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http://hdl.handle.net/11531/83149
Título : | An investment model for renewable power resources in the context of a fully decarbonized system |
Autor : | Gómez San Román, Tomás Valarezo Rivera, Orlando Mauricio Masjuan Ginel, Jaime Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) |
Fecha de publicación : | 2024 |
Resumen : | Este proyecto se centra en reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y avanzar hacia un sistema energético sostenible y descarbonizado mediante el desarrollo de dos modelos de optimización de energía renovable: uno de despacho económico anual y otro de inversión a largo plazo. Ambos modelos incluyen el uso de instalaciones térmicas de respaldo y baterías de almacenamiento para maximizar la eficiencia energética.
El objetivo principal es mejorar la granularidad temporal del modelo de inversión, pasando de un marco diario a uno horario, usando datos de Red Eléctrica Española (REE). Además, se incorporan tecnologías de respaldo y almacenamiento en dos fases, evaluando su papel en la fiabilidad del suministro de energía. Se busca la asignación óptima de inversiones entre tecnologías renovables como solar y eólica, determinando la mezcla que maximice los beneficios del sistema.
El Modelo de Despacho Económico muestra que la energía nuclear y térmica, aunque costosas, son las mayores productoras debido a la falta de sistemas de almacenamiento. En contraste, el Modelo de Inversión, que incluye nuevos megavatios de energía solar, eólica y bombeo hidráulico, destaca la importancia de las energías renovables, disminuyendo el uso de energía nuclear y térmica y eliminando prácticamente la energía no suministrada.
Comparando los modelos, se concluye que sin inversión, la energía renovable usada es solo del 40%, lejos de los objetivos de 2030. Reducir la energía nuclear y aumentar la solar y eólica no afecta la fiabilidad del sistema. Los sistemas de almacenamiento son cruciales para la estabilidad y reducción de costos. Este proyecto proporciona una herramienta para determinar el número óptimo de megavatios a desarrollar, asegurando un sistema energético más confiable, sostenible y rentable. This project focuses on reducing greenhouse gas emissions and advancing towards a sustainable and decarbonized energy system through the development of two renewable energy optimization models: an annual economic dispatch model and a long-term investment model. Both models include the use of backup thermal installations and storage batteries to maximize energy efficiency. The primary objective is to improve the temporal granularity of the investment model, shifting from a daily to an hourly framework, using data from Red Eléctrica Española (REE). Additionally, backup and storage technologies are incorporated in two phases, assessing their role in ensuring reliable energy supply. The project aims for optimal investment allocation among renewable technologies like solar and wind, determining the mix that maximizes system benefits. The Economic Dispatch Model shows that nuclear and thermal energy, although costly, are the largest producers due to the lack of storage systems. In contrast, the Investment Model, which includes new megawatts of solar, wind, and pumped storage, highlights the importance of renewable energies, reducing the use of nuclear and thermal energy and virtually eliminating unsupplied energy. Comparing the models, it is concluded that without investment, renewable energy use is only 40%, far from the 2030 targets. Reducing nuclear energy and increasing solar and wind power does not affect system reliability. Storage systems are crucial for stability and cost reduction. This project provides a tool to determine the optimal number of megawatts to develop, ensuring a more reliable, sustainable, and profitable energy system. |
Descripción : | Máster Universitario en Ingeniería Industrial |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/83149 |
Aparece en las colecciones: | H62-Trabajos Fin de Máster |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFM - Masjuan Ginel, Jaime.pdf | Trabajo Fin de Máster | 2,52 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Anexo I - Masjuan Ginel, Jaime.pdf | Autorización | 166,19 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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