Modelo de proyecto escolar sobre el ahorro de energía
Primero elige tu ubicación para determinar los datos meteorológicos de la generación eólica y solar. A continuación, elige tus hipótesis de costes y tecnología para encontrar la solución de menor coste. Las opciones de almacenamiento son las baterías y el hidrógeno procedente de la electrólisis del agua.
Si el exponente es 0 los generadores se distribuyen uniformemente por la región, si es 1 se distribuyen proporcionalmente al factor de capacidad, si es x se distribuyen proporcionalmente al (factor de capacidad)^x.
Los supuestos de costes individuales pueden cambiarse más abajo en «ajustes avanzados de los supuestos». El año 2030 es el año por defecto para los supuestos tecnológicos porque es el momento más temprano en el que la mayoría de las regiones podrían tener cero emisiones.
El coste es por unidad de energía suministrada en euros de 2015. A modo de comparación, las tarifas eléctricas domésticas (incluidos los impuestos y las cargas de la red) tenían un promedio de 211 EUR/MWh en la Unión Europea en 2018 y 132 USD/MWh en los Estados Unidos en 2019
Cap Ftr = Factor de capacidad, utilizado es después de la restricción, disponible es antes de la restricción, Curtlmt = Restricción, LCOE/S = Coste nivelado de electricidad/almacenamiento por energía utilizada, Rel Mkt Value = Valor de mercado relativo (ingresos de mercado promediados sobre el despacho divididos por el precio medio de mercado)
Modelización de la energía
Saber cuál es la mejor manera de acelerar la transición a largo plazo hacia los recursos energéticos renovables puede ser una tarea difícil. Hay muchas variables inciertas en juego, sobre todo en los plazos de más de 30 años que estamos analizando. ¿Qué pasa si los costes de la energía eólica terrestre no bajan tan rápido como esperamos o si el precio del gas sube? Estas son algunas de las preguntas clave que pueden analizarse mediante modelos energéticos cuantitativos como MUSE, un novedoso modelo basado en agentes desarrollado en el Sustainable Gas Institute (SGI) y diseñado para responder a este tipo de cuestiones.
En este artículo exploramos las ventajas de utilizar MUSE y lo comparamos con otro tipo de modelo energético a largo plazo llamado OSeMOSYS aplicado al sector eléctrico de Kenia. La pregunta principal a la que queremos responder es: ¿en qué medida afecta el tipo de modelo a las inversiones modeladas en el sector energético de Kenia? Para ayudar a responder a esta pregunta, armonizamos los modelos utilizando los mismos datos de entrada y escenarios. Por ejemplo, asumiendo los mismos costes tecnológicos y el mismo perfil de demanda de electricidad entre 2020 y 2050.
Software de modelización de sistemas energéticos
Fig. 1Modelización de sistemas energéticos integrados. Representación de las interacciones entre el medio ambiente, los recursos, la tecnología y la inversión, y la economía y la sociedad en un modelo de sistemas energéticos integrados basado en la red. Adaptado de [19]Imagen a tamaño completo
En esta revisión, nos centramos en la EME integrada y basada en la red por tres razones principales: (1) para la descarbonización del sistema energético mundial, los combustibles fósiles deben ser sustituidos por electricidad renovable [20], (2) la integración de las FER fluctuantes es especialmente un reto para la red eléctrica [21] y (3) un enfoque MES integrado permite una mejor utilización de las FER volátiles y de las infraestructuras de red existentes [22]. Por ejemplo, el cambio de los coches de gasolina o diésel a los coches eléctricos alimentados por energías renovables [23]. La razón (3) tiene en cuenta la necesidad de proporcionar flexibilidad y capacidades de almacenamiento virtualFootnote 1 al integrar las FER variables. Como se ha descrito en la introducción, la mayoría de los modelos y marcos de modelización de sistemas energéticos son cajas negras o grises opacas. Sin embargo, esto ha cambiado en los últimos años con la publicación de muchos modelos y marcos de modelización [25]. En comparación con los modelos y marcos de modelización propietarios, en la modelización energética de código abierto, todas las etapas del proceso deben ser abiertas y transparentes (Fig. 2). Según [12], las principales ventajas de los modelos de sistemas energéticos de código abierto son (1) una mejora de la calidad de la ciencia debido a una mayor transparencia y reproducibilidad, (2) una colaboración más eficaz y amplia, (3) un aumento de la productividad debido al reparto de la carga y (4) una profunda relevancia para los debates sociales.
Proyectos de energías renovables para estudiantes pdf
Multitud de políticos y científicos reclaman el lanzamiento del New Deal verde como una herramienta más para salir de esta situación. Emula el famoso New Deal que el presidente estadounidense Franklin D. Roosevelt impulsó en los años 30 para sacar a su país de la Gran Depresión. La aplicación del Plan de Recuperación para Europa también incluye entre sus objetivos la descarbonización económica del continente. Además, la Administración estadounidense de Biden también parece estar fijando objetivos ambiciosos en materia de energía y medio ambiente.
Si estas y otras iniciativas similares se materializan, las energías renovables jugarán, sin duda, un papel clave para lograr no sólo la promoción de políticas que permitan mitigar el terrible impacto del virus en la economía, sino para ayudar a conducirnos hacia una verdadera transición energética que permita alcanzar el tan ansiado proceso de descarbonización. Pero, para tratar de entender la magnitud de lo que se pretende hacer y para tratar de situar este enorme reto en un marco histórico más amplio, es útil entender (y recordar) que ya ha habido otras transiciones energéticas en el pasado, motivadas por diversos factores. El contenido de este artículo se centra en repasar esa historia.