Estudio del desempeño del sistema fotovoltaico de 3.25 kWp de la UNCP en la ciudad de Huancayo – Perú y su comparación con modelos de cálculo tradicionales

Autores/as

  • Boris Ernesto D’Angles Woolcott Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica/ Universidad Nacional del Centro del Perú
  • Percy Humberto Cueva Ríos Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica/ Universidad Nacional del Centro del Perú
  • Wilar Tito Orellana Mendoza Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica/ Universidad Nacional del Centro del Perú

DOI:

https://doi.org/10.26490/uncp.prospectivauniversitaria.2021.18.1651

Palabras clave:

Solar energy, Photovoltaic system, Performance study, Energy production, Electricity supply, Carbon footprint

Resumen

En el año 2018, el Ministerio de Energía y Minas (MEM) de Perú con apoyo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) instalaron sistemas fotovoltaicos de 3.25 kW de potencia en sus infraestructuras de diferentes lugares del Perú, siendo una de las ubicaciones seleccionadas las de la UNCP. Por ello, esta investigación tuvo por objetivo determinar el desempeño del sistema fotovoltaico instalado en los ambientes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNCP en la ciudad de Huancayo con respecto a modelos de cálculo convencionales. Teniendo en cuenta que, este sistema fotovoltaico opera en medio de los Andes centrales de Perú a una altitud superior a los 3200 msnm. Se ha analizado los datos de producción de energía de un año y se han comparado con los resultados de cálculos teóricos, con el fin de introducir mejoras a los modelos de cálculo para futuros sistemas fotovoltaicos que se diseñen y construyan en esta región considerando condiciones climatológicas, técnicas y económicas. La metodología utilizada tiene un alcance descriptivo – correlacional, con una recopilación de datos cuantitativos provenientes de los registros de producción de energía del sistema, uso de datos históricos de radiación solar y un análisis estadístico correlacional mediante el coeficiente de correlación de Pearson utilizando software especializado. Los resultados mostraron que los ajustes propuestos para los métodos tradicionales mejoran el cálculo de la producción de energía, haciendo que los valores calculados se ajusten a los reales.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Gow, J. A. & Manning, C. D. (1996). Development of a model for photovoltaic arrays suitable for use in simulation studies of solar energy conversion systems. Sixth International Conference on Power Electronics and Variable Speed Drives (Conf. Publ. No. 429), 1996, pp. 69-74, doi: 10.1049/cp:19960890

Vera Dávila, A. G.; Delgado Ariza, J. C. & Sepúlveda Mora, S. B. (2018). Validación del modelo matemático de un panel solar empleando la herramienta Simulink de Matlab. Rev.investig.desarro.innov, 8(2), 343-356.

Jiménez, L.; López Aguayo, F. & Sales D. (2007). Manual del máster en Gestión en Energías Renovables. Tomo VI. Energía solar fotovoltaica. FUECA, Universidad de Cádiz.

Fiallos, D. & Tipán, L. (2020). Determinación del punto óptimo de potencia de paneles fotovoltaicos en base a variables difusas mediante el modelo de Liu Jordan. Universidad Politécnica Salesiana de Quito.

Ahmadzai, S. & Varshney, L., (2021). Performance Improvement of Solar PV Under Partial Shading Conditions. International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), pp. 1-5, doi: 10.1109/ CONIT51480.2021.9498408.

Das, S.; Namrata, K. & Ray, P. (2021). Dual model representation of solar photovoltaic cell. International Journal of Emerging Electric Power Systems, 20210042. https://doi.org/10.1515/ ijeeps-2021-0042

D'Angles, B. (2020). Análisis de los factores que influyen en el diseño de una planta fotovoltaica de 40MW ubicada en el valle del Mantaro [Tesis, Universidad Nacional del Centro del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12894/6031

Lemes, Francisco R.; Cari, Elmer P.T. & Corrêa, Vitor A. (2019). Parameter Estimation of Photovoltaic System Using Real Condition Data. IEEE Canadian Conference of Electrical and Computer Engineering (CCECE)

E.Kumar, Madhav / D. V. Shiva Krishna Rao, K. (2019). Modelling and Parameter Estimation of Solar Cell using Genetic Algorithm

Diario Gestión. (2016). MEM lanza proyecto para promover la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero. Publicación en línea. https://gestion. pe/economia/mem-lanza-proyecto-promover-reduccion-emisiones-gases-efecto-invernadero-118567-noticia/

Vergara Carranza, K.; Piedra Segura, J. & Richmond Navarro, J. F. (2018). Dimensionamiento de sistemas fotovoltaicos mediante una interfaz gráfica. Tecnología en Marcha. Vol. 32-3. Julio-Setiembre 2019. Pág. 66-78

Descargas

Publicado

2022-11-30

Número

Sección

Artículo original

Cómo citar

Estudio del desempeño del sistema fotovoltaico de 3.25 kWp de la UNCP en la ciudad de Huancayo – Perú y su comparación con modelos de cálculo tradicionales. (2022). Prospectiva Universitaria En Ingeniería Y Tecnología, 18(1), 65-76. https://doi.org/10.26490/uncp.prospectivauniversitaria.2021.18.1651