Empleo óptimo de baterías en una instalación fotovoltaica residencial: análisis del impacto económico, energético y medioambiental

Moratalla Sainz, Celia (2025). Empleo óptimo de baterías en una instalación fotovoltaica residencial: análisis del impacto económico, energético y medioambiental. Trabajo Fin de Grado / Proyecto Fin de Carrera, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Empleo óptimo de baterías en una instalación fotovoltaica residencial: análisis del impacto económico, energético y medioambiental
Autor/es:
  • Moratalla Sainz, Celia
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Septiembre 2025
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: Paneles solares, baterías, optimización, Python, análisis económico, impacto ambiental, PVPC
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Tomar decisiones que beneficien al medio ambiente se está volviendo cada vez más importante para poder preservar nuestro planeta como es debido. Uno de los objetivos marcados a nivel mundial para ello es la transición energética hacia fuentes de producción que produzcan el menor número de emisiones posible. En este contexto, surge el autoconsumo fotovoltaico residencial, una opción que permite a las personas instalar paneles solares en sus viviendas para obtener parte de su consumo de manera completamente renovable.

Debido a la volatilidad de los precios, aumenta el interés por este tipo de instalaciones, también con la opción de añadir baterías para poder almacenar energía cuando sea conveniente y aprovecharla en horas donde el consumo es más caro o conlleva un mayor número de emisiones de CO2 equivalentes. Este trabajo tiene como objetivo optimizar el comportamiento de las baterías para minimizar la factura de la electricidad, comparando distintos métodos y analizando su impacto económico, energético y medioambiental.

Para ello, se ha desarrollado una herramienta de simulación en Python que utiliza la librería scipy.optimize para resolver el problema. El modelo se aplica a un caso de estudio real, utilizando datos horarios de consumo de 2023 de una vivienda y los datos de ese año de los precios de la tarifa PVPC y de generación fotovoltaica. Se evalúan 30 combinaciones de instalaciones, abarcando potencias pico instaladas de 0 a 4 kW y capacidades de batería de 0 a 5 kWh.

Para una factura anual inicial de 339,28 € se obtienen resultados de hasta un 100% de ahorro. La mejor combinación por criterio de beneficio económico consiste en la instalación de 2 kW de potencia pico y 4 kWh de batería. Sin embargo, uno de los hallazgos más relevantes es que, para potencias a partir de los 2 kW, el comportamiento simple y no optimizado de las baterías (cargar cuando hay excedente de generación solar y descargar cuando hay déficit de energía) rivaliza con una optimización diaria, suponiendo esta última sólo 4,37 € de ahorro máximo para los casos mencionados.

Asimismo, destaca cómo, optimizando el comportamiento de las baterías para la minimización de las emisiones de CO2 en vez de la factura, se obtienen resultados especialmente interesantes para su implementación a partir de los 2 kW de potencia fotovoltaica. Para dichos valores, se obtiene una factura anual asequible (caso más caro con baterías = 31,32 € al año) y que puede llegar a conseguir una reducción de hasta 21 kg de CO2 al año, siendo la inversión más rentable la instalación de 3 kW de potencia fotovoltaica y 4 kWh de capacidad de almacenamiento.

Se concluye que todas las combinaciones tienen un impacto económico y medioambiental positivo, diferenciándose principalmente en el beneficio económico generado, el tiempo de recuperación de la inversión, el coste de la inversión inicial y si se consigue compensar todas las emisiones iniciales o no.

Más información

ID de Registro: 90483
Identificador DC: https://oa.upm.es/90483/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:90483
Depositado por: Celia Moratalla Sainz
Depositado el: 30 Sep 2025 13:54
Ultima Modificación: 30 Sep 2025 13:54