Modelo de alta resolución para identificar patrones horarios de uso de bombas de calor residenciales

Investigadores de la Universidad británica de Oxford y de la Universidad española de Sevilla han desarrollado un novedoso método para generar una alta resolución espacio-temporal de la demanda de bombas de calor residenciales. El método se basa en datos meteorológicos de alta resolución espaciotemporal, así como en datos de ensayos de campo de bombas de calor procedentes de la literatura académica.

“Aunque varias publicaciones han modelizado la carga de las bombas de calor, los modelos existentes o bien no captan con precisión los patrones horarios de uso de las bombas de calor o bien no representan la variación subnacional de la demanda de calefacción”, señalan los investigadores. “Además, ningún estudio anterior ha analizado las implicaciones de estas variaciones espaciotemporales para la planificación de los sistemas de energía a granel de toda una región de la red”.

Los académicos dividieron Gran Bretaña en 30 zonas de temperatura y tuvieron en cuenta el potencial horario de capacidad eólica y solar en tierra. Luego, en cada zona, se calcula la media ponderada por la población de las temperaturas del suelo y del aire. A partir de ahí y de los datos de las pruebas de campo, el método calcula la demanda regional de calefacción y el coeficiente de rendimiento (COP).

A continuación, utilizaron PyPSA-Eur, un conjunto de datos de modelo abierto del sistema energético europeo a nivel de red de transporte que cubre toda la zona de Entso-E. El método proporciona un resultado del sistema energético óptimo necesario para satisfacer la demanda de bombas de calor, así como los costes de funcionamiento y el volumen de desconexión de carga.

En todos estos pasos, los grupos académicos emplearon el modelo en el Reino Unido en su conjunto, con el fin de comparar los resultados multirregionales con uno nacional generalizado. Los modelos para los casos nacional y regional se validaron sobre datos históricos de 2019, con una desviación del 0,7% en ambos casos.

Los resultados de la comparación entre los resultados multirregionales y una demanda nacional generalizada de bombas de calor se presentaron en el estudio “Data-based, high spatiotemporal resolution heat pump demand for power system planning” (Demanda de bombas de calor de alta resolución espaciotemporal y basada en datos para la planificación de sistemas eléctricos), publicado en Applied Energy. Se calcularon sobre cinco escenarios, teniendo en cuenta los dos ejes de la expansión de la transmisión en el Reino Unido y la reducción del carbono. Cuatro escenarios se situaban en los bordes de la matriz, mientras que un escenario central consideraba una expansión de la transmisión del 15% y una reducción del carbono del 90%.

Según los investigadores, el modelo nacional basado en la temperatura sobreestima la demanda total de calefacción en las regiones del sur del Reino Unido hasta en un 26% y subestima la demanda en las regiones del norte hasta en un 21%. En la hora punta, el modelo nacional sobreestima la demanda de calefacción eléctrica en las zonas costeras hasta en un 51% y la subestima en el interior hasta en un 20%, en comparación con el enfoque multirregional.

“En un escenario central, utilizar un perfil de demanda de calefacción espacialmente uniforme conduce a un error absoluto total en la asignación espacial de generación y almacenamiento de 15,1 GW (1,3%) en comparación con un modelo de demanda de alta resolución basado en las temperaturas locales”, subraya el documento. “Estas diferencias de capacidad se concentran espacialmente en unos pocos lugares y reflejan principalmente la necesidad de más capacidad de almacenamiento en baterías para hacer frente a los picos regionales de calefacción cuando se utiliza una demanda de calefacción de alta resolución espaciotemporal”.

Además, en el escenario central, los costes operativos aumentan un 5% cuando se opera un sistema planificado con demanda de calefacción nacional para satisfacer la demanda real multirregional. En un escenario de expansión de la transmisión del 0% y reducción del carbono del 99%, el aumento de los costes será del 323%.

“El uso de temperaturas multirregionales para modelizar la demanda de calefacción revela diferencias regionales significativas en Gran Bretaña, un país de tamaño medio con un clima templado, y podría tener un impacto aún más sustancial en países más grandes con climas más variables”, concluyen los investigadores.