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CONTENIDO
República Dominicana: Hacia un futuro 100% renovable
IntroducciónLa República Dominicana es líder en políticas energéticas en el Caribe. A finales del 2018, el país aprobó un Plan de Acción para implementar las Contribuciones Nacionales Determinadas (NDC) que reafirmaba el compromiso de alcanzar las metas establecidas por el Acuerdo de París en referencia al cambio climático. Estas acciones demuestran el compromiso nacional de reducir las emisiones nocivas para el medio ambiente y aumentar la cantidad de energía renovable en su sistema eléctrico.
OBJETIVOS E INPUTS DEL ESTUDIO 3Objetivos principales ..................................3El modelo ..................................................3Datos del modelo (Inputs) ..........................4Posible nueva planta de generación ...........4Leyenda de las figuras ..............................5Curvas de precio y aprendizaje ..................5Disponibilidad y precio del combustible ......6Conversiones de gas .................................6
RESUMEN DE LOS ESCENARIOS ....6
RESULTADOS DEL ESCENARIO .......7Caso base ................................................7Caso base – Motores .................................9Caso óptimo ............................................11Comparar – Caso Optimo vs. Caso Base .12Visión del 100% de energías renovables ..13Comparación de los costos y las emisiones entre los escenarios .........17
CONCLUSIONES ...........................19
APÉNDICE 1 – SUBESCENARIOS ...21Caso óptimo A y B con sensibilidades CapEx de energía eólica...........................21Caso óptimo C – sin el despacho forzado de la central eléctrica de Punta Catalina .....................................22
APÉNDICE 2 ..................................24Mejoras de la transmisión .........................24
APÉNDICE 3 ..................................25El software de modelado ........................25
2
El popular destino turístico no sólo está estableciendo metas para la reducción de la huella de carbono, sino también para la reducción del costo de generación eléctrica nacional. La caída del precio de la energía renovable en todo el mundo es una buena señal para las islas del Caribe que dependen en gran medida de los combustibles fósiles importados.
Figura 1. Tendencias mundiales de disminución de los costos de capital de los paneles solares fotovoltaicos (izquierda) y las centrales de energía eólica (derecha). Fuente: Bloomberg New Energy Finance (BNEF)1
La dependencia del país en combustibles importados como el carbón, el fueloil pesado (HFO) y el gas, hace que las empresas de servicios públicos, y por tanto la nación, sean vulnerables a los aumentos de los precios de los combustibles. La introducción de fuentes de energía renovable (FER) como la eólica y la solar reduciría la dependencia de combustibles fósiles y disminuiría la huella de carbono en el país. Para Alcanzar este objetivo, la Republica Dominicana se ha comprometido a generar un 27% de la energía con FER para el año 2030. Además, las FER deben constituir el 32% de la capacidad de generación del país para 2023. En la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el cambio climático COP25 en Madrid se anunció que América Latina y el Caribe ha establecido un objetivo de energías renovables del 70% para 2030.
Un desafío que se presenta a la hora de añadir mayores cantidades de recursos renovables variables es la inflexibilidad del sistema eléctrico actual, que consiste principalmente en grandes centrales de turbinas de gas de ciclo combinado y/o de carbón. Los ejemplos de Alemania y California han demostrado cómo esas centrales bloquean efectivamente la utilización eficiente de la energía renovable. Los problemas se hacen visibles en forma de restricción de los recursos de generación renovables, y en cuestiones de confiabilidad –para evitar riesgos de apagones, los operadores del sistema despachan las centrales inflexibles de carbón y gas en forma continua a carga parcial, aunque hay momentos en que no son necesarias. Estudios anteriores de expansión del sistema eléctrico han demostrado que las centrales eléctricas centralizadas inflexibles deberían retirarse gradualmente del sistema y ser sustituidas por tecnología flexible de energía a gas.
Los activos o plantas flexibles de gas pueden reaccionar y responder instantáneamente a los cambios de clima, en otras palabras, pueden apagarse o volver a encenderse rápidamente varias veces al día, cuando sea necesario. De esta manera se reduce al mínimo el uso de combustibles fósiles. La flexibilidad de los activos de generación se define por la capacidad técnica para operar en estas condiciones cambiantes sin aumentar su costos de mantenimiento. Los activos ultra flexibles interactúan constantemente con el sistema, equilibrando la intermitencia renovable cuando es necesario, y permitiendo que los activos inflexibles actúen en el mejor punto de funcionamiento con la mayor eficiencia y las menores emisiones.
El propósito de este documento es contribuir a la discusión en la República Dominicana y analizar las formas más rentables de avanzar para el sector energético del país. En este estudio se contemplan varios escenarios y se comparan los resultados con la estrategia actual del país.
Este estudio proporciona la información necesaria para comprender el impacto que tiene las decisiones, tomadas hoy, con respecto a factores futuros como el costo total en el sistema eléctrico, las emisiones y la confiabilidad de ese sistema, en adición a la capacidad de alcanzar los objetivos de energías renovables establecidos.
1)https://about.bnef.com/new-energy-outlook/
2 3
Objetivos e inputs del estudio
Objetivos principales z Este Estudio de Expansión del Sistema Eléctrico investigará objetivamente múltiples escenarios
posibles para el desarrollo del sector eléctrico de la República Dominicana, buscando el camino óptimo a seguir
z El Estudio contempla la adición de recursos renovables en base a los objetivos del país y, al mismo tiempo, la optimización del sistema para determinar cuánta energía renovable puede incorporar dicho sistema sin restricciones ni riesgos para la seguridad del suministro
z Proporcionar múltiples escenarios realistas que sirvan para comparar y se utilicen para el análisis al seleccionar futuras ampliaciones de capacidad
A fin de seguir siendo objetivos, transparentes y precisos, se adoptaron las siguientes medidas:
z Utilización de fuentes de datos mundialmente reconocidas para pronosticar las futuras curvas de precios de energía eólica, energía solar fotovoltaica y almacenamiento de baterías
z Precios actuales de la energía eólica y solar fotovoltaica indicados en el informe de la Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA) para la República de Dominican con fecha de 2016
– Curvas de precios futuros para las Fuentes de Energía Renovable (FER) y tecnologías de almacenamiento provenientes de Bloomberg New Energy Finance
– El Modelo incorpora parámetros de flexibilidad del sistema eléctrico. Estos parámetros son esenciales para reflejar con precisión las realidades del futuro –la capacidad y el comportamiento de cada activo, y los costos adicionales que pueden tener al dar soporte y equilibrar la variabilidad o intermitencia de la energía eólica y solar. Sin estos parámetros, el modelado daría resultados diferentes, poco realistas y el sistema eléctrico óptimo se vería muy diferente. Estos parámetros también ayudarán en el cálculo de las emisiones generadas y la seguridad del suministro cuando crezca la proporción de energías renovables. Es importante señalar que muchos programas informáticos de modelado no permiten incorporar todos esos parámetros y, por lo tanto, no son adecuados para analizar los sistemas eléctricos con una cuota elevada de energías renovables
z Consulte el apéndice 3 para obtener más información sobre los parámetros de modelado de la expansión y los datos de entrada (inputs).
El modelo Este Estudio del sistema eléctrico se ha realizado utilizando el software de simulación energética PLEXOS®. Plexos es un software desarrollado por Energy Exemplar. Plexos tiene una sólida capacidad de simulación en sistemas eléctricos, de agua y gas, centrándose en el control total del usuario, la transparencia y la precisión a través de numerosas restricciones e incertidumbres. Este software lo utilizan extensamente operarios de sistemas, empresas de servicios públicos y consultores para el análisis de sistemas eléctricos, así como para la planificación de sistemas y la optimización del despacho.
El período de tiempo estudiado va del año 2020 al 2030. Como se ha señalado anteriormente, el Modelado de la Expansión de la Capacidad tiene por objeto encontrar la combinación óptima de capacidad del sistema eléctrico, capaz de abastecer la demanda futura de electricidad, con determinados límites como las curvas de precios futuros de las diferentes tecnologías, los precios de los combustibles y los costos variables de operación y mantenimiento (VO&M). La capacidad de generación óptima abastecerá la demanda al menor costo, durante el período estudiado. Los costos reportados incluyen los tres componentes (1) Costos de capital (CapEx) (2) Costos fijos de operación y mantenimiento (FO&M) (3) Costos variables de operación (VO&M), como es el combustible, y los costos de arranque (OpEx).
El modelo se basa en un auténtico despacho cronológico con datos horarios para carga futura, producción eólica y solar, con un horizonte a 10 años. Este enfoque proporciona la imagen más exacta del despacho real del sistema, y proporciona un análisis preciso de los costos, el uso de combustible, las emisiones y la confiabilidad del sistema. Sin embargo, los actuales contratos de compraventa de energía (PPA) no se han tenido en cuenta en el despacho ya que la información no está disponible públicamente.
El estudio permite que el software seleccione las tecnologías en cualquier cantidad siempre que esto proporcione la opción de menor costo para el sistema eléctrico. Para cada tecnología, se incluyen características como el tamaño de la central, la carga mínima estable, valor calorífico (heat rate) de las cargas parciales, VO&M, FO&M, el costo de puesta en marcha o arranque, los tiempos mínimos de subida/bajada de carga y el costo de inversión.
4
Las restricciones a nivel de sistema se originan de la demanda, y la capacidad de generación debe satisfacer cronológicamente cada hora. El modelo también incluye las reservas operacionales del sistema necesarias para mantener el equilibrio y la confiabilidad del sistema. Se incluyen las reservas primarias y de contingencia (n-1, falla de la unidad mas grande) junto con el requisito de reservas adicionales futuras para balancear la energía eólica y solar fotovoltaica debido a errores de previsión meteorológica.
Datos del modelo (Inputs)Los datos de entrada de Plexos utilizados provienen de las siguientes fuentes:
Organismo Coordinador (OC)
Comisión Nacional de Energía (CNE)
Bloomberg New Energy Finance (BNEF)
Wärtsilä
z Demanda por horaz Previsión de crecimiento de la cargaz Datos de la red z Precio del combustible
z Objetivos renovables de RD
z Tendencias mundiales z Curvas de aprendizaje
z Parámetro dinámico para las tecnologías basadas en referencias mundiales
El estudio es una optimización del despacho de energía y reservas operacionales que considera detalladamente el balance energético horario y las necesidades de servicios auxiliares adicionales requeridos causantes por la generación intermitente proveniente de la energía renovable. Los servicios auxiliares que se tienen en cuenta asegurando que el 20% de la producción eólica y solar en MW esté siempre disponible, son provenientes de reservas de reacción rápida contribuidas por las centrales térmicas para cubrir posibles errores de previsión en la producción de las energías renovables.
Aunque los costos de transmisión no se tienen en cuenta en la optimización, en el apéndice 2 se discute más a fondo el impacto de los costos de transmisión y se calcula el costo de las mejoras de transmisión y el ahorro potencial del sistema al añadir más energías renovables.
El país tiene una demanda no servida que a nivel de sistema representa aproximadamente el 15% de la energía. Una alta prioridad en la agenda política de la República Dominicana es de satisfacer esa demanda. Este modelo asume un aumento del 15% sobre la demanda actual para proveer la electricidad necesaria que satisfaga el creciente consumo eléctrico. Se aplica un aumento anual de la demanda del 3,7% para planearse el crecimiento de la demanda en la isla.
Posible nueva planta de generaciónEn la tabla 1 se resumen las posibles plantas nuevas de generación y los inputs técnicos utilizados en este estudio. En el apéndice 3 se ofrecen más detalles, configuración de modelado y parámetros dinámicos de la tecnología. Plexos puede seleccionar y añadir estos tipos de centrales eléctricas y de almacenamiento para el sistema eléctrico en la cantidad necesaria y considerando siempre si tiene sentido desde el punto de vista económico.
Propiedad UnidadTurbina de
gas de ciclo combinado
(TGCC)
Motor recíproco -Flexicycle
Eólica Solar Batería de energía 4h
Capacidad MW Optimizado Optimizado Optimizado Optimizado OptimizadoEficiencia de la red de carga completa (LHV)
% 52 49 - - 85% ciclo
Costo de arranque USD/ MW 60 0 - - -
VOM USD/ MWh 3,5 7 - - -
CapEx USD/kW 1000 825 1500-2500 ((***
1000 (*
1000 (**
FOM USD/kW/a 20 15 60 10 -Factor de capacidad % Optimizado Optimizado ~40% ~20% Optimizado
Tabla 1. Aportaciones para el estudio (*) Precio IRENA, curvas de precios BNEF aplicadas para precios futuros (**) Curvas de precios BNEF estimadas y aplicadas para precios futuros (***) Sensibilidades de CapEx de energía eólica hechas con 1500, 2000 y 2500$/kW
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2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Precio
rela
tiv
o
Curvas de aprendizaje medio de BNEF
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Curva de aprendizaje CAPEX para batería
Energía – (4 horas)
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Leyenda de las figuras
Tecnología Descripción Color
Eólica Toda la capacidad eólica
Solar Toda la capacidad solar
Hidroeléctrica Toda la capacidad hidroeléctrica
Motor HFO Toda la capacidad con motores existentes que funciona con HFO
Nuevo motor de gas Toda la capacidad nueva con motores que funcionan con gas
Motor de gas Toda la capacidad de motores existentes y los convertidos funcionando a gas
Nueva TGCC Toda nueva generación de TGCC de nueva generación funcionando con gas
TGCC Toda la capacidad existente TGCC
Turbina de vapor de carbón
Toda la capacidad de vapor existente que funciona con carbón o biomasa
Almacenamiento de la batería Nueva capacidad con batería para” energy shiftting”
Curvas de precio y aprendizajeLas fuentes de energía renovable (FER) y las curvas de los precios de la tecnología para baterías se muestran en las figuras 2 y 3 con más detalle.
Figura 2. Curvas de precios de las centrales de energía eólica y solar fotovoltaica en el modelo a largo plazo.
Figura 3. CapEx para sistemas de almacenamiento de energía de baterías (BESS)
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MB
tu
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Gas
Gas AES
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Precios del combustible
Carbón
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Disponibilidad y precio del combustibleHoy en día, el gas natural licuado (LNG) está disponible en la isla en una medida limitada con un proveedor de terminal. Se está debatiendo la posibilidad de añadir nuevas terminales de LNG y de ampliar la terminal existente, ya que se prevé que la demanda de gas aumente cuando se añada la capacidad de las nuevas centrales eléctricas. En el presente estudio, la fijación de precios del gas se uniformiza a partir de 2024 sobre la base de las curvas de precios proporcionadas por la CNE
Figura 4. Precios de los combustibles utilizados en el modelo
Conversiones de gasEn este estudio se supone que varias centrales eléctricas pasarán de los combustibles líquidos a los gaseosos: 650 MW de las centrales eléctricas de motor y 1040 MW de las TGCC utilizarán el gas como combustible primario para 2020.
Tabla 2. Resumen de los escenarios estudiados (*) El proceso Power to Gas esbozado con más detalle dentro del escenario de la Visión del 100% de energías renovables
Resumen de los escenarios En la tabla que figura a continuación se presentan los escenarios modelados en el estudio:
Escenario Propósito Capacidad térmica añadida Capacidad de las FER
Caso base Plan actual TGCC de 600 MW construidas en 2024
La construcción tiene como objetivo 2GW para 2030 (70% solar y 30% eólico)
Caso base – Motores
Tecnología térmica alternativa para el caso base
Motores de gas de 600 MW construidos en 2024
La construcción tiene como objetivo 2GW para 2030 (70% solar y 30% eólico)
Óptima La combinación más barata de renovable y térmica
Capacidad Térmica Optimizada, tecnología y programación
Renovables optimizadas: capacidad, tecnología y programación
Visión del 100% de energías renovables
Camino óptimo para un sistema de energía 100% renovable de la RD para el 2030
Capacidad Térmica Optimizada, tecnología y programación
El sistema está forzado a alcanzar el 100% del objetivo de FER para 2030. Power to Gas (P2G – Energía a gas) *
Apéndice Subescenarios
Óptimo A con “CapEx de energía eólica 2000”
Para probar el impacto del CapEx de energía eólica más fuerte en el escenario óptimo
Capacidad Térmica Optimizada, tecnología y programación
Se utiliza un CapEx de energía eólica mas alto ($2000/kW)
Óptimo B con “CapEx de energía eólica 2500»
Probar el impacto del CapEx de energía eólica más fuerte en el escenario óptimo
Capacidad Térmica Optimizada, tecnología y programación
Se utiliza el CapEx de energía eólica más fuerte ($2000/kW)
Óptimo C – despacho optimizado de Punta Catalina
Ver el impacto de la capacidad de carga base de carbón sin forzar para operar
Capacidad Térmica Optimizada, tecnología y programación
Renovables optimizadas: capacidad, tecnología y programación
0%
10%
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2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Factor de capacidad anual (Energía) 2020-2030 – Caso Base
Turbinas de vapor
TGCC
Nueva TGCC
Motor de gas
Nuevo motor de gas
Motor HFO
Hidroeléctrica
Solar
Eólica
Batería de energía
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Central de carbón de Punta Catalina: para cada uno de los escenarios anteriores (excepto para el Subescenario Óptimo C), se requiere que el 70% de la capacidad de generación de la central de carbón de Punta Catalina sea despachada en el sistema. Este supuesto se basa en los planes de recursos actuales del país.
Resultados del escenarioEsta sección presenta los resultados de la simulación del escenario. Primero se introducen los resultados de cada escenario, y luego se compara cada escenario con los anteriores, centrándose en los costes totales de generación del sistema eléctrico y las emisiones.
Caso base El escenario del caso base sigue el plan de expansión actual del país para construir una central eléctrica de turbina de gas de ciclo combinado (TGCC) con una capacidad de 600MW para el año 2024. También sigue los objetivos actuales de la Republica Dominicana de instalar 2GW de fuentes de energía renovable (FER) para el año 2030. Estas FER consisten en un 70% de energía solar fotovoltaica y un 30% de generación eólica, y con estas adiciones la cuota de energía renovable de la Republica Dominicana se eleva al 27% en 2030. Esta capacidad de las FER puede satisfacer el crecimiento de la demanda, pero no reducir la producción térmica, las importaciones de combustibles fósiles y las emisiones de CO2. La figura 5 muestra la capacidad de generación y la cuota de energía de 2020-2030.
Figura 5. Caso base: capacidad instalada por tecnología (izquierda) y porcentaje de energía por tecnología (derecha) de 2020-2030.
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Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Batería de energía
Carga máxima
Energía desplazada
Carga nativa
Capacidad instalada 2020-2030 Caso base– Cuota de energía 2020-2030 Caso base–
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Figura 6. Factor de capacidad anual del caso base para cada tecnología de 2020 a 2030.
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2020-2030
Generación diaria Caso base–
Solar
Eólica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Hidroeléctrica
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Convertidor P2G
Generación diaria Caso óptimo–
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n
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Cuota de FER
Caso base – Emisiones de CO y cuota de FER₂
Emisiones de CO₂
Cu
ota
de
FE
R
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Observando los factores de capacidad anual de la figura 6 es evidente que añadir una capacidad de carga base de TGCC más eficiente y de menor costo marginal al sistema de energía disminuye los factores de capacidad de las otras centrales de carga base del sistema. Estas centrales eléctricas de carga base menos eficientes, como las turbinas de vapor que queman carbón o las TGCC más antiguas, no sólo se ven obligadas a competir con activos más nuevos y eficientes en orden de mérito, sino que también tienen que luchar con factores de capacidad media inferior, peores tasas de valor calorífico (heat rates), menores horas de funcionamiento y arranques y paradas cada vez más frecuentes. Este tipo de funcionamiento de la central causa un mayor costo del sistema y aumenta rápidamente las emisiones totales del sistema. Estas desventajas eclipsan los beneficios proporcionados por la nueva TGCC altamente eficiente.
La generación diaria de 2020-2030 indicada en la figura 7 (izquierda) muestra la cantidad de carga que está siendo satisfecha por la nueva TGCC instalada (en rojo) después del año 2024. La carga restante entonces debe ser satisfecha por las unidades generadoras más antiguas.
Figura 7. Generación diaria del caso base durante 2020-2030 (izquierda) y despacho semanal durante una semana de ejemplo en 2030 (derecha). Nota: El verde, el amarillo y el azul (hidroeléctrico) son tecnologías libres de emisiones y de combustible
Figura 8. Cuota de energía renovable (punteada) y las emisiones anuales de CO2 en toneladas (sólidas) de 2020 a 2030 para el caso base
El escenario del caso base es una representación del actual plan de expansión de la Republica Dominicana de añadir una planta de generación de 600MW relativamente inflexible en 2024 y al mismo tiempo alcanzar el objetivo de energía renovable del 27% de los países para 2030. La nueva y eficiente TGCC, como se esperaba, tiene el factor de capacidad más alto de todas las unidades del sistema. Esta nueva capacidad funciona a carga base, ocupando una gran parte de la pila de despacho. Como se ha visto anteriormente, no hay reducción de las emisiones de CO2 durante la década, ya que la nueva capacidad renovable está cubriendo principalmente el crecimiento de la carga con las plantas de combustibles fósiles operando como antes para cubrir la carga base.
En el futuro, el escenario del caso base se utilizará como punto de referencia para los otros escenarios.
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Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Batería de energía
Carga máxima
Energía desplazada
Carga nativa
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Capacidad instalada 2020-2030 - Caso base Motores– Cuota de energía 2020-2030 - Caso base Motores–
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Factor de capacidad anual (Energía) 2020-2030 – Caso Base – Motores
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
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Batería de energía
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Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Promedio anual de arranques por unidad 2020-2030 – Caso Base – Motores
Arr
an
qu
es p
or
un
ida
d
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Caso base – MotoresEl Caso base – Motores es un escenario de sensibilidad que mide cómo cambiaría el despacho y la dinámica del sistema si en lugar de construir las TGCC de 600 MW, la Republica Dominicana añadiera 600MW de capacidad flexible (motores a gas) para 2024. El objetivo de penetración de las renovables (27% de la energía para 2030) es el mismo que en el caso base y cumpliría los objetivos de energía limpia del país.
Figura 9. Caso base – Motores: capacidad instalada por tecnología (izquierda) y porcentaje de energía por tecnología (derecha) de 2020-2030.
Figura 10. Factores de capacidad anual del Escenario del caso base – Motores para cada tecnología de 2020 a 2030.
Los factores de capacidad muestran que la adición de la nueva tecnología de motores de gas permite que todas las demás centrales eléctricas funcionen con una carga media más alta y, por lo tanto, con mayor eficiencia. En otras palabras, la flexibilidad proporcionada por la capacidad de la tecnología de los motores permite que la capacidad de carga base existente funcione más cerca de su punto de funcionamiento óptimo, usando menos combustible. Esto da como resultado una reducción general de los costos de funcionamiento del sistema. La flexibilidad de la nueva tecnología de motores de gas permite múltiples arranques y paradas por día. A continuación, la figura 11 siguiente compara el promedio de arranques anuales por año para todas las tecnologías.
Figura 11. Promedio de arranques anuales del Escenario del caso base – Motores para todas las tecnologías desde 2020 a 2030.
Batería
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MW
Lun Mar Mié Jue Vie Sáb Dom
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
TGCC
Hidroeléctrica
Nuevo motor de gas
Motor de gas
Motor HFO
Eólica
Solar
Carga de baterías
Demanda
Despacho-Caso base – Año 2030 Despacho-Caso base – Motores – Año 2030
Batería
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
TGCC
Hidroeléctrica
Nuevo motor de gas
Motor de gas
Motor HFO
Eólica
Solar
Carga de baterías
Demanda
Lun Mar Mié Jue Vie Sáb Dom
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A continuación, se muestra una comparación de despacho entre el Caso base y el Caso base - Motores. En el Caso base, la nueva TGCC empuja el parque de generación existente “hacia arriba” en mérito, lo que significa que las centrales eléctricas inflexibles actuales deben funcionar menos y con cargas variables. La adición de motores en el Caso Base - Motores optimiza las flotas de otras tecnologías de generación para funcionar con cargas más estables y elevadas donde la eficiencia es maximizada para cada central. La capacidad flexible de los motores equilibra el despacho y arranca y se detiene cuando es necesario para equilibrar el sistema y optimizar los costos de este.
Figura 12. Comparación de la generación diaria entre el Caso base (izquierda) y el Caso base – Motores (derecha)
Solar
Eólica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Hidroeléctrica
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Convertidor P2G00
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GW
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2020-2030
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GW
h/d
2020-2030
Generación diaria Caso base– Generación diaria Caso óptimo–
Figura 13. Comparación de un despacho semanal en 2030 entre el Caso base (izquierda) y el Caso base – Motores (derecha)
Tanto en los gráficos de generación diaria como en los de despacho semanal de los motores de carga base es evidente que al añadir tecnología de los motores se optimiza el funcionamiento de los sistemas existentes de activos de carga base inflexibles (TGCC, carbón). La capacidad de los motores de apagarse y encenderse, así como de subir y bajar rápidamente, que se muestra en la figura 13 (derecha), es lo que permite que los otros activos arranquen y paren menos, reduciendo así los costos generales del sistema.
La tabla 3 siguiente muestra los resultados clave que comparan el Caso base con el Caso base – Motores.
Caso base Caso base – MotoresAhorros acumulados para 2030 en comparación con el caso base - 90 MUSD
Nivel de FER para 2030 27 % 27 %Ahorros acumulados en el costo del combustible para 2030 en comparación con el caso base
- 43 MUSD
Baterías instaladas para 2030 317 MW/ 4 horas de batería 159 MW/ 4 horas de bateríaCapacidad térmica añadida para 2030 TGCC de 600 MW Motores de 600 MWCapacidad eólica instalada para 2030 600 MW 600 MWCapacidad solar instalada para 2030 ( MW) 1465 MW 1465 MW
Tabla 3. Compara los resultados entre el Caso base y el Caso base – Motores
0%
20%
40%
60%
80%
100%
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6
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Mto
n
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Cu
ota
de
FE
R
Óptimo Emisiones de CO y cuota de FER– ₂
Emisiones de CO₂
Cuota de FER
10 11
Comparando los resultados se muestra que a pesar de añadir la TGCC más eficiente en el Caso base, los costos totales de los sistemas son menores con los motores de gas. La flexibilidad de los motores permite un funcionamiento más eficiente del sistema y una mejor utilización de las FER. Los ahorros acumulados son principalmente de combustible, y de los costos reducidos de mantenimiento de la flota.
Caso óptimoEl Caso óptimo muestra la mezcla de capacidad óptima de la República Dominicana para los años 2020-2030. En este escenario, Plexos optimiza las nuevas adiciones de capacidad térmica y de FER, la tecnología y las fechas hasta el 2030. Todo ello con el fin de proporcionar el menor costo total y las menores emisiones para el sistema 2020-2030. El plazo para la construcción de toda la nueva capacidad para 2030 podría ser demasiado ajustado, sin embargo, este escenario demuestra cuál sería el sistema eléctrico óptimo que se debería construir.
Figura 14. Caso óptimo: capacidad instalada por tecnología (izquierda) y porcentaje de energía despachada por tecnología (derecha) de 2020-2030.
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
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2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
MW
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
GW
h
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Batería de energía
Carga máxima
Energía desplazada
Carga nativa
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Capacidad instalada 2020-2030 Caso óptimo– Cuota de energía 2020-2030 Caso óptimo–
En comparación con los dos casos anteriores, la entrada de las renovables ha aumentado considerablemente con más de 5.000 MW de FER instalados. Esto se debe a que la generación renovable es la forma más barata de nueva capacidad de generación. También es importante señalar que las nuevas adiciones de capacidad térmica son motores de gas - en lugar de TGCC, lo que proporciona costos más bajos al equilibrar las variaciones diarias de la energía eólica y solar en rápido aumento.
Figura 15. Cuota de energía renovable (punteada) y las emisiones anuales de CO2 por toneladas (sólidas) de 2020 a 2030 para el caso óptimo
Cabe señalar que la cantidad de capacidad eólica continúa creciendo a un ritmo mayor que la generación solar. Aunque los costos de la solar pueden parecer más baratos, desde el punto de vista del funcionamiento del sistema la capacidad eólica es más fácil de integrar y requiere menos almacenamiento para su desplazamiento. La producción eólica se genera a menudo las 24 horas del día, mientras que la solar sólo está disponible durante el día. Más tarde, cuando el almacenamiento se haga más asequible, Plexos comenzará a crear más energía solar, normalmente unida al almacenamiento de baterías para cambiar la sobregeneración diaria a la noche. Debido al aumento de las FER este escenario ve una clara reducción de la producción térmica y de las emisiones de CO2 debido al menor uso de combustibles fósiles.
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GW
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2020-2030
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40
50
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h/d
2020-2030
Generación diaria Caso base–
Solar
Eólica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Hidroeléctrica
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Convertidor P2G
Generación diaria Caso óptimo–
12
Figura 16. Factor de capacidad anual del Caso óptimo por tecnología (izquierda), y promedio de arranques anuales por año para todas las tecnologías (derecha) de 2020-2030.
0%
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2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Batería de energía
Factor de capacidad anual (Energía)
2020-2030 – Caso óptimo
Promedio anual de arranques por unidad
2020-2030 – Caso óptimo
An
ua
l n
úm
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de
arr
an
qu
es
Como se observa en la figura 16, los factores de capacidad y el número de arranques de las plantas de generación se ven afectados en gran medida cuando se introducen grandes cantidades de energía renovable. La adición de la nueva capacidad a base de plantas de motores a gas es importante para permitir que las otras tecnologías del sistema funcionen de manera eficiente. La capacidad de arrancar y parar rápidamente, sin costos adicionales, hace que los motores sean un excelente recurso para balancear las grandes adiciones de energía renovables. Estos activos crean una mayor flexibilidad del sistema que permitirá una integración más suave y rápida de la energía renovable. Debe tenerse en cuenta que las centrales de motores ya existentes en la Republica Dominicana no operan en modo de carga base, sino que deben participar balanceando el sistema de forma similar a los nuevos motores, con capacidad de arranques y paradas frecuentes.
En contraste con el Caso Base, la tecnología de los nuevos motores a gas abre las puertas para aumentar la cantidad de energías renovables en la República Dominicana. Añadir un nuevo activo inflexible, como la TGCC grande en el Caso Base, limitaría la introducción de más energía renovable en el futuro. Además, una gran unidad central de generación en un sistema de la isla es un riesgo de confiabilidad ya que cada vez que se sale del sistema por un problema técnico, el riesgo de apagón es inminente. La flexibilidad añadida en este caso es vital para optimizar el parque de generación actual, ya que se añaden recursos variables al sistema de energía.
Comparar – Caso Optimo vs. Caso BaseLa figura 17 nos permite comparar la generación diaria durante 2020-2030 tanto para el Caso Base como para el Caso Optimo. La mayor parte de la generación en el Caso Optimo (derecha) se compone de energía renovable (verde y amarillo) con las unidades de turbinas de vapor a carbón ya existentes que proporcionan la carga base. La adición de las unidades con motores flexibles a gas permite que las otras tecnologías de generación del sistema funcionen de manera más eficiente y quemen menos combustible, a la vez que balancean las cantidades crecientes de renovables y aseguran la confiabilidad del sistema en todas las condiciones climáticas. La instalación de TGCC inflexibles en el Caso Base (izquierda) da como resultado un funcionamiento mucho mayor de la generación térmica, quemando combustibles fósiles importados y produciendo emisiones.
Figura 17. Comparación de la generación diaria entre el Caso Base (izquierda) y el Caso Optimo (derecha) desde 2020-2030. El verde, el azul y el amarillo son las tecnologías libres de emisiones y combustibles
12 13
En la tabla 4 que figura a continuación se enumeran las conclusiones y resultados al comparar el Caso Optimo con los casos anteriores.
Caso base Caso base – Motores Óptima
Ahorros acumulados para 2030 en comparación con el caso base - 90 MUSD 1200 MUSD
Nivel de energía renovable para 2030 27 % 27 % 55%
Ahorros acumulados en el costo del combustible para 2030 en comparación con el caso base
- 43 MUSD 2350 MUSD
Baterías instaladas para 2030 317 MW/ 4 horas de batería
159 MW/ 4 horas de batería
470 MW/ 4 horas de batería
Capacidad térmica añadida para 2030 TGCC de 600 MW
Motores de 600 MW
Motores de 510 MW
Capacidad eólica instalada para 2030 600 MW 600 MW 2.450 MW
Capacidad solar instalada para 2030 1465 MW 1465 MW 1.950 MW
Tabla 4. Compara los resultados del caso óptimo con los casos anteriores.
La conclusión general de la comparación de los escenarios es que la combinación óptima de capacidad contiene más capacidad eólica, solar y térmica flexible que el plan nacional actual, que se presenta en el Caso Base. El escenario óptimo ahorra 2.350 millones US$ en combustible, alcanza una cuota renovable del 55% para 2030, reduce las emisiones de carbono en un 31 % y proporciona un ahorro total en los costos de generación de 1.200 millones US$ en comparación con el plan nacional actual.
Visión del 100% de energías renovablesWärtsilä tiene el objetivo de liderar el camino de sistemas eléctricos hacia un 100% renovable. Este caso estudiará qué pasos habría que dar en la República Dominicana para acercarse a esta visión de un 100% de energías renovables, y cómo este sistema se compara con los escenarios anteriores. Este estudio se concentra en los recursos eólicos y solares como las opciones de energía renovable de nueva generación.
Las metas de la energía renovable aumentan gradualmente en el modelo hasta 2030, cuando el sistema debe alimentarse completamente de fuentes de energía renovable.
La variabilidad estacional de los recursos renovables será un factor importante a la hora de optimizar el sistema eléctrico de 100% de energía renovable, ya que estas son las responsables de generar la mayor parte de la energía del sistema. La figura 18 muestra la producción mensual de los recursos solares y eólicos variables.
Figura 18. Perfiles de generación relativos mensuales para el sistema eléctrico 100% renovable en la RD
0%
25%
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Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Perfiles mensuales relativos para la República Dominicana
Solar
Eólica
Demanda
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6,000
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10,000
12,000
14,000
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18,000
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2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
MW
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
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2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
GW
h
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Batería de energía
Carga máxima
Energía desplazada
Carga nativa
Eólica
Solar
Hidroeléctrica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Capacidad instalada 2020-2030
– Visión de energía con 100% de FER
Cuota de energía 2020-2030
– Visión de energía con 100% de FER
14
Otro factor importante del sistema de cero carbono será el desarrollo y la disponibilidad de combustibles a base de fuentes renovables. El proceso de producción de combustibles renovables sintéticos se conoce como "Power to X" o en este caso Power to Gas (P2G). El proceso requiere electricidad generada principalmente a partir de Energías de Fuentes renovables para producir hidrógeno (que se extrae de las moléculas de agua) y aprovechar el dióxido de carbono ya existente en la atmósfera terrestre. En el proceso P2G hay varios subprocesos como la hidrólisis, la captura de carbono, la metanización y el almacenamiento de gas. La capacidad de sintetizar estos combustibles renovables y de almacenar grandes cantidades para su uso futuro desempeñará un papel vital para alcanzar los objetivos de cero carbono. Es importante señalar que el metano renovable puede transportarse utilizando los buques cisterna de GNL existentes, y distribuirse utilizando las redes de gas existentes.
La transición de los sistemas actuales de energía a sistemas 100% descarbonizados no significa que no haya centrales eléctricas que quemen combustibles. Los combustibles sintéticos Power to X son neutros en carbono y estarán disponibles en grandes cantidades en el futuro para la aviación, el transporte marítimo y otros sectores que también demandarán dichos combustibles. Estos combustibles costarán una cantidad de 3 a 5 veces más que los combustibles fósiles, pero como el viento y la energía solar producirán la mayor parte de la electricidad, las cantidades de combustible necesarias son relativamente pequeñas.
Para que un sistema sea de cero carbono o 100% renovable, los activos de generación flexible despachables deben tener la capacidad de utilizar estos combustibles renovables sintéticos. Para los propósitos del modelo, este estudio asume que todos los activos de generación de gas en la isla pueden funcionar con metano sintético. Los motores de gas modernos ya son capaces de quemar metano y metanol sintético sin carbono con alta eficiencia.
Debido a las grandes cantidades de variación diaria y estacional, el almacenamiento de energía jugará un papel vital en el mantenimiento de la fiabilidad del sistema. Plexos utiliza tecnologías de almacenamiento de energía para equilibrar el sistema a nivel diario y estacional. Las baterías de iones de litio se utilizan principalmente para el movimiento solar del día a la noche, y para equilibrar las variaciones a corto plazo. Los combustibles sintéticos renovables almacenados del proceso P2G son utilizados por los activos térmicos flexibles de combustible para equilibrar cualquier variación estacional y diaria grande, por ejemplo, los eventos climáticos extremos en los que el viento y la energía solar no están disponibles durante períodos prolongados. Se necesitan activos térmicos despachables para estos períodos sin la generación normal eólica y solar, ya que la cantidad de energía almacenada en baterías no sería suficiente. La otra opción sería construir un almacén de baterías extremadamente sobredimensionado, pero hacerlo sólo para algunos fenómenos meteorológicos poco frecuentes no tiene sentido desde el punto de vista económico.
Figura 19. Capacidad instalada (izquierda) y cuota de energía (derecha) por tecnología para el escenario con 100% FER
La figura 19 (izquierda) muestra la capacidad construida desde 2020-2030. Para alcanzar el objetivo del 100% se necesita una gran cantidad de energía renovable con grandes adiciones cada año entre 2025-2030. Con algunos activos térmicos que permanecen en línea como respaldo para condiciones climáticas extremas. Como se mencionó anteriormente, estas tecnologías funcionarían con combustibles sintéticos renovables a partir del año 2030.
La figura 19 (derecha) representa la cantidad de energía que está siendo generada por la tecnología. La generación renovable domina la cuota de energía para el año 2027 y permite que el aumento de la energía almacenada se desplace para su uso futuro, utilizando el almacenamiento en baterías. La generación de gas flexible, que utiliza combustibles renovables, funciona con un factor de baja capacidad, utilizando pequeñas cantidades de combustible, pero asegura la fiabilidad del sistema en todas las condiciones climáticas.
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20
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GW
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2020-2030
Generación diaria Visión de energía con 100% de FER–
Solar
Eólica
Motor HFO
Motor de gas
Nuevo motor de gas
TGCC
Hidroeléctrica
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
Convertidor P2G
14 15
Figura 20. Cuota de energía renovable (punteada) y emisiones anuales de CO2 por toneladas (sólidas) de 2020 a 2030 para el caso de la visión de un 100% de energías renovables
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
2
4
6
8
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12
Mto
n
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Visión del 100% de FER – Emisiones de CO y cuota de FER₂
Cu
ota
de
FE
R
Emisiones de CO₂
Cuota de FER
Para que el sistema eléctrico sea considerado 100% renovable, las emisiones de CO2 deben ser de 0 toneladas para 2030. Los dos gráficos de la figura 20 muestran esta transición a lo largo del período de estudio de diez años. La cantidad de energía renovable generada y la cantidad de emisiones producidas se correlacionan directamente y comienzan a cambiar notablemente después del año 2025.
Figura 21. Generación diaria por tipo de tecnología desde 2020-2030 escenario con 100% FER
La figura 21 muestra cómo la generación térmica está en espera la mayor parte del tiempo para 2030, con las FER generando la mayor parte de la electricidad. El exceso de energía eólica y solar que se genera es capturado y convertido en combustibles renovables en el proceso de conversión Power to Gas.
Como se ha mencionado, en el proceso de Power to Gas (Convertidor P2G), el exceso de energía eólica y solar puede utilizarse mediante la electrólisis de hidrógeno y la síntesis de metano para producir metano sintético renovable (gas natural). El metano se introduce entonces en la red de gas local, o se licua a GNL, se almacena, y más tarde se regasifica para su uso en centrales térmicas flexibles según sea necesario. Este proceso está indicado por la línea marrón oscura, que se eleva cuando la electricidad se consume y se convierte en combustible.
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1000
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3000
4000
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5
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1.7
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2.7
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3.2
5
3.5
3.7
5 4
4.2
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4.5
4.7
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5.2
5
5.5
5.7
5 6
6.2
5
6.5
6.7
5 7
7.2
5
7.5
7.7
5
MW
Despacho Visión de energía con 100% de FER Año 2030– –
Lun Mar Mié Jue Vie Sáb Dom
Nueva TGCC
Turbinas de vapor
TGCC
Hidroeléctrica
Nuevo motor de gas
Motor de gas
Motor HFO
Eólica
Solar
Batería
Convertidor P2G
Carga de baterías
Demanda
-0.02
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0
0.25
0.5
0.75
1
-0.02
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
-500
0
500
1000
1500
2000
2500
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3
47
82
8
GW
h
Balance del almacenamiento de gas renovable
% d
e la
de
ma
nd
a a
nu
al
Perfiles mensuales relativos para la República Dominicana en 2030
Po
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je d
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l d
e a
lma
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na
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s d
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de
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al
Pe
rfil re
lati
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al
Solar
Eólica
Demanda
Almacenamiento
de gas
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
16
Figura 22. Despacho semanal por tecnología en el año 2030 para el escenario con 100% FER
En la figura 22 se muestra un pronóstico semanal de cómo se despacha la tecnología. Además de la gran producción de energía renovable, las baterías del sistema se están utilizando para equilibrar la variación renovable y trasladar el exceso de energía solar del día a la noche. Power to Gas no está operando con una variación diaria sino que está almacenando combustible para las necesidades diarias, semanales y mensuales a largo plazo. La carga de las baterías se indica con una línea roja punteada y el consumo del convertidor P2G se presenta con la línea marrón continua.
Observar el sábado y el domingo en el gráfico da una indicación de cómo funciona el sistema cuando no se produce suficiente energía renovable para satisfacer la carga. Durante los períodos de estos dos días se necesita una generación térmica flexible para equilibrar el sistema, operando con combustibles renovables producidos por el convertidor P2G a principios de la semana. Todo el exceso de producción por encima de la línea de demanda (línea roja de luz sólida) se utiliza para cargar las baterías y proporcionar energía a los convertidores P2G creando combustibles sintéticos neutros en carbono, que es el único combustible para cualquier capacidad térmica en este momento.
Figura 23. Niveles de almacenamiento de gas renovable (izquierda) y el perfil de despacho mensual para 2030 (derecha) para el escenario con 100% FER
La figura 23 ayuda a aclarar cómo el proceso Power to Gas o gas renovable está ayudando a la variación estacional del viento y la energía solar y la demanda. El modelo comienza a utilizar la tecnología Power to Gas en 2028 y para 2030 la cantidad máxima de gas sintético renovable almacenado es igual al 10% de la demanda en la República Dominicana. El gas renovable almacenado es vital de agosto a noviembre, ya que la producción eólica se reduce drásticamente y la demanda comienza a aumentar. Durante este período el gas renovable se utiliza con frecuencia en activos térmicos flexibles para equilibrar el sistema eléctrico.
Será posible importar combustibles renovables sintéticos y se podría utilizar la infraestructura de GNL existente en la isla. Considerando el almacenamiento actual de GNL de las islas y las adiciones previstas, hay suficiente almacenamiento de combustible disponible para el gas renovable para 2030. En este estudio se utilizó el exceso de electricidad renovable para producir el combustible localmente, pero el coste de su importación sería similar y no tendría un impacto significativo en los resultados.
Coste acumulativo Delta
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
16 17
En la tabla 5 que figura a continuación se enumeran las conclusiones y los resultados al comparar la visión de un 100% de energías renovables con los casos anteriores.
Caso base Caso base – Motores Óptima Visión del 100% de
energías renovablesNivel de energía renovable para 2030
27 % 27 % 55% 100% para 2030 – el sector energético es neutro en carbono
Ahorros acumulados para 2030 en comparación con el Caso Base
- 90 MUSD 1200 MUSD -100 MUSD(para 2028 y 900 MUSD de ahorro con el 80% de cuota de Energía Renovable)
Ahorros acumulados en el costo del combustible para 2030 en comparación con el Caso Base
- 43 MUSD 2350 MUSD 4.400 MUSD
Power to Gas añadido para 2030 - - - 2 GW y 2,5 TWh Baterías instaladas para 2030 317 MW/
4 horas de batería
159 MW/ 4 horas de
batería
470 MW/ 4 horas de
batería
3 GW (12 GWh)
Capacidad térmica añadida para 2030 ( MW)
TGCC de 600 MW
Motores de 600 MW
510 MW – todos los
motores
1.300 MW – todos los motores
Capacidad eólica instalada para 2030 ( MW) 600 MW 600 MW 2.450 MW 5.700 MW
Capacidad solar instalada para 2030 ( MW) 1465 MW 1465 MW 1.950 MW 6.700 MW
Tabla 5. Compara los resultados del caso de la visión de un 100% de energías renovables con los casos anteriores.
En la tabla 5 superior y la figura 24 siguiente está claro que el impulso final para descarbonizar completamente el sistema eléctrico de la Republica Dominicana puede ser costoso cuando se compara con los otros escenarios.
Comparación de los costos y las emisiones entre los escenarios
Figura 24. Costo acumulativo Delta para todos los casos estudiados
La figura 24 compara el costo total (OpEx +FOM+ CapEx) de los tres escenarios. La instalación de motores en lugar de TGCC muestra el ahorro total de costos, pero la adición de motores y el aumento gradual de energía renovable amplifica esos ahorros de forma significativa. Emparejar un alto porcentaje de energía renovable con una cartera térmica flexible disminuye la dependencia de los combustibles fósiles y, por lo tanto, reduce drásticamente los costos del sistema energético de la isla. La tecnología térmica flexible equilibra y optimiza la generación de energía de los sistemas eléctricos y permite la máxima utilización de la energía renovable.
Además, está claro que la visión del 100% de energía renovable es el escenario más factible hasta 2028, cuando la cuota de energía renovable alcanza el 80%. Después, basándose en la configuración de los escenarios, el sistema se impulsa rápidamente a la cuota de 100% de energía renovable (90%
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2
4
6
8
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14
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Mto
n
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Emisiones de CO₂
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
Cuota de FER
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
18
para 2029 y 100% para 2030), lo cual no se hace basándose en la economía sino en otras variables (por ejemplo, la voluntad política). En estos casos, los costos son más altos que en los escenarios optimizados económicamente. Para reducir estos altos costos, el último año para alcanzar el 100 % de descarbonización debería pasar a ser el año 2030, ya que el almacenamiento de baterías y la energía solar siguen siendo más competitivos.
En la figura 25 se presenta otra comparación de los costos entre los distintos escenarios. Separando el costo total de CapEx, OpEx y FOM podemos ver qué partes están contribuyendo más al costo total para 2030. En la visión del 100% con energía renovable ve una gran disminución en el costo de operación debido a la cantidad de energía renovable en el sistema para el año 2030. Sin embargo, este escenario ve un CapEX más alto ya que para alcanzar el sistema del 100% deben instalarse grandes cantidades de fuentes de energía renovable.
Figura 25. Deltas de costos para OpEx, FOM y CapEx para 2030 en todos los escenarios estudiados (subescenarios Óptimo A, B, C descritos en el Apéndice 1)
En base a estos resultados se puede decir que el 70-80% de la cuota de energía renovable es la cuota económica óptima de renovables a finales de los 2020 y proporciona costos y emisiones más bajos que el plan actual del sistema eléctrico. Después de eso, los pasos hacia la neutralidad del carbono comienzan a ser más costosos. Cabe señalar que mientras que esta simulación está estableciendo la visión del 100% renovable de la República Dominicana para el 2030, el costo decreciente de tecnologías como las baterías y las mejoras del proceso Power to Gas deberían hacer más factible el sistema de energía 100% renovable después del 2030.
En la figura 26 siguiente se muestran las emisiones de CO2 de los cuatro escenarios estudiados (así como los subescenarios descritos en el Apéndice 1). Junto con las renovables, el almacenamiento juega un papel importante en la reducción de las emisiones. Debido a la pronunciada curva descendente de los costos de las baterías, Plexos propone, en la mayoría de los escenarios, empezar a instalar el almacenamiento más cerca del año 2030.
Cabe señalar que no se garantiza que las emisiones disminuyan sólo porque se añada más capacidad renovable a un sistema de energía. Para que un sistema descarbonice se requiere una combinación de energía renovable y generación térmica flexible. Esto permite que la cartera utilice la energía renovable libre de carbono sin impactar negativamente la fiabilidad o los costos operativos de otros activos del sistema. Esto se puede ver en la emisión para el caso base con motores.
Figura 26. Las emisiones de CO2 (izquierda) y la cuota de Energía Renovable (derecha) para todos los casos estudiados (subescenarios Óptimo A, B, C descrito en el Apéndice 1)
-5,000,000
-4,000,000
-3,000,000
-2,000,000
-1,000,000
–
1,000,000
2,000,000
3,000,000
4,000,000
$
Total OpEx/FOM/CapEx – Delta
OPEX FOM CAPEX
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
Óptima C
Óptima A
Óptima B
18 19
Conclusiones Este estudio buscó el camino óptimo para desarrollar el sistema eléctrico de la República Dominicana hacia un 100% de energía renovable, utilizando el software de modelado Plexos. Se estudiaron varios escenarios. El objetivo general era encontrar el camino más eficiente para la Republica Domicana mientras se aseguraban unos costos de generación competitivos y bajas emisiones. Las aportaciones de modelado para el precio de la tecnología futura esperada y los datos del sistema provienen de varias fuentes de renombre, como Bloomberg New Energy Finance, CNE y OC.
La energía solar y eólica ya son hoy en día la nueva fuente de generación de electricidad más barata, y tendrán un papel central en la transición del sistema eléctrico al generar la mayor parte de la electricidad en el futuro. Al mismo tiempo que se retira gradualmente la antigua capacidad inflexible, es importante asegurar que se disponga de una capacidad de gas flexible adecuada para equilibrar eficientemente la intermitencia de la energía eólica y solar, manteniendo el sistema estable en todas las condiciones climáticas. El almacenamiento de energía también desempeñará un papel importante, principalmente mediante la regulación de la frecuencia y el desplazamiento de la generación solar del día a la noche. Debido a la disminución prevista del precio del almacenamiento en baterías, las instalaciones de almacenamiento empiezan a aumentar rápidamente hacia 2030.
En los primeros años, incluso después de convertir varios activos para operar con gas, la generación de carbón y gas están suministrando una gran parte de la electricidad de la nación, al mismo tiempo que son responsables de la mayoría de las emisiones de CO2. Cabe señalar que en el modelo no había costo de emisiones ni impuestos para el CO2. A pesar de la falta de un costo de emisión, el modelo ve el valor económico de la capacidad eólica y solar. Sin embargo, como se ha mencionado anteriormente, el aumento de la proporción de la generación eólica y solar requiere una flexibilidad de la generación de energía térmica, que las centrales eléctricas de carbón y las TGCC no pueden proporcionar. Afortunadamente, el parque de generación de la República Dominicana ya incluye una capacidad térmica flexible en forma de centrales de energía con motores. Es vital que el parque térmico sea capaz de apagarse y volver a encenderse rápidamente cuando las condiciones meteorológicas cambien, ya que la intermitencia es inevitable.
En el caso de las centrales de carbón y de TGCC existentes, la puesta en marcha y el cierre requieren mucho tiempo e incorporan muchos costos –estos activos tendrán dificultades para funcionar en un sistema eléctrico con un elevado número de energía renovable. Si este tipo de activos inflexibles permanecen en el sistema, debido a obligaciones políticas o contractuales, empiezan a forzar la reducción y obstaculizan la entrada de las fuentes de energía renovable y, por lo tanto, limitan la posibilidad de alcanzar los objetivos de energía limpia. En base a los hallazgos de este estudio, la República Dominicana no debería, bajo ninguna circunstancia, agregar ninguna nueva capacidad de gas inflexible (TGCC) al sistema en el futuro, ya que esto sólo incrementaría los costos, la dependencia de los combustibles fósiles importados y limitaría las oportunidades de agregar energías renovables.
La inversión en tecnologías renovables permitirá a la República Dominicana reducir considerablemente la dependencia de los combustibles importados, así como los riesgos de elevados costos y precios asociados a ellos. Los fondos que se habrían utilizado originalmente para pagar los combustibles importados pueden utilizarse para financiar la energía renovable no contaminante y de otras formas que beneficien a la nación.
Los resultados indican que una cuota de energía renovable del 70-80% es la cuota económica óptima de renovables a finales de los 2020 y proporciona costos y emisiones más bajos que el plan actual del sistema eléctrico. Alcanzar un nivel económicamente óptimo de energía renovable sería más que cumplir con el objetivo de los países para 2030 de generar el 27% de su energía a partir de renovables y el objetivo para 2023 de un 32% de capacidad de energía renovable. Este escenario óptimo también cumpliría las metas de la región de América Latina y el Caribe de generar el 70% de las energías renovables en 2030.
El propósito del escenario final, la Visión del 100% de energías renovables, era demostrar la escala necesaria de capacidad eólica y solar, junto con las tecnologías de equilibrio y cambio requeridas para alcanzar la solución de energía de cero carbono para la República Dominicana. Alcanzar el 100% para 2030 puede parecer poco realista, pero es valioso estudiar lo que tiene que ocurrir para llegar allí. Lo que es seguro es que, incluso después de 2030, se irán añadiendo gradualmente más energías renovables al sistema eléctrico de la República Dominicana, y cuanto más fuentes de energía renovable se añadan, más inflexibles serán las centrales eléctricas de carbón y gas que pasarán de valiosos activos de carga base a activos bloqueados.
% F
ER
/U
SD
/MW
h
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16000
18000
20000
MW
Nueva capacidad instalada, cuota de FER y LCOE del sistema para 2030
Caso base Óptima Visión del 100% de FER
Convertidor P2G
Térmica nueva
Baterías
Solar
Eólica
% FER en 2030
LCOE del sistema en 2030
20
Figura 27. Nueva capacidad instalada, cuota de FER y LCOE del sistema para el año 2030 para todos los escenarios y subescenarios
El propósito de este documento era contribuir a la conversación en la República Dominicana y analizar las vías facultativas que desarrollen un sistema eléctrico hacia la reducción del uso de combustible y el aumento de la energía renovable limpia. Es de esperar que este estudio ayude a comprender las mejores formas de avanzar, y los impactos de las decisiones tomadas hoy en día sobre el coste futuro de la electricidad, las emisiones, la fiabilidad del sistema y la capacidad de alcanzar los objetivos renovables del futuro.
20 21
Apéndice 1 – Subescenarios
Caso óptimo A y B con sensibilidades CapEx de energía eólicaEn esta sección de escenarios, el modelo evalúa la diferencia de resultados con dos precios diferentes para la generación eólica. Uno con un precio inicial de 2.000 $/kW y otro con un precio de 2.500 $/kW.
Estos escenarios se añadieron para abordar la discusión sobre los costos de CapEx de energía eólica en la República Dominicana. En informes recientes se ha informado de que los precios son mucho más altos que en otras islas similares de otras naciones y regiones del mundo. Los costos de todos los componentes que conforman los generadores eólicos son los mismos en todo el mundo, las diferencias provienen de las aduanas e impuestos locales, los transportes terrestres, la tierra, los costos de instalación y las tasas de interés. Este estudio no especula sobre por qué estos costos pueden ser mucho más altos en la Republica Dominicana que en otros países.
Los resultados de los dos subescenarios se comparan con el Caso óptimo en la tabla 6 de abajo.
Óptimo Óptimo A Óptimo B Costo de capital de la capacidad eólica 1500 $/kW 2000 $/kW 2500 $/kWAhorros acumulados para el 2030 en comparación con el Caso óptimo
- -400 MUSD -750 MUSD
Nivel de energía renovable para 2030 55% de Energía Renovable
54% de Energía Renovable
49% de Energía Renovable
Baterías instaladas para 2030 470 MW / 4 horas de batería
476 MW / 4 horas de batería
353 MW / 4 horas de batería
Capacidad térmica añadida para 2030 Motores de 510 MW
Motores de 510 MW
Motores de 560 MW
Capacidad eólica instalada para 2030 2.450 MW 2.400 MW 1.850 MWCapacidad solar instalada para 2030 1.950 MW 2.000 MW 2.200 MW
Tabla 6. Compara los subescenarios Óptimo A y Óptimo B con el Caso óptimo
Los resultados de ambos escenarios indican la necesidad de la misma cantidad de nueva generación térmica -aproximadamente 500 MW de motores de gas. Los escenarios A y B indican que, incluso con el mayor CapEx eólico, la competitividad sigue siendo casi la misma para las fuentes de energía renovable en la República Dominicana, ya que la cantidad de capacidad de generación eólica no cambia drásticamente incluso cuando se aumenta el CapEx eólico.
22
Caso óptimo C – sin el despacho forzado de la central eléctrica de Punta CatalinaTodos los escenarios anteriores de este estudio requerían que la central de carbón de Punta Catalina despachara al menos con un factor de capacidad del 70% –esta es una suposición base en los actuales planes de recursos de la RD. Este subescenario, sin embargo, elimina ese requisito y permite que el modelo haga funcionar la central de manera óptima, y elimine la central de carbón/vapor cuando ya no sea económica y/o operacionalmente viable. Los resultados que aparecen a continuación en la tabla 7 presentan una comparación con el Caso óptimo.
Óptimo Óptimo C Costo de capital de la capacidad eólica 1500 $/kW 1500 $/kWAhorros acumulados para el 2030 en comparación con el Caso óptimo
- 70 MUSD
Nivel de Energía Renovable para 2030 55% de Energía Renovable 57% de Energía RenovableReducción del CO2 para 2030 - 14%
(41% de reducción en comparación con el caso base)
Baterías instaladas para 2030 470 MW / 4 horas de batería 425 MW / 4 horas de bateríaCapacidad térmica añadida para 2030 Motores de 510 MW Motores de 530 MWCapacidad eólica instalada para 2030 2.450 MW 2.450 MWCapacidad solar instalada para 2030 1.950 MW 2.050 MW
Tabla 7. Compara el subescenario Óptimo C con el Caso óptimo
Los resultados anteriores indican cómo el funcionamiento forzado de la inflexible central eléctrica de Punta Catalina en otros escenarios está obstaculizando la entrada de energía renovable.
La figura 28 muestra las diferencias en el despacho por tecnologías para el Caso óptimo y este subescenario de despacho no forzado de Punta Catalina.
0
10
20
30
40
50
60
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GW
h/d
Daily Generation – Case Optimal
Solar
Wind
Engine HFO
Engine Gas
New Engine Gas
CCGT
Hydro
New CCGT
Steam Turbines
P2G Converter
2020-2030
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
GW
h/d
Daily Generation – Case Optimal C
Solar
Wind
Engine HFO
Engine Gas
New Engine Gas
CCGT
Hydro
New CCGT
Steam Turbines
P2G Converter
2020-2030
Figura 28. Despacho entre 2020-2030 para el Caso óptimo (izquierda) y Subescenario – Caso óptimo sin forzar a Punta Catalina en el sistema (derecha)
Cuando Plexos regula el uso de la central de carbón, reduce gradualmente su despacho y añade más renovables para compensar. Esto no sólo reduce las emisiones rápida y drásticamente, sino que también tiene sentido desde el punto de vista económico. Como en este escenario no se fijó un objetivo para alcanzar el 100% de energía renovable al final del período, Plexos mantiene la central de carbón de Punta Catalina en el sistema para proporcionar energía durante los períodos en que hay poca producción de energía eólica y solar. En este contexto, la central tendría que ser eliminada, o convertida a biomasa, si se estableciera un objetivo de 100% energías renovables.
Coste acumulativo Delta
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
0
2
4
6
8
10
12
14
Mto
n
Caso base
Caso base Motores–
Óptima
Visión del 100% de FER
Óptima C
Óptima A
Óptima B
Emisiones de CO₂
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Figura 29. Diferencias de costos entre los escenarios
En la figura 29 siguiente se comparan los costos entre los casos de todos los escenarios. Las emisiones de CO2 para los escenarios se muestran en la figura 30 siguiente. El subescenario Óptimo C, escenario sin despacho forzoso de la central de Punta Catalina, muestra un impacto mínimo en los costos totales de generación, comparado con el Caso óptimo, pero una drástica reducción de las emisiones. Cuando se compara con el plan actual del sistema eléctrico, los impactos en el costo total de generación y las emisiones son ambos importantes.
Figura 30. Diferencias de CO2 entre los escenarios
24
Apéndice 2
Mejoras de la transmisiónEn este estudio no se tienen en cuenta las mejoras de la transmisión. Sin embargo, para añadir más energías renovables al sistema sería necesario construir nuevas líneas de la red, y en este apéndice se evalúan los costos aproximados de la mejora de la red y se evalúa su viabilidad.
Determinar qué inversiones deben hacerse en la red que acomoden las conexiones de la red para la nueva capacidad de generación es una tarea compleja. Permitir nuevas líneas de la red también puede ser un proceso que requiere mucho tiempo. Sin embargo, se puede estimar el tamaño de la expansión de la red necesaria para incorporar todas las nuevas fuentes de energía renovable y compararla con el ahorro disponible a nivel del sistema cuando se compara el Caso Optimo con el escenario del Caso Base.
Si se compara el Caso Base con el Caso Optimo a nivel de sistema hay un ahorro de 1.200 millones de dólares para 2030 y teniendo en cuenta los ahorros a partir de 2030 (efecto de fin de año con una tasa de descuento del 10%) la cantidad aumenta a 2.500 millones de dólares para 2050.
Los costos de inversión en la red de transmisión varían de un lugar a otro, pero un factor principal en el costo de inversión de la red es el nivel de voltaje. A partir del plan de expansión de la red de la República Dominicana se pueden calcular los siguientes costos medios de inversión en líneas de transmisión: 345 kV (0,5 millones USD/km) y 138 kV (0,225 millones de USD/km). La capacidad de transporte de la corriente térmica para la línea de 345 kV (tres conductores) es de aproximadamente 1000 MVA y para la línea de 138 kV (dos conductores) de alrededor de 300 MVA.
En la República Dominicana la red de 345 kV es la columna vertebral del sistema de transmisión. Teniendo en cuenta que la red de transmisión de la República Dominicana tendría que ser mejorada según la figura 31 que se muestra a continuación, en este análisis se proponen 850 km de nueva línea de 345 kV en total. Esto facilitaría que los proyectos en diferentes lugares de la isla tuvieran acceso a la red de 345kV con líneas bastante cortas de 138 kV o 69 kV. La mejora no sólo reforzaría la red actual sino que también permitiría conectar nueva capacidad. El costo de inversión para tal mejora de la red sería de aproximadamente 400-500 MUSD (basado en los niveles de costo de la República Dominicana para la línea de 345 kV).
Como se mencionó anteriormente, el ahorro total del Caso Optimo comparado con el Caso Base fue de 2.500 millones de USD. El costo de la actualización de la red principal es de aproximadamente 500 millones de USD, tal inversión es sólo el 20% del ahorro total. Con este costo la red principal de la isla podría modernizarse y todavía habría un ahorro de 2 mil millones de USD.
Cabe señalar que en el informe de la IRENA titulado “Planificación del futuro de las energías renovables”², realizado en 2017, la información de la página 96 muestra un valor de los costos de transmisión mucho menos conservador, o mucho más barato, que los utilizados en este estudio: “Los resultados indican que se necesitan entre 50 y 170 millones de USD de inversión en transmisión (lo que corresponde a añadir una capacidad de transmisión de 520 MW a 2.050 MW) para dar cabida a la energía solar fotovoltaica y eólica en los niveles especificados.”
Figura 31. Propuesta de mejora de la red de RD
2) https://www.irena.org/publications/2017/Jan/Planning-for-the-renewable-future-Long-term-modelling-and-tools-to-expand-variable-renewable-power
24 25
Apéndice 3
El software de modelado Plexos es un software de simulación para el estudio y despacho de un sistema eléctrico. El software utiliza técnicas de optimización basadas en las matemáticas para representar de forma realista el funcionamiento de un sistema eléctrico real.
Un modelo Plexos es una combinación de datos de sistemas eléctricos y una formulación matemática avanzada, que capta las características del sistema estudiado. En la figura 1 se muestran los datos del sistema eléctrico utilizados en un modelo. Estos datos, combinados con la formulación matemática, son un modelo de Plexos, que representa el sistema eléctrico con cada uno de sus detalles tecno-económicos. La formulación modela básicamente las características del sistema, como las características de las centrales eléctricas (por ejemplo, eficiencias, características dinámicas), los nodos y líneas de la red eléctrica, los requisitos de los servicios auxiliares y el equilibrio entre la oferta y la demanda.
El modelo es optimizado y produce los resultados que se muestran en la figura. El solucionador optimiza el sistema eléctrico. En un modelo de expansión a largo plazo, el objetivo de optimización es encontrar las adiciones óptimas (de menor costo) de capacidad de generación para abastecer la futura demanda de electricidad. En un modelo a corto plazo, el objetivo es minimizar el costo de funcionamiento del sistema eléctrico durante el período de estudio. Debido a la compleja naturaleza del modelo de optimización de la capacidad del sistema eléctrico, normalmente se necesitan algunas simplificaciones. Sin embargo, cabe mencionar que esas simplificaciones no deberían afectar gravemente a los resultados finales, lo que significa que todas esas simplificaciones deben investigarse y elegirse cuidadosamente.
Figura 32. Modelo del sistema eléctrico de Plexos
Los datos proceden de las fuentes que se indican a continuación:
z Bloomberg New Energy Finance (BNEF)
z Organismo Coordinador (OC)
z Comisión Nacional de Energía (CNE)
z Precios actuales de la energía eólica y solar fotovoltaica establecidos por la Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA)
z Curvas de precios futuros para las Fuentes de Energía Renovable (FER) y tecnologías de almacenamiento de Bloomberg New Energy Finance
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