Un grupo de investigación indio-etíope ha desarrollado un método basado en hojas de datos para estimar los parámetros de un sistema fotovoltaico que ofrece la ventaja de no requerir experimentos exhaustivos, costosos y que requieren mucho tiempo.
Según los investigadores, el novedoso método se basa exclusivamente en las especificaciones de la hoja de datos de los módulos, la temperatura y la intensidad de la insolación. «La técnica de parámetros basada en la hoja de datos estima los parámetros desconocidos más rápidamente que el método basado en experimentos debido a la disponibilidad de datos en un formato estándar», explicaron. «Además, no se requieren más recopilaciones de datos como en los métodos basados en experimentos».
Añadieron que esta metodología puede utilizarse para todo tipo de paneles solares y en diferentes condiciones ambientales.
El método propuesto utiliza inicialmente una función objetivo de mínimos cuadrados no lineales (NLS, por sus siglas en inglés) basada en hojas de datos, que es una técnica de optimización que construye modelos de regresión para conjuntos de datos que contienen características no lineales. A continuación, puede utilizar para la optimización el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) bioinspirado o el algoritmo de Hirschberg-Sinclair (HS), que es un algoritmo metaheurístico estocástico inspirado en el proceso de improvisación de los músicos.
El proceso de extracción de parámetros fotovoltaicos requiere la introducción de tres valores clave de la ficha técnica: tensión de circuito abierto, corriente de cortocircuito y punto de máxima potencia (MPP). Estos parámetros los determina el fabricante en condiciones ambientales controladas y con una gran calidad de laboratorio, por lo que se consideran «datos fiables»», explican los científicos.
El equipo de investigación probó su método con un módulo policristalino fabricado por la japonesa Kyocera y un panel monocristalino desarrollado por Shell. En concreto, investigó el índice de desviación porcentual de la potencia máxima (%MPDI) y el índice de desviación global del modelo (OMDI). Este último muestra hasta qué punto las características fotovoltaicas se ajustan a las reales y el primero es un índice que describe el porcentaje de desviación de la potencia máxima.
Para ambas tecnologías de módulos, el PSO proporcionó resultados más uniformes que el HS. «Tanto el %MPDI como el OMDI son menores en el caso del método desarrollado con PSO que el HS», explicaron los investigadores. «En cuanto al %MPDI y OMDI, ambos se encuentran muy pequeños y, por lo tanto, la curva de características obtenida con el método desarrollado estará muy cerca de las características reales».
También comprobaron que la PSO puede proporcionar valores casi constantes de los parámetros desconocidos después de cada iteración y converge muy rápido en sólo cinco minutos. También comprobaron que el enfoque propuesto ofrece valores de MPDI y OMDI menores que los de otros métodos existentes, como NRM, MODM-RSO y MODM-PSOGSA. «Además, la mayoría de los enfoques híbridos siguen basándose en suposiciones y aproximaciones», subrayaron.
La nueva metodología se presentó en el estudio «An efficient datasheet-based parameter estimation technique of solar PV» (Una técnica eficiente de estimación de parámetros de energía solar fotovoltaica basada en hojas de datos), publicado en scientific reports. El equipo de investigación estaba formado por académicos de la Universidad de Assosa (Etiopía) y la Deemed to be University (India).
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