Resumen de Photovoltaic lifetime forecast: Models for long-term photovoltaic degradation prediction and forecast
Cuando los módulos fotovoltaicos trabajan en condiciones de Sol real se ven afectados por diferentes parámetros climáticos que causan diferentes mecanismos de degradación dentro del módulo, lo que conduce a una pérdida de su rendimiento. Los modelos matemáticos que generalmente se utilizan para determinar las tasas de degradación de los módulos fotovoltaicos utilizan datos obtenidos en periodos cortos para extrapolar posteriormente y estimar predicciones de degradación a largo plazo. Para la predicción a corto plazo se utilizan comúnmente dos métodos de modelado: físico y basado en datos. Sin embargo, cuando se requieren predicciones de degradación fotovoltaica a largo plazo, los métodos físicos y de datos existentes a menudo proporcionan escenarios de degradación poco realistas.
Por lo tanto, en esta tesis se desarrollan dos enfoques diferentes de modelado. En primer lugar, se desarrolla un modelo físico para determinar las tasas de degradación de los módulos fotovoltaicos basado en variables climáticas exteriores. El modelo tiene en cuenta los diferentes mecanismos de degradación que conducen a la degradación de los módulos fotovoltaicos. En segundo lugar, se ha propuesto un nuevo método basado en datos para mejorar la precisión de la predicción a largo plazo, partiendo de un pequeño historial de degradación. El modelo depende de los patrones de degradación y de múltiples factores de degradación dependientes del tiempo. Finalmente, los dos enfoques se combinan para formar un modelo híbrido.
El modelo físico propuesto ha sido validado utilizando datos experimentales al aire libre de tres módulos de silicio monocristalino idénticos instalados en tres climas de evaluación distintos: marítimo, árido y alpino. El modelo propuesto se puede aplicar para determinar las tasas de degradación en todo el mundo, dadas las variables climáticas disponibles. El modelo propuesto basado en datos ha sido calibrado y validado utilizando diferentes módulos fotovoltaicos y datos de sistemas fotovoltaicos trabajando en condiciones reales. El modelo proporciona predicciones fiables y más precisas de la degradación de los módulos fotovoltaicos a lo largo de su vida útil en comparación con los métodos disponibles basados en datos.
Finalmente, el modelo híbrido propuesto permite lograr predicciones precisas a largo plazo y una comprensión física de los mecanismos dominantes de la degradación. Creemos que dicho modelo es útil para calcular el coste de la energía producida de forma más fiable y, por lo tanto, la viabilidad económica de la energía solar fotovoltaica. También ayudará a mejorar el desarrollo de nuevos materiales fotovoltaicos de acuerdo con las condiciones climáticas de funcionamiento.
