Pablo Caballero
May 29, 2024
Una simulación de rendimiento fotovoltaico tiene múltiples propósitos. Es esencial para encontrar el diseño y los componentes más adecuados para un proyecto, al tiempo que proporciona confianza a quienes invierten en su construcción.
En las últimas décadas del siglo XX, con el desarrollo de las aplicaciones de la energía solar, las simulaciones energéticas han realizado tradicionalmente sus cálculos utilizando condiciones resumidas descritas por los denominados conjuntos de datos del Año Meteorológico Típico (Typical Meteorological Year, TMY).
En la actualidad, gracias al desarrollo relativamente reciente de la modelización por satélite y a un acceso más fácil a las capacidades informáticas y a las herramientas de software, los actores de la industria solar pueden probar sus diseños de centrales eléctricas y sus planes financieros con condiciones más realistas descritas por Series Temporales (ST) plurianuales.
¿Hasta qué punto es posible caracterizar la irradiancia solar y las condiciones meteorológicas con los 8760 valores almacenados en una TMY? ¿Significa esto que los populares conjuntos de datos TMY ya no son útiles?
En este artículo, ofrecemos una visión general de estos dos principales conjuntos de datos utilizados habitualmente para las evaluaciones de rendimiento y damos recomendaciones sobre cuándo utilizar cada uno de ellos.
El TMY P50 se construye seleccionando los meses más representativos de las series temporales disponibles (es decir, los más típicos de enero, febrero, marzo, etc.), que luego se concatenan en un único año artificial y representativo.
En el TMY de Solargis, la selección de los meses representativos se realiza mediante un proceso iterativo basado en dos criterios principales: en primer lugar, lograr diferencias mínimas entre las características estadísticas del Año Meteorológico Típico (TMY) y la serie temporal real; y en segundo lugar, garantizar la máxima similitud entre las Funciones de Distribución Acumulativa (CDF) mensuales del TMY y la serie temporal, para representar con precisión los valores típicos de cada mes seleccionado.
La diferencia de relevancia de cada parámetro a la hora de seleccionar los meses típicos se aborda asignando ponderaciones a los parámetros incluidos en el conjunto de datos. Además de la irradiancia solar y la temperatura, también se incluyen en el conjunto de datos otros parámetros meteorológicos, pero normalmente se trata de parámetros secundarios con menor relevancia en el análisis y, por tanto, no influyen en la elección del mes representativo.
También es importante saber que se pueden utilizar diferentes ponderaciones en función del tipo de aplicaciones de energía solar consideradas. Por ejemplo, un TMY realizado para la simulación del rendimiento de edificios podría no ser el mismo que uno realizado para aplicaciones termosolares, que a su vez podría diferir de los TMY realizados para software de simulación fotovoltaica. Por lo tanto, al comparar conjuntos de datos TMY siempre recomendamos tener en cuenta cómo se construye el TMY y para qué se hace.
figura 1 Representación de los datos mensuales de temperatura incluidos respectivamente en TMY (gráfico de la izquierda, año de referencia fijado en 1900 por convención) y Series Temporales (gráfico de la derecha, periodo de datos que abarca años completos desde 1994).
Esencialmente, TMY es un intento de resumir las condiciones variables en un solo año con granularidad horaria. Esto da lugar a archivos más ligeros y fáciles de manejar, pero como consecuencia se pierde mucha información valiosa.
Durante la conversión, esta pérdida de datos se produce de dos maneras. En primer lugar, los periodos largos se descartan en el proceso. En segundo lugar, la agregación de datos de valores subhorarios a horarios oculta aspectos de la variabilidad de los recursos que puede ser útil examinar.
Además, como cada emplazamiento puede dar lugar a un conjunto diferente de meses seleccionados, el algoritmo TMY dificulta la comparación entre emplazamientos. Esta falta de continuidad espacial también hace que el TMY sea inadecuado para el análisis regional o para ajustar los datos utilizando mediciones terrestres cercanas (adaptación de emplazamientos).
Figura 2. Representación gráfica del proceso de conversión de TMY a partir de TS
Independientemente de los datos descartados durante su proceso de construcción, los conjuntos de datos del Año Meteorológico Típico (TMY) pueden seguir siendo útiles para realizar comparaciones rápidas en las primeras fases de un proyecto de energía solar, cuando suele ser necesaria la prospección de emplazamientos o el análisis de prefactibilidad.
El manejo de conjuntos de datos ligeros repercute en los servicios de datos, haciendo más rápidas las llamadas a la API. Esto puede ser especialmente útil para aplicaciones en las que hay que comprobar varios emplazamientos en poco tiempo.
Figura 3. Los valores mensuales típicos del Año Meteorológico son las medias mensuales
Dado que representa condiciones típicas y no extremas, el TMY es menos adecuado después de las fases preliminares iniciales del desarrollo del proyecto. Es precisamente entonces cuando las Series Temporales pueden resultar útiles, por ejemplo, a la hora de diseñar sistemas que soporten las condiciones más adversas que puedan darse en un lugar concreto. Cuando se realizan estudios financieros, las Series Temporales se recomiendan para anticipar los años de menor (o mayor) rentabilidad.
En general, cuando se requiere una caracterización más detallada del emplazamiento, deben utilizarse Series Temporales. Esto incluye el caso de análisis de variabilidad a diferentes niveles: interanual, mensual o subhorario.
En la práctica, cuando la capacidad de tratamiento de datos del simulador es limitada, podemos considerar las Series Temporales como la "materia prima" para crear productos de datos secundarios en caso necesario. Esto significa que si alguien quiere seguir utilizando "trozos" de un periodo de un año para simulaciones energéticas, se pueden extraer fácilmente de las Series Temporales originales e identificar aquellos que fueron particularmente extremos en términos de mayor o menor irradiancia solar (o cualquier otro parámetro meteorológico con influencia en el diseño y rendimiento del sistema fotovoltaico).
Figura 4. Los valores mensuales de las series temporales proporcionan valores mensuales mínimos y máximos además de las medias mensuales
Figura 5. Series temporales Las series temporales permiten calcular otros estadísticos, como P90, P99, etc.
Mientras que los conjuntos de datos TMY podrían seguir siendo útiles cuando se requieren comparaciones rápidas (normalmente en las primeras fases del proyecto), los conjuntos de datos de series temporales son necesarios para hacer un análisis técnico y financiero de una central fotovoltaica.
Las diferencias más relevantes entre ambos conjuntos de datos se resumen en las tablas siguientes.
Figura 6. Comparación de series temporales y TMY Comparación de las características de los datos de series temporales y TMY
figura 7.Comparación de las aplicaciones de los datos de series temporales y TMY
Descargue aquíun ejemplo de serie temporal ( CSV) y aquíun ejemplo de archivo TMY (CSV).
