Análisis comparado de los modelos de contratación de energía renovable en España y Portugal

Abstract

El objeto de este trabajo es diseñar un modelo de subastas de energía renovable cuyo criterio de adjudicación sea la maximización del valor neto para el sistema (VAN) , frente al criterio tradicional de menor precio de oferta, para su aplicación en las futuras subastas que se celebren en España para cumplir con los objetivos del PNIEC. Para realizar el modelo se ha tomado como referencia el empleado en la subasta de energía fotovoltaica celebrada en Portugal en agosto de 2019, donde se aplicó un modelo de maximización del VAN para comparar diferentes formatos de oferta de proyectos de una misma tecnología. La administración portuguesa añadía además la garantía de acceso a los proyectos adjudicados, a diferencia del caso español en que adjudicación de la energía y acceso y conexión de los parques son procesos independientes. En este trabajo el modelo de maximización del VAN se quiere utilizar para comparar el distinto valor que ofrecen diferentes tecnologías como son la fotovoltaica y la eólica, las cuales tienen costes de producción y factores de producción diferentes. El modelo se ha aplicado sobre las ofertas y considerando las condiciones de la subasta multitecnología celebrada en España en enero de 2021 y se han comparado los resultados. Para realizar el modelo se ha realizado una estimación de los precios capturados a futuro por cada tecnología, considerando como valor medio anual la cotización en el mercado ibérico de futuros de electricidad y como modulación, el promedio histórico del periodo 2002-2019. Se han excluido los años 2020-2022 porque se dieron situaciones singulares tanto desde la demanda (efecto pandemia), los costes de suministro (efecto de la invasión de Ucrania) y regulatorio (el cap de precios al gas para la producción de electricidad) que podían alterar la serie. A continuación, y dada la extrema sensibilidad de los resultados del modelo a la previsión de los precios, se realizó un análisis de sensibilidad aplicando diferentes curvas de precio y producción para el cálculo de los precios capturados por tecnología, en función de los escenarios de explotación que se prevén en el PNIEC. Por último, se completó el trabajo transformando el valor determinista del VAN en un valor distribuido, extrayendo la función de distribución y sus parámetros de la serie histórica. Así se puede no sólo estimar el valor esperado del VAN, sino los valores extremos que puedan ser útiles a la hora de la adjudicación. La principal conclusión del trabajo es que, con los datos disponibles hasta 2020 no había una diferencia relevante entre el precio capturado por las tecnologías eólica y fotovoltaica, con lo que ambos criterios hubieran dado resultados similares. Sin embargo, del análisis de sensibilidad realizado se observa que, a igualdad de precio de oferta, tienen mayor valor para el sistema los proyectos de energía eólica, pues el precio capturado por la producción fotovoltaica se reducirá con mayor velocidad que en la tecnología eólica. La evolución de los precios y, sobre todo, de la modulación del precio capturado por cada tecnología dependerá en gran medida del diferente ritmo con que se instale capacidad renovable, se incorpore el almacenamiento y se intensifique la demanda en nuevos usos (H2, vehículo eléctrico, bombas de calor…). Pero lo que parece claro es que en un escenario en que el desarrollo de red va a ser el cuello de botella para la instalación de nueva capacidad renovable, que excederá en peticiones los objetivos del PNIEC, alternativas para la adjudicación de los proyectos que midan el valor para el sistema deberán tenerse en consideración.

The aim of this work is to design a renewable energy auction model whose award criterion is the maximization of the net value for the system (npv), as opposed to the traditional criterion of the lowest bid price, for its application in future auctions held in Spain to meet the objectives of the PNIEC. The model is based on the model used in the pv auction held in Portugal in august 2019, where a npv maximisation model was applied to compare different project bid formats for the same technology. The Portuguese administration also added the guarantee of access to the awarded projects, unlike in the Spanish case, where the awarding of energy and access and connection of the farms are independent processes. In this paper the NPV maximization model is used to compare the different value offered by different technologies, with different production costs and factors of production. The model has been applied on the bids and considering the conditions of the multi-technology auction held in Spain in January 2021 and the results have been compared. To carry out the model, an estimate of the prices captured in the future for each technology has been made, considering as an annual average value the quotation in the Iberian electricity futures market and as a modulation, the historical average for the period 2000-2019. The years 2020-2022 have been excluded because there were unique situations in terms of demand (pandemic effect), supply costs (effect of the invasion of Ukraine) and regulation (the cap on gas prices for electricity production) that could alter the series. Next, given the extreme sensitivity of the model's results to price forecasts, a sensitivity analysis was carried out by applying different price and production curves to calculate the prices captured by technology, depending on the operating scenarios envisaged in the PNIEC. Finally, the work was completed by transforming the deterministic NPV value into a distributed value, extracting the distribution function and its parameters from the historical series. In this way, it is possible not only to estimate the expected value of the NPV, but also the extreme values that may be useful at the time of awarding the project. The main conclusion of the work is that, with the data available up to 2020, there was no relevant difference between the price captured by wind and PV technologies, so that both criteria would have given similar results. However, the sensitivity analysis carried out shows that, at the same supply price, wind energy projects have greater value for the system, as the price captured by photovoltaic production will fall at a faster rate than in wind technology. The evolution of prices and, above all, of the modulation of the price captured by each technology will depend to a large extent on the different pace at which renewable capacity is installed, storage is incorporated and demand for new uses (H2, electric vehicles, heat pumps, etc.) intensifies. But what seems clear is that in a scenario in which grid development will be the bottleneck for the installation of new renewable capacity, which will exceed the PNIEC targets in requests, alternatives for the award of projects that measure the value for the system should be taken into consideration.