Estrategia óptima de expansión para una red de calor urbano

El desafío

Primeo Energie es uno de los mayores operadores de redes de calor de Suiza, con más de 220 plantas de calefacción para contratos térmicos, calor industrial a medida y desarrollo urbano en Suiza y países vecinos. En el municipio de Muttenz, cerca de Basilea, Primeo quería ampliar su red de calor urbano existente para conectar a más clientes, pero el sistema ya era complejo: cinco nuevos hubs de edificios, cinco segmentos de red candidatos y tres plantas existentes (una central de residuos de madera y dos calderas de fuel).

Tres aspectos complicaban la planificación. La capacidad libre en la red existente varía mensualmente y es insuficiente en los meses de invierno críticos, por lo que cualquier expansión debe dimensionarse en función de una restricción variable. La carga añadida depende de si los nuevos edificios se conectan tal cual o tras una renovación, lo que modifica tanto la demanda como los ingresos. Y el coste de cada nuevo tramo de tubería depende directamente de su longitud y utilización, lo que a su vez condiciona cómo deben operar las tres plantas. Primeo necesitaba respuestas fiables sobre el potencial de beneficio y el riesgo económico antes de comprometerse con la construcción.

Cómo se usó Sympheny

El equipo de Primeo y Sympheny construyeron un modelo holístico único del distrito de Muttenz: cinco hubs, cinco segmentos candidatos, tres plantas, la conexión con la red existente y una restricción agregada de CO₂ equivalente para garantizar un suministro renovable igual o superior al 80%. Se definieron cuatro variantes de escenario para 2027 y 2031 con tasas de conexión menores (A) y mayores (B), con y sin renovación de la envolvente del edificio como parte de la optimización. El modelo trabajó con resolución horaria para registrar cuándo la capacidad libre de la central de residuos de madera existente podía atender la nueva carga y cuándo debían entrar en funcionamiento las calderas de fuel.

• Modelo horario de hubs y segmentos — Capturó la variación mensual de la capacidad libre en la red existente y el desequilibrio estacional con la nueva demanda invernal.
• Renovación como variable de decisión — Trató la rehabilitación de la envolvente del edificio como parte de la optimización, no como un dato fijo, identificando dónde mejoraba el beneficio a pesar de reducir las ventas de calor.
• Restricción de participación renovable — Utilizó el seguimiento horario de la producción para garantizar una cuota mínima del 80% de calor renovable en toda la red, incluida la operación en los picos de invierno.

El emplazamiento de Muttenz tal como se modela en Sympheny: cinco hubs de edificios, tres plantas existentes y cinco segmentos de red candidatos hacia la red de calor urbano existente.

Resultado

Tres de las cuatro variantes de escenario modeladas generaron planes de expansión rentables, con los cinco segmentos de red candidatos construidos en las soluciones óptimas y dos de ellos operados bidireccionalmente. El escenario 2031-B(R) —mayor tasa de conexión más renovación optimizada— fue el más rentable: la simulación mostró que, aunque la renovación reduce la demanda de calor y los ingresos directos, el ahorro en el dimensionado de la red más que compensa esa pérdida.

En el lado del suministro, la capacidad libre de la central de residuos de madera existente cubre la nueva carga base la mayor parte del año; en invierno, se compra calor adicional a la central de residuos de madera a través de un segmento bidireccional. Las dos calderas de fuel existentes se mantienen como reservas de capacidad y solo operan en los picos de mayor demanda, suficiente para superar el umbral del 80% de renovables. Sustituir la caldera de fuel del hub A por una caldera de astillas no resultó rentable; solo en la variante de mayor demanda (sin renovación) se requiere una caldera de madera adicional para cubrir los picos que las calderas de fuel existentes no alcanzan. Primeo sabe ahora qué segmentos construir, en qué orden y qué escenario es rentable: la base para el desarrollo escalonado de Muttenz.