Assesing the value of energy storage in future power grids : a techno-economic study

Abstract

1. Introducción Uno de los principales desafíos en la transición energética es la integración de un escenario de generación totalmente renovable: ya sea con producción eólica o solar. La generación renovable a menudo incurre en vertidos si la energía producida no se consume o se almacena y, por esta razón, tienden a combinarse con baterías en sus estudios de negocio. Además, este almacenamiento distribuido puede proporcionar múltiples servicios: brindan servicios auxiliares, son capaces de mitigar las rampas en el sistema (podrían potencialmente sustituir a las CCGT como unidades flexibles), y también podrían dedicarse a proporcionar capacidad firme, aportando seguridad de suministro. A pesar de proporcionar estos servicios de forma simultánea, las baterías se encuentran compitiendo con unidades de generación (o demanda flexible), dedicadas únicamente a uno solo de estos servicios. Esto hace que las baterías tengan un futuro cuestionable en términos de rentabilidad, ya que los ingresos provienen del mercado spot, de provisión de reservas y mediante pagos de capacidad firme, pagos menores que los percibidos por otros recursos dedicados. 2. Definición del Proyecto El objetivo del proyecto es analizar en profundidad las ventajas, fuentes de financiación de los ingresos del almacenamiento en los sistemas de energía eléctrica, y estudiar su integración y potencial conflicto con otros planes convencionales de expansión de generación y transporte, así como con el uso incipiente de la participación de la demanda. Finalmente, se incluye un breve estudio de rentabilidad y también se realiza un análisis de sensibilidad para examinar el impacto de agrupar todo un año en un solo conjunto de 7 días representativos, que reducen el tiempo y la complejidad computacional, pero subestiman los costes totales del sistema, la inversión en baterías y el suministro de la energía almacenada. 3. Descripción del modelo/sistema/herramienta Este estudio se ha realizado mediante la ejecución y modificación de diferentes casos de estudio haciendo uso de un modelo de optimización en GAMS y aplicándolo sobre un mix de generación y red específica. El enfoque del modelo es determinista y de minimización de costes, en el que diferentes tecnologías compiten para suministrar energía al coste marginal más barato. En el modelado se consideran tanto las decisiones de inversión como de operación, y en lo que se refiere a tecnologías: los planes de expansión de transmisión y generación pueden ser (o no) efectivos, al igual que se incluyen el uso del almacenamiento y el desplazamiento de la demanda a través de la participación de la demanda. 4. Resultados La reducción de costes lograda con el de almacenamiento, nuevas líneas de transporte entre nudos del sistema y con la ayuda de la flexibilidad de la demanda es del 15,00%. La alternativa preferida en esta red y caso de estudio específicos es la capacidad de transmisión, con un 13,03% de reducción de costes, si bien el solo uso de almacenamiento reduce el coste total un 8,33%, seguido de la contribución de un 4,60% de DSM. A esto cabe añadir que a medida que se eligen las líneas de transporte, el potencial de las baterías se reduce, ya que los precios nodales convergen a un precio homogéneo, reduciendo así el esquema de ‘trading’ diario que utilizan las baterías para financiar sus inversiones. Además, si se hace una distinción entre el caso actual (año 2020) y el futuro mix totalmente renovable (2050), la necesidad de almacenamiento será cada vez más relevante y se realizarán sobreinversiones en almacenamiento, bajo los escenarios sin TEP (Figura 1). En cuanto a la operación de almacenamiento, las baterías alcanzan mayores niveles profundidad de descarga, bajo un sistema sin TEP (Figura 2). En cuanto a la integración de BESS con TEP tiene dos ventajas: el almacenamiento puede usarse como una solución temporal que difiere los planes de inversión, mientras que los conflictos vienen de la mano del TEP, que hace converger los precios nodales del sistema, reduciendo el potencial de BESS para el trading. En cuanto a su relación con DSM provoca algunas incompatibilidades, ya que el uso de respuesta a la demanda reduce las inversiones en almacenamiento y limita el estado de carga. En cuanto a las fuentes de ingresos de las baterías (mercado diario, mercado de reservas y otros pagos de capacidad firme), todos los casos financian el almacenamiento con un 70% de las ganancias provenientes del mercado spot, dejando la provisión de reserva para financiar un 2-4% de su negocio. En este caso, si los pagos por capacidad firme están más sujetos a la cantidad de producción verde: varían de 30 a 0%, siendo este último caso un escenario totalmente renovable. Finalmente, la rentabilidad de BESS está sujeta al estudio de si el sistema de almacenamiento se sitúa en una competencia perfecta o no. En caso de que los beneficios sean superiores a los de los MC, el margen resultante (ratio entre las dos cifras anteriores) es superior a 1, por lo que el proyecto BESS sería rentable. De lo contrario, el caso de negocio BESS incurriría en pérdidas, al ser el margen inferior a 1. El impacto de obtener la solución del modelo en un horizonte de tiempo horario implica un ligero aumento en la función objetivo (coste total del sistema), así como un aumento de las inversiones en capacidad convencional y la operación y la disminución de la producción de energía limpia. Por otro lado, esto aumenta la capacidad en unidades de almacenamiento, al igual que el despliegue y operación solar. El uso de BESS también es mayor en el caso horario, así como su porcentaje de degradación y reducción de vida útil.

1. Introduction One of the main challenges in the energy transition is integrating a fully renewable generation scenario: either with wind or solar production. A renewable generation often suffers from curtailment if the produced energy is not consumed or stored. For this reason, renewable units tend to be combined with distributed storage - like batteries. Besides, distributed storage serves for many other purposes: they provide ancillary services since are able to mitigate renewable ramps (and could potentially substitute CCGTs as flexible units in the power system), and could also be dedicated to provide firm capacity, acting as a security of supply generation resource. Despite serving for diverse purposes simultaneously, batteries find themselves competing against dedicated generation units (or flexible demand), that are just providing a single service at a time. This causes batteries to have a questionable future in profitability terms, since revenues come from the spot market, reserve provision and firm capacity payments, but in a lower extent than those dedicated resources. 2. Project Definition The project aim is to deeply analyze the advantages, sources of profits and financial distribution of revenues of storage in electric power systems, and to study the complementarities and potential conflicts of storage with other conventional generation and transmission expansion plans, and with the incipient use of demand response to curtail demand peaks. Finally, a brief profitability study is included, and a final sensitivity analysis is also undertaken in order to examine the impact of clustering a whole year down to a single set of 7 representative days, that reduce computational time and complexity, but underestimate all total system costs, batteries investment and the provision of stored energy. 3. Model Description This study is conveyed by running and modifying different case studies by making use of an optimization model in GAMS and applying it over a specific generation mix and grid. The optimization approach is a deterministic cost-minimization one, in which different technologies compete to supply energy at the cheapest marginal cost. In the modelling, both investment and operation decisions are considered, and in which refers to technologies: a transmission and generation expansion plans may be effective, but also storage use and demand shifting via demand response are included. 4. Results The cost reduction achieved from the inclusion of storage, new transmission lines between nodes in the system and with the aid of demand flexibility (response) is a 15,00%. The preferred alternative in this specific grid and case study is transmission capacity, with a 13,03% of cost reduction, whether only using storage lowers the cost an 8,33%, followed by the contribution of a 4,60% of demand response. Besides, as transmission lines are chosen, BESS potential is reduced, since nodal prices converge to a homogeneous system price, reducing therefore the daily trading scheme batteries use in order to finance their investments. Additionally, if a distinction between the current case (year 2020) and the future fully renewable mix (2050) is made, the need for storage will be increasingly relevant, and storage overinvestments will be undertaken, under the considered scenarios not combined with TEP (Figure 3). Regarding the storage operation, BESS reach higher levels of charge and discharge cycles and depth, under a system without TEP (Figure 4). Regarding the integration of BESS with TEP has both complementarities: because storage may be used as a temporal solution that defers investment plans and conflicts since TEP makes MC at nodes to converge, reducing BESS potential for trading. Regarding its relationship with DSM causes some disputes, since demand response use shaves storage investments and limits the state of charge. Regarding the sources of revenues for batteries (day ahead market, reserves market and other regulated capacity payments), all cases finance storage with a 70% of profits coming from the spot market, leaving reserve provision to finance a 2-4% of their business case, whether firm capacity payments are more subject to the amount of clean produced considered: they vary from 30 to 0%, being this last case a fully renewable scenario. Finally, BESS profitability is subject to the study of whether the storage system is placed in a perfect competitive market or not. In case that profits are greater than those of MCs, the resulting mark-up (ratio between the two previous figures) is greater than 1, so BESS project would be profitable. If not, the BESS business case would incur in losses, by being the mark-up lower than 1. The impact of solving the model in an hourly time horizon solution comes with a slight increase in the objective function (total system cost), with increasing thermal investments and operation and decreasing the clean energy production. On the other hand, capacity in storage units increases, as does the solar deployment and operation. BESS use is also higher in the hourly case, as well as the loss of its useful life