Ramon

Ramon
Ramon Gallart

diumenge, 27 de febrer del 2022

Nova eina d’anàlisi financer per a l’emmagatzematge d’energia en xarxes altament descarbonitzades.

Les tecnologies de generació d’energia renovable com són la solar, l’eòlica i la hidroelèctrica, continuen guanyant popularitat a tot el món. A mesura que cada vegada hi ha més generacions renovables connectades a la xarxa de distribució elèctrica, l’èxit d’aquestes tecnologies netes dependrà cada vegada més del desenvolupament de solucions d’emmagatzematge d’energia que admetin la variabilitat en la generació d’energia elèctrica.

El Laboratori Nacional d’Energies Renovables (NREL) ha desenvolupat un rigorós nou model d’eina  d’anàlisi financera d’emmagatzematge (StoreFAST) per avaluar el cost de l’energia (LCOE), també conegut com el cost de l’emmagatzematge (LCOS). Aquest model pot identificar possibles oportunitats d’emmagatzematge de llarga durada en el marc d’una futura xarxa elèctrica amb una penetració del 85% de les energies renovables. Per això, es va dissenyar StoreFAST basat en l’eina Hydrogen Financial Analysis Scenario Tool (H2FAST), que va ser creada per NREL en el 2015 com a ajuda per analitzar els aspectes financers de la instal·lació d’estacions de combustible d’hidrogen.

El model H2FAST és molt flexible, ja que no hi ha res intrínsecament específic del seu ús per a l'hidrogen. Per exemple, s'ha utilitzat aquest marc per analitzar el cost del transport de llarga distància, la producció d'amoníac, la recàrrega de vehicles elèctrics i molts altres. StoreFAST orienta aquest anàlisi cap a l'emmagatzematge d'energia per calcular l'eficiència de diferents sistemes.

StoreFAST és una única eina tecnoeconòmica, ja que analitza tant sistemes d’emmagatzematge d’energia com sistemes flexibles de generació d’energia. El model emet informació visual per a tres paràmetres:

1.- LCOE,

2.- Paràmetres de rendiment financer

3,. Gràfics de sèries temporals per a totes les línies financeres. 

Les entrades principals del model inclouen la capacitat de sortida del sistema, els costos de la inversió de capital, els costos d’operacions i manteniment (O&M), els costos de càrrega elèctrica o de combustible , la durada de l’emmagatzematge i els factors de capacitat.

StoreFAST ofereix una consistent comparació  entre totes les tecnologies mitjançant l’anàlisi de paràmetres clau que descriuen el cost del sistema, el rendiment i el factor de capacitat per calcular el valor actual net (VAN) de totes les despeses de capital, operacions, impostos i finançament dividides per les vendes d’electricitat de tota la vida del sistema. Aquesta definició de LCOE ofereix una comparació consistent de les tecnologies d’emmagatzematge.

L'equip d'anàlisi tecnoeconòmica va realitzar una rigorosa revisió de la literatura i ha recopilat aportacions de la indústria i dades sobre les característiques del cost actuals i el potencial de reducció de costos futurs de vuit sistemes diferents d'emmagatzematge d'energia de llarga durada, aquestes característiques es redueixen al model i estan convenientment disponibles per als analistes per comparar-les amb qualsevol altra tecnologia d'emmagatzematge d'energia que sigui d'interès.

L'estudi va trobar que per a llargues durades d'emmagatzematge d'energia (per exemple, més de 60 hores), els sistemes nets d'hidrogen amb emmagatzematge geològic i el gas natural amb captura i captura de carboni, són les opcions de cost més baixes, independentment de si els costos del sistema es basen en l'actual o en  tecnologia futura. També es va modelar el cost d’un innovador sistema d’ emmagatzematge d’energia que utilitza piles de combustible dissenyades per a vehicles pesats en lloc de piles de combustible convencionals estacionàries, i van trobar que aquest sistema aconseguia un LCOE del 13% al 20% inferior.

Millora de l’anàlisi financera a NREL

A mé StoreFAST i H2FAST, NREL també ofereix una infraestructura de vehicles elèctrics — Eina  d’anàlisi financer d'escenaris (EVI-FAST) que aprofita el mateix marc per modelar escenaris paral·lels dels equips de càrrega de vehicles elèctrics.

L’equip de NREL està identificant noves maneres d’especialitzar els models FAST per a futures anàlisis, inclosa la integració de la fórmula a Python per permetre als investigadors estudiar l’ampliació de capacitats i les reformes. Les futures versions dels models podran avaluar la degradació de diferents sistemes al llarg del temps, a més d’incloure estadístiques sobre l’anàlisi d’impacte.

Font: Laboratori Nacional d’Energies Renovables (NREL)