Sizing of Hybrid Photovoltaic-Wind Energy Systems Based on Local Data Acquisition

Dimensionamiento de sistemas de energía híbridos fotovoltaica-eólica basados en aquisición de datos locales

Si bien existen diferentes alternativas para proveer energía, aún hay regiones remotas sin posibilidades cercanas de tener un suministro eléctrico quecubra sus necesidades básicas. Colombia al igual que muchos países no tiene condiciones ambientales uniformes, por tanto, aplicar modelos para eldimensionamiento de sistemas energéticos basados en energías renovables,pueden resultar ineficiente y costoso, dificultando el acceso de energía eléctrica en lugares aislados. La investigación tiene como objetivo desarrollaruna estrategia de dimensionamiento para un sistema hibrido, basado eninformación del ambiente adquirida localmente con el fin de dimensionarun sistema que aproveche los recursos naturales disponibles en el local dela mejor forma posible. A través de un sistema de adquisición de datos se recolecta información de las condiciones ambientales locales, se establecenrequerimientos del sistema a partir de una demanda energética y se busca un modelo matemático que represente el comportamiento eléctrico. Elmodelo permite analizar el comportamiento del sistema ante condicionesambientales variables en la región y así garantizar un dimensionamiento adecuado para un suministro constante de energía de baja potencia aptapara uso residencial. Este artículo presenta una alternativa para caracterizar el comportamiento eléctrico de un sistema híbrido de generación deenergía (fotovoltaica/ turbina eólica) a través de datos recolectados en ellocal, que procesados adecuadamente permiten dimensionar un sistema hibrido más adecuado a las condiciones ambientales del entorno. El sistemase implementó en una finca experimental de la Universidad de Pamplona ubicada en el norte de Colombia, basado en esta estrategia se proyectó e instalo un sistema hibrido para cubrir las demandas energéticas de forma eficiente.

1 INTRODUCCIÓN

Actualmente existen diferentes alternativas para generar energía limpia que resuelven principalmente problemas de abastecimiento en los sectores comercial, industrial y residencial [1]. Si observamos, el sector agrícola, a pesar de tener fácil acceso a recursos energéticos alternativos (solar, eólico e hidroeléctrico), requiere personalizar las soluciones, donde los factores ambientales influyen directamente en el dimensionamiento del sistema [2]. Las regiones remotas y la variabilidad climática como resultado de las fluctuaciones observadas en el clima durante periodos relativamente cortos se consideran las principales barreras para la implantación de sistemas de energías renovables [3]. En este sentido, es necesario estudiar el comportamiento eléctrico de los sistemas frente a cambios en las condiciones ambientales [4].

La demanda de energía aumenta cada día, y su eficiencia mejora con la inclusión de nuevas tecnologías, aumentando el número de alternativas para implementar sistemas de generación de energía renovable en lugares con condiciones severas [5].  En este contexto, la construcción y validación de modelos permite generar alternativas híbridas que logren aprovechar las características de la variabilidad climática en diferentes periodos [6].