Una revisión del desarrollo de los modelos matemáticos para la estimación de la potencia eléctrica generada en un sistema fotovoltaico

Palabras clave: modelos matemáticos, eficiencia, modelo predictivo, sistema fotovoltaico, energía eléctrica

Resumen

En el presente proyecto se presentan los resultados de la revisión de los modelos matemáticos desarrollados para la predicción de energía eléctrica disponible en un sistema fotovoltaico, en los últimos 5 años. La metodología utilizada permitió establecer los resultados obtenidos en las diferentes investigaciones seleccionadas, presentando resultados de predicción en cada uno de ellos, como el modelo matemático utilizado, las variables climatológicas y magnitudes eléctricas utilizadas para la elaboración del modelo predictivo. Esto permite tener un punto de vista claro y un punto de partida para la predicción de energía eléctrica disponible. La predicción ayuda a mejorar la eficiencia, esto debido a que permite evaluar la cantidad de energía generada en días nublados.

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Agarwal, D., Gupta, V., Jaiswal, D., & Mandpura, A. K. (2020). A Machine Learning-Based Approach for PV Power Forecasting. 2020 International Conference for Emerging Technology (INCET), 1-4. https://doi.org/10.1109/INCET49848.2020.9154131

Akinsipe, O. C., Moya, D., & Kaparaju, P. (2021). Design and economic analysis of off-grid solar PV system in Jos-Nigeria. Journal of Cleaner Production, 287, 125055.

Alghamdi, M. A., Khan, M. F. N., Khan, A. K., Khan, I., Ahmed, A., Kiani, A. T., & Khan, M. A. (2021). PV model parameter estimation using modified FPA with dynamic switch probability and step size function. IEEE Access, 9, 42027-42044.

Al-Hilfi, H. A. H., Shahnia, F., & Abu-Siada, A. (2020). An Improved Technique to Estimate the Total Generated Power by Neighboring Photovoltaic Systems Using Single-Point Irradiance Measurement and Correlational Models. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(6), 3905-3917. https://doi.org/10.1109/TII.2019.2941218

Batsala, Ya. V., Hlad, I. V., Yaremak, I. I., & Kiianiuk, O. I. (2021). Mathematical model for forecasting the process of electric power generation by photoelectric stations. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1, 111-116. https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-1/111

Bektas, S. C., Cakmak, R., & Altas, I. H. (2019). Design of a MATLAB GUI for Day Ahead Forecasting of PV Panel Power. 2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU), 1-5. https://doi.org/10.1109/ASYU48272.2019.8946349

Elvira-Ortiz, D. A., Jaen-Cuellar, A. Y., Morinigo-Sotelo, D., Morales-Velazquez, L., Osornio-Rios, R. A., & Romero-Troncoso, R. de J. (2020). Genetic algorithm methodology for the estimation of generated power and harmonic content in photovoltaic generation. Applied Sciences, 10(2), 542.

Eraso, F. J., Erazo, O. F., Escobar, E., Eraso, F. J., Erazo, O. F., & Escobar, E. (2019). Modelo para la estimación de potencia eléctrica en módulos fotovoltaicos de tecnología basada en silicio. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 27(2), 188-196. https://doi.org/10.4067/S0718-33052019000200188

Fabara, C., Maldonado, D., Soria, M., & Tovar, A. (2019). Predicción de la Generación para un Sistema Fotovoltaico mediante la aplicación de técnicas de Minería de Datos. Revista Técnica" energía", 16(1), 70-78.

King, M., Li, D., Dooner, M., Ghosh, S., Roy, J. N., Chakraborty, C., & Wang, J. (2021). Mathematical Modelling of a System for Solar PV Efficiency Improvement Using Compressed Air for Panel Cleaning and Cooling. Energies, 14(14), 4072. https://doi.org/10.3390/en14144072

Manna, S., & Akella, A. K. (2021). Comparative analysis of various P & O MPPT algorithm for PV system under varying radiation condition. 2021 1st International Conference on Power Electronics and Energy (ICPEE), 1-6.

Ortega, V. M. S., Nolasco, J. J. M., & Rangel, D. C. (2021). Obtención de Modelo Matemático para Predecir la Potencia de un Sistema Fotovoltaico Empleando IoT. Universo de la Tecnológica.

Panda, P., & Behera, S. (2020). Data-driven model of Photovoltaic Module by Machine Learning Regression for Power Maximization. 2020 IEEE International Symposium on Sustainable Energy, Signal Processing and Cyber Security (ISSSC), 1-5. https://doi.org/10.1109/iSSSC50941.2020.9358893

Pandiarajan, N., & Muthu, R. (2011). Mathematical modeling of photovoltaic module with Simulink. 2011 1st International Conference on Electrical Energy Systems, 258-263.

Premkumar, M., Kumar, C., & Sowmya, R. (2020). Mathematical Modelling of Solar Photovoltaic Cell/Panel/Array based on the Physical Parameters from the Manufacturer’s Datasheet. International Journal of Renewable Energy Development, 9(1), 7-22. https://doi.org/10.14710/ijred.9.1.7-22

Rasheed, M., Mohammed, O. Y., Shihab, S., & Al-Adili, A. (2021). A comparative analysis of PV cell mathematical model. Journal of Physics: Conference Series, 1795(1), 012042.

Wang, M., Peng, J., Luo, Y., Shen, Z., & Yang, H. (2021). Comparison of different simplistic prediction models for forecasting PV power output: Assessment with experimental measurements. Energy, 224, 120162. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120162

Publicado
2023-07-11
Cómo citar
Checa Burgos , J. G., Fares Vargas, F. J., Delgado Revilla, A. R., Lozada Cabrera, C. H., & Sandoval Almeida, L. A. (2023). Una revisión del desarrollo de los modelos matemáticos para la estimación de la potencia eléctrica generada en un sistema fotovoltaico. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(3), 8002-8013. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i3.6784
Sección
Artículos

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