Análisis del crédito de capacidad para la generación eléctrica a partir de energías renovables en la matriz eléctrica argentina

Abstract

Ante la creciente incorporación de potencia renovable intermitente en la matriz de generación eléctrica actual y en escenarios futuros que buscan una matriz libre de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), es preciso establecer metodologías que permitan predecir si habrá suficiente energía para abastecer las diferentes demandas horarias durante todo el año. El factor que permite determinar la capacidad de una planta de generación eléctrica para atender la demanda de manera “firme” y confiable es el “crédito de capacidad”. Este factor depende de numerosas variables como la tecnología, la locación, el porcentaje de participación de esta tecnología en la matriz, los patrones de demanda, entre otros. Determinar entonces este factor resulta de vital importancia para la prospectiva del sector energético de una región o de un país, así como también para la planificación diaria de la operatoria del parque de generación eléctrica. Existen diversas metodologías que intentan determinar el crédito de capacidad para las energías renovables intermitentes, como la energía solar fotovoltaica y la energía eólica, basadas principalmente en métodos estadísticos y probabilísticos. En este trabajo se propone la aplicación de alguno de estos métodos a fin de calcular el crédito de capacidad para la generación eléctrica a partir de estas dos fuentes renovables, en diferentes escenarios de penetración en la matriz eléctrica argentina. Se encontró que el crédito de capacidad para energía solar fotovoltaica varía entre 0 % y 94 %, mientras que para energía eólica oscila entre 5 % y 67 %, dependiendo de la región y del momento del año, reflejando la variabilidad de estos recursos a lo largo del país. El análisis gráfico de la tecnología eólica arroja una tendencia decreciente de los valores obtenidos, mientras que, para la energía solar fotovoltaica, ese patrón es más difuso. Este análisis revela cómo la variabilidad temporal de los recursos renovables impacta en el crédito de capacidad y en su capacidad para satisfacer la demanda. El comportamiento real, basado en datos reales discretos, brinda valores que resultan confiables y útiles para la planificación. La acumulación de datos reales a lo largo del tiempo contribuirá a mejorar de manera gradual la precisión y robustez de los resultados. Evaluar el crédito de capacidad considerando la simultaneidad con respecto a la demanda horaria y mensual es clave para una planificación energética efectiva. Esto contribuye a optimizar la expansión del sistema eléctrico mediante la implementación de energías renovables y a cumplir con objetivos ambientales nacionales de reducción de emisiones.

Given the increasing integration of intermittent renewable power in the current electricity generation matrix and in future scenarios aiming for a greenhouse gas emissions (GHG) free matrix, it becomes essential to establish methodologies capable of predicting whether there will be sufficient energy to meet hourly demand throughout the year. The metric used to determine the capacity of a power plant to reliably supply demand is the capacity credit. This factor depends on numerous variables such as technology type, geographical location, the share of that technology in the generation mix, and demand patterns, among others. Therefore, determining this factor is of vital importance for both regional or national energy sector planning and the daily operation of the power generation fleet. Various methodologies have been proposed to estimate the capacity credit of intermittent renewable energies, most of them based on statistical and probabilistic approaches. This study proposes the application of such methods to calculate the capacity credit of renewable energy generation under different levels of penetration within the Argentine electric power system.