Development of a modeling tool for simulating electricity demand and on site PV power production in high time resolution: Applications in Costa Rica

Resumen

Con el fin de apoyar de manera sostenible los múltiples sistemas de energía, las estrategias
de mejoramiento de sistemas de eficiencia energética implican la integración y aplicación de
herramientas de análisis de energía urbanas. Los sistemas de energía, como la energía solar
intermitente, requieren investigación sobre la capacidad de adaptación entre la demanda y la
producción. El análisis de coincidencia de energía requiere de fuentes de error mínimas, con el
fin de obtener resultados más puntuales.
En ciertas aplicaciones de simulación de energía, el intervalo de tiempo de uso común es de
una hora, sin embargo, estudios han demostrado que esto puede ser una fuente significativa
de error. Por ende, para la identificación del impacto que tiene la frecuencia temporal en las
simulaciones, se crearon modelos holísticos en alta resolución. Con estos modelos, se pretende
la representación y obtención de resultados más precisos y exactos.
El modelo de producción de energía fotovoltaica generada in-situ, se basa en un modelo
desarrollado por el grupo de investigación Energy Effcient and Smart Cities (EESC). Datos
pertinentes, tales como la radiación incidente y la radiación global se obtuvieron del software
Meteonorm. Para la elaboración del modelo de alta resolución de la demanda eléctrica
doméstica, el modelo desarrollado por Centre for Renewable Energy Systems Technology of
Loughborough University, fue utilizado y modificado usando información pertinente de Costa
Rica.
Estos modelos, implican módulos fotovoltaicos con producción energética in-situ y representan
adecuadamente la demanda de electricidad doméstica. Por lo tanto, el cálculo de los análisis
de la capacidad de adaptación de energía pudo ser efectuado. Dichos cálculos involucran los
índices OEF y OEM, que se refieren a la fracción de energía in situ y la coincidencia de energía
en las instalaciones, respectivamente. Mediante estos cálculos, se mostró que el uso de las
resoluciones más gruesas en el análisis de energía conduce a la sobreestimación, y a su vez el
porcentaje de error incrementa.