El camino hacia un futuro sostenible depende de nuestra capacidad para aprovechar eficazmente el poder de las fuentes renovables.La energía solar, en particular, se ha convertido en una piedra angular de esta transición.Sin embargo, la naturaleza impredecible y variable de la luz solar plantea un desafío importante para predecir con precisión el rendimiento energético.Esta incertidumbre no sólo obstaculiza la innovación, sino que retrasa innecesariamente el uso del sol en la producción mundial de energía.

Si bien la eficiencia de conversión de una célula solar se mide convencionalmente en un entorno controlado, su rendimiento en el mundo real, influenciado por diversas condiciones climáticas, puede desviarse significativamente.Para las partes interesadas, como los administradores de parques solares y los proveedores de energía, la principal preocupación no radica en el porcentaje de eficiencia de la celda, sino en comprender su generación de energía anual real en una ubicación específica.Con esta incertidumbre sobre el rendimiento (financiero), todo el potencial depaneles solaresây su integración en edificios, techos de automóviles o aplicaciones agrícolasâ podrían quedar sin aprovechar.

La apremiante necesidad de precisión

Actualmente existen modelos predictivos de rendimiento energético, cuyo objetivo es mejorar la precisión y la aplicabilidad en diversas tecnologías fotovoltaicas (PV).Pero los modelos tradicionales de "caja gris" a menudo dependen de datos históricos y conocimientos empíricos, y luchan por proporcionar la precisión necesaria para optimizarinstalaciones solares.

En respuesta a esta apremiante necesidad de precisión, el equipo de Sistemas de Energía de imec en EnergyVille, Bélgica,presentó su propio modelo en 2017.A diferencia de los enfoques convencionales, el modelo adopta un enfoque ascendente: profundiza en la intrincada interacción de la luz, la temperatura y la dinámica eléctrica dentro de los paneles solares, con un modelo de sus interacciones basado en la física.Este enfoque holístico es crucial, especialmente a medida que el panorama de las energías renovables se expande hacia territorios inexplorados de la energía fotovoltaica integrada, como la integración en infraestructura.

Comprender el modelo de rendimiento energético: un marco de simulación basado en la física

El modelo del sistema entrelaza tres componentes interconectados: un modelo óptico, uno térmico y uno eléctrico.

El modelo óptico emplea sofisticadas técnicas de "trazado de rayos", simulando cómo responden ópticamente los módulos solares.Al considerar también la reflexión o absorción en varias longitudes de onda y ángulos, el modelo destaca en capturar los matices de la interacción de la luz solar con diferentes tecnologías de paneles.

En segundo lugar, el modelo térmico da un salto más allá de las estimaciones globales de temperatura de los módulos para paneles solares, al tener en cuenta las variaciones locales.Esta distinción es particularmente significativa para instalaciones adjuntas a edificios, donde la adhesión, por ejemplo, a paredes de concreto se puede realizar sin problemas o incluyendo espacio para el flujo de aire.Comprender estos efectos de "chimenea" locales es clave para modelar la temperatura con precisión y proporciona predicciones más matizadas.

Por último, profundizando en el núcleo de la generación de energía, el modelo eléctrico considera varios factores, como el tipo específico de célula solar y la presencia de material absorbente (acústico).Proporciona información sobre la corriente generada e identifica áreas potenciales de pérdida de eficiencia.

"La sinergia de estos tres modelos, que responden a entradas ambientales como datos meteorológicos meticulosos y posicionamiento, pinta una imagen completa simulada en 3D. Además del impacto directo de la luz solar directa, factores como las temperaturas elevadas y la disminución de las corrientes de viento pueden afectar negativamente el rendimiento de los paneles solares.

"El enfoque del modelo en las complejidades meteorológicas locales garantiza una representación más precisa y dinámica de las condiciones del mundo real, lo que permite al modelo predecir el rendimiento energético diario o anual de las células solares en diferentes condiciones meteorológicas y de irradiación", enfatiza el profesor Michaël Daenen., Investigador principal de imo-imomec/EnergyVille.

De la teoría a la validación en el mundo real

Más allá de las simulaciones teóricas, el modelo de rendimiento energético ha servido desde entonces como guía práctica para optimizar la integración fotovoltaica, comparando los rendimientos energéticos experimentales con los simulados.

El proyecto Interreg Rolling Solar, por ejemplo, se centró en la integración de sistemas fotovoltaicos en infraestructuras públicas, previendo la generación de electricidad a gran escala sin necesidad de terreno adicional.Entre otras cosas, en EnergyVille (Bélgica) se construyó una barrera acústica de hormigón en la que se incorporaron módulos solares existentes y recientemente desarrollados, para demostrar su viabilidad y medir su rendimiento energético a lo largo de varios años.

El Prof. Ivan Gordon, director del departamento de imo-imomec/EnergyVille, explica los resultados del rendimiento energético."Nuestro modelo basado en la física proporcionó predicciones notablemente precisas, especialmente para paneles solares de silicio cristalino, en un lapso de 15 minutos. Dado que más del 95 % de las instalaciones fotovoltaicas actuales están basadas en silicio, se puede imaginar el valor de predicciones tan precisas.

"Surgieron desafíos cuando ampliamos las predicciones a tecnologías de película delgada como los módulos CIGS. En respuesta, desarrollamos un modelo eléctrico separado para materiales de película delgada e incluimos correcciones empíricas. Con un refinamiento iterativo, pudimos reducir significativamente el error (RootError cuadrático medio (RMSE)) de nuestras predicciones a márgenes menores. Esto muestra la adaptabilidad del modelo a diferentes materiales y tecnologías".

En una segunda fase del proyecto Rolling Solar, se incluyeron paneles solares modulares bifaciales en la pared, ampliando nuevamente el alcance del modelo.Si bien los sistemas fotovoltaicos bifaciales pueden generar hasta un 20% más de electricidad, en comparación con los fotovoltaicos monofaciales, su dinámica energética se altera significativamente ya que los fotones pueden ingresar desde ambos lados, lo que depende en gran medida del entorno y varía a lo largo del día.Estos desafíos únicos se abordaron con modificaciones en el modelo óptico.

"La principal fortaleza del modelo Energy Yield reside en su marco flexible", destacó el Dr. Arnaud Morlier, jefe del equipo de Sistemas Energéticos de imec/EnergyVille."Esto permite que nuestro modelo evolucione con la experimentación y el progreso del mundo real en tecnologías y aplicaciones de paneles solares. Sirve como un marco fundamental que puede ampliarse para incorporar diferentes materiales y aplicaciones, proporcionando información sobre la generación de energía en diferentes condiciones".

Más allá de la optimización del modelo

Una predicción precisa del rendimiento energético de una aplicación específica ofrece numerosas ventajas: un ingeniero de módulos puede evaluar el impacto en el mundo real de los ajustes técnicos realizados en las células solares sin necesidad de producción física.Además, una presentación virtual puede ayudar a optimizar y probar escenarios para la colocación de paneles solares, considerando factores como ajustes de ángulo.Desde el diseño de soluciones fotovoltaicas integradas hasta la estimación de su rendimiento energético en una ubicación específica y la optimización de estrategias de inversión, el modelo de rendimiento energético puede ser una guía a lo largo de todo el viaje.

Junto con la empresa de software PVcase, imec ha transformado el modelo predictivo en un software de simulación disponible comercialmente, diseñado para parques solares.El software es versátil e incorpora tecnologías bifaciales y otras de última generación, lo que permite un diseño sencillo y una predicción precisa del rendimiento energético en las plantas de energía fotovoltaica.

El modelo predictivo sigue desempeñando un papel crucial en el diseño y optimización de paneles solares curvos para techos de automóviles.Al reconocer que los techos solares actuales ofrecen sólo un aumento limitado de la autonomía, el proyecto SNRoof integró células solares altamente eficientes en los techos de los automóviles.Al mismo tiempo, el proyecto HighLite exploró el desarrollo de módulos solares rentables para el techo de los automóviles, con el objetivo de contribuir a una industria de fabricación fotovoltaica competitiva en la UE.Actualmente, el equipo de Sistemas Energéticos está evaluando la ubicación óptima de células solares para facilitar el desarrollo de vehículos eléctricos totalmente autónomos.

Más recientemente, aprovechando el éxito de Rolling Solar, se finalizó el proyecto SolarEMR.Este esfuerzo de 18 meses se centró en demostrar la producción rentable y automatizada de módulos fotovoltaicos y la interconexión eléctrica de células solares, tanto para la integración de edificios como de infraestructura.Curiosamente, el proyecto también consideró aspectos más allá de la optimización técnica y financiera, como los marcos regulatorios y la viabilidad empresarial, allanando el camino para proyectos fotovoltaicos a gran escala.

Al colaborar con proveedores del mercado energético, el modelo de simulación se utilizó no solo para crear células solares más eficientes, sino también para mejorar las técnicas de instalación y la estabilidad de la microrred, un esfuerzo de colaboración que permitió soluciones ecológicas más rápidas.

Tomemos, por ejemplo, la rentabilidad de invertir en barreras de sonido con integración solar, una empresa que pende del delicado equilibrio de su ubicación.Con carreteras sinuosas y serpenteantes, que a veces se alejan de los rayos del sol, la integración de la tecnología fotovoltaica en barreras de sonido puede no ser siempre una opción sencilla.Ingrese al modelo de rendimiento energético, que ofrece información para la ejecución perfecta de proyectos de gran escala basados ​​en intrincados mapas de carreteras, propiedades de las células solares y condiciones y regulaciones climáticas locales.

Un faro para un mañana sostenible

Más allá del diseño y la optimización, una presentación virtual precisa de las aplicaciones integradas en energía fotovoltaica también puede ayudar en su operación y mantenimiento.Cuando un rendimiento energético experimental no alcanza el simulado, esto puede indicar, por ejemplo, daños en los paneles solares o césped demasiado crecido que debe cortarse, lo que ofrece una forma de detectar anomalías.Esto permite un sistema operativo centralizado, lo que reduce la necesidad de visitar el sitio solar, lo que resulta beneficioso para granjas solares remotas o aisladas.

Los proyectos en curso que utilizan el modelo de predicción implican la mejora de la predicción meteorológica precisa (E-TREND) y la "notificación inmediata" (TRUST-PV) con la ayuda de captadores de imágenes del cielo y la inteligencia artificial (IA).

Las perspectivas de precisiónenergía solarLa modelización es inmensamente prometedora y abarca desde instalaciones individuales hasta redes energéticas completas.Finalmente, considere esto: para garantizar su estabilidad, es crucial que la oferta y la demanda estén siempre equilibradas.Un modelo de simulación que prediga el rendimiento energético con una ventana de precisión de 15 minutos no sólo puede ayudar en la gestión de la red para grandes instalaciones manufactureras o áreas urbanas, sino que también puede permitir a los países comercializar energía de manera más eficiente en el mercado internacional.