Evaluación del impacto de medición de DHI y cálculo de POA para determinar el rendimiento energético en planta solar fotovoltaica a gran escala en Colombia- Estudio de caso
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Resumen
La estimación de la irradiancia en el plano del arreglo (POA) a partir de mediciones de irradiancia global horizontal (GHI) requiere la aplicación de modelos de descomposición y transposición cuyo desempeño está asociado a las condiciones climáticas locales. En Colombia, la normativa vigente exige el registro de GHI para plantas fotovoltaicas de gran escala, pero no la irradiancia difusa horizontal (DHI), por lo que la descomposición mediante modelos empíricos constituye la práctica habitual. Sin embargo, el comportamiento de estos modelos bajo condiciones tropicales de alta nubosidad no ha sido evaluado sistemáticamente en el contexto nacional, lo que motiva el presente trabajo.
Este estudio evalúa el impacto de diferentes combinaciones de modelos de descomposición y transposición en la estimación de POA y en la producción de energía de una planta fotovoltaica de gran escala ubicada en el municipio de Cucunubá, Cundinamarca, Colombia, con índice de claridad medio de 0.50. Para ello se diseñó e implementó un sistema de medición meteorológica con resolución minutal que permitió registrar simultáneamente GHI, DHI, DNI y POA, se aplicó un proceso de evaluación de calidad de datos adaptado a las condiciones del sitio, y se implementaron múltiples combinaciones de modelos de descomposición —ERBS, Boland, DISC y DIRINT— y de transposición —Isotrópico, Hay-Davies, Reindl, King, Perez y Perez-Driesse— comparando los resultados frente a las mediciones en sitio.
Los resultados muestran que todos los métodos de descomposición evaluados presentan una tendencia sistemática a sobreestimar POA bajo condiciones de alta nubosidad, cuantificada mediante la pendiente de la relación lineal entre la desviación porcentual diaria y el índice de claridad. El uso de DHI medida reduce esta tendencia de manera consistente, con una pendiente media de −3.17 frente a valores entre −5.36 y −9.00 obtenidos con los distintos métodos de descomposición. En términos de sesgo global, la combinación DISC + Perez-Ineichen —referencia en los protocolos del CNO— presentó un BIAS% de 3.53 % con DHI modelada, mientras que Hay-Davies mostró el menor sesgo relativo entre los modelos de transposición evaluados con DHI de descomposición.
La traducción de estas desviaciones al dominio energético mediante simulaciones en PVsyst con resolución de cinco minutos y un modelo previamente validado con datos reales de operación (correlación 0.997, BIAS 1.89 %) muestra que la selección de la cadena metodológica puede representar diferencias en la energía inyectada del orden del 1 % al 2 %, equivalentes para la planta analizada a entre 0.25 y 1.4 MWh por día. Estos resultados aportan evidencia técnica sobre el comportamiento de los modelos bajo condiciones tropicales colombianas y señalan que la selección de la metodología de descomposición y transposición constituye una decisión técnica con impacto cuantificable que debe considerar las características climáticas del sitio, particularmente el régimen de nubosidad. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The estimation of plane-of-array (POA) irradiance from global horizontal irradiance (GHI) measurements requires the application of decomposition and transposition models whose performance is associated with local climatic conditions. In Colombia, current regulations require GHI monitoring for utility-scale photovoltaic plants, but not diffuse horizontal irradiance (DHI), making empirical decomposition models the standard practice. However, the behavior of these models under tropical high-cloudiness conditions has not been systematically evaluated in the national context, which motivates the present work.
This study evaluates the impact of different combinations of decomposition and transposition models on POA irradiance estimation and energy yield for a utility-scale photovoltaic plant located in the municipality of Cucunubá, Cundinamarca, Colombia, with a mean daily clearness index of 0.50. A dedicated meteorological measurement system with one-minute resolution was designed and deployed, enabling the simultaneous recording of GHI, DHI, DNI, and POA. A site-adapted data quality assessment process was applied, and multiple combinations of decomposition models —ERBS, Boland, DISC, and DIRINT— and transposition models —Isotropic, Hay-Davies, Reindl, King, Perez, and Perez-Driesse— were implemented and compared against on-site measurements.
Results show that all decomposition methods evaluated exhibit a systematic tendency to overestimate POA under high-cloudiness conditions, quantified through the slope of the linear relationship between daily percentage deviation and the clearness index. The use of measured DHI consistently reduces this tendency, yielding a mean slope of −3.17 compared to values ranging from −5.36 to −9.00 obtained with the decomposition methods. In terms of overall bias, the DISC + Perez-Ineichen combination —the reference methodology in CNO protocols— produced a BIAS% of 3.53 % with modeled DHI, while Hay-Davies showed the lowest relative bias among the transposition models evaluated when combined with decomposition-derived DHI.
Translating these deviations into energy terms through PVsyst simulations at five-minute resolution, using a model previously validated against real plant operation data (correlation 0.997, BIAS 1.89 %), reveals that the selection of the methodological chain can result in differences in injected energy on the order of 1 % to 2 %, equivalent for the analyzed plant to between 0.25 and 1.4 MWh per day. These findings provide technical evidence on model behavior under Colombian tropical conditions and indicate that the selection of the decomposition and transposition methodology represents a technical decision with quantifiable impact, one that must account for the site's climatic characteristics, particularly its cloudiness regime.
Descripción
ilustraciones (principalmente a color), diagramas, fotografías, mapas