Un equipo de investigación estadounidense-holandés ha desarrollado una novedosa estrategia de ofertas para operadores de plantas fotovoltaicas que participan en mercados spot de electricidad. Se basa en convertir las previsiones probabilísticas de energía solar en escenarios interdependientes que se utilizan en la estrategia de cama de varias etapas.
Según los investigadores, el nuevo método permite aumentar los ingresos y reducir los desequilibrios. «Unas previsiones precisas pueden ayudar a programar a tiempo el despacho de generadores eléctricos y baterías, y con ello garantizar la estabilidad de la red, reduciendo al mismo tiempo la necesidad de reservas de equilibrio», afirman. «Faltan estudios que desarrollen y evalúen estrategias operativas de oferta estocástica para mercados eléctricos que tengan en cuenta los sistemas fotovoltaicos y se basen en modelos probabilísticos de previsión de la energía solar».
La estrategia de licitación está diseñada para optimizar los resultados de la licitación, teniendo en cuenta la incertidumbre de la generación de energía fotovoltaica. En primer lugar, pretende maximizar los ingresos del mercado diario (DAM, por sus iniciales en inglés) considerando un conjunto de escenarios, que son una gama de posibles salidas de energía. Para lograr este objetivo, utilizó el método de Pinson, una técnica estadística capaz de transformar previsiones probabilísticas en escenarios que tienen en cuenta la estructura de interdependencia de los errores de predicción.
«El método se desarrolló originalmente para la previsión de la energía eólica y posteriormente se utilizó también con éxito para la previsión de la carga neta, es decir, la demanda restada con la generación solar», explican los académicos.
Tras la creación de varios escenarios, se genera una oferta resolviendo unos cuantos problemas numéricos. Después, se hacen correcciones a la oferta inicial de DAM en el mercado intradiario (IM), utilizando previsiones actualizadas de energía fotovoltaica. «Las consecuencias de las desviaciones en tiempo real se tienen en cuenta mediante los precios de desequilibrio para la regulación al alza y a la baja», añade el equipo.
Los escenarios elaborados con el método Pinson se basaron en tres modelos probabilísticos: regresión cuantil (QR), bosque de regresión cuantil (QF) y conjunto de persistencia de cielo despejado (CSPE). Todos ellos se compararon con métodos de predicción puntual, que proporcionan un único valor previsto para cada periodo.
«Los modelos de predicción puntual incluyen una regresión lineal multivariante (MLR), una regresión de bosque aleatorio (RF), una FV física y un modelo de persistencia inteligente (de cielo despejado) (SP)», explican los científicos. «Como estas predicciones puntuales no proporcionan ninguna información sobre la incertidumbre de la predicción, no se tiene en cuenta el posible impacto monetario de un desequilibrio».
A continuación, todos los mecanismos de predicción se ejecutaron con datos elaborados a partir de una simulación de un sistema de 1 MW en Cabauw (Países Bajos). El análisis se basó en la irradiancia horizontal global (GHI) medida real, la temperatura ambiente y del punto de rocío, la velocidad del viento y la presión superficial de 2018 a 2020. Los dos primeros años de datos recopilados se utilizaron para entrenar los diferentes modelos de predicción, mientras que 2020 se utilizó para las pruebas.
«Los resultados muestran que los modelos de predicción probabilística superan a los modelos puntuales», destacaron los científicos. «En segundo lugar, los resultados demuestran el dominio de los modelos basados en árboles, en los que los modelos RF y QF superan a todos los demás modelos puntuales y probabilísticos DA e ID, respectivamente. Las conclusiones indican que el método propuesto supera al de referencia, generando mayores ingresos y provocando menos desequilibrios».
Además, el análisis demostró que ampliar la participación en el mercado del DAM al IM produce mayores ingresos. «Considerando el modelo de mejor rendimiento por horizonte de previsión, los ingresos aumentan con un 22,3%, de 22.000 euros (23.900 dólares) /MW a 27.000 euros /MW al año cuando las operaciones DAM se actualizan con operaciones IM», concluyeron. «Del mismo modo, el desequilibrio causado se reduce casi a la mitad, un -46,8%».
Sus conclusiones se presentaron en «Probabilistic solar power forecasting: An economic and technical evaluation of an optimal market bidding strategy» (Pronóstico probabilístico de energía solar: una evaluación económica y técnica de una estrategia óptima de licitación en el mercado), publicado en Applied Energy. El grupo estaba formado por investigadores de la Universidad de Utrecht, la Universidad de Wageningen y la Universidad de California en San Diego.
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