La tarificación nodal es una forma de determinar el precio de la electricidad que varía según la ubicación. A veces se le llama tarificación marginal locacional (o LMP, por sus siglas en inglés). En la Primera Parte, analizamos las implicaciones de la tarificación nodal para todo el sistema energético en Gran Bretaña. Aquí, exploramos lo que podría significar para los sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS). Más adelante, en la Tercera Parte, modelaremos el comportamiento de un sistema de almacenamiento de energía en baterías a lo largo de un día en un nodo simulado.

La Figura 1 (abajo) muestra posibles escenarios sobre cómo podríamos fijar precios según la ubicación. A la izquierda, tenemos el sistema actual: un único precio mayorista de electricidad para toda Gran Bretaña. En el centro, se puede ver el país dividido en sus 14 grupos de Puntos de Suministro de Red (GSP). Ya existen diferencias en los cargos de red, como DUoS y TNUoS, entre estos 14 grupos. A la derecha, hemos resaltado los 362 Puntos de Suministro de Red individuales. Esto nos da una idea de cómo podríamos fijar precios localmente en el futuro, es decir, a un nivel mucho más detallado.

Atención: spoiler

En la Tercera Parte utilizaremos datos modelados para analizar en detalle lo que podría hacer un sistema de almacenamiento de energía en baterías. En este artículo, hemos examinado cómo la tarificación nodal probablemente afectaría al almacenamiento de energía en baterías a grandes rasgos. Estos son los puntos clave:

• Los perfiles de generación y demanda diferirán enormemente entre nodos.
• La necesidad de servicios de respuesta de frecuencia —y los precios resultantes— probablemente variará según las características de cada nodo.
• Para los optimizadores, sería más sencillo navegar un mercado mayorista unificado.
• Las diferencias de precios entre el día y la noche incentivarán la co-ubicación en ciertos nodos.

Bajo la tarificación nodal, podríamos ver 362 escenarios potenciales. Cada uno tendrá diferentes perfiles de energía solar, eólica, base, hidroeléctrica, generación total embebida, perfiles de demanda, capacidades de importación y exportación, factores de pérdida de carga, inercia, patrones meteorológicos: las variables son infinitas. Todo esto podría volverse muy complejo. Sin embargo, para los optimizadores (o quienes elaboran casos de negocio), un mercado mayorista unificado sería más fácil de gestionar, como se mencionó antes. La tarificación nodal hará que la red funcione de manera más eficiente y debería reducir los costes de balanceo, que actualmente están en aumento.

Todo esto impactará en la señal de precio final, sin mencionar el atractivo de inversión, para el almacenamiento de energía en baterías.

¿Cuán diferentes podrían ser estos nodos?

Energy Systems Catapult y National Grid Energy System Operator (NG ESO) han indicado que nodos más granulares ayudarían a cumplir los objetivos de carbono. Esto se lograría permitiendo la integración de grandes cantidades de renovables sin necesidad de grandes refuerzos en la red ni costes excesivos de balanceo.

Los documentos Future Energy Scenarios (FES) 2021 del ESO nos dan una idea de cómo podrían ser estos nodos potenciales: los 362 Puntos de Suministro de Red (GSP). La Figura 2 (abajo) muestra la composición modelada de la generación embebida en cada GSP para el invierno de 2025/26, según el escenario Leading the Way. (Como se describe aquí, Leading the Way es el escenario FES más ambicioso: la “ruta más rápida y creíble hacia la descarbonización”). Hemos superpuesto la demanda promedio proyectada (línea morada).

• La capacidad solar embebida domina este panorama. Producirá mucha energía durante el día en verano, pero aportará poco en invierno.
• En el 62% de los puntos GSP, se prevé que la demanda invernal supere la capacidad de generación embebida.

Perfiles de carga

Aunque el panorama anterior parece muy saludable, con la generación superando la demanda en muchos de estos GSP, aún es necesario considerar los factores de carga. Para modelar el equilibrio entre generación y demanda en estos GSP de manera más precisa, hemos aplicado los siguientes factores de carga: 38% para eólica, 4% para solar y 60% para hidroeléctrica y otras fuentes (que probablemente se asemejan a generación base).

La Figura 3 (abajo) muestra la generación embebida promedio tras considerar estos factores de carga. Como antes, la demanda promedio proyectada está superpuesta.

• En el 87% de los GSP, la demanda supera la generación embebida en ese nodo. Esto hará que estos nodos sean importadores netos, probablemente desde generación conectada a la red de transmisión.

El panorama actual del almacenamiento de energía en baterías

Antes de profundizar en lo que podría hacer el almacenamiento de energía en baterías bajo un sistema de tarificación nodal, recordemos cómo funciona actualmente en nuestro sistema nacional. La Figura 4 (abajo) muestra la estructura de ingresos para el almacenamiento de energía en baterías para el primer trimestre de 2022 (sin incluir los cargos por uso del sistema).

• Los servicios de respuesta de frecuencia constituyen la mayor parte de los ingresos.
• Existe algo de actividad comercial cuando los mercados ofrecen suficiente diferencial para salir de la respuesta de frecuencia.
• El Mecanismo de Balanceo ofrece otra oportunidad de flexibilidad.
• No se muestra en el gráfico anterior, pero también existe cierta (aunque limitada) oportunidad de capitalizar la ubicación mediante los cargos TNUoS. Detallamos esto en nuestro reciente artículo sobre las Triadas 2021/22.

¿Cuáles son los requisitos actuales de ubicación para los servicios de respuesta de frecuencia?

• No existen requisitos de ubicación para la agregación de servicios heredados (que están siendo eliminados). FFR requiere un mínimo de 1 MW por unidad, independientemente de la ubicación.
• Los nuevos servicios dinámicos —Dynamic Regulation (DR) y Dynamic Moderation (DM)— sí tienen un requisito de ubicación. Los activos en DR y DM se agregan (o lo harán) a nivel de grupo GSP. Se requiere un mínimo de 1 MW de disponibilidad por grupo GSP para participar en el servicio.
• Dynamic Containment tiene un requisito de ubicación más estricto: un mínimo de 1 MW por GSP. Sin embargo, NG ESO recientemente anunció su intención de cambiar DC a 1 MW por grupo GSP, alineándolo con los servicios dinámicos más recientes. Esto eliminará una barrera de entrada para que activos más pequeños participen en el servicio.

¿Cómo podría la tarificación nodal afectar los requisitos de respuesta de frecuencia?

Bajo la tarificación nodal, imaginamos que NG ESO —o un posible Operador del Sistema del Futuro— será responsable de mantener la frecuencia del sistema alrededor de los 50 Hz. Pero, ¿cómo afectará la tarificación nodal a los servicios auxiliares (y a los sistemas de almacenamiento de energía en baterías que los proveen)?

Actualmente, NG ESO está desarrollando una herramienta de mapeo que le permitirá identificar mejor la ubicación de los activos. Esto ayudará a la sala de control a gestionar las restricciones localmente. Bajo la tarificación nodal, es posible que los mercados de respuesta de frecuencia tengan diferentes requisitos según la ubicación, dependiendo de la composición de la generación y las restricciones de red en cada parte del sistema.

Otros factores, como la pérdida de carga o la inercia, también pueden cambiar los requisitos por nodo. Por ejemplo, Hinkley Point C aporta una posible pérdida de carga de 1800 MW, lo que podría generar grandes requisitos de Dynamic Containment. Sin embargo, puede que haya poca necesidad de Dynamic Regulation y Dynamic Moderation, ya que la inercia será alta debido a las grandes turbinas girando.

Por otro lado, un nodo con poca generación síncrona pero mucha solar o eólica podría tener requisitos significativos de DR, ya que la inercia sería muy baja. Aunque no haya un riesgo significativo de pérdida de carga, el posible gran RoCoF —por ejemplo, cuando las nubes cubren la zona— podría generar una demanda relativamente alta de DM.

¿Cómo podría la tarificación nodal afectar las oportunidades comerciales?

Con liquidación cada 5 minutos y mayor volatilidad de precios (como resultado de que los mercados asumen más funciones de balanceo), habría más oportunidades de arbitraje. Esto se ajusta a la flexibilidad que ofrece el almacenamiento de energía en baterías. Las operaciones de baterías en el mercado mayorista podrían empezar a parecerse más a las ofertas y demandas en el actual Mecanismo de Balanceo.

Habrá un único mercado comercial en el que negociar flexibilidad. Actualmente, tenemos mercados mayoristas por hora, media hora, intradía (potencialmente en varias bolsas) y el BM, además de los costes de red según la ubicación. Bajo la tarificación nodal, debería ser más sencillo para los operadores navegar un único mercado unificado. Sin embargo, ese mercado podría ofrecer 362 precios diferentes.

Optimización del almacenamiento de energía en baterías bajo tarificación nodal

En la Primera Parte, analizamos un nodo de ejemplo en la red escocesa. Tiene una restricción significativa de transmisión, y un parque eólico produce a plena capacidad durante el pico vespertino (ver figura 5, abajo). Como es una zona rural, la demanda es baja.

¿Cómo podría ayudar el almacenamiento de energía en baterías a aliviar esta restricción? De forma similar a cómo funciona la optimización behind-the-meter. En una optimización behind-the-meter, podrías tener: demanda de una fábrica o edificio de oficinas, o de carga de vehículos eléctricos; generación solar y/o eólica; y una conexión limitada de importación y/o exportación.

La demanda y generación del nodo ayudan a definir el precio nodal, como se muestra en la figura 5 (arriba). Cuando la demanda supera la oferta renovable, el precio es alto. Cuando hay un excedente de generación, el precio es bajo (o incluso negativo). Una batería puede optimizarse en torno a este coste, respetando las restricciones de importación y exportación. A veces, esto puede significar minimizar las importaciones desde la red (descargando). Otras veces, puede implicar cargar desde la generación local o gestionar las restricciones del nodo. Exploraremos este escenario en la Tercera Parte.

En la figura 6 (abajo), se puede ver cómo una batería podría almacenar el exceso de generación eólica y luego descargarla para satisfacer la demanda local o exportarla más tarde a la red fuera de ese nodo (actuando como una especie de interconector entre nodos). El diagrama de la derecha muestra ese escenario.

Cualquier optimización para servicios auxiliares podría realizarse además de esto. La disponibilidad de una batería para cargar y descargar —y su disponibilidad subsiguiente para servicios auxiliares— podría verse limitada por las restricciones de importación y exportación en el nodo.

Co-ubicación de almacenamiento de energía en baterías y solar

Actualmente, co-ubicar activos de almacenamiento con generación renovable (principalmente solar) tiene pocos beneficios comerciales, más allá de repartir el coste de la conexión compartida. Las baterías en emplazamientos co-ubicados suelen operar de forma independiente. Por tanto, no existe realmente un incentivo comercial para colocar una batería cerca de una planta solar.

Bajo la tarificación nodal, habría una diferencia de precios significativa entre el día y la noche en zonas con gran capacidad solar. Esto crearía oportunidades de arbitraje para capturar estos diferenciales. A su vez, incentivaría la construcción de activos capaces de aprovechar estos diferenciales (como los sistemas de almacenamiento de energía en baterías). Estos diferenciales podrían durar más de 1 o 2 horas, lo que también favorecería el desarrollo de almacenamiento de mayor duración.

Reflexiones finales

Es imposible saber en esta etapa exactamente cómo afectará la tarificación nodal al almacenamiento de energía en baterías en Gran Bretaña, especialmente porque aún no sabemos cómo serán esos nodos. Sin embargo, sí tenemos una idea de cómo podría impactar en los servicios de respuesta de frecuencia, el comercio mayorista, la optimización y la co-ubicación, como se describe en este artículo.

No te pierdas la Tercera Parte. Modelaremos lo que podría hacer una batería en un nodo simulado a lo largo de un solo día.