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Vol. 8 Núm. 2 (2018)
Enero-Junio

Artículos

Validación del modelo matemático de un panel solar empleando la herramienta Simulink de Matlab

https://doi.org/10.19053/20278306.v8.n2.2018.7972

Publicado 2018-06-01

  • Anderson Guillermo Vera-Dávila
    • ,
  • Jhan Carlos Delgado-Ariza
    • ,
  • Sergio Basilio Sepúlveda-Mora

Anderson Guillermo Vera-Dávila
Universidad Francisco de Paula Santander

Jhan Carlos Delgado-Ariza
Universidad Francisco de Paula Santander

Sergio Basilio Sepúlveda-Mora
Universidad Francisco de Paula Santander

Resumen

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis estadístico y una validación de los resultados obtenidos de las simulaciones de un panel solar, con la herramienta Matlab/Simulink. Se realizaron una serie de mediciones de la potencia generada por el panel solar, bajo diferentes condiciones de radiación y temperatura de operación; luego se simuló el comportamiento del panel mediante el modelo matemático y el modelo del mismo establecido por Simulink; por último, se realizó un análisis de la aproximación de cada una de las simulaciones con los datos reales. Los resultados indican que, para la simulación por medio del modelo matemático del panel solar, se obtuvo un coeficiente de determinación de 0.9889, mientras que, para el modelo del panel solar establecido por Simulink fue de 0,8673. Lo anterior evidencia la buena correlación de cada una de las simulaciones realizadas con los valores reales, llegando a la conclusión que, aunque los dos métodos utilizados se acercan a la realidad, el modelo matemático del panel solar consigue una mejor aproximación.

Palabras clave

coeficiente de determinación, modelo matemático, panel solar, Matlab

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Biografía del autor/a

Anderson Guillermo Vera-Dávila

Estudiante Ingeniería Electrónica

Jhan Carlos Delgado-Ariza


Estudiante Ingeniería Electrónica

Sergio Basilio Sepúlveda-Mora

Ingeniero electrónico, Magíster en Ingeniería Eléctrica y Computación

Citas

  1. Acevedo-Luna, A., & Morales-Acevedo, A. (2018). Study of validity of the single-diode model for solar cells by I–V curves parameters extraction using a simple numerical method. Journal of Materials Science: Materials in Electronics, 1–7. doi: http://doi.org/10.1007/s10854-018-8793-x DOI: https://doi.org/10.1007/s10854-018-8793-x
  2. Agency, I. I. E. (2016). Tracking Clean Energy Progress 2016. Recuperado de: www.iea.org/etp/tracking for
  3. Altas, I. H., & Sharaf, A. M. (2007). A Photovoltaic Array Simulation Model for Matlab-Simulink GUI Environment. In International Conference on Clean Electrical Power, 341–345. Capri, Italy: IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCEP.2007.384234
  4. De Soto, W., Klein, S. A., & Beckman, W. A. (2006). Improvement and validation of a model for photovoltaic array performance. Solar Energy, 80 (1), 78–88. doi: http://doi.org/10.1016/j.solener.2005.06.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2005.06.010
  5. González-Longatt, F. (2005). Model of photovoltaic module in Matlab. In Ii Cibelec, (2006), 1–5. Recuperado: http://www.academia.edu/875827/Model_of_Photovoltaic_Module_in_Matlab
  6. Granda-Gutiérrez, E. E., Orta-Salomón, O. A., Díaz-Guillén, J. C., Jimenez, M. A., Osorio, M., & González, M. A. (2013). Modelado y Simulacion de Celdas y Paneles Solares. Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica 2013. 17–22. doi: http://doi.org/10.13140/2.1.4192.8968
  7. Icaza-Alvarez, D., Calle-Castro, C. J., Córdova-González, F., Lojano-Uguña, A., & Toledo-Toledo, J. F. (2017). Modeling and Simulation of a hybrid system Solar panel and wind turbine in the locality of Molleturo in Ecuador. In 6th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (5), 620–625. San Diego: IEEE. doi: http://doi.org/10.1109/DISTRA.2017.8191134 DOI: https://doi.org/10.1109/ICRERA.2017.8191134
  8. Ideam. (2017). Atlas de Radiación Solar. Recuperado de: http://atlas.ideam.gov.co/basefiles/RadiacionPDF/Cucuta.pdf
  9. Jimenez, F., & Solé, D. B. (2009). Estudio y simulación de sistemas de conversión fotovoltaica-eléctrica mediante Matlab/Simulink. Saaei’09.
  10. Kapoor, D., Sodhi, P., & Deb, D. (2012). Solar panel simulation using adaptive control. In International Conference on Control Applications, 1124–1130. Dubrovnik, Croatia. doi: http://doi.org/10.1109/CCA.2012.6402674 DOI: https://doi.org/10.1109/CCA.2012.6402674
  11. Marín, C. E. (2004). La Energía Solar Fotovoltaica En España. Ninbus, 13–14, 5–31.
  12. MathWorks. (2017a). Evaluating Goodness of Fit. Recuperado de: https://www.mathworks.com/help/curvefit/evaluating-goodness-of-fit.html
  13. MathWorks. (2017b). PV Array. Recuperado de: https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/powersys/ref/pvarray.html
  14. Navidi, W. (2006). Estadística para ingenieros y científicos. México: M.-H. Interamericana, Ediciones.
  15. Nguyen, X. H., & Nguyen, M. P. (2015). Mathematical modeling of photovoltaic cell/module/arrays with tags in Matlab/Simulink. Environmental Systems Research, 4 (1), 24. doi: http://doi.org/10.1186/s40068-015-0047-9 DOI: https://doi.org/10.1186/s40068-015-0047-9
  16. Reyes-Caballero, F., Fernández-Morales, F., & Duarte, J. (2016). Panorama energético. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 7 (1), 151-163. doi:http://dx.doi.org/10.19053/20278306.v7.n1.2016.5605 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v7.n1.2016.5605
  17. Rezk, H., & Hasaneen, E. S. (2015). A new MATLAB/Simulink model of triple-junction solar cell and MPPT based on artificial neural networks for photovoltaic energy systems. Ain Shams Engineering Journal, 6 (3), 873–881. doi: http://doi.org/10.1016/j.asej.2015.03.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.asej.2015.03.001
  18. Salmi, T., Bouzguenda, M., Gastli, A., & Masmoudi, A. (2012). MATLAB / Simulink Based Modelling of Solar Photovoltaic Cell. International Journal of Renewable Energy Research, 2(2), 213–218. doi: http://doi.org/10.1234/IJRER.V2I2.157
  19. Selmi, T., & Belghouthi, R. (2017). A novel widespread Matlab/Simulink based modeling of InGaN double hetero-junction p-i-n solar cell. International Journal of Energy and Environmental Engineering, 8 (4), 273–281. doi: http://doi.org/10.1007/s40095-017-0243-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s40095-017-0243-7
  20. Setiawan, E. A., Setiawan, A., & Siregar, D. (2017). Analysis on solar panel performance and PV-inverter configuration for tropical region. Journal of Thermal Engineering, 3 (3), 1259–1270. doi: http://doi.org/10.18186/journal-of-thermal-engineering.323392 DOI: https://doi.org/10.18186/journal-of-thermal-engineering.323392
  21. Silvestre, S., Castañar, L., & Guasch, D. (2008). Herramientas de Simulación para Sistemas Fotovoltaicos en Ingeniería. Formación Universitaria, 1 (1), 13–18. doi: http://doi.org/10.4067/S0718-50062008000100003 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-50062008000100003
  22. Smets, A., Jäger, K., Isabella, O., Van Swaaij, R., & Zeman, M. (2016). Solar Energy: The Physics and Engineering of Photovoltaic Conversion, Technologies and Systems. UK: Uit Cambridge.
  23. Tsai, H., Tu, C., & Su, Y. (2008). Development of Generalized Photovoltaic Model Using MATLAB / SIMULINK. In Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2008 WCECS 2008, 6. San Francisco, USA.

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