Y ANÁLISIS INSTALACIÓN FOTOVOLTAICA · autorizaciÓn para la digitalizaciÓn, depÓsito y...

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INGENIERO ELÉCTRICO

SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DEL CONTROL DE UNA

INSTALACIÓN FOTOVOLTAICA

Autor: Celia García Oliver

Director: Loïc Quéval

Madrid

Septiembre 2017

Celia

García

Oliver

SIMULACIÓN Y

ANÁLISIS DEL

CONTROL DE UNA

INSTALACIÓN

FOTOVOLTAICA

AUTORIZACIÓN PARA LA DIGITALIZACIÓN, DEPÓSITO Y DIVULGACIÓN EN RED DE PROYECTOS FIN DE GRADO, FIN DE MÁSTER, TESINAS O MEMORIAS DE BACHILLERATO

1º. Declaración de la autoría y acreditación de la misma. El autor D.____________________________________________________________________ DECLARA ser el titular de los derechos de propiedad intelectual de la obra: ______________________________________________________________________________, que ésta es una obra original, y que ostenta la condición de autor en el sentido que otorga la Ley de Propiedad Intelectual. 2º. Objeto y fines de la cesión. Con el fin de dar la máxima difusión a la obra citada a través del Repositorio institucional de la Universidad, el autor CEDE a la Universidad Pontificia Comillas, de forma gratuita y no exclusiva, por el máximo plazo legal y con ámbito universal, los derechos de digitalización, de archivo, de reproducción, de distribución y de comunicación pública, incluido el derecho de puesta a disposición electrónica, tal y como se describen en la Ley de Propiedad Intelectual. El derecho de transformación se cede a los únicos efectos de lo dispuesto en la letra a) del apartado siguiente. 3º. Condiciones de la cesión y acceso Sin perjuicio de la titularidad de la obra, que sigue correspondiendo a su autor, la cesión de derechos contemplada en esta licencia habilita para:

a) Transformarla con el fin de adaptarla a cualquier tecnología que permita incorporarla a internet y hacerla accesible; incorporar metadatos para realizar el registro de la obra e incorporar “marcas de agua” o cualquier otro sistema de seguridad o de protección.

b) Reproducirla en un soporte digital para su incorporación a una base de datos electrónica, incluyendo el derecho de reproducir y almacenar la obra en servidores, a los efectos de garantizar su seguridad, conservación y preservar el formato.

c) Comunicarla, por defecto, a través de un archivo institucional abierto, accesible de modo libre y gratuito a través de internet.

d) Cualquier otra forma de acceso (restringido, embargado, cerrado) deberá solicitarse expresamente y obedecer a causas justificadas.

e) Asignar por defecto a estos trabajos una licencia Creative Commons. f) Asignar por defecto a estos trabajos un HANDLE (URL persistente).

4º. Derechos del autor. El autor, en tanto que titular de una obra tiene derecho a:

a) Que la Universidad identifique claramente su nombre como autor de la misma b) Comunicar y dar publicidad a la obra en la versión que ceda y en otras posteriores a través

de cualquier medio. c) Solicitar la retirada de la obra del repositorio por causa justificada. d) Recibir notificación fehaciente de cualquier reclamación que puedan formular terceras

personas en relación con la obra y, en particular, de reclamaciones relativas a los derechos de propiedad intelectual sobre ella.

5º. Deberes del autor. El autor se compromete a:

a) Garantizar que el compromiso que adquiere mediante el presente escrito no infringe ningún derecho de terceros, ya sean de propiedad industrial, intelectual o cualquier otro.

b) Garantizar que el contenido de las obras no atenta contra los derechos al honor, a la intimidad y a la imagen de terceros.

c) Asumir toda reclamación o responsabilidad, incluyendo las indemnizaciones por daños, que pudieran ejercitarse contra la Universidad por terceros que vieran infringidos sus derechos e

Celia García Oliver

Simulación y análisis del control de una instalación fotovoltaica

intereses a causa de la cesión. d) Asumir la responsabilidad en el caso de que las instituciones fueran condenadas por infracción

de derechos derivada de las obras objeto de la cesión. 6º. Fines y funcionamiento del Repositorio Institucional. La obra se pondrá a disposición de los usuarios para que hagan de ella un uso justo y respetuoso con los derechos del autor, según lo permitido por la legislación aplicable, y con fines de estudio, investigación, o cualquier otro fin lícito. Con dicha finalidad, la Universidad asume los siguientes deberes y se reserva las siguientes facultades: Ø La Universidad informará a los usuarios del archivo sobre los usos permitidos, y no

garantiza ni asume responsabilidad alguna por otras formas en que los usuarios hagan un uso posterior de las obras no conforme con la legislación vigente. El uso posterior, más allá de la copia privada, requerirá que se cite la fuente y se reconozca la autoría, que no se obtenga beneficio comercial, y que no se realicen obras derivadas.

Ø La Universidad no revisará el contenido de las obras, que en todo caso permanecerá bajo la responsabilidad exclusive del autor y no estará obligada a ejercitar acciones legales en nombre del autor en el supuesto de infracciones a derechos de propiedad intelectual derivados del depósito y archivo de las obras. El autor renuncia a cualquier reclamación frente a la Universidad por las formas no ajustadas a la legislación vigente en que los usuarios hagan uso de las obras.

Ø La Universidad adoptará las medidas necesarias para la preservación de la obra en un futuro. Ø La Universidad se reserva la facultad de retirar la obra, previa notificación al autor, en

supuestos suficientemente justificados, o en caso de reclamaciones de terceros. Madrid, a 21 de septiembre de 2017

ACEPTA : Celia GARCIA OLIVER

Fdo……………………………………………… Motivos para solicitar el acceso restringido, cerrado o embargado del trabajo en el Repositorio Institucional:

Declaro, bajo mi responsabilidad, que el Proyecto presentado con el título


en la ETS de Ingeniería - ICAI de la Universidad Pontificia Comillas en el

curso académico 2016-2017 es de mi autoría, original e inédito y

no ha sido presentado con anterioridad a otros efectos. El Proyecto no es

plagio de otro, ni total ni parcialmente y la información que ha sido tomada

de otros documentos está debidamente referenciada.

Fdo.: Celia García Oliver Fecha: 20/09/2017

Autorizada la entrega del proyecto

EL DIRECTOR DEL PROYECTO

Fdo.: Loïc Quéval Fecha: 20/09/2017

Agradecimientos Me gustaría en un primer lugar agradecer a la Universidad Pontificia de Comillas – ICAI la posibilidad que me ha ofrecido de participar en un programa de doble titulación en la escuela de ingeniería francesa CentraleSupélec, dónde he cursado los dos últimos años del Grado en Ingeniería Electromecánica. También quiero expresar mi gratitud a mi director de proyecto, Loïc Queval, del departamento de Energía de CentraleSupélec, por haberme guiado y por hacer de este proyecto una experiencia muy enriquecedora. Y finalmente, me gustaría dar las gracias a mis padres por su paciencia y dedicación, que, durante toda la carrera, me han servido de apoyo y de inspiración.

1

Tabla de contenido ABSTRACT ......................................................................................................... 5

RESUMEN DEL PROYECTO ............................................................................. 9

1.Introducción .................................................................................................. 13

2. Estado del arte ............................................................................................. 15 2.1. Energías de origen renovable ........................................................................ 15 2.2. Energía solar: funcionamiento, historia, costes .......................................... 18

2.2.1. Principio de la generación .......................................................................... 18 2.2.2. Desarrollo de la tecnología ......................................................................... 20 2.2.3. Situación actual de la energía fotovoltaica ................................................. 21 2.2.4. Eficiencia y costes de las instalaciones fotovoltaicas ................................. 25

3. Proyecto ....................................................................................................... 27 3.1. Presentación de una instalación solar fotovoltaica ..................................... 27

3.1.1 Presentación de una instalación solar ......................................................... 27 3.2. Presentación del sistema fotovoltaico considerado y simulación ............. 32

3.2.1. Organización del modelo Simulink considerado ......................................... 32 3.2.2. Funcionamiento en detalle del modelo de simulación considerado ........... 36 3.2.3. Maximum Power Point Tracker (MPPT) ..................................................... 48 3.2.4. Simulaciones .............................................................................................. 53

3.3. Consideración del tiempo de cálculo de un microcontrolador ................... 59 3.3.1. Adaptación de la simulación ....................................................................... 59 3.3.2. Resultados .................................................................................................. 63

4. Conclusión ................................................................................................ 69

Anexo 1- Parámetros del sistema .................................................................. 71 1.1 Parámetros del módulo fotovoltaico Kyocera Solar KD205GX-LP ..................... 71 1.2 Parámetros del condensador “DC-Link” .............................................................. 71 1.3 Parámetros de los transformadores ...................................................................... 71 1.4 Funciones de cálculo de los parámetros de los PI ....................................... 72 1.5 Parámetros de inicialización de la simulación ....................................................... 74 1.6 Algoritmo Perturbe & Observe Matlab ................................................................ 75 1.7 Algoritmo Perturbe & Observe Matlab “Discreto” ........................................ 76 1.8. Código Matlab para la generación de una señal de radiación solar a partir de un archivo de texto ........................................................................................... 77

Bibliografía ....................................................................................................... 79

2

Tabla de ilustraciones Ilustración 2.1. Generación de electricidad por fuente de energía ______________________ 15 Ilustración 2.2. Evolución del crecimiento de la demanda de electricidad ________________ 16 Ilustración 2.3. Evolución de la demanda de electricidad por sectores ___________________ 17 Ilustración 2.4. Evolución de la generación de electricidad ____________________________ 17 Ilustración 2.5. Instalaciones de generación de energía solar _________________________ 18 Ilustración 2.6. Instalaciones fotovoltaicas ________________________________________ 19 Ilustración 2.7. Evolución de las instalaciones fotovoltaicas mundiales anuales ___________ 21 Ilustración 2.9. Fuentes de generación de energía eléctrica en China y evolución de las energías renovables _________________________________________________________ 22 Ilustración 2.10. Fuentes de generación de energía eléctrica en India y evolución de las energías renovables _________________________________________________________ 23 Ilustración 2.11. Evolución de la capacidad global instalada __________________________ 23 Ilustración 2.12. Estructura de potencia instalada en España __________________________ 24 Ilustración 2.13. Evolución de potencia instalada renovable en España __________________ 25 Ilustración 3.1. Fotodiodo Fuente: Propia _________________________________________ 27 Ilustración 3.2. Fotodiodo Fuente: unicrom.com ____________________________________ 27 Ilustración 3.3. Características de un fotodiodo ____________________________________ 28 Ilustración 3.4. Curva característica de un fotodiodo en la oscuridad y en presencia de radiación solar ______________________________________________________________________ 29 Ilustración 3.5 – Montaje de células fotovoltaicas ___________________________________ 29 Ilustración 3.6 – Representación del factor de forma ________________________________ 30 Ilustración 3.7 – Módulos solares conectados en serie _______________________________ 31 Ilustración 3.8 – Módulos solares conectados en paralelo ____________________________ 31 Ilustración 3.9 – Modelo de simulación de sistema fotovoltaico ________________________ 33 Ilustración 3.10 – Ampliación del bloque 2 de Simulink ______________________________ 34 Ilustración 3.11 – Ampliación del bloque 3 de Simulink, modelo de simulación de planta fotovoltaica ________________________________________________________________ 34 Ilustración 3.12 – Ampliación del bloque 4 de Simulink, MPPT ________________________ 35 Ilustración 3.13 – Ampliación del bloque 5 de Simulink, osciloscopio ____________________ 35 Ilustración 3.14 – Perfil de irradiación simple considerado ____________________________ 36 Ilustración 3.15 – Creación del perfil de radiación solar ______________________________ 36 Ilustración 3.16 – Curva característica I-V del panel solar considerado __________________ 38 Ilustración 3.17 – Visión de conjunto del funcionamiento de un VSC ____________________ 39 Ilustración 3.18 – Simulación VSC Controller ______________________________________ 40 Ilustración 3.19 – Esquema del Control VSC ______________________________________ 41 Ilustración 3.20 – Transformaciones previas al control en Simulink _____________________ 42 Ilustración 3.21 – Simulación bucle de control de tensión y corriente ____________________ 43 Ilustración 3.22 – Estructura inversor ____________________________________________ 44 Ilustración 3.23 – Bloque de simulación VSC ______________________________________ 44 Ilustración 3.24 – Esquema de un transformador de puesta a tierra _____________________ 45 Ilustración 3.25 – Esquema de la conexión Yd1 del transformador considerado ___________ 46 Ilustración 3.26 – Esquema de la conexión aparatos de medida para comprobar el correcto funcionamiento del transformador utilizado ________________________________________ 46 Ilustración 3.27 – Tensión a ambos lados del transformador __________________________ 47 Ilustración 3.28 –Simulación de la red eléctrica (línea de media tensión) _________________ 48 Ilustración 3.29 –Simulación MPPT Simulink ______________________________________ 49 Ilustración 3.30 –Representación del funcionamiento del algoritmo Perturb&Observe ______ 51 Ilustración 3.31 – Diagrama de flujo del algoritmo P&O ______________________________ 52 Ilustración 3.32 – Corriente de salida del enlace DC (CV) ____________________________ 53 Ilustración 3.33 – Corriente de salida del enlace DC (CV) ____________________________ 54 Ilustración 3.34 – Potencia activa suministrada por los paneles solares (CV) _____________ 54 Ilustración 3.35 – Potencia reactiva suministrada por los paneles solares (CV) ____________ 55 Ilustración 3.36 – Energía generada por los paneles solares (CV) ______________________ 55

3

Ilustración 3.37 – Energía generada por los paneles solares (P&O) ____________________ 56 Ilustración 3.38 – Corriente de salida del enlace DC (P&O) ___________________________ 56 Ilustración 3.39 – Potencia activa suministrada por los paneles solares (P&O) ____________ 57 Ilustración 3.40 – Energía generada por los paneles solares (P&O) ____________________ 57 Ilustración 3.41 – Modificación del modelo MPPT con Down Sample ___________________ 59 Ilustración 3.42 – Modificación del tiempo de muestreo de las señales de entrada del MPPT _ 60 Ilustración 3.43 – Tensión de referencia calculada por el MPPT utilizando Down Sample ____ 60 Ilustración 3.44 – Diagrama de flujo del algoritmo P&O “discreto” ______________________ 62 Ilustración 3.45 – Modificación del calculador MPPT en Simulink ______________________ 62 Ilustración 3.46 – Señal de pulsación con frecuencia de 1 Hz _________________________ 63 Ilustración 3.47 – Pérdidas de Energía en función de la frecuencia _____________________ 64 Ilustración 3.48 - Tensión de referencia calculada por el MPPT (1 Hz) __________________ 65 Ilustración 3.49 - Tensión de referencia calculada por el MPPT (200 Hz) ________________ 65 Ilustración 3.50 – Perfil de radiación solar real. _____________________________________ 66 Ilustración 3.51 – Tensión y Energía de una simulación con datos reales ________________ 67

5

Simulation of a photovoltaic plant and analysis of the control system

Author: Celia García Oliver


Collaborating entity: CentraleSupélec (Paris, France)

ABSTRACT

This project takes place in the Department of Energy of CentraleSupélec

engineering school (France) as part of the double degree program between

CentraleSupélec and the Universidad Pontificia de Comillas in which I have had

the chance to participate.

With this project, we have taken part in the works produced by Professor Loïc

Quéval’s students about photovoltaic plan simulation with the aim of continuing,

adapting and improving the existing models. This project is developed with the

objective of put forward a simple and adaptable simulation solution to a client

managing a solar plant.

1. Introduction

Renewable energies are an increasing important part in power generation: they

bring flexibility to the current energetic mix by reducing our dependence to fossil

fuels and greenhouse gases emissions at the same time.

The energetic mix around the world is being redefined, letting renewable energies

take an important part, and among them, photovoltaic energy is expected to be the

one with the fastest and most important growth by 2040.

One of the main advantages of solar energy compared to other renewables is the

adaptability of the technology to all production needs: a particular can install solar

panels in his roof to cover his electricity needs as well as a solar photovoltaic plant

can produce several megawatts.

This project proposes a simulation of a grid-connected photovoltaic plant. The

development of a realistic simulation model allows us to anticipate the generation

of the plant as well as predicts the effects of possible changes or improvements that

6

we want to implement in our generation by evaluating the importance of the effects

in terms of efficiency.

2. Methodology

This project presents from a theoretical point of view the simulation of a PV plant

and the consideration of the calculation time of a microcontroller introduced in the

system.

We aim to evaluate the efficiency of a system controlled by a microcontroller in

comparison to the original continuous system.

A microcontroller will be used with the purpose of implementing in the solar plant

a maximum power point tracker algorithm, which is essential to maximize the

power injected to the grid.

The project is divided in three parts:

- First, we have researched about solar energy, photovoltaic cells and solar

energy plants. We have defined the behavior of solar cells and we have analyzed

the way to connect them in our plant.

- Then, we have improved an existing simulation and adapted it to our plant. We

have put special attention on maximum power point tracking algorithms like

Perturb and Observe. This algorithm will generate an output voltage signal that

corresponds to the maximum power point of the system for the conditions given

and this signal will be used as the reference in the control loop.

This technique is essential to the proper functioning of the PV panels since

many quick changes in inputs may occur and a control loop is essential.

- Finally, we have put our focus on the initial problematic: the consideration of

the calculation time of a microcontroller in the simulation.

So, we have imposed a rhythm of calculation to the maximum power point

tracking algorithm, limiting the times the control loop acts in the system.

We have also analyzed the obtained results and the energy loss of the system.

7

3. Results

In the continuous original case, the simulation results obtained are very

satisfactory when we use the Perturb and Observe algorithm. The energy

generated by the panels takes very close values to the optimal energy

generation.

In the discrete case where we take into account the presence of the

microcontroller that implements the maximum power point tracking algorithm,

we obtained as we were expecting, more significant losses than in the

continuous case. The frequency of the microcontroller influences the losses: the

higher the frequency, the faster the system, and it adapts better to the quick

changes in solar radiation, which makes the energy losses lower. However, the

lower the frequency, the slower the system, and as it isn’t fast enough to adapt

to changes in radiation, the losses are higher.

4. Conclusions

We have reached the objectives of the project: we have studied the operation of

solar cells, we have simulated a grid-connected photovoltaic plant, we have

modeled the effects of the introduction of a microcontroller that implements an

MPPT algorithm and finally, we have analyzed the losses associated to the

introduction of said microcontroller.

However, our system has some limits since we have not been able to simulate

the generation of energy with real data (which implicates a great amount of

points and a more than 24-hour simulation).

9


Autor: Celia García Oliver


Entidad colaboradora: CentraleSupélec (Francia)

RESUMEN DEL PROYECTO

Este proyecto se ha desarrollado en el Departamento de Energía de

CentraleSupélec de (Gif-sur-Yvette, Francia) en el marco del programa de doble

titulación entre CentraleSupélec y la Universidad Pontificia de Comillas en la que

he tenido la suerte de participar.

A través de este proyecto, se ha tomado parte en los trabajos realizados por los

alumnos del Profesor Loïc Quéval sobre simulaciones de instalaciones

fotovoltaicas en una óptica de continuación, adaptación y mejora de los modelos ya

existentes. Este proyecto se desarrolla con el objetivo de proponer una solución de

simulación sencilla y adaptable a un cliente que gestiona una granja solar real.

5. Introducción

Las energías renovables serán una cada vez más importante de la generación de

energía en el siglo XXI: permiten aumentar la flexibilidad del mix energético,

reduciendo la dependencia de combustibles fósiles y además contribuyen a la

reducción de emisiones de CO2.

El mix energético en todo el mundo se está redefiniendo, dando paso a las energías

renovables y entre ellas la generación solar fotovoltaica, que será, de aquí a 2040,

la energía renovable que más crezca.

Una de las principales ventajas de la energía solar frente a las demás renovables es

que puede utilizar a varias escalas: desde un particular que hace uso paneles solares

para alimentar su residencia hasta grandes instalaciones con capacidad de decenas

de megavatios.

Este proyecto propone una simulación de una instalación fotovoltaica conectada a

la red. El desarrollo de un modelo de simulación que corresponde con la realidad

10

nos permite anticipar la generación de la instalación además de predecir los efectos

de posibles cambios o mejoras que queremos introducir en la instalación

fotovoltaica, evaluando así la importancia del cambio en términos de rentabilidad

y eficiencia.

6. Metodología

El proyecto presenta desde un punto de vista puramente teórico la simulación de

una instalación fotovoltaica y la consideración del tiempo de cálculo de un

microcontrolador.

Buscamos en particular comparar el rendimiento de un sistema controlado por un

microcontrolador con el sistema continuo de origen.

El microcontrolador se usará con el objetivo de implementar en la instalación solar

un algoritmo de seguimiento de máxima potencia, Maximum Power Point Tracker

o MPPT en inglés, esencial en la maximización de la potencia inyectada a la red.

El proyecto se ha dividido en tres grandes etapas.

- En un primer momento, hemos tenido una fase de investigación sobre la energía

solar, las células fotovoltaicas y las plantas de generación de energía solar.

Hemos definido el funcionamiento de las células solares y hemos analizado

cómo conectarlas en nuestra instalación.

- En un segundo lugar, a partir de un modelo existente, hemos adaptado y

mejorado dicha simulación a nuestra instalación, prestando especial atención a

los algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia, entre ellos Perturb

& Observe. Este algoritmo nos permite obtener una señal de tensión que

corresponde al punto de máxima potencia del sistema, esta señal servirá de

referencia para el control del sistema.

Esta técnica es esencial para el buen funcionamiento del sistema ya que las

variaciones de las condiciones de funcionamiento de los paneles fotovoltaicos

son frecuentes y un bucle de control es indispensable

- En tercer momento, nos hemos centrado sobre el problema inicial propuesto: la

consideración del tiempo de cálculo de un microcontrolador en la simulación.

Para ello, hemos impuesto una cadencia de cálculo al algoritmo de seguimiento

de máxima potencia, limitando así las veces que el control actúa sobre el

11

sistema.

Finalmente, hemos analizado los resultados obtenidos y las pérdidas de energía

del sistema.

7. Resultados

En el caso continuo, obtenemos resultados muy satisfactorios de simulación

utilizando el algoritmo de seguimiento de máxima potencia Perturb and Observe.

La energía generada por la instalación toma valores muy similares a los valores

óptimos predefinidos.

En el caso que simula la introducción de un microcontrolador que implementa el

algoritmo de seguimiento de máxima potencia, obtenemos, como era de esperar

perdidas energéticas mayores que en el caso continuo. La frecuencia influye en las

pérdidas: cuando mayor sea la frecuencia, más rápido es el sistema y mejor se

adapta a los cambios de radiación solar, lo que hace que las pérdidas sean menores.

Cuando la frecuencia es menor, el sistema es más lento, adaptándose peor a los

cambios de radiación y originando más perdidas.

8. Conclusiones

Hemos cumplido con el objetivo del proyecto: hemos estudiado el funcionamiento

de placas solares, hemos simulado una instalación fotovoltaica conectada a la red,

hemos modelizado los efectos de la introducción de un microcontrolador con la

función de implementar un algoritmo MPPT y finalmente hemos analizado las

pérdidas asociadas a la introducción de dicho controlador.

No obstante, nuestro sistema tiene ciertos límites, al no haber sido capaces de hacer

funcionar el sistema con datos reales (que implicaban una gran cantidad de puntos

y más de 24 horas de simulación).

13

1.Introducción

Este proyecto se ha desarrollado en el Departamento de Energía de

CentraleSupélec de (Gif-sur-Yvette, Francia) en el marco del programa de

doble titulación entre CentraleSupélec y la Universidad Pontificia de Comillas

en la que he tenido la suerte de participar.

A través de este proyecto, se ha tomado parte en los trabajos realizados por los

alumnos del Profesor Loïc Quéval sobre simulaciones de instalaciones

fotovoltaicas en una óptica de continuación, adaptación y mejora de las

simulaciones ya existentes.

Este proyecto se desarrolla con el objetivo de proponer una solución de

simulación sencilla y adaptable a un cliente que gestiona una granja solar real.

El cliente desea poder predecir la generación de su granja solar, así como

simular posibles cambios o mejoras en la planta solar. Siendo el Profesor

Quéval el único interlocutor del cliente, ciertos detalles sobre esta granja, o

valores reales, serán confidenciales para nosotros.

La duración del proyecto ha sido de 8 meses, siendo el 7 de febrero de 2017 la

fecha de la primera reunión. Esta ha sido la organización del proyecto.

Tabla 1.1. Diagrama de Gantt

Semanas 6-7 8-9 10-11

12-13

14-15

16-17

18-19

20-21

22-33

24-25

26-35

36-37

38-39

Definicióndeobjetivos

prácticasenem

presa

Investigación

FamiliarizaciónMatlab/Simulink

Adaptaciónmodelodesimulación

Discretización

PresentaciónCS

Adaptación

Redacciónmemoria

14

El proyecto presenta desde un punto de vista puramente teórico la simulación

de una instalación fotovoltaica y la consideración del tiempo de cálculo de un

microcontrolador.

Buscamos en particular a comparar el rendimiento de un sistema controlado

por un microcontrolador con el sistema continuo de origen.

El microcontrolador se usará con el objetivo de implementar en la instalación

solar un algoritmo de seguimiento de máxima potencia, Maximum Power

Point Tracker o MPPT en inglés, esencial en la maximización de la potencia

inyectada a la red.

El cliente desea conocer qué microcontrolador será el más eficiente para

implementar el MPPT y cuáles son las pérdidas asociadas a la introducción de

un microcontrolador en el sistema.

El proyecto se ha dividido en tres grandes etapas. En un primer momento,

hemos tenido una fase de investigación sobre la energía solar, las células

fotovoltaicas y las plantas de generación de energía solar. En un segundo lugar,

hemos estudiado la simulación del sistema, adaptándola y mejorándola,

prestando especial atención a los algoritmos de seguimiento del punto de

máxima potencia. En tercer momento, nos hemos centrado sobre el problema

inicial propuesto, la consideración del tiempo de cálculo de un

microcontrolador en la simulación. Finalmente, una vez presentado el proyecto

en CentraleSupélec, lo hemos adaptado al estándar de Trabajo de Fin de Grado

español y redactaremos

La simulación se implementará en el entorno Matlab/Simulink. La escuela

CentralSupélec pone a disposición una licencia de Matlab para el libre uso de

los alumnos, así cómo ordenadores y puestos de trabajo. Por lo que la

realización de este proyecto tendrá un coste real nulo.

15

2. Estado del arte

2.1. Energías de origen renovable La producción de electricidad de origen renovable alcanzó, en 2012, los 4680 TWh,

superando la marca simbólica del 20% de la producción de electricidad mundial

[OBSE13].

A pesar de que los combustibles fósiles se mantienen como principal forma de generación

de electricidad, varias tendencias indican que el sistema de producción de energía

mundial está cambiando: el mix energético está siendo redefinido. Podemos ver estas

tendencias en las previsiones de la EIA (Energy Information Administration) mostradas

a la Ilustración 2.1.

Según la EIA, la producción de electricidad de origen renovable alcanzaría 27% de la

producción de electricidad mundial en 2020, siendo China responsable del 40% de este

crecimiento. En efecto, las energías renovables (incluyendo hidráulicas) es la fuente de

energía con el crecimiento más rápido, creciendo alrededor de 2,9% al año, respecto al

gas natural (2,7%/año) o nuclear (2,4%). Las políticas mundiales, así como los incentivos

y ayudas, sostienen la rápida construcción de fuentes de energías renovables. Así, en

2040, el carbón, el gas natural y las energías renovables tendrían el mismo peso en la

generación de energía eléctrica [EIA17].

Ilustración 2.1. Generación de electricidad por fuente de energía

Fuente: datos de EIA

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

100%

2012 2020 2025 2030 2035 2040

WORLD NET ELECTRICITY GENERATION

Liquids

Coal

Nuclear

Natural gas

Renewables

16

Sin embargo, la mayoría de esfuerzos por el uso de energías renovables se centran en la

producción de electricidad, a pesar de que este sector representa menos del 25% del

consumo energético mundial.

Como podemos ver en la Ilustración 2.2, a partir de 1970, la tasa de crecimiento de la

demanda de electricidad ha sido cada vez menor: se ha hecho un esfuerzo por reemplazar

viejos equipamientos por unos más nuevos y más eficientes en términos de consumo y se

ve reflejado en la demanda de electricidad. Un claro ejemplo de esta tendencia es el uso

democratizado de bombillas LED. [2EIA17]

Ilustración 2.2. Evolución del crecimiento de la demanda de electricidad

Fuente: Annual Energy Outlook 2017 (EIA)

Sin embargo, según las previsiones de la EIA, el crecimiento de la demanda de

electricidad, a pesar de encontrarse en unos valores históricamente muy bajos, comenzará

a aumentar. En efecto, medios de transporte innovadores ganan terreno a los medios

tradicionales y la mejora de calidad de vida global se traduce por mayor uso de

electrodomésticos, sistemas electrónicos, lo que se traducirá un aumento de la demanda

de electricidad. [IEA17].

Podemos confirmar estas suposiciones, con las proyecciones futuras del uso de la

electricidad por sectores (Ilustración 2.3), podemos ver que el sector residencial, así como

el comercial son los que más crecimiento presentan en el uso de electricidad. Sin

embargo, en 2040, el consumo de electricidad en el sector del transporte seguirá siendo

17

casi insignificante respecto a los demás sectores a pesar de un gran aumento de la

demanda respecto a 2016.

Ilustración 2.3. Evolución de la demanda de electricidad por sectores


Además, es importante destacar el crecimiento del “consumo directo” en los sectores

residenciales, industriales y comerciales, esto es debido principalmente al uso cada vez

más extendido de la instalación de paneles solares en el techo de viviendas. Y como

podemos ver en la Ilustración 2.4, según la EIA, la generación solar de electricidad será,

de aquí a 2040, el método de generación renovable que más va a crecer.

Ilustración 2.4. Evolución de la generación de electricidad


18

2.2. Energía solar: funcionamiento, historia, costes 2.2.1. Principio de la generación La energía solar es utiliza la radiación solar para generar electricidad o calor. Se clasifica

como energía renovable ya que el sol es una fuente de energía inagotable y, además, la

generación de energía por este método no contamina. Existen varios métodos de

transformación de la energía recibida por el sol en energía utilizable para el consumo:

- La energía solar térmica que concentra la luz solar para crear calor y lo transfiere

a un fluido que se usa entonces para calentar edificios o agua o mover turbinas

que trasformarán energía mecánica en eléctrica.

- La fotovoltaica que permite transformar la radiación solar en energía eléctrica a

través de paneles solares.

(a) Instalación solar térmica (b) Instalación solar fotovoltaica

Ilustración 2.5. Instalaciones de generación de energía solar

Fuente: terra.org

En la Ilustración 2.5. podemos ver las diferencias entre los dos tipos de instalaciones

solares de consumo propio. Durante este proyecto nos centraremos sobre la energía

solar fotovoltaica.

19

El principio de la energía solar fotovoltaica consiste en la trasformación directa de la luz

emitida por el sol en energía eléctrica. Además de ser una fuente de energía inagotable,

es muy abundante ya que la energía que el sol produce sobre la Tierra cada año es más de

10.000 veces el consumo de energía mundial actual [ABAD11].

Respecto a la demanda de electricidad, es una fuente de generación importante, ya que

está disponible durante los picos de demanda eléctrica (durante el día, donde la demanda

se duplica respecto a la noche), a diferencia de la eólica, que suele generar más durante

la noche que durante el día.

Sin embargo, ya que la energía eléctrica no se puede almacenar en grandes cantidades

bajo un coste razonable, la energía solar fotovoltaica no podría responder a la demanda

de electricidad por las noches. Por lo tanto, sería inviable pensar en la energía solar como

único sustituto de los métodos de generación de energía eléctrica tradicionales.

Además, esta tecnología tiene una gran ventaja: puede utilizarse en autoconsumo o bien

puede ser utilizada como planta de generación de electricidad, inyectando la generación

a la red. En el primer caso, la posibilidad de autoconsumo se da para consumidores

residenciales o comercios que instalan típicamente paneles solares en el techo, llegando

incluso a ser autosuficientes. Se podrían instalar batería para almacenar energía eléctrica

que será utilizada durante las horas de no generación o de un contador de doble sentido

para estar conectados a la red, inyectando la energía no consumida y consumiendo

energía de la red en los momentos de no generación. En el segundo caso serán

instalaciones que ocuparán una mayor superficie e inyectarán toda la generación a la

red.

(a) Instalación para autoconsumo (b) Instalación conectada a la red

Ilustración 2.6. Instalaciones fotovoltaicas

Fuente: areatecnologia.com, energiasrenovadas.com

20

2.2.2. Desarrollo de la tecnología

El efecto fotoeléctrico fue descubierto en 1839 por el físico francés Alexandre Becquerel

mientras estudiaba los efectos de la luz en células electrolíticas, pero no fue hasta 1916

cuando se consiguió producir electricidad con una célula solar. Sin embargo, debido al

rendimiento muy limitado de las células solares, durante los 40 años siguientes no se

hicieron progresos sobre la energía solar fotovoltaica.

Fueron los satélites que hicieron avanzar esta tecnología durante la década de los 60 en

plena conquista del espacio. Los satélites necesitaban una fuente de energía fiable, y la

energía solar era perfecta ya que es una fuente de energía permanente para un satélite en

órbita. La industria espacial invirtió grandes cantidades en investigación de los paneles

fotovoltaicos, utilizando así por primera vez esta tecnología.

Además, durante la crisis del petróleo en los años 1970, los paneles solares conocieron

un segundo impulso al ser utilizados por primera vez para el consumo propio en casas.

Desde entonces, los paneles solares se han desarrollado lentamente. Durante mucho

tiempo han sido considerados únicamente como fuentes de energía alternativa.

Pero a partir de 1990, se aceleró el desarrollo de la energía fotovoltaica, debido a las

mejoras de eficiencia de los paneles solares, la preocupación creciente sobre el

medioambiente, el protocolo de Kioto y la toma de consciencia sobre la escasez de las

energías fósiles.

Además, en los años 2000, las subvenciones y políticas de desarrollo de energías

renovables dan un importante impulso al desarrollo e instalación de plantas generadoras

de energía fotovoltaica.

21

2.2.3. Situación actual de la energía fotovoltaica Gracias a las mejoras de la competitividad de los sistemas de energía solar fotovoltaica,

el mercado de la energía fotovoltaica se ha desarrollado considerablemente en los últimos

años en todo el mundo, instalando cerca de 50 GW de capacidad en 2015. [UNEF16]

Como podemos ver, Europa ha sido pionera en la instalación de paneles solares,

instalando una potencia considerable a partir de 2007 e instalando una potencia récord en

2011. Sin embargo, este crecimiento parece estar frenándose estos últimos años en

Europa, dejando paso a los países asiáticos.

Ilustración 2.7. Evolución de las instalaciones fotovoltaicas mundiales anuales

Fuente: SPE

En 2015 podemos ver que China instaló más potencia eléctrica de origen fotovoltaico que

todo Europa y casi tanto como toda la región Asia-Pacífico. Este impulso por favorecer

las energías renovables en el país más emisor de CO2 del mundo, se puede justificar por

el esfuerzo nacional de reemplazar el carbón por energías renovables, nucleares o gas

natural. En el treceavo plan quinquenal del gobierno chino, se definió el objetivo de

limitar la capacidad de generación del carbón a 1.100 GW en 2020, cancelando así los

proyectos previstos de añadir 120 GW de capacidad de generación con carbón.

22

Como podemos ver en la Ilustración 2.9, se prevé que la generación de electricidad con

carbón se estanque en los próximos años, y que se responda al crecimiento de la demanda

de electricidad principalmente con energías renovables. No obstante, el carbón seguirá

siendo la mayor fuente de electricidad en 2040.

Respecto al uso de energías renovables, podemos ver que la energía hidráulica será la

principal energía renovable, pero su crecimiento se ralentizará a partir de 2030, dejando

paso a un gran crecimiento de las energías solares y eólicas.

Ilustración 2.9. Fuentes de generación de energía eléctrica en China y

evolución de las energías renovables

Fuente: UIA

En el caso de los países en vía de desarrollo podemos fijarnos en la India, donde se prevé

un amento neto de la generación de electricidad de 3,2% al año entre 2015 y 2040 debido

al fuerte crecimiento industrial y al esfuerzo por dar mayor acceso a la electricidad en las

zonas rurales.

Como podemos ver, en India el carbón seguirá siendo la principal fuente de electricidad

(62% en 2040) pero apuesta fuertemente por las energías renovables, y en particular en

la energía solar fotovoltaica, de la cual se instalarán cerca de 130 GW de aquí a 2040.

23

Ilustración 2.10. Fuentes de generación de energía eléctrica en India y

evolución de las energías renovables

Fuente: UIA Sin embargo, el freno del crecimiento de la energía fotovoltaica en Europa parece

preocupante. Según la Unión Española Fotovoltaica (UNEF), se ve justificado por la

crisis, la sobrecapacidad de potencia instalada, y el fin de los sistemas de ayudas como

subvenciones a la energía solar.

Como podemos ver, en Europa el mercado crece gracias al Reino Unido, Alemania y

Francia con 3,5 GW, 1,5 GW y 0,9 GW instalados en 2015 respectivamente.

Ilustración 2.11. Evolución de la capacidad global instalada

Fuente: UNEF

24

No obstante, a pesar de ser el país con mayor potencial de energía solar de Europa, España

posee casi 8 veces menos de potencia instalada que en Alemania, instalando únicamente

49 MW en 2015. Según la UNEF, este estancamiento es ocasionado por una normativa

adversa. Como podemos ver, en España el 45% de la potencia instalada proviene de

fuentes renovables pero tan solo 4,4% de proviene de energía solar fotovoltaica.

Ilustración 2.12. Estructura de potencia instalada en España

Fuente: REE El análisis del marco regulatorio español respecto a la energía solar fotovoltaica nos

permite comprender el freno sufrido en los últimos años.

En 2008, España fue uno de los países que mayor potencia fotovoltaica instaló en el

mundo, instalando casi 2700 MW, impulsado por una prima de 0,44€ por cada kWh

inyectado a la red. Sin embargo, a partir de septiembre de 2008, se reguló la actividad

imponiendo primas variables según la ubicación de la instalación y un máximo de

potencia anual instalada.

Estas modificaciones ralentizaron a partir de 2009 la construcción de nuevas plantas,

bajando a 19 MW instalados en este año.

Actualmente se requieren diversos permisos para el acceso a la red eléctrica de España y

la autorización de la distribuidora de la zona, la cual tiene obligación de dar conexión a

la red eléctrica. Pero en la práctica resulta ser un proceso largo y no siempre fructuoso

para un pequeño producto de energía solar frente a los gigantes de la industria eléctrica

española.

25

El marco regulatorio tiene un claro efecto en la evolución de potencia instalada: como

podemos ver la energía solar fotovoltaica crece de forma espectacular hasta 2008, pero

se mantiene constante a partir de 2009 con un crecimiento prácticamente nulo.

Ilustración 2.13. Evolución de potencia instalada renovable en España

Fuente: REE 2.2.4. Eficiencia y costes de las instalaciones fotovoltaicas Como hemos podido ver, decenas de gigavatios de energía eólica, hidráulica y solar se

añaden al año en todo el mundo. Esto se debe a que en los últimos años se reducido

considerablemente los costes de las tecnologías renovables gracias a la investigación y la

democratización de estas tecnologías.

En las instalaciones solares fotovoltaicas el coste de los módulos solares representa 45%

de los costes de una instalación [CRE14], y en los últimos años, el abaratamiento de la

producción de los módulos solares ha permitido reducir drásticamente los costes de las

instalaciones fotovoltaicas.

Se trata principalmente de mejoras en los procesos de fabricación del silicio policristalino,

material fundamental para la producción de los paneles solares lo que permite reducir los

costes de inversión.

26

Además, la mejora del rendimiento de los paneles solares nos permite reducir

considerablemente los costes de operación.

El mejor rendimiento de los paneles solares disponible en el mercado es de 22,5%, pero

el rendimiento de la mayoría de los paneles solares se sitúa entre el 14% y el 16%.

El rendimiento los módulos está limitado por la tecnología utilizada, por lo que el

principal objetivo del diseño de las instalaciones fotovoltaicas es extraer la máxima

potencia posible de los paneles solares e inyectarlo a la red. Es por este motivo que los

métodos de seguimiento de máxima potencia se vuelven cruciales en la explotación de

instalaciones fotovoltaicas, ya que permiten, como veremos más tarde, situarnos en el

punto dónde la potencia generada es máxima.

27

3. Proyecto La parte principal del proyecto se divide en tres partes. En primer lugar, presentaremos

el funcionamiento de una célula fotovoltaica y su rol en un panel solar. En segundo lugar,

nos centraremos sobre la modelización de una instalación solar fotovoltaica, desde la

utilización de un panel solar hasta la simulación y control de una instalación completa,

teniendo especial atención en el algoritmo de seguimiento del punto de máxima potencia.

Finalmente, simularemos los efectos de la introducción de un microcontrolador que

permitiría implementar dicho algoritmo, es decir que tomaremos en cuenta el tiempo de

cálculo de este microcontrolador, discretizando así el bucle de control del sistema.

3.1. Presentación de una instalación solar fotovoltaica

El sistema considerado es un sistema de producción de energía solar conectado a la red

eléctrica. Presentaremos en un primer lugar el funcionamiento detallado de un panel solar

para después estudiar el sistema fotovoltaico considerado y su simulación.

3.1.1 Presentación de una instalación solar

3.1.1.1 Generalidades

Las células fotovoltaicas convierten la energía recibida por radiación solar en energía

eléctrica.

Una célula fotovoltaica es un fotodiodo utilizado en convención generador. La

Ilustraciones 3.1y 3.2. nos muestran su representación simbólica, así como el elemento.

Un fotodiodo es una unión PN formada por un cristal semiconductor (Si, Ge) que cuando

está iluminado emite una corriente eléctrica por efecto fotoeléctrico.

Ilustración 3.1. Fotodiodo

Fuente: Propia

Ilustración 3.2. Fotodiodo

Fuente: unicrom.com

28

Las características del fotodiodo se pueden ver en la Ilustración 3.3: bajo una iluminación

dada, toda célula fotovoltaica se puede caracterizar por una curva de corriente-voltaje (I-

V) que representa el conjunto de configuraciones eléctricas que puede tomar la célula.

Esta curva está definida por los siguientes elementos:

§ Voc, la tensión de circuito abierto, representa la tensión generada por una célula

iluminada no conectada,

§ Isc, la corriente de corto circuito, es la corriente generada por una célula conectada

a sí misma,

§ Identificamos como Pmax, el punto de máxima potencia (Maximal Power Point o

MPP) que una célula puede generar para una iluminación dada, y que corresponde

una corriente que llamaremos Imax y una tensión que será Vmax.

Para poder usar estos elementos característicos y comparar distintos tipos de células

fotovoltaicas, es necesario definir unas condiciones estándar, que serán una iluminación

de 1000 W/m2 y una temperatura de 25ºC

Ilustración 3.3. Características de un fotodiodo

Fuente: digikey.ca

Además, como podemos ver en la Ilustración 3.4, la célula no es generadora de energía

en la oscuridad, la curva característica I-V se encuentra en los I negativos.

Sin embargo, en presencia de radiación solar, la curva I-V se desplaza en el sentido

positivo de la corriente, ya que la corriente emitida por el fotodiodo es proporcional a la

iluminación. La célula se convierte así en generadora de potencia.

29

Ilustración 3.4. Curva característica de un fotodiodo en la oscuridad y en

presencia de radiación solar

Fuente: solarcellcentral.com

3.1.1.2. Montaje de las células fotovoltaicas

Las células fotovoltaicas se pueden conectar en serie. En este caso, las tensiones de todas

las células se suman y la corriente es la misma que la de una sola célula. [ABAD11]

Sin embargo, cuando las células se conectan en paralelo, son las corrientes las que se

suman y las tensiones permanecen constantes como si de una sola célula se tratase. Estas

situaciones son representadas por la Ilustración 3.4.

El montaje de células fotovoltaicas nos permite crear lo que se denomina módulos

fotovoltaicos. Uniendo células fotovoltaicas en serie y en paralelo conseguimos aumentar

tanto los valores de corriente como de tensión y por lo tanto, conseguiremos aumentar la

potencia generada.

(a) Células en serie (b) Células en paralelo

Ilustración 3.5 – Montaje de células fotovoltaicas

Fuente: energieplus-lesite.be

30

Podemos cuantificar la calidad de los módulos gracias a al factor de forma o “fill factor”

que es tal que:

!! =#$%&

'()×,-) (1)

Este factor representa el cociente entre potencia real máxima alcanzable frente a la salida

en potencia de corto-circuito y nos permite evaluar el rendimiento de las células solares.

Ilustración 3.6 – Representación del factor de forma

Fuente: solmetric.com

3.1.1.3. Montaje de módulos fotovoltaicos

Existen en el mercado módulos fotovoltaicos muy potentes, especialmente para

conectaros a la red, sin embargo, el peso de estos nos limita en potencia. Para acceder a

generadores de potencia elevada, se agrupan módulos fotovoltaicos, que cableamos entre

ellos antes de conectarlos al resto del sistema. [AAD11]

Como hemos explicado antes, podemos conectar módulos en serie: las tensiones se suman

y la corriente que atraviesa los módulos es la misma que la que pasa por un solo

módulo(Ilustración 3.7). Entonces, la corriente del conjunto será igual que la corriente

del módulo produciendo la menor corriente. Si uno de los módulos está a la sombra, este

módulo generará una menor corriente que el resto, ya que esta es proporcional a la

irradiación solar, y por lo tanto el resto de los módulos serán atravesados tan solo por esta

corriente.

31

Ilustración 3.7 – Módulos solares conectados en serie

Fuente: [ABAD11]

De la misma manera, podemos conectar los módulos en paralelo. Las corrientes se suman

y las tensiones se quedan idénticas a las de un solo módulo solar. En plantas solares donde

es inevitable que haya, en cierto momento, módulos a la sobra, esta solución es más

interesante que en serie. La Ilustración 3.8. representa la conexión de módulos en

paralelo.

Ilustración 3.8 – Módulos solares conectados en paralelo

Fuente: [ABAD11]

32

Para concluir sobre la conexión de módulos fotovoltaicos podemos decir la que la

elección de la configuración de conexión depende de las características de la planta.

Una conexión en paralelo parece interesante para las instalaciones que pueden estar en

parte a la sombra, sin embargo, una conexión de este tipo puede requerir una sección de

cable más importante debido al mayor valor de la intensidad pasante. En todo caso, hay

que tener en cuenta el valor deseado de la tensión de salida, ya que este podría ser más

bajo del requerido con este tipo de conexión.

Por otra parte, la conexión en serie nos permite tener una menor sección de cableado,

pero parece poco adecuada para instalaciones con parte de sombra y en este caso el valor

de la tensión podría sobrepasar el requerido.

Por lo tanto, con carácter general, una combinación de cableado en serie y en paralelo

parece adecuado para una mejor adaptación a las características de la planta solar y a los

valores de corriente y tensión requeridos.

3.2. Presentación del sistema fotovoltaico considerado y simulación

Deseamos realizar una simulación del sistema fotovoltaico considerado que se llevará a

cabo a través del software Matlab y en gran parte en Simulink. Por lo tanto, las primeras

semanas del proyecto han sido dedicadas a la familiarización con el entorno Matlab y

Simulink, descubriendo las distintas funcionalidades y probando con simulaciones

básicas.

Existe una gran variedad de modelos de simulación de plantas solares en “open-source”

para Simulink, sin embargo, fue difícil encontrar una adaptable para nuestro proyecto,

por lo que decidimos utilizar el modelo desarrollado por L. Quéval y sus alumnos. El

profesor Quéval de la escuela de CentraleSupélec propone a sus alumnos proyectos que

contribuyan al desarrollo de este modelo. Decidimos entonces basarnos en este para

adaptarlo y ampliarlo a nuestras especificaciones.

3.2.1. Organización del modelo Simulink considerado

Como podemos ver el modelo se compone de una multitud de bloques, describiremos en

un primer momento la organización en general de este modelo para después detallar el

funcionamiento de la parte principal del modelo, ya que algunos de estos bloques son

ayudas a la visualización o herramientas de cálculo.

33

Ilustración 3.9 – Modelo de simulación de sistema fotovoltaico

Fuente: propia

1. El bloque señalado por el número uno es un bloque de resolución de circuito

llamado “powergui”. Se encuentra en el entorno Simscape Power Systems.

Vamos a considerar una simulación discreta con un tiempo de muestreo muy

pequeño para simular un funcionamiento continuo. No elegimos una simulación

continua porque es necesario discretizarlo para la continuación de este proyecto.

En este bloque elegimos entonces una simulación discreta con un tiempo de

muestreo de Ts= 0,00005 segundos. Este tiempo de muestreo es tan pequeño

respecto al tiempo de muestreo de un controlador que lo consideramos como

continuo.

2. El bloque 2 permite calcular los valores óptimos de funcionamiento de los paneles

solares. Podemos ver una ampliación de este bloque en la Ilustración 3.10. A partir

de la radiación solar impuesta en la entrada (la misma curva de radiación solar

que la entrada a los paneles solares), los bloques utilizados se basan en una

interpolación para obtener los valores óptimos de potencia generada y tensión

teóricos de los paneles solares estando en el punto de máxima potencia.

La salida de estos dos bloques serán dos curvas: una de potencia máxima óptima

34

y otra de tensión óptima para situarse en el punto de máxima potencia. Esto nos

permitirá evaluar nuestros resultados de simulación al compararlos con estos

valores óptimos.

Ilustración 3.10 – Ampliación del bloque 2 de Simulink

Fuente: propia

3. El bloque 3 es el modelo de planta fotovoltaica en concreto. Entraremos en detalle

más adelante, ya que se compone de una gran variedad de bloques y funciones.

Podemos ver una ampliación de este en la Ilustración 3.11, esta se lee de derecha

a izquierda.

Ilustración 3.11 – Ampliación del bloque 3 de Simulink, modelo de simulación de

planta fotovoltaica

Fuente: propia

35

4. El bloque 4 se compone de distintos bloques que implementan el algoritmo de

búsqueda de máxima potencia del sistema, en inglés Maximum Power Point

Tracker o MMPT. Veremos el funcionamiento de este algoritmo más adelante.

La Ilustración 3.12. nos muestra una ampliación de este bloque.

Ilustración 3.12 – Ampliación del bloque 4 de Simulink, MPPT

Fuente: propia

5. Finalmente, el bloque 5 nos permite visualizar las distintas señales de entrada o

de salida a través de un osciloscopio. Esto nos permitirá controlar los resultados

obtenidos.

La ampliación de este bloque está en la Ilustración 3.13.

Ilustración 3.13 – Ampliación del bloque 5 de Simulink, osciloscopio

Fuente: propia

36

3.2.2. Funcionamiento en detalle del modelo de simulación considerado

3.2.2.1. Entradas del sistema

Las entradas del sistema son la temperatura y la radiación solar.

Consideraremos la temperatura como una constante que fijaremos a 25ºC. Elegimos esta

temperatura ya que corresponde a las condiciones de cálculo de características para los

fotodiodos.

En cuanto a la radiación solar, podemos imponer la curva de radiación solar que

deseemos. En un primer lugar, crearemos un perfil de radiación solar simple que

corresponde a la simplificación de un día soleado, con una radiación máxima de

1000W/m2. Consideraremos una simulación de 20 segundos. Podemos ver este perfil en

la Ilustración 3.14.

Ilustración 3.14 – Perfil de irradiación simple considerado

Fuente: propia

Para crear este perfil de radiación lo haremos a través de bloques “Ramp” de Simulink,

añadiendo estos como se muestra en la Ilustración 3.15. Los distintos bloques “Ramp”

tienen diferente pendiente (“slope”) y empiezan a distintos momentos (“start time”),

creando así el perfil considerado en la Ilustración 3.14.

Ilustración 3.15 – Creación del perfil de radiación solar

Fuente: propia

37

3.2.2.2. Paneles fotovoltaicos

Para modelizar los paneles solares, utilizaremos el bloque “PV Array” existente en

Simulink. Este bloque implementa un conjunto de módulos fotovoltaicos. El conjunto se

compone de ramas (string) de módulos conectados en paralelo, cada rama compuesta por

módulos conectados en serie. Además, este bloque nos permite seleccionar módulos

fotovoltaicos reales de la base de datos de National Renewable Energy Laboratory

(NREL), por lo que podemos cargar un modelo real de modulo solar.

Las especificaciones nos imponen considerar módulos fotovoltaicos de tipo Kyocera

Solar KD205GX-LP, por lo tanto, sus características se cargan automáticamente en el

modelo. Podemos ver las características completas en el Anexo 1.1.

En nuestro modelo, 54 células fotovoltaicas se conectan en serie, formando así un

módulo.

Cada célula fotovoltaica tiene una tensión de circuito abierto de Voc_cell=0,615 V, lo que

hace una tensión de circuito abierto de módulo de: Voc_mod=33,21 V.

La corriente de corto circuito es proporcional a la radiación solar, y cada módulo tiene

una corriente Isc=8.36 A para una radiación de 1000 W/m2.

Podemos entonces calcular el fill-factor de los módulos considerados, ya que también

conocemos el punto de máxima potencia conocemos según la fórmula (1) tal que:

!! = ./01234×564

= 789,8;<==,7×;,=<

= 0,74, por lo que se encuentra entre los valores típicos de

factor de forma.

Conexión de módulos fotovoltaicos

Los módulos fotovoltaicos se conectan en serie y en paralelo, con 38 módulos conectados

en serie formando una rama y con un total de 193 ramas en paralelo.

La tensión de salida de los paneles solares (VPV), será entonces 38 veces la tensión de un

módulo y la corriente de salida (IPV) será 193 veces la corriente de un solo módulo.

Conocemos la corriente y la tensión de un módulo en el punto de máxima potencia (MPP),

que notaremos como IMP y VMP respectivamente tal que IMP= 7,71 A y VMP= 26.6 V.

Si consideramos que a la salida de los paneles solares nos encontramos en el punto de

máxima potencia (MPP) y que por lo tanto IMP y VMP son respectivamente los puntos de

corriente y tensión de potencia máxima, encontramos los siguientes resultados:

38

VBC = 38×VFB = 38×26,6 = 1010,8V

IBC = 193×IFB = 193×7,71 = 1488,03 A.

Calculemos entonces la máxima potencia generada por los paneles solares para 25ºC y

una irradiación de 1000 W/m2, notada como PPV:

#.2 = '.2×,.2 = 1010,8×1488,03 = 1,5×10<N

Volvemos a encontrar estos resultados en la Ilustración 3.16 en la curva roja que

representa la situación para una radiación de 1000 W /m2. Esta curva Ilustración ha sido

generada desde Simulink, directamente en el bloque “PV Array”.

Ilustración 3.16 – Curva característica I-V del panel solar considerado

Fuente: propia

3.2.2.3.Bloque VSC (Voltage Source Converter)

La Ilustración 3.17. nos muestra un esquema de la visión de conjunto del bloque VSC

que nos va a permitir controlar la tensión y la corriente, así como convertir una señal DC

en una señal AC trifásica.

Nos basaremos en la guía del Profesor Quéval [QUEV16] para adaptar los elementos del

VSC a nuestra simulación, no entraremos en detalle en el dimensionamiento de los

elementos de la simulación, ya que la guía lo detalla, sino que describiremos el

funcionamiento general de este bloque.

39

Ilustración 3.17 – Visión de conjunto del funcionamiento de un VSC

Fuente: [QUEV16]

Condensador DC-link

A la salida del generador, nos encontramos con un elemento resistivo-capacitivo en

paralelo. Este elemento actúa como un filtro que permite aplanar la señal de salida,

reduciendo las oscilaciones de la señal, en este caso aplanar la señal de la tensión de salida

de los paneles solares.

Además, podemos dar un valor inicial de tensión a este condensador para evitar que esté

descargado al comienzo de la simulación y por lo tanto sea un circuito abierto. Podemos

ver los parámetros de este condensador en el Anexo 1.2.

VSC Controller

Después de pasar por el enlace DC, hacemos una regulación en tensión y corriente a

través del bloque “VSC Controller” cuya modelización en Simulink podemos ver en la

Ilustración 3.18.

40

Ilustración 3.18 – Simulación VSC Controller

Fuente: [QUEV16]

Las señales de entrada a este bloque son:

§ la tensión continua de referencia salida del enlace DC (vdc_ref) y potencia

reactiva de referencia (Qref) que deseamos tener en el modelo

§ a tensión y corriente de salida del enlace DC (Vdc e Idc respectivamente)

§ la tensión y corriente de entrada al transformador (vgabc_LG e iabc)

En este bloque, las todas señales excepto las referencias pasan en un primer momento

por un filtro paso-bajo, con una frecuencia de corte F0=1000Hz. Este filtro nos permite

eliminar el posible ruido de las señales.

Una vez pasado el filtro, las señales entran en el bloque de control. Este bloque nos

permite regular los valores de tensión y corriente. Podemos ver en la Ilustración 3.19. el

esquema del control de VSC: no describiremos en detalle el dimensionamiento, ya que el

documento [QUEV16] se basa en ello, sino que explicaremos globalmente el

funcionamiento y el interés del control.

41

Ilustración 3.19 – Esquema del Control VSC

Fuente: [QUEV16]

Sin embargo, para implementar el bucle de control descrito a continuación, es necesario

realizar distintas transformaciones a las señales de entrada:

§ En un primer lugar, necesitamos calcular la potencia reactiva de salida ya que la

utilizamos de referencia para regular en corriente. Para ello usaremos las señales

de tensión y corriente medidas a la salida del bloque VSC y aplicaremos

operaciones básicas de multiplicaciones y divisiones para obtener señales de

potencia activa (P) y (Q). Esta transformación corresponde en Simulink al bloque

P, Q que se muestra en la Ilustración 3.20

§ En segundo lugar, el bloque PLL (Phase-locked loop) o lazos de seguimiento de

fase es un dispositivo que nos permite realimentar la frecuencia y la fase de las

señales de tensión y corriente medidas a la salida del bloque VSC. Es decir, que

nos permite sincronizar estas señales trifásicas y sinusoidales con la frecuencia y

fase nominal.

§ Por último, utilizaremos una transformación DQ que nos permite pasar de tres

variables trifásicas ‘rst’ a dos variables ‘dq’, simplificando las variables de tensión

y corriente para facilitar la regulación. Esta transformación está descrita por el

documento [QUEV16].

42

Ilustración 3.20 – Transformaciones previas al control en Simulink

Fuente: propia

§ Del lado DC, la regulación en tensión tiene como objetivo situarnos en el punto

de potencia máxima (MPP), maximizando así la potencia inyectada a la red. Esta

regulación se hace a través de un controlador de acción proporcional integral (PI),

y busca a situarnos en la referencia impuesta, que es la tensión de punto máxima

potencia salida del Maximum Power Point Tracker cuyo funcionamiento será

descrito más adelante.

Las ecuaciones describiendo el cálculo del PI se encuentran en el documento

[QUEV16].

En Matlab implementamos el cálculo de los parámetros del regulador PI a través

de la función fct_tunePIout(C, Teq_r), cuya programación se encuentra en el

Anexo 1.4.

Además, podemos ver la simulación de este controlador en Simulink en la

Ilustración 3.21.

§ Del lado AC, buscamos a imponer el valor de la potencia reactiva (Q). Para ello,

utilizaremos una regulación de corriente del lado AC a través de un controlador

de acción proporcional integral (PI). Este controlador buscará a situarnos en el

punto de corriente necesario para obtener el valor de potencia reactiva deseado,

que en nuestra simulación será Q=0 var.

De la misma manera que anteriormente, las ecuaciones describiendo el

dimensionamiento de este controlador se encuentran en el documento [QUEV16].

La función fct_tunePIin(R_r, L_r, Freq_PWM) implementada en Matlab permite

43

en cálculo de los parámetros del controlador se encuentra en el Anexo 1.4, y la

Ilustración 3.21. nos muestra la implementación del control en Simulink.

Ilustración 3.21 – Simulación bucle de control de tensión y corriente

Fuente: propia

Además, cabe precisar que las funciones de transferencia operan en discreto (son

transferencias en z y no en s), ya que como hemos comentado anteriormente, simulamos

un tiempo continuo con un tiempo de muestreo muy pequeño en discreto. Para ello,

Simulink crea la función de transferencia en continuo y la transpone según el método de

Euler directo a discreto.

Elegimos este método ya que es adaptado para tiempos de muestreo pequeños, como es

nuestro sistema. Sin embargo, para tiempos de muestreo mayores este método puede

originar inestabilidad, aunque sea un sistema estable en continuo. [WESC16]

Inversor

Una vez la regulación hecha, necesitamos convertir la corriente y la tensión continua en

alterna para poder inyectar a la red la potencia generada.

Para ello, utilizamos un inversor que opera con una modulación por ancho de pulsos.

La función de un inversor es generar un voltaje de corriente alterna con magnitud y fase

deseada a partir de una tensión de entrada de corriente continua a través de un oscilador

que controla los interruptores del puente inversor, interrumpiendo de esta forma la

corriente entrante y generando una onda rectangular.

44

La modulación por anchos de pulso permite modificar el ciclo de trabajo de una señal,

modificando el tipo de señal, el ángulo de fase o la magnitud [CUIQ03]. Por este motivo,

combinaremos la acción del inversor con la de la modulación por anchos de pulso, que

utilizaremos así para obtener señales sinusoidales de amplitud y fase deseada.

Escogeremos un inversor de 3 puentes con interruptores, cuyo esquema podemos ver en

la Ilustración 3.22, ya que este modelo nos permite seleccionar una referencia (uref)

representando los valores típicos de tensiones presentes en los terminales ABC del

puente; elegiremos entonces los valores se salida de los correctores, situándonos así en

puntos de tensión y corriente deseados.

Ilustración 3.22 – Estructura inversor

Fuente: documentación Matlab

A la salida del inversor, tendremos una carga resistiva inductiva que nos permitirá

reducir el rizo de las señales de salida del inversor, actuando como un filtro [SEYM08];

además de un bloque de medida que nos permitirá medir la intensidad y tensión a la

salida de este bloque. Podemos ver la configuración de todo este bloque de simulación

VSC en la Ilustración 3.23.

Ilustración 3.23 – Bloque de simulación VSC

Fuente: propia

45

3.2.2.4.Transformador

Transformador de puesta a tierra

En primer lugar, nos encontramos con un bloque “Grounding transformer” que permite

la creación de un neutro en un sistema trifásico.

Es un transformador común de relación 1:1, conectado como autotransformador, cuyas

bobinas de fases distintas comparten el mismo flujo magnético. Este es un dispositivo

con seis devanados conectados en zigzag. [AROV12]

Este dispositivo nos permite la creación de un neutro artificial. Los parámetros de este

transformador se encuentran en el Anexo 1.3.

Ilustración 3.24 – Esquema de un transformador de puesta a tierra

Fuente: documentación Matlab

Transformador trifásico

La utilización de un transformador nos permite obtener los valores de tensión (magnitud

y fase) deseados.

Los valores de tensión a la salida del bloque VSC son demasiado bajos para conectarlos

a la red eléctrica, por lo tanto, utilizaremos un transformador para llegar a esos valores y

conectar la planta solar a la red eléctrica.

La red eléctrica opera a una tensión entre fase de valor eficaz (Vrms) de 12,47 kV. Sin

embargo, a la salida del bloque VSC tenemos una tensión entre fase de valor eficaz 480V.

46

Utilizaremos entonces un transformador cuyas características están detalladas en el

Anexo 1.3.

Del lado de la red, la configuración del devanado es en estrella con un neutro accesible

(Yg) y del lado de la salida de VSC está configurado de en triangulo (D1). Nuestro

transformador tiene entonces la configuración Yd1 (ver Ilustración 3.25), es decir que el

lado de mayor tensión está en estrella y el lado de menor tensión está en triángulo, esta

conexión da resultado un desplazamiento de fase de 30º entre los voltajes primarios y

secundarios.

Ilustración 3.25 – Esquema de la conexión Yd1 del transformador considerado

Fuente: documentación Matlab Para comprobar el correcto funcionamiento del transformador, mediremos la tensión a

ambos lados de este conectando elementos de medición (Three-Phase V-I Measurement)

como se muestra en la Ilustración 3.26:

Ilustración 3.26 – Esquema de la conexión aparatos de medida para comprobar el

correcto funcionamiento del transformador utilizado

Fuente: propia

47

Finalmente, visualizamos el resultado a través del osciloscopio “Scope” como podemos

ver en la Ilustración 3.27. Comprobamos entonces el buen funcionamiento: el valor de la

tensión en la salida del transformador es el esperado, también es visible el adelanto de

30º de la tensión de salida respeto a la de entrada, por lo tanto, concluimos que el

transformador opera como deseado.

Ilustración 3.27 – Tensión a ambos lados del transformador

Fuente: propia

3.2.2.5. Red eléctrica

La red eléctrica está representada por un bloque de tipo “Three-Phase Programmable

Voltage Source” existente en Simulink. Este bloque, cuyo aspecto podemos ver en la

Ilustración 3.28, representa una fuente de tensión trifásica que, en un primer momento,

cuando no se recibe radiación solar, cargará el condensador del “DC Link”.

Especificaremos que el tipo de generador es “swing”, pudiendo imponer así la magnitud

y fase de la tensión al inicializar la simulación.

Se trata de una línea de media tensión: el valor eficaz de la tensión de fase es de 12,47

kV, la fase es de 0º y la frecuencia nominal de 50 Hz. Los parámetros de este elemento

se encuentran el Anexo 1.4.

Conectaremos la salida de este bloque a un neutro que podemos modelizar por un bloque

“ground” ya existente en Simulink.

48

Ilustración 3.28 –Simulación de la red eléctrica (línea de media tensión)

Fuente: propia

3.2.3. Maximum Power Point Tracker (MPPT)

3.2.3.1. Principios básicos

El objetivo de la regulación en corriente y tensión es obtener la máxima potencia activa

posible a la salida del sistema. Para la regulación en tensión, buscamos a situarnos en la

referencia de tensión dada, que es la calculada por el algoritmo de búsqueda del punto de

máxima potencia, la regulación nos situaría entonces teóricamente en este mismo.

Como describíamos anteriormente, ese punto de funcionamiento (de máxima potencia)

es llamado MPP (Maximum Power Point) y podemos remitirnos a la Ilustración 3.3 para

verlo representado gráficamente.

La técnica de Maximum Power Point Tracker (MPPT) es un principio que nos permite

seguir, como su nombre lo indica, el punto de máxima potencia de un generador eléctrico

no lineal, como son os generadores fotovoltaicos.

Esta técnica es esencial para el buen funcionamiento del sistema ya que las variaciones

de las condiciones de funcionamiento de los paneles fotovoltaicos son frecuentes y un

bucle de control es indispensable.

Existen diversos algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia, presentaremos

los dos más comunes a continuación.

Para implementar estos algoritmos en Matlab, utilizaremos el bloque de la Ilustración

3.29. En entrada tendremos la tensión y corriente de salida de los paneles solares y los

parámetros del algoritmo utilizado. En salida tendremos la tensión de MPP. Un

interruptor manual nos permite cambiar entre técnicas iterativas y técnica de tensión

contante.

49

Ilustración 3.29 –Simulación MPPT Simulink

Fuente: propia

3.2.3.2.Constant Voltage Method (CV)

El método de tensión constante es el MPPT más simple. Este algoritmo supone que las

variaciones en temperatura y radiación no son significativas e impone una referencia de

tensión constante que corresponde al punto de máxima potencia para el conjunto de

módulos solares dado. Por esta razón, el algoritmo nunca se sitúa exactamente sobre el

MPP. [BABA14]

En nuestro caso, hemos calculado la tensión de salida de los paneles solares en el punto

de máxima potencia (c.f. 3.1.2.2) y tiene un valor de 1010,8V. Impondremos por lo tanto

esta tensión como referencia.

Para implementar este método en Simulink, cambiaremos simplemente la posición del

switch manual de la Ilustración 3.30 así como el valor del bloque que propociona un valor

constate.

3.2.3.3. Algoritmo Perturb and Observe (P&O)

El algoritmo Perturb and Observe es utilizado muy frecuentemente para efectuar el

seguimiento del punto de máxima potencia: periódicamente perturba el punto de

operación del sistema y compara la potencia activa de salida de los paneles solares con la

que había anteriormente. Así, a cada iteración se acerca más del punto de máxima

potencia (MPP).

Como ya hemos visto, no es el único método posible sin embargo es el más utilizado en

el seguimiento de máxima potencia.

50

Presentación del algoritmo:

Este método mueve el punto de operación del sistema en una dirección específica para

acercarse así al punto de máxima potencia. En la Ilustración 3.30 podemos ver

representado gráficamente sobre la curva tensión-potencia varias iteraciones de un

algoritmo de este tipo.

Inicialmente, calculamos la potencia activa de salida que notaremos Pk-1.

Calculamos de la misma forma el valor de potencia activa después de la perturbación,

que será Pk.

Si este valor Pk es superior a Pk-1, entonces actualizamos el valor de la referencia de

tensión Vref al valor de tensión obtenido tras la perturbación.

El programa es iterativo:

- si la potencia activa Pk ha sido obtenida aumentando el valor de Vd impuesto,

continuaremos a aumentar esta tensión siempre con el mismo paso,

- si no, será la tensión se disminuirá

Las perturbaciones de tensión se hacen siempre en el sentido de un posible aumento de

potencia activa.

Podemos ver un ejemplo en la Ilustración 3.30.

1. Supongamos que el punto A es el punto de inicio del algoritmo: la tensión de

referencia es la tensión en el punto A y llamaremos a la potencia de este punto PA.

2. La perturbación aumenta la tensión y nos situamos en el punto B: comparamos PA

y PB, como la potencia en B es superior que PA, el punto B pasa a ser el punto de

referencia, por lo tanto, la siguiente perturbación será en el mismo sentido, es

decir aumentando la tensión.

3. Nos situamos entonces en el punto C y estamos exactamente en el mismo caso

que anteriormente, por lo que la perturbación nos sitúa en el punto D (que resulta

ser el MPP, pero el algoritmo lo desconoce por el momento).

4. Y nos volvemos a encontrar en el mismo caso: la potencia del punto D es superior

a la del C por lo que nos desplazaremos hasta un punto de mayor tensión.

5. Estamos entonces en el punto E, cuya potencia es inferior a la del punto D. Por lo

tanto, la perturbación se hará esta vez en sentido contrario, es decir, disminuyendo

la tensión y situándonos en el punto de máxima potencia D.

51

Ilustración 3.30 –Representación del funcionamiento del algoritmo

Perturb&Observe

Fuente: digikey.com

En este ejemplo, el incremento elegido nos permite situarnos exactamente en el punto de

máxima potencia, sin embargo, puede que esto no sea posible en otros casos: el sistema

oscilaría entonces alrededor del MPP, lo cual es la mayor desventaja de este algoritmo.

Para disminuir las oscilaciones podríamos disminuir el incremento elegido, sin embargo,

esto degradaría la respuesta del sistema a cambios en la radiación solar, ya que haría que

el sistema fuese más lento. Eligiendo un paso del incremento mayor nos permite que el

sistema sea más rápido, pero aumentaría la magnitud de las oscilaciones cerca del punto

de máxima potencia, lo que resultaría en un aumento en las perdidas de potencia.

[AHMA17]

El diagrama de flujo correspondiente a este algoritmo se encuentra en la Ilustración

3.31.

52

Ilustración 3.31 – Diagrama de flujo del algoritmo P&O

Fuente: propia

El programa en Matlab se encuentra en el Anexo 1.6.

53

3.2.4. Simulaciones

Recordamos que las entradas al sistema son la temperatura, que mantendremos constante

a 25ºC y el perfil de radiación solar, el cual consideraremos en un primer momento como

un perfil simple representante de un día soleado (ver Ilustración 3.14).

3.2.4.1. Simulación con el método de tensión constante

Podemos ver que la corriente de salida del enlace DC, sigue un perfil proporcional al de

la radiación solar. En efecto, este resultado se adecúa con los resultados esperados

(cf.3.1.1) como la Ilustración 3.32 lo muestra.

Ilustración 3.32 – Corriente de salida del enlace DC (CV)

Fuente: propia

Como podemos ver en la Ilustración 3.33, la tensión de referencia definida es constante

(ya que usamos el método de tensión constante), y la tensión de salida del enlace DC

sigue esta tensión, ya que las dos curvas se confunden. Podemos concluir que la

regulación de tensión es muy satisfactoria ya que la tensión sigue perfectamente la

referencia. Sin embargo, podemos ver que en las zonas en las que la radiación solar es

nula hay tensión, ya que nuestra referencia siempre tiene el mismo valor, considerando

que las variaciones de radiación solar no son significativas. Esto nos muestra que este

método no se adapta completamente a nuestro perfil de radiación considerado, ya que

resulta algo incoherente que haya la misma tensión haya o no haya radiación solar.

Nota:

- curva amarilla: tensión de salida del enlace DC medida

- curva rosa: referencia calculada por el MPPT

- curva azul: valor óptimo predeterminado (cf. 3.1.3)

54

Ilustración 3.33 – Corriente de salida del enlace DC (CV)

Fuente: propia

En la siguiente ilustración podemos ver la potencia activa generada por los paneles

solares medida a la salida del bloque VSC. El resultado obtenido parece lógico: se trata

de una multiplicación entre la corriente, que sigue el perfil de la intensidad y la tensión

que tiene un valor constante.

Una vez más, los resultados son satisfactorios ya que podemos comprobar que la

potencia generada (curva amarilla) coincide con la potencia óptima predefinida (curva

azul), a defecto de pequeñas variaciones en algunos puntos.

Ilustración 3.34 – Potencia activa suministrada por los paneles solares (CV)

Respecto a la potencia reactiva, conseguimos obtener los resultados deseados,

manteniéndose la potencia reactiva a 0 var como habíamos impuesto, exceptuando

algunos picos de muy corta duración.

55

Ilustración 3.35 – Potencia reactiva suministrada por los paneles solares (CV)

Fuente: propia

Finalmente, añadiendo bloques integradores al modelo, decidimos comparar la energía

suministrada por los paneles solares a la energía óptima teórica (es la energía total ligada

a la potencia activa de salida del sistema durante una simulación). Comparando los

valores finales, podremos cuantificar de forma más realista diferencia real entre energía

generada y la óptima teórica, ya que comparando potencias reales y teóricas no tenemos

una visión de conjunto del sistema sino una visión instantánea únicamente.

La energía óptima teórica cabo de una simulación de 20 segundos es de 14,84x106 J, la

energía generada 14,71x106 J, lo cual se acerca mucho al valor óptimo (hay una

diferencia de únicamente 1%) .

Ilustración 3.36 – Energía generada por los paneles solares (CV)

Fuente: propia

Para concluir sobre el método de tensión continua, podemos decir que los resultados son

muy satisfactorios ya que se aproximan a los valores óptimos teóricos, sin embargo,

resulta algo incoherente tener la misma tensión durante toda la simulación, a pesar que

haya momentos donde no haya radiación solar.

56

3.2.4.1. Simulación con Perturb and Observe

El paso del incremento utilizado para mostrar estos primeros resultados es de 1V y el

primer punto considerado está a 900V.

Como anteriormente, el perfil de la corriente de salida del enlace DC es proporcional al

perfil de radiación solar. Sin embargo, podemos ver que con este método tenemos cierta

inestabilidad a ciertos momentos de la simulación, ya que se observan oscilaciones.

Ilustración 3.37 – Energía generada por los paneles solares (P&O)

Fuente: propia

Sobre el perfil de la tensión en salida del enlace DC (Ilustración 3.38) podemos ver que

la tensión de referencia calculada por el MMPT sigue en efecto la tensión optima

calculada anteriormente y predefinida (azul)

Este resultado es satisfactorio y demuestra el buen funcionamiento del calculador

MPPT. Por otra parte, la tensión medida (representada por la curva violeta) oscila en un

primer momento, pero se estabiliza rápidamente.

Ilustración 3.38 – Corriente de salida del enlace DC (P&O)

Fuente: propia

57

Respecto a la potencia activa suministrada por los paneles solares, podemos ver que los

resultados son similares a los obtenidos por el método anterior, exceptuando las

oscilaciones. La multiplicación de dos señales que oscilan provocará que esta tercera

señal también oscile.

Ilustración 3.39 – Potencia activa suministrada por los paneles solares (P&O)

Fuente: propia

Finalmente, respecto a la energía generada por los paneles solares durante la simulación

de 20 segundos, podemos comprobar que los resultados son incluso mejores que los

anteriores, ya que la energía generada alcanza los 14,75x106 J. La diferencia con la

energía óptima es de únicamente 0,6%

Ilustración 3.40 – Energía generada por los paneles solares (P&O)

Fuente: propia

58

Este método es energéticamente eficaz, ya que se acerca mucho a los valores óptimos, sin

embargo, conlleva muchas oscilaciones y por lo tanto pérdidas de potencia. A

continuación, haremos diversas simulaciones con distintos incrementos para comprobar

cuál de ellos sería el más adecuado.

Incremento

(en V)

Energía producida

(en J)

100 14,37x106

10 14,70x106

1 14,75x106

0,1 14,53 x106

0,01 3,22 x106

Tabla 3.1. Energía producida para distintos incrementos

A menor incremento, mayores son las oscilaciones, aunque las pérdidas de energía no

sean tan importantes. Con un menor incremento se reducen las oscilaciones, pero el

sistema es más lento y se degrada la respuesta del sistema a cambios en la radiación solar,

por lo tanto, el sistema no es eficiente.

Finalmente, el valor de incremento más adaptado a nuestro modelo parece ser 1 V.

59

3.3. Consideración del tiempo de cálculo de un microcontrolador

3.3.1. Adaptación de la simulación Se requiere utilizar un microcontrolador en el cálculo del punto de máxima potencia, es

decir, un microcontrolador ejecutaría el algoritmo de Maximum Power Point Tracking y

enviaría la señal de referencia al bucle de control del sistema.

El microcontrolador efectuaría los cálculos a una cierta frecuencia (que típicamente está

comprendida entre 0,1 Hz y 10 kHz), hablamos entonces de discretizar el bucle de

control, ya que la señal de referencia Vref enviada por el MPPT a la regulación será

discreta.

Cabe notar que no tendría sentido tener en cuenta el método de tensión constante en la

consideración del tiempo de cálculo de un microcontrolador, ya que no precisaríamos

implementar un algoritmo y por lo tanto no se requeriría el uso de un microcontrolador.

Para las primeras simulaciones, presentaremos os resultados del algoritmo Perturb and

Observe.

Podemos considerar varias opciones en cuanto a la manera de simular la introducción de

un microcontrolador.

En un primer momento, hemos considerado discretizar las señales de entrada del bloque

MPPT, imponiendo así un régimen de funcionamiento al calculador MPPT del modelo y

simular sí el muestreo de nuestros cálculos. Probamos entonces con dos bloques distintos:

un “Down Sample” que nos permite reducir la cadencia de nuestras señales de entrada (y

muestreadas a una cadencia Ts). La Ilustración 3.41 nos muestra los cambios en el modelo

de Simulink.

Ilustración 3.41 – Modificación del modelo MPPT con Down Sample

Fuente: propia

60

En este caso, estamos simulando los efectos de un microcontrolador de frecuencia 1 Hz:

- El tiempo de muestreo de la simulación es de Ts = 5x10-5 segundos.

- El bloque Down Sample nos permite limitar el número de puntos considerado,

es decir, escogiendo un factor de “down simple” de 20000 obtendremos unas

señales que variarán por escalones de 1 segundo.

Este ejemplo está ilustrado por la figura 3.42: podemos comparar la señal de la corriente

de salida del bloque “Down Sample” con la señal original de la corriente de salida de

los paneles solares:

Ilustración 3.42 – Modificación del tiempo de muestreo de las señales de entrada

del MPPT

Fuente: propia

Sin embargo, los resultados obtenidos no son satisfactorios. Como podemos observar en

la Ilustración 3.43 que la tensión de referencia calculada por el MPTT (curva rosa) varía

poco, quedándose en el entorno de la tensión de inicialización del algoritmo. Por lo

tanto, esta curva no sigue la tensión óptima como esperado: el algoritmo no se ejecuta

como previsto. Descartamos por lo tanto esta tecnica.

Ilustración 3.43 – Tensión de referencia calculada por el MPPT utilizando Down

Sample

Fuente: propia

61

En segundo lugar, decidimos de forma análoga, discretizar la señal de salida del MPPT,

pero de la misma manera, obtuvimos resultados poco satisfactorios.

Además, a pesar de que este método pueda ser matemáticamente correcto, ya que la

tensión de referencia proporcionada al bucle de control sería discreta parece poco

adecuado por principio, ya que el calculador MPPT estaría trabajando de forma continua

y esto es lo que un microcontrolador no permite. Obtendríamos por lo tanto una señal de

salida del MPPT continua que estaríamos limitando al escoger solo ciertos puntos de la

señal e imponiendo estos últimos como referencia.

Finalmente, la tercera solución considerada parece ser la más adecuada: utilizamos la

entrada “Enabled” del bloque MPPT ya presente en nuestro modelo e imponemos una

cierta cadencia al funcionamiento de nuestro calculador.

Para ello, es necesario, en un primer momento modificar el algoritmo MPPT.

Considerando el caso de Perturb and Observe, este algoritmo será muy similar al

considerado anteriormente: la gran diferencia es que sólo calculará el MPP si la entrada

“Enabled” tiene un valor de 1, si esta condición no se cumple, entonces mantendrá el

antiguo valor de referencia. Podemos encontrar el programa modificado en el Anexo 1.7.

El diagrama de flujo de este algoritmo modificado se encuentra en la Ilustración 3.44.

Para utilizar como deseamos la entrada “Enabled”, no podemos imponer una constante

igual a 1 como anteriormente propuesto en el modelo, sino que introduciremos una

pulsación de una cierta frecuencia impuesta a través del bloque “Pulse”. Este bloque está

ilustrado en la figura 3.45 donde podemos ver el nuevo modelo de bloque MPPT.

62

Ilustración 3.44 – Diagrama de flujo del algoritmo P&O “discreto”

Fuente: propia

Ilustración 3.45 – Modificación del calculador MPPT en Simulink

Fuente: propia

63

Con el fin de asegurar la compatibilidad de la pulsación de control con el tiempo de

muestreo de la simulación, el tiempo de muestreo elegido en el pulse generador será un

múltiplo de 1/Ts, siendo Ts el tiempo de muestreo de la simulación, con Ts = 5 x 105 s.

En la ilustración a continuación podemos ver la forma de la señal elegida.

Ilustración 3.46 – Señal de pulsación con frecuencia de 1 Hz

Fuente: propia

Cabe destacar que tener una señal de referencia discreta es compatible con el bucle de

control, ya que este utiliza señales discretas de tiempo de muestreo Ts y que las funciones

de transferencia son transformadas en z y, por lo tanto, discretas (cf. 3.1.2.1).

3.3.2. Resultados 3.3.1.2. Análisis de los resultados obtenidos con datos simplificados Disponemos del modelo de origen de la radiación solar (cf. 3.1.2.2.) compuesto por

rampas continuas, y el sistema discreto de periodo Ts, lo que nos da acceso a 20.000

puntos por segundo, sea un total de 400.000 puntos.

Consideramos esta entrada como una un perfil real sobre 20 segundos que discretizaremos

a distintas frecuencias como presentado en la tabla 3.2, además calcularemos las pérdidas

de energía para cada frecuencia.

64

Tabla 3.2. Pérdidas de energía para distintas frecuencias consideradas

Ilustración 3.47 – Pérdidas de Energía en función de la frecuencia

Fuente: propia

Como era de esperar, cuando mayor sea la frecuencia, más rápido es el sistema y mejor

se adapta a los cambios de radiación solar, lo que hace que las pérdidas sean menores.

Cuando la frecuencia es menor, el sistema es más lento, adaptándose peor a los cambios

de radiación y originando más perdidas.

Comparar estos casos en las Ilustraciones 3.48 y 3.49.

Con una frecuencia tan baja como 1 Hz (es decir, se calcula un punto todos los segundos),

el sistema no es lo suficientemente rápido para adaptarse a los cambios de las señales de

entrada. Podemos ver claramente, que cuando la radiación solar es nula, consigue hacer

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

-2 -1 0 1 2 3 4

Pérdidas (respecto óptimo)

Frecuencia Logaritmo Energía inyectada a la red

Pérdidas (respecto óptimo)

0,1 -1,0 1,37E+07 7,68%

1 0,0 1,28E+07 13,61%

5 0,7 1,46E+07 1,62%

10 1,0 1,46E+07 1,42%

20 1,3 1,47E+07 1,25%

50 1,7 1,47E+07 0,94%

100 2,0 1,47E+07 0,67%

200 2,3 1,48E+07 0,61%

500 2,7 1,48E+07 0,54%

1000 3,0 1,48E+07 0,54%

65

bajar la tensión de referencia hacia el valor mínimo Vdc_min, ya que hay varios puntos de

cálculo con radiación nula. Pero cuando se producen cambios más rápidos en la radiación,

el sistema no es capaz de hacer los cálculos de manera suficientemente rápida para

adaptarse, aunque si dejáramos la simulación durante un mayor periodo de tiempo, la

referencia acabaría por converger al valor esperado.

En cambio, la simulación a 200 Hz nos permite obtener resultados satisfactorios. El

algoritmo, siendo más rápido calcula más puntos, lo que permite obtener una curva de

referencia que se aproxima a los valores óptimos, a pesar de ciertas oscilaciones al

comienzo de la simulación, y por lo tanto, se minimizan las pérdidas de energía.

Ilustración 3.48 - Tensión de referencia calculada por el MPPT (1 Hz)

Fuente: propia

Ilustración 3.49 - Tensión de referencia calculada por el MPPT (200 Hz)

Fuente: propia

66

Es interesante comprender por qué el sistema tiene menores perdidas a 0,1Hz que a 1Hz.

Podemos ver en la Ilustración 3.48 debido a la lentitud del sistema de frecuencia 1 Hz,

consigue bajar hacia los valores mínimos de tensión impuestos, ya que durante un gran

periodo de tiempo la radiación es constante pero no consigue a continuación adaptarse a

los siguientes cambios de tensión, manteniendo entonces una tensión por debajo de la

inicial del algoritmo.

Sin embargo, como podemos ver en la Ilustración 3.49 el sistema de frecuencia 0,1 Hz es

aún más lento y se adapta aún más lentamente a los cambios de radiación, por lo que los

valores que toma la referencia no se alejan del valor inicial de tensión impuesto.

Finalmente, resulta ser una ventaja, ya que la tensión de referencia toma valores más

próximos del óptimo que en el caso a 1 Hz.

3.3.1.2. Simulación con datos reales y límite del modelo Hemos tenido acceso a una base de datos determinando los valores de radiación solar en

un punto de un panel fotovoltaico todos los segundos durante 24 horas, es decir 86400

puntos. Estos datos se encuentran en un archivo .txt, por lo que ha sido necesario crear

un código Matlab para extraer los datos de este archivo, así como utilizar un bloque

“Signal Builder”. El código para extraer los datos del archivo se encuentra en Anexo 1.8.

En la ilustración 3.50 podemos ver el perfil de radiación solar de entrada.

Ilustración 3.50 – Perfil de radiación solar real.

Fuente: propia

Esta simulación duraría teóricamente 24 horas, sin embargo, debido a la complejidad de

la simulación, Simulink tarda más de 1 segundo para procesar 1 segundo de tiempo de

simulación.

67

Por este motivo, consideramos en un primer momento que un segundo en la realidad

equivale a un milisegundo de simulación. Así sería posible realizar nuestra simulación en

menos de 3 minutos.

De esta manera los resultados que obtenemos parecen coherentes con la realidad:

Ilustración 3.51 – Tensión y Energía de una simulación con datos reales

Fuente: propia

Sin embargo, estos resultados están claramente falseados, ya que esta aceleración de la

simulación se hace de manera simplista y no modifica las constantes de tiempo del

sistema, por lo que no podemos considerar como correctos los resultados presentados

con datos reales.

Además, llegamos a un límite del modelo simulando nuestro sistema con estos datos

reales, ya que los cálculos consumen más de 8 Gb de memoria viva, y por lo tanto no es

posible realizar una simulación de 24 horas completa con los ordenadores a nuestra

disposición.

69

4. Conclusión Este proyecto ha permitido profundizar los conocimientos y desarrollar competencias

sobre la energía eléctrica solar fotovoltaica. El mix energético en todo el mundo se está

redefiniendo, dando paso a las energías renovables y entre ellas la generación solar

fotovoltaica, que será, de aquí a 2040, la energía renovable que más crezca.

La ventaja principal de la energía solar frente a las demás renovables es que puede utilizar

a varias escalas: desde un particular que hace uso paneles solares para alimentar su

residencia hasta grandes instalaciones con capacidad de decenas de megavatios.

Este proyecto propone un método de modelado y simulación de una instalación

fotovoltaica conectada a la red y se inscribe en la continuación y mejora de las

simulaciones propuestas por los alumnos del profesor Quéval. El desarrollo de un modelo

de simulación que corresponde con la realidad nos permite anticipar la generación de la

instalación además de predecir los posibles cambios o mejoras introducidos en la planta

solar, evaluando así la importancia del cambio en términos de rentabilidad y eficiencia.

La simulación se ha implementado en el entorno Matlab/Simulink ya que es el software

de modelado más utilizado por investigadores e ingenieros.

Como podemos ver, hemos cumplido con el objetivo del proyecto: hemos estudiado el

funcionamiento de placas solares, hemos simulado una instalación fotovoltaica conectada

a la red, hemos modelizado los efectos de la introducción de un microcontrolador con la

función de implementar un algoritmo MPPT y finalmente hemos analizado las pérdidas

asociadas a la introducción de dicho controlador.

No obstante, podemos ver que nuestro sistema tiene ciertos límites, al no haber sido

capaces de hacer funcionar el sistema con datos reales (que implicaban una gran

cantidad de puntos y más de 24 horas de simulación).

71

Anexo 1- Parámetros del sistema

1.1 Parámetros del módulo fotovoltaico Kyocera Solar KD205GX-LP Parámetros de módulo Unidad Células por módulo par module (Ncell) 54 Tensión en circuito abierto (Voc) 33.2 V Corriente en corto circuito (Isc) 8.36 A Potencia máxima 205.086 W Tensión en punto de potencia máxima (Vmp) 26.6 V Corriente en punto de potencia máxima (Imp) 7.71 A Coeficiente de temperatura de Isc 0.02 % / ºC Coeficiente de temperatura de Voc -0.33 % / ºC

1.2 Parámetros del condensador “DC-Link” Parámetros Unidad Condensador (CDClink) 9.343 x10-6 F Tensión nominal (VDCnom) 1010 V Tensión inicial (VDCmin) 783.84 V

1.3 Parámetros de los transformadores

Parámetros del transformador de puesta a tierra

Unidad

Potencia aparente nominal 1,5 x 106 VA

Frecuencia nominal 50 Hz Tensión compuesta nominal (Vrms) 480 V

Resistencia base (Zbase) 0,125 Ohm

Inductancia base ( Lbase) 4 x 10-4 L

Resistencia de secuencia cero 0.25 pu Reactancia de secuencia cero 7.7 pu Resistencia de magnetización 500 pu Reactancia de magnetización 500 pu

72

1.4 Funciones de cálculo de los parámetros de los PI

Parámetros del transformador principal Unidad

Resistencia magnética 500 pu

Parámetros del devanado 1 (lado red eléctrica) Tipo de conexión Yg

Tensión compuesta (valor eficaz) 12.47 x103 V Resistencia 0.025 pu Inductancia 0.1 pu Parámetros del devanado 2 Tipo de conexión D1 Tensión compuesta (valor eficaz) 480 V Resistencia 0.025 pu Inductancia 0.1 pu

% Tune PI outer loop % L. Queval ([email protected]) - 20160205 % INPUT [SI] % C % Teq_r % OUTPUT % Kp % Ki % NOTES: % v6.1 % Designed by SYMMETRICAL OPTIMUM METHOD % EDIT: % 20120911 L. Queval, expressed Teq from Kp (general case) % 20160205 L. Queval, similar to thesis, simple function [Kp, Ki] = fct_tunePIout(C, Teq_r) a= 3; Kp = -4*C/(3*a*Teq_r); Ti = a*a*Teq_r; Ki = Kp/Ti;

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% Tune PI inner loop % L. Queval ([email protected]) - 20160205 % INPUT [SI] % R_r % L_r % Freq_PWM % OUTPUT [SI] % Kp % Ki % Teq_r % NOTES: % Designed by SYMMETRICAL OPTIMUM METHOD % EDIT: % 20120724 L. Queval % 20160205 L. Queval, similar to thesis, simple function [Kp, Ki, Teq_r] = fct_tunePIin(R_r, L_r, Freq_PWM) wc = 2*pi*Freq_PWM/20; %open loop crossover freq [rad/s] T_a = 1/Freq_PWM; a = 1/wc/T_a; tau_r = L_r/R_r; Kp = tau_r* R_r/a/T_a; Ti = a*a*T_a; %[SI] Ki = Kp/Ti; %[SI] %Transfer function inner loop Fr = (1/R_r)*tf([1],[tau_r 1]); %Plant transfer function Gd = tf([1],[T_a 1]); %Delay transfer function Gc = tf([Ti 1],[Ti 0]); %PI compensator H_OL = Kp*Gc*Gd*Fr; %Open loop transfer function H_OL H_CL = feedback(H_OL,1); %Closed loop transfer function %Determination of Teq for inner closed loop transfer function from settling %time S = stepinfo(H_CL,'SettlingTimeThreshold',0.1); Teq_r = S.SettlingTime/2.3;

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1.5 Parámetros de inicialización de la simulación % Initialization of VSC simulations % L. Queval ([email protected]) - 20160209 % NOTES: % % EDIT: % 20160209 L. Queval % -? clear all, close all, clc %% simulation discretization time Ts=5e-5; %for time domain simulation Ts_Control=100e-6; %for output scope vizualization %% AC grid data %Nominal parameters Snom=1.5e6; %Nominal 3-ph power [VA] Vnom=480; %Nominal voltage [V L-L rms] Fnom=50; %Nominal frequency [Hz] %Base values Sbase=Snom; %Base power [VA] wbase=2*pi*Fnom; %Base frequency [Hz] Vbase=sqrt(2/3)*Vnom; %Base voltage [V L-N peak] Ibase=(2/3)*(Sbase/Vbase); %Base current [A peak] Zbase=Vbase/Ibase; %Base impedance Lbase=Zbase/wbase; %Base inductance %Tie reactor L_r=100e-6 %0.1*Lbase; %[H] R_r=1e-3 %0.1*Zbase; %[ohm] %% DC grid data Vdc_min = 2*sqrt(2)*Vnom/sqrt(3); Vdc_nom = 1010; %Nominal DC bus voltage [V] C_DClink = 9343e-6 %0.15 ; %DC bus capacitor [F] %% Converters data PI_outer_limit=1.5; %[pu] VSC PI outer loop (current) saturation PI_inner_limit=1.5; %[pu] VSC PI inner loop (DC voltage) saturation m_max=1; Freq_PWM=10e3; %[Hz], PWM generator carrier frequency %controller PI tuning [Kp_idq, Ki_idq, Teq_in]=fct_tunePIin_SO(R_r, L_r, Freq_PWM) %Sym optimum method [SI] [Kp_dc, Ki_dc]=fct_tunePIout_SO(C_DClink, Teq_in) %Sym optimum method [SI] %% PV data DeltaD = 0.01*100; %P&0 parameter load('KyoceraSolarKD205GX-LP_MPP.mat'), clear iPV pPV vPV %MPP curve @25deg

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1.6 Algoritmo Perturbe & Observe Matlab function D = PandO(Param, Enabled, V, I) % MPPT controller based on the Perturb & Observe algorithm. % D output = Reference for DC link voltage (Vdc_ref) % % Enabled input = 1 to enable the MPPT controller % V input = PV array terminal voltage (V) % I input = PV array current (A) % % Param input: Dinit = Param(1); %Initial value for Vdc_ref Dmax = Param(2); %Maximum value for Vdc_ref Dmin = Param(3); %Minimum value for Vdc_ref deltaD = Param(4); %Increment value used to increase/decrease Vdc_ref % persistent Vref Pold Dold; dataType = 'double'; D=0; Vref=26.6; Pold=0; Dold=Dinit; P= V*I; dV= V - Vref; dP= P - Pold; if dP ~= 0 && Enabled ~=0 if dV ~= 0 if dV < 0 D = Dold + deltaD; else D = Dold - deltaD; end else D=Dold; end end %if D >= Dmax || D<= Dmin % D=Dold; %end Dold=D; Pold=P;

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1.7 Algoritmo Perturbe & Observe Matlab “Discreto” function Vref = PandO(Param, Enabled, V, I) % MPPT controller based on the Perturb & Observe algorithm. % D output = Reference for DC link voltage (Vdc_ref) % % Enabled input = 1 to enable the MPPT controller % V input = PV array terminal voltage (V) % I input = PV array current (A) % % Param input: Vrefinit = Param(1); %Initial value for Vdc_ref Vrefmax = Param(2); %Maximum value for Vdc_ref Vrefmin = Param(3); %Minimum value for Vdc_ref deltaVref = Param(4); %Increment value used to increase/decrease Vdc_ref % persistent Vold Pold Vrefold; % dataType = 'double'; if isempty(Vold) Vold=0; Pold=0; Vrefold=Vrefinit; end P= V*I; dV= V - Vold; dP= P - Pold; if Enabled ==1 if dP ~= 0 if dP < 0 if dV < 0 Vref = Vrefold + deltaVref; else Vref = Vrefold - deltaVref; end else if dV < 0 Vref = Vrefold - deltaVref; else Vref = Vrefold + deltaVref; end end else Vref=Vrefold; end if Vref >= Vrefmax || Vref<= Vrefmin Vref=Vrefold; end Vrefold=Vref; Vold=V; Pold=P; else Vref=Vrefold; end

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1.8. Código Matlab para la generación de una señal de radiación solar a partir de un archivo de texto %% Import data from text file. %% Initialize variables. filename = 'radflux_1a_1sC_v04_20160702_000000_1440.txt'; %% Format string for each line of text: % column2: double (%f) % For more information, see the TEXTSCAN documentation. formatSpec = '%*22s%10f%[^\n\r]'; %% Open the text file. fileID = fopen(filename,'r'); %% Read columns of data according to format string. % This call is based on the structure of the file used to generate this % code. If an error occurs for a different file, try regenerating the code % from the Import Tool. dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', '', 'WhiteSpace', '', 'EmptyValue' ,NaN, 'ReturnOnError', false); %% Close the text file. fclose(fileID); %% Post processing for unimportable data. % No unimportable data rules were applied during the import, so no post % processing code is included. To generate code which works for % unimportable data, select unimportable cells in a file and regenerate the % script. %% Allocate imported array to column variable names IrradianceTotale = transpose(dataArray{:, 1}); Irradiance=IrradianceTotale(1,39900:43199); %% Clear temporary variables clearvars filename formatSpec fileID dataArray ans; %% Definition vecteur temps Time_base_totale=0:1:86399; Time_base_reduit=0:1:3299; %% Definition fréquence d'échantillonage cas Simulation réelle % Nombre de points pour la période du "pulse" correspondante F1000Hz=(1/Ts)/1000;

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