Optimización del dimensionamiento de la planta GreenH2Atlantic con OPHELIA
El proyecto GreenH2Atlantic es uno de los referentes más ambiciosos de la hoja de ruta europea del hidrógeno renovable. Ubicado en Sines (Portugal), aprovechará las infraestructuras de una antigua central térmica de carbón reconvertida, el excelente recurso renovable del sur de Portugal y la posición estratégica del puerto de Sines para producir hidrógeno verde a escala industrial.
El consorcio está formado por 12 entidades europeas —entre ellas EDP, Galp, ENGIE, Bondalti, Martifer, Vestas, Efacec e institutos de investigación como INESC-TEC y CEA— y cuenta con 30 M€ de contribuciones europeas, con un inicio de operación comercial (COD) previsto para 2027 y 30 años de vida útil.
En SimularT hemos tomado este proyecto como caso de estudio para aplicar OPHELIA, nuestro modelo de optimización y dimensionamiento de plantas de hidrógeno. El análisis utiliza las previsiones de precio del pool MIBEL a largo plazo generadas con xPryce, el modelo de predicción de precios de SimularT, para modelizar la operación real del activo durante toda su vida útil, con el objetivo de minimizar el LCOH e identificar las configuraciones más rentables.
Hipótesis técnico-económicas del modelo
Para el análisis se han empleado los siguientes parámetros de CAPEX y OPEX para cada componente de la planta. Los precios de mercado utilizados corresponden a las curvas de previsión de largo plazo del MIBEL generadas con xPryce, el modelo de predicción de precios de SimularT, que incorpora perfiles horarios para España, Portugal y Francia.
| Componente | CAPEX (k€/MW) | OPEX (k€/MW·año) | Notas |
|---|---|---|---|
| ⚡ Electrolizador Alcalino McPhy | 1.000 | 25 | Revamping stacks: 90.000 h · 300 k€/MW |
| 🌬️ Eólica | 1.100 | 28 | — |
| ☀️ Solar Fotovoltaica | 600 | 22 | — |
| 🏦 Subvención recibida | 60.000 € | Adjudicada en 2027 | |
Caso Base: minimización del LCOH con mix renovable fijo
El caso base replica la configuración original del proyecto: 100 MW de electrolizador, 100 MW de solar FV y 100 MW de eólica, con la función objetivo de minimizar el LCOH. OPHELIA optimiza la operación horaria del electrolizador, el despacho de las renovables y los ingresos por venta de excedentes eléctricos al mercado, manteniendo fija la capacidad instalada de cada tecnología.
📊 Diagrama Bridge del LCOH — Caso Base
El diagrama bridge descompone el LCOH en sus componentes de coste (barras positivas) e ingreso (barras negativas), mostrando cómo cada partida contribuye al coste nivelado final.
Figura 1. Bridge del LCOH del Caso Base (€/kg H₂). Los valores negativos representan ingresos que reducen el LCOH.
Análisis de sensibilidad: tres escenarios alternativos
Una de las fortalezas de OPHELIA es la capacidad de reformular el problema de optimización. Hemos planteado tres sensibilidades sobre el caso base:
- Sensibilidad 1: Minimizar el LCOH con potencia de renovables libre (OPHELIA elige la capacidad óptima)
- Sensibilidad 2: Maximizar el NPV con mix renovable fijo (100 MW solar + 100 MW eólica)
- Sensibilidad 3: Maximizar el NPV con potencia de renovables libre
💨 Sensibilidad 1: LCOH mínimo con dimensionamiento libre de renovables
Al liberar las potencias instaladas, OPHELIA encuentra que la configuración óptima para minimizar el LCOH es eliminar completamente la solar FV (0 MW) y aumentar la eólica hasta 280,23 MW. Este resultado refleja que el recurso eólico en la costa atlántica portuguesa tiene un factor de carga más homogéneo, maximizando las horas de operación del electrolizador con energía renovable de coste cero.
Figura 2. Bridge del LCOH — Sensibilidad 1 (€/kg H₂). La eólica domina tanto en CAPEX/OPEX como en ingresos por excedentes.
📈 Sensibilidad 2: maximización del NPV con mix renovable fijo
Al cambiar la función objetivo a maximizar el NPV —manteniendo 100 MW de solar FV y 100 MW de eólica—, OPHELIA reorienta completamente la estrategia de operación: en lugar de producir hidrógeno de forma continua, el modelo prioriza la venta de electricidad al mercado en los momentos de mayor precio y compra energía del pool cuando el precio es bajo para producir hidrógeno. Este arbitraje es posible gracias a las previsiones de precio horario del MIBEL generadas con xPryce, el modelo de predicción de precios de SimularT.
Figura 3. Bridge del LCOH — Sensibilidad 2 (€/kg H₂). El OPEX eléctrico se dispara como resultado de la estrategia de arbitraje.
🏆 Sensibilidad 3: NPV máximo + dimensionamiento libre de renovables
La sensibilidad más potente combina ambas libertades: maximizar el NPV y dejar que OPHELIA optimice libremente la capacidad instalada de renovables. El modelo selecciona 112,25 MW de solar FV y 356,85 MW de eólica, generando un NPV de 267,2 M€ y un IRR del 14,52%. Respecto a la Sensibilidad 2 (NPV máximo con mix fijo), el simple hecho de optimizar el dimensionamiento aporta +124,6 M€ adicionales de NPV (+87,3%).
Figura 4. Bridge del LCOH — Sensibilidad 3 (€/kg H₂). La combinación de mayor capacidad eólica y solar complementaria maximiza el valor del proyecto.
📊 Comparativa de resultados entre escenarios
| Escenario | F. Objetivo | Solar (MW) | Eólica (MW) | LCOH (€/kg) | IRR (%) | NPV (M€) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Caso Base | Min. LCOH | 100 | 100 | 3,95 | 8,71 | 0,14 |
| Sens. 1 — Mix libre | Min. LCOH | 0 | 280 | 3,37 | 8,71 | 0,29 |
| Sens. 2 — NPV máx. | Max. NPV | 100 | 100 | 4,41 | 15,58 | 142,60 |
| Sens. 3 — NPV máx. + libre | Max. NPV | 112 | 357 | 4,06 | 14,52 | 267,17 |
Figura 5. Comparativa de LCOH entre escenarios.
Figura 6. IRR y NPV por escenario. Los escenarios de maximización del NPV (Sens. 2 y 3) transforman la rentabilidad del proyecto.
Figura 7. Potencia instalada de solar FV y eólica en cada escenario.
📌 Conclusiones y evaluación técnica
El análisis del proyecto GreenH2Atlantic con OPHELIA arroja varias conclusiones de alto valor para cualquier promotor de plantas de hidrógeno verde:
El dimensionamiento del mix renovable importa más de lo que parece. Fijar la capacidad instalada por convención deja sobre la mesa una reducción del 14,6% en el LCOH (Sens. 1) o hasta 267 M€ de NPV adicional (Sens. 3) simplemente por optimizar correctamente las potencias.
Minimizar el LCOH y maximizar el NPV son objetivos distintos. Un proyecto puede producir hidrógeno más barato pero ser financieramente mediocre, o producirlo un poco más caro y generar cientos de millones en valor. La elección de la función objetivo debe alinearse con la estrategia del promotor y las condiciones del mercado.
El mercado eléctrico es un activo, no solo un coste. La capacidad de arbitrar entre producir hidrógeno y vender electricidad al pool en función de los precios horarios del MIBEL es lo que diferencia la Sensibilidad 2 (NPV 142,6 M€) del caso base (NPV 0,14 M€). Sin previsiones de precio de calidad como las que proporciona xPryce, esta optimización es imposible.
La eólica domina en la costa atlántica portuguesa. El recurso eólico en Sines tiene un perfil de generación más homogéneo que la solar FV, lo que maximiza las horas de operación del electrolizador con energía renovable. OPHELIA lo detecta automáticamente en todas las sensibilidades de dimensionamiento libre.
En SimularT, realizamos estudios de dimensionamiento óptimo de plantas de hidrógeno con OPHELIA. Si estás desarrollando un proyecto de producción de hidrógeno verde y necesitas un análisis detallado que combine previsiones de precio del mercado eléctrico ibérico generadas con xPryce con optimización técnico-económica, contáctanos a través de LinkedIn o nuestra página web.
¿Tu proyecto de H₂ está correctamente dimensionado?
OPHELIA, el modelo de SimularT, combina las previsiones de precio del MIBEL generadas con xPryce con algoritmos de optimización técnico-económica para encontrar la configuración que maximiza la rentabilidad de tu inversión en hidrógeno verde.
* Los datos del proyecto GreenH2Atlantic han sido obtenidos del sitio web oficial del proyecto (greenh2atlantic.com). Los resultados han sido calculados con el modelo OPHELIA de SimularT utilizando las previsiones de precio de largo plazo del MIBEL generadas con xPryce. Los valores de CAPEX y OPEX son hipótesis de referencia de mercado y pueden diferir de los valores reales del proyecto.