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Eólica flotante: ¿Cómo medir el impacto económico de la innovación antes de su puesta en marcha?

Ana Escalona Corral

A pesar de que la eólica flotante es una tecnología de generación de energía prometedora y de alto potencial, sus costes, por el momento, no son competitivos en comparación con otras tecnologías renovables como la energía eólica onshore o la fotovoltaica, o la eólica marina fija al fondo. La pregunta que surge es el cómo reducir los costes.

Desde la Agencia Internacional de Energías Renovables indican que la innovación es el motor que impulsa la transformación energética global, y de nuevo surge otra cuestión: cómo relacionar las innovaciones desarrolladas (o a desarrollar) con una posible reducción de costes. La realización de este tipo de estudios puede impulsar y respaldar líneas de investigación relevantes para el sector, y, por lo tanto, acelerar el avance de la tecnología.

Arrojar luz a este problema es el objetivo del proyecto que se presenta en este post.  El impacto real de cualquier innovación no se puede determinar hasta pasado un tiempo de su desarrollo o implantación, así que se trata de definir una metodología que permita estimar de forma cuantitativa su impacto potencial sobre los costes de una forma rigurosa y eficiente.

Volviendo a los costes y su reducción impulsada por las innovaciones, es clave definir el parámetro respecto del cual se mide el impacto de estas innovaciones, ya que “coste” es un término un tanto general. El LCOE, del inglés Levelized Cost Of Energy, o Coste Nivelado de la Energía, es un parámetro que permite calcular, para sistemas de generación de energía, el coste promedio de la producción de energía en €/kWh teniendo en cuenta todos los costes del proyecto y la variación del valor del dinero a lo largo de su vida útil. El LCOE es un parámetro de uso común a la hora de evaluar el desarrollo de tecnologías de generación de energía, y engloba tanto los costes totales de construcción como los costes de operación, de mantenimiento y de desmantelamiento, además de la producción anual de energía.

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Figura 1: Descripción gráfica del LCOE y las variables involucradas en su cálculo (por Ana Escalona Corral)

 

La relación entre una innovación y el LCOE se define mediante el estudio de las variables del LCOE sobre las que afecta. La forma de hacer esto es desarrollando un modelo del LCOE con tantas variables independientes como sea necesario. El realizar un desglose exhaustivo del LCOE permite identificar las variables concretas relacionadas con cada innovación, y evita caer en vaguedades o generalidades. En el proyecto desarrollado se ha construido un modelo tecno-económico de cálculo del LCOE con 128 variables relacionadas en 50 ecuaciones, y se ha incorporado a una herramienta de cálculo que permite ligar los datos de innovaciones con el modelo obteniendo resultados cuantitativos.

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Figura 2: Resultado del estudio del impacto de las innovaciones desarrolladas en el proyecto MATHEO 

 

El Joint Research Laboratory on Offshore Renewable Energy, es una alianza estratégica con el objetivo de reforzar los lazos de investigación y aprovechar las sinergias entre los participantes. Formado por investigadores de UPV/EHU, TECNALIA y BCAM, ha conseguido consolidar un equipo multidisciplinar abarcando prácticamente todas las áreas de investigación en energías renovables offshore lo que facilita su participación en proyectos a nivel nacional e internacional.

¿Pero realmente esto se puede aplicar? La respuesta es sí. La herramienta se ha utilizado para evaluar las innovaciones desarrolladas en MATHEO, un proyecto colaborativo financiado por el Gobierno Vasco a través del programa Elkartek, en el que participa TECNALIA Research & Innovation, BCAM, y los departamentos de Ingeniería Energética y Geología Marina ( todos parte del Joint Research Laboratory on Offshore Renewable Energy1) y Matemáticas de la UPV/EHU . Las innovaciones que se desarrollaron en MATHEO fueron 3:

  1. el estudio del rebosamiento de agua sobre las subestructuras flotantes de los aerogeneradores,
  2. la aplicación de inteligencia artificial al mantenimiento de los parques flotantes, y
  3. la modelización dinámica del fondo marino.

 

 

 

 

Se identificaron cuáles de las 128 variables del modelo se veían afectadas en cada caso, valorando los impactos de forma cuantitativa. Por ejemplo, la aplicación de la inteligencia artificial a diferentes actividades de operación y mantenimiento lleva a una previsión de los fallos más exacta y a una planificación de las operaciones de mantenimiento más efectiva, lo que reduce el coste de mantenimiento y además aumenta las horas de funcionamiento del parque eólico (y, por tanto, su producción de energía). A través del estudio de 3 variables se cuantifico que el LCOE se podría reducir a medio plazo en un 10,03%. De forma análoga se estudió el impacto de las otras dos innovaciones, con unos resultados de reducción potencial del coste de un 8,76% en el caso del estudio del rebosamiento y de un 4,02% en el caso de la modelización del fondo marino.

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Figura 3 : Tres plataformas offshore fijas al fondo (izq.) y tres flotantes (dcha.) (ilustración de Joshua Bauer, NREL) 

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Figura 4: Diagrama de un parque eólico flotante y sus componentes (adaptado y traducido de BOEM) 

 

Para que el sector eólico flotante sea capaz de incorporarse al mix energético de manera contundente  ha de abaratar los costes del ciclo de vida de sus parques garantizando la máxima producción de energía. Este objetivo se puede alcanzar mediante el desarrollo de innovaciones que contribuyan a la mejora de los diseños, de los procesos productivos o de las estrategias de operación y mantenimiento. El poder determinar el impacto de las innovaciones permite identificar, por una parte, las más relevantes, y por otra, qué caminos son críticos en el desarrollo de la tecnología.

 

Post escrito por la investigadora Ana Escalona Corral.

(1) El Joint Research Laboratory on Offshore Renewable Energy, es una alianza estratégica con el objetivo de reforzar los lazos de investigación y aprovechar las sinergias entre los participantes. Formado por investigadores de UPV/EHU, TECNALIA y BCAM, ha conseguido consolidar un equipo multidisciplinar abarcando prácticamente todas las áreas de investigación en energías renovables offshore lo que facilita su participación en proyectos a nivel nacional e internacional.

 

2021/07/28 11:55:00 GMT+2
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