Harrynson A. Ramirez Murillo, Fabian Salazar Caceres, Martha P. Camargo Martínez, Álvaro A. Patiño Forero
En esta investigación se propone una metodología basada en ciencia de datos para estimar la factibilidad técnica de implementación de sistemas de potencia híbridos solares-eólicos, a partir del cálculo del factor de planta o factor de capacidad (CF). Los datos son obtenidos a partir de la estación meteorológica NOVALYNX 110-WS-18, entre el año 2018 y 2020, para determinar el potencial energético disponible en la sede Candelaria del campus de la Universidad de la Salle (Colombia). Mediante el uso del software Matlab, se aplica el algoritmo de agrupamiento de datos k-medias en los siguientes descriptores: tiempo, radiación solar, velocidad del viento y temperatura. Los resultados muestran que el sistema fotovoltaico y el sistema eólico tienen un CF correspondiente a 36.69 % y 2.15 % respectivamente. Se concluye que es factible técnicamente la implementación de un sistema fotovoltaico en la Universidad de La Salle; sin embrago, un sistema eólico no cumple con el CF mínimo.
This research study proposes a methodology based on data science to estimate the technical feasibility of implementing hybrid solar-wind power systems by calculating the plant factor, also known as capacity factor (CF). Data is gathered from the NOVALYNX 110-WS-18 weather station, between the years 2018 and 2020, to determine the energetic potential available for the Candelaria campus at the La Salle University (Colombia). A k-means data clustering algorithm, developed in Matlab, is applied over the following descriptors: time, solar radiation, wind speed, and temperature. The results show that the photovoltaic and wind power systems have a CF of 36.69% and 2.15%, respectively. It is concluded that it is technically feasible to implement a photovoltaic system at the La Salle University, but not a wind power system as it does not meet the minimum CF required.
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