Estudio comparativo de métodos de estimación de la energia en sistemas fotovoltaicos conectados a redaplicación de técnicas de redes neuronales

Resumen

Las Administraciones han impulsado la producción de electricidad a partir de energías renovables en general, y la producción de energía solar fotovoltaica, en particular. En España se ha propiciado un marco legal muy favorable a la instalación de sistemas fotovoltaicos conectados a la red [1,2]. Al estudiar algunos sistemas fotovoltaicos conectados a red, se ha comprobado que la potencia real en condiciones estándares de medida de los módulos instalados en el sistema se encontraban entre un 10% y un 20% por debajo de la potencia nominal de éstos [3,4,5]. En este mismo sentido se destaca que en algunos muestreos de la potencia real en condiciones estándares de medida de los módulos solares adquiridos para llevar a cabo ciertos proyectos, se han apreciado descensos de hasta un 20% respecto de la potencia nominal que definen los fabricantes. Se propone la realización de un estudio comparativo de varios métodos clásicos, así como un método que usa redes neuronales para la predicción energética del sistema. Los objetivos se establecen en la elección de los métodos clásicos usados en la estimación de energía, la selección de los distintos sistemas fotovoltaicos que proporcionarán los datos reales para contrastar los estudios y la aplicación de la metodología de la arquitectura basada en redes neuronales artificiales que caracterice a un sistema fotovoltaico conectado a red, en cuanto a la estimación de energía que se puede obtener de él. Se aportan soluciones que permitan resolver y definir estrategias para empresas interesadas en el desarrollo de instalaciones fotovoltaicas de todo tipo de potencias que demandan más investigación sobre el impacto de la instalación intensiva de estos sistemas, el tamaño óptimo de las plantas, el aumento de la eficiencia y la distribución de las mismas para mejorar el beneficio que producen en la red, y especialmente mejoras en las predicciones de la energía producida por estos, las cuales permitirán mejorar y facilitar la planificación a las compañías eléctricas.