La variabilidad tanto de la energía eólica como de la solar hace que las predicciones de producción energética sean fundamentales tanto para gestionar la curva generación-demanda como para valorar los proyectos de generación. Para ser capaces de integrar miles de GW de renovables variables en el sistema, deberemos desarrollar aún más los sistemas de predicción para ser capaces de adelantarnos de forma lo más exacta posible a la generación futura. Y es aquí donde viene el problema: el sector renovable sigue siendo muy optimista en sus predicciones de producción a futuro.

  • Tipos de predicción

Diferenciamos las predicciones entre las orientadas a la gestión de la red y las destinadas a valorar un proyecto renovable

Es un campo donde se están haciendo grandes avances de la mano de los avances en predicción meteorológica y empujados por los operadores de red, quienes, para alcanzar los niveles de penetración de las renovables en el sistema, necesitarán además de capacidad de almacenamiento (hidro, baterías, etc), capacidad de predicción a medio y largo plazo.

  • Valoración de proyectos: son las predicciones asociadas a un proyecto concreto y se utilizan en la fase de desarrollo del proyecto para financiarlo o valorarlo de cara a su venta. Están basados en la extrapolación de mediciones reales en el emplazamiento y lo realizan ingenierías independientes especializadas con software diseñado para ello. En principio tenemos todos los ingredientes para una buena predicción, pero sin embargo, históricamente se ha comprobado que se suele sobreestimar la producción de los parques. Es en este tipo de predicciones en el que centraremos este artículo

  • ¿Cómo de exactas son la predicciones?

Pues no es una pregunta fácil de responder porque tanto los datos de predicción como los reales de producción no suelen ser públicos. Los operadores de los parques tampoco hacen públicos estos datos ya que son muy sensibles y podrían afectar a su negocio, pero ha habido algunos estudios independientes que han aportado información muy valiosa

  • Estudio de NREL sobre proyectos eólicos: es el estudio más ambicioso que conozco ya que estudiaron 62 proyectos eólicos en USA de operadores como EDF, EDPR, Enel o Iberdola y con turbinas de los principales fabricantes como Vestas, SGRE o GE. Sus principales conclusiones:
    1. Hay una importante tendencia a sobrestimar la producción:

Dependiendo de los filtros que se vayan aplicando, la desviación varía, pero se puede concluir que para proyectos con menos de 10 años de antigüedad, la sobreestimación de energía es del orden de un 5%

    1. Los parques más recientes tienen menos error de estimación

Esto es una buena noticia porque parece que se va mejorando

  • Estudio KWh Analytics sobre proyectos solares: dado que la industria solar es más reciente que la eólica, se podría pensar que los proyectos solares han aprendido de los errores de su hermana eólica y no existen errores de predicción, pero sorprendentemente, en el informe de KWh Analytics se llega a la conclusión de que la desviación media entre producción real y estimada es de un 6,3% a favor de la estimada. Sorprendentemente es un error aún mayor que en el caso eólico y puede tener que ver con la mayor inmadurez en la industria y en los productos (estudios de irradiancia, degradación de paneles, pérdidas en los inversores, bifacialidad, etc).
  • ¿Por qué se sobreestima la producción?

Veamos posibles causas:

  • Herramientas de cálculo: está claro que las herramientas de cálculo son mejorables, pero no creo que ésta sea la razón porque de existir incertidumbre, sería tanto para sobreestimar como para subestimar y como se ve no es así.
  • Calidad en las mediciones: en el caso eólico, las campañas de medición de viento son de 12 meses mínimo y las hacen empresas especializadas así que no parece que sea esta la causa
  • Datos de los fabricantes: las ingenierías que realizan los cálculos se basan tanto en las mediciones como en los parámetros operativos que facilitan los fabricantes. Y como es un sector tan competitivo, estos parámetros son un argumento de venta con lo que se suelen “retorcer” los datos para poner el caso más favorable.
  • Presión del developer: aunque los estudios previos los hace una ingeniería independiente, el que paga es el desarrollador que a su vez, utilizará el estudio para buscar financiación o para vender el proyecto. Es por ello que, de forma explícita o implícita, la presión para que el estudio sea “benevolente” es a veces grande ya que de su resultado depende muchas veces la rentabilidad o incluso la viabilidad del proyecto.
  • Cambio climático: aunque parece rebuscado, hay quien dice que la subida general de las temperaturas reducirá el recurso eólico y lo hará más variable. También los paneles solares trabajan peor con la temperatura. Creo que, aunque esto sea así, no puede explicar la gran desviación y además en proyectos recientes.
  • ¿Y esto tiene solución?

    • Esta claro que la experiencia está mejorando los cálculos y seguro que seguimos viendo desarrollo en las herramienta
    • El compartir los datos tanto de las predicciones como de la producción real sería un gran avance. Como todo proceso estadístico, cuanto más datos hay en la muestra, más fiable es el resultado. Y además sería más fácil detectar y auditar los parámetros excesivamente optimistas utilizados.

En conclusión, de cara a la nueva fase donde la eólica y solar serán las principales fuentes de generación, tenemos que ser un sector creíble y fiable. Para ello, hay que avanzar hacia un escenario donde se trabaje en un esquema mixto de datos públicos-privados: mediciones onsite y cálculos financieros en la parte privada del proyecto mientras que el rendimiento, pérdidas y los parámetros de extrapolación deberían ser públicos y parte de una gran base de datos que se alimente con cada proyecto estudiado y en operación…hoy en día esto suena a ciencia-ficción pero creo que en pocos años veremos pasos hacia este escenario