La hibridación de plantas eólicas existentes con energía fotovoltaica puede aumentar su valor de mercado hasta en un 5%, según han demostrado investigadores del Laboratorio Nacional de Energía y Geología (LNEG) de Portugal en una nueva investigación. “Este estudio se centra en la hibridación de centrales eólicas existentes con diferentes porcentajes de capacidad solar fotovoltaica e investiga cómo estas centrales pueden reducir sus errores de previsión combinados y, por tanto, aumentar la rentabilidad en los mercados eléctricos”, explicaron los científicos.
En conversación con pv magazine, uno de los científicos responsables de la investigación, António Couto, afirmó que su “metodología se diseñó para el funcionamiento en tiempo real y se validó utilizando datos reales históricos que permiten comparar nuestras previsiones con los resultados observados”. Un inconveniente importante, añadió, es que las proyecciones se basaron en un solo método estadístico. “En el futuro incluiremos más métodos para elegir el mejor para cada situación”, dijo.
El equipo de investigación utilizó datos de tres parques eólicos existentes en Portugal -uno en el sur del país, otro en el norte y un tercero en el oeste- y supuso su hibridación con 5 MW o 10 MW de potencia fotovoltaica. En sus cálculos, la potencia total de la planta híbrida era de 20 MW, es decir, 15 MW o 10 MW de energía eólica.
A continuación, los científicos utilizaron métricas técnicas y económicas para diferentes arquitecturas y escenarios de proyectos híbridos con el fin de analizar sus previsiones de potencia de impacto. “Aunque no se observaron diferencias consistentes y significativas, los resultados sugieren que utilizar previsiones separadas para cada tecnología parece ser el enfoque más adecuado”, añadieron los académicos.
Este enfoque arrojó el mejor valor de mercado y remuneración para un proyecto concreto situado en el norte de Portugal, cuyo valor de mercado de la instalación eólica aumentó un 5,31%. Este proyecto también vio aumentar su remuneración en un 26,42% en comparación con un emplazamiento exclusivamente eólico. El proyecto del oeste de Portugal tuvo un aumento del valor de mercado del 2,24% y experimentó una remuneración un 21,18% superior. En cuanto al proyecto del sur, estos valores se situaron en el 3,6% y el 30,63%, respectivamente.
“El trabajo utiliza una metodología de previsión basada en un algoritmo secuencial de selección de características hacia delante que emplea dos funciones objetivo diferentes y un enfoque de red neuronal artificial”, explicaron los investigadores. “La metodología utiliza como entrada los datos de un modelo numérico de predicción meteorológica y selecciona iterativamente las características meteorológicas para alcanzar las diferentes funciones objetivo implementadas, a saber, la minimización del error cuadrático medio; o la maximización de la remuneración del mercado.”
Los investigadores también han descubierto que, utilizando el algoritmo de selección de características, los parámetros de predicción como las rachas de viento, el gradiente medio de presión a nivel del mar, la altura de la capa límite planetaria y la cizalladura del viento son cruciales para los proyectos híbridos eólico-solares.
“Los resultados subrayan la importancia de seleccionar adecuadamente las características meteorológicas y las funciones objetivo para calibrar el método de previsión en función de las necesidades del usuario”, concluyen los investigadores.
Sus conclusiones están disponibles en el estudio “Wind power plants hybridized with solar power: A generation forecast perspective” (Centrales eólicas hibridadas con energía solar: Una perspectiva de previsión de generación), publicado en la revista Journal of Cleaner Production. “Estamos trabajando para mejorar la metodología incorporando técnicas estadísticas más avanzadas en comparación con la presentada en el artículo basada en redes neuronales artificiales”, añadió el Dr. Couto. “Los resultados preliminares indican que estas líneas de investigación pueden, en varios casos, reducir los errores de previsión en comparación con la metodología original”.
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