Decarbonising the power system in Spain. An analysis with high spatio-temporal resolution

Abstract

[ES] La descarbonización del sistema eléctrico requerirá un despliegue masivo de generación solar fotovoltaica y eólica, ambas caracterizadas por una importante variabilidad espacio-temporal. La modelización del sistema energético permite identificar combinaciones costo-efectivas de los elementos de un sistema eléctrico que garanticen la seguridad del suministro y unas bajas emisiones de CO2. Este estudio investiga la relación entre el objetivo de reducción de emisiones de CO2 considerado para el sector eléctrico y la configuración óptima del parque de generación renovable y almacenamiento para el caso de España. Para ello se emplea PyPSA-Spain, un modelo de código abierto basado en el modelo europeo PyPSA-Eur. Los resultados muestran una fuerte correlación entre la capacidad fotovoltaica necesaria y el objetivo de reducción de CO2 considerado, una mayor idoneidad de la energía eólica para el balance espacial con países vecinos y el papel de las interconexiones para moderar las necesidades de nueva potencia renovable. Además, la alta resolución espaciotemporal del modelo permite obtener las necesidades de capacidad renovable a nivel NUTS 3 (provincias), lo que proporciona información valiosa para responsables políticos, autoridades locales y otros agentes sociales.

[EN] Future decarbonised power systems will be based on large-scale deployment of solar and wind generation, both of which are characterised by significant spatio-temporal variability. Energy modelling plays a key role in identifying cost-effective generation mixes that ensure security of supply and low CO2 emissions. This study investigates the impact of the CO2 reduction target on the optimal configuration of renewable generation and storage for Spain. It uses PyPSA-Spain, an open-source model of the Spanish energy system based on the European model PyPSA-Eur. The results show a strong correlation between the required PV capacity and the CO2 reduction target, a higher suitability of wind energy for spatial balancing with neighbouring countries, and the role of interconnections in reducing the required renewable generation capacity. In addition, the high spatio-temporal resolution of the model allows detailed capacity requirements at the NUTS 3 level (provinces), providing valuable insights for policy makers, local authorities and other societal actors.