Desarrollo de una herramienta de optimización del "LCOE" (Costo Nivelado Eléctrico) utilizada para la ubicación y planificación de parques flotantes híbridos de energía eólica y marina

Abstract

[ES] La energía eólica flotante híbrida eólica y marítima es una tecnología joven que debe ser escalada. Para asegurar su competitividad en el mercado de energías sostenibles, los costes totales de producción de la energía deben ser reducidos, bien mejorando la tecnología o maximizando la eficiencia de uso. El indicador clave a minimizar es el Costo Nivelado Eléctrico (LCOE), sujeto de optimización en el modelo desarrollado en este trabajo.

Un modelo completo de producción de energía y cálculo de costes ha sido construido para el concepto híbrido P80 diseñado por la empresa Floating Power Plant A/S . Los aspectos técnicos involucrados en el modelo incluyen las estelas del viento y de las olas, la eficiencia de conversión de energía de los generadores eólicos y marinos, así como todos los gastos y factores económicos involucrados en el proyecto: gastos de inversión (CAPEX), gastos de operación (OPEX) y el factor de descuento . Los parámetros considerados dependientes de la zona de aplicación son: las olas y el viento presentes, la batimetría y las distancias a la costa, puertos y subestaciones eléctricas. Un algoritmo de optimización PSO (Particle Swarm Optimization) consuma la herramienta, tomando como variables de decisión la disposición de las plataformas (layout), la posición de la subestación eléctrica marina y la elección del cable de conexión con la red eléctrica. Se ha concluido que algoritmos más sofisticados son necesarios para obtener resultados consistentes en este tipo de proceso de optimización.

El modelo ha sido aplicado en la costa oeste de Irlanda, en un área de interés para la empresa. Con una disposición de 25 plataformas en 5 filas, el LCOE ha sido minimizado a un valor de 116.56 /MWh cuando se usan los parámetros base predeterminados. Las principales rutas marítimas, la fuerza de la red eléctrica y el impacto visual del parque también han sido estudiados. A continuación, se ha concluido que costes inferiores de alrededor de 85 /MWh pueden ser obtenidos en el corto plazo, y el potencial de mejora del diseño y los materiales de la estructura ha sido puesto en relevancia, con una reducción potencial del LCOE de hasta el 32%. También se ha probado que un modelo de este tipo sirve como un análisis preliminar útil, pero la incertidumbre estimada del 11% indica que estudios específicos y mediciones en el área de interés son esenciales.

[EN] Offshore floating hybrid wind and wave energy is a young technology that still needs to be scaled up. To ensure its competitiveness in the sustainable energy market, the total costs of the energy production must be reduced by either improving the technology or maximizing the farm s efficiency. The key indicator to be minimized is the Levelized Cost of Energy, subject of optimization in the model developed in this work.

A full energy production and costs model has been built for the hybrid P80 concept designed by the company Floating Power Plant A/S. The technical aspects involved in the model include the wakes and waves shadow, the power output conversion values of both wind and waves generators, as well as all the expenditures and economical factors involved in the project: CAPEX, OPEX, and discount rate. The site-dependent parameters considered are: the wind and wave resources, the bathymetry, and the distances to shore, to the harbors and to the grid. A Particle Swarm Optimization algorithm consummates the tool, taking as decision variables the layout, the offshore substation position, and the export cable choice. It was found that more sophisticated algorithms are needed to find consistent results in this kind of optimization process.

The model has been applied off the west coast of Ireland in a site of interest for the company. With a layout of 25 platforms in 5 rows, the LCOE was minimized to a value of 116.56 /MWh when using the considered base parameters. The main vessel routes, the area s grid strength, and the visual impact of the farm were also studied. It was then found that lower costs of about 85 /MWh can be reached in the short-term, and the room for improvement in the structure s design and materials was highlighted, with an LCOE reduction potential of up to a 32%. It is also proved that a model of this kind serves usefully as a preliminary analysis, but the uncertainty estimate of an 11% indicates that site-specific studies and measurements are essential.