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VIABILIDAD TÉCNICO-ECONÓMICA DE SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO TÉRMICO PARA LA
TRANSICIÓN A REDES 100% RENOVABLES
RESUMEN
Las baterías se utilizan a menudo para superar la intermitencia de los recursos de energía renovable. Sin embargo, las baterías de iones de litio están asociadas con un tremendo agotamiento de metales, impacto ambiental y peligros para la salud humana. Los sistemas de almacenamiento de energía térmica a menudo no se tienen en cuenta en los planes a gran escala para la producción directa de electricidad debido a las pérdidas que se producen en el proceso de conversión. Con Jordania como estudio de caso, se evaluaron seis sistemas diferentes, a saber, fotovoltaica (PV)-almacenamiento térmico, PV-eólica-almacenamiento térmico, PV-energía solar concentrada (CSP)-almacenamiento térmico, PV-CSP-almacenamiento térmico eólico, PV -Batería CSP-Li-ion y batería PV-CSP-wind-Li-ion. Se consideraron diferentes parámetros tecnoeconómicos para buscar los sitios de instalación de mayor coincidencia entre la oferta y la demanda y el menor costo nivelado de electricidad. Los resultados mostraron que cuando se adopta el almacenamiento térmico, la incorporación de aerogeneradores con el sistema solar disminuye la capacidad total de la instalación en aproximadamente un 35 %, aunque se requiere un almacenamiento térmico mayor. Las configuraciones óptimas de los sistemas de baterías PV-CSP-wind-thermal y PV-CSP-wind tienen capacidades de almacenamiento de 0,340 TWhth y 0,109 TWhe, respectivamente. Este trabajo reveló que la integración del almacenamiento térmico a los sistemas de generación de energía renovable en Jordania no solo es factible y puede cubrir el 100% de los requisitos de energía en todo momento, sino que también puede compensar la enorme necesidad de la alternativa más común pero peligrosa (Li- baterías de iones).
1. INTRODUCCIÓN
La necesidad de sistemas de energía limpios y libres de carbono está aumentando, especialmente en países como Jordania, que carecen de recursos de combustibles fósiles convencionales y sufren emisiones contaminantes. Además, el Acuerdo de París y el protocolo de Kioto han obligado a los gobiernos y a los responsables de la toma de decisiones a mantener el aumento de la temperatura mundial por debajo de los 2,0 C [1]. Esta regulación se puede facilitar mediante el uso de recursos de energía renovable para satisfacer el 100% de la demanda de energía mientras se mantiene la huella de carbono al mínimo. En consecuencia, se requieren recursos alternativos para la generación de energía, así como formas nuevas e innovadoras de satisfacer la demanda de energía para aplicaciones a gran escala. Tales acciones también son necesarias para ayudar a mitigar no solo el cambio climático sino también los peligros ambientales. Las energías renovables consideradas como fotovoltaica, turbinas eólicas, energía de maremotos y biocombustibles se pueden considerar como alternativas a los combustibles fósiles, donde se requiere un gran consumo de energía, como la demanda de energía de países [2e4], ciudades [5,6], zonas rurales. [7], campus universitarios [8] y grandes instalaciones [9e11]. Los paneles fotovoltaicos (PV) y las turbinas eólicas son soluciones viables para generar energía eléctrica a gran escala, como en países enteros. Sin embargo, las turbinas fotovoltaicas y eólicas sufren de intermitencia y limitaciones geográficas debido al corto rango de disponibilidad de radiación solar y la velocidad efectiva del viento [12]. Se utiliza una combinación de PV, turbinas eólicas y sistemas de almacenamiento de energía (ESS), es decir, PV/wind/ESS, para mitigar la intermitencia y disminuir el desajuste entre la demanda y la energía suministrada [13,14]. Por ejemplo, Camargo et al. [15] optimizó la integración de PV/wind/ESS para cubrir la demanda de carga base de Chile considerando las condiciones climáticas.
Sus resultados mostraron un alto potencial en la generación y almacenamiento de energía renovable. Los paneles fotovoltaicos usan ESS en forma de baterías, como las baterías de iones de litio. El creciente desarrollo de este tipo de baterías provocaría un efecto ambiental negativo. Oliveira et al. [16] descubrió que el rendimiento del entorno general depende de la eficiencia y la durabilidad de la batería. Las baterías de iones de litio tienen un período de vida corto, son sensibles a las altas temperaturas y pueden dañarse si se descargan por completo [17]. Como tal, y con el agotamiento de los metales y los peligros para la salud asociados con el uso de baterías, surge la necesidad de un sistema de almacenamiento alternativo más ecológico para aplicaciones a gran escala, como la transición de la red 100 % renovable de los países. El uso de otros ESS, como los sistemas de almacenamiento de agua por bombeo (PHS), también es viable. Sin embargo, tal ESS depende en gran medida de la ubicación geográfica y la disponibilidad de recursos hídricos. Por ejemplo, Nassar et al. [18] informaron sobre una optimización del tamaño y un análisis dinámico de un sistema PHS integrado con un sistema eólico fotovoltaico para una comunidad urbana en la ciudad de Brack, Libia. Sus resultados mostraron que la capacidad óptima de energía fotovoltaica a eólica es 1:5. Además, el PHS contribuye con el 15% en la cobertura de la carga anual. En Suecia se ha llevado a cabo una comparación tecnoeconómica entre micro micro-PHS y almacenamiento en baterías como estudio de caso para encontrar la integración más adecuada para las zonas rurales [19]. Ambas integraciones se aplicaron para evaluar la eficiencia, la duración del almacenamiento y el costo de los sistemas de energía renovable a pequeña escala. Este estudio mostró que el sistema de almacenamiento de baterías fotovoltaicas y eólicas es una mejor opción en términos de economía y confiabilidad. Otro estudio para Brasil investigó la naturaleza complementaria entre la generación fotovoltaica y eólica y el rendimiento del almacenamiento de energía en centrales eléctricas híbridas [20]. El estudio concluyó que se requiere una capacidad mínima de almacenamiento cuando el mix energético es 60% solar y 40% eólico para abastecer el noreste de Brasil. Se realizó otro estudio para el noreste de Brasil para analizar el efecto de la complementariedad entre las fuentes solar, eólica y mareomotriz [21]. Se propuso la optimización de un sistema de energía híbrido de turbina eólica fotovoltaica-PHS para encontrar una solución limpia, asequible y confiable para las poblaciones costeras en aplicaciones de minirredes [22]. Se utilizó un algoritmo genético para minimizar la diferencia entre la generación y la demanda de energía. Se propuso un estudio sobre el impacto de las tecnologías de almacenamiento, resolución temporal y seguimiento de PV en energía renovable híbrida para áreas remotas en Australia [23]. Los resultados mostraron que el sistema híbrido fotovoltaico/eólico con baterías de flujo redox de vanadio tiene un menor costo de energía en comparación con los sistemas fotovoltaicos/eólicos con baterías de iones de litio o de bromuro de zinc, y un costo de energía similar al de los sistemas fotovoltaicos/eólicos. /Sistema de baterías de plomo-ácido. Sin embargo, el sistema fotovoltaico/eólico con PHS presentó el menor costo de energía. Otro estudio tomó en consideración un sistema híbrido de almacenamiento de energía renovable para un área residencial en Malasia [24]. El sistema híbrido constaba de cuatro fuentes de energía, a saber, fotovoltaica, eólica, sistema de almacenamiento de baterías y generador diésel. Después de realizar un estudio de optimización, el costo actual neto del generador fotovoltaico/batería/diésel fue inferior en un 57,19 y un 69,0 % en comparación con los sistemas fotovoltaico/batería y fotovoltaico/eólico/batería, respectivamente. El énfasis en la importancia del sistema de almacenamiento de energía en 2050 fue realizado por la Ref. [25]. Se proporcionó un análisis detallado sobre las principales técnicas de almacenamiento de energía, comosistemas mecánicos, sistemas hidráulicos, sistemas magnéticos. Además, presenta las pautas básicas para seleccionar el almacenamiento de energía que depende de la fuente de energía renovable, la infraestructura y la ubicación.
Por otro lado, los sistemas de almacenamiento de energía térmica (TES) se consideran sistemas de almacenamiento de energía eficientes y de bajo costo. La ventaja del TES es que puede usarse para superar el problema de la intermitencia de los recursos de energía renovable. Los sistemas de concentración de energía solar (CSP) es uno de los métodos para utilizar TES, que es una solución de mejora y una alternativa a la energía producida por otros sistemas renovables. Dado que muchos países están haciendo la transición a redes 100 % renovables para 2050, y dada la naturaleza intermitente de estas fuentes de energía, se necesitarán grandes sistemas de almacenamiento para cubrir el desajuste entre la oferta y la demanda, como se ve en la Ref. [2] por ejemplo. Como tal, las baterías de iones de litio se utilizarán y fabricarán en grandes cantidades. Dada la importancia de compensar el uso de combustibles fósiles debido a los impactos de calentamiento global asociados, y el hecho de que, como se mencionó anteriormente, el ciclo de fabricación de baterías de iones de litio está acompañado por diferentes problemas de agotamiento de metales, riesgos ambientales y humanos, es vital para Busque otros sistemas de almacenamiento de energía alternativos más seguros para esta transición del 100 %. Tanto las tecnologías de baterías como las de TES tienen impactos ambientales. Sin embargo, las baterías tienen más inconvenientes, como comentan Oliveira et al. en Ref. [dieciséis].
El medio sólido de los TES juega un papel verde significativo en el grado de impacto ambiental de los TES, según lo informado por la Ref. [26], donde la sal fundida mostró el mayor impacto, seguida de PCM (menor impacto debido al concepto de almacenamiento de calor latente, que requiere menos volumen de almacenamiento) y medios sólidos (debido a la simplicidad de construcción). Las sales fundidas tuvieron el mayor impacto debido a la complejidad de la construcción y los materiales incorporados especiales utilizados para soportar las altas temperaturas. No obstante, las sales fundidas siguen siendo el medio de almacenamiento más utilizado en las plantas comerciales de CSP.
La capacidad de despacho de los sistemas de energía solar térmica con TES hace que esta tecnología sea atractiva, especialmente con el costo relativamente bajo de TES. Sin embargo, el costo de capital de las tecnologías termosolares es alto en comparación con otras tecnologías de energía renovable como la fotovoltaica y la eólica. Por otro lado, los sistemas de almacenamiento eléctrico son costosos, en comparación con los TES, y tienen mayores pérdidas de energía [27,28]. Por lo tanto, el uso de TES con sistemas de energía renovable que producen electricidad directamente está motivado por: El bajo costo de los TES y los generadores de calor. La alta eficiencia de conversión (alrededor del 96% [27]) de los generadores de calor que se utilizarán para convertir la energía eléctrica en energía térmica.
Las bajas pérdidas de almacenamiento en los TES. La integración de los TES con los sistemas eléctricos de potencia no se ha considerado viable debido a las pérdidas encontradas durante el proceso de conversión. Según el conocimiento de los autores, solo Okazaki et al. [27] presentó el concepto de acoplar la turbina eólica con un generador de calor para producir un fluido de transferencia de calor caliente que se utilizaría en un ciclo de Rankine para resolver el problema de la intermitencia causada por los recursos renovables. Además, la transición a sistemas de energía 100% renovables es un punto de gran interés en la actualidad para ayudar a mitigar el problema del calentamiento global y aumentar la independencia energética de los países [29]. Los estudios relevantes tienden a centrarse en cómo un RES integrado generalmente resulta en un alto exceso si se usa únicamente para alcanzar el 100% de cobertura. Por ejemplo, Kiwan [30] cubrió el 70 % de la demanda utilizando almacenamiento renovable y usado para el 30 % restante. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo:
Encuentre una forma más factible de almacenar el exceso de energía en lugar de
reduciendo la demanda satisfecha y cubriendo el resto con un sistema de almacenamiento.
Investigar la viabilidad técnico-económica de la integración de TES con diferentes configuraciones FV/eólica/CSP y compararla con escenarios de baterías de iones de litio.
Encuentre las capacidades óptimas de los sistemas fotovoltaicos/eólicos/CSP con TES y ESS de batería para cubrir el 100 % de la demanda. Vale la pena enfatizar que el objetivo principal de este estudio no es examinar un escenario de transición a una red renovable para el país de Jordania, sino examinar la viabilidad de los TES como almacenamiento de energía alternativa a las baterías de iones de litio convencionales. El resto del estudio está organizado de la siguiente manera. La sección 2 describe los submodelos utilizados para simular plantas fotovoltaicas, eólicas y CSP. La estrategia de despacho de energía adoptada se proporciona en la Sección 3 para sistemas con almacenamiento en batería o TES. La Sección 4 describe brevemente los principales parámetros utilizados para evaluar el desempeño de diferentes FER. El estudio de caso considerado (el país de Jordania) se analiza en la Sección 5, con una descripción general de los recursos renovables locales. El problema de optimización se describe en la Sección 6, junto con las restricciones impuestas. La Sección 7 proporciona discusiones sobre los principales resultados de este estudio, mientras que las observaciones finales se resumen en la Sección 8.
2. MODELOS DE CENTRALES ELÉCTRICAS.
En este estudio se propone convertir la energía eléctrica de los sistemas fotovoltaicos y eólicos en energía térmica (a través de un calentador) y almacenarla en un sistema de almacenamiento de energía térmica (TES) junto con la energía térmica del sistema CSP. Esta energía térmica se convierte nuevamente en electricidad mediante un ciclo de Rankine para satisfacer la demanda durante los períodos de deficiencia, la Fig. 1 muestra un diagrama esquemático de la RES propuesta con TES. Las siguientes secciones proporcionan descripciones de los modelos empleados para simular la producción de energía de plantas de energía fotovoltaica, eólica y CSP. En todos los modelos discutidos a continuación, el paso de tiempo de las simulaciones se toma como 1,0 h.
2.1. MODELO DE PLANTA DE ENERGÍA FOTOVOLTAICA
La energía por hora producida por un sistema fotovoltaico varía significativamente a lo largo del día y se puede estimar utilizando la ecuación. (1). Cabe señalar que la estimación de la radiación solar total incidente en el módulo fotovoltaico, que no se repitió en este estudio por brevedad, se puede encontrar en la Ref. [31].
donde Ls es la relación de rendimiento, que tiene en cuenta el cableado, las sombras y las pérdidas del inversor y se aproxima a 0,85 [32], y TPV se puede estimar de la siguiente manera:
tabla 1
Especificaciones técnicas del módulo fotovoltaico CS3L-365 [35].
Especificación Valor
Potencia máxima [kW] 0,365
Eficiencia STC [%] 19,7
Coeficiente de temperatura [%/ºC] 0,36
Temperatura de ensayo en STC [ºC] 25
NOCT [ºC] 42
Temperatura de ensayo en NOCT [ºC] 20
Radiación de referencia [W/m2] 800
Área del módulo fotovoltaico [m2] 1,85
Fig. 1. Diagrama esquemático de la propuesta Sistema V/WT/CSP/TES.
En este estudio se utilizaron los archivos de datos de años meteorológicos típicos (TMY) del software PVGIS [33,34] para Jordania.Además, se utilizaron las especificaciones de los módulos CS3L-365, fabricados por CanadianSolar. Las especificaciones técnicas de estos módulos se muestran en la Tabla 1.
2.2. MODELO DE PARQUE EÓLICO
De manera similar a la planta de energía fotovoltaica, la electricidad producida por las turbinas eólicas (WT) varía a lo largo del día debido a la fluctuación de la velocidad del viento a la altura del buje. La energía eléctrica horaria producida por el parque eólico se puede expresar como
donde a y b se pueden estimar usando la ecuación. (4)-(5), mientras que u puede estimarse usando la ecuación. (6) basado en la teoría de Justus [36]
En este estudio se utilizaron las especificaciones de los aerogeneradores G114e2.0, fabricados por la empresa GAMESA. Las especificaciones técnicas de los aerogeneradores se muestran en la Tabla 2.
2.3. MODELO DE SISTEMA PTC
Los concentradores cilindroparabólicos (PTC) son los concentradores más comunes de los sistemas CSP para la generación de electricidad. Por lo general, los PTC se utilizan en plantas CSP de generación indirecta de vapor, donde el fluido de transferencia de calor (HTF) se calienta primero en los PTC y luego se usa para producir vapor en un generador de vapor (un intercambiador de calor para transferir calor entre el aceite y el agua de alimentación). Luego, el vapor generado se alimenta a una turbina de vapor para generar energía eléctrica [28]. Por lo tanto, es importante estimar la energía térmica horaria producida por el sistema PTC. En este estudio, se adoptó el conocido módulo PTC LS-2 y se estimó la producción de energía térmica utilizando un modelo validado simplificado (presentado en la Ref. [38]), de la siguiente manera
donde K4 y K5 se pueden estimar de la siguiente manera,
 Tabla 2
Especificaciones técnicas del aerogenerador G114-2 [37].
Especificación Valor
Pico de potencia [kW] 2000
Velocidad nominal del viento [m/s] 9
Velocidad de arranque [m/s] 2
Velocidad de desconexión [m/s] 21
Altura del buje [m] 140
El número de Nusselt promedio (Nu) se puede estimar utilizando la ecuación. (16) si el flujo es laminar o usando la Ec. (17) para flujo turbulento. La naturaleza del flujo se determina con la ayuda del número de Reynolds, que se puede estimar mediante la ecuación. (18). El flujo se considera laminar si Re<2300, mientras que se considera flujo turbulento cuando Re 2300 [38]. Por otro lado, el número de Prandtl (Pr) se puede estimar a partir de la ecuación. (19).
Tabla 3
Especificaciones técnicas y condiciones de operación de LS-2 PTC, así como las especificaciones de HTF utilizadas en este estudio [38,39].
Las especificaciones y las condiciones de funcionamiento del PTC LS-2, así como las especificaciones del HTF, se pueden encontrar en la Tabla 3. La energía térmica producida por los PTC se convierte luego en energía eléctrica utilizando un sistema de turbina de vapor indirecto con un eficiencia del intercambiador de calor (hHE) de 0,95 y eficiencia promedio del ciclo de Rankine (hRC) de 0,33 [40]. Se supone que tanto el fluido HTF como el TES son Syltherm 800. La energía eléctrica por hora producida por el sistema PTC se puede estimar utilizando la ecuación. (20).
3. ESTRATEGIA DE DESPACHO DE ENERGÍA
En este estudio, se consideraron dos escenarios principales para evaluar la viabilidad técnico-económica de TES con diferentes configuraciones de sistemas fotovoltaicos, eólicos y CSP, a saber, con TES y con un sistema de almacenamiento en batería. Por lo tanto, es importante definir la estrategia de despacho de energía para cada escenario debido a las diferentes naturalezas de los ESS utilizados. Cabe señalar que para ambos tipos de ESS, se hicieron las dos suposiciones siguientes:
1. El sistema propuesto está conectado a la red existente.
2. Si el ESS está lleno, la energía eléctrica excedente se vende a los países vecinos con una tarifa de 0,05 USD/kWh [31].
3. Si hay un déficit y el ESS no puede suplir ese déficit, los sistemas de turbinas de gas convencionales existentes se utilizan para suplir el déficit como se presenta en la Ref. [30].
Se supone que la vida útil de la batería es constante según lo informado por el fabricante en el DCH especificado [41]. La profundidad de las cargas (1-DCH) determina el estado de carga mínimo recomendado para lograr la máxima vida útil de la batería, donde el estado de carga es una indicación de la cantidad de energía almacenada en la batería en un tiempo (t) [42 ].
3.1. RES CON BATERÍA
En este escenario, el exceso de energía eléctrica producida por los paneles fotovoltaicos, las turbinas eólicas y la planta de CSP se almacena en la batería durante los períodos de exceso. Durante los periodos de carencia, la batería se utiliza para abastecer la demanda deficitaria con los siguientes supuestos:
1. Se utilizan baterías de iones de litio.
2. Solo se consideran la eficiencia de ida y vuelta y la profundidad de carga para modelar la batería.
3. Se asumió una eficiencia de ida y vuelta del 95 % y una profundidad de carga del 15 % para las baterías de iones de litio [31,43].
4. Se supone que la batería tendrá una vida útil de 10.000 ciclos en 2050, como se prevé en la Ref. [44]. Teniendo en cuenta los ciclos anuales de carga profunda (alrededor de 250 ciclos en este estudio) y usando la metodología reportada en la Ref. [45], la vida útil promedio de la batería en este estudio sería de alrededor de 40 años. Cabe señalar que, en este estudio, la batería se reemplaza después de 25 años. 
La Fig. 2 muestra la estrategia detallada de despacho de energía considerada en este estudio para el escenario de almacenamiento de energía en baterías con diferentes configuraciones fotovoltaicas/eólicas/CSP. La figura se parece a una declaración condicional anidada de la estrategia de despacho, es decir, cómo se suministra la energía eléctrica y desde qué sistemas se suministra la energía. Cada caja de terminales del diagrama de flujo proporciona las ecuaciones para determinar la cantidad de energía almacenada por hora en el sistema de almacenamiento de energía, la demanda satisfecha por hora, la demanda deficitaria por hora y el exceso de energía por hora.
Fig. 2. Estrategia de despacho de energía para el escenario del sistema de almacenamiento en baterías. Tenga en cuenta que DOC ¼ B tamaño DC. E representa la energía eléctrica en una hora (t), D representa la demanda eléctrica en una hora (t) y B se refiere al sistema de batería. Los subíndices PV, WT y PTC representan los componentes de RES (fotovoltaica, turbinas eólicas y concentradores cilindroparabólicos, respectivamente), mientras que el subíndice (tot) representa todo el RES. Los subíndices St, met, def y ex se refieren a la energía almacenada, la demanda cubierta por FER, la demanda deficitaria y el exceso de energía, respectivamente.
Fig. 3. Estrategia de despacho de energía para escenario TES. Tenga en cuenta que Mt y St están en kWhth, mientras que Qt está en kWhe. TES se refiere al sistema de almacenamiento de energía térmica, hRC es la eficiencia del ciclo de Rankine, hh es la eficiencia del calentador, hHE es la eficiencia del intercambiador de calor y LR representa las pérdidas térmicas. El subíndice PW se refiere al sistema eólico-PV, mientras que el subíndice St A; th se refiere a la energía térmica disponible en el sistema de almacenamiento.
3.2. RES CON TES
En este estudio se utilizó TES de sal fundida de circuito cerrado para almacenar el exceso de energía térmica del RES. Además, se supone que el TES tiene una pérdida de energía térmica diaria del 5% y el intercambiador de calor tiene una eficiencia del 95% [46]. Además, se supone que la energía eléctrica de los sistemas fotovoltaicos y eólicos se convierte en energía térmica a través de un calentador con una eficiencia de conversión del 95 % [27]. Cabe señalar que el concepto de convertirla electricidad a un grado de energía más bajo (energía térmica) se ha propuesto en la literatura antes, como se informa en la Ref. [27]. La estrategia de despacho de energía en el escenario TES es diferente al escenario de batería, como se muestra en la Fig. 3, con los siguientes supuestos para reducir las pérdidas de conversión:
1. El algoritmo comprueba primero si la energía eléctrica del sistema fotovoltaico/eólico es suficiente para satisfacer la demanda eléctrica o no. En caso contrario, la parte restante se cubre con la electricidad producida por el PTC.
2. En caso de escenario de exceso de energía, el algoritmo verifica primero si la energía térmica producida desde el PTC es suficiente para llenar el TES o no. De lo contrario, la parte restante se llena con la energía eléctrica del sistema fotovoltaico/eólico, si está disponible.
3. Si el TES está lleno y hay exceso de energía térmica, se convierte en energía eléctrica y así se trata como exceso de energía eléctrica.
4. PARÁMETROS DE EVALUACIÓN TÉCNICO-ECONÓMICA
 El factor de capacidad anual (CF) del RES se utiliza para evaluar el desempeño general del sistema y proporcionar un punto de comparación más técnico entre las diferentes configuraciones del sistema presentadas en este estudio. El factor de capacidad anual representa la relación entre la energía real generada y la energía teórica que podría generarse si el sistema funcionara las 24 horas del día durante todo el año [47]. El CF anual se puede estimar de la siguiente manera [31]:
Además, para evaluar la correspondencia entre la oferta y la demanda, se utilizan dos parámetros técnicos, a saber, la fracción RES y la fracción oferta-demanda (DSF). La fracción RES (FRES) es principalmente el porcentaje de la demanda eléctrica cubierta por las RES, mientras que el DSF es un índice que representa la autonomía temporal de las RES [48], es decir, el porcentaje de horas a lo largo del año, en las que el país la demanda de energía es cubierta en su totalidad por el sistema de energías renovables. La fracción RES y DSF se pueden calcular de la siguiente manera [31]:
Además, la viabilidad económica de la FER no puede desvincularse de la viabilidad técnica y, por lo tanto, es vital evaluar económicamente la FER. En este estudio, se utilizaron tres parámetros económicos, a saber, el costo nivelado de electricidad (LCOE), el período de recuperación (PBP) y el valor actual neto (VAN), todos definidos de la siguiente manera [31]:
Finalmente, el costo nivelado de ESS se ha utilizado para proporcionar una forma explícita de comparar la viabilidad económica de TES y el sistema de almacenamiento en batería para cada escenario discutido en este estudio. El costo nivelado tanto para el TES como para la batería se puede estimar utilizando la Ec. (30) [49], donde en el escenario TES, Et st;el ¼ Et st;th hR.
Todos los parámetros económicos utilizados en este estudio se resumen en Tabla 4
5. ESTUDIO DE CASO
El enfoque presentado para evaluar la viabilidad de TES con diferentes configuraciones FV/eólica/CSP se puede aplicar a cualquier ubicación. En este trabajo se consideró a Jordan como caso de estudio. Jordania se caracteriza por un clima cálido desértico con altos recursos solares y buenos recursos eólicos que pueden utilizarse para cubrir su demanda (ver Fig. 4). Se utilizó la demanda eléctrica pronosticada de Jordan para el año 2050, que se muestra en la Fig. 4, como se presenta en la Ref. [31]. La elección de este año se basó en el compromiso global de los países que firmaron el acuerdo de París para descarbonizar sus redes eléctricas y reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero. Para estos países, ya se han establecido muchos planes de transición, como en las Refs. [59,60] por ejemplo. Para Jordania, se supone que la electricidad producida a partir de sistemas de energía convencionales en 2050 costará 0,05 USD/kWh [61]. Además, se supone que la tasa de descuento anual en Jordania en 2050 será del 5 % [30].
6. PROCEDIMIENTO DE OPTIMIZACIÓN
Para ajustar múltiples funciones de objetivos como FRES, DSF y LCOE, se llevó a cabo una optimización de múltiples objetivos. GAmultiobj o ParetoSearch se utilizan en la optimización multiobjetivo como herramientas de optimización global. El algoritmo genético y la búsqueda de patrones son los conceptos básicos en GAmultiobj y ParetoSearch, respectivamente. La ventaja de usar estas herramientas es encontrar varios puntos en el frente de Pareto en lugar de buscar una solución única correspondiente a una optimización de un solo objetivo; uno de los objetivos no se mejoraría sin afectar a los demás. ParetoSearch tiene dos ventajas clave sobre GAmultiobj: 1) ParetoSearch toma evaluaciones de funciones más bajas y 2) su frente de Pareto tiene una mayor cantidad de puntos más cercanos a la solución verdadera. Además, la probabilidad de que GAmultiobj no determine la solución óptima es alta con variables de control grandes [62]. En consecuencia, este trabajo utilizó ParetSearch para optimizar la capacidad instalada de los componentes RES. Cabe señalar que la metodología de modelado por la herramienta ParestoSearch en Matlab fue validada en la Ref. [63]. El algoritmo de optimización evalúa una serie de puntos que pueden o no alcanzar una solución óptima [64,65]. Se encontraron las capacidades óptimas de las diferentes configuraciones de RES sobre una red igualmente espaciada. La cuadrícula está compuesta por 1049 puntos igualmente espaciados en términos de latitud y longitud, como se propone en la Ref. [31]. Estos puntos se asemejan a diferentes ubicaciones en Jordania, donde el código busca el sitio de instalación de RES de máxima coincidencia entre oferta y demanda, así como el LCOE más bajo en todo el país. Específicamente, en este estudio se consideró una optimización multiobjetivo, donde el modelo tiene como objetivo encontrar las capacidades RES óptimas que maximicen la demanda cubierta por RES (representada por la fracción RES) y la autonomía del sistema (representada por el DSF) mientras minimiza la LCOE, como ya se ha dicho. El problema de optimización se formula como donde f1, f2 y f3 son las funciones de optimización de FRES, DSF y LCOE, respectivamente. Para evaluar la viabilidad de diferentes configuraciones de RES, la capacidad de RES en cada configuración investigada está limitada a ser mayor que cero. Finalmente, se debe tener en cuenta que para cada configuración de RES, una única ubicación que tiene la mayor viabilidad técnico-económica (mayor fracción DSF y RES, con LCOE 0.05 USD/kWh y NPV 0) es nominada como la ubicación óptima para la instalación de la RES.
7. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
7.1. ALMACENAMIENTO DE ENERGÍA TÉRMICA VERSUS ALMACENAMIENTO DE ENERGÍA ELÉCTRICA 
Los recursos renovables varían de un área geográfica a otra, particularmente los recursos de energía eólica. Por lo tanto, para diseñar el sistema óptimo que pueda satisfacer la mayor demanda a través de la combinación y optimización de la oferta y la demanda de energía, se han probado varios perfiles de ubicación que coincidan con la demanda de energía, siguiendo la metodología de la Ref. [31]. Para encontrar la ubicación del sistema óptimo para cada una de las configuraciones estudiadas, Jordan se dividió en 1049 puntos igualmente espaciados (latitudes y longitudes). El sistema óptimo (fracción RES máxima, máxima, DSF y LCOE mínima) se obtuvo utilizando el algoritmo de optimización, descrito en la sección de metodología. La ubicación geográfica del sistema optimizado para cada configuración se muestra en la Fig. 5.
La Tabla 5 muestra los parámetros técnicos y económicos del sistema de energía renovable óptimo para cada una de las configuraciones investigadas. Vale la pena enfatizar dos puntos antes de discutir los resultados en la Tabla 5. Aunque el algoritmo de optimización busca la combinación de recursos renovables y sistemas de almacenamiento de energía que darán las fracciones RES y DSF más altas, con el LCOE más bajo, el primer objetivo (mayor ajuste de la demanda ) recibióuna prioridad superior al segundo objetivo. Tenga en cuenta que aún enfatizamos una restricción de factibilidad en el LCOE para asegurarnos de que la instalación deseada siga siendo realista. Además, las restricciones impuestas aseguran que ningún sistema tenga un valor cero en una configuración que incluya ese sistema en particular. Sin embargo, en algunos casos, es ciertamente más deseable (desde el punto de vista de la satisfacción de los objetivos) no tener un determinado sistema en la combinación. Dada la restricción de capacidad de instalación distinta de cero, el código generará un RES de tamaño relativamente pequeño, lo que indica que esta configuración está mejor sin el sistema específico. Se puede adquirir una mejor comprensión de este argumento anterior analizando los resultados específicos de la Tabla 5. Se pueden deducir varios resultados importantes de los resultados de esta tabla. En primer lugar, se puede observar que el uso de un TES para cubrir la intermitencia del sistema renovable sí es factible. Esto fue cierto independientemente de la configuración o combinación de sistemas de energía renovable utilizados para cubrir la demanda. Aunque el uso de baterías para el almacenamiento exhibió fracciones RES y DSF ligeramente más altas, los resultados muestran que las diversas configuraciones que usan TES también pueden cubrir de manera factible casi el 100% de la demanda la mayor parte del tiempo. Este resultado es muy importante, particularmente desde el punto de vista ambiental y de salud humana. Dado que la mayoría de los países se están preparando para la transición hacia sistemas de energía 100% renovables para 2050, reemplazar el almacenamiento de baterías de litio con TES para respaldar dicha transición puede compensar los enormes inconvenientes asociados con las baterías de iones de litio, como el agotamiento de metales, toxicidad humana, y el cambio climático, que fueron discutidos por Oliveira et al. en Ref. [dieciséis]. Por ejemplo, para el caso especial de Jordan presentado en este trabajo, el reemplazo de la batería puede ahorrar un promedio de 4,36 x 105 toneladas de iones de litio [43]. También se puede señalar que cuando se utilizan baterías de iones de litio, y para varias configuraciones, el sistema fotovoltaico puede satisfacer únicamente la demanda sin necesidad de otros sistemas renovables. Sin embargo, la integración de solo turbinas eólicas en el sistema de batería fotovoltaica dará como resultado una contribución comparable de ambos sistemas renovables. Aunque esto no reducirá la capacidad de instalación total requerida, sí reducirá el tamaño de la batería necesaria para el 100 % de la demanda.
Fig. 4. Mapas de calor de la irradiancia horizontal directa promedio por hora, la irradiancia horizontal difusa, la temperatura del aire ambiente y la velocidad del viento en Jordania a lo largo del año, así como la demanda eléctrica por hora pronosticada en Jordania en 2050.
coincidencia en alrededor del 30%, como se puede ver en un estudio previo de los autores [31]. Se remite al lector al último estudio para obtener más detalles sobre diferentes escenarios para Jordan usando baterías como el ESS. Sin embargo, en este trabajo, el enfoque principal estará en las ventajas de la integración de los TES con RESs. Como se mencionó anteriormente, los resultados de la Tabla 5 prueban que el TES es una integración factible como un ESS con sistemas de energía renovable. Por lo tanto, la pregunta ahora es qué configuración proporciona el mejor escenario para Jordania en términos de igualación de la demanda, es decir, RES y DSF. En la Tabla 5, se puede ver que los escenarios PV-TES y PV-CSP-TES son esencialmente muy similares en términos de la capacidad de instalación total requerida y el tamaño del ESS. Cuando un sistema eólico se acopla a las dos configuraciones mencionadas, se observa una reducción considerable (alrededor del 35%) en la capacidad total de instalación requerida para abastecer la demanda. Sin embargo, también hay un aumento correspondiente en el tamaño de ESS requerido, que en este caso es el TES. A diferencia del caso de las baterías de iones de litio, este aumento en el tamaño del ESS es relativamente económico y, al mismo tiempo, no presenta los mismos riesgos ambientales y para la salud asociados con los sistemas de baterías.
Fig. 5. Las coordenadas geográficas de las configuraciones óptimas de FER en Jordania.
También vale la pena mencionar que tal integración del sistema eólico a la combinación solar también puede acercar el ajuste de la oferta y la demanda al 100%. En los demás casos en los que no se incorpora un sistema eólico, la coincidencia no podría alcanzar el 100 %. Dada la restricción forzada en el LCOE, esto da como resultado fracciones de RES y DSF ligeramente más bajas en sistemas donde la energía solar está integrada únicamente con TES. La figura 6 es una representación gráfica de barras de la energía total producida frente al exceso de energía para cada una de las configuraciones de RES. Debido a la naturaleza fluctuante del suministro de FER, es necesario instalar capacidades relativamente grandes para cubrir la demanda. La Fig. 6 revela una característica interesante de la integración TES-RES. Incluso con la gran producción de energía de las FER, el exceso de energía es relativamente bajo, particularmente en las integraciones solar-TES. Esto se debe a que los TES comprenden almacenamientos más económicos y, por lo tanto, es factible instalar sistemas y almacenamientos más grandes para cubrir el desajuste oferta-demanda y vender el excedente, en caso de ser necesario. Eso, sumado a los impactos nocivos del reclutamiento de baterías de Li-ion, hace del almacenamiento TES una excelente alternativa para la transición a sistemas renovables. Cabe señalar que la suma del exceso y la demanda cubierta es menor que la producción total para los escenarios de TES, pero los dos valores son casi iguales para los escenarios de baterías. Esto se debe a las pérdidas de conversión de electricidad a calor a electricidad en los escenarios TES. La discusión anterior se elabora más en la discusión de la Fig. 7.
Fig. 6. La cantidad de electricidad total producida y el exceso de electricidad de las configuraciones óptimas de FER, así como la demanda cubierta por cada sistema.
Otra investigación interesante de la diferencia entre TES y baterías como ESS es examinar el costo nivelado del almacenamiento de energía (el costo unitario de almacenar un kWhe de electricidad) para cada una de las configuraciones antes mencionadas. Los resultados correspondientes se resumen en la Fig. 7. La figura muestra que el costo nivelado del almacenamiento de energía térmica exhibe costos comparables para las diversas configuraciones, con la integración eólica claramente resultando en una disminución de este costo. Por otro lado, el costo de energía nivelado de las baterías para las diferentes configuraciones fue al menos tres veces mayor que el del sistema TES. Este hallazgo confirma la discusión previa sobre los sistemas TES que comprenden una alternativa más económica en comparación con las baterías para el plan de transición del 100 %, sin necesidad de reafirmar su superioridad en términos de aspectos ambientales y relacionados con peligros. Esto demuestra aún más la importancia de este trabajo, promoviendo TES como una alternativa ESS factible y respetuosa con el medio ambiente.
Fig. 7. El costo nivelado de almacenamiento de energía para cada configuración de RES.
7.2. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD A LA DEMANDA Y RECURSOS
Los sistemas de energía renovable se basan inherentemente en el suministro de energía intermitente, que a menudo se asocia con altos niveles de incertidumbre. Dadas las incertidumbres en los datos proyectados de demanda de energía, recursos renovables y costos, es fundamental examinar las diferentes configuraciones del sistema en términos de la sensibilidad de su desempeño técnico y económico a los cambios en las variables mencionadas. Por esta razón, el análisisde sensibilidad, en forma de diagramas de araña, es muy útil cuando se investiga el comportamiento de un sistema de energía renovable, ya que ayuda a visualizar el comportamiento y el rendimiento del sistema cuando las condiciones/parámetros cambian de lo esperado/de diseño. escenario [7,66]. Como tal, la Fig. 8 muestra el comportamiento de los parámetros de rendimiento (fracciones RES y DSF, así como LCOE) con el cambio en la demanda y los recursos esperados. Para trazar esta figura, los datos pronosticados de demanda de energía o recursos renovables simplemente se escalan hacia arriba o hacia abajo y las simulaciones se repiten para monitorear el cambio porcentual en el desempeño de cada sistema, como se realizó anteriormente en las Refs. [29,66]. El sistema se considera más confiable cuando su desempeño es menos sensible al aumento de la demanda y/o disminución de los recursos disponibles durante los años proyectados.
En la Fig. 8(a&b), la fracción RES y DSF del sistema PV/WT/TES, seguido por el sistema PV/WT/CSP/TES, son los menos sensibles al aumento de la demanda porque la cantidad de energía almacenada en los TES es suficiente para compensar este incremento. Mientras que en el caso de la disminución de la demanda, no se observan cambios significativos ya que la fracción RES y DSF son casi del 99%. En la Fig. 8(c), el LCOE del sistema PV/WT/TES mostró la mayor caída debido al aumento de la demanda. Esto se debe a que se utiliza más energía del sistema RES para cubrir la demanda.
La Fig. 8 también representa el comportamiento de los mismos parámetros de rendimiento con el cambio en los recursos disponibles. En la Fig. 8(d&e), la fracción RES y DSF del sistema PV/WT/TES, seguido por el sistema PV/WT/CSP/TES, fueron los más sensibles a la disminución de los recursos ya que gran parte del se está perdiendo energía durante el proceso de conversión (térmico a eléctrico), y por lo tanto, el sistema no puede permitirse ninguna caída en los recursos. Esto se refleja en el LCOE como se ve en la Fig. 8(f).
Finalmente, la Fig. 9 muestra el efecto de las variaciones en los costos de capital y mantenimiento sobre el LCOE. Dado que el cambio en esas variables económicas está directamente relacionado con los costos del sistema, que a su vez es directamente proporcional al LCOE, se espera un comportamiento lineal para todas las diferentes configuraciones, como lo confirma la Fig. 9.
Fig. 8. La sensibilidad de la fracción RES, DSF y LCOE a las variaciones en la demanda prevista (aec) y los recursos solar y eólico (def).
Fig. 9. La sensibilidad del LCOE de las configuraciones RES a la variación de los costes de capital y mantenimiento, así como la tasa de descuento anual.
8. CONCLUSIONES
Tras el acuerdo de París, muchos países están planificando individualmente su transición a redes eléctricas 100 % renovables para 2050. Las configuraciones específicas de los sistemas híbridos de producción de energía renovable difieren según los recursos renovables disponibles. Las baterías de iones de litio convencionales a menudo se consideran para el almacenamiento de energía, pero generalmente se asocian con múltiples riesgos ambientales y para la salud. En este estudio, el almacenamiento de energía térmica se investigó por primera vez para este propósito cuando se integró a diferentes configuraciones de sistemas de energía renovable, que incluyen plantas eólicas, fotovoltaicas y/o CSP, tomando a Jordania como estudio de caso. Se propuso una estrategia de despacho de energía y se resolvieron problemas de optimización para resaltar los sitios de instalación más prometedores en Jordania para las diferentes configuraciones de FER estudiadas. Se pueden hacer las siguientes observaciones en base a los resultados del estudio:
1 Se consideró factible el uso de TES para compensar las intermitencias en los recursos solar y eólico, independientemente de la configuración específica del RES adoptado.
2 Para el caso específico de Jordania, PV-TES y PV-CSP-TES RES
eran muy similares en cuanto a la capacidad de instalación requerida (~62 GWe). Al integrar los parques eólicos, la capacidad total requerida se redujo en alrededor de un 35%, pero aumentó el tamaño de los TES requeridos. Sin embargo, este aumento es manejable ya que el almacenamiento de energía térmica es económico, en comparación con el almacenamiento de energía eléctrica en baterías.
3 También se encontró que el exceso de energía era significativamente menor cuando se emplean TES con sistemas de energía solar, es decir, en la configuración PV/CSP/TES RES.
4 Los costos nivelados del almacenamiento de energía de TES (alrededor de 0,3 USD/MWhe) también fueron significativamente más bajos que los de las RES de almacenamiento en batería (más de 1,8 USD/MWhe), especialmente cuando el sistema de almacenamiento de TES comprende aerogeneradores.
5 La configuración del sistema PV/WT/TES fue la menos sensible al aumento de la demanda en términos de fracción RES y DSF (ambas son casi 99%) porque el TES tiene capacidad suficiente para compensar este aumento. El mismo sistema mostró la mayor caída en el LCOE debido al aumento de la demanda (~40 % de caída en el LCOE para un aumento del 100 % en la demanda). Por otro lado, el mismo sistema fue el más sensible a la disminución de los recursos por pérdidas en el proceso de conversión de energía térmica a eléctrica. Para una caída del 50% en los recursos, la fracción RES disminuyó en un 42%, DSF disminuyó en un 58% y LCOE aumentó en un 72%.
Para Jordania, este estudio destacó el almacenamiento de energía térmica como una alternativa competitiva a los sistemas de baterías en sistemas híbridos de energía renovable a escala nacional. No obstante, es interesante extender este estudio a otros países con diferentes distribuciones y potencialidades de los recursos energéticos solar y eólico. Además, se podrían apuntar a múltiples sitios de instalación local en lugar de una ubicación para una distribución uniforme de la generación de energía en todo el país. Además, valdría la pena investigar los impactos ambientales de diferentes medios TES y compararlos con el impacto de las baterías de iones de litio. Finalmente, cabe señalar que muchos de los parámetros del sistema adoptados y fijos en este estudio podrían analizarse paramétricamente para examinar sus impactos en el sistema y luego optimizarse en colaboración para lograr un rendimiento y una economía óptimos del sistema. Declaración de disponibilidad de datos Los autores confirman que todos los datos principales que respaldan los resultados de este estudio están disponibles en el propio artículo o adoptados de las referencias citadas. Se puede contactar al autor correspondiente (Loiy Al-Ghussain) para cualquier detalle perdido involuntariamente. Declaración de contribución de autoría de CRediT Loiy Al-Ghussain: Conceptualización, Metodología, Software, Validación, Análisis formal, Investigación, Curación de datos, Visualización, Redacción del borrador original, Redacción, revisión y edición, Supervisión. Adnan Darwish Ahmad: conceptualización, análisis formal, investigación, redacción del borrador original, redacción, revisión y edición. Ahmad M. Abubaker: conceptualización, análisis formal, investigación, redacción del borrador original, redacción, revisión y edición. Muhammed A. Hassan: conceptualización, visualización, redacción del borrador original, redacción, revisión y edición. Declaración de intereses contrapuestos Los autores declaran que no tienen intereses financieros contrapuestos conocidos ni relaciones personales que pudieran haber parecido influir en el trabajo informado en este documento. 
Reconocimiento
Los autores desean agradecer a los editores y a los nueve revisores anónimos de este artículo por sus comentarios constructivos.