Generación y almacenamiento distribuidos de energía eléctrica como herramientas de flexibilidad para el sistema energético de la provincia de Mendoza: análisis basado en el modelo LEAP

Abstract

En este trabajo, se simula mediante del modelo LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning), a nivel regional y a largo plazo, el rol del almacenamiento de electricidad como herramienta de flexibilidad tendiente a mejorar la paulatina integración de fuentes renovables de energía variables al sistema eléctrico de la provincia de Mendoza; entre otros, consideramos los sistemas de generación centralizados y distribuidos con tecnología fotovoltaica, teniendo en cuenta la variabilidad temporal de la fuente. Se incluye el almacenamiento de energía diario vinculado a los vehículos eléctricos (con baterías de ion-litio) en su concepción de inyección a la red (V2G). En los resultados alcanzados se observa que, con las tasas de incorporación, tanto de vehículos eléctricos, como de instalaciones fotovoltaicas distribuidas, no se aprecian variaciones considerables por su inserción al sistema eléctrico. Por el contrario, se mejoran los indicadores medioambientales. Estos hallazgos sugieren la necesidad de abordar un enfoque de optimización.

In this paper, we simulate, through the LEAP model (Long-range Energy Alternatives Planning), the role of energy storage at a regional and long-term horizon, as a flexibility tool tending to improve gradual integration of variable renewable energy sources into the electric system of Mendoza province; among others, we study centralized and distributed photovoltaic power systems, considering temporal variability of the source. Daily energy storage related to electric vehicles (by means of lithium-ion batteries) is represented by vehicle to grid (V2G) technology. The results show that, inclusion rates of both, electric vehicles and distributed photovoltaic power systems, do not present significant variations because of their share in the electrical system. However, environmental effects are improved. These findings suggest a further optimization approach.