Taller: Evaluación del potencial energé5co de la biomasa mediante gasificación en lecho fijo.

Costos de generación de energía eléctrica bajo gasificación

JuanFernandoPérezBayer

Grupodemanejoeficientedelaenergía–GIMEL

DepartamentodeIngenieríaMecánica

FacultaddeIngeniería-UniversidaddeAnAoquia

CátedradeEnergíasRenovables.ANUIES–UANL,Monterrey,México,2017

AGENDA 1.  Introducción 2.  Metodología 3.  Resultados 4.  Conclusiones 5.  Bibliografía 6.  Agradecimientos

1.1 Generación de electricidad en Colombia 1.In

trod

ucción

∼13500 MW installed Hydroelectric 68%

Thermal 32%

Gas 27%

Coal 5%

1.2 Costos de generación de electricidad con diferentes recursos 1.In

trod

ucción

nov dic ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb

Energy demand - Generation MWh

Reservoir level (%)

Hydraulic generation

Thermal generation

No rain Rains

www.xm.com.co

1.2 Costos de generación de electricidad con diferentes recursos 1.In

trod

ucción

UPME,Colombia,2013

1.3 Descripción del problema 1.In

trod

ucción

Se requiere calcular el costo de generación de energía eléctrica de centrales térmicas basadas en gasificación de biomasa. Esto se desarrolla mediante un análisis técnico-económico de varias plantas de gasificación. El objetivo es realizar un análisis previo de prefactibilidad en el contexto Colombiano calculando el costo de electricidad (COE).

2.1 Generalidades 2.M

etod

ología

Prefac=bilidad:*Análisistécnicoeconómico.*PreciosdeventadelaenergíaenmercadosenergéAcos.*Costosdeenergíadelabiomasa.

Núcleosforestales:*Selección*Potencialenergía*Tecnología

cUSD/kWeh

2.1 Generalidades 2.M

etod

ología

Weietal.EvaluaAonofmicro-scaleelectricitygeneraAoncostusingbiomass-derivedsyntheAcgasthroughmodeling.Int.J.EnergyRes.2011;35:989–1003.

2.2 Bioenergía 2.M

etod

ología

De19empresasreforestadoras,9suministraroninformación.

Especie Área(ha)

IMA(m3/ha/año)

Turno(años)

Calificación IÁrea IMA TurnoAcaciamangium 11.300 28 4 4 5 4 13.0Cupressuslusitanica 4.278 23 10 1 3 2 6.0

Eucalyptussp. 4.6115 25 7 6 4 3 13.0Gmelinaarborea 4.972 23 7 2 3 3 8.0Pinuspatula 3.8495 20 13 5 2 1 8.0Pinussp. 59.811 20 13 7 2 1 10.0Tectonagrandis 6.341 18 7 3 1 3 7.0

*Maderaresidual,secaalaire(20%humedad)

NucleoEspecie

forestaldelnúcleo

Producciónanualde

maderaparaelproyecto

EnergíaPrimaria

Potenciaeléctricaestimada

[Ton/año]* [GJ/año] kWe

Kanguroid3F Acaciamangium 28800 432217

2084

PizanoGmelinaarbórea 7200 108841 525

CipresesYarumal

Pinuspatula 7200 110329 532

Gresco Pinuspatula 11880 182043 878

2.2 Bioenergía 2.M

etod

ología

�̇�𝑝𝑟𝑖𝑚𝑎𝑟𝑦 [𝑘𝑊] = �̇�𝑏𝑚𝑠 1𝑚3

ℎ𝑎 ∗ 𝑦𝑒𝑎𝑟6× 𝐴𝑟𝑒𝑎(ℎ𝑎) × 𝜌 <

𝑘𝑔𝑚3> × 𝐿𝐻𝑉 <

𝑘𝐽𝑘𝑔> × 𝐶𝑡𝑒 <

𝑦𝑒𝑎𝑟𝑠𝑒𝑔

>

2,084kWe(Kanguroid3F)

525kWe(Pizano)532kWe(CipresesYarumal)

878kWe(Gresco)

11.21.41.61.822.22.4

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24%

Consumoespecífico[kg/kWhe]

PotenciaGen

erada[kW

e]

EficienciaGlobal

Kanguroid3F

Pizano

CipresesYarumal

Gresco

Estimados

Globalefficiency[%]

SpecificfuelconsumpAon[kg/kWe-h]

Power[kWe] 2000kWe

500kWe500kWe900kWe

2.2 Bioenergía: tecnologías de generación con biomasa 2.M

etod

ología

Para dendroenergía: La combinación lecho fijo equicorriente/motor es la más adecuada

2.3 Descripción del modelo técnico-económico 2.M

etod

ología

•  Prestaciones:•  Potencia•  Eficiencia

•  Biomasa:•  LHV (base seca)•  $ USD / Ton

•  Costos:•  Inversión

(compra)•  Operación•  Mantenimiento•  Obra civil

•  Costo específico de generación ($/kWeh).

•  Análisis de sensibilidad del costo de generación respecto a:

–  Horas anuales de trabajo.

–  Inversión específica.–  Costo de la biomasa.–  Precio electricidad

•  Análisis Financiero: Tiempo de repago, TIR.

MODELO TÉCNICO - FINANCIERO

EntradasSalidas

bmsf

netaee LHVm

N⋅

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AC,

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⎜⎜⎜

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11

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eMeLabefeAref CCCCCOE ,,,, +++=

2.3 Descripción del modelo técnico-económico 2.M

etod

ología

•  Prestaciones:•  Potencia•  Eficiencia

•  Biomasa:•  LHV (base seca)•  $ USD / Ton

•  Costos:•  Inversión

(compra)•  Operación•  Mantenimiento•  Obra civil

•  Costo específico de generación ($/kWe).

•  Análisis de sensibilidad del costo de generación respecto a:

–  Horas anuales de trabajo.

–  Inversión específica.–  Costo de la biomasa.–  Precio electricidad

•  Análisis Financiero: Tiempo de repago, TIR.

MODELO TÉCNICO - FINANCIERO

EntradasSalidas

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2.3 Descripción del modelo técnico-económico 2.M

etod

ología

•  Prestaciones:•  Potencia•  Eficiencia

•  Biomasa:•  LHV (base seca)•  $ USD / Ton

•  Costos:•  Inversión

(compra)•  Operación•  Mantenimiento•  Obra civil

•  Costo específico de generación ($/kWe).

•  Análisis de sensibilidad del costo de generación respecto a:

–  Horas anuales de trabajo.

–  Inversión específica.–  Costo de la biomasa.–  Precio electricidad

•  Análisis Financiero: Tiempo de repago, TIR.

MODELO TÉCNICO - FINANCIERO

EntradasSalidas

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2.3 Descripción del modelo técnico-económico 2.M

etod

ología

•  Prestaciones:•  Potencia•  Eficiencia

•  Biomasa:•  LHV (base seca)•  $ USD / Ton

•  Costos:•  Inversión

(compra)•  Operación•  Mantenimiento•  Obra civil

•  Costo específico de generación ($/kWe).

•  Análisis de sensibilidad del costo de generación respecto a:

–  Horas anuales de trabajo.

–  Inversión específica.–  Costo de la biomasa.–  Precio electricidad

•  Análisis Financiero: Tiempo de repago, TIR.

MODELO TÉCNICO - FINANCIERO

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2.3 Descripción del modelo técnico-económico 2.M

etod

ología

•  Prestaciones:•  Potencia•  Eficiencia

•  Biomasa:•  LHV (base seca)•  $ USD / Ton

•  Costos:•  Inversión

(compra)•  Operación•  Mantenimiento•  Obra civil

•  Costo específico de generación ($/kWe).

•  Análisis de sensibilidad del costo de generación respecto a:

–  Horas anuales de trabajo.

–  Inversión específica.–  Costo de la biomasa.–  Precio electricidad

•  Análisis Financiero: Tiempo de repago, TIR.

MODELO TÉCNICO - FINANCIERO

EntradasSalidas

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3.1 Proveedores de plantas de potencia 3.Resultado

s

Parámetro Valor utilizado Observaciones Ratio capital cost/equipment costs 2.0 [15][18][42]

Mano de obra año/persona 15500 USD [15, 44]

Costo de la biomasa 30 USD/Ton Transporte y acondicionamiento (secar, astillar, almacenamiento, etc.) de la biomasa [18][42].

Parámeters Proveedoresdeplantasdegasificación(baja–mediapotencia) AFR AME AS1 AS2 AS3 EU1 EU2

Potencianominal(kWe) 500 500 1000 1945 500 1000 1250 2250 500 1000 1000 2000 750 2000 500

PotenciaAutoconsumo(%delanominal)

20(aprox.) Generaciónneta 20(aprox.) 15 15 15(aprox.) 10(aprox.) 10(aprox.)

Precioplantageneración(USDx1000)

1936 11000 17200 26300 1760 3102 3146 6270 1100 2200 3190 6380 6960 16700 4470

Eficiencia(%) 25.9 19.5 19.5 23 23 14.3 24 16.3 ConsumodecombusAble(kg/kWeh)

0.88 1.36 1.3 1.1 1.1 1.6 1 1.3

Tecnologíagasificación Downdraj Updraj Downdraj Fluidizedbed Fluidized

bed Downdraj Downdraj

Tiempodeoperaciónalaño(h/year)

NS 7200(approx.) 7000(max.) 7500(max.) NS 7000(approx.) NS

VidaÚAl(años) 15 25 15 10 15 20 15 Manodeobrarequerida(#operarios)

NS 2 NS NS NS 2 2

3.1 Proveedores de plantas de potencia 3.Resultado

s

Parameters Globalsuppliersofpowergasifica=onplants(low-mediumpowerrange)AFR AME AS1 AS2 AS3 EU1 EU2

Power(kWe) 500 500 1000 1945 500 1000 1250 2250 500 1000 1000 2000 750 2000 500Efficiency(%) 25.9 19.5 19.5 23 23 14.3 24 16.3GasificaAontechnology Downdraj Updraj Downdraj Fluidized

bedFluidized

bed Downdraj Downdraj

AnnualoperaAonAme(h/year)

NS 7200(approx.) 7000(max.) 7500(max.) NS 7000(approx.) NS

LifeAme(years) 15 25 15 10 15 20 15

Parámetro Valor utilizado Observaciones Ratio capital cost/equipment costs 2.0 [15][18][42]

Mano de obra año/persona 15500 USD [15, 44]

Costo de la biomasa 30 USD/Ton Transporte y acondicionamiento (secar, astillar, almacenamiento, etc.) de la biomasa [18][42].

3.2 Costos de la electricidad con plantas de gasificación 3.Resultado

s

Modelo técnico económico: Manufacturer

Nominal power (kWe)

Capital investment

cost (%)

Fuel cost (%)

O&M cost (%)

COEref (cUSD/kWe-h)

AFR 500 54.2 17.7 28.1 16.6

AME 500 67.4 10.0 22.6 40.8 1000 66.0 12.5 21.4 32.5 2000 64.1 15.5 20.4 26.3

AS1

500 46.8 31.1 22.1 15.7 1000 47.0 35.4 17.6 13.8 1250 43.5 40.4 16.2 12.1 2250 45.2 37.9 16.9 12.9

AS2 500 44.8 33.8 21.4 10.8 1000 47.8 36.1 16.0 10.2

AS3 1000 50.1 35.4 14.6 15.1 2000 51.3 36.3 12.4 14.7

EU1 750 64.5 14.5 21.0 23.0 2000 64.7 16.0 19.3 20.9

EU2 500 63.0 17.7 19.2 26.3

No rain: 23-27 cUSD/kWeh

Isolated: 25-52 cUSD/kWeh

3.3 Análisis de sensibilidad: horas de operación de la planta (h/año) 3.Resultado

s

*Las plantas con SIC entre 2000-4000 $US/kWe : ▲ COE 12.5% y 15% por cada 1000 hr de parada toperación. *Las plantas de mayor costo 22000 a 9000 $US/kWe, el efecto incremental por cada 1000 hr de parada es entre 17% y 20%.

3.3 Análisis de sensibilidad: Costo del combustible (USD/ton) 3.Resultado

s

En plantas de bajo SIC se ve más afectado el COE por un incremento en el costo de la biomasa, porque presentan un COEref bajo asociado al menor costo de la tecnología.

*Plantas con eficiencias entre 14 % y 20 %, el COE ▲ entre 1.56 y 1.76 cUSD/kWe-h.

*Plantas con eficiencias entre 20 % y 26 % el COE ▲ entre 1.36 y 0.98 cUSD/kWe-h.

▼ SIC ▲ Eficiencia

4.Con

clusione

s1.  El COE asociado con las plantas de energía basadas en gasificación (500 –

2000 kWe) está en el rango de 10 – 40 cUSD/kWeh en función de la potencia nominal y el proveedor de la tecnología.

2.  El COE determinado es competitivo para zonas no interconectadas (ZNI) en Colombia (25 - 52 cUSD/kWeh), y para la red eléctrica nacional en tiempos de fenómenos climáticos como sequias donde la energía alcanza valores en mercados de 23 - 27 cUSD/kWeh.

3.  Los proyectos de generación de energía con biomasa contribuyen a la metas nacionales de EERR en Colombia.

4.  Los cultivos forestales energéticos son una alternativa para la creación de empleo en el post-conflicto Colombiano.

5.  Para favorecer la viabilidad para proyectos bioenergéticos en Colombia: *Usar biomasa residual *Instalar la planta cerca de la fuente de biomasa *Desarrollar la tecnología a nivel local para reducir el costo de inversión *Crear incentivos tributarios para reducir el COE

Referencias: 5.Biblio

graT

a

PérezJ.F.,LenisY.,RojasS.,LeónC.DecentralizedpowergeneraAonthroughbiomassgasificaAon:atechnical–economicanalysisandimplicaAonsbyreducAonofCO2emissions.RevistaFacultaddeingeniería.62:91-103,2012

PérezJ.F.,OsorioL.F.BiomasaforestalplantadacomoalternaAvaenergéAca:Basesparaelanálisissilvicultural,energéAcoyfinancierodeproyectosbioenergéAcos.EditorialUniversidaddeAnAoquia-ColeccióninvesAgación.2014

PérezJ.F.,OsorioLF.,AgudeloA.Atechno-economicanalysisofwoodgasificaAonfordecentralizedpowergeneraAoninColombianforestcores.AceptadoenInternaAonalJournalofRenewableEnergyResearch.Octubre,2017

6.Agrad

ecim

ientos

Agradecimientos: CentrodeinvesAgacióneinnovaciónenenergía–CIIENUniversidaddeAnAoquiaColinversiones-Celsia–GrupoARGOSUniversidadNacionaldeColombiasedeMedellín

Juan F. Pérez-Bayer

e-mail: juanpb@udea.edu.co

Phone: (+57-4) 219 8552 - 5550

Mobile: (+57) 302 2871691

¡Gracias por su atención!

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