Previsión de la producción fotovoltaica comercial con almacenamiento en baterías para el día siguiente

Científicos de la Universidad de Pretoria (Sudáfrica) han desarrollado un novedoso método de previsión diurna para sistemas fotovoltaicos comerciales conectados a baterías de almacenamiento.

La metodología propuesta utiliza modelos numéricos de predicción meteorológica (NWP, por sus siglas en ingés) para pronosticar la producción del sistema fotovoltaico y, a continuación, la pasa a través de una estrategia de control óptimo para el uso de la batería.

“El problema que hay que abordar es predecir con exactitud la producción de energía solar para gestionar eficazmente la variabilidad de la energía solar mediante la integración de un sistema de almacenamiento en baterías para mejorar la optimización y la disponibilidad de la energía solar fotovoltaica durante los altos niveles de demanda en los sectores comerciales”, añaden los investigadores.

Para su método, los científicos utilizaron la irradiancia y la temperatura ambiente con los datos de un sistema fotovoltaico comercial. A partir de ahí, calcularon la temperatura de la célula y la utilizaron para predecir la potencia de salida. A continuación, aplicaron una estrategia de control para el uso previsto de la batería.

“La estrategia de control comprueba primero la demanda del edificio y calcula si esta carga puede abastecerse sólo con energía fotovoltaica”, explican. “Lo permite si el suministro fotovoltaico puede satisfacer la demanda. Si la demanda supera el suministro fotovoltaico, se abastece con el almacenamiento en baterías más la energía fotovoltaica. Si el suministro sigue siendo deficitario, la energía de la red cubrirá la demanda. Cualquier exceso de energía fotovoltaica se almacena”.

En cuanto a la irradiancia y la temperatura ambiente, los académicos utilizaron una fuente meteorológica abierta sin nombre, que combina el modelo de investigación y predicción meteorológica (WRF) con el modelo de predicción meteorológica numérica (NWP), y se utiliza habitualmente en la predicción solar, ya que puede simular diversos procesos atmosféricos.

Probaron la nueva metodología en un sistema de 16,8 kW con cuatro cadenas, cada una de ellas con 14 módulos con una potencia de 300 W. Se supuso que el inversor de CA era de 15 kW. También compararon el rendimiento de este sistema con el de un conjunto de referencia de las mismas características en Sudáfrica, durante un mes de invierno y otro de verano.

Mediante estas mediciones, los científicos descubrieron que el error cuadrático medio (RMSE) para el mes de verano era de 425,79 W y para el invierno de 595,1 W.

“Además, existe una excelente correlación positiva entre la potencia de salida prevista y los resultados observados, con valores R2 superiores al 90%”, afirman los investigadores.

Presentaron el nuevo método en el estudio “Intelligent solar photovoltaic power forecasting” (Previsión inteligente de energía solar fotovoltaica), publicado en Energy Reports. El grupo también está formado por académicos de la Universidad Tecnológica de Tshwane (Sudáfrica) y la Universidad de Sharjah (EAU).