Con la proliferación de la energía solar conectada a la red -ya sea de unos pocos sistemas grandes a escala de la empresa, o de miles de pequeños sistemas detrás del contador-, las empresas de servicios públicos se enfrentan a la integración de estos recursos de generación de energía distribuida y variable. En las próximas tres entradas del blog, compartiremos algunos métodos e ideas relacionados con el modelado de "flotas" fotovoltaicas -la capacidad agregada de una agrupación arbitraria de sistemas fotovoltaicos dentro del territorio de una empresa de servicios públicos o de una ISO- y mostraremos cómo las empresas de servicios públicos pueden utilizar el modelado de la flota solar para integrar mejor la energía solar en sus sistemas de distribución.
Hoy, en la primera parte de nuestra serie, describiremos cómo tener en cuenta los parques fotovoltaicos distribuidos que tienen una variedad de configuraciones de diseño dentro de un gran territorio geográfico. Esta información puede ser utilizada por los planificadores de las empresas de servicios públicos para mantener la fiabilidad de la red a largo plazo, ayudando a anticipar futuros cambios en la forma de la carga de la empresa, los nuevos tipos de recursos que se necesitarán y los cambios en el flujo de energía en los circuitos de transmisión y distribución.
En futuras entradas, consideraremos datos de alta frecuencia (resoluciones temporales de hasta 60 segundos), y cómo estos datos de alta frecuencia pueden utilizarse para evaluar la economía de la capacidad de regulación (el coste de regular la variabilidad fotovoltaica).
Por qué varían los perfiles de producción fotovoltaica
Los planificadores necesitan perfiles solares precisos y defendibles que representen la producción esperada de un conjunto amplio y diverso de generadores solares. Los recursos solares se diferencian del gas, el carbón y otros recursos porque no se despachan, sino que tienen patrones de generación basados en la irradiación disponible en su ubicación y en los atributos del sistema tal como está construido (inclinación, acimut, sombreado, etc.).
La figura 1, que aparece a continuación, ilustra el reto que supone obtener perfiles solares para utilizarlos en los estudios de planificación de las compañías eléctricas. Este gráfico representa los perfiles de producción diarios de cinco sistemas fotovoltaicos fijos en una misma ubicación. Cada sistema fotovoltaico utiliza un hardware idéntico, pero difiere en los ángulos de inclinación y azimut, lo que da lugar a perfiles solares únicos. Los planificadores deben preguntarse: "¿Qué curva debo utilizar? ¿O deberían combinarse todas en una sola curva? Y si es así, ¿cómo deben combinarse?".
Combinación de configuraciones de diseño fotovoltaico
Clean Power Research ha ayudado a varias empresas de servicios públicos a responder a este tipo de preguntas para modelar grandes parques solares. En el método más sencillo, se toma la producción fotovoltaica medida de todos los sistemas del parque fotovoltaico y se suma para obtener el perfil agregado. ¿Pero qué ocurre si no se dispone de datos? Por ejemplo, algunos sistemas fotovoltaicos están conectados detrás del contador y sólo se dispone de las cargas netas. En otros casos, se prevé una capacidad fotovoltaica en una región, pero la muestra de sistemas existentes es demasiado pequeña para hacer un perfil bueno y representativo.
En muchos casos, las empresas de servicios públicos disponen de un buen conjunto de especificaciones de los sistemas que pueden utilizar. Estos datos pueden proceder de PowerClerk® o de una base de datos interna de sistemas instalados. Los datos pueden haberse recogido durante la tramitación de los incentivos o durante la evaluación de las solicitudes de interconexión. O bien, se pueden utilizar datos de empresas de servicios públicos o estados cercanos para determinar la composición de una flota. Esta composición podría parecerse a la figura 2, que muestra el desglose de los grandes sistemas comerciales de una zona.
Como sugiere la figura, la capacidad instalada varía en función del ángulo acimutal (este, sur, oeste, etc.) y del ángulo de inclinación (0 grados, 10 grados, etc.). Por tanto, al desarrollar los perfiles, es necesario modelar la producción fotovoltaica teniendo en cuenta la capacidad relativa de cada configuración. Utilizando el desglose ilustrado, por ejemplo, la capacidad modelada orientada al sur con un ángulo de inclinación de 20 grados recibiría aproximadamente el doble de peso que la capacidad de los sistemas orientados al suroeste con un ángulo de inclinación de 5 grados.
Aunque la figura 2 muestra una distribución para los grandes sistemas comerciales, otras flotas tendrían un aspecto diferente. Por ejemplo, el análisis podría mostrar que la capacidad residencial y comercial pequeña no tendría sistemas de seguimiento y podría tener más capacidad fuera de la orientación sur. Además, los sistemas a escala de servicios públicos podrían tener más capacidad de seguimiento y más capacidad fija orientada al sur. En cada caso, una muestra adecuada de diseños de sistemas constituiría la base del esfuerzo de modelización.
Mezcla de ubicaciones geográficas
Además de las variaciones de acimut e inclinación, la capacidad del sistema se distribuye por una región geográfica, y cada ubicación presenta diferencias de irradiación y temperatura, que repercuten en la producción de energía. Sin datos medidos, el método más sencillo para modelar la producción de energía de cada sistema sería utilizar los datos antes mencionados recogidos durante el proceso de incentivo o interconexión para identificar la ubicación de cada sistema, y utilizar los datos de irradiancia y temperatura correspondientes, como SolarAnywhere datos del Año Típico GHI (TGY). Por ejemplo, PowerClerk podría utilizarse para identificar cada sistema por la dirección del cliente, a partir de la cual podría determinarse la latitud y la longitud exactas.
En algunos casos, no se conocen las ubicaciones de los sistemas (por ejemplo, al estimar la capacidad futura). En este caso, hay que estimar la distribución geográfica, y existen algunas opciones. Un método de simplificación puede consistir en suponer que la capacidad detrás del contador se encuentra en el centroide de cada código postal, y que la capacidad en cada ubicación es proporcional a la población del código postal. La figura 3 ilustra este método mostrando cada código postal del norte de Florida. La población de cada código postal determinaría la capacidad fotovoltaica relativa situada en él.
A diferencia de los recursos fotovoltaicos instalados por los clientes, no se espera que los recursos a escala de servicios públicos estén ubicados en zonas pobladas. Para estos parques, podrían utilizarse métodos de escalado alternativos, como el inverso de la población o del terreno disponible.
Ponerlo todo junto
Supongamos que queremos modelar el comportamiento de los grandes recursos fotovoltaicos comerciales detrás del contador en el norte de Florida. Una flota representativa podría modelarse como un grupo de sistemas en cada ubicación. Utilizaríamos las configuraciones sugeridas por la figura 2 (representadas como 23 sistemas independientes) y las ubicaríamos en cada código postal de la figura 3 (330 ubicaciones). Se trataría de una flota representativa de 23 sistemas x 330 localidades = 7.590 sistemas. La capacidad de cada sistema correspondería a los factores de ponderación descritos anteriormente.
Cada sistema se modelaría y los resultados se sumarían para obtener el perfil de la flota durante el periodo de modelización. En la Figura 4 se muestra un ejemplo del resultado de la modelización de la flota para un solo día, basado en datos diferentes, pero con un proceso similar.
Próximamente...
Lo anterior describe algunos métodos nuevos y potentes para crear perfiles de flotas fotovoltaicas, incluso cuando la información sobre la flota es limitada. Esta nueva capacidad tiene una serie de aplicaciones interesantes para la planificación y las operaciones de las compañías eléctricas. Entre ellas, la modelización de las cargas en escenarios de alta penetración (la "curva de pato") y la estimación de las reservas de regulación necesarias para aceptar la energía fotovoltaica en la red.
La semana que viene explicaremos cómo utilizar estos conceptos en combinación con los datos de "Alta Frecuencia" (datos solares por satélite con una resolución temporal de hasta 60 segundos), y cómo esto puede ayudar a los planificadores de servicios públicos.