Investigadores del Centro de I+D de la Autoridad de Electricidad y Agua de Dubái (DEWA) han desarrollado un novedoso enfoque de autotermometría sin sensores para estimar la temperatura de funcionamiento de los módulos fotovoltaicos.
Denominado método del factor de desplazamiento, el nuevo método funciona analizando los cambios en el voltaje de circuito abierto (Voc) o en el voltaje del punto de máxima potencia (Vmp).
«Al correlacionar estas respuestas eléctricas con la irradiancia y la temperatura del módulo, este método no solo ofrece un enfoque flexible y no intrusivo para la estimación de la temperatura, sino que también sirve para verificar o rectificar los datos de los sensores, complementando y mejorando eficazmente la fiabilidad de las mediciones tradicionales basadas en sensores», afirman los investigadores.
El trabajo, «Self-Thermometry of PV Modules: Shift-Factor Approach Compared to Sandia, Faiman, and IEC 60904-5 Models» (Autotermometría de módulos fotovoltaicos: enfoque del factor de desplazamiento en comparación con los modelos Sandia, Faiman e IEC 60904-5), se ha publicado recientemente en Progress in Photovoltaics: Research and Applications.
Fue el resultado de un esfuerzo por establecer un «enfoque autosuficiente y basado en datos para estimar la temperatura de los módulos, minimizando la dependencia de datos meteorológicos externos y manteniendo la precisión en la evaluación del rendimiento», según el autor correspondiente, Shahzada Pamir.
«Se basa en la experiencia existente en modelización, diagnóstico y validación de campo, y ofrece un enfoque novedoso para la monitorización sin sensores», explicó Pamir a pv magazine. La misma organización ha estado investigando métodos remotos y no destructivos para el análisis del rendimiento solar.
Pamir describió el modelo como un «marco simplificado pero robusto» para estimar la temperatura de los módulos fotovoltaicos directamente a partir de parámetros eléctricos, utilizando un factor de desplazamiento que se adapta a las condiciones del mundo real, y afirmó que se había comparado con modelos establecidos, como Sandia, Faiman e IEC 60904-5, y que ha demostrado un «gran valor práctico para la monitorización a gran escala, especialmente en entornos de alta irradiación y alta temperatura».
En la comparación de los cuatro modelos, el equipo descubrió que el modelo Shift-Factor que utiliza Voc alcanzó el error cuadrático medio (RMSE) más bajo, con 1,600 °C, superando al IEC 60904-5, que fue de 1,639 °C, al Sandia, con 2,510 °C, y al Faiman, con 3,688 °C.
Al comparar los cuatro modelos, el equipo descubrió que el modelo Shift-Factor que utiliza Voc logró el error cuadrático medio (RMSE) más bajo, con 1,600 °C, superando al IEC 60904-5, que fue de 1,639 °C, al Sandia, con 2,510 °C, y al Faiman, con 3,688 °C.
Para comparar los resultados se utilizaron datos procedentes de la monitorización continua de la producción eléctrica de la instalación de pruebas al aire libre del Centro de I+D de DEWA en Dubái. La instalación contaba con diversos módulos fotovoltaicos equipados con sensores de temperatura en una configuración autónoma, con un ángulo de inclinación de 25 grados.
El equipo afirmó que el método IEC 60904-5 ofrecía «una precisión ligeramente superior» y un RMSE centralizado más bajo, pero adolecía de un sesgo más elevado. Además, es limitado porque se basa únicamente en Voc, que no siempre está disponible en los sistemas comerciales, mientras que el factor de desplazamiento puede utilizar Voc o Vmp, un parámetro que los inversores fotovoltaicos registran de forma rutinaria mediante el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT), señalaron los investigadores.
Añadieron que el modelo de factor de desplazamiento propuesto es «ampliamente adaptable» a otras tecnologías de células fotovoltaicas de silicio y de capa fina, incluidas las configuraciones bifaciales. Esto se debe a que «se deriva empíricamente y no se basa en parámetros térmicos específicos del módulo ni en supuestos de transferencia de calor», afirmaron.
El grupo de investigación DEWA está integrando ahora el modelo en entornos más amplios de gemelos digitales fotovoltaicos para sistemas fotovoltaicos. «Esta siguiente fase se centra en el diagnóstico predictivo y la optimización a nivel de sistema, con el objetivo de mejorar la fiabilidad a largo plazo y la previsión del rendimiento energético de las grandes instalaciones solares que operan en climas desérticos», afirmó Pamir.
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