Tutor 1

Bueno López, Maximiliano

Resumen

El objetivo principal de este trabajo ha sido establecer un modelo de predicción basado en el uso de inteligencia artificial, que permita obtener los valores de irradiación solar y potencial de energía a partir del recurso solar en instantes futuros, clave para abordar la problemática que surge en el sistema eléctrico alrededor del uso de fuentes de energía no convencional como la fotovoltaica, ya que las centrales de generación solar presentan una alta variabilidad en la potencia generada, debido a la disponibilidad intermitente de este recurso. De modo que se aporta una solución que permite estimar la variación del recurso solar, de manera que este efecto sea cuanti fi cable en la potencia inyectada a la red. Así, el alcance de este trabajo es dar cumplimiento al objetivo específico número tres, que de fi ne explícitamente “Incluir los efectos de variabilidad del recurso primario (viento / sol)”. de la investigación que se desarrolla en el marco colaborativo entre la Universidad Tecnológica de Pereira y la Universidad de La Salle, del proyecto titulado “Operación, control y análisis de la estabilidad en sistemas de distribución con fuentes eólica y solar fotovoltaica, almacenamiento de energía magnética por superconductor y sistemas de baterías de media potencia: un enfoque uni fi cado basado en optimización ”,

En el transcurso de este proyecto, se realiza en primera instancia la caracterización del recurso solar y de las diferentes variables que influyen en su comportamiento,a fin de establecer un criterio base para el desarrollo de los modelos presentados, considerando los datos suministrados por el equipo de monitorio de la red de aire de Bogotá para la estación meteorológica del centro de alto rendimiento. De manera que este proyecto se desenvuelve en dos partes cuyo enfoque final es el mismo, obtener valores de irradiación solar y potencial de energía eléctrica considerando la variabilidad que define por naturaleza a esta fuente de energía.

Como modelo inicial, se establece el sistema de regresión de ˚Angström-Prescott el cual permite tener un visión preliminar de los datos de irradiación a partir de una ecuación lineal calculada para cada mes, teniendo en cuenta diferentes parámetros de la geometría solar, como la declinación solar, irradiación extraterrestre y ´ angulo de salida del sol, obteniendo como resultado una predicción por días del mes con un margen de error máximo del 40% entre los datos experimentales de la estación meteorológica y los calculados por medio de dicha regresión.

Mientras que como segundo modelo se diseña el sistema de predicción, implementando como método de inteligencia artificial la lógica difusa en conjunto con un algoritmo; todo ello efectuado a través del software MATLAB y su toolbox fuzzy, considerando el registro por hora de cada uno de los días del año 2018 para la implementación y las pruebas del modelo de predicción desarrollado, cuyos resultados permiten obtener curvas y valores de irradiación solar y/o densidad de potencia, para cada hora y al final del día.

Se concluye, que la utilización de ambos modelos de predicción considerando la variabilidad e inestabilidad del recurso solar, sin embargo se hace mas factible utilizar el sistema desarrollado a partir de la lógica difusa, puesto a que este permite obtener resultados de manera simple en comparación con el modelo de ˚Angström-Prescott, haciendo que sea posible obtener valores de irradiación solar a partir de variables que inciden en la caracterización y comportamiento de este recurso

Resumen en lengua extranjera 1

The main goal of this work has been establish a model of prediction base on the use of artifical intelligence, that allow to get values of solar irradiation and energy potential from future instants, this is a key for broach the problematic that issue from the electric system for the use of unconventional power sources such as photovoltaic since the solar generation plants have a high variability in the power generated, due to the intermittent availability of this resource. A solution is provided that allows estimate the variation of the solar resource in such a way that this effect can be quantifiable in the power injected into the grid. The scope of this project is respons to goal number three that defines Includ the effects of the variability of primary solar resource (wind/sun). of the investigation that is developed between The Technological University of Pereira and The La Salle University, in the project called Operation, control and stability analysis in distribution systems with wind and solar photovoltaic sources, superconductor magnetic energy storage and medium power battery systems: a unified approach based on optimization. During the course of this project,initially will be made a characterization of the solar resource and the different varaibles affecting on its behavior in order to establish a base criterion for the development of the models presented considering the data provided by the monitoring team of the Bogota air network for the high-performance downtown weather station.This peper it unfolds in two parts whit the same approach,obtein values of solar irradiation and electric power potential considering the variability that defines this energy source by nature. The fist model, The Angstrom-Prescott regression syste mallows to have a preliminary vision of radiation starting from a linear ecuation calculated for each month,taking in to account different parameters od solar geometry such as solar declination, extraterrestrial irradiation and sunrise angle,obtaining as a result a prediction for days of the month with a maximum error of 40% between the experimental data of the meteorological station and those calculated by the regression. The second model a prediction system is designed implementing as a fuzzy logic artificial intelligence method in conjunction with an algorithm through the software MATLAB and its toolbox fuzzy, considering the hourly record of each of the days of the year 2018 for the implementation and testing of the prediction model developed,the results allow to obtain curves and values of solar irradiation and / or power density, for each hour and at the end of the day. Finally, we conclude that the use of both models of prediction consider the variability and instability of the solar resource, however it is more feasible to use the sistem developed by fuzzy logic,since this allows to obtain results in a simple way compared to the Angstrom-Prescott model, making it possible to obtain values of solar irradiation from variables that influence the characteristics and behavior of this resource

Programa académico

Ingeniería Eléctrica

Palabras clave

Irradiación solar, Densidad de potencia, Humedad relativa, Predicción, Regresión, Variabilidad, Solar irradiance, Power density, Relative humidity, Prediction, Regression, Variability

Tipo de documento

Trabajo de grado - Pregrado

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de elaboración

2020

Programa académico

Ingeniería Eléctrica

Facultad

Facultad de Ingeniería

Publisher

Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Eléctrica

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