New insights on the empirical predictability of spectral indicators for pv performance

• Autores: Miguel Angel Sevillano Bendezú
• Directores de la Tesis: Juan de la Casa Higueras (dir. tes.), Jan Amaru Palomino Tofflinguer (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jorge Andrés Guerra Torres (presid.), Pedro Manuel Rodrigo Cruz (secret.), Diego López Talavera (voc.), Gustavo Nofuentes Garrido (voc.), Jan Amaru Palomino Tofflinguer (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Energías Renovables por la Universidad de Jaén
• Materias:
  • Astronomía y astrofísica
    • Sistema solar
      • Energía solar
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología energética
      • Fuentes no convencionales de energía
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• Resumen
  • español

    La estimación precisa de la energía fotovoltaica producida es fundamental para las decisiones comerciales de inversiones a largo plazo en proyectos fotovoltaicos. La variabilidad de la distribución espectral después de la temperatura y la irradiación es una condición del sitio que afecta tales estimaciones. La evaluación del impacto espectral generalmente requiere información precisa sobre la respuesta espectral del dispositivo fotovoltaico y los espectros medidos del sitio. Este estudio analiza las interrelaciones entre los indicadores espectrales dependientes e independientes del dispositivo fotovoltaico con datos espectrales de nueve sitios con diferentes climas y latitudes. En particular, el Spectral Mismatch Factor mensual muestra una relación lineal global con el Average Photon Energy mensual. Esta relación lineal proporciona un método para estimar el impacto espectral a partir del Average Photon Energy, potencialmente para cualquier sitio (anual o mensual). El método propuesto también se validó utilizando datos espectrales sintéticos de la National Solar Radiation Database.

  • English

    Accurate produced photovoltaic (PV) energy estimation is critical to business decisions under long-term investments in PV projects. The variability of the spectral distribution after temperature and irradiation is a site condition that impacts energy harvesting estimates. Evaluating the spectral impact on the PV performance generally requires accurate information about the PV device's spectral response and the site's measured spectra. This study analyzes the interrelations between device-dependent and device-independent spectral indicators with spectral data from nine sites with different climates and latitudes, aiming to relax the requirement for detailed device and spectral information. Notably, the monthly Spectral Mismatch Factor exhibits a global linear relationship with the monthly Average Photon Energy. This linear relationship provides a method allowing estimating the spectral impact from the Average Photon Energy, potentially for any site (annual - monthly). The proposed method was also validated using synthetic spectral data from the National Solar Radiation Database.