Sistema híbrido eólico-fotovoltaico eficiente con optimización y almacenamiento
1. Análisis de las Características de la Generación de Energía Eólica y Fotovoltaica Solar
Analizar las características de la generación de energía eólica y fotovoltaica (FV) es fundamental para diseñar un sistema híbrido complementario. El análisis estadístico de los datos anuales de velocidad del viento e irradiación solar para una región específica revela que los recursos eólicos presentan variaciones estacionales, con velocidades de viento más altas en invierno y primavera y más bajas en verano y otoño. La generación de energía eólica es proporcional al cubo de la velocidad del viento, lo que resulta en fluctuaciones significativas de la producción.
Por otro lado, los recursos solares muestran patrones diurnos y estacionales claros: más horas de luz y radiación más fuerte en verano, y condiciones más débiles en invierno. La eficiencia de los paneles FV se ve negativamente afectada por el aumento de las temperaturas. Al comparar la distribución temporal de la energía eólica y solar, es evidente que exhiben un comportamiento complementario tanto en ciclos diarios como anuales. Esta complementariedad permite el diseño de sistemas de energía eficientes y estables, donde se puede configurar una relación óptima de capacidad entre las dos fuentes de energía para suavizar la producción total de energía.
2. Modelado de Sistemas de Generación Híbrida Eólica-Solar
2.1 Modelo del Subsistema Eólico
El modelo del subsistema eólico se basa en los datos de velocidad del viento y las características de los aerogeneradores. Se utiliza la distribución de Weibull para ajustar la distribución de probabilidad de la velocidad del viento, describiendo con precisión su comportamiento estadístico. La relación entre la potencia de salida del aerogenerador y la velocidad del viento se representa mediante una función a trozos que incorpora parámetros clave como la velocidad de corte, la velocidad nominal y la velocidad de corte superior.
Se aplica el método de mínimos cuadrados para ajustar la curva de potencia del aerogenerador, obteniendo una expresión matemática de la potencia de salida en función de la velocidad del viento. Para tener en cuenta la aleatoriedad de la velocidad del viento, se introduce el método de simulación de Monte Carlo para predecir la generación de la granja eólica. El modelo refleja con precisión las características dinámicas de los sistemas eólicos y proporciona una base para la optimización del sistema. También incorpora el impacto de los cambios en la dirección del viento en la eficiencia de la generación introduciendo un factor de corrección de la dirección del viento, mejorando así la precisión de la predicción.
2.2 Modelo del Subsistema Fotovoltaico
El modelo del subsistema fotovoltaico considera de manera integral la irradiación solar, la temperatura ambiente y las características de los módulos FV. Se establece un modelo estadístico de la irradiación solar para describir sus variaciones temporales. Las características de salida de los módulos FV se representan mediante curvas I-V. Los efectos de la temperatura en la eficiencia se modelan utilizando un circuito equivalente de un solo díodo, con la potencia de salida calculada resolviendo un sistema de ecuaciones no lineales.
El modelo también incluye factores como la sombra y la acumulación de polvo, introduciendo coeficientes de corrección para mejorar la precisión de la predicción. Se tiene en cuenta el envejecimiento de los módulos FV incorporando una tasa de degradación anual para prever los cambios a largo plazo en la potencia de salida. Este modelo refleja con precisión el rendimiento del sistema FV bajo diversas condiciones ambientales.
2.3 Modelo del Sistema de Almacenamiento de Energía
El modelo del sistema de almacenamiento de energía se basa principalmente en las características de las baterías de iones de litio. Se desarrolla un modelo dinámico del estado de carga (SOC) de la batería para describir los procesos de carga y descarga. Se tienen en cuenta las características de autodescarga y la eficiencia de carga/descarga, introduciendo un factor de corrección de temperatura para reflejar los impactos ambientales. La vida útil de la batería se modela utilizando una combinación de recuento de ciclos y profundidad de descarga (DOD) para predecir la degradación de la capacidad.
El modelo refleja con precisión el rendimiento de la batería bajo diferentes condiciones de operación, apoyando la optimización del tamaño y las estrategias de despacho. También se considera la variación de la resistencia interna estableciendo relaciones funcionales entre la resistencia, el recuento de ciclos y la temperatura, permitiendo una simulación más precisa del comportamiento dinámico. Las salidas clave incluyen el SOC en tiempo real, la capacidad disponible, la potencia de carga/descarga y la vida útil esperada, proporcionando un soporte de datos integral para la operación y mantenimiento óptimos.
2.4 Modelo de Integración del Sistema
El modelo de integración del sistema combina los subsistemas eólico, solar y de almacenamiento en un marco unificado. Se utiliza el método de la carga equivalente para manejar las fluctuaciones de la carga, y se establece una ecuación de balance de potencia del sistema. Se introducen índices de confiabilidad, como la Probabilidad de Pérdida de Carga (LOLP) y la Energía No Suministrada Esperada (EENS), para evaluar el rendimiento del sistema. Se utiliza una simulación secuencial de series de tiempo para calcular los estados de operación del sistema en diferentes escalas de tiempo.
El modelo tiene en cuenta las interacciones entre los subsistemas, como la sombra de los aerogeneradores en los paneles FV. También incorpora una interfaz de red, permitiendo el análisis de estrategias de operación conectadas a la red, incluyendo despacho económico con tarifas horarias y servicios de regulación de frecuencia de la red. Las salidas incluyen la generación total de potencia, la tasa de satisfacción de la carga y los indicadores de desempeño económico, proporcionando una base teórica integral para la planificación, diseño y toma de decisiones operativas del sistema.
3. Métodos de Optimización y Análisis Experimental de Sistemas Híbridos Eólico-Solar
3.1 Función Objetivo y Restricciones
La función objetivo de optimización integra consideraciones económicas, de confiabilidad y ambientales. El objetivo económico minimiza el costo total del sistema, incluyendo la inversión inicial, operación y mantenimiento (O&M) y costos de reemplazo. El objetivo de confiabilidad maximiza la confiabilidad del suministro de energía, cuantificada minimizando la LOLP. El objetivo ambiental se mide maximizando la reducción de emisiones de carbono.
Las restricciones incluyen el balance de potencia, límites de capacidad de almacenamiento de energía y límites operativos del equipo. La restricción de balance de potencia asegura que la demanda de carga se cumpla en todo momento. Las restricciones de capacidad de almacenamiento limitan la profundidad de descarga (DOD) para extender la vida útil de la batería. Las restricciones del equipo consideran la potencia nominal y las características operativas de los componentes. Un método de ponderación multiobjetivo integra estos objetivos en una única función objetivo, con pesos determinados según las preferencias del tomador de decisiones y los escenarios de aplicación.
3.2 Aplicación de la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO)
La Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), un algoritmo de optimización inteligente, se aplica al diseño de sistemas híbridos eólico-solares. Simulando el comportamiento de bandadas de aves, PSO busca soluciones óptimas en el espacio de soluciones. Cada partícula representa una configuración potencial del sistema, incluyendo variables de decisión como la capacidad de los aerogeneradores, la capacidad FV y la capacidad de almacenamiento. La posición y la velocidad de las partículas se actualizan iterativamente, convergiendo hacia el óptimo global.
Para mejorar el rendimiento, se adopta una estrategia de peso inercial que disminuye linealmente, manteniendo una fuerte exploración global al principio y mejorando la explotación local posteriormente. Se introduce una mutación adaptativa para evitar los óptimos locales. Dada la complejidad del problema, se utiliza una estrategia de codificación jerárquica para separar las variables continuas y discretas. El algoritmo termina al alcanzar el número máximo de iteraciones o cuando el valor óptimo cambia por menos de un umbral en iteraciones consecutivas.
3.3 Diseño Experimental y Configuración de Parámetros
El experimento se basa en datos meteorológicos y de carga reales de una región específica, utilizando un año típico de datos horarios. Las entradas meteorológicas incluyen la velocidad del viento, la irradiación solar y la temperatura ambiente horaria. Los perfiles de carga siguen un patrón de consumo típico de un parque industrial, reflejando variaciones estacionales y diurnas. Los parámetros del equipo se seleccionan de aerogeneradores y módulos FV comerciales principales, con datos de rendimiento provenientes de informes de pruebas de los fabricantes.
Se utiliza una batería de iones de litio para el almacenamiento, con parámetros que incluyen la capacidad nominal, la eficiencia de carga/descarga y la vida útil en ciclos. Los parámetros de PSO se configuran de la siguiente manera: tamaño de la población = 50, iteraciones máximas = 1000, peso inercial que disminuye linealmente de 0.9 a 0.4, y factores de aprendizaje c1 y c2 ambos establecidos en 2. Para garantizar la confiabilidad de los resultados, cada configuración se ejecuta 30 veces, tomando el promedio como resultado final.
3.4 Métricas de Evaluación del Rendimiento del Sistema
Las métricas de evaluación del rendimiento abarcan aspectos técnicos, económicos y ambientales. Los indicadores técnicos incluyen la confiabilidad del sistema, la tasa de utilización de la energía y la suavización de la potencia. La confiabilidad se mide mediante el Índice de Capacidad de Suministro (RSCI) y la Probabilidad de Pérdida de Suministro de Potencia (LPSP). La utilización de la energía refleja la eficiencia de las energías renovables, mientras que la suavización de la potencia evalúa la estabilidad de la salida. Los indicadores económicos incluyen el Costo Nivelado de Electricidad (LCOE), el Valor Actual Neto (NPV) y el período de recuperación de la inversión. El LCOE considera los costos de ciclo de vida, el NPV refleja la rentabilidad del proyecto y el período de recuperación de la inversión evalúa la velocidad de recuperación del capital.
El indicador ambiental es la reducción de emisiones de carbono, calculada mediante la comparación con la generación basada en combustibles fósiles convencionales. Además, un índice de beneficio integral del sistema (SCBI) integra factores técnicos, económicos y ambientales a través de una suma ponderada. Estas métricas y sus pesos se determinan en función del juicio de expertos y necesidades prácticas, proporcionando una evaluación integral del rendimiento del sistema y apoyando la toma de decisiones informadas.
| Categoría | Nombre del Indicador | Símbolo | Unidad | Valor |
| Indicadores Técnicos | Confiabilidad del Suministro de Energía | RSCI | % | 99.2 |
| Probabilidad de Pérdida de Suministro de Potencia | LPSP | % | 0.8 | |
| Tasa de Utilización de Energía | EUF | % | 87.5 | |
| Costo del Suministro de Energía | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Indicadores Económicos | Costo Nivelado de Electricidad | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Valor Actual Neto | NPV | diez mil yuan | 1200 | |
| Período de Recuperación de la Inversión | PBP | años | 7.5 | |
| Indicadores Ambientales | Reducción de Emisiones de Carbono | CER | t/año | 3500 |
| Indicadores Combinados | Índice de Beneficio Integral del Sistema | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Análisis de los Resultados de la Optimización
Los resultados de la optimización demuestran que el sistema de generación híbrida eólico-solar ofrece ventajas significativas sobre los sistemas de una sola fuente de energía. En el escenario de referencia, la configuración óptima consiste en 2 MW de capacidad eólica, 1.5 MW de capacidad fotovoltaica (FV) y 500 kWh de almacenamiento de energía. Esta configuración reduce la Probabilidad de Pérdida de Suministro de Potencia (LPSP) a menos del 1% y reduce el Costo Nivelado de Electricidad (LCOE) en aproximadamente un 15% en comparación con los sistemas eólicos o FV independientes. El análisis de sensibilidad revela que el costo del equipo tiene el mayor impacto en los resultados de la optimización: una reducción del 10% en el costo conduce a una disminución aproximada del 8% en el LCOE.
Las variaciones en el perfil de carga afectan significativamente el dimensionamiento del almacenamiento de energía; un aumento en las diferencias de carga pico-valle requiere una mayor capacidad de almacenamiento. Las configuraciones óptimas varían según las regiones: las áreas ricas en viento favorecen una mayor proporción de energía eólica, mientras que las regiones abundantes en sol aumentan la participación de la FV. La optimización multiobjetivo genera un frente de Pareto, permitiendo a los tomadores de decisiones equilibrar la eficiencia económica y la confiabilidad según las necesidades prácticas. Los resultados también muestran que la incorporación de un mecanismo de comercio de carbono mejora aún más el rendimiento económico, reduciendo el LCOE en un 5%–10% adicional. La simulación a largo plazo confirma la estabilidad del sistema, con la degradación del rendimiento a lo largo de un período operativo de 20 años dentro de la tolerancia diseñada.
