IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 59

Simulaciones de evaluación comparativa
para la producción de FV particulares
medidas
dada la falta de un diseño detallado de FV particulares así
como de un conjunto completo de datos de rendimiento de FV
particulares medidas, el iso new England emplea un enfoque similar a uno utilizado en alemania, cuyo subconjunto
de información sobre instalaciones y datos de producción
disponibles de una muestra de los sitios de FV particulares
representativos es la base de estimaciones precisas de la producción de FV particulares. En el caso del iso new England,
los dos aportes principales para la estimación son los datos de
instalación de FV particulares y los datos de rendimiento de
FV particulares proporcionados por el proveedor, a nivel de
granularidad urbano así como municipal. los datos de rendimiento en cualquier intervalo de tiempo representan el rendimiento relativo de FV particulares, según la capacidad nominal por unidad, tal como se ilustra en los mapas de calor del
mayo/junio 2018

Factor de capacidad (%)

variedad de ángulos acimutales (también conocidos como
orientación de matriz), ángulos de inclinación y relación
de ca a cd. dado que los sistemas fotovoltaicos de seguimiento son poco comunes en nueva inglaterra, se asumió
que todos los sistemas simulados eran de eje fijo. a falta
de valores conocidos para estos parámetros, algunas suposiciones de alto nivel que reflejan observaciones generales
de instalaciones FV particulares sirvieron como guía para la
selección de parámetros. primero, la población total de los
valores de cada parámetro refleja una distribución normal
centrada en valores aproximados previstos. Estos valores
previstos tienen un ángulo acimutal de 180° (es decir, sur
solar), 1.2 para la relación cd a ca y 30° para la inclinación del sistema. segundo, las distribuciones de parámetros
reflejan que sus valores asociados con sistemas fotovoltaicos
más grandes tienden a estar más cerca de los valores previstos (es decir, sus valores muestran menos variación), y
los de sistemas más pequeños reflejan una tendencia a una
mayor diversidad (es decir, muestran más variación). Estos
principios guía reflejan la observación de que los sistemas
de tejado más pequeños a menudo se instalan en condiciones
menos óptimas, mientras que los desarrollos fotovoltaicos
de mayor tamaño tienen más probabilidades de estar diseñados de manera óptima para maximizar los ingresos, lo que
refleja incentivos basados en el rendimiento. además del uso
que se le da para abordar problemas de integración de red,
vale la pena señalar que las capacidades de simulación de
FV particulares también son valiosas para consideraciones
de políticas, inversión y toma de decisiones para el diseño
del sistema. El Gráfico 7 muestra las distribuciones resultantes de los valores de parámetros simulados para el ángulo
acimutal, el ángulo de inclinación y la relación ca a cd
para diferentes clases de tamaño de sistemas en connecticut.
la tabla 3 enumera la cantidad total de sistemas simulados
y seleccionados en toda la región de nueva inglaterra para el
desarrollo de los perfiles finalizados a nivel de ciudad.

24
22
20
18
16
14
12
10
8

1

2

3

4

5

6 7
Mes

8

9

10 11 12

gráfico 10. Factores de la capacidad promedio mensual
en Massachusetts, 1998-2014. Los extremos superiores e
inferiores de cada recuadro representan el primer y tercer
cuartil, respectivamente. La franja dentro del recuadro es el
valor medio, y los extremos de las líneas que se extienden
por encima y debajo de los recuadros ("bigotes") reflejan
el grado de variabilidad fuera de los cuartiles superiores
e inferiores. Los círculos rojos reflejan valores atípicos
estadísticos.

Gráfico 8. por ejemplo, los colores que se muestran en cada
mapa representan la salida de potencia de las FV particulares
ubicadas en cada ciudad como una parte relativa de su capacidad nominal total. tanto para los datos de producción de FV
particulares simulados como para los medidos, hay diferentes números de instalaciones individuales en cada ciudad con
diferentes características de diseño que constituyen la base del
perfil por unidad. las ciudades sin sistemas fotovoltaicos son
de color gris o negro en los mapas de datos medidos de FV
particulares. con los datos estructurados de esta manera, el
usuario simplemente puede ampliar un perfil de nivel urbano
a la cantidad de capacidad instalada en la ciudad para obtener
la salida estimada de FV particulares en esa ciudad y agregar
las estimaciones a nivel de ciudad resultantes para obtener un
perfil de potencia total de FV particulares estimado para una
región de interés más grande.
la razón principal de este enfoque es que una vez que las
flotas de FV particulares maduren y alcancen las decenas o
cientos de miles de instalaciones individuales, abarcando un
área grande, es posible obtener un enfoque estadístico para
modelar sus características de rendimiento agregado. En
cierto sentido, este tipo de enfoque es una forma de compresión de datos, cuyo objetivo es usar una cantidad limitada de
información para inferir el rendimiento total de FV particulares y, a su vez, eliminar la necesidad de cualquier información que sea redundante. Este tipo de enfoque funcionará
siempre que se establezcan las características más destacadas que rigen el rendimiento de la flota de FV particulares y
que exista una cantidad suficiente de datos disponibles para
representar estas características. para las simulaciones de
FV particulares, los factores más sobresalientes son las condiciones climáticas localizadas representadas por los datos
meteorológicos de 4 km de la nsrdB y las características
del presunto diseño de sistema de la flota de FV particulares
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Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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