La incorporación del almacenamiento se ha convertido en una línea estratégica de actividad para la compañía por su capacidad para aportar flexibilidad, optimizar el uso de generación renovable y habilitar nuevos modelos de operación energética.

Recientemente se ha desarrollado una herramienta de analítica avanzada orientada a sustituir procesos de dimensionamiento basados en hojas de cálculo por un motor capaz de simular, optimizar y dimensionar técnica y económicamente sistemas energéticos con BESS. Aquella actuación permitió estructurar el problema de diseño, automatizar modelos de operación y evaluar configuraciones de potencia y capacidad bajo diferentes condiciones de consumo, generación y mercado.

La utilización de esta capacidad en el trabajo real de EFICAE y la alta demanda de estudios de almacenamiento han permitido identificar un nuevo reto que no estaba resuelto por el proyecto anterior: la viabilidad de un sistema BESS no depende únicamente de que una configuración sea óptima en un escenario central, sino de la robustez de su rentabilidad frente a la incertidumbre. La evolución de precios eléctricos, perfiles de consumo y generación, disponibilidad del activo, costes de inversión, degradación de la batería y estrategia de operación pueden modificar sustancialmente los resultados obtenidos durante la vida útil del proyecto.

El presente reto plantea desarrollar una nueva capa de inteligencia sobre el motor de dimensionamiento existente para realizar análisis probabilísticos de riesgo y bancabilidad. La solución deberá generar y evaluar múltiples escenarios de forma automatizada, incorporar un modelo de degradación técnico-económica dependiente de la utilización del BESS, cuantificar la sensibilidad de los resultados y comparar configuraciones no solo por su rentabilidad esperada, sino también por su exposición al riesgo y la probabilidad de cumplir determinados objetivos económicos.

El resultado permitirá pasar de un análisis predominantemente determinista basado en una o varias hipótesis predefinidas a un proceso de decisión bajo incertidumbre. Para cada proyecto podrán obtenerse distribuciones de VAN, TIR, periodo de retorno, ingresos y vida útil; percentiles y escenarios adversos; probabilidad de superar umbrales de rentabilidad; variables con mayor contribución al riesgo; y comparativas entre soluciones con diferentes relaciones entre rentabilidad, degradación y robustez.