¿Tendría sentido diseñar los proyectos eólicos en función del precio de la energía?

Tradicionalmente, el objetivo del diseño de un parque eólico es maximizar la producción energética anual (AEP) dentro de los márgenes de seguridad de la turbina. Pero hoy en día, con las diferencias de precios de la electricidad en función de la hora del día, quizás tenga más sentido maximizar los ingresos esperados aun a costa de reducir la producción.

 

Empecemos con los conceptos básicos

La AEP (Annual Energy Production) de una turbina determinada viene dada por su potencia en función de la velocidad de viento (curva de potencia) combinada con la distribución de viento a lo largo del año.

 

La curva de potencia real de una turbina se construye con la nube de puntos de potencia a lo largo de un periodo en función de la velocidad medida del viento a la altura del buje

 

 

 

Como se aprecia en el gráfico anterior, la nube de datos conforma lo que se denomina Curva de Potencia real o medida y debería ser lo más parecido posible a la curva de potencia teórica definida por el fabricante en las especificaciones del aerogenerador.

 

En cuanto a la distribución de viento, primero se mide la velocidad media del viento (lo normal es hacerlo con frecuencia diezminutal) y con ello se tiene un conjunto de datos donde se aprecia la gran variabilidad del viento.

 

 

Para hacer los datos de viento más manejables, se agrupan por velocidades indicando el número de horas que ocurre cada velocidad a lo largo del año, de manera que la suma total son las 8760 horas del año. Es lo que se denomina distribución del viento. De hecho, cualquier distribución de viento medida puede ser representada por una distribución de Weibull. Esta aproximación estadística resulta muy cómoda y útil para generar distribuciones de viento a partir de una velocidad media y un factor “k”.

 

 

Como se ve en el anterior gráfico, la forma de maximizar el AEP es aumentar la potencia a velocidades de viento con muchas horas. En emplazamientos con vientos bajos o medios (que son la mayoría), la mayor parte de las horas de viento estarán en valores bajos, con lo que lo más habitual es aumentar el rotor y así movemos la curva hacia la izquierda, capturando muchas más horas de viento.

 

 

¿Pero qué pasa cuando introducimos la variable del precio de la electricidad?

La estrategia de maximizar la producción anual tiene todo el sentido cuando cada kWh generado tienen el mismo valor, como era el caso de los feed-in tariff o ahora de los PPAs. ¿pero que pasa si un proyecto vende su producción en el mercado mayorista de electricidad?

 

Como se puede ver en los datos de un día cualquiera en el mercado diario español, las diferencias de precio entre las horas pico (en torno a las 21h) y las valle (en torno a las 14h) son de más de 100€/MWh. Conforme las renovables (y en particular la solar) siga aumentando su penetración, y a la espera del despliegue masivo del almacenamiento, vamos a ver estas diferencias crecer. Esto hace plantearse el intentar introducir esta variable para, en lugar de maximizar producción, maximizar ingresos.

 

 

De hecho, los fabricantes de aerogeneradores ya son conscientes de esto y tratan de diseñar sus productos con este factor en mente. Un buen ejemplo es Nordex y uno de sus últimos vídeos promocionales, donde viene a explicar de forma muy didáctica cómo su turbina N175 de gran rotor produce más cuando la electricidad es más cara, generando de ese modo mayor valor.

 

 

¿Cómo modelamos esta nueva variable de forma sencilla?

Al igual que la distribución de Weibull es una herramienta que hace manejeables las distribuciones de viento, para poder introducir la distribución de precios de mercado en el modelado de los parques, deberíamos crear un modelo estadístico sencillo.

 

Y esto es exactamente lo que ha hecho un equipo de la DTU (Technical University of Denmark) liderado por Andreas Bechmann y que lo presentó en WindEurope 2024 en Bilbao mediante un poster y una presentación.

 

Lo que hace el estudio es crear un modelo estadístico para la curva de precios de una determinada región o país. Este nuevo modelo se introduce en el tradicional cálculo de AEP junto a la Curva de potencia y a la distribución de viento para obtener el AEV o Annual Energy Value

 

 

¿Qué implicaciones prácticas podría tener el AEV?

 

• El más obvio es que puede impulsar el diseño de turbinas para “muy bajos vientos”. Este tema ya se explicó muy bien en nuestra newsletter de cabecera, Windletter de Sergio Fdez Munguía, allá por su edición nº3 y que merece la pena revisitar.

 

• También se podría modificar el control de las turbinas instaladas para subir potencia en velocidades bajas pero con precios altos y sin embargo, reducir potencia o incluso parar en momentos con precios muy bajos. Algo parecido ya se está haciendo con el “curtailment técnico”, pero la idea sería hacerlo de una forma más sofisticada.

 

• En línea con el primer punto, quizás se podrían replantear conceptos como la Vin y la Vout, quizás haciéndolas dinámicas en función de la curva de precios.

 

Los fabricantes chinos ya comercializan turbinas para vientos muy bajos con rotores muy grandes. De hecho, Goldwind anunció en la pasada feria China Wind Power 2024 un modelo con rotor de 204m y potencia de 4 MW, que resultan en unos increíbles  122 W/m2, la densidad de potencia más baja (y por mucho) del mercado.

 

Sin duda introducir la variable de precios de mercado en fases de diseño de la turbina puede incrementar el valor generado para el operador. Pero dada la variabilidad que puede haber en los precios de mercado de aquí a 30 años vista, sería recomendable estrategias flexibles que pudieran ir adaptándose con el tiempo.