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E Es st tr ra at te eg gi ia a d de e g ge es st ti ió ón n d de e u un n s si is st te em ma a d de e p pr ro od du uc cc ci ió ón n d de e e en ne er rg gí ía a s so ol la ar r f fo ot to ov vo ol lt ta ai ic ca a c co on n a al lm ma ac ce en na am mi ie en nt to o p pa ar ra a a au ut to oc co on ns su um mo o y y c co on ne ex xi ió ón n a a l la a r re ed d e el lé éc ct tr ri ic ca a PROYECTO FIN DE MÁSTER DIRECTOR: Dr. Ángel Antonio Bayod Rújula. AUTOR: Carlos Mario Giraldo Yepes. Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. POP en Ingeniería Eléctrica y Energética Universidad de Zaragoza. Septiembre 6 de 2011 Proyecto fin de máster 2 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Agradecimientos En primer lugar, agradezco al Dr. Ángel Antonio Bayod, por su orientación, disposición y confianza generada a lo largo del desarrollo de este trabajo. Agradezco la oportunidad generada para trabajar en una línea de investigación tan importante para nuestra sociedad y nuestro futuro. Agradezco a Dios, a mi padre Eliecer Giraldo, a mi madre Luz Mery Yepes, y a mis abuelos por el apoyo, amor y ánimo brindado durante este importante y anhelado proceso de realización de la maestría. Finalmente, agradezco a mis compañeros de estudio por sus ánimos, ideas y su compañía en el día a día de este estupendo año. Proyecto fin de máster 3 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Estrategia de gestión de un sistema de producción de energía solar fotovoltaica con almacenamiento para autoconsumo y conexión a la red eléctrica RESUMEN. En el presente trabajo se realiza un acercamiento al estudio de la influencia de parámetros variables como lo son la irradiancia, la potencia demandada horaria de un hogar típico español, el coste de la energía eléctrica y el estado de carga del sistema de almacenamiento, en el comportamiento eléctrico de una nueva propuesta al sistema eléctrico actual en España. Dicha propuesta plantea el autoconsumo, utilizando la energía solar fotovoltaica como fuente única de generación de energía, el almacenamiento, y finalmente la posibilidad de conexión del sistema a la red eléctrica en el caso de existir un exceso de energía y no ser almacenada, o de manera contraria, la extracción de energía cuando el sistema presenta un déficit que impida abastecer la potencia demandada. Para el desarrollo se ha tomado en cuenta el perfil del coste de la energía y consecutivamente el perfil de la demanda de un hogar en España, el cual presenta un comportamiento diferente en la época de invierno y en la época de verano. Conforme a estos datos, se ha simulado el comportamiento eléctrico de un sistema compuesto por módulos solares, batería y la posibilidad de conexión a la red, en la cual, una propuesta de una estrategia de gestión del sistema ha sido desarrollada. El trabajo realizado se ha desarrollado mediante la utilización de Matlab – Simulink y el uso del toolbox Sim Power Systems. Durante el desarrollo, paneles fotovoltaicos, conversores elevador y reductor, el inversor y la batería han sido modelados y simulados en Simulink con el fin de validar la estrategia de gestión y analizar el comportamiento eléctrico, lo cual ha conllevado a la exposición de resultados y conclusiones. El presente documento expone el estado del arte y una revisión bibliográfica de diferentes topologías de generación distribuida y estrategias de gestión de sistemas que permiten el autoconsumo y la posibilidad de conexión a la red eléctrica, y se exponen consecutivamente los datos requeridos para realizar el ensayo de la estrategia de gestión propuesta. Consecuentemente se exhiben y se analizan los resultados obtenidos mediante las simulaciones realizadas en Matlab, y se presenta finalmente el resumen y las conclusiones obtenidas. El actual trabajo de investigación permite una continuación posterior del mismo, en donde diferentes variables de sensibilidad y diferentes fenómenos eléctricos que no han sido considerados en el desarrollo pueden ser estudiados y analizados. De igual manera se considera como una importante base para el estudio de un tema de futura trascendencia en la sociedad Española. PALABRAS CLAVE Gestión de Energía, autoconsumo, almacenamiento, conexión a la red eléctrica, generación fotovoltaica. Proyecto fin de máster 4 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. TABLA DE CONTENIDO 0. INTRODUCCIÓN ……………………………………………………...... 8 1. CAPITULO I. ESTADO DEL ARTE Y REVISIÓN BIBLIOGRAFICA . 10 2. CAPITULO II. DATOS DEL SISTEMA A ESTUDIAR ………………. 13 2.1. Recurso disponible ………………………………………………….. 13 2.2. Potencia demandada ………………………………………………… 15 2.3. Potencia fotovoltaica instalada ……………………………………… 15 2.4. Sistema de almacenamiento …………………………………………. 16 3. CAPITULO III. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN……………… 17 3.1. Estrategia de gestión del sistema…………………………………….. 17 3.1.1. Modo 1: Generación fotovoltaica, descarga de batería y vertimiento a la red ………………………………………………….. 18 3.1.2. Modo 2: Generación fotovoltaica, carga de batería y desconexión de red …………………………………………………. 19 3.1.3. Modo 3: Generación fotovoltaica, descarga de la batería y desconexión de red ………………………………………………… 19 3.1.4. Modo 4: Abastecimiento desde la red y carga de la batería …. 20 3.1.5. Modo 5: Abastecimiento solo desde la red hacia la carga …… 20 3.1.6. Modo 6: Generación fotovoltaica, carga de la batería y abastecimiento desde la red. ………………………………………… 21 3.1.7. Modo 7: Abastecimiento solo desde la batería hacia la carga… 21 3.2. Algoritmo de gestión. ……………………………………………….. 22 4. CAPITULO IV. RESULTADOS OBTENIDOS ………………………… 25 4.1. Comportamiento del sistema con perfil de carga de verano ………… 25 4.2. Comportamiento del sistema con perfil de carga de invierno ………. 27 5. RESUMEN Y CONCLUSIONES ……………………………………… 30 6. MEJORAS Y FUTUROS TRABAJOS ………………………………… 32 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ………………………………….. 33 8. ANEXOS ……………………………………………………………… 36 Proyecto fin de máster 5 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. LISTADO DE ANEXOS ANEXO 1: Recurso solar del emplazamiento. ………………………………………….. 37 ANEXO 2: Potencia generada y demandada. ……………………………………………. 39 A. Demanda de un hogar medio español ……………………………………… 39 B. Potencia generada …………………………………………………………. 41 ANEXO 3: Modelo de la célula solar fotovoltaica ………………………………………. 44 ANEXO 4: Modelo de la batería ………………………………………………………… 46 ANEXO 5: Modelo del conversor DC/DC elevador. ……………………………………. 47 ANEXO 6: Modelo del conversor DC/DC elevador reductor bidireccional. ……………. 48 ANEXO 7: Modelo del inversor DC/AC. ……………………………………………….. 49 ANEXO 8: Costes de la energía en la red eléctrica. …………………………………….. 51 ANEXO 9: Diagramas de flujo de la estrategia de gestión del sistema. …………………. 56 ANEXO 10: Desarrollo completo del sistema fotovoltaico, batería y/o conexión a red en Matlab. …………………………………………………………………………………… 61 ANEXO 11: Sistema fotovoltaico implementado en Simulink …………………………. 62 ANEXO 12: Subsistema de gestión implementado en Simulink ………………………… 65 ANEXO 13: Implementación de la demanda en Simulink ………………………………. 67 ANEXO 14: Electrónica de potencia implementada en Simulink. ………………………. 68 ANEXO 15: Pruebas, simulaciones y resultados obtenidos …………………………….. 68 A. Sistema con perfil de demanda de verano …………………………………. 68 A.1. Gestión del sistema a partir de una descarga profunda de la batería… 68 A.2. Comportamiento del sistema fotovoltaico…………………………….. 70 A.3. Respuesta del inversor DC/AC………………………………………… 71 A.4. Modo de gestión 1, 2 y 4………………………………………………. 71 B. Sistema con perfil de demanda de invierno ………………………………… 72 B.1. Flujo de corriente a través del sistema………………………………… 72 ANEXO 16: Código fuente de la gestión del sistema. …………………………………… 74 ANEXO 17: Código fuente del modelo de una célula, panel y campo fotovoltaico. ……. 81 ANEXO 18: Código fuente de sincronismo …………………………………………….. 84 LISTADO DE FIGÚRAS Figura 1. Esquemas de generación fotovoltaica con unidad de almacenamiento y conexión a la red. (a) Sistema lineal. (b) Sistema acoplado en bus de continua. (c) Sistema acoplado en bus de alterna. ………………………………………………………………………………… 10 Figura 2. Flujo de potencia del sistema en estudio. ………………………………………. 11 Figura 3. Topología de electrónica de potencia. Conversores DC/DC e inversor AC/DC. . 12 Figura 4. a) Perfil típico de una carga residencial. b) Sistema con generación distribuida. c) Sistema incluyendo almacenamiento. ……………………………………………………. 12 Figura 5. Perfil de irradiancia promedio en el mes de Diciembre en Zaragoza. …………. 14 Figura 6. Perfil de irradiancia promedio en el mes de Julio en Zaragoza. ……………….. 14 Figura 7. Distribución horaria de la demanda en época de verano obtenida en PVSYST. .. 15 Figura 8. Distribución horaria de la demanda en época de invierno obtenida en PVSYST. 15 Figura 9. Regiones de gestión en el mes de Julio para la potencia producida y demandada. ………………………………………………………………………………. 17 Figura 10. Regiones de gestión en el mes de Diciembre para la potencia producida y demandada. ………………………………………………………………………………. 17 Figura 11. Flujo de corriente del sistema operando en modo de conexión a la red eléctrica. ………………………………………………………………………………….. 18 Proyecto fin de máster 6 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Figura 12. Flujo de corriente del sistema operando en modo de isla y cargando la batería. 19 Figura 13. Flujo de corriente del sistema operando en modo de isla y descargando la batería. …………………………………………………………………………………… 19 Figura 14. Flujo de corriente del sistema operando en modo de abastecimiento desde la red. ……………………………………………………………………………… 20 Figura 15. Flujo de corriente del sistema operando en modo de abastecimiento desde la red eléctrica hacia la carga. …………………………………………………………………… 20 Figura 16. Flujo de corriente del sistema operando en el modo de generación PV, conexión a la red y carga de almacenamiento. ………………………………………………………. 21 Figura 17. Flujo de corriente del sistema operando en el modo descarga de la batería. …. 21 Figura 18. Gestión del sistema en un día en época de verano con SOC inicial de 80%. …. 26 Figura 19. Gestión del frente una anomalía en la red eléctrica. ………………………….. 26 Figura 20. Variabilidad de la irradiancia, potencia generada y potencia demanda en verano. …………………………………………………………………………………… 27 Figura 21. Modos de gestión del sistema considerando un SOC inicial igual al 50 % en el perfil de verano. …………………………………………………………………………. 27 Figura 22. Comportamiento del sistema en un día en época de invierno con SOC inicial de 75%. ……………………………………………………………………………………… 28 Figura 23. Diferencia de potencia producida y potencia demandada en el mes de diciembre. ………………………………………………………………………………… 28 Figura 24. Comportamiento del sistema en un día en época de invierno con SOC inicial de 50%. ……………………………………………………………………………………… 29 Figura 25. Tensión en la carga y flujo de potencia en el bus DC en el modo de gestión 4. 25 Figura 26. Radiación media horaria en España. …………………………………………. 37 Figura 27. Perfil de irradiancia en el mes de Julio en Zaragoza. ………………………… 39 Figura 28. Perfil de irradiancia en el mes de Diciembre en Zaragoza. …………………… 39 Figura 29. Reparto promedio de consumo de energía en hogares españoles. ……………. 40 Figura 30. Perfil del consumo mensual de un hogar medio español. …………………….. 40 Figura 31. Potencia producida por el sistema fotovoltaica y demanda horaria en verano. .. 43 Figura 32. Potencia producida por el sistema fotovoltaica y demanda horaria en invierno. 43 Figura 33. Circuito equivalente de una célula fotovoltaica. ……………………………… 44 Figura 34. Modelo de la batería implementada. ………………………………………….. 46 Figura 35. Curva característica de descarga de la batería de Lithium – Ion.……………… 47 Figura 36. a) Circuito del conversor DC/DC elevador. b) Modo 1. C) Modo 2. …………. 47 Figura 37. Conversor DC/DC elevador reductor. ………………………………………… 48 Figura 38. Circuito del Inversor monofásico. ……………………………………………. 49 Figura 39. Salida del inversor AC/DC sin filtro. ………………………………………… 50 Figura 40. Perfil diario del coste de energía de la red eléctrica para el mes de julio y Diciembre. ………………………………………………………………………………… 51 Figura 41. Diagrama de flujo de la evaluación y respuesta frente a anomalías en la red eléctrica. ………………………………………………………………………………….. 57 Figura 42. Diagrama de flujo de la estrategia de gestión. Potencia generada mayor a la potencia demandada. ………………………………………………………………………. 58 Figura 43. Diagrama de flujo de la estrategia de gestión. Irradiancia igual a 0 W/m2 y perfil de demanda de invierno. …………………………………………………………………. 59 Figura 44. Diagrama de flujo de la estrategia de gestión. Irradiancia mayor a 0W/m2 y perfil de demanda de verano. …………………………………………………………………… 60 Figura 45. Sistema de autoconsumo y/o conexión a la red eléctrica diseñado en Matlab/Simulink. ………………………………………………………………………… 61 Figura 46. Sistema fotovoltaico implementado en SIMULINK. …………………………. 63 Figura 47. Último estado del sistema fotovoltaico. Modelamiento de ecuaciones. ……… 63 Figura 48. Modelado del estado intermedio del sistema fotovoltaico. …………………… 64 Figura 49. Curva V – I y V – P de una célula solar fotovoltaica. ………………………… 65 Figura 50. Potencia, irradiancia, tensión e intensidad del sistema fotovoltaico frente a una carga fija. …………………………………………………………………………………. 65 Proyecto fin de máster 7 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Figura 51. Subsistema de gestión. ……………………………………………………….. 66 Figura 52. Subsistema de selección de la potencia demandada en una hora determinada. .. 67 Figura 53. Diagrama de la electrónica de potencia utilizada en el sistema ………………. 68 Figura 54. Gestión del sistema a partir de un SOC inicial del 25%. …………………….. 69 Figura 55. Diferencia entre la generación y la demanda. ………………………………… 69 Figura 56. Potencia generada por el sistema fotovoltaico en un día en época de verano.… 70 Figura 57. Irradiancia, tensión y potencia generada por un panel fotovoltaico en época de verano. …………………………………………………………………………………… 70 Figura 58. Tensión alterna a la salida del inversor DC/AC sin filtro. …………………… 71 Figura 59. Comportamiento del sistema en el modo de operación 1. ……………………. 71 Figura 60. Comportamiento del sistema en el modo de operación 2. ……………………. 72 Figura 61. Comportamiento del sistema en el modo de operación 4. ……………………. 72 Figura 62. Modos de gestión y flujo de corriente del sistema con un SOC inicial del 50%. 73 LISTADO DE TABLAS Tabla 1. Datos geográficos del emplazamiento. …………………………………………. 13 Tabla 2. Irradiación sobre el plano horizontal en Zaragoza. ……………………………… 13 Tabla 3. Irradiancia promedio (W/m2) para el mes de Julio y diciembre en Zaragoza. ….. 14 Tabla 4. a). Descripción de las variables de entrada y salida del algoritmo de gestión. ….. 23 Tabla 4. b). Descripción de las variables de entrada y salida del algoritmo de gestión. ….. 24 Tabla 5. Irradiancia solar diaria promedio en el mes de Julio y Diciembre. …………….. 38 Tabla 6. Radiación incidente global en Zaragoza. ……………………………………….. 39 Tabla 7. Potencia promedio demandada en cada hora en época de verano y de invierno. .. 41 Tabla 8. Potencia producida en el mes de julio y diciembre. …………………………….. 42 Tabla 9. Coste horario de la energía en el mes de Diciembre de 2010 (desde la hora 1 hasta la hora 13). ………………………………………………………………………………….. 52 Tabla 10. Coste horario de la energía en el mes de Diciembre de 2010 (desde la hora 14 hasta la hora 24). ……………………………………………………………………………….. 53 Tabla 11. Coste horario de la energía en el mes de Julio de 2010 (desde la hora 1 hasta la hora 13). ………………………………………………………………………………………… 54 Tabla 12. Coste horario de la energía en el mes de Julio de 2010 (desde la hora 14 hasta la hora 24). ………………………………………………………………………………….. 55 Proyecto fin de máster 8 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 0. INTRODUCCIÓN. La utilización de energías renovables ha sido enfocada en muchos países, entre ellos España, a realizar dos tipos principales de aplicaciones entre las cuales se encuentran los sistemas conectados a la red eléctrica y los sistemas autónomos o aislados de la red eléctrica. El Reglamento Electrotécnico de Baja Tensión el cual es aprobado mediante el Real Decreto 842/2002 del 2 de agosto, permite definir y clasificar en la instrucción técnica complementaria ITC 40 [1] a los sistemas conectados a la red eléctrica como aquellas que se encuentran trabajando en paralelo con la Red de Distribución Publica, en las que se supone que el total de la energía producida por la fuente de generación renovable es vertida a la red eléctrica. De otro lado, se define a las instalaciones generadoras aisladas como aquellas en las que no puede existir conexión eléctrica alguna con la Red de Distribución Publica, por tanto, un sistema autónomo supone decir que la energía producida es utilizada para su propio consumo, en la cual, en caso de existir un exceso de energía esta podrá ser almacenada en sistemas de almacenamiento como baterías, o simplemente ser disipada. Cabe citar que una Red de Distribución Publica se conceptualiza como las redes eléctricas que son destinadas al suministro de energía en baja tensión a varios usuarios. El panorama que se presenta actualmente en España señala un desarrollo significativo en las instalaciones de energías renovables interconectadas a la red eléctrica, entre ellas la fotovoltaica. Diferentes Reales Decretos han sido estipulados a lo largo de los últimos años con el fin de regular y definir tipologías de sistemas de producción de energía en régimen especial. Ciertamente, el REAL DECRETO 1578/2008 de 26 de septiembre [2] permite definir dos topologías para instalaciones fotovoltaicas conectadas a la red eléctrica, en donde, el tipo 1 se refiere a instalaciones ubicadas en cubiertas, fachadas, dedicadas a usos residenciales, industriales y básicamente estructuras fijas que hagan parte de un diseño arquitectónico. A su vez, estas son concebidas en dos sub grupos dependiendo de la potencia instalada, instalaciones de tipo 1.1 para potencias inferiores o iguales a 20 kW, e instalaciones tipo 1.2 para instalaciones de potencias superiores a 20 kW. De igual manera se define el tipo 2 a las instalaciones no incluidas en el tipo 1. Consecutivamente, ha sido estipulado en el REAL DECRETO 1663/2000 del 29 de septiembre, la imposibilidad de intercalar algún elemento de generación diferente a la fotovoltaica, ni de acumulación o de consumo. Actualmente, como ha sido presentado y definido en diversos Reales Decretos [1], [2], [3] y [4], la legislación Española no se encuentra diseñada y no avala la integración con la red eléctrica de sistemas con fuentes de energías renovables y de igual manera permitiendo el autoconsumo. La reglamentación existente no permite que sistemas renovables en donde se incluyan módulos de almacenamiento eléctrico puedan verter a la red cuando existe un exceso de energía eléctrica y cuya demanda, de igual manera, sea cubierta, o de forma contraria, abastecerse de la red cuando exista un déficit eléctrico y en donde los sistemas de generación de energía no puedan abastecer el 100% de la demanda. Hoy por hoy según [5] se plantea un proyecto de Real Decreto por el que se regula la conexión a red de instalaciones de producción de energía eléctrica de pequeña potencia. De esta manera, un futuro próximo prevé un cambio en la legislación actual en España y claro está, un cambio en el sistema eléctrico. Proyecto fin de máster 9 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Este nuevo planteamiento implica y crea la necesidad de proponer sistemas de generación distribuida en los cuales sea necesaria la gestión de la potencia producida por las fuentes de generación de energía renovable y los sistemas de almacenamiento, y consecuentemente una revisión y análisis del comportamiento eléctrico. De esta forma, el proyecto investigativo es orientado a la propuesta de una estrategia de gestión desarrollada para un sistema cuya generación es basada en energía solar fotovoltaica y con presencia de un sistema de almacenamiento de energía, en donde ciertamente, factores como la variabilidad del perfil de irradiancia y la variabilidad del perfil de la demanda son factores decisivos en la estrategia propuesta y en el comportamiento eléctrico del sistema. El desarrollo del presente trabajo se constituye de cuatro capítulos principales, en los cuales se realiza una descripción del estado del arte, en los temas de gestión o administración de sistemas híbridos con presencia de almacenamiento y posibilidad de conexión a la red eléctrica, y electrónica de potencia. Dicha revisión bibliográfica es soportada por diversas publicaciones científicas y libros especializados que permiten abordar el tema de análisis. El capitulo 1 contiene el análisis y la descripción del estado del arte y la revisión bibliográfica. Posteriormente, el capitulo 2 detalla los datos del ensayo utilizados con los cuales se ha simulado la estrategia de gestión planteada. Entre los datos del ensayo se presentan el recurso solar disponible del emplazamiento, la demanda del sistema y se realiza una descripción del dimensionamiento del sistema fotovoltaico y de almacenamiento. Posteriormente, en el capítulo 4 se presentan las pruebas, simulaciones y los resultados obtenidos mediante Matlab. El resumen y las conclusiones las cuales son derivadas de los resultados obtenidos en el capítulo 4 y del análisis realizado apoyado por la revisión bibliográfica, son presentados en el apartado 5. El desarrollo del presente trabajo de investigación se concibe como una base importante para la realización, estudio y análisis de futuros trabajos, los cuales son descritos en el apartado 6. Consecutivamente, las referencias bibliográficas las cuales soportan la totalidad de la investigación y el desarrollo realizado, son presentadas en el apartado 7 y son citadas a lo largo de todo el documento. Finalmente, son presentados como parte integral del documento los anexos 1 al 18, debido a que complementan a cabalidad la investigación del trabajo desarrollado y hacen parte de la metodología y de los elementos utilizados para cubrir los objetivos propuestos. Proyecto fin de máster 16 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. En donde . La potencia nominal del panel seleccionado es de 80 Wp, por tanto y al considerar un factor de 1.1 de sobre dimensionamiento de la potencia a instalar [17], se ha determinado mediante la siguiente expresión el número de paneles dispuestos en el sistema fotovoltaico. Ecuación 2. De esta manera se ha elegido elevar el número de paneles determinados a 28 debido a que de esa forma se puede realizar un diseño de 4 strings, en donde cada string es conformado por 7 paneles. Al ser incrementado finalmente el numero de paneles dispuesto en el sistema, la potencia pico instalada ha aumentado a un valor máximo 2240 Wp suponiendo condiciones STC, en las cuales se tiene una irradiancia de 1000 W/m2, una temperatura de célula de 25˚C, distribución espectral AM 1,5 e incidencia normal. 2.4. Sistema de almacenamiento. Debido a que la potencia determinada para que el sistema fotovoltaico suministre a la demanda es equivalente a 1,9 kWp, se ha calculado la capacidad de la batería de acuerdo a la expresión que se describe a continuación. [17] Ecuación 3. En donde, D → Días de autonomía de funcionamiento de la batería, el cual ha sido determinado como un día. PD → Profundidad de descarga de la batería, la cual es equivalente al 80% de su carga nominal. Ct → Consumo total demandado, el cual es equivalente a 8,2 kWh/día. V → Tensión de operación de la batería la cual se considera de 24 V. Según el Pliego de Condiciones Técnicas de Instalaciones Aisladas de Red de febrero de 2009 [18] [19], el punto 4.2.5 insta que los días de autonomía para una instalación sea de 3 días como mínimo, pero al considerar un sistema con posibilidad de conexión a la red eléctrica, se considera una aplicación especial en la cual la red puede actuar en cualquier instante durante la operación, brindando así un cubrimiento total a la potencia demandada. Finalmente, en el ensayo realizado se utiliza el modelo de una batería de plomo acido según lo especificado en el punto 5.4.1 del pliego de condiciones técnicas para instalaciones fotovoltaicas aisladas de red [18], el cual es detallado en el anexo 4. Proyecto fin de máster 17 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 3. CAPITULO III. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN. 3.1. Estrategia de gestión del sistema. La variabilidad de la potencia producida y la potencia demandada ocasionan que a lo largo del día exista un déficit o un exceso de energía, cuya magnitud depende de la época del año (ver anexo 2). De esta manera la estrategia propuesta para gestionar el sistema plantea una evaluación constante de la diferencia de potencia existente entre la potencia producida por el sistema fotovoltaico y la potencia demandada. A partir de la diferencia determinada en cada instante de tiempo, el sistema toma acciones dependiendo del estado de carga de la batería y del coste actual de la energía de la red eléctrica. Figura 9. Regiones de gestión en el mes de Julio para la potencia producida y demandada. Figura 10. Regiones de gestión en el mes de Diciembre para la potencia producida y demandada. Al realizar un análisis desde el punto de vista de la diferencia entre la generación y la demanda a lo largo de un día para los meses de Julio y Diciembre, se infieren tres zonas principales de gestión (ver figuras 9 y 10 para el mes de Julio y Diciembre respectivamente). La región A es el momento en el cual existe un exceso de potencia generada por parte del sistema fotovoltaico, del cual a su vez se derivan dos opciones de funcionamiento. La primera alternativa radica en almacenar dicha potencia en las baterías, claro está, dependiendo exclusivamente del estado de carga en la cual estas Proyecto fin de máster 18 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. se encuentren, y la segunda opción, conlleva a verter dicho exceso de potencia a la red eléctrica. Por el contrario, y como es visualizado por el área B delimitada en color azul, un escenario diferente surge cuando la diferencia entre la producción y la demanda es negativa, es decir, cuando existe un déficit de potencia generada, aunque con presencia aún de generación fotovoltaica. Desde este panorama, el sistema de almacenamiento o la red eléctrica ingresan a desarrollar un papel activo y diferente en el sistema, en el cual deben ayudar a soportar la potencia demandada. Consecutivamente, en las horas en donde no existe radiación, y por tanto no existe generación por medio de la fotovoltaica, el sistema de almacenamiento o la red eléctrica deben soportar el 100% de la potencia demandada (ver área C delimitada por el color rojo). Dicha decisión depende nuevamente del estado de carga de la batería y principalmente del coste de la energía de la red eléctrica, debido a que como es descrito en el anexo 2 y 8, las horas punta tanto de la demanda como los costes de la energía se presentan en las horas en las cuales la producción fotovoltaica es cero o cercana a ser cero. Como ha sido descrito, la variabilidad del recurso solar disponible a lo largo del día en el emplazamiento, el SOC (state of charge) de la batería, la variabilidad de la potencia demandada y el coste de la energía de la red eléctrica, tornan a que el comportamiento del sistema actué en diversos modos de operación, y de esta manera gestionando el flujo de potencia. Así, desde el apartado 3.1.1 al apartado 3.1.7 se describen los sietes modos de gestión propuestos para el funcionamiento del sistema. 3.1.1. Modo 1: Generación fotovoltaica, descarga de la batería y vertimiento a la red. El presente modo opera cuando la generación fotovoltaica es capaz de cubrir la demanda y cuya energía sobrante es vertida a la red eléctrica (ver figura 11). Evidentemente la energía sobrante tendría la opción de ser almacenada en las baterías que componen el sistema, pero en este modo de operación se decide el vertimiento hacia la red debido a que el SOC de la batería se encuentra mayor al 70%, valor que es considerado elevado y de referencia en la gestión. En caso de que el SOC fuese menor a este valor, la estrategia de gestión prioriza la carga del sistema de almacenamiento, lo cual induce a funcionar el sistema en otro modo de gestión que será descrito en el siguiente apartado. Figura 11. Flujo de corriente del sistema operando en modo de conexión a la red eléctrica. Proyecto fin de máster 19 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 3.1.2. Modo 2: Generación fotovoltaica, carga de la batería y desconexión de red. Si el SOC de la batería se encuentra por debajo del 70% de su carga nominal, y si existe un exceso de energía producido por el generador fotovoltaico, la priorización sobre la carga de la batería en lugar del vertimiento de energía a la red eléctrica es establecido en este modo de gestión. Por tal motivo, el sistema es aislado de la red como es presentado en la figura 12, por tanto su operación radica en el autoconsumo. Figura 12. Flujo de corriente del sistema operando en modo de isla y cargando la batería. 3.1.3. Modo 3: Generación fotovoltaica, descarga de la batería y desconexión de red. La producción fotovoltaica, evidentemente depende del nivel de irradiancia y de la temperatura, la cual varía a lo largo del día y haciendo que la producción de energía varíe de igual manera. De la misma forma, el comportamiento de la demanda no es constante y cambia a lo largo del día, haciendo que la potencia demandada se encuentre por encima o por debajo de la energía producida por el sistema fotovoltaico. De acuerdo a esto, el presente modo de operación ocurre cuando la demanda es mayor a la energía fotovoltaica generada, y en el cual, el sistema de almacenamiento presenta un SOC mayor al 70%, siendo así, capaz de apoyar a la fotovoltaica y finalmente abasteciendo la carga sin necesidad de conexión y suministro de energía desde la red eléctrica. En la figura 13 se representa el flujo de potencia en este modo de operación. Figura 13. Flujo de corriente del sistema operando en modo de isla y descargando la batería. Proyecto fin de máster 20 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 3.1.4. Modo 4: Abastecimiento desde la red y carga de la batería. Cuando la irradiancia alcanza el valor de 0 W/m2, la potencia producida por los paneles es nula, haciendo que el sistema se abastezca de la energía almacenada en las baterías o de la red eléctrica. La estrategia de gestión diseñada propone la desconexión del sistema fotovoltaico y el abastecimiento de energía desde la red eléctrica cuando el coste de la energía de red no sobrepasa los 0.06 EUR/kWh para el mes de diciembre, o 0.047 EUR/kWh para el mes de julio. Por consiguiente y como es visualizado en la figura 14, la potencia demandada será suministrada por la red eléctrica, lo cual ocurre en las horas valle. De igual manera en este modo de gestión, la evaluación del SOC de la batería es pertinente y determina si esta debe ser cargada beneficiándose de una tarifa no muy elevada de energía. Cuando el SOC es menor al 70% de la carga nominal, la etapa de conversión AC/DC actúa como rectificador y el conversor DC/DC actuará como reductor, permitiendo la carga de la batería (ver anexo 6). Figura 14. Flujo de corriente del sistema operando en modo de abastecimiento desde la red. 3.1.5. Modo 5: Abastecimiento solo desde la red hacia la carga. El presente modo de gestión surge a partir del mismo escenario que el modo 4 descrito anteriormente, en el cual no existe energía producida por parte de los paneles solares y en donde el coste de energía no supera el coste predeterminado para las horas punta. En este modo de operación el estado de carga de la batería se supone por encima del 70%, por tanto la desconexión de todo el sistema fotovoltaico y de la batería es realizada, permitiendo solo la interacción entre la red y la carga. La figura 15 ilustra el flujo de potencia en este modo de operación. Figura 15. Flujo de corriente del sistema operando en modo de abastecimiento desde la red eléctrica hacia la carga. Proyecto fin de máster 21 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 3.1.6. Modo 6: Generación fotovoltaica, carga de la batería y abastecimiento desde la red. La variabilidad del recurso solar ocasiona que la generación por parte de los paneles solares no sea capaz de cubrir el 100% de la demanda durante todo el perfil de producción (ver figuras 9 y 10), lo cual implica que el sistema de almacenamiento o la red formen parte activa del sistema. Como ha sido de consideración la variabilidad del estado de carga del sistema de almacenamiento, este modo de operación supone la batería en estado de descarga profunda, menor al 30%, e incapaz de generar soporte a la potencia demandada, así, es planteado la priorización de la carga de la batería, concluyendo en el ingreso de la red como apoyo al sistema. La figura 16 describe el flujo de potencia del presente modo de gestión. Figura 16. Flujo de corriente del sistema operando en el modo de generación PV, conexión a la red y carga de almacenamiento. 3.1.7. Modo 7: Abastecimiento solo desde la batería hacia la carga. En las horas punta de la demanda, como ha sido mencionado, el coste de la energía es incrementado, presentando un perfil distinto para los meses de Diciembre y Julio. Aunque no es motivo de estudio del presente trabajo medir y determinar la rentabilidad del sistema, se considera importante incluir la variabilidad del coste de la energía, en la cual, como es visualizado en la figura 17, el sistema de almacenamiento permite suministrar la potencia demandada en las horas punta en donde la producción fotovoltaica es nula. Aunque en los otros modos de operación mantener un SOC elevado de la batería es un factor de consideración, en el presente modo de funcionamiento, a no ser que la batería se encuentre en una descarga profunda, esta suministrará el 100% de la energía demandada, hasta alcanzar una profundidad de descarga igual al 30%. Figura 17. Flujo de corriente del sistema operando en el modo descarga de la batería. Proyecto fin de máster 22 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 3.2. Algoritmo de gestión. En base a los 7 modos propuestos y descritos en el apartado anterior, se presenta en el anexo 9 los diagramas de flujo que permiten controlar todo el sistema, por tanto se considera pertinente su lectura y análisis. Las decisiones de la estrategia propuesta se presentan a través de variables las cuales son el coste de la energía, la irradiancia instantánea, el tipo de perfil de la demanda (referente al mes de invierno o verano), la potencia producida, la potencia demandada, el SOC de la batería y el estado de la red eléctrica. A partir de los valores instantáneos de las entradas, el algoritmo actúa sobre 11 variables que permiten gobernar el comportamiento del sistema. La tabla 4.a y 4.b, presentada en este apartado, describe tanto las variables de entrada como las variables de salida sobre las cuales el algoritmo realiza la acción de control. La decisión inicial radica en la evaluación de la tensión de la red eléctrica, con lo cual se pretende determinar si existe alguna anomalía. En caso de ocurrir una caída de tensión, la estrategia propuesta realiza la desconexión de la red eléctrica en caso de que se estuviese vertiendo energía o en caso de que esta estuviese suministrando al sistema. De esta manera, el sistema queda trabajando en isla y la potencia demandada es cubierta mediante la generación fotovoltaica y/o la batería. Cuando no es presentada una anomalía en la red, un segundo nivel de decisiones entran a evaluarse. Se determina si el sistema puede abastecer a la demanda por medio de la producción fotovoltaica, y por ende es determinado si el sistema se encuentra en la zona de gestión A (ver figuras 9 y 10). En caso de que este se encuentre trabajando en esta área, potencia producida mayor a la potencia demandada, el algoritmo entrará a realizar una evaluación del SOC de la batería, la cual en caso de ser mayor al 70%, inducirá al sistema a trabajar en el modo de gestión 2 descrito previamente. Por el contrario, con un SOC mayor al 70% el sistema se puede encontrar trabajando en el modo 1. Ciertamente, en el algoritmo de gestión se realiza una evaluación de un estado anterior del sistema, es decir, por medio de variables denominadas banderas de estado, se determina si el SOC de la batería se había encontrado menor al 70% en algún instante de tiempo anterior, y por tanto su carga aunque supere este nivel de referencia debe prevalecer y continuar hasta alcanzar el 100% de su carga nominal. Una situación completamente distinta es presentada cuando no se cumple la premisa de que la potencia producida sea mayor a la potencia demandada. En este caso, como primera medida, el algoritmo evalúa el perfil de irradiancia, en el cual es importante determinar si el sistema debe actuar a partir de las zonas de trabajo B o C. En el caso en donde la irradiancia sea igual a 0 W/m2 el sistema entrará a evaluar los costes de la energía, ya que a partir del momento en el cual la fotovoltaica se encuentra deshabilitada, la batería y la red eléctrica deben suministrar la potencia demandada. Así, como es presentado en el anexo 8, los costes para cada época varían y con ello el perfil diario, el cual es una consecuencia de la diferencia de los perfiles de la demanda para las épocas en consideración. Por consiguiente, una evaluación del perfil de la demanda es realizada en este momento, y por ende la determinación de los modos de gestión según el coste estipulado para el perfil en evaluación. Al ser la evaluación del perfil diferente de 1 para el caso del verano, la decisión de los modos de gestión parte ahora de la evaluación del coste de referencia estipulado para el perfil de invierno, el cual es equivalente a 0.06 EUR/kWh. Valores mayores a este Proyecto fin de máster 23 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. coste se encuentran en las horas punta, las cuales son presentadas entre las 18 horas y las 24 horas (ver anexo 8). En este periodo de tiempo, al ser el coste instantáneo mayor a la referencia, nuevamente la gestión del sistema y la determinación del modo de operación es realizada mediante el SOC de la batería, pero en el cual un nuevo valor de referencia aparece. Siendo el SOC mayor al 30%, la batería podrá suministrar la potencia demandada hasta alcanzar el valor de referencia de descarga profunda. Dicha decisión se realiza debido a que en este escenario se pretende evitar el importe de energía a un alto coste, por ende, el sistema actúa en el modo 7, auto consumiendo la energía almacenada. Sin embargo, si en este mismo periodo de tiempo el SOC alcanza la profundidad de descarga, la red debe ingresar a soportar la demanda, más no debe cargar la batería, puesto que su carga debe iniciar en las horas valle en donde el coste de la energía de red es menor a los 0.06 EUR/kWh. Desde esta otra premisa, cuando el coste instantáneo no supera el coste de referencia, nuevamente el SOC determina el modo de gestión del sistema. Si el SOC se encuentra mayor al 70% el algoritmo determina que debe existir una desconexión total de la batería y debe ser gestionado el interruptor existente entre el inversor y la carga. De esta manera solo va a existir en las horas valle, las cuales se presentan entre las 2 horas y las 7 horas para el perfil de invierno, una conexión entre la red y la carga. Cabe aclarar, que cada uno de los modos de gestión son habilitados dependiendo de igual manera del estado anterior de la carga de la batería, lo cual implica nuevamente evaluar la bandera de carga y determinar si la batería se debe seguir cargando hasta alcanzar la carga nominal. Al ser diferente el perfil de la demanda, época de verano, la referencia del coste cambia, ya que el perfil de costes para esta época difiere y presenta en su comportamiento dos horas punta, una de ellas cubierta plenamente por la producción fotovoltaica y la otra, de la misma manera que para el caso de invierno, debe ser cubierta por la batería o por la red eléctrica. Así, la lógica de gestión es la misma aunque el valor equivalente para el coste de referencia se establece como 0.047 EUR/kWh. Finalmente, al cambiar de escenario, es decir, cuando la irradiancia es diferente de cero y en tanto comienza a existir una producción por parte del sistema fotovoltaico, la cual no es suficiente para suministrar la carga (ver zona B de las figuras 9 y 10), la evaluación del SOC debe ser realizada como en los escenarios anteriores. A partir de esta evaluación, se establece si el déficit de energía debe cubrirse mediante la batería o por medio de la red, modo 3 o modo 6 respectivamente. VARIABLES A GESTIONAR TIPO DE VARIABLE DESCRIPCIÓN P_pv Entrada Potencia producida por el sistema fotovoltaico P_dem Entrada Potencia demandada por la carga irr Entrada Irradiancia SOC Entrada Estado de carga de la batería coste Entrada Valor del kWh de la red eléctrica perfil_dem Entrada Indica la época del año (Verano o Invierno) Prob_red Entrada Indica si existe alguna anomalía en la red eléctrica Tabla 4. a). Descripción de las variables de entrada y salida del algoritmo de gestión. Proyecto fin de máster 24 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. VARIABLES A GESTIONAR TIPO DE VARIABLE DESCRIPCIÓN modo Salida Variable indicadora del modo de operación del sistema de gestión INT_red Salida Interruptor que permite conectar el sistema fotovoltaica y batería a la red INT_pv Salida Interruptor que permite conectar al modulo fotovoltaico al bus DC INT_carga Salida Interruptor que realiza la conexión entre el inversor y la carga INT_bat Salida Interruptor de conexión del modulo de almacenamiento al bus DC INT_seg Salida Interruptor que permite la conexión o desconexión de la resistencia de seguridad gate_bat Salida Variable que determina el estado al cual debe cambiar la batería (Carga / Descarga) disp_inv Salida Variable que actúa sobre el Inversor / Rectificador P_exc Salida Valor de la diferencia entre la potencia generada por el sistema fotovoltaico y la potencia demandada red Salida Interruptor que permite actuar a la red eléctrica como generador o carga mod_inv Salida Variable que determina la referencia del inversor Tabla 4. b). Descripción de las variables de entrada y salida del algoritmo de gestión. Proyecto fin de máster 25 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 4. CAPITULO IV. RESULTADOS OBTENIDOS. En el presente apartado, el comportamiento de la gestión del sistema en un día completo es presentado a través de diversas simulaciones obtenidas mediante Matlab. Se realizan simulaciones con el perfil de verano y de invierno mediante las cuales, se observa y analiza el comportamiento y respuesta de la estrategia de gestión propuesta ante la variabilidad del SOC, la potencia generada y demanda, y los costes. Los resultados presentados por Matlab tienen una escala horaria de simulación de 1 a 5, es decir, 1 hora es equivalente a cinco segundos de simulación, por tanto la representación de un día entero equivale a 120 segundos de simulación. Con el fin de analizar variaciones en el estado de carga de la batería, se ha reducido su capacidad en un factor de 10. Por consiguiente, se ha desarrollado un razonamiento de los resultados para los perfiles señalados con diferentes estados de carga de la batería. 4.1. Comportamiento del sistema con perfil de carga de verano. En la figura 18, se observa el comportamiento del sistema partiendo de un SOC igual al 80%. En los primeros instantes de tiempo la gestión del sistema es realizada en el modo de gestión 7, debido a que existe un coste de la energía de red superior o equivalente a 0,047 EUR/kWh. Posteriormente, a los 5 segundos de simulación es observable un cambio en la gestión del sistema, debido a que el coste de la energía se encuentra en las horas valle. Sin embargo, una anomalía es presentada a las 2 horas, equivalente a 10 segundos, en la cual se observa una caída de tensión del 80%, correspondiente a una tensión en red de 62,23 Vp. La figura 19, presentada posteriormente, visualiza el suceso referente a la caída de tensión en la red eléctrica. Ciertamente, el sistema es gestionado de tal forma que opera en isla, siendo suministrada la potencia demandada mediante la batería hasta que la falta producida sea despejada. Al ser despejada la falta, el modo de gestión vuelve a ser el 5 y en donde es observada una caída de tensión en el bus DC del 100%. Esto es debido a la interacción que tiene la carga solo con la red, por tanto la pequeña energía sobrante almacenada en el bus de continua es disipada por medio de la resistencia de seguridad, haciendo que esta caiga hasta alcanzar una tensión de 0 V. Consecutivamente es observable como en los modos de gestión 3 y posteriormente el 1, nuevamente el bus de continua se encuentra cargado con una tensión de 164 V hasta llegar nuevamente a las horas punta, en las cuales solo será suministrada la demanda por medio de la batería. El modo de gestión 1 supone un exceso de producción de energía, la cual es vertida a la red. Sin embargo la variabilidad del recurso solar ocasiona que el sistema opere durante pequeños intervalos de tiempo en otros modos. Como se observa en la figura 18, 3 cambios son generados durante el vertimiento a red, lo cual es causado por la disminución drástica del recurso solar, y por ende de la producción del sistema fotovoltaico. Así, la gestión es realizada mediante el modo 3 por medio del cual la batería pasa a realizar un papel activo apoyando la baja producción fotovoltaica en el pequeño instante de tiempo y manteniendo constante la tensión en el bus DC y en la carga. El comportamiento del SOC de batería es detallado en el anexo 15, en donde también es presentada la forma de onda de la tensión en la carga, la producción del sistema fotovoltaico durante todo el día de análisis y el comportamiento de la potencia, tensión e intensidad producida por un panel fotovoltaico. Proyecto fin de máster 32 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 6. MEJORAS Y FUTUROS TRABAJOS Ciertamente, los problemas de integración de las energías renovables al sistema de la red eléctrica deben contribuir a su calidad y deben proporcionar un soporte frente a diversas anomalías presentadas como lo son los huecos de tensión. Evidentemente, la legislación actual en España se ha encontrado cambiando continuamente. Prueba de ello es el REAL DECRETO 1565/2010 del 23 de noviembre, conocido mediante un boletín oficial del estado el 23 de noviembre de 2010, en donde se regulan y modifican determinados aspectos relativos a la producción de energía eléctrica en régimen especial. Entre los diversos puntos desarrollados en dicho REAL DECRETO, se presenta la modificación al párrafo e) del articulo 18 en el cual se habla de la obligación al cumplimiento, por parte de instalaciones fotovoltaicas de más de 2 MW, de lo dispuesto en el procedimiento de operación P.O. 12.3 en el cual, se encuentran determinados requisitos de respuesta frente a huecos de tensión. Aunque el sistema que se ha considerado en el presente proyecto es planteado para instalaciones de baja potencia capaces de cubrir la potencia demanda por un hogar español, se plantea como posible trabajo el análisis eléctrico del sistema considerado, respondiendo a diversas anomalías presentadas en el sector eléctrico como lo son los huecos de tensión y su aporte a la calidad de red. El trabajo propuesto en el punto anterior conlleva a realizar un análisis de nuevos elementos de almacenamiento como lo son los súper condensadores, los cuales son elementos que permiten rápidas respuestas de la corriente que puede ser suministrada. De esta forma se plantea el modelamiento y la inclusión de súper condensadores al sistema desarrollado y el análisis de su comportamiento frente a las posibles contribuciones que pueda generar. Actualmente, la rentabilidad de la fotovoltaica es cuestionada y en el sistema actual español se encuentra subsidiada mediante primas. Esto sugiere decir que los sistemas basados en el autoconsumo no presentan por el momento rentabilidad alguna, por ende, se propone un análisis del sistema en donde la estrategia de gestión sea planteada desde un punto de vista económico y en el cual, los costes de la fotovoltaica sean comparables con los costes de la red. Este contexto conlleva a analizar el momento en el que se llegue a la paridad y crea la necesidad de realizar un estudio económico detallado. Factores ideales fueron supuestos en la realización de la investigación. La consideración de una temperatura constante de trabajo es un factor que evidentemente afecta el comportamiento físico, tanto de los paneles solares como de la batería, haciendo que la producción de energía se vea afectada. En este contexto se propone realizar un modelo de estrategia en donde se tome en cuenta la variabilidad de la temperatura. Finalmente, se propone el diseño y simulación de sistemas de control en lazo cerrado del bus de continua. Así mismo, se proponen estrategias de control del inversor para gestionar tanto la corriente inyectada a la red eléctrica, como la tensión de la carga cuando el sistema opera en modo aislado. Proyecto fin de máster 33 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. [1]. REAL DECRETO 842/2002, de 2 de agosto, por el que se aprueba el reglamento electrotécnico de baja tensión. ITC – BT – 40. Instalaciones generadoras de baja tensión. Página 184. [2]. REAL DECRETO 1578/2008, de 26 de septiembre, de retribución de la actividad de producción de energía eléctrica mediante tecnología solar fotovoltaica para instalaciones posteriores a la fecha límite de mantenimiento de la retribución del Real Decreto 661/2007, de 25 de mayo, para dicha tecnología. [3]. REAL DECRETO 1565/2010, de 19 de noviembre, por el que se regulan y modifican determinados aspectos relativos a la actividad de producción de energía eléctrica en régimen especial. [4]. REAL DECRETO 1663/2000, de 29 de septiembre, sobre instalación de instalaciones fotovoltaicas a la red de baja tensión. [5]. MINISTERIO DE INDUSTRIA, TURISMO Y COMERCIO. Proyecto de Real Decreto por el que se regula conexión a red de instalaciones de producción de energía eléctrica de pequeña potencia. 19 de abril de 2011. [6]. K. T. Tan, P. L. So, Y. C. Chu, K. H. Kwan. “Modeling, Control and Simulation of a Photovoltaic Power System for Grid-Connected and Stand-alone Applications”. Universidad Tecnologica Nanyang. IEEE. 2010. [7]. F. Hicham, L. Du, F. Bruno. “Power Control Design of a Battery Charger in a Hybrid Active PV Generator for Load-Following Applications”. Laboratory of Electrical Engineering and Power Electronic of Lille, Francia. IEEE Transactions on Industrial Electronics, VOL. 58. Junio de 2011. [8]. A. Hussein, S. Harb, N. Kutkut, J. Shen, I. Batarseh. “Design considerations for Distributed – Micro Storage Systems in Residential Applications”. University of Central Florida, USA. IEEE. 2010. [9]. Y. Riffonneau, S. Bacha, F. Barruel, S. Ploix. “Optimal Power Flow Management for Grid Connected PV Systems With Batteries”. University Joseph Fourier. IEEE Transactions. 3 de Julio de 2011. Francia. [10]. W. Zhongqiu, L. Xi, L. Gengyin, Z. Ming, K. L. Lo. “Energy Storage Control for the Photovoltaic Generation System in a Micro-grid”. Nord China Electric Power University. Beijing. China. IEEE. 2010. [11]. H. C. Chiang, T. T. Ma, Y. H. Cheng, J. M. Chang, W. N. Chang. “Design and implementation of a hybrid regenerative power system combining grid – tie and uninterruptible power supply functions”. National United University, Miao – Li, Taiwan. IET Renewable Power Generation. 2009. [12]. G. M. Tina, F. Pappalardo. “Grid – Connected Photovoltaic System with Battery Storage System into Market Perspective”. Universidad de Catania, Catania, Italia. 2009 Proyecto fin de máster 34 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. [13]. IDAE. Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía. www.idae.es. Visitada el 20 de mayo de 2011. [14]. Base de datos de radiación solar. http://re.jrc.ec.europa.eu/pvgis/ Visitada el 20 de mayo de 2011. [15]. Guía de consumo inteligente. Red Eléctrica de España (REE). Noviembre de 2010. [16]. REE. Red Eléctrica de España. http://www.ree.es. Visitada el martes 3 de mayo de 2011. [17]. B. R. Ángel. Sistemas fotovoltaicos. Prensas universitarias de Zaragoza. Capítulos 2, 3 y 5. ISBN 978-84-92521-94-4. 2009. [18]. Instalaciones de Energía Solar Fotovoltaica. Pliego de Condiciones Técnicas de Instalaciones Aisladas de Red. Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía (IDAE). Febrero de 2009. [19]. Instalaciones de Energía Solar Fotovoltaica. Pliego de Condiciones Técnicas de Instalaciones Conectadas a Red. Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía (IDAE). Octubre de 2002. [20]. E. Lorenzo. Electricidad solar fotovoltaica. Volumen II: Radiación solar y dispositivos fotovoltaicos. Capitulo 3. ISBN 84-95693-31-3. 2006. [21]. I. H. Altas, H. M. Sharaf. “A Photovoltaic Array Simulation Model for Matlab – Simulink GUI Environment”. Universidad técnica Karadeniz, Trabzon, Turquia. Universidad New Brunswich, Fredericton, Canada. IEEE. 2007. [22]. N. Wang, M. Wu, G. Shi. “Study on characteristics of photovoltaic cells based on MATLAB simulation”. Escuela de Ingeniería Eléctrica. South East University of Nanjing. China. IEEE. 2011. [23]. MATLAB. Versión 7.5.0.342 (R2007b). Agosto 15 de 2007. www.matworks.com. Visitada el 20 de abril de 2011. [24]. T. Olivier, D. Louis, D. Abdel-Illah. “A Generic Battery Model for the Dynamic Simulation of Hybrid Electric Vehicles”. Universidad de Quebec, Montreal, Canadá. IEEE. 2007. [25]. M. H. Rashid. Electrónica de potencia. Circuitos, dispositivos y aplicaciones. Segundo edición. Prentice Hall Hispanoamericana, S.A. 1995. ISBN 968 – 880 – 586 – 6. [26]. D. Fei, L. Peng, H. Bibin, G. Fei, D. Chengdi, W. Chengshan. “Modeling and Simulation of Grid – connected Hybrid Photovoltaic/Battery Distributed Generation Sytem”. Key Laboratory of Power System Simulation and Control of Ministry of Education. Taijin University. Taijin. China. ICED (International conference on Electricity Distribution). 2010. [27]. H. Anca, S. Poul, H. Lars, B. Henrik. “Models for stand-alone PV system”. Riso National Laboratory, Dinamarca. 2000. [28]. www.omel.es. Visitada el lunes 1 de agosto de 2011. Proyecto fin de máster 35 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. [29]. C. Nair, G. Niraj. “Battery energy storage systems: Assessment for small scale renewable energy integration”. Department of Electrical and Computer Engineering. The University of Auckland. New Zealand. El Sevier. 20 de Julio de 2010. [30]. X. Liu, P. Wang, P Chiang Loh. “Optimal Coordination Control for Stand – Alone PV System with Nonlinear Load”. Power Engineering Division. Nanyang Technological University. Singapore. IEEE. 2010. [31]. IDAE. Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía. Guía Práctica de la Energía – Consumo eficiente y responsable. 2010. Proyecto fin de máster 36 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. 8. ANEXOS Proyecto fin de máster 37 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 1. Recurso solar del emplazamiento. Como ha sido mencionado en el Capitulo 2.2, el emplazamiento utilizado para realizar el ensayo es Zaragoza. Valores promedio horario de irradiancia y el perfil de irradiancia para los meses de julio y diciembre han sido presentados en el mismo capítulo, los cuales fueron determinados a través de diferentes bases de datos y fuentes. En primera instancia, el IDAE [13] proporciona datos de la radiación media diaria sobre la península Ibérica. La figura 26 presentada a continuación permite observar la radiación solar global anual sobre la superficie horizontal, en donde Zaragoza se encuentra contenida entre la zona III y IV. Figura 26. Radiación media horaria en España. [13] Consecutivamente, en la base de datos [14] se obtiene la irradiancia solar diaria de los meses de Julio y diciembre (ver tabla 5), las cuales han sido utilizadas para determinar la irradiancia promedio horaria, expuesta en el capítulo 2.2. Los datos adquiridos son estimados suponiendo una inclinación sobre el plano de 35˚. Dicha inclinación es utilizada debido a que es la mejor inclinación al suponer una instalación sin seguimiento solar. MES Julio MES Diciembre INCLINACIÓN 35˚ INCLINACIÓN 35˚ Tiempo G Tiempo G 05:07 42 07:52 86 05:22 57 08:07 129 05:37 71 08:22 164 05:52 82 08:37 197 06:07 113 08:52 229 06:22 148 09:07 259 06:37 185 09:22 286 06:52 223 09:37 311 07:07 263 09:52 334 07:22 303 10:07 354 Proyecto fin de máster 38 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. MES Julio MES Diciembre INCLINACIÓN 35˚ INCLINACIÓN 35˚ Tiempo G Tiempo G 07:37 343 10:22 372 07:52 382 10:37 387 08:07 420 10:52 400 08:22 456 11:07 410 08:37 492 11:22 418 08:52 525 11:37 423 09:07 556 11:52 425 09:22 585 12:07 425 09:37 612 12:22 423 09:52 637 12:37 418 10:07 659 12:52 410 10:22 678 13:07 400 10:37 694 13:22 387 10:52 708 13:37 372 11:07 720 13:52 354 11:22 728 14:07 334 11:37 734 14:22 311 11:52 736 14:37 286 12:07 736 14:52 259 12:22 734 15:07 229 12:37 728 15:22 197 12:52 720 15:37 164 13:07 708 15:52 129 13:22 694 16:07 86 13:37 678 16:22 22 13:52 659 14:07 637 14:22 612 14:37 585 14:52 556 15:07 525 15:22 492 15:37 456 15:52 420 16:07 382 16:22 343 16:37 303 16:52 263 17:07 223 17:22 185 17:37 148 17:52 113 18:07 82 18:22 71 18:37 57 18:52 42 19:07 26 Tabla 5. Irradiancia solar diaria promedio en el mes de Julio y Diciembre. Proyecto fin de máster 39 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. En donde G (W/m2) es la irradiancia sobre el plano fijado. Figura 27. Perfil de irradiancia en el mes de Julio en Zaragoza. Figura 28. Perfil de irradiancia en el mes de Diciembre en Zaragoza. En la tabla 6, obtenida de igual manera en la base de datos de PVGIS [14], se visualiza la radiación incidente global mensual en el plano horizontal, la radiación mensual en el plano con una inclinación optima, el ángulo de inclinación optimo para cada mes y finalmente el promedio de radiación anual en el plano horizontal, la radiación anual con un ángulo de inclinación optimo y el ángulo de inclinación promedio anual, el cual ha sido utilizado como constante en el ensayo realizado. MES Hh Hopt Lopt ENE 1770 2940 63 FEB 2490 3600 55 MAR 3870 4880 43 ABR 4730 5090 27 MAY 5730 5590 14 JUN 6370 5930 8 JUL 6390 6090 12 AGO 5580 5810 23 SEP 4530 5450 38 OCT 3070 4270 52 NOV 1970 3140 61 DIC 1510 2600 65 AÑO 4010 4620 35 Tabla 6. Radiación incidente global en Zaragoza. 0 200 400 600 800 05:07 05:52 06:37 07:22 08:07 08:52 09:37 10:22 11:07 11:52 12:37 13:22 14:07 14:52 15:37 16:22 17:07 17:52 18:37 Irradiancia (W/m2) Tiempo (h) 0 100 200 300 400 500 Irradiancia (W/m2) Tiempo (h) Proyecto fin de máster 40 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. En donde, Hh → Radiación sobre el plano horizontal. (Wh/m2/día). Hopt → Radiación en el plano óptimamente inclinado. (Wh/m2/día). Lopt → Angulo de inclinación optimo. (Grados). ANEXO 2. Potencia generada y demandada. A. Demanda de un hogar medio español. Como ha cito citado, en el ensayo realizado se ha tomado en cuenta la potencia demandada por un hogar típico español. Esta ha sido considerada debido a que respecto a la totalidad de la energía demandada en España, la vivienda demanda el 18% y tiene una tendencia al incremento causado por el aumento del equipamiento domestico. A partir de datos suministrados por REE [15], se pueden detallar en la figura 29 los principales actores de consumo en una vivienda española, en la cual la calefacción se consolida con el elemento de mayor consumo con el 46%. Figura 29. Reparto promedio de consumo de energía en hogares españoles. [15] La demanda de los hogares españoles no es constante a lo largo del año, puesto que presenta dos comportamientos diferentes en épocas de verano e invierno como consecuencia de un uso mayor de la calefacción y la iluminación para el caso del invierno, y como consecuencia de los equipos de aire acondicionado para el caso del verano. De esta manera, la figura 30 presenta el perfil anual del consumo mensual de un hogar medio según REE [15]. Figura 30. Perfil del consumo mensual de un hogar medio español. [15] Proyecto fin de máster 41 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Siendo de interés el análisis de los meses extremo, Julio y Diciembre, se exponen los valores del consumo de manera horaria en la tabla 7. VERANO INVIERNO HORA (h) CONSUMO (W) HORA (h) CONSUMO (W) 0 293 0 253 1 236 1 202 2 208 2 164 3 199 3 151 4 200 4 157 5 221 5 176 6 256 6 200 7 286 7 225 8 297 8 249 9 327 9 271 10 353 10 288 11 378 11 331 12 397 12 376 13 416 13 408 14 438 14 424 15 420 15 406 16 398 16 399 17 377 17 435 18 387 18 472 19 410 19 506 20 428 20 556 21 446 21 541 22 425 22 517 23 404 23 495 Tabla 7. Potencia promedio demandada en cada hora en época de verano y de invierno. B. Potencia generada. La potencia generada por el sistema fotovoltaico depende en gran proporción de la irradiancia instantánea, aunque también depende de la temperatura de la célula y la potencia nominal. La deducción de la potencia máxima producida por el sistema fotovoltaico es calculada mediante la expresión 4. [17] [20] Ecuación 4. En donde, Pn → Potencia nominal del sistema fotovoltaico en condiciones STC (W). G → Irradiancia instantánea (W/m2). → Irradiancia en condiciones STC (1000 W/m2). → Coeficiente de variación con la temperatura de la potencia nominal. Tc → Temperatura de célula. Proyecto fin de máster 48 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. De esta forma, la salida de la tensión del conversor DC/DC elevador es expresada mediante la ecuación 17, la cual es presentada a continuación. Ecuación 17. Siendo, Vo → Tensión de salido del conversor DC/DC elevador. Vs → Tensión de entrada al conversor. K → Ciclo útil del pulso de disparo del IGBT. ANEXO 6. Modelo del conversor DC/DC elevador reductor bidireccional. El conversor DC/DC elevador y reductor permite el flujo de potencia en ambos sentidos con el fin de establecer la carga y la descarga del sistema de almacenamiento. De igual manera, este conversor permite controlar la tensión del bus DC mediante la carga y la descarga de la batería. Durante la carga, el mosfet S2 es activado haciendo que el conversor actúe como reductor, mientras que en la descarga el mosfet S1 es activado haciendo que el conversor actúe como elevador. [26] Figura 37. Conversor DC/DC elevador reductor. Proyecto fin de máster 49 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 7. Modelo del inversor DC/AC. El inversor monofásico DC/AC permite la conversión de corriente continua a corriente alterna, la cual es la requerida para abastecer a la demanda y/o verter a la red eléctrica. El modelo presentado es un inversor en puente con control PWM de conmutación unipolar. La figura 38 presenta el diagrama básico del inversor tipo puente, el cual está formado por 4 pulsadores, en este caso Mosfets. Cuando los Mosfets Q1 y Q2 se activan simultáneamente, la tensión Vs aparece a través de la carga. Si los Mosfets Q3 y Q4 son activados simultáneamente, la tensión es invertida y aparecerá –Vs [25]. Figura 38. Circuito del Inversor monofásico. Con el fin de reducir la distorsión armónica, la modulación por ancho de pulso ha sido utilizada. Mediante esta, la amplitud de la tensión de salida se puede controlar por medio de las formas de onda moduladoras [17]. El índice de modulación de amplitud ma es definido como la relación entre las amplitudes de las señales de referencia y portadora. La expresión 18 permite determinar el índice de amplitud. Ecuación 18. Si , la amplitud de la frecuencia fundamental de la tensión de salida , es linealmente proporcional a ma. La expresión 19 determina la tensión de salida del inversor. Ecuación 19. El papel del inversor radica en mantener la tensión AC constante convirtiendo la potencia de entrada a la potencia de salida con la mejor eficiencia posible. De esta manera, la eficiencia del conversor es modelada de acuerdo a la siguiente expresión: [27] Ecuación 20. Proyecto fin de máster 50 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. En donde es la corriente requerida por el inversor desde el lado DC, en orden de mantener disponible la tensión en el lado AC. La figura 39 presenta la respuesta del inversor AC/DC del sistema simulado en Matlab. En esta se observa una conmutación unipolar, debido a que la respuesta de tensión presenta niveles desde alto a cero, o desde bajo a cero. [17] Figura 39. Salida del inversor AC/DC sin filtro. Proyecto fin de máster 51 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 8. Costes de la energía en la red eléctrica. Figura 40. Perfil diario del coste de energía de la red eléctrica para el mes de julio y Diciembre. Costes horarios para cada uno de los días de los meses de Julio y Diciembre han sido obtenidos a través de OMEL [28], mediante los cuales se ha determinado el coste del kWh y de la misma manera se ha obtenido, como es presentado en la figura 40, el perfil del coste para los meses de Julio y Diciembre, con los cuales ha sido realizado el ensayo. Como es observado, para el mes de diciembre existe entre las 18 horas y las 24 un incremento significativo del coste de la energía, el cual al ser comparado con el perfil de la demanda presentado en el anexo 2.B, corresponde a las horas punta de consumo de energía para el caso de los consumidores domésticos. Se observa que desde las 18 horas el coste de la energía sobrepasa los 0.06 EUR/kWh, llegando a alcanzar un coste máximo de 0.08EUR/kWh, el cual es presentado entre las 20 y las 22 horas. A partir de este instante, nuevamente se observa que el precio comienza a decaer alcanzando en las horas valle un coste mínimo de 0.03 EUR/kWh. En el caso del perfil de costes para el mes de Julio, se puede observar que existe una gran diferencia en comparación con el perfil del mes de Diciembre, en el cual los valores punta se alcanzan entre las 12 horas y las 14 horas. Ciertamente, y tal como es observado en el anexo 2.B, el perfil de la demanda en este periodo presenta dos puntas. Como ha sido presentado, la característica de cada uno de estos perfiles genera un comportamiento y una variación en la estrategia de gestión planteada. En las tablas 9, 10, 11 y 12, se presenta el coste de la energía (EUR/MWh) para cada hora de cada día en los meses de julio y diciembre. [28] 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Coste EUR/kWh Tiempo (h) Coste EUR/kWh Julio Coste EUR/kWh Diciembre Proyecto fin de máster 52 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 X 01 46,68 42,99 36,45 34,83 33,75 36,18 40,20 49,22 56,58 61,95 64,40 66,19 70,34 J 02 58,78 48,77 41,91 40,48 39,07 39,86 43,10 58,49 60,73 65,54 67,75 64,93 68,25 V 03 45,17 41,95 36,32 34,24 30,85 35,52 40,83 50,86 55,33 57,58 60,68 59,46 64,94 S 04 75,59 63,53 50,57 50,08 44,90 43,57 42,27 46,81 47,61 51,34 56,87 55,51 57,20 D 05 78,93 59,63 45,08 42,67 38,66 37,77 37,98 39,64 34,47 42,32 49,86 50,83 54,50 L 06 59,20 49,39 36,77 26,27 16,59 26,55 33,89 40,88 36,28 45,47 50,16 49,87 55,42 M 07 40,77 34,47 28,97 24,23 10,62 21,45 30,62 44,93 47,62 56,32 61,79 59,79 62,23 X 08 52,91 44,82 37,86 27,83 24,10 22,93 23,89 31,16 18,67 21,80 39,29 39,74 42,58 J 09 56,07 46,13 38,59 34,33 31,55 31,72 39,63 57,99 61,83 59,95 60,13 57,62 67,38 V 10 44,46 39,56 35,72 31,77 32,57 35,16 39,69 54,28 58,36 61,37 65,54 62,88 70,42 S 11 73,61 55,08 48,34 43,35 41,13 40,71 41,48 44,43 47,89 54,63 60,55 62,15 63,31 D 12 67,28 61,24 48,00 44,79 42,84 42,44 43,71 45,76 46,00 48,19 53,46 57,15 60,63 L 13 59,52 45,90 41,41 40,47 40,15 40,76 45,29 63,15 67,05 66,17 70,56 70,97 77,23 M 14 56,02 44,30 42,00 40,67 39,58 39,83 43,39 58,09 64,42 62,99 62,91 61,47 66,63 X 15 46,07 42,54 25,90 24,26 21,88 24,65 33,81 52,23 59,47 59,23 56,90 54,86 66,21 J 16 44,03 41,51 28,30 24,20 23,61 32,76 36,62 51,34 53,75 54,96 57,55 54,28 59,81 V 17 48,81 43,45 37,83 38,95 35,13 37,66 42,76 52,37 52,41 52,98 56,19 56,85 63,14 S 18 56,09 48,42 46,58 45,44 45,39 44,33 44,73 48,41 49,44 53,31 53,63 53,74 53,59 D 19 60,19 55,78 48,01 45,53 44,52 44,31 44,44 46,12 46,84 47,11 48,98 52,82 55,42 L 20 45,56 41,21 25,14 22,82 22,23 22,61 32,61 44,64 50,38 55,50 55,54 56,83 59,14 M 21 52,63 43,97 39,60 36,55 35,23 37,68 40,71 47,54 49,71 58,46 58,04 56,51 60,27 X 22 45,33 42,32 35,00 25,61 24,22 26,33 43,01 42,77 50,23 54,22 55,01 55,94 61,34 J 23 48,98 44,58 40,17 34,79 28,88 36,98 40,50 46,37 51,57 55,36 55,99 55,40 58,19 V 24 27,64 18,52 7,62 5,65 5,88 7,33 11,00 21,10 30,21 32,39 40,12 43,18 49,31 S 25 37,52 30,67 19,16 10,97 8,77 7,26 6,05 7,22 6,23 8,38 9,80 13,86 15,36 D 26 52,42 46,77 38,60 20,96 17,90 12,68 16,70 18,66 16,58 24,33 34,66 44,38 46,97 L 27 55,71 45,92 37,38 27,23 18,70 21,76 39,90 48,44 53,76 57,64 59,96 58,30 62,37 M 28 44,80 41,08 38,07 39,24 37,30 38,68 40,78 47,83 55,12 61,21 63,44 62,54 71,87 X 29 49,28 42,23 39,52 37,87 34,33 39,47 42,00 52,91 58,10 59,09 60,47 60,20 60,06 J 30 45,79 41,88 33,15 30,21 22,56 28,86 40,27 46,82 55,35 54,73 58,13 58,09 59,94 V 31 48,59 45,04 39,90 34,79 34,02 38,37 44,60 47,63 55,32 59,39 63,52 61,33 61,65 Total EUR/MWh 52,58 45,12 37,17 33,22 30,25 32,52 37,48 46,61 50,13 53,33 56,28 56,14 60,34 Total EUR/kWh 0,05258 0,04512 0,03717 0,03322 0,03025 0,03252 0,03748 0,04661 0,05013 0,05333 0,05628 0,05614 0,06034 Tabla 9. Coste horario de la energía en el mes de Diciembre de 2010 (desde la hora 1 hasta la hora 13). [28] Proyecto fin de máster 53 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Día 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Total X 01 66,38 61,51 58,47 60,50 68,05 93,38 98,96 99,17 89,18 74,70 60,27 64,04 J 02 58,76 54,94 53,39 55,61 64,82 80,43 83,72 83,14 81,66 70,00 51,17 61,79 V 03 59,65 57,82 55,88 55,82 61,83 78,11 86,11 81,15 82,48 68,99 69,14 59,17 S 04 57,17 56,76 50,19 48,40 52,88 61,89 68,71 68,01 62,78 57,54 55,11 55,94 D 05 52,23 50,64 49,53 50,00 48,85 60,30 62,34 65,46 73,93 71,92 59,00 53,54 L 06 51,36 48,20 49,75 48,67 49,08 63,98 68,45 74,34 85,02 86,13 71,53 52,83 M 07 58,04 54,67 50,79 50,86 56,05 77,52 89,41 85,18 80,61 75,99 54,17 54,97 X 08 41,61 42,57 43,61 44,65 50,91 64,56 84,14 89,69 109,78 98,50 77,19 51,56 J 09 62,76 59,67 55,57 58,48 69,48 80,16 92,85 84,70 89,17 76,23 55,74 61,99 V 10 62,55 60,49 57,92 58,59 67,92 82,01 90,03 83,43 89,82 72,80 64,51 61,48 S 11 64,23 62,44 61,01 60,75 68,38 78,08 74,65 74,80 79,86 71,66 69,24 61,35 D 12 59,21 57,49 57,16 57,29 52,27 60,55 65,96 68,52 73,60 74,76 65,34 57,58 L 13 69,44 69,69 68,08 67,25 68,16 77,72 80,77 73,98 70,34 60,87 50,05 64,09 M 14 62,26 57,90 54,26 55,98 57,71 65,48 68,39 64,97 64,04 54,61 44,16 56,91 X 15 57,55 54,83 53,30 57,02 65,92 76,74 82,81 78,07 77,93 68,41 55,01 56,67 J 16 56,06 56,97 56,03 56,07 63,68 76,77 86,04 80,70 82,19 67,31 59,16 56,87 V 17 59,33 57,42 54,66 54,66 56,64 69,38 75,77 76,04 76,53 64,97 61,83 56,80 S 18 54,32 55,28 52,04 50,13 52,51 67,04 71,60 71,46 72,19 62,49 60,92 55,58 D 19 52,84 50,86 47,01 46,24 46,43 52,39 62,22 65,07 70,01 68,09 57,38 53,31 L 20 53,80 51,46 52,74 55,63 61,95 81,66 91,42 82,66 86,60 62,08 49,42 55,65 M 21 55,63 52,15 49,86 52,34 56,46 69,75 75,85 75,58 79,78 62,36 53,38 55,72 X 22 53,60 53,46 53,83 56,01 60,87 75,05 91,34 86,84 87,84 60,97 49,94 56,09 J 23 50,76 48,16 47,91 46,73 48,41 62,75 70,31 71,62 73,37 64,75 49,08 52,71 V 24 40,21 35,33 30,62 31,35 37,02 61,68 66,58 67,37 55,60 50,34 45,51 36,25 S 25 19,95 26,49 16,00 14,52 15,66 44,02 48,43 55,91 59,30 58,14 46,68 26,79 D 26 49,01 47,92 47,10 47,71 49,05 61,09 68,33 87,60 154,48 107,24 69,55 53,72 L 27 58,21 58,15 54,74 54,92 55,66 74,60 79,74 77,12 80,52 54,52 48,84 56,15 M 28 62,38 63,36 61,41 61,50 59,89 74,73 88,13 84,61 82,85 62,90 54,81 60,49 X 29 57,75 57,82 57,06 57,61 58,57 73,35 76,59 73,69 67,08 60,61 54,22 57,08 J 30 57,30 56,19 54,91 55,40 58,79 74,38 94,63 92,76 89,11 72,36 56,37 58,28 V 31 58,58 57,80 55,70 55,98 58,31 80,79 85,61 74,49 68,55 58,06 56,55 57,57 Total EUR/MWh 56,11 54,57 52,50 53,13 57,05 71,67 78,99 77,65 80,59 68,32 57,26 55,96 Total EUR/kWh 0,05611 0,05457 0,0525 0,05313 0,05705 0,07167 0,07899 0,07765 0,08059 0,06832 0,05726 0,05596 Tabla 10. Coste horario de la energía en el mes de Diciembre de 2010 (desde la hora 14 hasta la hora 24). [28] Proyecto fin de máster 54 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Día 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 J 01 47,52 44,79 39,95 36,73 34,60 38,51 43,16 45,95 48,51 49,18 53,93 56,03 56,24 V 02 46,71 44,06 37,98 34,22 33,64 35,61 42,14 47,37 53,92 53,74 58,01 59,65 56,47 S 03 48,50 45,53 43,16 43,03 39,29 37,68 37,22 40,22 42,48 44,48 48,64 48,65 49,36 D 04 44,98 43,43 41,34 41,81 36,61 37,08 34,07 32,92 34,86 42,93 45,46 46,33 47,20 L 05 48,17 44,15 38,39 35,57 35,48 38,45 45,01 50,28 52,21 52,47 53,54 55,27 56,38 M 06 40,59 36,42 34,23 33,81 32,45 35,28 39,23 39,88 43,74 48,70 53,34 55,84 57,04 X 07 40,38 35,69 33,88 33,67 33,35 35,19 40,82 45,46 46,54 51,63 57,21 58,94 59,98 J 08 45,91 38,71 35,46 34,25 33,44 33,62 38,83 43,63 48,26 55,04 57,44 60,00 61,27 V 09 46,18 39,35 35,40 36,86 34,40 38,64 45,16 47,34 52,38 56,99 61,76 65,75 67,05 S 10 47,87 46,21 45,18 45,08 41,96 40,74 40,09 40,78 41,36 47,02 51,20 51,73 52,29 D 11 50,97 49,55 43,68 45,68 41,92 43,33 40,96 38,64 40,59 44,31 49,61 52,07 53,66 L 12 50,20 46,57 37,35 36,96 35,77 35,79 46,44 50,29 55,76 56,95 62,97 61,30 61,85 M 13 45,71 38,32 36,81 36,88 36,87 38,94 44,89 48,55 53,53 56,34 63,17 62,94 63,54 X 14 45,68 41,35 37,18 36,65 34,97 34,89 39,14 43,08 49,51 53,36 56,98 58,60 58,77 J 15 44,91 41,58 36,69 36,04 35,87 37,18 44,07 46,73 51,92 55,23 60,86 63,32 70,85 V 16 46,13 41,55 36,89 36,78 36,79 39,84 46,00 47,75 52,33 54,67 60,66 62,83 65,96 S 17 51,31 49,03 46,96 45,93 41,08 37,81 37,42 40,30 41,54 47,69 50,64 52,79 53,88 D 18 47,38 44,73 40,19 41,48 37,52 37,82 34,15 34,12 34,93 41,99 49,91 52,96 54,54 L 19 49,34 46,75 39,36 39,28 38,98 38,97 45,04 49,69 53,29 54,37 59,55 63,84 71,08 M 20 45,76 42,93 39,08 38,22 38,11 39,90 45,15 47,82 54,11 57,54 65,71 67,10 68,75 X 21 46,66 43,62 39,94 38,18 37,76 39,84 44,01 47,47 54,03 57,78 62,99 66,26 71,99 J 22 47,10 41,73 39,00 39,00 37,28 39,43 44,58 47,06 52,62 54,83 59,26 61,75 64,93 V 23 47,34 43,19 38,39 35,02 35,04 36,80 39,13 44,91 49,27 52,67 56,65 58,50 59,67 S 24 50,35 46,39 41,78 41,38 37,29 35,83 36,45 35,77 41,65 48,60 51,00 51,66 52,38 D 25 52,01 46,67 43,38 43,78 40,41 40,63 38,87 34,49 36,06 44,85 45,05 47,33 47,45 L 26 52,99 44,50 32,97 28,86 21,95 25,22 37,41 45,63 51,52 50,80 54,81 57,55 60,78 M 27 42,82 37,84 33,03 29,98 28,66 33,14 37,87 42,67 48,08 52,34 57,27 60,28 61,98 X 28 46,57 42,04 36,82 34,54 34,34 37,57 41,99 48,20 51,91 55,32 58,55 62,30 63,10 J 29 48,29 41,91 35,90 35,38 34,11 36,91 42,70 48,69 52,67 55,19 59,69 61,82 63,27 V 30 47,21 41,30 35,36 32,30 31,34 35,31 39,44 46,27 52,94 56,10 59,47 63,76 64,93 S 31 50,53 49,97 47,83 47,04 46,32 44,57 43,86 41,27 43,12 49,39 51,91 52,43 52,92 Total EUR/MWh 47,27 43,22 38,88 37,97 36,10 37,43 41,30 44,51 48,77 52,21 56,59 58,56 60,22 Total EUR/kWh 0,04727 0,04322 0,03888 0,03797 0,0361 0,03743 0,0413 0,04451 0,04877 0,05221 0,05659 0,05856 0,06022 Tabla 11. Coste horario de la energía en el mes de Julio de 2010 (desde la hora 1 hasta la hora 13). [28] Proyecto fin de máster 55 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Día 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Total J 01 55,21 52,74 52,65 53,00 53,18 52,11 49,88 47,90 47,85 48,12 48,44 49,06 V 02 55,98 52,05 52,27 51,90 52,71 51,62 49,87 47,83 47,07 49,54 48,03 49,46 S 03 50,75 49,96 49,25 49,32 48,67 46,21 46,03 45,70 47,63 50,80 48,67 46,24 D 04 48,66 47,35 47,14 46,15 46,07 47,15 47,80 47,99 49,00 54,84 50,12 44,87 L 05 56,39 50,50 50,82 51,30 52,54 51,10 49,49 49,71 48,89 49,47 42,95 49,30 M 06 57,24 53,56 54,81 54,47 55,95 55,31 53,02 52,47 49,80 50,37 44,63 48,46 X 07 60,34 55,05 56,45 57,38 57,55 57,03 54,25 53,42 51,58 51,82 46,00 50,31 J 08 60,88 54,34 56,86 58,09 59,59 58,88 56,99 56,01 52,81 53,45 47,05 51,46 V 09 67,13 61,14 60,10 59,96 58,83 57,71 54,81 52,93 50,46 51,53 49,03 53,55 S 10 52,96 50,53 49,34 49,53 49,30 49,24 49,61 49,51 49,69 52,13 50,74 48,08 D 11 52,55 50,83 48,77 48,40 48,57 49,70 54,45 56,00 57,06 63,21 56,83 49,88 L 12 61,85 55,04 56,72 57,24 57,65 56,45 54,45 53,19 51,70 51,51 46,95 53,17 M 13 62,36 55,70 56,69 57,83 57,83 57,37 54,64 52,99 51,58 50,92 46,57 52,61 X 14 57,59 53,81 54,69 55,15 55,77 54,08 52,87 52,39 51,05 50,32 47,26 50,10 J 15 66,18 61,48 60,32 60,02 59,09 57,38 55,55 53,87 52,47 51,62 49,41 53,58 V 16 62,75 59,74 57,95 57,58 56,68 55,32 53,37 52,73 50,60 51,19 48,39 52,64 S 17 54,44 53,55 52,10 52,09 51,39 49,21 49,76 49,91 50,66 51,16 47,25 48,72 D 18 54,62 53,29 52,65 52,01 51,96 52,39 53,70 55,14 55,76 77,25 52,03 49,59 L 19 64,68 62,71 62,46 62,36 62,10 60,50 57,47 55,34 53,96 52,40 47,82 55,39 M 20 67,52 61,47 59,96 59,24 59,04 57,85 54,48 54,70 52,92 53,21 48,42 54,71 X 21 67,55 63,06 61,53 61,65 61,15 59,66 56,11 55,75 53,65 53,80 50,47 55,36 J 22 62,35 58,97 59,00 58,83 57,84 56,14 52,24 51,70 51,40 52,47 49,98 52,79 V 23 59,33 55,36 55,69 55,25 55,55 52,64 52,34 51,34 50,02 52,31 45,70 50,34 S 24 53,04 50,35 51,67 51,33 50,84 48,20 48,34 48,52 49,37 51,93 47,63 47,29 D 25 49,80 48,20 45,10 44,37 43,30 44,64 46,95 50,93 53,63 57,40 51,36 46,28 L 26 59,57 55,18 55,57 58,07 58,16 54,99 53,38 51,78 50,52 50,69 46,16 50,11 M 27 62,04 58,27 58,91 58,17 57,53 56,42 53,95 53,22 53,15 52,85 48,73 50,82 X 28 62,90 62,14 59,06 58,81 58,99 57,51 53,69 52,98 52,94 51,88 48,23 52,77 J 29 62,07 57,26 56,79 57,07 57,55 55,90 52,35 51,71 52,22 53,65 49,32 52,23 V 30 64,62 62,36 59,19 58,70 58,53 58,15 56,82 56,16 56,16 56,12 53,22 53,44 S 31 53,06 52,32 51,50 51,54 51,99 51,47 51,43 51,80 52,96 53,27 48,37 49,97 Total EUR/MWh 59,36 55,70 55,37 55,45 55,44 54,29 52,75 52,19 51,55 53,22 48,52 50,87 Total EUR/kWh 0,05936 0,0557 0,05537 0,05545 0,05544 0,05429 0,05275 0,05219 0,05155 0,05322 0,04852 0,05087 Tabla 12. Coste horario de la energía en el mes de Julio de 2010 (desde la hora 14 hasta la hora 24). [28] Proyecto fin de máster 56 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 9. Diagramas de flujo de la estrategia de gestión del sistema. Las figuras 41, 42, 43 y44 presentan los diagramas de flujo de la estrategia de gestión propuesta descrita en el capítulo 3. El diagrama de flujo expuesto en la figura 41 presenta el estado inicial del algoritmo, en donde se evalúa si existe una caída de tensión en la red eléctrica, y por tanto el algoritmo determina si el sistema debe operar ingresar a tomar las decisiones en modo normal, o por el contrario debe trabajar en isla mediante los modos 2, 3 o 7, dependiendo de la producción de potencia por parte de la fotovoltaica. La gestión normal del sistema es realizada cuando no se ha determinado una caída de tensión en la red eléctrica, por tanto, el sistema ahora parte de la evaluación de un déficit o de un exceso de potencia. Este algoritmo es presentado en la figura 42, en donde también se presenta por medio del conector B el algoritmo en el cual la potencia producida es mayor a la demandada. Consecutivamente, la figura 43 presenta el diagrama de flujo del conector A en el cual existe un déficit en la potencia, por tanto el nivel de irradiancia es evaluado, seguido de una determinación del perfil de la demanda y finalmente del coste de la energía en las horas punta. Finalmente, en la figura 44 se visualiza el algoritmo de los conectores C y D, los cuales son consecuencia de decisiones realizadas en el diagrama de flujo de la figura 43. En estos se determinan los modos de gestión del sistema cuando el perfil de la demanda es equivalente para la época de verano y cuando existe un déficit de potencia y en la cual la generación del sistema fotovoltaico es diferente de 0 W. Proyecto fin de máster 57 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. INICIO 1 Tension en red > 235 Vrms || Tension en red < 205 Vrms ? Prob_red =0 GESTIÓN NORMAL NO P_pv > P_dem ? Irr == 0 Modo = 2 INT_red = 0 INT_pv = 1 INT_carga = 1 INT_bat = 1 INT_seg = 0 Gate_bat = 0 Disp_inv = 1 P_exc = P_pv – P_dem Red = 1 Mod_inv = 1 Modo = 7 INT_red = 0 INT_pv = 0 INT_carga = 1 INT_bat = 1 INT_seg = 0 Gate_bat = 1 Disp_inv = 1 P_exc = P_pv – P_dem Red = 0 Mod_inv = 1 Modo = 3 INT_red = 0 INT_pv = 1 INT_carga = 1 INT_bat = 1 INT_seg = 0 Gate_bat = 1 Disp_inv = 1 P_exc = P_pv – P_dem Red = 1 Mod_inv = 1 NO SI SINO Prob_red = 1 Prob_red = 1 Prob_red = 1 1 1 1 SI Figura 41. Diagrama de flujo de la evaluación y respuesta frente a anomalías en la red eléctrica. Proyecto fin de máster 64 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. El estado presentado en la figura anterior, se encuentra contenido en un subsistema o estado intermedio, el cual se presenta en la figura 48. Este estado permite determinar la tensión y la intensidad de todo el sistema fotovoltaico de acuerdo a la expresión 21, en la cual es añadido el término del número de células y paneles solares dispuestos en serie o en paralelo. Ecuación 21. Siendo el número de células en paralelo y el número de células dispuestas en serie. De otra parte, el estado dos proporciona el cambio del modelo discreto al modelo del circuito en estado continuo, en el cual, una fuente de intensidad controlada por corriente proporciona la corriente del sistema. De igual manera, diodos de bloqueo y de bypass son incluidos en este estado con el fin de prevenir flujos de corriente inversa. Figura 48. Modelado del estado intermedio del sistema fotovoltaico. La curva V – I presentada a continuación muestra el comportamiento de una célula solar cuya corriente de corto circuito es 4,86 A y cuya tensión a circuito abierto es 0.6 V en condiciones STC. Dicha respuesta ha sido obtenida mediante Matlab. En el Anexo 17 se presenta el código del programa realizado para obtener la respuesta de la curva V–I y V – P según la ecuación 18 presentada anteriormente. Finalmente, en la figura 50 se presenta la potencia generada, la irradiancia, la tensión y la intensidad del sistema fotovoltaico. Proyecto fin de máster 65 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Figura 49. Curva V – I y V – P de una célula solar fotovoltaica. Figura 50. Potencia, irradiancia, tensión e intensidad del sistema fotovoltaico frente a una carga fija. ANEXO 12. Subsistema de gestión implementado en Simulink. El subsistema de gestión presentado en la figura 51, permite el funcionamiento en los diferentes modos de operación, expuestos anteriormente, tomando en cuenta como parámetros de entrada la variabilidad de la potencia generada por el sistema fotovoltaico, la variabilidad horaria de la potencia demandada, la irradiancia, el coste de la energía de red y el SOC de la batería. A partir de los valores obtenidos por los datos de entrada, el subsistema de gestión permite administrar el conversor DC/DC conectado al sistema de generación FV y un interruptor de conexión de todo el módulo fotovoltaico al sistema general, el cual es denominado INT_pv. De igual manera, se gestiona el interruptor que permite al sistema trabajar de forma de Proyecto fin de máster 66 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. autoconsumo o de conexión a la red eléctrica, el cual es denominado INT_red. Consecutivamente, se gestiona el interruptor del sistema de conexión y desconexión del modulo de almacenamiento, INT_bat, y el interruptor que permite la conexión y desconexión total de los módulos fotovoltaicos, almacenamiento e inversor con la carga del sistema. La bi direccionalidad de la corriente en el inversor del sistema también es gestionada por medio de la señal denominada disp_inv, con la cual el inversor puede convertir la corriente continua proveniente del sistema fotovoltaico o las baterías, a corriente alterna con el fin de satisfacer la demanda o verter energía a la red eléctrica en el caso de exceso de energía. De forma contraria este podrá trabajar como rectificador cuando la potencia producida por los paneles sea nula y sea requerida una carga al sistema de almacenamiento. De manera similar, el subsistema de gestión permite controlar la dirección del flujo de corriente en el conversor DC/DC elevador – reductor, permitiendo de esa forma la carga o la descarga del sistema de almacenamiento. Finalmente, el subsistema de gestión permite visualizar el modo de operación de todo el sistema y permite estimar la potencia excedida o el déficit de potencia. Se presenta en el anexo 16 el código fuente del programa desarrollado en Matlab, el cual satisface la estrategia y el algoritmo de gestión planteado. Figura 51. Subsistema de gestión. Proyecto fin de máster 67 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 13. Implementación de la demanda en Simulink. Como fue descrito en el capítulo 2, se consideran dos perfiles diferentes de demanda para realizar la gestión del sistema en estudio. Para esto se definieron cargas resistivas en las cuales se determinaron los valores de consumo de potencia horario en cada una de ellas. Mediante el programa realizado en el subsistema de sincronismo, se permite la selección de la carga de acuerdo al paso del tiempo de simulación. La figura52 permite observar las cargas del sistema, las cuales se encuentran contenidas en un subsistema del modelo simulado. Figura 52. Subsistema de selección de la potencia demandada en una hora determinada. Proyecto fin de máster 68 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 14. Electrónica de potencia implementada en Simulink. El sistema cuenta con una topología de cuatro ramas, como es mostrado en la figura 53, en donde la rama A y B actúan como el inversor DC/AC del sistema, convirtiendo la tensión del bus de continua en una tensión alterna la cual permite alimentar la demanda o en su defecto, conectarse a la red eléctrica y verter la energía de exceso. Figura 53. Diagrama de la electrónica de potencia utilizada en el sistema. Consecutivamente, la rama C, la cual es compuesta por un solo IGBT y un diodo, permite la configuración de un conversor DC/DC elevador, con el fin de elevar la tensión de salida del sistema fotovoltaico, la cual varía dependiendo del nivel de irradiancia. Finalmente se presenta la rama D, mediante la cual se realiza la gestión de la batería. Por otro lado la topología cuenta con un condensador, el cual es usado para mantener la tensión en el bus de continua. ANEXO 15. Pruebas, simulaciones y resultados obtenidos. El capitulo 4 referente a los resultados obtenidos en el ensayo realizado, conlleva a presentar en este apartado diferentes resultados y comportamientos presentes en la estrategia de gestión, en el sistema fotovoltaico, en la batería y en las formas de onda de la tensión y la intensidad. Al igual que fue presentado en el capítulo 4, el presente anexo distribuye los resultados obtenidos mediante la diferenciación del tipo de perfil de la demanda a evaluar. A. Sistema con perfil de demanda de verano. A.1. Gestión del sistema a partir de una descarga profunda de la batería. En la figura 54 es observado un estado de carga de la batería inicial del 25%. En esta se puede ver que a partir de las cero horas la batería debe ser recargada sin tomar en Proyecto fin de máster 69 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. cuenta el coste de la energía de red, por tal motivo la gestión se realiza mediante el modo 4, en el cual, el suministro de la demanda y la carga de la batería es realizado por la red eléctrica. Posteriormente, cuando es iniciada la producción fotovoltaica, pero aún la diferencia entre la generación y la demanda sigue siendo negativa, el modo de gestión pasa a ser el 6, en el cual la red sigue haciendo un papel activo en el sistema. En la figura 55, es posible ver a los 20 segundos de simulación, como la diferencia de generación y la demanda es disminuida pero aún sigue siendo negativa. Posteriormente, cuando existe un exceso de potencia, es posible observar que la pendiente del estado de carga de la batería aumenta. En este mismo periodo de tiempo, tres pequeños intervalos de variabilidad del recurso solar hacen que la diferencia entre la generación y la demanda torne nuevamente a ser negativa, y por tanto es observado que la gestión instantáneamente cambia de modo operación, vinculando a la red eléctrica y operando en el modo 6, por tanto, la carga de la batería es constante sin verse afectada en ningún momento. Figura 54. Gestión del sistema a partir de un SOC inicial del 25%. Figura 55. Diferencia entre la generación y la demanda. Proyecto fin de máster 70 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. A.2. Comportamiento del sistema fotovoltaico. La simulación del sistema tomando en cuenta el perfil de la demanda en la época de verano muestra que la potencia producida por el sistema fotovoltaico a las 12 horas es máxima y equivalente a 1400 W. Ciertamente, el conversor DC/DC elevador conectado en serie con el sistema fotovoltaico, no realiza la función del seguimiento del punto de máxima potencia MPPT, con lo cual, el modulo fotovoltaico no es forzado a trabajar a la máxima potencia. La figura 56 describe el comportamiento de la potencia producida por el sistema fotovoltaico en época de verano. En esta, se observa como existe durante la generación una variabilidad en la producción, la cual es debida a los cambios repentinos del recurso solar. Figura 56. Potencia generada por el sistema fotovoltaico en un día en época de verano. De esta manera, la figura 57 presenta el comportamiento de solo un panel fotovoltaico, en el cual es posible observar como la variabilidad de la irradiancia afecta su comportamiento. La curva el color azul muestra el perfil de la irradiancia para el mes de julio tomando en cuenta pequeñas variaciones debido a nubosidades repentinas. Por otro lado la curva de color verde muestra la potencia producida en el mismo rango de tiempo para solo un panel. Figura 57. Irradiancia, tensión y potencia generada por un panel fotovoltaico en época de verano. Proyecto fin de máster 71 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. A.3. Respuesta del inversor DC/AC. De otra parte es posible visualizar la respuesta del inversor sin filtrar la señal. La figura 58 permite detallar la respuesta obtenida en donde la tensión varía desde 164 V a 0 y desde 0 a -164 V. Dicha forma de onda es debida a la modulación PWM por la cual es gestionado el inversor. Figura 58. Tensión alterna a la salida del inversor DC/AC sin filtro. A.4. Modo de gestión 1, 2 y 4. La figura 59, enseña la forma de onda de la tensión y de la corriente tanto en la carga como en el bus de continua, en esta se puede observar que la corriente a lo largo del modo de funcionamiento 1 es positiva, indicando de esta manera que el flujo de potencia se encuentra en dirección entrante al inversor DC/AC, permitiendo posteriormente el suministro a la carga y el vertimiento a la red eléctrica. Figura 59. Comportamiento del sistema en el modo de operación 1. Proyecto fin de máster 72 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. Como ha sido explicado anteriormente, el SOC de la batería es uno de los factores que determina el modo de operación del sistema. En la figura 60 se presenta la forma de onda en la carga, la tensión en el bus de continua y el flujo de la corriente en el bus DC. En esta es notorio que para el mismo lapso de tiempo de simulación, comparado con la respuesta del modo 1 presentada en la figura anterior (ver figura 59), el modo de gestión es el 2, lo cual es debido a la priorización que tiene la estrategia de cargar la batería en vez de verter la energía a la red cuando existe un exceso de producción. En esta se observa que la corriente, al igual que para el modo 1, es positiva, indicando así el flujo de potencia desde el sistema fotovoltaico hacia la carga y de otro lado, hacia la batería permitiendo su carga. Figura 60. Comportamiento del sistema en el modo de operación 2. Finalmente, cuando la producción de energía por medio de la fotovoltaica es nula y los costes de la energía de red no se encuentran en las horas pico, la red eléctrica permite el suministro de la potencia demandada y por ende de la carga de la batería. Como es observado en la figura 61, ahora el flujo de potencia a cambiado mediante la operación del modo de gestión 4. Dicho cambio radica en que el flujo de potencia proviene desde la red, lo cual ha implicado que el inversor actúe como un rectificador de onda completa. Figura 61. Comportamiento del sistema en el modo de operación 4. Proyecto fin de máster 73 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. B. Sistema con perfil de demanda de invierno. B.1. Flujo de corriente a través del sistema. En la grafica 62, presentada a continuación, se puede observar la dirección del flujo de la corriente a través del bus de continua. La medición es realizada en la entrada del lado DC del inversor, con el fin de determinar si la intensidad proviene desde la red eléctrica o si esta se encuentra en dirección a la carga. Como es visualizado, durante el modo de gestión 4 la intensidad tiene un valor negativo, ya que como fue presentado anteriormente, la intensidad se encuentra dirigida hacia la batería con el fin de ser cargada. De otra parte, los modos de gestión 2, 3 y 7 presentan un flujo positivo, ya que existe una participación de la fotovoltaica, sin embargo, la magnitud de la intensidad en el modo de gestión 7 es mayor en comparación a los modos 2 y 3, lo cual es debido a que la batería está abasteciendo la demanda en las horas punta. Figura 62. Modos de gestión y flujo de corriente del sistema con un SOC inicial del 50%. Proyecto fin de máster 80 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ban_carga = 1; end end end else if SOC >= 30 if ban_carga == 1 if SOC == 100 ban_carga = 0; else modo = 6; INT_red = 1; INT_pv = 1; INT_carga = 1; INT_bat = 1; INT_seg = 0; gate_bat = 0; disp_inv = 1; P_exc = P_pv - P_dem; red = 1; mod_inv = 0; ban_carga = 1; end else modo = 3; INT_red = 0; INT_pv = 1; INT_carga = 1; INT_bat = 1; INT_seg = 0; gate_bat = 1; disp_inv = 1; P_exc = P_pv - P_dem; red = 1; mod_inv = 1; end else modo = 6; INT_red = 1; INT_pv = 1; INT_carga = 1; INT_bat = 1; INT_seg = 0; gate_bat = 0; disp_inv = 1; P_exc = P_pv - P_dem; red = 1; mod_inv = 0; ban_carga = 1; end end end % Fin del if de decisiones de gestion else end % Fin de evaluacion de la bandera de anomalias de red %------------------------------------------------------------------------ end % Fin de la funcion %------------------------------------------------------------------------ Proyecto fin de máster 81 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 17. Código fuente del modelo de una célula, panel y campo fotovoltaico. Las ecuaciones modeladas que describen el comportamiento del sistema fotovoltaico, presentadas en el anexo 3, han sido programadas en Matlab con el fin de ver el comportamiento y ser validadas. Por ende, se presenta a continuación el código fuente desarrollado, en donde rutinas para obtener el comportamiento de una célula solar, un panel fotovoltaico y el campo fotovoltaico, han sido implementadas. El código se encuentra debidamente documentado en cada una de sus subrutinas y en la definición de variables y constantes utilizadas. clear; clf; Sc = 100; % Irradiancia STC Sx = 100; % Irradiancia actual Ta = 25; % Temperatura ambiente referencia Tx = 25; % Temperatura actual Tc = 25; % Temperatura de célula Ns = 36; % Numero de células en serie Np = 1; % Numero de células en paralelo Ns_mod = 7; % Numero de módulos en serie Np_mod = 4; % Numero de módulos en paralelo % Ecuaciones de cambio de tensión debido a los efectos de la temp. Tak = 273.15 + Ta; Txk = 273.15 + Tx; Isc = 4.85; % Corriente de cortocircuito (STC) célula (A) Voc = 21.6; % Tensión a circuito abierto modulo (V) K = 1.38*(10^(-23)); q = 1.602*(10^(-19)); Io = 0.0002; m = 1.3; c1 = 1; % Contador para ciclo modulo c2 = 1; % Contador para ciclo modulo c3 = 1; % Contador para ciclo modulo c4 = 1; % Contador para ciclo célula c5 = 1; % Contador para ciclo célula c6 = 1; % Contador para ciclo célula c7 = 1; % Contador para ciclo campo c8 = 1; % Contador para ciclo campo c9 = 1; % Contador para ciclo campo P_max_cel = 0; % Valor temporal del MPP de una célula P_max_mod = 0; % Valor temporal del MPP del modulo P_max_cam = 0; % Valor temporal del MPP del campo Bt = 0.004; Sigt = 0.06; alfs = 0.2; % Cambio de temp de operación debido a radiación n = 1.2; % Factor de calidad del diodo, factor % n =2 para cristalino, <2 para amorfo Proyecto fin de máster 82 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. % Coeficientes debido a variación en la temperatura Ctv = 1 + (Bt*(Tak - Txk)); Cti = 1 + ((Sigt/Sc)*(Txk - Tak)); % Coeficientes debido a variación en la temperatura Csv = 1 + ((Bt*alfs)*(Sx - Sc)); Csi = Sx/Sc; % Se supone un cambio lineal dtc = alfs*(Sx - Sc); % Coeficientes de corrección de intensidad y tensión debido a variación en % temperatura e irradiancia Ci = Cti*Csi; Cv = Ctv*Csv; display (Ci); display (Cv); %******************************************************************** % ECUACION FUNDAMENTAL - CELULA FOTOVOLTAICA %******************************************************************** Vocc = (Voc/Ns) * Cv; display(Vocc) for Vc=0:0.0001:Vocc Ic = Ci * (Isc * (1 - exp((Vc-Vocc)/(0.03255)))-(Vc/10)); Pc = Ic * Vc; if Pc >= P_max_cel P_max_cel = Pc; % Determina el MPP de una célula else end MIc(c4) = Ic; % Matriz de intensidad MVc(c5) = Vc; % Matriz de tensión MPc(c6) = Pc; % Matriz de potencia c4 = c4+1; c5 = c5+1; c6 = c6+1; end display (P_max_cel); %GRAFICA V-I, V-P DE LA CELULA FOTOVOLTAICA subplot (3,2,1) plot(MVc,MIc) title('CURVA (V-I) CELULA FOTOVOLTAICA') subplot (3,2,2) plot(MVc,MPc) title('CURVA (V-P) CELULA FOTOVOLTAICA') %******************************************************************** % ECUACION FUNDAMENTAL - MODULO FOTOVOLTAICO %******************************************************************** Voct = Voc * Cv; display (Voct); for V=0:0.1:Voct I = Ci * Np * (Isc * (1 - exp((V-Voct)/(0.03255)))-(Vc/10)); P = I * V; if P >= P_max_mod Proyecto fin de máster 83 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. P_max_mod = P; % Determina el MPP del modulo else end MI(c1) = I; % Matriz de intensidad MV(c2) = V; % Matriz de tensión MP(c3) = P; % Matriz de potencia c1 = c1+1; c2 = c2+1; c3 = c3+1; end display (P_max_cel * Ns * Np); %GRAFICA V-I, V-P DEL MODULO FOTOVOLTAICO subplot (3,2,3) plot(MV,MI) title('CURVA (V-I) MODULO FOTOVOLTAICO') subplot (3,2,4) plot(MV,MP) title('CURVA (V-P) MODULO FOTOVOLTAICO') %******************************************************************** % ECUACION FUNDAMENTAL - CAMPO FOTOVOLTAICO %******************************************************************** Voct_mod = Voc * Cv * Ns_mod; for Vt=0:0.01:Voct_mod It = Np_mod * Ci * Np * (Isc * (1 - exp((Vt-Voct_mod)/(0.03255)))); % Intensidad Pt = It * Vt; if Pt >= P_max_cam P_max_cam = Pt; % Determina el MPP del campo else end MIt(c7) = It; % Matriz de intensidad MVt(c8) = Vt; % Matriz de tensión MPt(c9) = Pt; % Matriz de potencia c7 = c7+1; c8 = c8+1; c9 = c9+1; end display (P_max_cam); %GRAFICA V-I, V-P DEL CAMPO FOTOVOLTAICO subplot (3,2,5) plot(MVt,MIt) title('CURVA (V-I) CAMPO FOTOVOLTAICO') subplot (3,2,6) plot(MVt,MPt) title('CURVA (V-P) CAMPO FOTOVOLTAICO') %******************************************************************** Proyecto fin de máster 84 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. ANEXO 18. Código fuente de sincronismo. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % SINCRONIZADOR HORARIO DIA. % GENRACION DEL PERFIL DE IRRADIANCIA Y DE LA DEMANDA %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [perfil_irr, perfil_dem, s_load, hora, coste] = sinc_horario(clock, perfil) base_tiempo = 2; % Indica que 2 segundos equivalen de simulacion a 1 hora %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Selección del perfil de irradiancia y demanda % 1 = VERANO % 2 = INVIERNO %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if perfil == 1 % VERANO %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if clock <= base_tiempo hora = 1; perfil_irr = 0; perfil_dem = 236; s_load = 2; coste = 0.047; elseif clock > base_tiempo && clock <= base_tiempo+2 hora = 2; perfil_irr = 0; perfil_dem = 208; s_load = 3; coste = 0.043; elseif clock > base_tiempo+2 && clock <= base_tiempo+4 hora = 3; perfil_irr = 0; perfil_dem = 199; s_load = 4; coste = 0.038; elseif clock > base_tiempo+4 && clock <= base_tiempo+6 hora = 4; perfil_irr = 0; perfil_dem = 200; s_load = 5; coste = 0.037; elseif clock > base_tiempo+6 && clock <= base_tiempo+8 hora = 5; perfil_irr = 63; perfil_dem = 221; s_load = 6; coste = 0.036; elseif clock > base_tiempo+8 && clock <= base_tiempo+10 hora = 6; perfil_irr = 167; perfil_dem = 256; s_load = 7; coste = 0.037; elseif clock > base_tiempo+10 && clock <= base_tiempo+12 hora = 7; Proyecto fin de máster 85 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. perfil_irr = 323; perfil_dem = 286; s_load = 8; coste = 0.041; elseif clock > base_tiempo+12 && clock <= base_tiempo+14 hora = 8; perfil_irr = 473; perfil_dem = 297; s_load = 9; coste = 0.044; elseif clock > base_tiempo+14 && clock <= base_tiempo+16 hora = 9; perfil_irr = 597; perfil_dem = 327; s_load = 10; coste = 0.048; elseif clock > base_tiempo+16 && clock <= base_tiempo+18 hora = 10; perfil_irr = 683; perfil_dem = 353; s_load = 11; coste = 0.052; elseif clock > base_tiempo+18 && clock <= base_tiempo+20 hora = 11; perfil_irr = 729; perfil_dem = 378; s_load = 12; coste = 0.056; elseif clock > base_tiempo+20 && clock <= base_tiempo+22 hora = 12; perfil_irr = 729; perfil_dem = 397; s_load = 13; coste = 0.058; elseif clock > base_tiempo+22 && clock <= base_tiempo+24 hora = 13; perfil_irr = 683; perfil_dem = 416; s_load = 14; coste = 0.06; elseif clock > base_tiempo+24 && clock <= base_tiempo+26 hora = 14; perfil_irr = 597; perfil_dem = 438; s_load = 15; coste = 0.059; elseif clock > base_tiempo+26 && clock <= base_tiempo+28 hora = 15; perfil_irr = 473; perfil_dem = 420; s_load = 16; coste = 0.055; elseif clock > base_tiempo+28 && clock <= base_tiempo+30 hora = 16; perfil_irr = 322; perfil_dem = 398; s_load = 17; coste = 0.055; elseif clock > base_tiempo+30 && clock <= base_tiempo+32 hora = 17; Proyecto fin de máster 86 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. perfil_irr = 167; perfil_dem = 377; s_load = 18; coste = 0.055; elseif clock > base_tiempo+32 && clock <= base_tiempo+34 hora = 18; perfil_irr = 63; perfil_dem = 387; s_load = 19; coste = 0.055; elseif clock > base_tiempo+34 && clock <= base_tiempo+36 hora = 19; perfil_irr = 26; perfil_dem = 410; s_load = 20; coste = 0.054; elseif clock > base_tiempo+36 && clock <= base_tiempo+38 hora = 20; perfil_irr = 0; perfil_dem = 428; s_load = 21; coste = 0.052; elseif clock > base_tiempo+38 && clock <= base_tiempo+40 hora = 21; perfil_irr = 0; perfil_dem = 446; s_load = 22; coste = 0.052; elseif clock > base_tiempo+40 && clock <= base_tiempo+42 hora = 22; perfil_irr = 0; perfil_dem = 425; s_load = 23; coste = 0.051; elseif clock > base_tiempo+42 && clock <= base_tiempo+44 hora = 23; perfil_irr = 0; perfil_dem = 404; s_load = 24; coste = 0.053; else hora = 0; perfil_irr = 0; perfil_dem = 293; s_load = 1; coste = 0.048; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% else % INVIERNO %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if clock <= base_tiempo hora = 1; perfil_irr = 0; perfil_dem = 202; s_load = 26; coste = 0.052; Proyecto fin de máster 87 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. elseif clock > base_tiempo && clock <= base_tiempo+2 hora = 2; perfil_irr = 0; perfil_dem = 164; s_load = 27; coste = 0.045; elseif clock > base_tiempo+2 && clock <= base_tiempo+4 hora = 3; perfil_irr = 0; perfil_dem = 151; s_load = 28; coste = 0.037; elseif clock > base_tiempo+4 && clock <= base_tiempo+6 hora = 4; perfil_irr = 0; perfil_dem = 157; s_load = 29; coste = 0.033; elseif clock > base_tiempo+6 && clock <= base_tiempo+8 hora = 5; perfil_irr = 0; perfil_dem = 176; s_load = 30; coste = 0.03; elseif clock > base_tiempo+8 && clock <= base_tiempo+10 hora = 6; perfil_irr = 0; perfil_dem = 200; s_load = 31; coste = 0.032; elseif clock > base_tiempo+10 && clock <= base_tiempo+12 hora = 7; perfil_irr = 86; perfil_dem = 225; s_load = 32; coste = 0.037; elseif clock > base_tiempo+12 && clock <= base_tiempo+14 hora = 8; perfil_irr = 180; perfil_dem = 249; s_load = 33; coste = 0.046; elseif clock > base_tiempo+14 && clock <= base_tiempo+16 hora = 9; perfil_irr = 297; perfil_dem = 271; s_load = 34; coste = 0.05; elseif clock > base_tiempo+16 && clock <= base_tiempo+18 hora = 10; perfil_irr = 376; perfil_dem = 288; s_load = 35; coste = 0.053; elseif clock > base_tiempo+18 && clock <= base_tiempo+20 hora = 11; perfil_irr = 419; perfil_dem = 331; s_load = 36; coste = 0.056; Proyecto fin de máster 88 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. elseif clock > base_tiempo+20 && clock <= base_tiempo+22 hora = 12; perfil_irr = 419; perfil_dem = 376; s_load = 37; coste = 0.056; elseif clock > base_tiempo+22 && clock <= base_tiempo+24 hora = 13; perfil_irr = 378; perfil_dem = 408; s_load = 38; coste = 0.06; elseif clock > base_tiempo+24 && clock <= base_tiempo+26 hora = 14; perfil_irr = 297; perfil_dem = 424; s_load = 39; coste = 0.056; elseif clock > base_tiempo+26 && clock <= base_tiempo+28 hora = 15; perfil_irr = 180; perfil_dem = 406; s_load = 40; coste = 0.054; elseif clock > base_tiempo+28 && clock <= base_tiempo+30 hora = 16; perfil_irr = 54; perfil_dem = 399; s_load = 41; coste = 0.052; elseif clock > base_tiempo+30 && clock <= base_tiempo+32 hora = 17; perfil_irr = 0; perfil_dem = 435; s_load = 42; coste = 0.053; elseif clock > base_tiempo+32 && clock <= base_tiempo+34 hora = 18; perfil_irr = 0; perfil_dem = 472; s_load = 43; coste = 0.057; elseif clock > base_tiempo+34 && clock <= base_tiempo+36 hora = 19; perfil_irr = 0; perfil_dem = 506; s_load = 44; coste = 0.071; elseif clock > base_tiempo+36 && clock <= base_tiempo+38 hora = 20; perfil_irr = 0; perfil_dem = 556; s_load = 45; coste = 0.078; elseif clock > base_tiempo+38 && clock <= base_tiempo+40 hora = 21; perfil_irr = 0; perfil_dem = 541; s_load = 46; coste = 0.077; Proyecto fin de máster 89 Universidad de Zaragoza – Máster Oficial en Energías Renovables y Eficiencia Energética. elseif clock > base_tiempo+40 && clock <= base_tiempo+42 hora = 22; perfil_irr = 0; perfil_dem = 517; s_load = 47; coste = 0.08; elseif clock > base_tiempo+42 && clock <= base_tiempo+44 hora = 23; perfil_irr = 0; perfil_dem = 495; s_load = 48; coste = 0.068; else hora = 0; perfil_irr = 0; perfil_dem = 253; s_load = 25; coste = 0.057; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end % Final if de selección de perfil %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end % Final de la función %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%