Desarrollo de un sistema predictivo de potencia fotovoltaica para su utilización en sistemas híbridos

Abstract

En el trabajo se desarrolla un sistema predictivo de potencia para paneles foto voltaicos (FV) utilizando el concepto de series temporales y lógica difusa. La predicción de la potencia FV puede ser de gran utilidad, debido a que muchos sistemas implementan esta tecnología como una de sus principales fuentes de energía y anticiparse a la potencia que puede generar el conjunto de paneles FV, determina la energía con la que contará el sistema. El sistema desarrollado predice los próximos 5 valores de potencia FV por delante, uno por minuto. La potencia FV es predicha en función de la irradiancia y la temperatura de celda de los paneles FV. Para cada variable se utiliza un sistema de lógica difusa, desarrollado como una función que permite predecir una magnitud cinco minutos posteriores. Cada sistema ingresa como variable de entrada cinco valores de irradiancia y cinco valores de temperatura, consecutivos con un tiempo de muestreo de un minuto. Cada bloque utiliza un sistema de aprendizaje que ajusta la base de conocimiento de los sistemas difusos, utilizando dos años y medio de datos medidos para la irradiancia y un año y medio de medida para la temperatura de celda. Con la información que entregan los bloques, puede determinarse la potencia del panel FV. El trabajo utiliza la irradiancia como variable de entrada, debido a que esta magnitud por lo general tiene un importante historial de información. El tiempo de predicción se debe a que el sistema se desarrolla para mejorar la acción de conexión de un sistema híbrido FV-grupo electrógeno. En el trabajo se observan diferentes medidas, las cuales permiten concluir que el sistema desarrollado muestra una adecuada precisión en la predicción mencionada.

A predictive power system for photovoltaic (PV) is developed using the concept of time series and fuzzy logic in this paper. The prediction of PV power can be very useful, because many systems implement this technology as one of their main sources of energy. Also anticipate the power generated by the set of PV panels, and determines the available energy. The developed system predicts the next five PV power values ahead, one every minute. The PV power is predicted based on the irradiance and cell temperature of the PV panels. For each variable, a fuzzy logic system is used, developed as a function that predicts a magnitude five minutes later. Each system import as input variable, five values of irradiance and five values of temperature, consecutive with a sampling time of one minute. Each block uses a learning system that adjusts the knowledge base of fuzzy systems, using two and a half years of measurements for the irradiance and one and a half years of measurements for the cell temperature. With the information what provide the blocks, it possible to determine the power of the PV panel. The paper uses the irradiance as an input variable, because this magnitude usually has significant history information. The action of connecting a generator set FV-hybrid can be improved, if set through the system this “time prediction”. Different sizes are observed in this article to conclude that the developed system shows adequate accuracy in predicting said.