Optimización del Sistema Híbrido Eólico-Fotovoltaico: Una Solución de Diseño Integral para Aplicaciones Aisladas de la Red
Introducción y Antecedentes
1.1 Desafíos de los Sistemas de Generación de Energía de Una Fuente Única
Los sistemas de generación de energía fotovoltaica (PV) o eólica tradicionales tienen inconvenientes inherentes. La generación de energía PV se ve afectada por los ciclos diurnos y las condiciones climáticas, mientras que la generación de energía eólica depende de recursos de viento inestables, lo que lleva a fluctuaciones significativas en la producción de energía. Para garantizar un suministro de energía continuo, son necesarios bancos de baterías de gran capacidad para el almacenamiento y equilibrio de energía. Sin embargo, las baterías que experimentan ciclos de carga y descarga frecuentes tienden a permanecer en un estado de subcarga durante largos períodos bajo condiciones operativas adversas, lo que resulta en una vida útil práctica mucho más corta que el valor teórico. Más críticamente, el alto costo de las baterías significa que su costo total a lo largo de su ciclo de vida puede acercarse o incluso superar el costo de los módulos PV o aerogeneradores mismos. Por lo tanto, extender la vida útil de las baterías y reducir los costos del sistema se han convertido en los desafíos centrales para optimizar los sistemas de energía autónomos.
1.2 Ventajas Significativas de la Generación Híbrida Eólica-Solar
La tecnología de generación híbrida eólica-solar supera eficazmente la intermitencia de fuentes de energía únicas al combinar orgánicamente la energía solar y eólica, dos fuentes de energía renovable. La energía eólica y solar exhiben una complementariedad natural en el tiempo (día/noche, estaciones): la fuerte luz solar durante el día suele coincidir con vientos potencialmente más fuertes por la noche; la buena irradiación solar en verano puede emparejarse con abundantes recursos eólicos en invierno. Esta complementariedad permite:
Extensión significativa del tiempo efectivo de carga de las baterías, reduciendo el tiempo que pasan en un estado de subcarga, lo que prolonga sustancialmente la vida útil de las baterías.
Reducción de la capacidad de batería requerida. Dado que la probabilidad de que ambos, el viento y la solar, no estén disponibles simultáneamente es baja, el sistema puede alimentar directamente la carga, permitiendo el uso de un banco de baterías de menor capacidad.
Estudios nacionales e internacionales confirman que los sistemas híbridos eólico-solares superan a los sistemas de generación de energía de una fuente única en confiabilidad del suministro de energía y rentabilidad a lo largo de su ciclo de vida.
1.3 Deficiencias de los Métodos de Diseño Existentes y la Solución Propuesta
El diseño actual del sistema enfrenta desafíos. El software de simulación profesional de origen extranjero es caro, y sus modelos principales son a menudo confidenciales, lo que dificulta su adopción generalizada. Mientras tanto, la mayoría de los métodos de diseño simplificados son insuficientes, ya sea porque se basan demasiado en promedios meteorológicos ignorando los detalles, o porque utilizan modelos lineales simplificados que llevan a una precisión limitada y poca aplicabilidad.
Esta solución tiene como objetivo proponer un conjunto de metodologías de diseño asistido por computadora precisas y prácticas para abordar estos problemas.
II. Composición del Sistema y Modelos Técnicos Principales
2.1 Arquitectura del Sistema
El sistema de generación de energía híbrida eólica-solar diseñado en esta solución es un sistema completamente autónomo y fuera de red, sin fuentes de respaldo como generadores diesel. Los componentes principales incluyen:
Unidad de Generación de Energía: Aerogeneradores, matriz de paneles solares.
Unidad de Almacenamiento y Gestión de Energía: Banco de baterías, controlador de carga (para gestionar la carga y descarga).
Unidad de Protección y Conversión: Carga de desvío (evita la sobrecarga de las baterías, protege el inversor), inversor (convierte DC a AC para satisfacer la mayoría de las demandas de carga).
Unidad de Consumo de Energía: Carga.
2.2 Modelos Precisos de Cálculo de Generación de Energía
Para lograr un diseño optimizado, hemos establecido modelos precisos de cálculo de generación de energía por hora.
Modelo de Matriz de Paneles Solares:
Transposición de Radiación Solar: Utiliza un modelo avanzado de difusión anisotrópica del cielo para transponer con precisión los datos de radiación solar horizontal medidos por estaciones meteorológicas a la irradiancia incidente en la superficie inclinada de los módulos PV, considerando de manera integral la radiación directa, la radiación difusa del cielo y la radiación reflejada por el suelo.
Simulación de Características del Módulo: Emplea un modelo físico preciso para caracterizar las características no lineales de salida de los módulos PV, teniendo en cuenta plenamente los efectos de la irradiancia y la temperatura ambiente en el voltaje y la corriente de salida del módulo, asegurando la precisión de los cálculos de generación de energía.
Modelo de Aerogenerador:
Corrección de Velocidad del Viento: Corrige la velocidad del viento a la altura de referencia de los datos meteorológicos a la velocidad real del viento a la altura del eje del aerogenerador, basándose en la ley exponencial que rige la variación de la velocidad del viento con la altura.
Ajuste de la Curva de Potencia: Utiliza una función segmentada (diferentes ecuaciones binomiales para diferentes intervalos de velocidad del viento) para lograr un ajuste de alta precisión de la curva de potencia real del aerogenerador, permitiendo un cálculo de energía horario preciso basado en los datos de velocidad del viento.
2.3 Modelo de Características Dinámicas de la Batería
La batería es el componente central de almacenamiento de energía, con estados que cambian dinámicamente. El modelo se centra principalmente en:
Cálculo del Estado de Carga (SOC): Simula dinámicamente los procesos de carga y descarga de la batería en función de la relación entre la generación de energía y el consumo de carga en cada paso de tiempo, calculando con precisión la capacidad restante, teniendo en cuenta factores prácticos como la tasa de autodescarga, la eficiencia de carga y la eficiencia del inversor.
Gestión de Carga y Descarga: Para extender la vida útil de la batería, se define un rango de funcionamiento de SOC razonable (por ejemplo, limitando la profundidad máxima de descarga al 50%), y se establece un modelo que correlaciona el voltaje de carga flotante con el SOC y la temperatura ambiente para determinar con precisión las condiciones de carga.
III. Metodología de Optimización y Dimensionamiento del Sistema
3.1 Indicadores de Confiabilidad del Suministro de Energía
El diseño prioriza cumplir con los requisitos de confiabilidad del suministro de energía especificados por el usuario. Los indicadores clave incluyen:
Probabilidad de Pérdida de Suministro de Energía (LPSP): La proporción del tiempo de interrupción del sistema sobre el tiempo total de evaluación, reflejando intuitivamente la continuidad del suministro.
Probabilidad de Pérdida de Carga (LLP): La proporción de la demanda de potencia de la carga no satisfecha por el sistema sobre la demanda total. Este es el indicador central más crítico para el diseño de optimización del sistema.
3.2 Proceso de Diseño de Optimización Paso a Paso
Esta solución adopta un proceso de optimización sistemático, con el objetivo de minimizar el costo inicial de inversión en equipos para encontrar la configuración óptima.
Paso 1: Optimizar la Configuración de PV y Batería para una Capacidad Fija de Aerogenerador
Tarea Central: Con el modelo y la cantidad de aerogeneradores fijos, encontrar la combinación de capacidades de módulos PV y baterías que cumpla con el indicador de confiabilidad predeterminado (LPSP) y tenga el menor costo total de equipos.
Método de Implementación: A través de cálculos de simulación, trazar la "curva de equilibrio" que representa todas las configuraciones de PV y baterías que cumplen con el requisito de confiabilidad. Luego, utilizando el método de tangente de costos o la selección por programa informático basado en los precios unitarios de los equipos, determinar la única combinación óptima con el menor costo.
Paso 2: Optimización Global Variando la Capacidad de Aerogenerador
Tarea Central: Cambiar la capacidad o número de aerogeneradores, repetir el proceso de optimización del Paso 1, y obtener una serie de configuraciones óptimas y sus costos correspondientes para diferentes capacidades de aerogeneradores.
Decisión Final: Comparar los costos totales de todas las soluciones candidatas y seleccionar la combinación de viento-PV-batería con el costo global más bajo como la configuración final del sistema optimizado.
3.3 Simulación y Salida del Rendimiento del Sistema
Después de determinar la configuración óptima, se puede simular la operación anual del sistema hora por hora, generando informes detallados que incluyen:
Dimensión Temporal: Estado de carga de la batería por hora, balance energético del sistema.
Dimensión Estadística: Energía de carga no satisfecha diaria/mensual/anual, indicadores de confiabilidad (LPSP, LLP), participación de la generación de energía eólica/solar, situaciones de excedente y déficit de energía, etc.
IV. Conclusión
El método de diseño optimizado para sistemas de generación híbrida eólica-solar propuesto en esta solución, basado en modelos matemáticos integrales y datos meteorológicos locales precisos, puede determinar de manera única la configuración del sistema con el menor costo inicial de inversión en equipos, mientras satisface las demandas específicas de electricidad del usuario y los requisitos de confiabilidad del suministro de energía. Este método aborda eficazmente las deficiencias de los sistemas de generación de energía de una fuente única, supera las limitaciones de los enfoques de diseño existentes y proporciona una herramienta poderosa para el diseño científico, eficiente y económico de sistemas de generación híbrida eólica-solar, con un valor significativo para las aplicaciones de ingeniería.
