Modelado del pronóstico de generación de energía solar y análisis económico de la implementación de paneles fotovoltaicos en el IFNMG campus Teófilo Otoni
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v7i2.34768Palabras clave:
Pronóstico de generación, Correlación, Generación distribuida, fotovoltaicaResumen
Considerando el escenario optimista de generación de energía solar en Brasil, este artículo presenta una modelización del pronóstico de generación de energía solar de una planta solar implantada en el Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG) campus Teófilo Otoni - MG. La metodología utilizada requiere el análisis de datos históricos de irradiación solar y temperatura de la región de estudio y el uso de la Simulación Monte Carlo para determinar el pronóstico de generación de energía. Con el fin de minimizar el error ocasionado al utilizar datos promedio de las variables estocásticas, se realizó el modelado de la dependencia estocástica entre temperatura e irradiación solar. A partir de esta modelación se realizó un análisis económico del consumo del IFNMG campus Teófilo Otoni, que permitió predecir los ahorros que genera el sistema de generación distribuida.
Descargas
Citas
Abdelaziz, A. Y., Hegazy, Y. G., El-Khattam, W., & Othman, M. M. (2014). Optimal allocation of stochastically dependent renewable energy based distributed generators in unbalanced distribution networks. Electric Power Systems Research. Egito, Cairo.
Agência Nacional de Energia Elétrica (2018). Geração Distribuída. Brasília/DF, 15/08/2018. Recuperado de: <https://www.aneel.gov.br/geracao-distribuida>. Acesso em: 08/09/2020.
Agência Nacional de Energia Elétrica (2010). Resolução normativa ANEEL. nº 414/2010 de 09 de setembro de 2010. Recuperado de https://www.aneel.gov.br/documents/656877/14486448/bren2010414.pdf/3bd33297-26f9-4ddf-94c3-f01d76d6f14a?version=1.0
Ahmadigorji, M., & Amjady, N. A. (2014). new evolutionary solution method for dynamic expansion planning of DG-integrated primary distribution networks. Energy Conversion and Management,82:61–70.
Almeida, R. R. G., Brito, N. S. D., Medeiros, M. V. B., Simões, M. C. S., & Oliveira, S. A. (2017). Proposição de uma metodologia para análise de viabilidade econômica de uma usina fotovoltaica. Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia. João Pessoa.
Associação Brasileira de Energia Solar Fotovoltaica (2021). Agência Nacional de Energia Elétrica. Infográfico ABSOLAR nº 29. São Paulo, 02/03/2021. Recuperado de https://www.absolar.org.br/mercado/infografico/
Astronergy Solar, “STAVE II 330W~345W 5BB-Polycrystalline PV Module”, 2018. Recuperado de http://www.astronergy.com/attch/product/STAVE%20II_CHSM6612P_40mm%20frame_201801.pdf
Atwa Y. M., El-Saadany E. F., Salama M. M. A., & Seethapathy, R. (2010). Optimal renewable resources mix for distribution system energy loss minimization. IEEE Transactions on Power Systems.
Canadian Solar, “Super high power poly perc module 395 W ~ 420 W”, 2020. Recuperado de https://www.canadiansolar.com/wp-content/uploads/2019/12/Canadian_Solar-Datasheet-HiKu_CS3W-P_EN.pdf
Devi, S., & Geethanjali, M. (2014). Optimal location and sizing determination of distributed generation and DSTATCOM using Particle Swarm Optimization algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 62:562–570.
Domingos, S. F., Monteiro, L. G., & Boaventura, W. C. Estado da Arte para Previsão da Radiação Solar. VIII Congresso Brasileiro de Energia Solar. Fortaleza, 2020.
Fiorotti, R. (2015). Metodologia para determinar a potência firme das unidades de geração distribuída e sua aplicação no processo de previsão de demanda das redes de distribuição de energia elétrica (Dissertação de Mestrado). Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
Kaur, S., Kumbhar, G., & Sharma, J. A Minlp. (2014). technique for optimal placement of multiple DG units in distribution systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 63:609–617.
Kotz, S., & Dorp, J. R. (2010). Generalized diagonal band copulas with two-sided generating densities. Decision Analysis. 196–214.
Moradi, M. H., & Abedini, M. A. (2012). combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal distributed generation location and sizing in distribution systems with Fuzzy optimal theory. International Journal of Green Energy, 9:641–660.
Othman, M. M., Abdelaziz, A. Y., Hegazy, Y. G., & El-Khattam, W. (2015). Approach for modelling stochastically dependent renewable energy-based generators using diagonal band copula. The Institution of Engineering and Technology Journals. Egito, Cairo.
Pereira, L. D. de L. (2018). Alocação ótima de Geração Distribuída em sistemas de distribuição considerando incertezas no modelo probabilístico de geração (Dissertação de Mestrado). Centro Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
Souza, M. E. M. (2014). Inserção de Microgeração Distribuída nas redes de baixa tensão: implantação de telhados solares (Dissertação de Mestrado). Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais, Minas Gerais.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual
CC BY
Esta licença permite que outros remixem, adaptem e desenvolvam seu trabalho não comercialmente, contanto que eles creditem a você e licenciem suas novas criações sob os mesmos termos.
