Modelado no-paramétrico de fluctuaciones y rampas de potencia en generadores fotovoltaicos conectados a la red basado en regresión no lineal simple, ajuste de mínimos cuadrados y datos de corte transversal

Abstract

In this thesis work, a non-parametric model is proposed to predict the output power of photovoltaic installations connected to the electric power grid. A procedure based on simple nonlinear regression, least squares fitting algorithm and cross-sectional data is applied to model the active power output of photovoltaic systems with respect to the variability of irradiance. The least squares method is implemented in this work using the “Levenberg-Marquardt” and “Trust-Region-Reflective” algorithms. Measurements of environmental variables and electrical variables of a 9 kW photovoltaic system located in the Electrical Engineering Postgraduate of the Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo are used to develop and validate the proposed model. The accuracy of the proposed model is analyzed through statistical measurements and time domain waveforms of the power variations. The effect of irradiance on the output power of the photovoltaic system is quantified for sunny, cloudy and rainy days. Furthermore, an analytical model to quantify power ramps based on the non-parametric model of the power fluctuations of the photovoltaic generator is proposed in this thesis. Forecasting results indicate that the proposed model accurately predicts the output power of the photovoltaic installation since the MAPE statistical measure is less than 8% in the 91.67% of the days analyzed. Regarding the least squares method, it was observed that both the "Levenberg-Marquardt" method and the "Trust-Region-Reflective" method produce similar results. However, the “Trust- Region-Reflective” method required 21% fewer iterations than the “Levenberg-Marquardt” method.

En este trabajo de tesis se propone un modelo no-paramétrico para predecir la potencia de salida de instalaciones fotovoltaicas conectadas a la red eléctrica. Se aplica un procedimiento basado en regresión no-lineal simple, ajuste de mínimos cuadrados y datos de corte transversal para modelar la potencia activa de salida de sistemas fotovoltaicos respecto a la variabilidad de la irradiancia. El método de mínimos cuadrados se implementa en este trabajo usando los algoritmos “Levenberg-Marquardt” y “Trust-Region-Reflective”. Las mediciones de variables ambientales y variables eléctricas de un sistema fotovoltaico de 9 kW localizado en el Posgrado de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo se usan para desarrollar y validar el modelo propuesto. La precisión del modelo propuesto se analiza mediante medidas estadísticas y formas de onda en el tiempo de las variaciones de potencia. El efecto de la irradiancia en la potencia de salida del sistema fotovoltaico se cuantifica para días soleados y nublados. Además, en esta tesis se propone un modelo analítico para cuantificar las rampas de potencia a partir del modelo no-paramétrico de las fluctuaciones de potencia del generador fotovoltaico. Los resultados obtenidos indican que el modelo propuesto predice con precisión la potencia de salida de la instalación fotovoltaica ya que la medida estadística MAPE es menor de 8% en el 91.67% de los días analizados. Respecto al método de mínimos cuadrados, se observó que tanto el método “Levenberg-Marquardt” como el método “Trust-Region-Reflective” producen resultados similares. Sin embargo, el método “Trust-Region-Reflective” requirió 21% menos iteraciones que el método “Levenberg-Marquardt”