EVALUACIÓN DE SISTEMAS HÍBRIDOS PARA ELECTRIFICACIÓN DE ZONAS REMOTAS MEDIANTE HOMER

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1 EVALUACIÓN DE SISTEMAS HÍBRIDOS PARA ELECTRIFICACIÓN DE ZONAS REMOTAS MEDIANTE HOMER Casarotto, C.F. (1), Romano, J.S. (1), Collihuin, C.A. (1) (1) Universidad Nacional del Comahue, Buenos Aires Nº 1400, CP: 8300, Neuquén, Argentina, RESUMEN En el presente trabajo se propone la utilización del programa HOMER para la simulación del funcionamiento y el estudio económico de diferentes alternativas de suministro eléctrico a emprendimientos rurales y/o pequeñas comunidades, optimizando la solución tradicional con la incorporación de energías renovables. En el trabajo se repasan los aspectos básicos asociados con el uso de energía eólica y solar en sistemas remotos, y se hace una revisión de algunos ejemplos que son representativos de la experiencia adquirida en este campo. Palabras Claves: Energías renovables, sistemas híbridos, optimización con HOMER. 1. INTRODUCCIÓN La electrificación de zonas remotas se realiza tradicionalmente mediante dos alternativas: la extensión de la red eléctrica, o la incorporación de generación diesel mediante grupos de mediana o pequeña potencia. En áreas de difícil acceso, ambas opciones pueden ser muy costosas. El suministro de combustible suele ser poco confiable, y los costos altamente dependientes del precio del petróleo. Por su parte, la red eléctrica no siempre está lo suficientemente cerca como para que su extensión pueda ser viable. Los sistemas aislados que usan energías renovables son una opción emergente y técnicamente confiable para la provisión de energía en estos casos. Además del adecuado desempeño demostrado en la solución de estos problemas, la tecnología involucrada presenta un inmejorable potencial para la incorporación de energías alternativas bajo la forma de energía distribuida. El Homer, (Hibrid Optimization Model for Electric Renewables), es un programa de optimización gratuito desarrollado por el laboratorio nacional de energía renovable de los Estados Unidos (NREL), y es ampliamente utilizado para la evaluación económica y ambiental de los sistemas eléctricos que utilizan múltiples fuentes de generación, y que son comúnmente designados como sistemas híbridos. El programa identifica el sistema de mínimo costo de un conjunto de alternativas posibles, simulando el comportamiento horario del sistema a lo largo de un año, y clasificando las soluciones en orden creciente de costo actual neto para el ciclo de vida de la instalación. Homer modela una configuración particular realizando una simulación de su operación durante un año. La simulación se realiza hora por hora. El programa calcula para cada hora del año la potencia renovable disponible, la compara con la demanda eléctrica, y decide que hacer con la energía en exceso, o si debe generarse o comprarse de la red en caso de déficit. Cuando ha completado un año de simulación, el programa determina si se cumplieron las restricciones impuestas por el usuario, las cantidades de energía generadas, la proporción de energía renovable, las emisiones de ciertos contaminantes, etc. También determina las cantidades usadas para el cálculo de costos, como por ejemplo el consumo anual de combustible, las horas de operación de los generadores, el consumo de la vida útil de las baterías, o la cantidad de energía que se debe comprar de la red. Para evaluar el costo del ciclo de vida, Homer usa el Valor Presente Neto Total (total net present cost -NPC). Este valor incluye tanto los

2 costos como los beneficios que ocurren durante la vida útil del proyecto, referidos al valor presente. El total NPC incluye el monto inicial de la inversión de capital, el costo de los reemplazos de elementos del sistema, los costos de operación y mantenimiento, y eventualmente el costo o el ingreso por compra o venta de energía de la red. Para realizar la simulación se requieren datos de los recursos naturales (eólicos, solares, etc.), cargas eléctricas y térmicas, restricciones económicas, costos actuales y futuros de los equipos, comportamiento de los usuarios y estrategias de control elegidas. El propósito de la simulación es conocer las características operativas de los sistemas híbridos para alimentación de comunidades aisladas, los problemas que pudieran presentarse y calcular el costo de energía producida. El primer paso en el análisis lo constituye la recolección de datos para la operación del sistema basado en fuentes convencionales. El segundo paso es la determinación de los recursos renovables disponibles para el sistema elegido. El tercer paso es la optimización del tamaño de los componentes y la elección de la configuración óptima del sistema hibrido y sus posibles ventajas en comparación con el sistema convencional. 2. EJEMPLO DE APLICACIÓN Cerro Policía es un pueblo de la provincia de Río Negro en Argentina, que cuenta con aproximadamente 250 habitantes. Actualmente, la localidad no se encuentra conectada a la red eléctrica, generando la energía que necesitan sus habitantes por medio de equipo diesel. La Figura 1 muestra el comportamiento de un día típico de mínima carga y de uno de máxima carga. La carga representada con valores actuales, ha sido obtenida proyectando un crecimiento del 2% anual según datos disponibles del año Puede observarse que la demanda presenta un importante pico debido a la influencia de las cargas nocturnas de iluminación. La carga tiene una energía promedio de 389 kwh/d y una potencia promedio de 16.2 kw. La carga máxima es de 54 kw con un factor de carga de 0.3 por lo que es de esperar que el generador diesel resulte sobredimensionado. CONSUMOS: Usuarios Comercial 3 Industrial 2 Residencial 85 Entidades sin fines de Lucro 9 Alumbrado 1 Total 100 Tabla 1. Consumos por categorías Figura 1. Cargas típicas máximas y mínimas anuales para días laborables. 2.1 Simulación de la operación actual Se comenzará simulando el sistema con los generadores diesel. El sistema real posee dos generadores de 100 kva por lo cual está lejos de ser óptimo. Para dar resultados mejores se consideran generadores de menor tamaño. El costo de capital de los generadores diesel esta ente 280 y 700 u$s/kw, dependiendo del tamaño del generador. En este caso se consideran dos generadores, un Generador1 de 60 kw con un costo de 400 u$s/kw, y un Generador2 de 20 kw que cuesta 500 u$s/kw. Se debe además tener en cuenta el costo del tanque de almacenamiento de combustible, el cual ronda los 4500 u$s. Se tomó una vida util del proyecto de 25 años y una tasa del 10 % anual. El precio del combustible se fijó en 0.8 U$S/litro. Tabla2. Producción y demanda eléctricas.

3 Tabla 3. Costos Presentes Netos en U$S. Figura 2. Radiación Solar Diaria e Índice de Claridad para la zona de Cerro Policía (NASA). Mes Velocidad (m/s) Tabla 4. Costo nivelado de Energía. Tabla 5. Emisiones Contaminantes. 2.2 Incorporación de fuentes renovables Se tratará de optimizar el sistema mediante la creación de un sistema hibrido para generación de electricidad. Por sus datos geográficos, los recursos posibles de utilizar son los eólicos y la energía solar. Para obtener datos de estos recursos se puede recurrir a mediciones de campo, trabajos de investigación publicados o datos disponibles de los organismos nacionales e internacionales. En este caso como no se dispone de mayor información, y por ser este estudio presentado a modo de ejemplo, se utilizaran los datos obtenidos del Centro de Ciencia Atmosférica de la Nasa [6]. Enero 4,9 Febrero 4,6 Marzo 4,6 Abril 4,7 Mayo 5 Junio 4,8 Julio 4,8 Agosto 4,7 Septiembre 4,7 Octubre 4,8 Noviembre 4,8 Diciembre 5,1 Promedio 4,794 Tabla 6. Valores de velocidad del viento (NASA) Esta última tabla da una información que no es coincidente con la que se puede obtener del sistema de información eólico argentino [7]. Se tomará la distribución presentada, pero se ajustarán los datos para que la velocidad media anual coincida con la del sistema nacional, que es de 7.45 m/s a 10 metros de altura. Con los datos de la latitud ( ) y la longitud ( ) se pueden obtener datos de recurso solar y eólico promedios, obtenidos para mediciones realizadas durante 10 años. Los datos más importantes se muestran en las figuras 2 y 3. Figura 3. Datos eólicos para Cerro Policía (SIG).

4 2.3 Configuración óptima del sistema Para analizar una posible mejora sobre el sistema se considera la incorporación de paneles fotovoltaicos y turbinas eólicas al sistema diesel. Para amortiguar las oscilaciones características de las fuentes renovables, y disminuir el número de ciclos de arranque de los generadores se incorpora un banco de baterías de almacenamiento. El programa da la posibilidad de seleccionar la estrategia de carga de las baterías. Debido a que las baterías y el panel funcionan en corriente continua, se hace necesaria la incorporación de un conversor de CD/CA. Los datos económicos de los equipos seleccionados se detallan en la tabla siguiente. Tabla 7. Costos equipos renovables Mientras que en el proceso de simulación se modeló el comportamiento de un sistema en particular, en el proceso de optimización se determinará cual es la mejor configuración posible, es decir, la que cumple con las condiciones impuestas como restricciones del sistema, al menor CPN. El programa determina la combinación de componentes, la cantidad y el tamaño de cada elemento, y la estrategia de control más eficiente. En el proceso de optimización se simulan las diferentes configuraciones posibles, y se clasifican de acuerdo con su VPN, presentándose como optima aquella configuración que tenga el menor costo. El objetivo de la optimización es determinar el valor más adecuado para cada variable de decisión que le pueda interesar al modelador. Las variables de decisión posibles pueden ser por ejemplo para el sistema de la figura 4: Tamaño de los paneles PV Número de Turbinas eólicas Tamaño de cada generador Cantidad de baterías del banco Tamaño de los convertidores Estrategia de despacho La optimización ayuda al proyectista a encontrar la configuración óptima dentro de un conjunto muy grande de posibilidades. Figura 4. Configuración del sistema. La cantidad de valores de cada una de las variables seleccionadas determina el espacio de búsqueda, en este caso se incluyeron en el espacio 300 combinaciones diferentes: cinco turbinas, tres tamaños de panel, cinco filas de baterías de ocho elementos cada una, cuatro tamaños de convertidor, y los dos generadores diesel. En el proceso de optimización se simula cada configuración del espacio de búsqueda, mostrando las combinaciones posibles en una tabla, ordenadas por el NPC. En el anexo I se muestran los resultados del sistema ejemplo. Cada fila representa una configuración factible. Las primeras columnas indican mediante iconos la presencia de los diferentes componentes, las columnas siguientes dan las cantidades y tamaños de cada uno y el resto contiene algunas variables importantes, como el costo de capital total, el total NPC, el costo nivelado de energía (costo por kilovatios hora), el consumo anual de combustible, y el numero de horas que el generador opera. Para el caso simulado la configuración óptima y los datos principales se resumen en las tablas y figuras siguientes. Tabla 8. Datos de configuración

5 emisiones contaminantes, por lo que la solución adoptada es mejor desde el punto de vista de la conservación de las fuentes y el ambiente. Tabla 9. Datos de Costos presentes. Se intentado realizar una simulación simple y sobre un sistema concreto, pero al no disponer de datos actuales la solución se considera como un estudio de factibilidad mas que un proyecto de inversión concreto. Se ha evidenciado la utilidad de la herramienta de simulación y se considera que la misma es confiable en cuanto a los resultados y simple de utilizar. 6. REFERENCIAS Tabla 10. Costos Totales por tipo. [1] J.T. Bialasiewicz, E. Muljadi, S. Drouilhet, G. Nix, Hybrid Power Systems with Diesel and Wind Turbine Generation. Proceedings of the American Control Conference. Philadelphia. USA. Junio [2] V. Carpentiero, R. Langella, A. Testa, Hybrid Wind Diesel Stand Alone System Sizing Accounting for Fuel Price Uncertainty. Publicacion IEEE / Tabla 11. Generación eléctrica Tabla 12. Datos Generadores diesel Contaminante kg/año Dióxido de Carbono Monóxido de Carbono 185 Hidrocarburos no quemados 20,4 Partículas sólidas 13,9 Dióxido de Azufre 150 Óxidos de Nitrógeno 1647 Tabla 13. Contaminantes. [3] A. G. Dutton, H. Dienhart, W. Hug, A. J. Ruddell, The Economics of Autonomous Wind Powered Hydrogen Production Systems. European Wind Energy Conference. Irlanda. Oct [4] D. Edwards, M. Negnevitsky, Designing a Wind Diesel Hybrid Remote Area Power Supply (RAPS) System. IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies, ICSET 08. Singapur. Nov [5] D. B. Nelson, M. H. Nehrir, C. Wang, Unit Sizing and Cost Analysis of Stand Alone Hybrid Wind/PV/Fuel cell Power generation Systems. Renewable Energy. Nº 31. pp [6] [7] 5. CONCLUSIONES Comparando los resultados obtenidos podemos ver que el costo por kwh se ha reducido levemente, pero en cambio ha disminuido notablemente el consumo de combustible, y las

6 Anexo I. Datos de simulación Monthly Average Electric Production Wind Generator 1 Generator 2 Power (kw) Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 50,000 0 Cash Flows Capital Replacement Salvage Operating Fuel Nominal Cash Flow ($) -50, , , , Year Number