Proyectos de Investigación Básica y Aplicada - Convocatoria 01
Alicia Lelia Puma Taco; Juan De La Casa Higueras De La Casa Higueras; Edwin Saul Quispe Paucar Quispe Paucar; Enriqueta Victoria Campos Falcon; Wilson Ricardo Cabana Hancco; Juan Ernesto Palo Tejada
Objetivo
Determinar rendimiento energético de un sistema fotovoltaicos con conexión a red de 3Kwp Instalada en el área de Energías Renovables y del Ambiente de la FCNF-UNSA utilizando un modelo Físico y redes neurales artificiales que incluyan perdidas por acumulación de polvo, estudiar el desempeño de los modelos con datos medidos utilizando coeficientes estadísticos.
Resumen:
El clima en la ciudad de Arequipa es árido, sin precipitaciones en la mayor parte del año y con humedad relativa tan bajas como 10%, por otro lado alcanza cifras record de 3300 horas de sol al año e irradiancia que llega a los 1100 W/m2. El principal desafío que enfrenta la producción eficiente de la energía solar en regiones áridas, donde la radiación solar es máxima, es el polvo, y la falta de lluvia; condición que puede alterar dramáticamente la viabilidad de lageneración de energía en sistemas Fotovoltaicos (PV). La estimación del rendimiento energético de sistemas PV conectado a red es fundamental para garantizar su viabilidad económica, el dimensionamiento adecuado de los componentes del sistema permite evitar interrupciones , garantiza la calidad y continuidad del suministro. En este trabajo se propone estimar el rendimiento energético a partir de datos de Radiación solar Global, Temperatura ambiente y acumulación de Polvo en una instalación fotovoltaica experimental de 3 Kwp conectado a red, actualmente instalado en el laboratorio denominado "Energías Renovables y del Ambiente de la UNSA", Escuela de Fisica de la UNSA. En este contexto, se proponen dos enfoques para estimar rendimiento, el primero se basa en un modelo físico dela planta PV y el otro en un modelo de redes neuronales artificiales (ANN). Para verificar la eficacia de los enfoques aplicados, los datos medidos y estimados serán comparados por medio de coeficientes estadísticos.
Palabras clave
Sistema fotovoltaico, redes neuronales, árido, ANN, UNSA, CIENCIACTIVA, CONCYTEC
Problema central
No se han publicado estudios que tomen en cuenta la influencia del polvo en el rendimiento de sistemas PV en las condiciones geográficas, meteorológicas y características del polvo en Arequipa, esto es significativo si tomamos en cuenta que el problema principal que enfrenta la producción eficiente de la energía solar en la región, donde la radiación solar es máxima, es el polvo.
Hipótesis planteada
El modelo físico y de redes neurales que incluyen la cuantificacion de efectos de la acumulación de polvo sobre los módulos PV permiten predecir rendimiento energético en climas áridos
Resultados esperados
1 Al terminar el trabajo se dispondrá de un modelo físico y un modelo de redes neurales que incluyan los efectos de la acumulación de polvo sobre los módulos PV, que permitan predecir rendimiento en clima árido, propio de la región Arequipa
2 Se esperan que los modelos propuestos tengan mejor desempeño en la predicción de rendimiento energético que los modelos que no incluyen las perdidas por acumulación de polvo en el arreglo PV.
3 Los modelos serán aplicados en la instalación fotovoltaica de 3Kwp instalada en la FCNF-UNSA para optimizar su rendimiento.
4 Los modelos serán utilizados para dimensionar los sistemas PV y decidir la inclusión o no de un sistema automático de limpieza del arreglo PV.
5 El proyecto contempla la ejecución y defensa de 2 tesis para optar el grado de maestro y una tesis para optar el título profesional.
6 Publicación de los resultados en revista indexada
7. Una ponencia realizada a nivel nacional
8. Una solicitud de PI (patente inudstrial, modelo de utilidad, diseño industrial, derecho de autor / OBTENTOR, registro de marca o varietal)
9. Una solicitud de Registro de software
Impactos esperados
Impacto Académico: Un modelo físico analítico y un modelo de redes neurales para cuantificar la influencia del polvo en generación PV
Impacto Social: Optimizar rendimiento en sistemas PV permite ahorrar costos en energía y asesoramiento en rendimiento energético de sistemas PV
Impacto Ambiental: El usos eficiente de generación fotovoltaica reduce el consumo de energías fósiles