México
Valladolid, España
El artículo propone una metodología aplicable a cualquier planta fotovoltaica (FV) para obtener un acercamiento de la producción mensual de potencia de arreglos solares. El análisis se llevó a cabo en siete sistemas, de tecnologías y capacidades diferentes, conectados a la microred del Centro de Desarrollo de Energías Renovables (CEDER) perteneciente al Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) en Soria, España. La propuesta simula la radiación mediante la combinación y cruce de dos distribuciones de probabilidad Gamma, representando los días de mejor y peor recurso solar, respectivamente. Como resultado, se creó una matriz con 12 variables que definen el comportamiento mensual de la radiación. Por otro lado, se homogenizó la granularidad de la generación FV para conocerla en cualquier instante a través de funciones polinomiales. Conocidas ambas caracterizaciones se logró predecir la potencia mensual de cada conjunto FV. La metodología ha sido validada con el índice de acercamiento a las mediciones, desarrollado en el texto, y con software especializado. Los resultados presentados ayudarán en el dimensionamiento de un modelo de respaldo y colaborarán en la gestión adecuada de la energía.
The article proposes a methodology applicable to any photovoltaic (PV) plant to obtain an approximation of the monthly production of solar array power. The analysis was carried out in seven systems, of different technologies and capacities, connected to the microgrid of the Center for the Development of Renewable Energies (CEDER) belonging to the Center for Energy, Environmental and Technological Research (CIEMAT) in Soria, Spain. The proposal simulates radiation by combining and crossing two Gamma probability distributions, representing the days with the best and worst solar resources, respectively. As a result, a matrix was created with 12 variables that define the monthly behavior of the radiation. On the other hand, the granularity of the PV generation was homogenized to know it at any moment through polynomial functions. Once both characterizations were known, it was possible to predict the monthly power of each PV array. The methodology has been validated with the measurement approximation index, developed in the text, and with specialized software. The results presented will help in the dimensioning of a backup model and will collaborate in the adequate management of energy.
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