Reducción de la incertidumbre en datos de radiación solar para la mejora de la simulación de sistemas fotovoltaicos

  1. URRACA VALLE, RUBÉN
Supervised by:
  1. Fernando Antoñanzas Torres Director
  2. Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar Director
  3. Andrés Sanz García Director

Defence university: Universidad de La Rioja

Fecha de defensa: 13 November 2018

Committee:
  1. Félix Sanz Adán Chair
  2. Jesús Polo Martínez Secretary
  3. Ana María Gracia Amillo Committee member

Type: Thesis

Abstract

Las simulaciones de sistemas fotovoltaicos sirven para estimar la producción en nuevas instalaciones y evaluar la eficiencia de los materiales en distintas zonas geográficas. El principal objetivo de esta tesis es la disminución de la incertidumbre en estas simulaciones a través de la reducción de la incertidumbre en los datos de radiación solar, ya que éstos aportan actualmente alrededor de un 50% de la incertidumbre total. Las simulaciones no se suelen realizarse con mediciones de radiación solar debido a la escasez de estaciones con piranómetros. Sin embargo, la incertidumbre de estas mediciones es fundamental en la mayor parte de estudios de radiación solar. Hemos observado que la incertidumbre de los fotodiodos de silicio es muy superior a la de los piranómetros térmicos cuando no son calibrados adecuadamente. Esta incertidumbre puede ser incluso superior a la de las mejores bases de datos de radiación debido a la aparición de fallos operacionales en las estaciones, los cuales son muy comunes en redes regionales y agrícolas como SIAR. Los métodos de control de calidad más utilizados, como los que propone la BSRN, no son capaces de detectar este tipo de errores. Por tanto, hemos desarrollado un nuevo método de control de calidad, denominado BQC, que es capaz de detectar defectos operacionales y de equipo analizando la estabilidad de las desviaciones entre varias bases de datos de radiación y las mediciones del sensor. Las simulaciones de sistemas fotovoltaicos utilizan generalmente estimaciones obtenidas a partir de imágenes de satélite debido a su alta resolución espacial y temporal. Hemos verificado que las bases de datos obtenidas a partir de satélites geoestacionarios, como SARAH y NSRDB, proporcionan los datos con el menor bias e incertidumbre. También hemos evaluado el potencial de los datos de reanálisis para complementar a los modelos de satélite en las regiones polares. Los resultados obtenidos confirman que no es recomendable el uso de versiones antiguas como ERA-Interim o MERRA, pero revelan que nuevos modelos como ERA5 o COSMO-REA6 son una alternativa válida. Estos resultados llevaron a la inclusión de ambas bases de datos en el simulador online PVGIS. Sin embargo, los usuarios de estos productos deben tener en cuenta sus limitaciones; especialmente la variación de sus errores con el grado de claridad del cielo debido a una deficiente predicción de nubes. El análisis de la propagación del bias en las simulaciones confirmó que SARAH es la mejor base de datos para modelar sistemas fotovoltaicos en la mayor parte de Europa, mientras que ERA5 es la mejor alternativa en el norte de Europa. Este estudio también reveló que los errores en la predicción de nubes amplifican el bias de los datos de reanálisis en las simulaciones. Estas amplificaciones son a veces superiores al bias de las estimaciones de radiación solar por lo que deben ser consideradas al seleccionar bases de datos para la simulación de sistemas fotovoltaicos.