La Comisión de Servicios Públicos de Minnesota (PUC) ha aprobado la construcción, por parte de Form Energy, de una instalación de almacenamiento de energía de larga duración con aire de hierro de 10 MW/1 GWh para Xcel Energy. Está previsto que se construya en el emplazamiento de la antigua estación generadora del condado de Sherburne, también conocida como Sherco, que es una central eléctrica de carbón situada a orillas del río Misisipi. El proyecto sustituirá a una instalación capaz anteriormente de suministrar más de 2,2 GW de energía generada con carbón.
Xcel tiene previsto iniciar la construcción a mediados de 2024, con el objetivo de poner en funcionamiento la instalación a mediados de 2025.
La propuesta de proyecto presentada a la PUC de Minnesota está en gran parte redactada, ocultando al público muchos detalles, incluida información específica sobre costos. Resulta un tanto irónico, dado el carácter “público” de la comisión de servicios públicos.
El expediente revela que el hecho de que el proyecto se ubique en una zona industrial abandonada o en un emplazamiento carbonífero le da derecho a una bonificación fiscal adicional del 10% en virtud de la Ley de Reducción de la Inflación. Además, la solicitud implica que el proyecto también podría optar a un 10% de crédito fiscal adicional por contenido nacional, ya que Form Energy se ha comprometido a garantizar la cualificación de su producto.
Recientemente, Form Energy ha anunciado el establecimiento de una planta de fabricación en Virginia Occidental.
Según otro expediente de la PUC de Minnesota, un libro blanco de Form Energy (expediente nº ET-2/RP-22-75) elaborado en el marco de la estación de Cambridge Energy, que avanza más lentamente, ofrece información sobre los costos de las herramientas de modelización financiera (véase el cuadro siguiente).
Form Energy calcula que el costo de los equipos de almacenamiento de energía de hierro-aire, en el apartado “All-in Capital Cost”, se sitúa entre 1.700 y 2.400 dólares por kW, con unos costos de funcionamiento de 19 dólares/kW al año.
Aunque los costos de hardware son dos o tres veces superiores debido a su naturaleza única (capacidad de la batería de 100 horas), Form Energy prevé que los costos de funcionamiento sean menos de la mitad de los de las baterías de iones de litio de ocho horas.
Sin embargo, Form Energy añade una advertencia, señalando que “los supuestos de costos utilizados para el hierro-aire en este análisis son representativos, y no deben considerarse indicativos de los precios de Form Energy para proyectos comerciales en 2030”. Por su parte, los costos del ión-litio proceden del National Renewable Energy Laboratory’s 2022 Annual Technology Baseline, un informe anual que proporciona datos detallados y proyecciones sobre tecnologías de energía renovable en Estados Unidos.
La empresa también prevé ofrecer capacidad a 20 dólares/kWh.
En el Estudio de Mejores Prácticas de Modelización 2020 de Form Energy, la empresa sugiere nuevos enfoques para la optimización de los recursos energéticos, utilizando dos técnicas de modelización diferentes: los métodos de muestreo temporal y de cooptimización.
El método de muestreo temporal utiliza un amplio conjunto de 120 horas de diferentes estaciones y días punta, basado en el modelo Regional Energy Deployment System, para comprender el impacto potencial del muestreo temporal en los sistemas energéticos a gran escala.
Por su parte, el método de cooptimización explora diversos escenarios, como la variación de las condiciones del viento, los elevados costos del gas, la alta demanda y las restricciones de transmisión. Este método emplea la herramienta de código abierto Renewables Ninja para simular perfiles de producción eólica e impone penalizaciones por “carga perdida” cuando no se satisface la demanda.
Además, se utiliza Formware, un modelo de expansión de capacidad y despacho económico, para calcular la combinación más rentable de activos y estrategias operativas. Mediante estas técnicas innovadoras, la investigación pretende ofrecer una perspectiva de costos más realista y una mejor optimización de los recursos en la modelización de sistemas energéticos.
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