IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 56
500
300
200
100
0
50
100 150 200 250
Ángulo azimutal (°)
(a)
300
400
Número de sitios
Número de sitios
Número de sitios
400
400
300
200
100
0
0
300
200
100
20
40
60
80
100
Ángulo de inclinación (°)
(b)
<100 kW
≤500 kW
0
0
0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8
Relación de CA a CD
(c)
>500 kW
gráfico 7. Distribuciones de los parámetros simulados del diseño del sistema de FV particulares para Connecticut: (a)
ángulo acimutal, (b) ángulo de inclinación y (c) relación de CD a CA.
relativo largo plazo. Históricamente, los datos solares solían
ser insuficientes o estaban incompletos como para realizar pronósticos y análisis de este calibre. sin embargo, con la reciente
aparición de los datos meteorológicos integrales y de alta
calidad como la Base de datos nacional de radiación solar
(nsrdB, por sus siglas en inglés) del nrEl, la industria de
la energía Electrica ahora tiene mucha más información para
estar mejor preparada para futuros desafíos de integración.
Entre las consideraciones importantes vinculadas a los
impactos prospectivos de reducción de carga gracias a FV
particulares se incluyen: cambios en la magnitud y el tiempo
de las cargas máximas pronosticadas; cambios en el ajuste y
volatilidad de la carga; la frecuencia, el tiempo y la duración
de las condiciones de carga ligera cuando la carga es baja y
la salida de FV particulares es alta; y los impactos generales
a las formas típicas de carga. dado que todas estas consideraciones dependen de la penetración de FV particulares, se
requiere la creación de escenarios y un análisis profundo de
las cargas netas resultantes (es decir, carga menos salida de
FV particulares).
Características de las flotas de FV
particulares
las flotas de FV particulares incluyen una gran población
de sistemas individuales, que posiblemente asciende a cientos de miles, instaladas de forma heterogénea en una amplia
tabla 3. Sistemas simulados de FV particulares por
clases de tamaño.
56
Capacidad (kW)
Simulaciones totales
Total
seleccionado
<100
26,676
26,676
≥100 ≤500
8,208
554
>500 ≤2,500
6,156
126
Total
41,040
27,356
ieee power & energy magazine
región geográfica. para muchas regiones como nueva inglaterra, no hay datos de rendimiento medidos disponibles para
la mayor parte de la flota de FV particulares. los metadatos
relativos al diseño exacto y la ubicación de todos los sistemas
de FV particulares también suelen ser relativamente limitados. Esta falta de información es uno de los desafíos para
comprender la influencia de la variación estacional y diurna
de las FV particulares en la carga, debido a una variedad de
condiciones meteorológicas y a la ampliación de la flota de
FV particulares.
la simulación realista de una flota descentralizada de
sistemas FV particulares a pequeña escala debe incluir lo
siguiente:
✔ datos meteorológicos integrales y de alta resolución
que incluyan los principales impulsores del rendimiento de FV
✔ cierto nivel de información detallada sobre la ubicación y el diseño de sistemas individuales
✔ herramientas de simulación capaces de modelar el
rendimiento del sistema fotovoltaico, dada la variedad
de condiciones meteorológicas y una diversidad de
características de diseño en los sistemas individuales.
En caso de que no se conozcan las características detalladas
del diseño de los sistemas fotovoltaicos, es posible hacer suposiciones informadas con respecto a estos aportes e, idealmente,
validar los resultados de la simulación con los datos medidos
de los FV particulares instalados. más adelante hablaremos
sobre el desarrollo de tales supuestos y la validación de los
resultados en el caso de prueba de nueva inglaterra.
La Base de Datos Nacional de Radiación
Solar
las mediciones en tierra de irradiancia solar necesarias para
el modelado fotovoltaico casi no están disponibles debido a
los gastos y la dificultad técnica para instalar y mantener la
red de medición de radiación solar necesaria. para llenar este
vacío, el departamento de Energía de los Estados Unidos ha
mayo/junio 2018
Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018
Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 54
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 56
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 57
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 58
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 59
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 62
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 63
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 118
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 121
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 123
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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