Tecnologías Fotovoltaicas Avanzadas
Energía Solar
Esta sección presenta artículos que destacan los avances tecnológicos en la tecnología fotovoltaica y el impacto en la optimización de las energías limpias.
Optimization and Evaluation of a Stand-Alone Hybrid System Consisting of Solar Panels, Biomass, Diesel Generator, and Battery Bank for Rural Communities
Optimización y evaluación de un sistema híbrido autónomo compuesto por paneles solares, biomasa, generador diesel y banco de baterías para comunidades rurales
Las fuentes de generación fotovoltaica y de biomasa podrían ser una opción para su implementación por los abundantes recursos energéticos que ofrecen; sin embargo, la intermitencia de estas fuentes es una desventaja cuando se trata de las necesidades de la carga. Es importante utilizar un sistema de respaldo y almacenamiento y un banco de baterías para abastecer continuamente la demanda de la carga. Este artículo presenta un caso de estudio para satisfacer las necesidades energéticas de una comunidad de bajos ingresos en Ecuador. La optimización y evaluación económica del sistema híbrido es posible, utilizando un software especializado, dando como resultado la arquitectura optimizada del sistema de energía renovable basado en los recursos disponibles de la localidad. La importancia de esta investigación radica en su enfoque práctico para resolver los problemas de electrificación en comunidades aisladas y de bajos ingresos mediante un sistema híbrido de energías renovables.
Este documento es un articulo elaborado por Juan Lata García, Néstor Zamora Cedeño, Gary Ampuño, Wellington Maliza, Francisco Jurado y M. Lakshmi Swarupa (Universidad Politécnica Salesiana, Universidad Católica Santiago de Guayaquil, Universidad Bolivariana del Ecuador, Ecuador, Universidad de Jaén, España y Escuela Técnica Superior de Ingeniería CVR, India) para la revista Energies Vol. 16 Núm. 20. Publicación de MDPI. Contacto: [email protected]
Comparative Evaluation of Traditional and Advanced Algorithms for Photovoltaic Systems in Partial Shading Conditions
Evaluación comparativa de algoritmos tradicionales y avanzados para sistemas fotovoltaicos en condiciones de sombra parcial
La optimización de los sistemas fotovoltaicos (FV) es vital para mejorar la eficiencia y la viabilidad económica, especialmente en condiciones de sombra parcial (PSC). Este estudio se centra en el desarrollo y comparación de algoritmos tradicionales y avanzados. Las simulaciones realizadas en el paquete de software MATLAB/Simulink evaluaron el rendimiento de los algoritmos en diversos escenarios de sombra. Los resultados indican que, mientras que los métodos tradicionales como P&O e IC son efectivos bajo condiciones uniformes, las técnicas avanzadas, particularmente el MPPT basado en RNA, muestran una eficiencia superior y una convergencia más rápida. Los autores concluyen que la integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) en los algoritmos MPPT mejora significativamente la fiabilidad y eficiencia de los sistemas fotovoltaicos. Además, los hallazgos contribuyen al avance de la tecnología de las energías renovables y apoyan la transición a la energía verde.
Este documento es un articulo elaborado por Robert Sørensen y Lucian Mihet Popa (Escuela Universitaria de Østfold, Noruega) para la revista Solar Vol. 4 Núm. 4. Publicación de MDPI. Contacto: [email protected]
