Assessing the impact of distributed energy resources in the energy system

Abstract

Actualmente el modelo energético mundial está centralizado y basado en los combustibles fósiles como el petróleo, carbón y gas natural, España no es una excepción. Este escenario contribuye significativamente a la insostenibilidad global debido a la contaminación y las emisiones de CO2 y por otra parte, al rápido agotamiento de los limitados recursos de combustibles fósiles. Este proyecto analizará el papel que pueden jugar los recursos energéticos distribuidos (DER's) como la energía solar fotovoltaica en el sector energético español , teniendo en cuenta , entre otras cuestiones , los impactos en las redes de distribución . La generación distribuida (DG) está aumentando en todo el mundo, y se prevé que en el futuro va a jugar un papel importante en el sistema energético. La generación distribuida se encuentra en las redes de distribución cerca de los consumidores o incluso en el lado de los consumidores. Por lo tanto, la demanda neta que se suministra a través de las redes de transmisión y distribución puede disminuir, lo que permite posponer el refuerzo de las redes existentes. Este trabajo propone un método para evaluar el impacto de la generación distribuida en las redes de distribución. A partir de varios escenarios para solar fotovoltaica, caracterizados por diferentes niveles de penetración y costes, nos llevaran a un análisis simplificado de cómo afectará esto al sistema energético español. El objetivo de este proyecto es basarnos en el modelo MASTER (Modelo de Análisis de Energía Sostenible) el modelo desarrollado por el IIT para cuantificar el impacto de los recursos energéticos distribuidos (DER’s) en el futuro sistema energético. Entre las principales tecnologías DER's, el proyecto tendrá en cuenta la energía solar fotovoltaica. En las redes de distribución de energía, el coste óptimo junto con las pérdidas de potencia más bajos se puede lograr mediante el aumento de la utilización de los sistemas descentralizados, distribuidos con unidades generadoras más pequeñas situadas cerca del punto de consumo , por lo tanto, reducir al mínimo las pérdidas de transporte de energía. Inicialmente, en 2008 la mayoría de la capacidad instalada era de terminales de gas y carbón. Para evaluar el impacto de cada tipo de tecnología y el coste de la energía en 2020, ya que nuestro modelo es una optimización de costes, el impacto en los costes de red a distinto nivel de penetración se analiza, se centra en la tecnología fotovoltaica, ya que este es un ejemplo perfecto de una renovable suministro de energía que se puede instalar ya sea de una manera centralizada o descentralizada. Los costes de la red se basan en la nueva capacidad instalada, tomando en consideración explícita los diferentes costes que intervienen para cada unidad de generación que optimiza en el largo plazo, que surge de un estudio de caso en el campo de la energía fotovoltaica centralizada y descentralizada. Mediante la introducción de estas características operativas, tenemos la intención de desarrollar un modelo detallado en términos de costes y restricciones. Y finalmente, analizar el impacto de los resultados en el Sector Energético Español, examinando los diferentes efectos sobre instaladas capacidades, costes y pérdidas. Nuestro enfoque a continuación muestra las siguientes diferencias o propias contribuciones: • Una función objetivo transporte que incluye una ecuación de modelado para representar los costes de red (tanto fijos como las pérdidas) . • La introducción de nuevas restricciones para los costes de distribución. • Modelado capacidad instalada de la energía solar fotovoltaica, lo que afecta a las opciones de instalación para el MAESTRO SO. • Competitividad entre PV centralizada y descentralizada. Este nuevo modelado refuerza el modelo inicial MASTER para satisfacer la demanda exacta, mediante la reducción de costes a través de la instalación de recursos distribuidos. Por esta razón, se selecciona la energía solar fotovoltaica como una tecnología de referencia. Con el fin de llevar a cabo el estudio de costes, se crea una función de los costes de distribución de la red. Para modelar dichos costes de la red de distribución, se consideran: 1- Pérdidas eléctricas, que se refiere a la cantidad de electricidad que se pierde en la transmisión y distribución. Estos sólo serán referidos para PV distribuida. Hasta un 18% de nivel de penetración, las pérdidas serían un valor negativo. Esto significa que para esta cantidad de capacidad de PV, no habría un ahorro en costes de la red. Las pérdidas podrían aumentar linealmente a medida que la generación distribuida crece. 2- Los costes de red fijos, se refieren a los costes de las nuevas instalaciones para llevar energía a los consumidores. Estos costes son impulsados principalmente por la combinación de perfiles de demanda y generación, así como por los lugares donde se producen la demanda y generación. Costes de red centralizadas serán 15 % más barato que los costes de red distribuidos. Los costes totales de la red serán la suma de estas dos características. Vamos a tener que agregarlos al coste de la función existente en el modelo para cuantificar la variación de la demanda y generación. Adición de la función de costes afectará a los costes totales de la modelo, y de la misma manera, la oferta de cada tecnología de generación instalada. Por lo tanto, varios estudios de casos se llevan a cabo. En las redes de distribución, el punto de coste óptimo y las pérdidas de potencia más bajos se pueden lograr mediante el aumento de la utilización de sistemas distribuidos con unidades generadoras más pequeñas situadas cerca de consumo, por lo tanto, los costes de distribución dependerán sobre todo en el nivel de penetración. La penetración es una medida de la cantidad de DER en comparación con el recurso total de generación en un sistema de potencia. Esto se aplica a toda la red interconectada. Costes de red distribuidos aumentarán linealmente a medida que aumenta la cantidad de FV instalada distribuidos. Los costes de la red se basan en el nuevo problema de la capacidad instalada tomando en consideración explícita los diferentes costes que intervienen para cada unidad de generación que optimiza el servicio a largo plazo, que surge de un estudio de caso en el campo de la energía fotovoltaica centralizada y descentralizada. El primer caso de estudio es la determinación del impacto de la energía fotovoltaica distribuida como una generación más cara, en la red y todo el sistema energético. Sectores de demanda pueden consumir más de un tipo de energía, que genera competitividad, así como la flexibilidad entre las tecnologías. Se muestra un incremento de aproximadamente el 20% de la demanda de 2020. El gas se reduce con el fin de producir energía solar fotovoltaica y otras energías renovables como la eólica, crecerá alrededor del 5%. La energía nuclear se estima también que reducirse durante este período de tiempo, ya sea como cogeneración y biomasa aumentará. Generación térmica solar también se eleva como una tecnología de generación opcional. En cuanto a los costes totales del modelo, debido a la intermitente penetración renovable, el incremento en la operación y mantenimiento (O & M) es casi insignificante. En cuanto a los costes de inversión, que variarán en función de la capacidad instalada modelado y afectarán a otros costes variables posteriores, que incluyen los costes de emisión, las pérdidas y los nuevos costes de red modelados para la energía solar fotovoltaica. El segundo estudio de caso se centra en la determinación de la competitividad de costes entre PV centralizada y descentralizada. Se decidió ejecutar 3 escenarios diferentes para nuestro estudio. En el escenario 1, los costes de inversión distribuidos son 30 % más altos que los costes de inversión PV centralizados. Para el escenario 2, los costes de inversión PV distribuidos se incrementan en un 15% más altos que los costes de inversión centralizados y el tercer escenario es para un mismo coste de inversión para cada generación fotovoltaica. La variación de la energía fotovoltaica en el modelo va de 10 GW para el bajo nivel de penetración como el más alto nivel y 20 GW como el más alto nivel, fija como una restricción política. Centralizado es preferible contra distribuido por los bajos niveles de penetración, la instalación de la capacidad total que los modelos de restricción energética (10 GW). Para niveles de alta generación, es óptimo instalar ambos. Esto será debido al incremento en los costes de inversión de la energía fotovoltaica distribuida que en la mezcla de baja generación supera los costes de red, lo que será baja para distribuida. Como para alta generación de PV instalado (20 GW), se instalan los dos tipos de PV para satisfacer la demanda y para igualar los costes. Para concluir, en cuanto a los resultados en los diferentes escenarios, fotovoltaica distribuida es competitivo frente PV centralizado para la inversión distribuido cuesta 15 % más alto que el coste de inversión centralizada, y para los mismos costes de inversión, será preferible instalar fotovoltaica distribuida para alta generación en el escenario 3, los costes de inversión son un factor de coste de baja generación ya que es preferible instalar la generación centralizada de 10 GW, como para alta generaciones, los costes de red superarán los otros, ya que se convierte representativa de 20 GW. Teniendo en cuenta que la generación descentralizada nunca será superior a la centralizada, y que los costes de la red son más baratos para descentralizado, si sus costes se convierten en aproximadamente la misma en un punto de generación, que será más óptima para instalar fotovoltaica descentralizada y centralizada.

Today, the world´s energy model is mainly centralized and based on fossil fuels like oil, coal and natural gas. Spain is not an exception to this model. This current scenario contributes significantly to global unsustainability due to pollution and CO2 emissions and; on the other hand, to the rapid depletion of the limited fossil fuel resources. With a higher consumer interest on sustainability, and an increasing tendency to cut down on non-renewable sources of energy, renewable resources have seen their popularity rise very fast. Technological developments in the generation side together with growing environmental concerns have fostered the adoption of small-scale generation systems known as distributed generation (DG). The objective of this project is to use the MASTER (Model for Analysis of Sustainable Energy Roadmaps) model developed by the IIT to quantify the impact of Distributed Energy Resources (DER´s) in the future Energy System for 2020. Among the main DER´s technologies, the project will consider solar PV. The focus of the present work is on the competition among centralized and decentralized resources in the whole energy sector, analyzing what role distributed energy resources (DER´s) like distributed solar PV can play in 2020 Spanish case taking as a based-case 2008 energy sector, considering among other issues, the impacts on distribution networks costs. Initially in 2008 the majority of installed capacity was gas terminals and coal. To evaluate the impact of each type of technology on the energy cost in 2020, as our model is a cost optimization, the impact in network costs at different penetration level is analyzed, focusing on PV technology, as this is a perfect example of a renewable energy supply that can be installed either in a centralized or decentralized manner. The network costs are based on the new installed capacity, taking into explicit consideration the different costs that intervene for each generation unit that optimizes in the long-term, arising from a case study in the field of centralized and decentralized PV. By introducing these operational features, we intend to develop a detailed model in terms of costs and constraints. And, eventually, we analyze the impact of our results in the rest of the “Spanish Energy Sector”, examining the different effects on installed capacities, costs and losses. Our approach then shows the following differences or own contributions:  New transport objective function that includes a modeled equation to represent network costs (both fixed and losses).  Introducing new constraints for distribution costs.  Modeling solar PV installed capacity, which affects installation choices for the MASTER SO.  Competitiveness between centralized and decentralized PV. This new modeling reinforces the initial MASTER model to satisfy the exact demand, but reducing costs by installing distributed resources. For this reason, solar PV is selected as a reference technology. So as to carry out the costs study, a network distribution costs function is created. To model this distribution network costs, it is taken in consideration: 1- Electrical losses, referred to how much electricity is lost in transmission and distribution. These will only be referred for distributed PV. For the account of losses, figure 5 represents the cost of electric losses depending on the penetration level of distributed solar PV. Up to 18% of penetration level, losses would be a negative value. This means that for this amount of PV capacity, there would be savings in network costs. Losses would increase linearly as distributed generation grows. 2- Fixed Network Costs, refer to the costs of new installations to bring energy to consumers. These costs are mostly driven by the combination of demand and generation profiles, as well as by the locations where demand and generation occur. Centralized network costs will be 15% cheaper than distributed network costs. The total network costs will be the sum of both these features. We will have to add them to the existing function cost in the model to quantify the variation in demand and generation. Adding the costs function will affect the total costs of the model, and in the same way, the supply of each generation technology installed. Therefore, several case studies are carried out. In distribution networks, the optimum cost point and the lowest power losses can be achieved by increasing the use of distributed systems with smaller generating units placed close to consumption, therefore distribution costs will depend mostly on the penetration level. Penetration is a measure of the amount of DER compared with the total generation resource on a power system. This applies to the entire interconnected grid. Distributed network costs will increase linearly as the amount of distributed PV installed increases. The network costs are based on the new installed capacity problem taking into explicit consideration the different costs that intervene for each generation unit that optimizes a long-term service, arising from a case study in the field of centralized and decentralized PV. The first study case is the determination of the impact of distributed PV as a more expensive generation, in the network and the whole energy system. Demand sectors can consume more than one type of energy, which generates competitiveness as well as flexibility between technologies. It is shown approximately a 20% increment in the demand for 2020. Gas is reduced in order to yield solar PV and other renewables such as wind, grow around 5%. Nuclear power is also estimated to be reduced during this period of time, whether as cogeneration and biomass will increase. Solar thermal generation also rises as an optional generation technology. As for the total costs of the model, due to intermittent renewable’ penetration, the increment in operation and maintenance (O&M) costs is almost negligible. As for investment costs, they will vary depending on the installed capacity modeled and will affect other subsequent variable costs, that include emission costs, losses and the new network costs modeled for solar PV. The second study case focuses on the determination of cost competitiveness between centralized and decentralized PV. It was decided to run 3 different scenarios for our study. In scenario 1, distributed investment costs are 30% higher than centralized PV investment costs. For scenario 2, distributed PV investment costs are increased in 15% higher than centralized investment costs and the third scenario is for a same investment costs for each PV generation. The variation of PV in the model ranges from 10GW for the low penetration level as the highest level and 20GW as the highest level, fixed as a political constraint. Centralized is preferred against distributed for low penetration levels, installing the total capacity that the energy constraint models (10GW). For high generation levels, it is optimal to install both of them. This will be due to the increment in investment costs of distributed PV that at low generation mix overcomes network costs, which will be lower for distributed. As for high generation of PV installed (20GW), the two types of PV are installed to satisfy demand and to equalize costs. To conclude, as for the results in the different scenarios, distributed PV is competitive vs. centralized PV for distributed investment costs 15% higher than centralized investment cost, and for the same investment costs, it will be preferable to install distributed PV for high generation in scenario 3. Investment costs are a cost driver for low generation as it is preferable to install centralized generation for 10 GW, as for high generations, network costs will overcome the others, as it becomes representative for 20 GW. Given that decentralized generation will never be higher than centralized, and that network costs are cheaper for decentralized, if their costs become approximately the same at a generation point, it will be more optimum to install decentralized PV as well as centralized.