Modelo integral para la predicción de la potencia generada por equipos fotovoltaicos de gran escala

Abstract

In the present work of investigation the bases for the integration of a model of forecast of the solar radiation are established with a model to calculate the power generated in the photovoltaic systems. In the case of prediction models, three different models were used: the autoregressive stationary integrated model of moving averages (sARIMA), the non-linear autoregressive model of neural networks (NAR) and the non-linear self-regressive model with exogenous inputs of neural networks (NARX). On the other hand, in the case of the model for the estimation of the power produced by the photovoltaic generator, the idealized model of a single diode is implemented. This research work was divided into two main parts: forecasts of solar radiation, and estimation of the power produced by the photovoltaic generator. The forecasts of solar radiation, in turn, are subdivided into the theoretical part that deals with the internal processes within the Sun, until the arrival of solar radiation to the Earth's atmosphere. While the other part is responsible for the analysis and behavior of the data, ie statistics, advanced data mining techniques (Dickey-Fuller tests and co-integration tests) and finally the forecast models and tests of performances to measure the accuracy of them. The second part (estimation of the power of the photovoltaic generator), in turn, was subdivided into two main parts, the study of the operation of the photovoltaic cell and the idealized model of a single diode to determine the photovoltaic power. In addition, at the beginning of this research work an exhaustive study is presented, of all the works highlighted in this field.

En el presente trabajo de investigación se establecen las bases para la integración de un modelo de pronóstico de la radiación solar con un modelo para calcular la potencia generada en los sistemas fotovoltaicos. En el caso de los modelos de predicción se utilizaron tres modelos distintos, el modelo estaciona autorregresivo integrado de medias móviles (sARIMA), el modelo no lineal autorregresivo de redes neuronales (NAR) y el modelo no lineal auotorregresivo con entradas exógenas de redes neuronales (NARX). Por otra parte, en el caso del modelo para la estimación de la potencia producida por el generador fotovoltaico, se implemente el modelo idealizado de un solo diodo. Este trabajo de investigación se dividió en dos partes principales: Pronósticos de la radiación solar, y estimación de la potencia producida por el generador fotovoltaico. Los pronósticos de radiación solar, a su vez se subdividen en la parte teórica que trata sobre los procesos internos dentro del Sol, hasta la llegada de la radiación solar a la atmósfera terrestre. Mientras que la otra parte se encarga del análisis y el comportamiento de los datos, es decir, estadística, técnicas avanzada de minería de datos (pruebas de Dickey – Fuller y pruebas de co-integración) y finalmente los modelos de pronóstico y las pruebas de desempeños para medir la precisión de los mismos. La segunda parte (estimación de la potencia del generador fotovoltaico), a su vez se subdividió en dos partes principales, el estudio del funcionamiento de la celda fotovoltaica y el modelo de idealizado de un solo diodo para determinar la potencia fotovoltaica. Además, al inicio de este trabajo de investigación se presenta un estudio exhaustivo, de todos los trabajos realzados en este campo.