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ALMACENAMIENTO ENERGÉTICO las baterías son pequeñas y lo suficientemente ligeras como para almacenarlas en un contenedor estándar de 20 pies. Esos contenedores están totalmente equipados y se prueban en fábrica. También pueden transportarse conforme a los límites de peso para las carreteras normales y de hielo, acelerando y facilitando su puesta en servicio en su destino. Además, las baterías de Li-ion requieren poco mantenimiento, tienen una excelente capacidad de ciclado y ofrecen un ciclo de vida natural de más de diez años en algunos diseños. Gracias a estos factores, las baterías Li-ion son competitivas en términos de costes durante su vida útil. Otras ventajas son su alta eficacia, su capacidad de aceptar una carga rápida y su envejecimiento predecible sin experimentar la muerte súbita que puede afectar a otros componentes químicos de batería. Los principales motivos para combinar la energía renovable con el almacenamiento de energía Hay dos principales motivos para usar el almacenamiento de energía en microrredes remotas desde un punto de vista técnico y económico. En primer lugar, aumentar el uso de energías renovables reduce las horas de funcionamiento del generador (grupo electrógeno). El ESS puede resistir las variaciones de la potencia de los paneles fotovoltaicos y/o las turbinas eólicas de forma que el grupo electrógeno tendrá que arrancar y detenerse con menos frecuencia. En segundo lugar, el grupo electrógeno diésel podrá funcionar en su nivel de máxima eficiencia, en lugar de aumentar y disminuir para cubrir los cambios en la demanda. Esto reduce los costes operativos y de mantenimiento. Generar más del 30 % de energía también evita un fenómeno conocido como acumulación, de humedad, en el que los residuos sin quemar se acumulan en la vía de escape, reduciendo el rendimiento. La necesidad de desarrollar una estrategia de gestión Al haber instalado sistemas de almacenamiento de energía a gran escala en todo el mundo se ha conseguido un importante nivel de experiencia. La conclusión clara que surge de estos proyectos es que los ESS no deben considerarse componentes independientes, sino como parte integrante de toda la red. El coste del ciclo de vida de este sistema se determinará mediante una serie de factores físicos y operativos que cubran su coste de capital, mantenimiento y los costes operativos, así como el coste de las restricciones y los cortes. Un paso crítico en la selección del ESS óptimo para una instalación de almacenamiento de energía es determinar la estrategia de gestión apropiada. Esta estrategia ayudará a determinar cuál es el tamaño adecuado del ESS para conseguir el rendimiento operativo y económico necesario, y hay que considerar un gran número de datos. Además de comprender las exigencias del operador, hay que tener en cuenta factores específicos del emplazamiento, como las limitaciones de la red eléctrica local y el perfil operativo de la planta de energía renovable y los generadores diésel de la microrred. Es importante analizar el perfil solar o eólico real de la zona durante varios meses para tener en cuenta la geografía y las variables locales. El operador debe proporcionar información de la carga, incluida cualquier carga ajustable que puede incorporarse a la estrategia de gestión, y el proveedor del ESS contribuirá a comprender los parámetros de la tecnología del almacenamiento de energía, incluida la capacidad de energía, carga y de potencia de descarga y el efecto del envejecimiento en la electroquímica. Combinada, esta información va a determinar cómo debe funcionar la planta para optimizar el funcionamiento y equilibrar los costes de duración del sistema, la vida útil de los activos, los gastos de inversión y de funcionamiento. El aprovechamiento de las capacidades del software para modelar el rendimiento de las baterías y el retorno de la inversión Un paso clave al planificar la implantación de una microrred consiste en evaluar el potencial de ahorro de costes que puede lograrse mediante diferentes configuraciones de ESS. Para ayudar a predecir el rendimiento de la vida útil y el retorno de la inversión (ROI) que ofrecen las distintas opciones, ahora se puede usar un modelado avanzado de baterías para determinar las características de potencia y energía óptimas del ESS. El modelado de alto nivel que tiene en cuenta la microrred completa es un excelente enfoque para evaluar la viabilidad de las diferentes implementaciones de los sistemas de energías renovables combinados con un ESS. Una de las herramientas de modelado más importantes es HOMER Pro, un paquete comercial de software basado en el trabajo de desarrollo inicial llevado a cabo por el Laboratorio Nacional de Energías Renovables de Estados Unidos. Incluso cuando solo se dispone de datos mínimos se puede realizar un modelado HOMER de alto nivel. Por ejemplo, se puede construir un modelo inicial de microrred con entradas mínimas, como las coordenadas de una localidad en el norte de Canadá con una carga máxima de 130 kW en enero. Con esta información, el modelado de alto nivel crea un perfil de carga típico y ofrece la posibilidad de descargar recursos solares o eólicos específicos de la zona. A continuación, el software realiza rápidamente varias simulaciones para optimizar la potencia nominal de la energía renovable, junto con un nivel adecuado de almacenamiento de energía. Los resultados indicarán el ahorro en combustible y, si se proporcionan suficientes datos, el retorno de la inversión. En general, el modelado HOMER utiliza datos horarios; por lo tanto, la granularidad de los datos predichos para la respuesta del ESS es muy amplia. El modelado debe ser más preciso a la hora de investigar los detalles de los sistemas, como el acoplamiento entre varios generadores diésel en una microrred grande o la optimización de los puntos de ajuste para operar con los generadores en una microrred más pequeña. Los datos de mayor frecuencia, con intervalos inferiores a 10 s, son inestimables. Este modelado preciso proporciona información sobre el funcionamiento del sistema, incluida la sincronización de los generadores diésel y los tiempos de enfriamiento, para minimizar los arranques de los generadores diésel, maximizar el ahorro de combustible y optimizar la duración de la batería. Un modelado preciso, como el basado en el paquete MATLAB Simulink, requiere datos más detallados para optimizar la energética XXI · 179 · SEP18 49


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