La curva de pato es una gráfica que muestra la transformación radical que registra la demanda de energía de origen fósil cuando las renovables, determinadas por las condiciones meteorológicas, inyectan su producción al sistema eléctrico.
¿Por qué se denomina curva de pato?
Imaginemos un gráfico que represente la curva diaria de la demanda de energía de fuentes fósiles en los países que registran una elevada potencia fotovoltaica instalada. Lo que observaríamos sería una línea que se asemeja mucho a la forma de un pato con el pico hacia abajo. La evolución de la demanda de energía fósil decrece espectacularmente a partir del momento en que se incorporan a la red eléctrica las renovables a gran escala. En consecuencia, también decrecen significativamente los precios de la energía al tener las renovables unos costes de producción variables muy inferiores a los generadores tradicionales.
Y es que, además de la generación renovable que circula por la red, muchos hogares, industrias y negocios no consumen energía de la red convencional durante las horas con mayor índice de radiación solar porque cuentan, cada vez más, con instalaciones de autoconsumo. Y el excedente que no consumen, lo vierten a la red. Por el contrario, la demanda de energía fósil se incrementa a partir de la tarde y durante la noche porque se reduce la radiación solar.
Gráfico elaborado por Paco Valverde, analista del mercado eléctrico
El resultado se manifiesta de dos maneras. Por un lado, aumenta el precio de la energía en el mercado mayorista a primeras horas del día y a partir del atardecer (los paneles fotovoltaicos no están al 100% de su rendimiento) y por otro, se reduce cuando el Sol brilla con más intensidad, es decir, a mediodía.
El caso de California
En julio de 2021 California alcanzó una generación solar pico de 3.646 MWh, cuando cinco años antes era menos de la mitad, 1.580 MW/h. Según la Solar Energy Industries Asociation, en 2021 California contaba con una capacidad fotovoltaica instalada de 31.872 MW, de los que aproximadamente 4.000 MW provenían de la generación distribuida.
Este incremento se explica en buena parte por el hecho de que, por ley, cualquier vivienda nueva que se construya debe incorporar una instalación de paneles solares. Las autoridades californianas adoptaron esta medida para lograr el objetivo de reducir en un 40% las emisiones contaminantes en 2030. Los edificios residenciales actualmente son responsables del 40% de las emisiones de CO2 a nivel mundial.
Sin embargo, los problemas generados por esta normativa fueron evidentes. Además de experimentar problemas serios de distribución, de flexibilidad y de gestión de la demanda, el precio de la energía a mediodía llegó a ser negativo y por la noche se ponía por las nubes. Entre el paquete de medidas adoptadas, el gobierno tomó la decisión de penalizar económicamente a los usuarios que generaran excedentes energéticos y los inyectara al sistema en la franja horaria del mediodía. A la vez, promovió la instalación de baterías de almacenamiento entre los clientes finales. ¿El objetivo? No desaprovechar esa energía generada y no consumida para recurrir a ella cuando fuera necesario. Por ejemplo, por la noche.
La solución está en el almacenamiento
“Entre las lecciones que se pueden aprender del caso de California, la primera es que los autoconsumidores (o prosumidores) traten de que la cantidad de energía producida esté en línea con la energía que necesitan. Y no instalen autoconsumos con potencias muy superiores a esas necesidades. O, en su defecto, que tengan la capacidad de almacenarla en una batería inteligente”, explican desde sonnen, fabricante de sistemas de almacenamiento inteligente.
“De esta manera flexibilizamos nuestro consumo y aportamos eficiencia al sistema. Porque, en caso de que produzcamos más energía de la que realmente necesitamos durante el día, es probable que no exista demanda suficiente para consumirla. Por el contrario, si no almacenamos la energía generada durante el día, no podremos satisfacer la demanda que tendremos por la noche. Es el llamado ciclo de carga y descarga de las baterías”.
Curva de pato, flexibilidad de la demanda y modelo energético
Estamos trazando el camino de la transición energética partiendo de un modelo energético centralizado, unidireccional, analógico, rígido y basado en combustibles fósiles contaminantes y en energía nuclear. En ese modelo, el consumidor es un actor pasivo sin relación directa con el mercado. El objetivo es abandonar este modelo e ir hacia otro distribuido, bidireccional, digital, flexible, inteligente, de producción de electricidad lo más cerca posible de su ámbito de consumo (km 0), basado en energías renovables, y que pone en el centro al consumidor/productor (prosumidor), que ahora es activo.
En el futuro, los consumidores podrán participar activamente en el sistema eléctrico (ya lo hacen en algunos países como Alemania) aportando servicios de flexibilidad mediante soluciones del lado de la demanda, el almacenamiento de energía y la agregación de sus recursos. Cuando esto sea lo normal, el sistema eléctrico tendrá que ser lo suficientemente hábil para cambiar el perfil de consumo en base a las necesidades reales de la red y garantizar así su estabilidad y seguridad.
¿Qué se consigue con las baterías?
Añadiendo baterías inteligentes de almacenamiento se logra:
• Favorecer que la demanda sea más flexible.
• Almacenar energía durante las horas de generación con menores precios para su uso posterior cuando la demanda aumenta, es decir, por la noche.
• Maximizar el valor de la energía producida por la instalación de autoconsumo.
• Evitar el consumo de la red en aquellas horas en que el precio de la energía es más alto.
• Ayudar en el equilibrio de la oferta y la demanda de energía en la red eléctrica.
• Minimizar la curva de pato.
• Fomentar en el sistema la integración de energías renovables.
Las baterías inteligentes controlan la energía almacenada para que pueda ser usada posteriormente, cuando el usuario la necesite realmente. Ese control lo realizan a partir del aprendizaje de las pautas de consumo energético del hogar y la automatización de los ciclos de carga/descarga.
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