Optimization of BESS projects & Dispatch Strategies in the ERCOT Market

Abstract

Los Battery Energy Storage Systems (BESS) están emergiendo como una pieza fundamental de los sistemas eléctricos modernos, particularmente en mercados con alta penetración renovable y una volatilidad extrema de precios. En el Electric Reliability Council of Texas (ERCOT), la ausencia de un mercado de capacidad, la limitada interconexión y el rápido crecimiento de la capacidad solar y eólica han generado tanto desafíos para la fiabilidad como oportunidades para el almacenamiento. Este estudio desarrolla y aplica un modelo tecno-económico para evaluar la viabilidad de BESS a escala utility en los más de 17.000 nodos de precios de ERCOT. El modelo integra bases de datos nodales de precios en SQL, un algoritmo de dispatch en VBA-Python y una capa de project finance que incorpora dinámicas de degradación, pérdidas de eficiencia, gastos de capital y operación, incentivos fiscales y estructuras de financiación.

Los resultados de dos nodos representativos, Pamplona en el Houston Hub y Santa Monica en el North Hub, ilustran cómo las diferencias de localización generan resultados de inversión divergentes. Pamplona obtuvo mayores ingresos por arbitraje y IRRs más sólidos debido a la mayor volatilidad, mientras que Santa Monica tuvo un rendimiento inferior a pesar de precios solares favorables, lo que subraya la necesidad de un análisis a nivel nodal. La comparación a nivel de sistema confirmó que el West ERCOT es el hub más rentable, aunque limitado por el curtailment y la congestión, mientras que los hubs North y South ofrecen mayor estabilidad y menor riesgo frente a la rentabilidad. Los análisis de sensibilidad revelaron que la estrategia de dispatch y los costes de capital dominan la viabilidad financiera, siendo que una estrategia idealizada Day-Ahead/Real-Time triplica la IRR de los accionistas y escenarios optimistas de CAPEX elevan los retornos por encima del 15%.

Más allá de los aportes académicos, el modelo ha proporcionado a Solea Power Corp. una herramienta de screening rentable para priorizar nodos antes de comprometer recursos en estudios de interconexión costosos. Al combinar realismo técnico con usabilidad práctica, este modelo apoya tanto a inversores como a desarrolladores en la navegación del mercado de almacenamiento de ERCOT, que evoluciona rápidamente.

Battery Energy Storage Systems (BESS) (1) are emerging as a cornerstone of modern power systems, partic-ularly in markets with high renewable penetration and extreme price volatility. In the Electric Reliability Council of Texas (ERCOT) (2), the absence of a capacity market, limited interconnection, and rapid growth of solar and wind capacity have created both challenges for reliability and opportunities for storage. This study develops and applies a techno-economic model (3) to evaluate the feasibility of utility-scale BESS across ERCOT’s 17,000+ pricing nodes. The model integrates SQL-based nodal price datasets, a VBA-Python dispatch algorithm, and a project finance layer incorporating degradation dynamics, efficiency losses, capi-tal and operating expenditures, tax incentives, and financing structures. Results from two representative nodes, Pamplona in the Houston Hub and Santa Monica in the North Hub, illustrate how locational differences drive divergent investment outcomes. Pamplona achieved higher arbi-trage revenues and stronger IRRs due to greater volatility, while Santa Monica underperformed despite fa-vorable solar pricing, emphasizing the necessity of nodal-level analysis. System-wide benchmarking con-firmed West ERCOT as the most profitable hub, though constrained by curtailment and congestion, where-as North and South hubs offer stability and lower risk over profitability. Sensitivity testing revealed that dispatch strategy and capital costs dominate financial viability, with an idealized Day-Ahead/Real-Time strategy tripling shareholder IRR and optimistic CAPEX scenarios lifting returns above 15%. Beyond academic insights, the model has provided Solea Power Corp. with a cost-effective screening tool to prioritize nodes before committing resources to costly interconnection studies. By combining technical realism with practical usability, this model supports both investors and developers in navigating ERCOT’s rapidly evolving storage market.