Almacenamiento de energía | Energy storage www.futurenergyweb.es 74 FuturEnergy | Abril April 2018 por los ingresos operativos y las sanciones para equilibrar los costes del ciclo de vida, la vida útil, y los costes de explotación (OPEX) y de capital (CAPEX). Modelización para encontrar el punto óptimo La modelización es un proceso iterativo que empieza con una primera estimación de la especificación del sistema de almacenamiento de energía, donde se calculan los costes del ciclo de vida y los beneficios de explotación. Al repetir el proceso con tamaños distintos, se puede detectar el punto óptimo, en el que el operador encontrará el equilibrio adecuado entre los ingresos y los costes durante todo el ciclo de vida de la instalación. En el corazón de la modelización está el mismo algoritmo que usan los sistemas de gestión de baterías en el mercado. Simula el rendimiento del sistema de almacenamiento de energía hasta el nivel de las celdas individuales, teniendo en cuenta el rendimiento eléctrico y térmico y el desgaste electroquímico. Un sistema de almacenamiento de energía más pequeño tendrá un coste de capital inferior, pero podría generar menos ingresos, acarrear más sanciones, un menor cumplimiento del código de red o más pérdidas por reducción, y afectará a la vida útil del sistema. El valor de la experiencia en la práctica La experiencia en la práctica ha demostrado que hay una serie de factores que conducen a un alto rendimiento y a una vida larga y predecible para un sistema de almacenamiento de energía de Li-ion. El factor más importante es una buena gestión térmica, comprobando que la temperatura sea uniforme en todo el sistema de almacenamiento de energía. Al minimizar la variación de temperatura, las celdas y los módulos experimentan una tasa constante de desgaste. A su vez, esto permite prever de manera precisa el rendimiento de la batería a lo largo de su vida útil. Otros aspectos importantes son: garantizar una medición precisa del estado de carga (SoC por sus siglas en inglés), una buena gestión de este parámetro y una alta eficiencia energética del propio sistema de batería, así como del convertidor de potencia y de los sistemas auxiliares como la instalación de refrigeración. En conjunto, amplían la vida útil del sistema de almacenamiento de energía, mejoran el rendimiento y optimizan el coste total de propiedad. Combined with modelling, these factors determine the cost profile, made up of operating revenues and penalties to balance lifetime costs, asset lifetime, OPEX and CAPEX costs. Modelling to find the sweet spot Modelling is an iterative process that starts with a first estimate of the ESS specification, which calculates the lifetime costs and operating revenue. By repeating the process with a range of different sizes, the sweet spot can be identified at which the operator will find the optimum balance between revenues and costs during the entire life cycle of the installation. At the heart of modelling is the algorithm that is the same as that used by battery management systems in the field. It mimics the performance of the ESS down to the level of individual cells, taking account of electrical and thermal performance and electrochemical ageing A smaller ESS will have a lower capital cost but could lead to lower revenues, more penalties, lower compliance with the grid code, or more curtailment losses. It will also alter the system’s operating life. The value of field experience Experience in the field has shown that there are a number of factors that lead to high performance and a long and predictable life for a li-ion ESS. Good thermal management is the most important factor, ensuring that the temperature remains consistent across the entire ESS. By minimising temperature variation, the cells and modules experience a constant rate of aging which in turn allows for precise prediction of battery performance over its lifetime. Other important aspects are to ensure accurate measurement of state of charge (SOC), good SOC management and high energy efficiency of the battery system itself as well as the power converter and auxiliary systems such as the cooling plant. Together these extend the lifetime of the ESS, enhance performance and optimise the total cost of ownership. By taking into account the many variables experienced in realworld operation and integrating these into the company’s own Central fotovoltaica Bardzour en La Reunión Bardzour PV plant in La Reunión
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