Modelo matemático para determinar el comportamiento de un sistema híbrido para zonas no interconectadas. Caso de estudio: Institución Etnoeducativa Rural Majayütpana (Uribia, la Guajira)

El propósito del presente trabajo es realizar un modelado matemático para determinar la viabilidad técnico- financiera, para un sistema de generación de energía eléctrica ubicado en Uribia, La Guajira. Para esto, se realiza una caracterización del recurso solar, eólico y la demanda de la Institución...

Full description

Autores:
Barrera Fajardo, Mayra Alejandra
Solano Silva, Rodolfo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15449
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/15449
Palabra clave:
Energy engineering
Technological innovations
Energy
Hybrid system
Operation scenarios
Levelized cost of energy
Mathematical modeling
Mathematical models
Simulation methods
Educational institutions
Ingeniería en energía
Innovaciones tecnológicas
Energía
Modelos matemáticos
Métodos de simulación
Instituciones educativas
Sistema híbrido
Escenarios de operación
Costo nivelado de la energía
Modelado matemático
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description El propósito del presente trabajo es realizar un modelado matemático para determinar la viabilidad técnico- financiera, para un sistema de generación de energía eléctrica ubicado en Uribia, La Guajira. Para esto, se realiza una caracterización del recurso solar, eólico y la demanda de la Institución Etnoeducativa rural Majayütpana. El sistema de generación híbrido está conformado por paneles solares, aerogenerador, banco de baterías y generadordiésel, donde se propone modelar el sistema en MATLAB y evaluar la viabilidad técnico financiera para 5 escenarios de operación en base al costo nivelado de la energía. El modelo de la generación fotovoltaica está basado en el modelo de eficiencia del panel, que tiene como parámetros de entrada las condiciones climáticas del lugar, los datos técnicos de los módulos solares y la irradiación en plano inclinado. El modelo del aerogenerador está basado en el modelo desarrollado por Pallabazer y en la distribución de probabilidad de Weibull. El modelo del generador diésel se basa en el consumo de combustible por hora, el cual depende de la potencia generada y el modelo de las baterías determina la energía de carga y descarga cada hora, limitando esta energía a un estado de carga máximo y mínimo.Se realizó la simulación para 5 escenarios posibles de combinación de tecnologías y se calculó el costo nivelado de la energía para cada fuente de generación. Se encontró que el menor costo nivelado corresponde al escenario de paneles solares – banco de baterías litio con un costo nivelado de 0.548 USD/kWh, y el mayor costo de generación corresponde al escenario paneles solares – aerogenerador – generador diésel, con un valor de 3.89 USD/kWh.
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El sistema de generación híbrido está conformado por paneles solares, aerogenerador, banco de baterías y generadordiésel, donde se propone modelar el sistema en MATLAB y evaluar la viabilidad técnico financiera para 5 escenarios de operación en base al costo nivelado de la energía. El modelo de la generación fotovoltaica está basado en el modelo de eficiencia del panel, que tiene como parámetros de entrada las condiciones climáticas del lugar, los datos técnicos de los módulos solares y la irradiación en plano inclinado. El modelo del aerogenerador está basado en el modelo desarrollado por Pallabazer y en la distribución de probabilidad de Weibull. El modelo del generador diésel se basa en el consumo de combustible por hora, el cual depende de la potencia generada y el modelo de las baterías determina la energía de carga y descarga cada hora, limitando esta energía a un estado de carga máximo y mínimo.Se realizó la simulación para 5 escenarios posibles de combinación de tecnologías y se calculó el costo nivelado de la energía para cada fuente de generación. Se encontró que el menor costo nivelado corresponde al escenario de paneles solares – banco de baterías litio con un costo nivelado de 0.548 USD/kWh, y el mayor costo de generación corresponde al escenario paneles solares – aerogenerador – generador diésel, con un valor de 3.89 USD/kWh.RESUMEN..........................................................................................................................................................7 INTRODUCCIÓN ..............................................................................................................................................9 JUSTIFICACIÓN .............................................................................................................................................10 1 MARCO REFERENCIAL.......................................................................................................................11 1.1 MARCO CONCEPTUAL...................................................................................................................11 1.1.1 Sistema solar fotovoltaico .........................................................................................................11 1.1.2 Aerogenerador...........................................................................................................................14 1.1.3 Sistema de almacenamiento ......................................................................................................15 1.1.4 Grupo electrógeno .....................................................................................................................18 1.1.5 Costo Nivelado de la Energía [LCOE]......................................................................................19 1.2 MARCO LEGAL................................................................................................................................19 1.3 ANTECEDENTES .............................................................................................................................22 2 OBJETIVOS............................................................................................................................................24 2.1 OBJETIVO GENERAL......................................................................................................................24 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS..............................................................................................................24 3 METODOLOGÍA....................................................................................................................................25 4 DESARROLLO.......................................................................................................................................27 4.1 INFORMACIÓN DE LA ZNI.............................................................................................................27 4.1.1 Economía...................................................................................................................................27 4.1.2 Acceso y costo de la energía eléctrica .......................................................................................28 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA DEMANDA......................................................................................28 4.3 CARACTERIZACIÓN DE LOS RECURSOS RENOVABLES ........................................................30 4.3.1 Recurso de energía solar............................................................................................................30 4.3.2 Recurso de energía eólica..........................................................................................................33 4.3.3 Rosa de los vientos....................................................................................................................34 4.4 MODELAMIENTO MATEMÁTICO SISTEMA FOTOVOLTAICO....................................................................35 4.4.1 Modelo Matemático ..................................................................................................................35 4.4.2 Verificación del modelo matemático.........................................................................................39 4.4.3 Selección del módulo fotovoltaico ............................................................................................40 4.4.4 Dimensionamiento del arreglo fotovoltaico ..............................................................................41 4.4.5 Demanda energética y performance ratio..................................................................................42 4.4.6 Número de módulos fotovoltaicos.............................................................................................44 4.4.7 Cálculo del Inversor-Cargador ..................................................................................................46 4.5 MODELAMIENTO MATEMÁTICO DEL SISTEMA EÓLICO..........................................................................47 4.5.1 Verificación del modelo matemático.........................................................................................49 4.6 MODELAMIENTO MATEMÁTICO DEL BANCO DE BATERÍAS ...................................................................49 4.7 MODELAMIENTO MATEMÁTICO DEL GENERADOR DIÉSEL....................................................................51 4.8 CÁLCULO DEL CABLEADO....................................................................................................................51 5 SIMULACIÓN ........................................................................................................................................55 6 RESULTADOS .......................................................................................................................................66 7 CONCLUSIONES...................................................................................................................................82 8 RECOMENDACIONES..........................................................................................................................83 9 BIBLIOGRAFÍA.....................................................................................................................................84PregradoThe purpose of this work is to perform a mathematical modeling to determine the technical financial feasibility of an electric power generation system located in Uribia, La Guajira. For this purpose, a characterization of the solar and wind resources and the demand of the Majayütpana Rural Ethno-educational Institution is carried out. The hybrid generation system consists of solar panels, wind turbine, battery bank and diesel generator, where it is proposed to model the system in MATLAB and evaluate the technical-financial feasibility for 5 scenarios of operation based on the levelized cost of energy. The photovoltaic generation model is based on the panel efficiency model, which has as input parameters the climatic conditions of the site, the technical data of the solar modules and the irradiation in inclined plane. The wind turbine model is based on the model developed by Pallabazer and the Weibull probability distribution. The diesel generator model is based on the hourly fuel consumption, which depends on the power generated, and the battery model determines the hourly charge and discharge energy, limiting this energy to a maximum and minimum state of charge. The simulation was performed for 5 possible scenarios of combination of technologies and the levelized cost of energy was calculated for each generation source. It was found that the lowest levelized cost corresponds to the solar panels - lithium battery bank scenario with a levelized cost of 0.548 USD/kWh, and the highest generation cost corresponds to the solar panels - wind turbine - diesel generator scenario, with a value of 3.89 USD/kWh.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo matemático para determinar el comportamiento de un sistema híbrido para zonas no interconectadas. Caso de estudio: Institución Etnoeducativa Rural Majayütpana (Uribia, la Guajira)Mathematical model to determine the behavior of a hybrid system for non-interconnected areas. case study: Majayütpana Rural Ethno-educational Institution (Uribia, La Guajira)Ingeniero en EnergíaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABPregrado Ingeniería en Energíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPEnergy engineeringTechnological innovationsEnergyHybrid systemOperation scenariosLevelized cost of energyMathematical modelingMathematical modelsSimulation methodsEducational institutionsIngeniería en energíaInnovaciones tecnológicasEnergíaModelos matemáticosMétodos de simulaciónInstituciones educativasSistema híbridoEscenarios de operaciónCosto nivelado de la energíaModelado matemático“CARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA ZONAS NO INTERCONECTADAS CENTRO NACIONAL DE MONITOREO-CNM 2 Semestre 2020.”N. Unidas, “La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: una oportunidad para América Latina y el Caribe,” 2030E. E. Gaona, C. L. Trujillo, and J. A. Guacaneme, “Rural microgrids and its potential application in Colombia,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 51. Elsevier Ltd, pp. 125–137, Jun. 22, 2015. doi: 10.1016/j.rser.2015.04.176C. J. Herrera et al., “GRUPO DE TRABAJO TÉCNICO,” 2016“Invierta y Gane con Energía Guía práctica para la aplicación de los incentivos tributarios de la Ley 1715 de 2014.”D. G. Campen and G. Best, “Energía solar fotovoltaica para la agricultura y desarrollo rural sostenibles,” Documento de Trabajo sobre Medio Ambiente y Recursos Naturales, No. 3 FAO, no. 3, p. 93, 2000, doi: 10.13140/RG.2.1.3876.8483E. OJEDA Camargo, J. E. Candelo, and A. SANTANDER Mercado, “Electricity Use of Indigenous Communities According to the Subsistence Threshold in La Guajira, Colombia.”C. Oliva and G. Santamaria, Instalaciones solares fotovoltaicasA. 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