resilient agricultural system to climate change (Dinesh and Pearce, 2016). All crops can be grown adequately in a PV solar power plant, but some are better adapted depending on the optimal light growth requirements (Louw and Rix, 2019). Solar panels are generally installed three to 5 m above soil level, allowing agricultural machinery access to the area and ensuring adequate light and precipitation. The spacing between modules is usually bigger than that of conventional ground-mounted photovoltaic systems, which reduces the surface coverage by about 30%. As a result, the distribution of light is uniform, the tracking module system can also be specifically adapted to the development phase and the needs of the crop specimen, and the light management can be adapted to the tracking module system. Barron-Gafford et al. (2019a) found that agrivoltaics would increase annual photovoltaic generation by 1% compared to a conventional installation, given the decrease of up to 1.5 ◦C in panels. Water management planning is essential in agrivoltaics (Guerin, 2019; Movellan, 2013; Zheng et al., 2021). Panels designed to protect crop structures should be followed to determine the appropriate distribution of precipitation or channel rainwater for storage. Guerin (2019) describes the concept of the light saturation point as a factor in optimising plant production. The light saturation point is the maximum amount of radiation that plants use for photosynthesis. Any irradiation above this threshold will not increase the rate of photosynthesis, and the plant stress reaction will start. Thus, at minimum, the solar panel should allow the irradiation intensity to reach the plant at the same saturation point to enable optimal plant growth. Despite the challenges of agrivoltaics numerous projects are operating worldwide, and many more are in development (Movellan, 2013; Zheng et al., 2021; Igef, 2021; Cypark Impian Marang Solar PV Park, 2022). Agrivoltaic plants simulations focus on quantifying the effects caused by differences in albedo (Louw and Rix, 2019), mounting height and structure (Asgharzadeh et al., 2019), or comparing the performance of various topologies of vertically oriented bifacial modules (Riaz et al., 2021). Different works have used ray tracing with Radiance in their simulations (Katsikogiannis et al., 2022), (Trommsdorff et al., 2021). Studies that evaluated the ground irradiance received by various models, simulated different greenhouse cover materials, analysed different topologies of photovoltaic arrays, and performed analyses based on hourly, monthly, and annual time series to study the effects of changes to these variables. Sojib Ahmed et al. (Sojib Ahmed et al., 2022) conducted an economic study of optimising orientations and pitch to maximise energy and rice harvesting from a modelling point of view. Different models based on raytracing (Jones et al., 2022; Laue, 2022; Keil et al., 2021) and ANN (Miao and Khanna, 2020), (Daniels, 2022) modelling techniques are available in the literature. They are characterised by computational times of relatively large and complex calculations. Simple regressions based on computationally inexpensive plant observations are not available. On the other hand, there is no record of validated analytical simulation work in a large-scale commercial photovoltaic plant, where the methodology to follow is of vital importance for the correct collection of data. This can be complex for operators of such plants, where the simulation models developed can pose problems in terms of their ease of understanding and their feasibility in commercial plants that are already built and in operation. This paper proposes an analytical model for calculating the power output of topsoil bi-facial panels with integrated crops. The model has been experimentally validated in a large commercial bPV plant for the summer months, with data from 2 rows of photovoltaic strings (100 kWp) with controlled crops. It provides key answers to how crops affect the albedo and temperature decrease of the modules and how partial shading affects crop growth. The work develops a methodology for monitoring crops and photovoltaics to validate the proposed model. Based on experimental results on a large-scale plant, this work develops an analytical model to assess the benefits of large-scale agrivoltaics that can be extrapolated for future integrated agrivoltaic systems designs and evaluate their impact. 2. Methodology 2.1. Reference plant The solar plant is located near the town of Alcal´ a de Guadaira, Seville, Andalusia, Spain. The location is defined by a latitude of 37.38◦ N, a longitude of −5.86◦W, and an altitude of 45 m. In this area (Fig. 1), the climate is considered Csa according to the K¨ oppen-Geiger climate classification (Kottek et al., 2006) and falls within type B4 according to the Spanish Technical Building Code (Ministerio de Fomento, 2019). The plant (Fig. 2) has a peak power of 11.24 MWp, with 25536 440 Wp bifacial photovoltaic modules distributed along 912 strings. The installed bifacial modules are the 440 Wp AstroTwins CHSM72M (DG)/ F-BH model from Astronergy. They are mounted on horizontal-axis structures with two rows of modules in a vertical position driven into the ground. The modules are grouped into strings of 28 units in series. The distance between the trackers (pitch) is 9.7 m to prevent shadowing between modules and reduce visual impact. The tracker must be able to incline ±60◦. 2.2. Experimental preparation For the evaluation of the effect of crops on the performance of the bifacial photovoltaic plant, nine species were planted with a watering frequency of once every two weeks. Three string temperature and humidity measuring stations have been installed in the crop area, measuring the soil temperature at 10 and 20 cm depth to monitor the irrigation needs of the planted shrubs. The same measuring stations have D.A. Rodriguez-Pastor et al. [Document text truncated for crawler view.]