En nuestra página web entrada anterior analizaba cómo elaborar perfiles de producción solar fotovoltaica para flotas de sistemas fotovoltaicos. En él destacábamos la importancia de incluir tanto la diversidad del sistema (inclinación, orientación, sombreado, etc.) como la diversidad geográfica (ubicación del sistema y proximidad relativa) al modelar la producción de energía fotovoltaica.

Variabilidad de la energía solar de alta frecuencia

En esta entrada, hablaremos de la variabilidad de la potencia fotovoltaica y de la necesidad de disponer de datos de producción fotovoltaica de alta frecuencia. La variabilidad de la energía fotovoltaica de alta frecuencia (cambios de gran magnitud, minuto a minuto, en la producción del sistema fotovoltaico) puede crear algunos de los retos más importantes de la integración en la red.

Como sugiere la imagen anterior, las nubes transitorias son la fuente predominante de la variabilidad de la potencia fotovoltaica de alta frecuencia. Y con un esfuerzo considerable, traducir la cobertura de las nubes en variabilidad de la potencia teniendo en cuenta factores como la velocidad de las nubes, el tamaño de las nubes, la altura de las nubes y las lentes de las nubes (donde los rayos del sol son momentáneamente magnificados por los bordes de las nubes) es ahora es posible.

Pero, ¿qué ocurre con los efectos agregados de múltiples sistemas fotovoltaicos en un solo alimentador de distribución o en una sola línea de transmisión? Como se muestra en la Figura 1, la suma de la producción de energía de los sistemas fotovoltaicos ubicados en un amplio rango geográfico puede conducir a reducciones sustanciales en Variabilidad de la potencia fotovoltaica.
Fig1_Plan4SolarII

Retos de los datos de integración de la red

Los operadores de la red necesitan conjuntos de datos precisos sobre la producción fotovoltaica de alta frecuencia para las siguientes tareas:

  • Programación y adquisición de recursos de seguimiento y regulación de la carga
  • Diseño de sistemas de transmisión y distribución para adaptarse a las fluctuaciones de tensión
  • Funcionamiento de los sistemas de transmisión y distribución con datos en tiempo real
  • Desarrollo de planes de recursos integrados para escenarios con alta penetración fotovoltaica

Históricamente, no se ha dispuesto de una buena fuente de datos de producción fotovoltaica de alta frecuencia. Aunque las empresas de servicios públicos podrían obtener estos datos de la medición del sistema, sólo una pequeña parte de los sistemas fotovoltaicos se han instalado con contadores de producción accesibles a la empresa de servicios públicos. Esto hace que sea bastante difícil captar las diversidades geográficas y de diseño del sistema de un parque fotovoltaico real.

Como alternativa, la producción de la flota fotovoltaica puede modelarse con éxito a partir de las bases de datos actuales de las especificaciones del sistema fotovoltaico. A menudo, estas especificaciones se recopilan durante el proceso de solicitud de incentivos o de interconexión (por ejemplo, utilizando PowerClerkcomo ha hecho la Iniciativa Solar de California y las empresas de servicios públicos municipales y de propiedad de inversores de todo Estados Unidos). Una vez conocidas, estas especificaciones del sistema fotovoltaico pueden combinarse con los datos de irradiación de alta frecuencia (1 minuto) y con las capacidades de modelización fotovoltaica para producir conjuntos de datos de producción fotovoltaica subhorarios y de alta frecuencia.

Sin embargo, los datos de irradiación de alta frecuencia no son fáciles de obtener. Para resolver este problema, Clean Power Research ha desarrollado técnicas de análisis vectorial de nubes y arquitecturas computacionales masivamente paralelas para generar datos de irradiación de resolución temporal de 1 minuto a partir de imágenes de satélite tomadas cada 30 minutos. La figura 2 es una imagen en escala de grises (las nubes son blancas) que ilustra los resultados de un análisis del movimiento vectorial de las nubes que avanza la posición y la morfología de las nubes en pasos de 1 minuto (se muestran los puntos medios de 10 minutos).
Fig2_Plan4SolarII
Como se ha visto anteriormente, los métodos de análisis del vector de nubes de Clean Power Research permiten interpolar la cobertura de nubes entre dos puntos de referencia conocidos para la producción histórica. Alternativamente, estos métodos pueden utilizarse para extrapolar la cobertura de nubes hacia adelante en el tiempo para la previsión de la producción (datos no mostrados).

La figura 3 ofrece un esquema visual del proceso descrito anteriormente para producir conjuntos de datos de producción fotovoltaica subhorarios utilizando SolarAnywhere® FleetView®.. FleetView®. integra los datos de irradiación de SolarAnywhere y las especificaciones de la flota fotovoltaica obtenidas de PowerClerk (y otras fuentes) para generar conjuntos de datos de producción fotovoltaica.
Fig3_Plan4SolarII
Gracias a FleetView®., Clean Power Research ha generado conjuntos de datos de producción fotovoltaica subhorarios y de alta frecuencia para flotas fotovoltaicas con más de 10.000 sistemas fotovoltaicos para clientes como Duke Energy y Black & Veatch. Del mismo modo, Clean Power Research produce actualmente una previsión de producción de flotas fotovoltaicas de 1 minuto para Sacramento Municipal Utility District (SMUD).

Una vez demostrada la capacidad de proporcionar conjuntos de datos de producción fotovoltaica subhorarios, nuestro próximo artículo se centrará en cómo estos conjuntos de datos pueden utilizarse para estimar el coste que supone para las empresas de servicios públicos la adquisición de mayores recursos de regulación.