IELE-4004

Proyecto EspecialAnálisis y simulación de la arquitecturaeléctrica de un kiosco solar fotovoltaico

Stevan Ramirez Cajamarca

24 de Mayo de 2021

Índice general

Resumen Ejecutivo

1. Introducción y motivación 1

2. Marco Teórico 32.1. Modelo de la microrred . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.2. Modelo convertidor buck y control PI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.3. Modelo inversor híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.4. Sistema de almacenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

3. Dimensionamiento de componentes y modelos matemáticos implementados 73.1. Convertidor Buck+MPPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

3.1.1. Algoritmo MPPT implementado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83.1.2. Cálculo de componentes convertidor Buck . . . . . . . . . . . . . . . . 93.1.3. Función de transferencia convertidor Buck . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.2. Inversor híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.2.1. Cálculo componentes Boost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.2.2. Cálculo componentes inversor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.3. Diseño de baterías y supervisor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.3.1. Estimación de los parámetros de almacenamiento y su estado . . . . . . 143.3.2. Escenarios de supervisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4. Desarrollo y resultados 174.1. Generación fotovoltaica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.2. PV+Convertidor Buck+MPPT+PI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.3. PV+Convertidor Buck+MPPT+Inversor híbrido . . . . . . . . . . . . . . . . . 214.4. Sistema completo con almacenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

5. Conclusiones y Recomendaciones 29

6. Anexos electrónicos 33

Lista de figuras

1. Modelo de la microrred implementada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32. Circuito equivalente convertidor Buck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43. Modelo del controlador PI implementado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44. Circuito equivalente convertidor Boost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55. Modelo del inversor implementado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56. Modelo de batería general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

7. Modelos del buck dependiendo del estado del MOSFET . . . . . . . . . . . . 78. Algoritmo MPPT P&O implementado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89. Modelo circuital PV+MPPT+Buck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 910. Capital necesario vs Desarrollo de la tecnología . . . . . . . . . . . . . . . . . 1311. Madurez técnica de la tecnología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1412. Estados y parámetros importantes en sistemas de almacenamiento . . . . . . . 1413. Capacidad y SOC de baterías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1514. Modelo de carga y descarga respecto al SoC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

15. Irradiación de entrada según la NASA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1716. Comportamientos del voltaje en generación dependiendo de la irradiación . . . 1717. Comportamientos de la corriente en generación dependiendo de la irradiación . 1818. Diagrama circuital fase 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1919. Comportamiento del sistema mediante BUCK+MPPT+PI . . . . . . . . . . . . 1920. Comportamiento del sistema en bus de 48V sin controlador PI . . . . . . . . . 2021. Comportamiento del voltaje en bus de 48V para distintos valores de irradiación 2022. Modelo circuital boost+inversor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2123. Comportamiento del sistema sin almacenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . 2124. Potencia a la salida sin almacenamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2125. Comportamiento del bus de carga para el sistema sin almacenamiento . . . . . 2226. Modelo circuital con almacenmiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2327. Comportamiento de las baterías dependiendo del nivel de irradiación de entrada 2328. Comportamiento de variables en el sistema completo . . . . . . . . . . . . . . 2429. Comportamiento de las baterías para irradiación de entrada de 200W/m2 . . . . 2530. Comportamiento de variables en el sistema con irradiación de 200W/m2 . . . . 25

31. Comportamiento de las baterías para irradiación de entrada de 600W/m2 . . . . 2632. Comportamiento de variables en el sistema con irradiación de 600W/m2 . . . . 27

33. Curva de carga del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

Resumen Ejecutivo

El presente documento aborda el análisis y la simulación de una arquitectura fotovoltaica de2kWp del proyecto Kiosol (Kiosco Solar) como proyecto de grado de Stevan Ramirez Caja-marca, para obtener el título de Ingeniero Eléctrico. Sumado a esto, el asesor de esta tesis es elprofesor Michael Bressan, fundador e investigador principal del kiosco ubicado en las instala-ciones de la Universidad de los Andes. De manera general, esta tesis plantea la simulación de unsistema híbrido mediante la recopilación de datos históricos de generación. Por lo tanto, el estu-dio se dividió en 2 ramas generales: La primera consiste en la simulación del kiosco mediante elsoftware PLECS teniendo en cuenta datos históricos recopilados, lo cual va a permitir entendertodos los posibles escenarios de generación fotovoltaica, las posibles fallas que se estén dandoen la microrred, flujos de potencia, entre otros. La segunda rama consiste en la recopilación dedatos meteorológicos mediante una tarjeta Raspberry Pi, con el fin de enviarlos a un servidor ypoder acceder a ellos de manera remota, factor esencial debido a la pandemia que enfrentamosactualmente.

Para empezar, los datos meteorológicos en un sistema fotovoltaico son de vital importancia yaque le permiten entender al usuario/operador las condiciones bajo las cuales se encuentra ope-rando el sistema. Por lo tanto, se instalaron sensores de medición como un piranómetro HukefluxSR05 con el fin de medir irradiación recibida por los paneles, un sensor DHT22 que permite re-copilar datos de temperatura ambiente y humedad relativa, y una termocupla PT100 que permiteigualmente recopilar datos de temperatura. Sin embargo, cada sensor maneja un protocolo de co-municación distinto (análogo o digital) que obliga a usar cierto tipo de conversores dependiendode la tarjeta utilizada. En este caso, como se utilizará una tarjeta Raspberry Pi, se necesita unconversor análogo digital para los sensores que tengan un protocolo de comunicación análogo,ya que esta tarjeta recibe valores digitales.

Por otro lado, para poder realizar una simulación efectiva del sistema híbrido PV se necesitaconocer el comportamiento de los equipos instalados. De manera general, el kiosco cuenta concontroladores DC/DC tipo buck y un inversor DC/AC para poder conectarse a la red. Por lotanto, al tener un arreglo en paralelo de 3 paneles en serie, se genera una potencia pico de 2kWy un voltaje pico de 112V. Esta salida se encuentra conectada a un bus de 48V, donde se debedecidir si se suministra energía a la red o se cargan las baterías dependiendo del estado de cargade las mismas, por lo que se necesita un convertidor DC/DC tipo Buck para disminuir el nivelde tensión de salida de los paneles a 48V. Sin embargo, para no generar pérdidas significativasde potencia en el proceso, se implementó un algoritmo llamado MPPT que permite garantizaruna potencia máxima a la salida de un arreglo fotovoltaico sin importar el comportamiento delsistema.

Finalmente, se espera tener una microrred capaz de suplir una demanda básica en cualquiermomento del día, la cual cuente con un sistema de monitoreo en tiempo real donde se puedanidentificar de manera clara los flujos de potencia y el comportamiento de sus variables de estado.

1. Introducción y motivación

Con base a un reporte realizado por la organización de las naciones unidas [3], las ciudadesprincipales en los países son uno de los factores que más contribuyen al cambio climático, con-sumiendo así el 78% de la energía mundial y produciendo a su vez más del 60% de las emisionesde gases de efecto invernadero. La enorme dependencia actual de combustibles fósiles hace quela población urbana sea fuertemente vulnerable a los efectos del cambio climático, razón por lacual se busca una implementación masiva de estrategias que permitan disminuir estos impactosambientales. Esto genera la motivación para el análisis e implementación de un kiosco solar fo-tovoltaico, ya que permite dar paso a una nueva alternativa de microrred bidireccional donde losusuarios pueden llegar a ser productores principales dentro de un esquema energético global.

Actualmente, y debido al afán de los gobiernos por disminuir significativamente las emisionesde gases, el mercado de energía solar está pronosticado a alcanzar un valor de $222.3 billonesde dólares para el 2026, lo que implica crecimientos abismales en cuanto a eficiencia energéticay un mercado en crecimiento exponencial. De esta manera, se pueden identificar opciones denegocio en este tipo de mercados con tanto auge y con tanto apoyo estatal debido a las garantíasque se brindan y los beneficios que se están dando por la instalación de paneles solares. Porejemplo, en el estado de Florida en Estados Unidos, cada ciudadano que decida instalar panelessolares en su hogar tendrá una deducción de impuestos significativa y además se le garantizaque el equity de la casa aumenta, incrementando esta su valor en el mercado con respecto a susvecinos.

Por lo tanto, es de vital importancia generar algoritmos de control en instalaciones eléctricas [4]que permitan garantizar un funcionamiento óptimo de los equipos bajo cualquier circunstancia.En el caso de los paneles solares, al tener una generación dependiente de la irradiación solar, esprimordial generar algoritmos de control que permitan generar una tensión constante a la salidaindependiente del nivel de irradiación de entrada. Así mismo, se deben garantizar sistemas dealmacenamiento óptimos que permitan suministrar energía en cualquier momento dado, o en sudefecto, almacenar energía cuando el usuario no la necesite.

Así mismo, como bien lo plantean Aktas e Icaza en [5] y [6], actualmente existe una gran va-riedad de aplicaciones para este tipo de sistemas híbridos. En el caso, de Icaza, se plantea unsistema híbrido junto con un arreglo de turbinas eólicas que logren tener la capacidad de suplirenergía eléctrica autónoma para arquitecturas orgánicas. De esta manera, se logran crear mi-crorredes con comportamientos bidireccionales donde los posibles usuarios puedan llegar a sergeneradores de energía, lo que implica un cambio drástico en el modelo eléctrico convencionaly nuevas adaptaciones para lograr un comportamiento homogéneo de la red eléctrica actual conlas nuevas tecnologías que se incorporen.

De manera análoga, como lo presenta Andrés Guerrero en su modelo de especificación y di-

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mensionamiento de un sistema de generación de energía híbrido a partir de generación Diesel yFotovoltaica [7], se pudo crear un modelo mediante herramientas de simulación donde se genereenergía a través de sistemas híbridos. Así mismo, tal como lo plantea Aguilar [8], la implemen-tación de energías renovables e incluso sistemas híbridos de producción abre una posibilidadmuy grande actualmente, ya que mediante estos suministros de energía se puede llegar a zonasque no se encuentran interconectadas y distribuirles energía de manera óptima. Cada uno de es-tos estudios presenta aplicaciones importantes en los sistemas eléctricos actuales, lo cual puedellegar a tener impactos muy grandes en la sociedad donde se aplique de la manera correcta.

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2. Marco Teórico

2.1. Modelo de la microrred

Para empezar, las simulaciones necesarias a lo largo del proyecto se realizaron mediante elsoftware PLECS debido a su eficiencia computacional con respecto a otros softwares conocidosy utilizados comercialmente, tales como matlab o simulink. De manera general, el kiosco solarfotovoltaico cuenta con un arreglo de 3 paneles en serie conectados en paralelo, 4 baterías enserie de 12V y un inversor híbrido que permite conectarse a la red. Para poder analizar de maneracorrecta el funcionamiento del kiosco solar planteado a lo largo del proyecto, se debe entenderel siguiente modelo de la microrred:

Figura 1: Modelo de la microrred implementada

Como se puede identificar en la Figura 1, se tienen 3 bloques principales que correspondena convertidores DC/DC y convertidores DC/AC. El primer bloque denominado Buck+MPPTcorresponde a un controlador conocido como stepdown, el cual permite disminuir el nivel detensión de entrada a cierto valor específico determinado por parámetro.

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2.2. Modelo convertidor buck y control PI

El modelo del convertidor buck utilizado se muestra a continuación:

Figura 2: Circuito equivalente convertidor Buck

Así mismo, se implementó un algoritmo de control mediante controladores PI para la primerasección del proyecto con el fin de garantizar un nivel de tensión constante a la salida de 48Vsin importar el nivel de irradiación de entrada. Para esto, se implementó el siguiente modelodel controlador donde las constantes Kp y Ki van a ser las que determinan el comportamientoóptimo del sistema:

Figura 3: Modelo del controlador PI implementado

Sin embargo, como se evidenciará a lo largo del desarrollo del proyecto, un controlador PIactuando de manera individual no es suficiente para un sistema fotovoltaico. Esto sucede ya queel controlador como tal busca equilibrar el sistema en valores de referencia dados por parámetro,pero no garantiza que la potencia generada sea máxima, lo que implica la necesidad de juntarlocon algoritmos y técnicas como el MPPT.

El algoritmo MPPT consiste en el seguimiento del punto de máxima potencia para así garantizarque la potencia suministrada por el arreglo de los paneles solares sea óptima. Dicho seguimientose realiza aplicando variaciones sobre el ciclo útil de un convertidor de potencia, lo que permite

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evaluar mediante distintas estrategias la potencia entregada por el arreglo fotovoltaico en distin-tos instantes de tiempo. Así mismo, existe una gran variedad de algoritmos de seguimiento, porejemplo, perturbar y observar, RCC (Ripple current control), conductancia incremental (INC),entre otros. Para efectos de este proyecto, se implementó el algoritmo MPPT mediante el métodoperturbar y observar.

2.3. Modelo inversor híbrido

El inversor híbrido se encuentra conformado por un converidor tipo Boost para elevar el nivelde tensión y un inversor para poder distribuir a la red. A continuación se presenta el modelo delconvertidor usado:

Figura 4: Circuito equivalente convertidor Boost

Por último, se realizó un modelo de inversor DC/AC con el fin de poder conectarse a la redcumpliendo con las características necesarias. En el caso colombiano, para poder conectarse sedebe cumplir que la tensión sea de 110V y se cumpla con una frecuencia de operación de 60Hz.De esta manera, el modelo del inversor realizado fue el siguiente:

Figura 5: Modelo del inversor implementado

Teniendo esto en cuenta, se encuentra la necesidad de un sistema de almacenamiento que permi-ta distribuir energía en momentos donde la generación no sea óptima. En el caso de los panelessolares, la generación eléctrica depende de variables como el nivel de irradiación o la tempera-tura de la zona. Si estas variables llegaran a ser nulas, como sucede en las noches, se necesita de

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un sistema de respaldo que garantice un suministro de energía para cumplir la demanda durantecierto tiempo.

2.4. Sistema de almacenamiento

El kiosco solar cuenta con un sistema de almacenamiento compuesto por 4 baterías de 12 voltiosconectadas en serie, lo que implica la necesidad de tener un punto de conexión a 48 voltiospara la carga y descarga de las mismas. Estas baterías son hechas en gel con una capacidad dedistribución de 120 amperios hora durante un período de 10 horas. De manera general, el modelode la batería implementado se presenta a continuación:

Figura 6: Modelo de batería general

De esta forma, se puede proceder a realizar un modelo circuital del sistema completo teniendoen cuenta cada uno de los modelos presentados anteriormente. El sistema híbrido se componede una conexión en serie de cada uno de los elementos, empezando por el arreglo de panelessolares y terminando a la salida del inversor híbrido. De manera general, la construcción delsistema híbrido completo esta compuesto por el arreglo de paneles, el convertidor buck+MPPTjunto con el control PI, el inversor híbrido compuesto por el controlador boost y el inversormonofásico, y el sistema de almacenamiento controlado por un modelo de supervisión.

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3. Dimensionamiento de componentes y modelos ma-temáticos implementados

Cada uno de los modelos matemáticos planteados a continuación se basaron en distintas lite-raturas obtenidas sobre convertidores DC/DC y DC/AC ((?) y (?)). Al final del documento sepresenta cada una de las referencias utilizadas.

3.1. Convertidor Buck+MPPT

Para empezar, se implementó el algoritmo MPPT que permite garantizar una salida máxima depotencia a la salida de un arreglo solar fotovoltaico. Sumado a esto, se implementó un conver-tidor DC/DC tipo buck que disminuya el nivel de tensión de entrada a 48V, el cual será el busde carga de las baterías. Para garantizar esta tensión en el bus de las baterías, se planteó unametodología que consiste en corregir mediante un control PI la tensión de salida del controladorBuck. Como la tensión de salida de un controlador Buck tiene un error en estado estable bastantealta, el control PI permite disminuir esto y garantizar un funcionamiento óptimo del sistema.

Sin embargo, para poder realizar el control propuesto, es importante aclarar que el modelo delconvertidor buck o boost utilizado va a generar un sistema dinámico de segundo orden. Estosucede ya que el transistor tiene 2 estados, on and off, lo que hace que el modelo cambie la to-pología eléctrica del convertidor y creando dos circuitos distintos. En el libro Power Electronics(?), Mohan explica con claridad los modelos de segundo orden que se crean, junto con los mo-delos de pequeña señal necesarios para poder representar todos los posibles estados del circuito.De manera general, se realizó al análisis circuital para las siguientes topologías:

(a) Buck con switch cerrado(b) Buck con switch abierto

Figura 7: Modelos del buck dependiendo del estado del MOSFET

Como se puede evidenciar, en ambos casos de operación se cuenta con un circuito LC para elanálisis. Este tipo de circuitos son característicos ya que en representan circuitos de segundo

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orden debido al comportamiento eléctrico de las inductancias y capacitancias. Teniendo esto encuenta, a continuación se presenta el modelo matemático implementado para cada uno de loscasos mencionados.

3.1.1. Algoritmo MPPT implementado

Para la implementación del algoritmo MPPT se utilizó la herramienta C-Script de plecs quepermite escribir un código que cumpla cierta función. En este caso, se tendrán entradas comoel ciclo de trabajo, la corriente y el voltaje de salida de los paneles. De esta manera, se variaráel ciclo de trabajo con base a mediciones de potencia y voltaje. De manera general, se tiene elsiguiente diagrama:

Figura 8: Algoritmo MPPT P&O implementado

Como se puede identificar, primero se realizan las mediciones de voltaje y corriente fotovoltaicapara poder realizar los cálculos de potencia. Seguido a esto, se realiza una revisión sobre lapotencia para poder verificar que sea mayor a cero y seguir con el algoritmo. Si cumple conesto, se revisa la diferencia de voltaje entre la medición anterior y actual, si la diferencia damayor o menor a cero se realizan los cambios necesarios en el ciclo de trabajo. Con base a esto,se estará variando el ciclo de trabajo para poder compararlo con una señal diente de sierra y asíarrojar valores lógicos a la salida, valores que corresponden a la entrada del MOSFET del primercontrolador buck que grantiza el on y off del mismo. De manera general, se tiene el siguientemodelo circuital hasta el momento:

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Figura 9: Modelo circuital PV+MPPT+Buck

3.1.2. Cálculo de componentes convertidor Buck

Con base al modelo planteado en la Figura 9, se procedió a realizar el cáculo de las componentesdel controlador que garantizan un funcionamiento óptimo del sistema. Para esto, se define elciclo de trabajo como:

D =VoutVin

(3.1)

En nuestro caso, y en condiciones de operación nominales, se espera bajar inicialmente el voltajede entrada de 120V a 90V para después realizar el control PI a 48V. De esta manera, se obtieneun ciclo de trabajo de 0.75. Seguido a esto, se deben tener en cuenta los siguientes supuestos enoperación:

∆I = 30%,∆V = 5% (3.2)

Con base a esto, y tomando una frecuencia de switching de 50kHz, se puede proceder a calcularel valor de la inductancia del controlador Buck de la siguiente manera:

L =Vout(1−D)

Fs∗∆I(3.3)

Seguido a esto, como se sabe que el periodo es el inverso de la frecuencia, se tiene que:

T s =1

Fs= 2e−5 (3.4)

Con base al periodo de switching, se puede determinar el valor de la capacitancia de la siguienteforma:

C =∆I ·T s8 ·∆V

(3.5)

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Teniendo esto en cuenta, ya se tiene el valor de las componentes necesarias para poder armar lafunción de transferencia del controlador Buck como se plantea a continuación.

3.1.3. Función de transferencia convertidor Buck

Para la implementación del controlador PI en el sistema se debe encontrar primero una funciónde transferencia que describa el comportamiento del sistema en cualquier momento de opera-ción. Para más información, el cálculo paso a paso se encuentra en los anexos electrónicos. Enel caso del controlador Buck, se realizó un modelo de pequeña señal que permite realizar elanálisis circuital y escribir la función de transferencia de la forma:

Y (s)T (s)

=C(sI −A)−1B (3.6)

Por lo tanto, con base a las componentes calculadas anteriormente del controlador, se obtuvoque la función de transferencia del sistema está dada por:

FT =1/LC

S2 + sRC + 1

LC

(3.7)

Con base a la función de transferencia obtenida, se procedió a realizar la sintonización de lasconstantes del controlador PI mediante la herramienta PID tuner de matlab. De esta manera,se obtienen las constantes Kp y Ki que se muestran en la Figura 3 que permiten garantizarestabilidad en el sistema. De manera resumida, se tiene lo siguiente:

1 %Para convertidor buck 12 clc3 clear4 Vo = 90; %Voltaje de salida al buck 2+PI5 Vd = 120; %Voltaje en generaci n PV6 Pd = 1e3;7 Po = 0.98e3;8 D = Vo/Vd;9 fs = 50e3;

10 Io = Po/Vo;11 ∆I = 0.3;12 L = (Vo*(1−D))/(fs* ∆I);13 Ts = 1/fs;14

15 ∆V = 0.05;16 C = ( ∆I*Ts)/( ∆V*2*2*2);

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1 %Para convertidor Buck+PI2 clc3 clear4 Vo = 48; % Voltaje de salida al bus de carga de bater as5 Vd = 90; %Voltaje entrada convertidor6 Pd = 1e3;7 Po = 0.98e3;8 D = Vo/Vd;9 fs = 50e3;

10 Io = Po/Vo;11 ∆I = 0.3;12 L = (Vo*(1−D))/(fs* ∆I);13 Ts = 1/fs;14

15 ∆V = 0.05;16 C = ( ∆I*Ts)/( ∆V*2*2*2);17 R = Vo/Io;18

19 Ft = tf([1/(L*C)],[1, 1/(R*C), 1/(L*C)])20 tune = pidtune(Ft, 'PI')

De lo anterior, se obtuvieron los siguientes parámetros:

Tabla 1: Parámetros controladores DC/DC tipo buck

Buck 1 Buck 2Inductancia 1.5mH 1.3mH

Capacitancia 150uF 150uF

Tabla 2: Parámetros controlador PI

Controlador PIKp 10.31Ki 100

3.2. Inversor híbrido

Para poder distribuir la potencia en generación hacia la red, se necesita de un inversor que per-mita cambiar el comportamiento de corriente directa a corriente alterna y que cumpla con losparámetros de conexión. De esta manera, y teniendo en cuenta el modelo presentado en la Figura5, se procedió a realizar el cálculo de las componentes de los convertidores que permiten realizareste proceso.

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3.2.1. Cálculo componentes Boost

Con base al modelo planteado en la Figura 4, se contó con el siguiente modelo matemático parael cálculo de las componentes de este controlador:

1 clc2 clear3 Vo = 110; %Tension esperada a la salida4 Vi = 48; %Tension de entrada bus de carga5 D = −(Vi/Vo)+1; %Ciclo de trabajo6 Po = 1.9e3; %Potencia de salida7 Io = Po/Vo; %Corriente de salida8 fs = 50e3; %Frecuencia de switching9 ∆I = 0.3;

10 ∆V = 0.05;11 L = (Vi*D)/(fs* ∆I); %Inductancia boost12 C = (Io*D)/(fs* ∆V); %Capacitancia boost

De lo anterior, se obtuvo lo siguiente:

Tabla 3: Parámetros controlador Boost

BoostInductancia 1.8mH

Capacitancia 3.9mF

3.2.2. Cálculo componentes inversor

Para el último convertidor de la microrred, se planteó el siguiente modelo matemático para elinversor monofásico que cumple con los criterios dados en la Figura 5:

1 Vdc = 48; %Voltaje en el bus DC de entrada al inversor2 fs = 50e3;3 ∆I = 0.3;4 L = Vdc/(4*fs* ∆I); %Inductancia inversor5 C = (((10)/(2*pi*fs))^2)*(1/L); %Capacitancia inversor

De lo anterior, se concluye que:

Tabla 4: Parámetros del inversor

InversorInductancia 800mH

Capacitancia 1.2665uF

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3.3. Diseño de baterías y supervisor

El almacenamiento corresponde a un tema de mucho estudio debido a la cantidad de posiblesopciones que se encuentran actualmente. Además, el tipo de almacenamiento es crucial en estetipo de aplicaciones ya que no todos cuentan con la misma madurez técnica, desarrollo y rela-ción beneficio/costo. Por ejemplo, si se decide emplear un sistema de almacenamiento basadoen supercapacitores, el riesgo que se estaría tomando es muy grande debido a su falta de ma-durez técnica. Sin embargo, al comparar un supercapacitor con una batería de plomo ácido, seevidencia una diferencia grande debido a las aplicaciones que cada una ha tenido en la industria,el tiempo en que se han desarrollado y la forma en que se han distribuido.

Además, el sistema de almacenamiento necesita del diseño de un supervisor para poder garan-tizar el funcionamiento del sistema en caso de ausencia de irradiación o irradiación mínima.Por lo tanto, cuando el sistema de generación no es capaz de suplir la demanda, el sistema dealmacenamiento debe entrar como soporte a la red e inyectar potencia. De manera sintetizada,se presentan los siguientes sistemas de almacenamiento junto con sus características:

Figura 10: Capital necesario vs Desarrollo de la tecnología

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Figura 11: Madurez técnica de la tecnología

Teniendo esto en cuenta, a continuación se presentan los parámetros necesarios de diseño paraun funcionamiento óptimo en el sistema de almacenamiento:

3.3.1. Estimación de los parámetros de almacenamiento y su estado

De manera general, cualquier sistema de almacenamiento cuenta con los siguientes parámetrosy estados de estudio:

Figura 12: Estados y parámetros importantes en sistemas de almacenamiento

De esta manera, a lo largo de la implementación del proyecto se lograron simular variables como

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el estado de carga, se pudo determinar la capacidad de las baterías y sus parámetros necesarios dediseño. Por un lado, la capacidad y el estado de carga (SOC) determinan el tiempo de operaciónpero no son idénticos. Es decir, el SOC corresponde a la energía almacenada en el sistema,mientras que la capacidad corresponde a su capacidad nominal y a su capacidad disponible, talcomo se muestra a continuación:

Figura 13: Capacidad y SOC de baterías

Con base a esto, se realizó el siguiente modelo para calcular el SOC de las baterías planteadasen el proyecto:

SoCk/k−1 = SoCk−1 −n ·TCn

· Ik−1 +wk−1 (3.8)

Donde T hace referencia al periodo de muestreo y Cn hace referencia a la capacidad nominaldel banco de baterías. Con base a esto, se pueden definir modelos de carga y descarga en lasbaterías para mayor énfasis siguiendo distintos modelos. Uno de estos modelos se presenta acontinuación:

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Figura 14: Modelo de carga y descarga respecto al SoC

Teniendo esto en cuenta, se cuenta con un modelo bastante útil que parte de los parámetros nece-sarios para la elaboración de una batería. Para efectos del proyecto, únicamente se trabajará conel estado de carga de las baterías y la capacidad de las mismas para poder emitir los resultadosnecesarios, aunque una posible aplicación a futuro podría ser un análisis detallado de los demásparámetros. Por ejemplo, se podrían generar algoritmos donde se pueda determinar el State ofHealth de la batería, la vida útil restante de las mismas, entre otros estudios.

3.3.2. Escenarios de supervisión

Así mismo, los escenarios de supervisión son de vital importancia en la parte de las baterías yaque permiten determinar el momento en que las baterías deban entrar en carga o en descarga. Demanera general, siempre y cuando la potencia de generación sea mayor a 0, las baterías siempredeberían estar en carga hasta cumplir que el estado de carga de ellas llegue al 95%. Sin embargo,si la potencia de generación es 0, es decir, no hay irradiación de entrada en los paneles solares,las baterías deberían entrar en modo descarga e inyectar potencia a la red como respaldo. Por lotanto, se presenta lo siguiente:

Tabla 5: Escenarios de supervisión

Escenario Descrpción Acción1 Irradiación de entrada mayor a 0 y SOC

de baterías menor a 95%Carga

2 Irradiación de entrada mayor a 0 y SOCde baterías igual a 95%

Ninguna

3 Irradiación de entrada igual a 0 y SOCmenor o igual a 95%

Descarga

4 Irradiación de entrada igual a 0 y SOCigual a 0%

Ninguna

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4. Desarrollo y resultados

4.1. Generación fotovoltaica

Para verificar el comportamiento de generación fotovoltaica se estudiaron varios escenarios deirradiación. Según el sistema meteorológico de la nasa [15], en la ubicación del kiosco solarfotovoltaico se puede tener un promedio de 250W/m2 a 500W/m2 de irradiación de entradacomo se muestra a continuación:

Figura 15: Irradiación de entrada según la NASA

Sin embargo, los paneles solares están diseñados para operar a condiciones nominales de 1000w/m2y 25°C. Por lo tanto, se tuvieron en cuenta las condiciones de operación nominal y actual de lospaneles para obtener los siguientes comportamientos de generación:

(a) 100W/m2 (b) 300W/m2 (c) 1000W/m2

Figura 16: Comportamientos del voltaje en generación dependiendo de la irradiación

Como se pudo identificar, los voltajes pico varían de manera mínima dependiendo de la irra-diación de entrada gracias al algoritmo MPPT implementado. Mediante este algoritmo, se logra

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tener una búsqueda organizada de la máxima potencia posible por el arreglo de paneles en cual-quier escenario, lo que implica un beneficio enorme en este tipo de aplicaciones. Por ejemplo, enel caso en que la irradiación de entrada es de 100W/m2, el voltaje pico de generación es de 102Vmientras que cuando la irradiación de entrada es de 1000W/m2 el voltaje pico de generación esde 130V. De manera análoga, la corriente se comporta de la siguiente manera:

(a) 100W/m2 (b) 300W/m2 (c) 1000W/m2

Figura 17: Comportamientos de la corriente en generación dependiendo de la irradiación

De manera general, es evidente que se tienen distintos escenarios de generación si se varía elnivel de irradiancia de entrada. Esto se debe a las características de construcción de cada una delas celdas fotovoltaicas, el efecto fotoeléctrico de cada célula se basa en una juntura p-n dondelos electrones se desplazan a la banda de conducción, generando así un campo eléctrico queinduce una corriente. Esta corriente se describe de la siguiente forma:

I = IL − Io · exp(V

m ·VT)−1 (4.1)

Donde la variable I_L corresponde a la fotocorriente generada que depende del nivel de irradia-ción. Por lo tanto, al aumentar el nivel de irradiación de entrada al arreglo de paneles solares,se pudo identificar un aumento significativo en la corriente generada debido a esta caracterís-tica. Esto se conoce como el efecto fotoeléctrico, donde la corriente generada depende de lafrecuencia de los fotones incidentes.

Esto quiere decir que, si el fotón incidente es poco energético respecto a las características dela juntura p-n, no habría interacción con el semiconductor y lo atravesaría como si fuera trans-parente. Sin embargo, cuando el fotón incidente es extremadamente alto energéticamente, segeneraría una ruptura demasiado lejos de la juntura p-n, por lo que tampoco se podría aprove-char la generación de manera esperada. Es por esto que Colombia, al ser un país ubicado en elecuador, tiene una gran ventaja con respecto a otros países ya que el nivel de irradiación solarrecibida durante todo el año se encuentra dentro de los límites óptimos de operación, lo que im-plica que los fotones incidentes rompen la juntura p-n a una distancia óptima como para generarun nivel de corriente eficiente.

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4.2. PV+Convertidor Buck+MPPT+PI

Con base al modelo de los paneles solares implementados, el modelo circuital del kiosco hastael momento es el siguiente:

Figura 18: Diagrama circuital fase 1

En esta fase se baja 2 veces el voltaje para garantizar que este se corrige de la manera esperada.El primer controlador buck tiene como valor lógico de control la salida del MPPT, mientras queen el segundo controlador buck se implementa un control PI que permita estabilizar la tensiónde salida en 48V. De esta manera, se calcula la diferencia entre el voltaje a la salida del buck yel valor de referencia y se corrige mediante el control PI. Los resultados obtenidos se presentana continuación:

(a) Comportamiento del voltaje en el bus de carga (b) Corriente en el bus de carga

Figura 19: Comportamiento del sistema mediante BUCK+MPPT+PI

Como se puede evidenciar, tanto el voltaje como la corriente a la salida para conexión al bus debaterías se estabiliza en los valores deseados en tan solo 2 milisegundos. Sin embargo, si no sehubiera realizado el control PI en el sistema, no se obtendrían los mismos resultados ya que elerror en estado estable sería demasiado alto. A continuación se muestran los resultados sin uncontrolador PI implementado:

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(a) Corriente sin PI (b) Voltaje sin PI

Figura 20: Comportamiento del sistema en bus de 48V sin controlador PI

Si se realiza la comparación entre las Figuras 19a y 20b, es claro que el voltaje tarda mucho másen estabilizarse y su error en estado estacionario es muy alto, ya que nunca corresponde a unvalor de 48V fijo sino que oscila alrededor de este. Lo mismo sucede con el comportamiento dela corriente, si se comparan las Figuras 19b y 20a se puede identificar el mismo error en estadoestable y las diferencias en el tiempo de estabilización. Además, para garantzar que el sistema seestabiliza para cualquier valor de irradiación de entrada mayor a cero, se tomó una escalón comovalor de entrada que empezara en 400W/m2 y llegara hasta los 1000W/m2. A continuación, sepresentan los resultados:

(a) Irradiación de entrada (b) Voltaje

Figura 21: Comportamiento del voltaje en bus de 48V para distintos valores de irradiación

Por lo tanto, se puede evidenciar para esta primera fase que el comportamiento del sistema esóptimo, garantizando que se controla el voltaje a la salida sin importar el nivel de irradiaciónde entrada para poder conectar las baterías y cargarlas. Así mismo, se pudo identificar la im-portancia del controlador PI como soporte de control en el sistema y los efectos que traería noimpementarlo.

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4.3. PV+Convertidor Buck+MPPT+Inversor híbrido

Esta fase es primordial para garantizar el funcionamiento óptimo del sistema de inversión parapoder conectarse a la red. Como la tensión de salida tiene un comportamiento en corriente di-recta pero la red colombiana opera en corriente alterna con frecuencia de operación de 60Hz, sedebe garantizar que el modelo realizado del sistema completo cumpla con estas características.Teniendo en cuenta el cálculo de los componentes explicado anteriormente, el modelo realizadoen plecs se presenta a continuación:

Figura 22: Modelo circuital boost+inversor

Como se puede identificar anteriormente, se cuenta con un convertidor DC/DC tipo boost co-nectado en serie con el inversor híbrido monofásico para conectarse a la red. Esta topología esnecesaria ya que solo el inversor no alcanza a elevar la tensión del bus de carga de las bate-rías a 110V/60Hz. De esta manera, el sistema completo del arreglo de paneles, junto con losconvertidores tipo buck y el inversor se comporta de la siguiente manera:

(a) Voltaje a la salida del inversor (b) Corriente a la salida del inversor

Figura 23: Comportamiento del sistema sin almacenamiento

Figura 24: Potencia a la salida sin almacenamiento

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Teniendo en cuenta los resultados de la Figura 23a, se procedió a verificar el cumplimiento delos parámetros a cumplir para conexión a la red. Para empezar, el voltaje puede estar entre +-5%del valor nominal, lo que permite un rango de error de 5.5 voltios. Por lo tanto, durante los pri-meros 3 milisegundos no se logra cumplir con este requisito, factor que sería bueno identificar ycorregir en futuras aplicaciones mediante estrategias de control. Sin embargo, se logra garantizarun comportamiento óptimo durante gran parte de la operación.

Además, se debe garantizar que la frecuencia de operación del sistema sea de 60Hz en el casocolombiano. De esta manera, se procedió a analizar el comportamiento del voltaje sobre unperiodo de oscilación. Así, teniendo en cuenta que la frecuencia es la inversa del periodo, selogra concluir que la frecuencia de operación del sistema es de:

Toperacion = 0,0166segundos (4.2)

Foperacion =1

0,0166s= 60,24Hz (4.3)

Por lo tanto, se logra concluir que se cumple con los parámetros necesarios para conectarse a lared colombiana. Por otro lado, el comportamiento del voltaje en el bus de carga a las bateríasjunto con el inversor híbrido se presenta a continuación:

(a) Voltaje al bus de carga (b) Corriente al bus de carga

Figura 25: Comportamiento del bus de carga para el sistema sin almacenamiento

Como se observa en la Figura 25, el algoritmo MPPT junto con el control PI realizado en laprimera fase permite que el bus de carga se mantenga dentro de los límites esperados de funcio-namiento. Así mismo, se pudo identificar de la Figura 24 que el voltaje y la corriente a la salidadel inversor tienden a estabilizarse al tiempo, cumpliendo además con la frecuencia de operaciónen el nivel de tensión de salida. De esta manera, se puede concluir que el sistema se encuentraen condiciones de operación óptimas para la carga y descarga de baterías, así como para la co-nexión a la red. Por lo tanto, se procede a realizar el análisis del sistema con el almacenamientomencionado anteriormente.

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4.4. Sistema completo con almacenamiento

Por último, en esta fase es de vital importancia tener en cuenta los escenarios de operación delsistema. Estos escenarios permiten crear un supervisor que logre cumplir con lo propuesto enla tabla 5 de la manera esperada, dándole prioridad siempre al almacenamiento antes que a lainyección de potencia a la red. De esta manera, se cuenta con lo siguiente modelo circuital:

Figura 26: Modelo circuital con almacenmiento

Como se puede ver en la Figura 26, las baterías se encuentran conectadas al bus mediante swit-ches que van a variar entre on y off dependiendo de la salida del supervisor. Por ejemplo, cuandolas baterías se encuentren en el 95% de su SOC y la irradiación sea mayor a 0, el supervisor arro-ja un 0 lógico lo que implica la apertura de los switches S3 y S4. Teniendo esto en cuenta, secorrió nuevamente el modelo de simulación para todo el sistema conectado al almacenamiento,obteniendo lo siguiente:

(a) Irradiación de entrada (b) SOC de la batería

Figura 27: Comportamiento de las baterías dependiendo del nivel de irradiación de entrada

Como se pudo identificar de las figuras 27a y 27b, se logró realizar un modelo de simulacióndonde se evidencie el comportamiento de carga y descarga de la batería dependiendo del nivelde irradiación de entrada. Por ejemplo, cuando el nivel de irradiación baja por primera vez de900W/m2 a 0 drásticamente, la batería pasa de estarse cargando a descargarse. Seguido a esto,

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se procedió a analizar el comportamiento del sistema a la salida del inversor híbrido, de lo cualse obtuvo lo siguiente:

(a) Voltaje a red (b) Corriente a red

(c) Potencia a red

Figura 28: Comportamiento de variables en el sistema completo

Similarmente, se pudo identificar el mismo comportamiento del voltaje en la red para el sistemasin almacenamiento presentado en la Figura 23a, se tiene un retardo de aproximadamente 6milisegundos para poder cumplir con los parámetros de conexión a la red pero después de estose cumple con lo propuesto en la ecuación 4.3. Así mismo, se pudo identificar que la corrientetarda mucho más en estabilizarse en el sistema con almacenamiento con respecto al sistemasin almacenamiento. Una posible razón para esto corresponde a la inyección de corriente porparte de las baterías cuando se encuentra en descarga, ya que la corriente de descarga de lasbaterías no es la misma corriente de generación fotovoltaica, generando así un comportamientodiscontinuo en el tiempo. De esta manera, para verificar el comportamiento del sistema completoante diferentes escenarios de irradiación de entrada, se obtuvieron los siguientes resultados:

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Figura 29: Comportamiento de las baterías para irradiación de entrada de 200W/m2

(a) Voltaje a red con irradiación de 200W/m2 (b) Corriente a red con irradiación de 200W/m2

Figura 30: Comportamiento de variables en el sistema con irradiación de 200W/m2

En el caso en que la irradiación de entrada es de 200W/m2, se pudo identificar un comportamien-to óptimo en el supervisor de las baterías al igual que cuando la irradiación es de 900W/m2. Asímismo, se pudieron identificar diferencias pequeñas en la salida del inversor híbrido en cuantoal comportamiento de la tensión y su frecuencia de operación. En este caso de irradiación, elcomportamiento del voltaje es más inestable y tarda un poco más en llegar a los valores óptimosde conexión. A su vez, se identificó que:

Toperacion = 0,0171 (4.4)

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Foperacion =1

0,0171= 58,479Hz (4.5)

Sin embargo, los buses de carga no presentaron impactos significativos. Una de las ventajas dehaber implementado un control PI en el bus de carga es que permite estabilizar el voltaje enel valor necesario sin importar las perturbaciones externas. Si no se hubiera implementado estecontrol, seguramente se tendrían variaciones significativas en el bus de carga, lo que implicaríadaños importantes en las baterías y en su estado de salud. De manera similar, se realizó el análisisdel sistema completo cuando el nivel de irradiación es de 600W/m2, obteniendo lo siguiente:

Figura 31: Comportamiento de las baterías para irradiación de entrada de 600W/m2

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(a) Voltaje a red con irradiación de 600W/m2 (b) Corriente a red con irradiación de 600W/m2

Figura 32: Comportamiento de variables en el sistema con irradiación de 600W/m2

En este último caso de operación, se varió el nivel de irradiación de entrada entre 600W/m2 y 0para determinar el comportamiento del sistema. Como se puede identificar de la Figura 32a, eltiempo en que el sistema llega al punto óptimo de operación es menor que el tiempo que le tomóal sistema con una irradiación de 200W/m2. De manera similar a los casos presentados ante-riormente, las baterías presentan comportamientos óptimos de operación en su carga y descargadependiendo de la irradiación de entrada. Además, se obtuvieron diferencias en la frecuencia deoperación del sistema para cada caso analizado, obteniendo en este caso que:

Toperacion = 0,0167 (4.6)

Foperacion =1

0,0167= 58,889Hz (4.7)

Por lo tanto, se logran cumplir las características de conexión a la red eléctrica colombianamediante las simulaciones implementadas en todos los casos propuestos. Por un lado, se pudoidentificar que la implementación de un kiosco solar fotovoltaico autosostenible con las carac-terísticas planteadas en este proyecto corresponde a una microrred energética capaz de producirhasta 2kW mediante algoritmos de control que garantizan la máxima potencia suministrada. Asu vez, controlar las baterías resulta un tema de mucho estudio ya que entran temas como suvida útil, su porcentaje de carga, los tiempos de carga y descarga, entre otros.

Por otro lado, es necesario adaptar el caso de estudio a las normas colombianas NTC y cumplircon todos los parámetros necesarios de conexión. Por ejemplo, en el caso de estudio no se tuvoen cuenta el efecto de los armónicos en la red, lo cual es un factor de vital importancia en estetipo de aplicaciones. La presencia de estos armónicos en la red aumenta el valor de las pérdidaspor histéresis, disminuyendo la calidad de la potencia recibida en cualquier intervalo de tiempo.

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Esto genera distorsiones armónicas que deforman las curvas de voltaje fundamentales y cono-cidas en operación, lo que implica de forma directa sobrecalentamientos en los conductoresespecialmente en el neutro de las instalaciones, disminución del factor de potencia de una ins-talación y envejecimiento e incluso destrucción de las baterías de condensadores utilizadas parasu corrección debido a fenómenos de resonancia y amplificación, entre otros posibles impac-tos importantes. De esta manera, las curvas de funcionamiento obtenidas anteriormente puedenpresentar variaciones significativas cuando se contemplen estos efectos, variaciones donde no selogren cumplir los criterios de conexión necesarios y toque replantear el problema.

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5. Conclusiones y Recomendaciones

A lo largo del desarrollo de este proyecto se contó con varios obstáculos que retrasaban el éxitodel mismo. Por un lado, se evidenció que se tiene un campo de flexibilidad en el cálculo delas componentes de los equipos ya que algunas de estas no generan impactos significativos enel comportamiento del sistema. Por ejemplo, si se realiza el modelo circuital propuesto en laFigura 2 pero se toman los valores de los componentes de un libro guía o ejemplo realizado enalguna literatura, se va a llegar al mismo resultado con variaciones muy mínimas sobre estos.

Por otro lado, se puede identificar que el comportamiento del sistema en la parte del inversorpresenta algunas fallas que serían un reto importante a corregir. En el caso del voltaje de salidadel inversor, se pudo evidenciar que el voltaje pico de las primeras oscilaciones no cumple conlos parámetros de conexión a la red colombiana, por lo que se propone como trabajo a futuroimplementar algoritmos de control sobre la salida del inversor, con el fin de cumplir a lo largodel tiempo con las características de conexión. Sin embargo, se puede considerar que el proyectofue un éxito ya que se logró crear un modelo de simulación que cumple con la topología eléctricapresente en el kiosco ubicado en la universidad.

Así mismo, teniendo en cuenta las aspiraciones académicas del kiosco y el objetivo del profesorMichael, se realizó una curva de carga del sistema (Figura 33) con el fin de identificar el com-portamiento por hora del mismo, para así poder implementar un laboratorio dentro del kioscodonde se puedan monitorear los escenarios de generación y el comportamiento del sistema com-pleto. De esta manera, surge un reto importante para futuras aplicaciones ya que habría que versi la potencia generada mediante el arreglo de paneles es suficiente para suplir la demanda delsistema. Esto implica posibles cambios importantes en la topología, ya que la potencia generadapodría no ser suficiente para cumplir con la demanda en horas pico o en horarios nocturnos.

Tabla 6: Cuadro de cargas del sistema

TIPO DE CARGA Potencia(W)

Horasde uso

Energíadiaria

Units Demanda(kWh/día)

Arduino 15 24 0.36 1 0.36Luminaria 70 12 0.84 6 5.04Computador 200 13 2.6 3 7.8Nevera 400 24 9.6 1 9.6Congelador 330 24 7.92 1 7.92Luces 20 13 0.26 5 1.3Oscilosopio 300 5 1.5 3 4.5Fuente de voltaje 160 5 0.8 3 2.4Cargadores de celular 2 4 0.008 5 0.04Raspberry 15 24 0.36 1 0.36

ENERGÍA DIARIA A SUMINISTRAR 39.32

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Figura 33: Curva de carga del sistema

Teniendo esto en cuenta, se recomienda realizar una investigación completa sobre los posiblescambios que esto traería, la forma en que esto se podría solucionar y las charlas con el de-partamento para volver este proyecto realidad. Así mismo, se propone implementar la estaciónmeteorológica en cuanto la situación actual respecto a la pandemia lo facilite. Se realizó la insta-lación de los sensores y los códigos de recopilación de datos pero no se logró culminar con estaparte del proyecto debido a las cuarentenas estrictas con las que nos enfrentamos este semestre.

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6. Anexos electrónicos

A continuación se presenta el nombre de los archivos de los datasheets usados y curvas de cargacreadas:

Datasheet Baterías: Baterías_Kiosco.pdf

Datasheet inversor: Inversor-Cargador outback.pdf

Curvas de carga: Curva de demanda.xslx

CálculosFTBuck.pdf

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