| Summary: | Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica === En un trabajo previo se propuso un control de mitigación de efecto nube que permitía disminuir los efectos nocivos de la nubosidad parcial sobre parques fotovoltaicos en la frecuencia de sistemas eléctricos de potencia. Esto último sin la necesidad del uso de acumuladores de energía. La estrategia se basa en la operación sub-óptima de los parques (operación en deload) con tal de disponer de reservas de potencia. A pesar que la implementación del sistema nombrado mejoró la frecuencia del sistema de forma significativa en comparación al caso base (sin el sistema de control), la operación en deload de los parques implica una gran cantidad de energía que no se está aprovechando, lo que no se consideró en la metodología. Con tal de mejorar esto, el siguiente trabajo propone un control de mitigación de efecto nube en parques fotovoltaicos de gran escala basado en una herramienta de pronóstico de radiación. Esto último permite disminuir las pérdidas de energía junto con mitigar los efectos de la nubosidad parcial, mediante la determinación de un nivel de deload en los parques fotovoltaicos usando dicho pronóstico.
En primer lugar, esta tesis presenta una revisión bibliográfica y discusión del estado del arte de las técnicas de pronóstico en parques fotovoltaicos. Se muestra que la selección de la técnica de pronóstico depende en la información disponible y la ventana de tiempo del pronóstico, es decir, dependerá del caso de estudio. Dicho esto, se propone el uso de una técnica de pronóstico basada en redes neuronales en el Sistema Interconectado del Norte Grande (SING) de Chile. El pronóstico sirve para determinar el nivel de deload en el parque fotovoltaico para los siguientes 10 minutos, en función de una rampa de radiación.
Los resultados muestran que la implementación de la técnica de pronóstico no solo mejora la respuesta en frecuencia del sistema, sino que también disminuye las pérdidas energéticas de forma significativa. === Este trabajo fue parcialmente financiado por el Proyecto CONICYT/FONDAP/15110019 "Solar Energy Research Center" SERC-Chile y el Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI)
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