guÍa de inicio. ihoga 2.4.a de inicio ihoga 2.4.pdf · esta guía de inicio está preparada con la...
TRANSCRIPT
1
GUÍA DE INICIO. iHOGA 2.4.
Actualizado Julio de 2018
Una vez instalado el software, se van a crear una serie de proyectos de ejemplo para ilustrar el
funcionamiento de iHOGA. Puede encontrar más información en el Manual del Usuario
(https://ihoga.unizar.es/es/descarga/)
Esta guía está pensada para seguirla secuencialmente, sin saltarse ningún paso. Los usuarios de
la versión EDU pueden realizar todos los pasos hasta la página 49. A partir de dicha página solo
es posible continuar con la versión PRO+.
ÍNDICE:
1. Creación de un nuevo proyecto. ............................................................................................... 3
2. Tipo de sistema. ........................................................................................................................ 4
3. Tensiones nominales DC y AC. .................................................................................................. 5
4. Datos de demanda. ................................................................................................................... 5
5. Datos de irradiación. ................................................................................................................. 8
6. Datos de viento. ...................................................................................................................... 14
7. Bases de datos de componentes. ............................................................................................ 18
8. Datos de paneles fotovoltaicos. .............................................................................................. 18
9. Datos de aerogeneradores. ..................................................................................................... 20
10. Datos de baterías. ................................................................................................................. 21
11. Datos de inversores. .............................................................................................................. 23
12. Datos de generadores AC. ..................................................................................................... 24
13. Regulador y Cargador de baterías. ........................................................................................ 25
14. Predimensionar. .................................................................................................................... 27
15. Número mínimo y máximo de componentes en paralelo. ................................................... 28
16. Restricciones. ........................................................................................................................ 28
17. Tiempo máximo permitido de ejecución. ............................................................................. 29
18. Tipo de optimización. ............................................................................................................ 30
19. Estrategia de control. ............................................................................................................ 31
20. Datos económicos. ................................................................................................................ 31
21. Calcular (optimizar el sistema). ............................................................................................. 31
22. Resultados. ............................................................................................................................ 32
23. Guardar la tabla de resultados. ............................................................................................. 38
24. Guardar. ................................................................................................................................ 39
25. Guardar Proyecto por defecto. ............................................................................................. 39
26. Consumo de agua previamente bombeada a depósito. ....................................................... 39
2
27. Multiobjetivo. ........................................................................................................................ 45
28. Guardar datos de la simulación. ............................................................................................ 50
29. Simulación con pasos inferiores a 1 h. .................................................................................. 51
30. Baterías de plomo-ácido. Modelo avanzado de Schiffer. ..................................................... 53
31. Baterías de litio...................................................................................................................... 56
32. Análisis de probabilidad. ....................................................................................................... 61
33. Análisis de sensibilidad. ......................................................................................................... 71
34. Balance neto en conexión a red. ........................................................................................... 76
35. Baterías en conexión a red. ................................................................................................... 81
36. Generadores diésel en paralelo. ........................................................................................... 91
37. Optimización de la estrategia de control. ............................................................................. 94
38. Añadir hidrógeno. ................................................................................................................. 98
39. Optimización de instalación PV-diesel-baterías temporal. ................................................. 104
40. Optimización de un sistema con conexión a red en el que la red está indisponible en
determinadas horas. ................................................................................................................. 106
ANTES DE COMENZAR:
iHOGA necesita para funcionar:
Que haya una impresora (física o virtual) instalada en el ordenador. Esto es necesario para poder
generar los informes, si la computadora no tiene ninguna impresora instalada el software no
arrancará. Puede instalar una impresora virtual pdf, por ejemplo la gratuita doPDF
(http://www.dopdf.com/es/)
Importante: Si cierra el software con el símbolo de admiración “!” en algún botón de recursos
o componentes, al abrir de nuevo el proyecto dará error. Para evitar este error, antes de cerrar
el software, se deben haber definido el consumo, las fuentes renovables que se quieran
considerar y los componentes que se deseen considerar, y se debe haber guardado el
proyecto.
Si el software informa de algún error, por favor, consulte el documento pdf “Solución a
errores frecuentes” del área de descarga: https://ihoga.unizar.es/es/descarga/
3
1. Creación de un nuevo proyecto.
En el menú superior, pinchar en Proyecto->Nuevo.
La primera vez que creamos un proyecto nos pregunta si queremos cambiar la moneda por
defecto (que es el EURO).
Esta guía de inicio está preparada con la moneda EURO, por lo que hemos dejado el EURO como
moneda por defecto, pinchando “Cancel”. No obstante, si prefiere otra moneda puede pinchar
en “OK” y cambiar la moneda por defecto a otra, siguiendo los pasos de las páginas 25-26 del
manual del usuario. En ese caso los resultados económicos que aparecerán más adelante en
esta guía (en euros) serán distintos a los suyos (en otra moneda).
A continuación aparece una ventana donde debemos indicar la ubicación del proyecto y su
nombre. La ruta total desde el directorio raíz hasta el archivo .hoga que se va a crear no debe
contener más de 55 caracteres, de lo contrario el software da problemas.
En nuestro caso lo creamos directamente en el directorio raíz y lo llamamos “Pr1.hoga”,
pinchando a continuación en “Guardar”.
A continuación nos pregunta si deseamos utilizar los valores por defecto. Lo habitual es
hacerlo así, y luego cambiar los datos que se quieran. Pinchamos “Si”.
El proyecto por defecto es un sistema Fotovoltaico-Diesel-Baterías para cubrir la demanda de
una vivienda de bajo consumo (consumo medio AC de 3,63 kWh/día). No obstante, podemos
cambiar cualquiera de los datos que aparecen por defecto.
4
2. Tipo de sistema.
Por defecto el sistema a optimizar sería híbrido fotovoltaico-diesel-baterías, evaluándose
distintas combinaciones de sistemas.
Vamos a suponer que también nos interesa que se prueben combinaciones con
aerogeneradores, es decir, que el sistema pueda ser fotvoltaico-eólico-diesel-baterías.
En la pantalla principal, en la pestaña por defecto (DATOS GENERALES), pinchamos
“Aerogeneradores”, de esta forma el sistema también los tendrá en cuenta.
En el grupo de botones de la izquierda, se habilitan los botones “VIENTO” y “AEROGEN”, donde
además aparece el símbolo “!” indicando que más adelante habrá que introducir datos de viento
y de aerogeneradores.
5
3. Tensiones nominales DC y AC.
En la pantalla principal, bajo los botones de los componentes (zona izquierda central) se define
las tensiones DC y AC nominales del sistema. Vamos a dejar las que aparecen por defecto.
Si se marca la casilla “SOC d.” la tensión DC variará dependiendo del estado de carga (SOC) de
las baterías, situación más similar a la real que si se considera la tensión DC fija. Sin embargo,
esta opción solo está permitida en la versión PRO+, por lo que la dejamos sin marcar.
4. Datos de demanda.
Pinchando en el botón “CONSUMO/RED” podemos modificar los datos del consumo (demanda
eléctrica AC, DC, cargas de hidrógeno para consumo externo o consumo de agua bombeada a
depósito) y los datos de compra-venta de energía eléctrica a la red AC o de venta de hidrógeno
sobrante.
Por defecto la demanda es la de una vivienda de bajo consumo (consumo medio AC de 3,63
kWh/día). Supongamos que el consumo de nuestro caso es similar al de defecto, con los
siguientes cambios:
Todos los días del año, entre las 12 y las 13 h el consumo es de 450 W.
Todos los días del año, entre las 20 y 21 h el consumo es de 370 W.
6
En la pestaña que aparece por defecto CARGAS AC (W) Pinchamos en la primera fila (ENERO),
columna 12-13 h, introduciendo el valor 450:
Si a continuación pinchamos en una de las casillas contiguas (fila ENERO, columna 11-12 o bien
columna 13-14), en todas las casillas de la columna donde se ha introducido el dato aparece el
nuevo valor de 450 W (de esta forma evitamos tener que introducir uno a uno todos los datos
de la columna):
Repetimos el mismo procedimiento para el caso de 370 W entre las 20 y las 21 h.
En nuestro caso supongamos que el consumo definido es para los días entre semana, y que los
fines de semana el consumo es un 20% superior. Introducimos el factor de escala 1,2 para el fin
de semana. En todas las casillas de datos de iHOGA, la separación decimal debe introducirse
según esté definida en el entorno de Windows (en España, por defecto, es coma y se introduciría
el valor “1,2” mientras que en muchos otros países es punto introduciéndose en esos casos el
valor “1.2”). El ordenador con el que se ha realizado esta guía tiene en Windows definida la
separación decimal como punto “.”.
Supongamos que queremos añadir una aleatoriedad en el consumo, del 5% diario (la energía
total prevista para cada día se puede ver modificada entre un +5 y un -5%) y del 3% horario (la
energía prevista para cada hora se puede ver modificada entre un +3 y un -3%). Dejamos por
defecto la aleatoriedad de los minutos y la correlación de los minutos (para obtener mediante
un modelo autorregresivo de primer orden los valores del consumo en minutos). Introducimos
dichos datos en las casillas correspondientes:
1º introducir el nuevo valor en la
hora deseada del mes de ENERO
2º Pinchar en la casilla de la derecha
o de la izquierda
7
La variabilidad introducida puede suponer que los resultados que obtenga el lector con su
computadora sean ligeramente distintos a los que se obtendrán en esta guía, dado que el
consumo no va a ser exactamente igual, debido a la variabilidad aleatoria introducida.
A continuación pinchamos el botón “Generar año” para generar los 8760 valores horarios de la
demanda AC (y los valores de cada minuto dentro de cada hora).
En la parte inferior aparece el consumo total medio diario, 4,07 kWh/día.
Se puede visualizar el consumo en forma de gráfica, con pasos temporales entre 1 y 60 minutos.
Seleccionamos 1 minuto:
Y a continuación pinchamos en el botón “Gráfica en pasos de” se visualiza la curva de consumo,
en este caso solo aparece la curva azul puesto que solo se ha definido consumo AC. Se pueden
visualizar varios días a la vez, cambiando el valor en “Días visual.”, en el ejemplo se ven 15 días.
El 1 de enero se supone que comienza el fin de semana (sábado). Se puede visualizar el resto de
días del año moviéndose mediante la barra de desplazamiento bajo la leyenda de la gráfica.
Pinchando “Atrás” volvemos a la pantalla de consumo.
8
En la pantalla de consumo, debajo del botón de Generar año, podemos añadir consumo durante
un determinado tiempo, que se puede repetir o no. En este caso vamos a añadir 100 W AC
durante 20 minutos, comenzando a las 7 de la mañana del 1 de enero, y que se repita cada día.
Pinchando en el botón “Añadir consumo de” se añade dicho consumo sobre el generador
previamente, apareciendo una ventana de confirmación del consumo añadido.
En la parte inferior aparece el consumo total medio diario, que ahora es 4,11 kWh/día.
Si ahora volvemos a pinchar en el botón “Gráfica en pasos de” aparece la siguiente pantalla (tras
indicar que solo queremos visualizar 2 días), pudiendo observarse como cada día a las 7 de la
mañana durante 20 minutos se ha añadido 100 W.
Volvemos a la pantalla del consumo pinchando “Atrás”. En dicha pantalla, pinchando
“ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal del programa.
5. Datos de irradiación.
Pinchando en el botón “IRRADIACIÓN” podemos modificar los datos del recurso solar.
9
Dentro de la pantalla de irradiación, vamos a indicar la latitud y longitud de nuestra localización.
Si los conocemos los indicamos directamente.
Si no los conocemos, los usuarios de la versión PRO+ pueden obtenerlos directamente con el
botón “Localizar en mapa” (la primera vez deberán introducir una clave de Google Maps
JavaScript API, que se puede obtener gratuitamente como se muestra en el manual del usuario,
sección 3.3).
Los usuarios de cualquier versión pueden buscar en https://www.google.es/maps la
localización, una vez encontrada, pinchar el botón derecho y en el menú desplegable que
aparece pinchar en “¿Qué hay aquí?:
Aparecerá en la parte inferior la información de latitud y longitud.
Supongamos que el sistema va a estar cerca de Las Palmas de Gran Canaria, en latitud 28,06 º
(norte, positivo) y longitud -15,5º (oeste, negativo). Introducimos dichos valores:
A continuación pinchamos en “Descargar datos NASA”. Aparece una ventana donde nos
pregunta qué datos queremos descargar:
10
Lo dejamos así y pinchamos “Aceptar”. Después de aceptar el reconocimiento de la web de
descarga de la NASA, tras unos segundos (tenga paciencia, puede tardar hasta medio minuto)
aparece la confirmación de los datos descargados:
Pinchando “OK” volvemos a la pantalla de irradiación.
Si la descarga de datos de la NASA da error (error en las bases de datos de la NASA), se puede
utilizar la base de datos local pinchando en el botón “Obtener datos de BD local” (tendremos
que haber instalado previamente la base de datos local).
En esta pantalla se han actualizado los datos medios mensuales de irradiación en kWh/m2:
11
Podemos utilizar como Fuente de Datos de entrada datos importados de la irradiación sobre
superficie horizontal valores horarios (fichero de 8760 filas, en cada fila el valor en kWh/m2 de
cada hora), datos importados de minutos (superficie inclinada) o datos medios mensuales (12
datos, uno para cada mes, en distintos formatos).
Al descargar de la NASA obtenemos datos medios mensuales en kWh/m2, por tanto hay que
dejar la opción por defecto “Media mensual”, Irradiación superf. horiz (kWh/m2).
En este caso supondremos que no hay sistema de seguimiento solar (paneles con orientación e
inclinación fija) y utilizaremos el método del cálculo de la irradiación horaria el de Collares-
Pereira y Rabl (valores por defecto)
Debemos indicar la inclinación y el azimut de los paneles fotovoltaicos. En ocasiones esos valores
vienen predeterminados por el tipo de instalación, por ejemplo si queremos colocar los paneles
sobre un tejado con una determinada inclinación y orientación.
Si podemos elegir la inclinación y orientación, el azimut será 0º (para hemisferio norte, es decir,
orientación hacia el sur) y la inclinación óptima para nuestro caso la obtendremos pulsando el
botón “Inclinación óptima” (en el caso de versión PRO+, ver manual del usuario, sección 3.3,
pág. 82). Si usamos la versión EDU elegiremos la inclinación que mejor se ajuste a nuestra
localidad según nuestros conocimientos. En este caso vamos a elegir 35º:
12
Con el botón “SOMBREADO” accedemos a una ventana donde podemos definir los obstáculos
existentes que pueden hacer sombra a los paneles fotovoltaicos. Supongamos que entre -75 y -
90 º de azimut existe un obstáculo de elevación 40º, y que dicho obstáculo elimina el 50% de la
irradiación directa (porque ocupa la mitad de la franja entre -75 y -90º de azimut), introducimos
estos datos en su sitio:
Pinchando “ACEPTAR” volvemos a la pantalla de irradiación.
Antes de pinchar en el botón de Calcular debemos definir cómo se obtendrán los valores de
irradiación de cada minuto, ya que se utiliza un modelo autorregresivo de primer orden.
Debemos indicar el factor de correlación y la desviación típica (kW/m2). Dejamos los valores por
defecto:
A continuación pinchamos el botón “Calcular” para obtener los 8760 valores de irradiación
horaria sobre la superficie inclinada 35º y para todos los minutos dentro de cada hora:
Tras calcular, se muestra encima del botón de Calcular la irradiación media y anual sobre
superficie horizontal y sobre superficie inclinada.
Se habilita el botón “Gráfica en pasos de”. La representación visual puede ser en intervalos de
entre 1 minuto y 60 minutos.
13
Dejamos 60 minutos y pinchamos en “Gráfica en pasos de” se obtiene la representación de la
irradiación sobre la superficie inclinada (35º) en verde, y la irradiación sobre superficie
horizontal en rojo.
Si modificamos los días de visualización a 365, vemos la distribución de la irradiación durante un
año entero:
14
Si volvemos (“Atrás”) y cambiamos a 1 minuto y pinchamos en “Gráfica en pasos de”, obtenemos
la gráfica en minutos de la irradiación sobre superficie inclinada (en verde), por motivos de
claridad no se ve la de superficie horizontal.
Pinchando “Atrás” volvemos a la pantalla de irradiación. Finalmente pinchando “ACEPTAR”
volvemos a la pantalla principal del programa.
6. Datos de viento.
Pinchando en el botón “VIENTO” podemos definir los datos del recurso eólico.
15
Aparece la pantalla del Viento.
Los datos descargados en la pantalla de irradiación ya están colocados aquí: latitud y longitud,
altura de la medición, viento medio de cada mes (m/s) y factor de forma.
El viento a 10 m de altura que se ha importado de la NASA es el correspondiente a la rugosidad
del terreno que aparece en el lado derecho superior:
Supongamos que en nuestro caso la rugosidad del terreno es distinta. Seleccionamos la clase
de rugosidad 2:
Al cambiar la rugosidad necesitamos importar de nuevo los datos. Pinchamos en “Descargar
datos NASA” y seleccionamos solo la velocidad del viento a 10 m. Si no funcionan las bases de
datos de la NASA, pinchar en el botón “Obtener datos de BD local”.
16
Tras pinchar en “Aceptar” se descargan los valores correspondientes a la clase de rugosidad de
2 (puede tardar hasta medio minuto la descarga).
Podemos elegir entre datos medios mensuales (por defecto) o datos horarios desde fichero (que
sería lo ideal, conocer el viento horario de un año completo típico).
Como en este caso no conocemos los datos horarios, mantendremos los datos mensuales.
Lo habitual es conocer únicamente el valor medio mensual (por defecto, lo dejaremos así), y
no conocer la distribución en velocidad media nocturna, amplitud, etc.
Debemos indicar además el parámetro de forma (descargado de la NASA, en este caso 2,9) y el
factor de correlación (por defecto 0,82) a utilizar para calcular los valores horarios a partir de los
valores mensuales. También necesitamos la desviación típica dentro de cada hora para calcular
la velocidad del viento en minutos mediante un modelo autorregresivo de primer orden (por
defecto 1 m/s).
Dejamos los valores sin cambiar y pinchamos el botón “Calcular”. Aparece una barra de
progreso. Tras unos segundos desaparece la barra de progreso, y en algunos casos es posible
que parezca que el programa se ha colgado, pero en unos segundos más se muestra la
17
distribución de probabilidad de la velocidad del viento y se habilitan los botones que estaban
deshabilitados.
Pinchando en “Gráfica pasos de” se muestra la velocidad del viento en los pasos seleccionados
(en este caso 1 minuto), obteniéndose algo así (con 10 días de visualización):
Pinchando “Atrás” volvemos a la pantalla de irradiación. Finalmente pinchando “ACEPTAR”
volvemos a la pantalla principal del programa.
18
7. Bases de datos de componentes.
Pinchando en el menú superior Bases Datos-> Ver Bases Datos visualizamos los componentes
definidos en las bases de datos.
Aparece la pantalla siguiente:
En las distintas pestañas se muestran los componentes guardados en las bases de datos.
Podemos modificar los datos de cada componente, eliminar componentes o añadir otros.
También podemos multiplicar todos los precios de un determinado componente por un factor.
Debe tenerse en cuenta que los precios de los componentes varían por países, incluso dentro
de un mismo país depende mucho de la tienda, las ofertas, si el precio es de instalador o no, etc.
Por tanto el diseñador debe verificar o modificar los precios convenientemente.
En los inversores e inversores-cargadores (inversores bidireccionales) a menudo el fabricante no
suministra la curva de eficiencia frente a la potencia de saluda del inversor, o suministra la curva
para distintos casos de tensión, por lo que en muchos casos se ha estimado (de forma
conservadora, es decir, probablemente la eficiencia en muchos casos sea algo mejor).
Vamos a dejarlo todo como está por defecto, más adelante el diseñador podrá cambiar lo que
quiera.
Finalmente pinchando “ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal del programa.
8. Datos de paneles fotovoltaicos.
Pinchando en el botón “PANELES” podemos definir los módulos fotovoltaicos a tener en cuenta.
19
Aparece la pantalla siguiente:
Por defecto aparece un solo tipo de panel fotovoltaico a tener en cuenta. Supongamos que
queremos tener en cuenta también otro tipo definido en la base de datos, en concreto el TAB
PV 135 (silicio policristalino, 12 V). La forma más rápida de añadirlo es:
1º Seleccionarlo de la lista a la derecha del botón “Añadir Panel Individual”.
2º Pinchar el botón “Añadir Panel Individual”.
Ahora el proyecto ya tendrá en cuenta dos tipos de paneles posibles:
Supongamos que en nuestro caso queremos considerar que el coste del panel añadido no es el
que aparece (247 €) sino 160 €. Podemos modificarlo en la base de datos (ver punto 7) y a
continuación, en la pantalla de los paneles, pinchando en la fila de este panel, se actualizará su
coste. Otra opción es, en la pantalla en la que estamos, cambiarle el nombre (por ejemplo, añadir
“mod”) y cambiar el precio. Si no cambiamos el nombre, cualquier cambio que hagamos no
20
servirá de nada puesto que volverá a usar los datos de la base de datos. Tener en cuenta que el
número de caracteres del nombre está limitado.
Cambiamos por tanto el nombre, pinchando en su celda y añadiendo al final del nombre “-mod”:
Y a continuación cambiamos el coste a 160 € y el coste O&M a 1,6 € (si queremos mantener el
coste O&M como el 1% del de adquisición):
En nuestro caso suponemos que el regulador de carga de las baterías no incorpora sistema
MPPT, por lo que mantenemos deseleccionada la casilla correspondiente.
Al no considerar MPPT, el efecto de la temperatura es mínimo (ya que la tensión DC viene fijada
por las baterías) y ni si quiera aparece la posibilidad de tenerlo en cuenta. Si pinchásemos la
casilla de MPPT (solo en versión PRO+) aparecería debajo un panel donde se puede tener en
cuenta el efecto de la temperatura en la producción de potencia por parte de los paneles.
Mantenemos deseleccionada la casilla de MPPT.
Finalmente pinchando “ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal del programa.
9. Datos de aerogeneradores.
Pinchando en el botón “AEROGEN.” podemos definir los aerogeneradores a tener en cuenta.
Aparece una pantalla con una tabla donde se indican varios aerogeneradores predeterminados.
Supongamos que en nuestro caso nos vienen bien los aerogeneradores que aparecen por
defecto: el AIRX, el Whisper (y un hipotético aerogenerador “Zero” para tener en cuenta la
opción de que no exista aerogenerador en el sistema).
Debemos indicar la clase de rugosidad del terreno (ya elegida en la pantalla del viento, pero aquí
se podría cambiar), la altitud sobre el nivel del mar (ya actualizada cuando hemos obtenido los
21
datos de la NASA: 30 m) y vamos a considerar el efecto de la temperatura ambiente (la casilla
correspondiente está seleccionada por defecto). Los valores medios de la temperatura se han
descargado de la NASA. Está seleccionado el modelo de Erbs para obtener los datos horarios de
temperatura dependientes de la hora del día y de la irradiación.
Si pinchamos en “Gráfica” vemos la representación de la temperatura horaria.
Finalmente pinchando “Atrás” y a continuación “ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal del
programa.
10. Datos de baterías.
Pinchando en el botón “BATERÍAS” podemos definir las baterías a tener en cuenta en el
proyecto.
En la pantalla de baterías aparece una tabla donde por defecto se tienen en cuenta varios tipos
de baterías. En la penúltima columna de la tabla se ve que son todas de plomo-ácido (Pb)
22
Vamos a añadir la batería “Zero” para considerar la posibilidad de que no haya batería en el
sistema, pinchando en el botón “Añadir Batería individual”, estando seleccionada la “Zero”.
Ahora ya tenemos la “Zero” añadida:
Supongamos que no nos interesa considerar la OPZS-Hawker:TVS-5 de 390 Ah. Para eliminar una
fila, hacemos lo siguiente: seleccionamos la fila a eliminar (pinchando en cualquier celda de esa
fila) y a continuación pinchamos el botón “-“ de la botonera que hay encima de la tabla:
Tras aceptar la eliminación, nos quedan las otras:
Tendremos en cuenta el modelo de baterías Ah. Respecto a la temperatura media mensual,
dejamos los valores por defecto, teniendo en cuenta que la temperatura es la media a la que se
estima van a estar las baterías. La vida de las baterías de plomo se calculará según el modelo
Rainflow de conteo de ciclos.
23
No hemos elegido en este ejemplo el modelo Schiffer ya que no funciona en la versión EDU.
Las baterías elegidas son todas de plomo-ácido, que son las únicas permitidas en la versión EDU.
En la versión PRO+ se pueden considerar baterías de litio, en ese caso se deberá especificar el
modelo de baterías de litio, pinchando en la pestaña siguiente y eligiendo el modelo:
El resto de parámetros los dejamos por defecto. Finalmente pinchando “ACEPTAR” volvemos a
la pantalla principal del programa.
11. Datos de inversores.
Pinchando en el botón “INVERSORES” podemos definir los inversores a tener en cuenta en el
proyecto.
En la pantalla aparece una tabla con un solo inversor, adecuado para 48 VDC.
Si pinchamos en el botón “Incluir solo los adecuados a VDC de la familia que cumplan” y
tenemos seleccionada la familia STECA y “Cargador sin Regulador PV” (queremos inversor-
cargador):
Aparecerá en la tabla un único inversor que cumple con lo especificado:
24
Vamos a forzar a que se utilice en todas las combinaciones el inversor mínimo que pueda
suministrar el pico de consumo AC definido en la pantalla de consumo. En este caso seleccionará
el único disponible, pero si existieran varios se elegiría el mínimo tal que su potencia fuese
superior al pico máximo de potencia media horaria del consumo, que en este caso es alrededor
de 639 VA.
Para hacerlo, mantenemos seleccionada la casilla “Forzar…” y pinchamos el botón “Seleccionar
Inversor”.
Debajo de la gráfica de eficiencia-potencia se nos informa del inversor seleccionado:
Finalmente pinchando “ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal del programa.
12. Datos de generadores AC.
Pinchando en el botón “GENERAD. AC” podemos definir los generadores a tener en cuenta en
el proyecto.
Por defecto aparece el generador “Zero” (para tener en cuenta la posibilidad de que no exista
generador AC) y un diesel de 1,9 kVA. Vamos a añadir un generador de gasolina de 0,5kW de la
base de datos, seleccionándolo del desplegable y a continuación pinchando en “Añadir desde
base de datos”.
En nuestro caso no vamos a permitir que el generador AC funcione desde las 10 de la noche a
las 7 de la mañana, por las molestias del ruido. Para ello pinchamos “Disponibilidad del
Generador AC” y deseleccionamos las casillas correspondientes:
25
Pinchamos “Aceptar” y a continuación “ACEPTAR” para volver a la pantalla principal.
13. Regulador y Cargador de baterías.
Pinchando en el botón “CARGA BAT.” definimos las características del regulador fotovoltaico de
carga de las baterías y del rectificador o cargador de baterías (conversor AC/DC para cargar las
baterías desde el bus AC).
En el caso del regulador fotovoltaico de carga de las baterías, aparecen por defecto varios
adecuados a 48 VDC. Para cada combinación del resto de componentes del sistema (y de
estrategia de control) seleccionará el regulador mínimo de la tabla tal que su intensidad máxima
asignada (Imax) sea superior a la que se obtenga en la simulación. Si ningún regulador de la tabla
cumple esto, se seleccionará un regulador “genérico” cuyo coste sigue la recta parametrizada
en la ecuación que se ve a la derecha de la tabla.
Hay que indicar si incluyen MPPT o no (por defecto no, y lo dejaremos así).
26
En el caso de utilizar los modelos Schiffer o Copetti para las baterías, todos los reguladores de la
tabla deben ser de la misma familia, ya que los datos de la regulación son comunes para todos
ellos (pinchando en el botón “Datos regulación” se accede a dichos datos). Como en nuestro
caso el modelo de baterías seleccionado es el “Ah”, no se consideran los datos de la regulación
y por tanto los reguladores de la tabla podrían ser de distintas familias.
Pinchando el botón “Datos regulación” aparece la pantalla donde se indican los parámetros de
los reguladores.
Si se hubiese elegido para las baterías el modelo Schiffer o el Copetti, se deberían indicar las
características de la regulación de la carga y descarga de las baterías, siendo los valores de
tensión relativos a celdas de 2 V. Como más adelante vamos a usar el modelo Schiffer, vamos a
indicar ya estos valores. En nuestro caso, vamos a suponer que el regulador utilizado es PWM y
tiene las características que aparecen por defecto, salvo que la tensión de flotación es 2,25 V
por celda (porque es el valor de los reguladores de la familia de la tabla o porque es programable
y lo queremos fijar en este valor):
Algunos controladores disponen de la posibilidad de arrancar el generador AC cada cierto
número de días desde la última carga completa (por defecto 14 días) o cada cierto número de
ciclos completos equivalentes realizados por las baterías (por defecto 8) y cargar las baterías
hasta al menos un determinado valor de SOC (por defecto 95%). Los controladores de la tabla
no disponen de esta posibilidad, por tanto dejamos sin marcar la opción que aparece en la parte
inferior:
Respecto al cargador de baterías (rectificador o conversor AC/DC), utilizado normalmente para
que el generador diésel o gasolina cargue las baterías, el programa no tiene en cuenta distintos
27
tamaños de estos elementos, como ocurría en el resto de componentes, sino que el tamaño de
este elemento (potencia del rectificador) es seleccionado como el mínimo necesario, obtenido
tras realizar la simulación de cada combinación de componentes. Se necesita indicar por tanto
la recta de coste de adquisición en función de la potencia nominal del rectificador. También hay
que indicar la duración (por defecto 10 años) y la eficiencia del rectificador.
En nuestro caso en la pantalla de los inversores (apartado 11) hemos elegido un inversor-
cargador, por lo que el cargador de baterías va incluido en el inversor-cargador y no se tendrá
en cuenta esta pantalla en cuanto al cargador, no obstante marcamos los precios como 0:
Pinchamos “ACEPTAR” para volver a la pantalla principal.
14. Predimensionar.
Con el botón “PREDIMENSIONAR” obtenemos los tamaños máximos (y el número máximo de
componentes en paralelo) recomendados para los distintos componentes (baterías, paneles PV,
aerogeneradores y generadores AC), teniendo en cuenta las potencias de los mayores
componentes seleccionados en sus pantallas y un determinado número de días de autonomía
(por defecto es 4 pero al importar los datos de la NASA se ha obtenido 5,1 días, correspondiente
al máximo número de días sin sol durante 14 días seguidos; no obstante, consideramos este
valor algo elevado y lo reducimos a 4,5 días manualmente).
A continuación pinchamos en “PREDIMENSIONAR” y aparece una ventana indicando los
resultados del predimensionado:
28
Pinchando “OK” aparece otra pantalla donde se indica el número máximo de componentes
recomendados en paralelo.
Pinchando en “OK” volvemos a la pantalla principal, donde, en la pestaña “DATOS GENERALES”
se han actualizado los números máximos de componentes en paralelo (aparecen en rojo):
15. Número mínimo y máximo de componentes en paralelo.
En la pantalla principal, en la pestaña “DATOS GENERALES” se deben fijar el número mínimo y
máximo de componentes en paralelo. Cuanta más variabilidad se deje más posibilidades de
sistemas se evaluarán, sin embargo también mayor tiempo costará la optimización. Vamos a
dejar los valores que aparecen tras el predimensionado.
El mínimo de paneles en paralelo se ha considerado 0 para tener en cuenta para tener la
posibilidad de que no exista generador fotovoltaico en el sistema.
16. Restricciones.
En la pantalla principal, en la pestaña “DATOS GENERALES” se debe fijar la restricción principal,
es decir, la energía no servida máxima permitida (por defecto 1%). Vamos a cambiarlo al 0.3%,
lo que significa que las combinaciones cuyo sistema autónomo (es decir, sin contar la red AC, en
su caso) que no puedan suministrar al menos el 99.7% de la demanda, serán descartadas.
29
Si quisiéramos que se cubriera toda la demanda, lo conveniente es indicar un valor del orden de
0,1%. Dejar este parámetro en 0% no es conveniente, puesto que en ocasiones los redondeos
decimales implican que el software contabiliza pequeños valores de energía no servida, por lo
que si ponemos 0% es posible que se descarten soluciones que son correctas.
Pinchando en el botón “Más Restricciones” accedemos a una pantalla donde además aparecen
otras restricciones que, si no se cumplen por una determinada combinación de componentes (y
estrategia de control), dicha combinación será descartada.
Vamos a modificar el valor de la autonomía mínima a 4,5 días (como se hizo en predimensionar)
y la fracción renovable mínima al 50% (indicando que al menos el 50% de la energía debe ser
cubierta por fuentes renovables):
Pinchando en “ACEPTAR” volvemos a la pantalla principal.
17. Tiempo máximo permitido de ejecución.
En la pantalla general, en la pestaña “DATOS GENERALES” se debe fijar el tiempo máximo de
ejecución (tiempo máximo que puede durar la optimización) y quién fija los parámetros de la
optimización (recomendable iHOGA). Cuanto mayor sea el tiempo permitido más probable es
que se puedan realizar todas las posibles combinaciones y por tanto obtener el óptimo. Si no se
dejara el tiempo suficiente, se tendrían que utilizar los algoritmos genéticos para, en el tiempo
permitido, intentar optimizar el sistema (sin evaluar todas las combinaciones). Vamos a dejar
los 15 minutos por defecto, tiempo más que suficiente en este caso para que se puedan realizar
todas las combinaciones posibles (método enumerativo).
30
Si pasamos con el ratón sobre la zona de máximo y mínimo número de componentes en paralelo
(ver punto 15) se nos informa de que el método elegido para la optimización será el MÉTODO
ENUMERATIVO (evaluar todas las posibles combinaciones), ya que el tiempo permitido (15
minutos) es superior al necesario para evaluar todas las combinaciones (1620 combinaciones
posibles). En este ordenador la velocidad de cálculo estimada es de 50 casos por segundo, por
lo que en 0’32’’’ se espera que se evalúen todas las combinaciones y se encuentre el óptimo
entre ellas.
18. Tipo de optimización.
En la pantalla principal, en la pestaña “TIPO DE OPTIMIZACIÓN” se indica si la optimización es
considerando toda la vida útil del sistema (lo habitual, instalaciones fijas, por defecto) o para
instalaciones transportables temporales. Dejamos la optimización por defecto.
Debemos indicar si la optimización es mono-objetivo (minimizar el coste total a lo largo de la
vida útil del sistema, considerando todos los costes trasladados al momento inicial de la
inversión, en inglés Net Present Cost NPC) o si es multi-objetivo, donde se busca minimizar varios
objetivos a la vez. Vamos a dejar el mono-objetivo que aparece por defecto.
31
19. Estrategia de control.
En la pantalla principal, en la pestaña “ESTRATEGIA DE CONTROL” se indica el tipo de estrategia
de control: seguimiento de la demanda o carga cíclica, o probar ambas. Además se pueden fijar
distintas variables de control para ser optimizadas.
En la versión PRO+ se puede fijar u optimizar la estrategia de carga/descarga de las baterías en
sistemas conectados a la red (cargando las baterías de la red cuando el precio de la electricidad
de la red es barato y descargando las baterías cuando el precio de la electricidad de la red es
caro).
Vamos a dejar todo por defecto.
20. Datos económicos.
En la pantalla principal, en la pestaña “DATOS ECONÓMICOS” se indican distintas variables
económicas (interés del mercado, inflación general, período de estudio, moneda, costes de
instalación, y préstamo). Vamos a dejar los datos por defecto.
21. Calcular (optimizar el sistema).
En la pantalla principal, pinchando el botón “CALCULAR” aparece una ventana indicando las
restricciones que se van a considerar y si se está de acuerdo, se empieza el cálculo de la
optimización.
32
22. Resultados.
Una vez que ha terminado la evaluación de las distintas combinaciones, aparecen los resultados.
La variabilidad aleatoria introducida en el consumo AC (apartado 4) así como en la irradiación y
el viento pueden suponer que los resultados que obtenga el lector con su computadora sean
ligeramente distintos a los obtenidos en esta guía, dado que el consumo no es exactamente igual,
debido a la variabilidad aleatoria introducida.
Se muestra en la pestaña “GRÁFICA RESULTADOS” la gráfica del coste total (en rojo) y de las
emisiones de CO2 equivalentes anuales del ciclo de vida (verde) de las 10 mejores soluciones
(ya que se ha utilizado el MÉTODO ENUMERATIVO, es decir, se han evaluado todas las posibles
combinaciones). Además, en lugar del esquema de los componentes aparece una tabla con los
resultados de las mejores combinaciones. En la tabla se muestran las 10 mejores combinaciones
ordenadas de mejor a peor. El número de las mejores combinaciones mostradas (en este caso
33
las 10 mejores) se puede modificar pinchando el botón “Ver Parámetros” en la pantalla principal
(pestaña “DATOS GENERALES”), junto a donde se fija el tiempo máximo de ejecución.
Para volver a ver el esquema de los componentes, pinchar en el botón “Ver esquema” encima
de la tabla, a la derecha:
Apareciendo de nuevo el esquema en lugar de la tabla:
Aunque en el esquema aparezca carga DC, como no la hemos definido y por defecto la carga DC
es 0, dicha carga no se considera.
Para volver a ver la tabla, deseleccionar “Ver esquema”.
Debajo de la tabla se muestra el texto con las características de la solución óptima
(correspondiente a la primera fila de la tabla). Dicho texto se puede copiar (seleccionar y Ctrl+C).
COMPONENTES: Paneles PV aSi12-Schott: ASI100 (100 Wp): 4s. x 4p. (inc. 35º) // Baterías OPZS-
Hawker:TLS-3 (180 A·h): 24s. x 1p. // 1 x Gen. AC Gasoline 0.5kVA pot. nom. 0.5 kVA // Inversor
STECA: XPC 1600-48 de 1600 VA // Regulador PV bat. STECA: TAROM 440 de 40 A // E no servida
= 0 % // Coste total (VAN) = 14764 € (0.39 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. P1gen: INF. Pmin_gen: 150 W. Pcritica_gen: 0 W.
SOC setpoint_gen: 20 %. SOC mín.: 20 %.
Esta solución no incluye aerogenerador.
Si nos desplazamos por la tabla con la barra inferior, y nos centramos en la primera fila, podemos
ver que “E gen (kWh/año)” y “Horas Gen.” Son 0.
34
Esto quiere decir que el generador gasolina no funciona ninguna hora del año, su presencia en
el sistema óptimo es para garantizar la restricción del número de días de autonomía sea superior
a 4,5. La presencia del generador implica autonomía infinita; si solo se consideran las baterías la
autonomía es de 1,4 días (esto lo veremos en el informe, más adelante), menos de lo mínimo
establecido.
También podemos ver en la tabla la vida estimada de las baterías, en “Vida Bat. (años)”, en este
caso 11,39 años.
Podemos ver la simulación del funcionamiento de la solución óptima pinchando en la primera
fila de la tabla, en “SIMULAR”:
Aparece la pantalla de la simulación como la mostrada debajo (si no ha aparecido, pinchar en el
icono de iHOGA de la barra de tareas en la parte inferior de la pantalla del ordenador y aparecerá
la pantalla de simulación):
Cambiando el número de días de visualización (zona central derecha) se pueden ver varios días
a la vez. Se puede seleccionar y deseleccionar las curvas que se desee pinchando en sus
respectivas casillas.
Se pueden ver los resultados de la simulación en distintas pestañas, valores horarios separados,
potencia media mensual y anual, valores mensuales, valores anuales…
35
Pinchando en la pantalla de simulación en “Atrás” volvemos a la pantalla principal.
Podemos ver el informe de la solución óptima pinchando en la primera fila de la tabla, en
“INFORME”.
Aparece la pantalla del informe:
36
Tanto en el informe como en la simulación se puede observar que el generador de 0,5 kVA nunca
funciona. Sin embargo, se ha seleccionado puesto que una restricción era que al menos hubiese
4,5 días de autonomía, y, dado que las baterías no lo cumplen (en la solución óptima las baterías
solo dan 1,4 días de autonomía, ver 5ª línea del informe), la presencia del generador implica
autonomía infinita.
El informe puede imprimirse, en papel o en PDF (si se tiene instalada alguna impresora virtual a
PDF, por ejemplo el Adobe Acrobat o el doPDF, que es gratuito).
Primero hay que seleccionar la impresora mediante el botón :
Una vez elegida la impresora (física o virtual para PDF) se imprime o se crea el PDF mediante el
botón
Pinchando en el botón “Close” o en el aspa de Windows cerramos la ventana del informe y
volvemos a la pantalla principal.
37
Si ahora pinchamos en el botón “COSTES” que tenemos en la tabla de resultados a la derecha
del botón “SIMULAR”, en la primera fila:
Aparece la siguiente pantalla, informándonos gráficamente de los distintos costes a lo largo de
la vida útil del sistema:
Igual que la pantalla del informe, se puede imprimir o crear el PDF. Si cerramos (Close o el aspa
de Windows) nos pregunta si queremos guardar los flujos de caja en Excel.
Si decimos que sí, se guardará el fichero Excel. Al abrirlo con Microsoft Excel (o software similar)
veremos una advertencia:
Respondemos “Sí” y la hoja Excel se abre perfectamente, mostrándose la tabla de los costes.
Hay que tener en cuenta que la separación decimal aparece como punto. Si la separación
decimal definida en Windows es coma (lo habitual en España), para que Excel trate los datos
como números tenemos que:
38
- Seleccionar toda la hoja Excel y cambiar puntos por comas
- O bien, en las propiedades de la hoja Excel, indicar que la separación decimal es el punto
para este archivo.
Podemos guardar esta hoja Excel mediante “Guardar Como” de Microsoft Excel en formato libro
de Excel (*xlsx) y la próxima vez que la abramos ya no hará la advertencia anterior.
23. Guardar la tabla de resultados.
Estando en la pantalla principal, podemos guardar la tabla de resultados pinchando en el botón
de abajo a la derecha “Guardar tabla Excel”
Se guarda la tabla en la ubicación que se indique. Cuando abramos con Excel, tras aceptar la
advertencia de siempre, aparece la tabla
39
Como siempre, podemos guardar esta hoja Excel mediante “Guardar Como” de Microsoft Excel
en formato libro de Excel (*xlsx) y la próxima vez que la abramos ya no hará la advertencia
anterior.
24. Guardar.
En el menú superior de la pantalla principal Proyecto->Guardar se guarda el proyecto (esto
debería haberse ido haciendo durante la introducción de datos para evitar la pérdida de datos
ante un cierre intempestivo). Posteriormente se podrá abrir el proyecto mediante Proyecto-
>Abrir.
25. Guardar Proyecto por defecto.
En el menú superior de la pantalla principal, pinchando en Proyecto-> Guardar Proyecto por
defecto se puede guardar el proyecto para que sea el proyecto por defecto cuando creemos
nuevos proyectos. Si lo hacemos, más adelante podremos cambiar el proyecto por defecto por
otro que nos interese más.
26. Consumo de agua previamente bombeada a depósito.
Ahora vamos a añadirle al proyecto un consumo de bombeo de agua.
Guardamos el proyecto con otro nombre. Para ello, en el menú superior de la pantalla principal
Proyecto->Guardar Como se guarda el proyecto con otro nombre, preservándose el original
guardado. Vamos a guardarlo como con el nombre “Pr1-Water.hoga”.
Pinchando en la pantalla principal en el botón “CONSUMO/RED” aparece la pantalla donde se
indica la demanda.
40
Los datos de consumo de agua se indican en la pestaña “CONSUMO AGUA DE DEPÓSITO
(PREVIAM. BOMBEADA)” Supongamos que la vivienda dispone de un pozo del que se abastece
de agua mediante bombeo a un depósito de 20 m3, suponiéndolo lleno al principio de la
simulación. La altura de bombeo es de 12 m. El consumo, fundamentalmente para riego, es de
10 m3/día en verano (junio-sept.) y 5 m3/día el resto del año, con un perfil de consumo como el
que se muestra en la figura. Se supone que el consumo en fines de semana es 5% superior al
normal (factor escala fin de semana 1,05). La bomba es de 600 W. El rendimiento estimado de
la bomba es del 30%. El resto de datos se dejan por defecto:
Pinchando en “Generar año” se obtiene el nuevo consumo total del sistema. En la parte inferior
de la pantalla se ve el valor medio de 4,88 kWh/día. Si visualizamos el gráfico en pasos de 60
minutos, se ve para los dos primeros días de enero:
El consumo de energía eléctrica AC está en azul y en turquesa está el consumo de agua
(traducido a W previamente bombeados). Por ejemplo, el 1 de enero, el consumo de agua en la
hora que va entre las 6 y las 7 de la mañana es el 40% del día (40/100·5 = 2 m3), que se habrán
bombeado previamente una altura de 12 m más un 10% de pérdidas por fricción (equivalente a
una altura total de 13,2 m) con una bomba de rendimiento 30%. La energía necesaria para
bombear previamente ese volumen de agua es de:
Consumo agua durante
esta hora equivalente a
239,8 W de bombeo previo
41
E = volumen·densidad·g·altura·(1+pérdidas_fricción)/Rendimiento =
=2m3·1000kg/m3·9,81m/s2·12m·(1+0,1)/0,3 = 863280 J = 239,8 Wh.
Es decir, equivalente a un consumo de 239,8 W durante esa hora, como se visualiza en la gráfica.
Volvemos a la pantalla principal del programa.
Pinchamos en “PREDIMENSIONAR” y vemos cómo se actualizan los números máximos de
componentes en paralelo:
Pinchando en “CALCULAR” tras algún minuto se optimiza el sistema.
El sistema óptimo difiere del original (Pr1.hoga) en que incluye aerogenerador y el generador
gasolina funciona algunas horas al año.
En la simulación puede verse la energía equivalente del agua del depósito (energía necesaria
para bombearla previamente, en Wh, referidos al eje izdo.) en azul claro. En azul oscuro, línea
fina se ve el bombeo, que se da cuando sobra energía de las renovables, dedicándose la energía
sobrante prioritariamente a bombeo, y cuando el depósito está lleno se dedica a cargar las
baterías.
42
En la última pestaña de la ventana de simulación, “Agua”, se muestra lo siguiente:
Variante: consumo de agua por bombeo directo (sin depósito):
Vamos a suponer ahora el mismo caso pero sin depósito (bombeando el agua directamente
cuando se necesita consumirla).
Guardamos el proyecto. Después Proyecto->Guardar Como y se guarda el proyecto con el
nombre “Pr1-Water-NoTank.hoga”.
En la pantalla de consumo de agua, ponemos la capacidad del depósito a 0 (y el volumen inicial):
Energía del agua del depósito necesaria para
bombear el agua previamente (eje izquierdo, Wh)
Energía sobrante de las renovables
se dedica a bombeo de agua
prioritarimente
Consumo agua (W bombeo
necesarios previamente)
43
Calculamos de nuevo. El sistema óptimo es el siguiente:
En la simulación del sistema óptimo se puede ver que las baterías suministran el consumo
cuando no hay sol. Los aerogeneradores suministran muy poca energía debido a la baja
velocidad del viento. Puede verse que la potencia de descarga de las baterías es un poco superior
al consumo AC, debido a las pérdidas en el inversor. Al final del año algunas horas suministra el
generador diesel la demanda.
44
Variante: se dispone de red AC
Guardamos el proyecto y después abrimos el proyecto anterior (Pr1-Water.hoga). Después lo
guardamos como “Pr1-Water-Grid.hoga”.
Suponemos que tenemos acceso a la red eléctrica, pero queremos que al menos el 70% de la
energía se cubra autónomamente (es decir, por el sistema autónomo sin red), y que la red pueda
suministrar como mucho el 30% de la energía anual.
Para ello, en la pantalla principal, pestaña “DATOS GENERALES”, en Restricciones cambiamos la
energía máxima no servida por el sistema autónomo al 30%.
Después pinchamos el botón “CONSUMO/RED” de la pantalla principal, y accedemos a la
pantalla del consumo y datos de la red. Vamos a la última pestaña (“COMPRA / VENTA E”).
Allí marcamos la casilla “Comprar a la red AC la E No Servida por el sistema autónomo” y
ponemos los impuestos al 21%. Dejamos los demás datos por defecto. El kWh cuesta 15 c€+ 10
c€ por peaje de acceso, es decir, 25 c€ (más 21% de impuestos). La inflación anual del precio de
la electricidad es del 3% y las emisiones que conlleva la energía de la red 0,4 kg de CO2 por kWh.
Volvemos a la pantalla principal y calculamos.
El sistema óptimo ya no incluye diésel ni aerogenerador pero sí baterías. Se utiliza poco la red,
como se ve en la simulación del sistema óptimo.
45
Solo se compran de la red AC 286 kWh al año, como puede verse en la tabla o en el informe:
Por ejemplo, el día 10 de enero, durante toda la noche (hasta las 7 a.m.) las baterías están
descargadas del todo y no hay generación fotovoltaica, por lo que hay que comprar la demanda
de consumo AC a la red.
27. Multiobjetivo.
A continuación vamos a realizar un proyecto de optimización multiobjetivo.
Abrimos el proyecto “Pr1.hoga” (menú superior: Proyecto->Abrir).
Después guarda el proyecto (Proyecto->Guardar Como) con el nombre “Pr1-MO-Emis.hoga”.
Una vez guardado como, aparece en la parte superior de la pantalla el nuevo nombre:
Consumo AC no suministrado por el sistema
autónomo y por tanto comprado a la red AC
46
Supongamos que el proyecto Pr1 lo queremos modificar de forma que existe conexión a la red
eléctrica. Especificaremos un determinado valor de energía no servida permitida (energía que
puede no suministrar el sistema autónomo, de tal forma que la suministrará la red). Y
realizaremos varias optimizaciones multiobjetivo. Comenzamos con la optimización
multiobjetivo Coste - Emisiones de CO2.
En la pantalla principal del programa, pestaña “DATOS GENERALES”, en Restricciones cambiar la
máxima energía no servida permitida al 30% (de tal forma que se obliga al sistema, sin contar
con la red, a suministrar al menos el 70% de la energía; el resto lo suministrará la red eléctrica,
si la hay como en este caso):
En la ventana “CONSUMO/RED”, pestaña “COMPRA/VENTA E”, marcar la casilla “Comprar a la
red AC la E No Servida por el sistema autónomo”. Supongamos que el precio de la electricidad
comprada a la red es de 0,18 €/kWh (incluido peaje de acceso e impuestos), la potencia máxima
que podemos adquirir de la red es de 3,45 kW y las emisiones de la energía generada en la red
(mix energético nacional) es de 0,45 kgCO2/kWh:
Mantenemos la prioridad por defecto de suministrar la energía no cubierta por las fuentes
renovables mediante el almacenamiento (baterías) o el generador AC:
Volvemos a la pantalla principal, pestaña “TIPO DE OPTIMIZACIÓN”, y marcamos
“MULTIOBJETIVO”, dejando la optimización Coste-Emisiones de CO2.
47
Pinchamos en “CALCULAR” y tras unos minutos obtenemos los siguientes resultados, donde se
han obtenido cuatro soluciones no dominadas, es decir, que ninguna de las cuatro es mejor que
las restantes en ambos objetivos a la vez.
Variante: optimización Coste – Energía no servida por el sistema autónomo:
A continuación guardamos el proyecto y guardamos como con el nombre “Pr1MO-
Unmet.hoga”. Vamos a realizar la optimización multiobjetivo Coste – Energía no servida (por el
sistema autónomo). Elegimos el tipo de optimización multiobjetivo “Coste – E. No Serv.”.
48
Aparece una pantalla informándonos de que debemos ajustar el valor de la energía no servida
máxima permitida. Aceptamos (ya lo hemos hecho previamente, dejándola al 30%).
Volvemos a calcular y obtenemos la siguiente pantalla de resultados, en la que aparecen tres
soluciones no dominadas. Ninguna de las tres es mejor que las restantes en ambos objetivos a
la vez (coste y energía no suministrada por el sistema autónomo). El resto de soluciones no se
visualizan porque son dominadas, es decir, al menos una de las no dominadas tiene es mejor en
ambos objetivos.
Variante: optimización triple (Coste – Emisiones CO2 – Energía no servida por el sistema
autónomo):
A continuación guardamos el proyecto y guardamos como con el nombre “Pr1MO-Three.hoga”.
Vamos a realizar la optimización de tres objetivos (multiobjetivo Coste – Emisiones – Energía no
servida por el sistema autónomo). Elegimos el tipo de optimización triple:
Obtenemos cuatro soluciones no dominadas (en este caso salen las mismas que en el caso de
optimización coste-emisiones, en otros casos no tiene por qué). Aparece la representación de
energía no servida frente a coste.
49
Si pinchamos en la zona inferior izquierda de la gráfica en “Emisiones CO2….”, aparece la
representación de emisiones frente a coste de las cuatro soluciones no dominadas.
Finalmente guardamos el proyecto.
50
LO QUE SIGUE SOLO PUEDE REALIZARSE CON LA VERSIÓN PRO+
28. Guardar datos de la simulación.
Abrimos el proyecto “Pr1.hoga” (menú superior: Proyecto->Abrir) y vamos a ver cómo se
guardan los datos de la simulación.
En la pantalla de simulación de la combinación óptima (pinchando en la primera fila de la tabla,
en “SIMULAR”), podemos guardar los datos de la simulación en formato hoja de cálculo Excel.
Para ello, pinchar en el botón “Guardar Datos Simulación”. Una vez guardado el archivo Excel,
si se abre dicho archivo Microsoft Excel realiza una advertencia sobre si queremos abrir el
archivo a la que respondemos “Sí”.
La hoja Excel se abre perfectamente, mostrándose para cada hora del año las distintas energías
de los distintos componentes. Al final aparecen los valores mensuales y totales anuales, los
valores de la compra-venta de energía a la red (en su caso), los flujos de caja de costes e
ingresos…
Debemos guardar esta hoja Excel mediante “Guardar Como” de Microsoft Excel en formato libro
de Excel (*xlsx) y la próxima vez que la abramos ya no hará la advertencia anterior.
51
29. Simulación con pasos inferiores a 1 h.
En la pantalla principal del programa, en la pestaña por defecto “DATOS GENERALES”, podemos
cambiar los pasos de la simulación. Vamos a dejarlo en pasos de 1 minuto:
Podemos volver a realizar la optimización con pasos temporales de 1 minuto, pero tardará
bastante (tiempo superior a 60 veces lo que costó para pasos de 1 hora). De momento no lo
vamos a hacer.
Si pinchamos en una fila, la simulación de esa combinación se realizará con pasos temporales de
1 minuto. Pinchando en cualquier celda de la primera fila, después de unos segundos que le
cuesta la simulación, se actualizan los resultados, pasando de 14764.4 € el VAN a 14769.2 €, es
decir, en este caso casi no cambia por lo que tiene poco efecto el valor del paso temporal. Sin
embargo, en otros casos puede afectar bastante.
52
Pinchando en la casilla “SIMULAR” de la primera fila obtenemos la simulación del año completo
en pasos temporales de 1 minuto (sea paciente, la simulación tarda unos segundos).
Volvemos a la pantalla principal. Si pinchamos en la 5ª fila, vemos que el VAN cambia de 15121
€ a 15113.3 €.
El número de horas equivalentes de funcionamiento del generador gasolina ha pasado de 12,99
a 11,3. Este valor incluye los minutos de funcionamiento equivalente debido a los arranques (por
defecto se penaliza la vida del generador con 5 minutos por arranque) y también se incluye el
tiempo de penalización en la vida por funcionar el generador fuera de la zona óptima.
Finalmente volvemos a seleccionar 60 minutos como paso temporal y 5 minutos de consumo de
vida del generador AC en cada arranque y pinchamos de nuevo en las filas de la tabla de
resultados que habíamos pinchado con pasos temporales de 1 minuto, para volver a los
resultados obtenidos con pasos de 60 minutos.
53
30. Baterías de plomo-ácido. Modelo avanzado de Schiffer.
Guardar el proyecto y a continuación guardar como con el nombre “Pr1-Sch.hoga”. Ahora en el
nuevo proyecto (Pr1-Sch) vamos a modificar el modelo de vida de las baterías, al modelo
Schiffer. En la pantalla de las baterías, modificamos:
A continuación, volvemos a la pantalla principal (pinchando en “ACEPTAR”) y, ya en la pantalla
principal, pasando con el ratón sobre la zona donde se indica el máximo y mínimo número
permitido de componentes (pestaña DATOS GENERALES), aparece algo similar a lo siguiente:
Dependiendo de la velocidad del ordenador, los datos de esta pantalla pueden ser diferentes, ya
que estima el tiempo que va a costar evaluar las distintas combinaciones.
Ahora la optimización costará bastante más tiempo, ya que el modelo Schiffer, aunque es mucho
más preciso, también es mucho más lento. Se estima una velocidad de cálculo de 1.235 casos
por segundo, y el tiempo estimado de optimización utilizando el método enumerativo (todas las
combinaciones posibles) es 43’44’’. Como solo estamos permitiendo 15 minutos de cálculo, se
elige el método de los algoritmos genéticos (marcado en rojo).
Es posible que el tiempo de cálculo real sea inferior al estimado, ya que el modelo Schiffer implica
simular cada combinación de componentes durante la vida útil de las baterías, y, dado que ésta
depende de cada combinación de componentes (y estrategia de control), y no se puede conocer
previamente, las simulaciones pueden durar más o menos tiempo y la duración total de la
optimización puede ser significativamente distinta a la estimada. La estimada es bastante
conservadora, es decir, lo más probable es que dure menos de lo que se espera.
54
Pinchamos en “CALCULAR” y tras 7 minutos en el caso del ordenador donde se ha preparado
esta guía (bastante menos de lo esperado, debido a lo comentado más arriba) termina de
optimizar, obteniéndose algo parecido a esto:
La última fila (fila 15, correspondiente a la última generación evaluada por los algoritmos
genéticos) muestra la solución óptima encontrada. No obstante, puede observarse que ya en la
generación 2ª se ha encontrado dicha solución, y a partir de entonces no se ha encontrado otra
mejor. Se han realizado otras pruebas y en otros casos obtiene el mismo óptimo en la 3ª o 4ª
generación. Como no se han evaluado todas las posibles combinaciones, es posible que la
solución encontrada no sea la óptima, pero es seguro que será cercana a ella. Es posible que el
lector vea una evolución distinta a lo largo de las generaciones, pero es muy probable que en la
generación 15 haya obtenido en su ordenador la misma solución óptima.
Las características de la combinación óptima encontrada se muestran en la parte inferior, donde
se indica la solución óptima, que en este caso es la misma que en el proyecto anterior (con
distinto modelo de baterías y de envejecimiento de las baterías):
COMPONENTES: Paneles PV aSi12-Schott: ASI100 (100 Wp): 4s. x 4p. (inc. 35º) // Baterías OPZS-
Hawker:TLS-3 (180 A·h): 24s. x 1p. // 1 x Gen. AC Gasoline 0.5kVA pot. nom. 0.5 kVA // Inversor
STECA: XPC 1600-48 de 1600 VA // Regulador PV bat. STECA: TAROM 440 de 40 A // E no servida
= 0 % // Coste total (VAN) = 15958 € (0.43 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. P1gen: INF. Pmin_gen: 150 W. Pcritica_gen: 0 W.
SOC setpoint_gen: 20 %. SOC mín.: 20 %.
Sin embargo el coste estimado en este caso es superior al obtenido en el proyecto anterior,
debido a que la estimación de la vida de las baterías es más realista con el modelo Schiffer: 8,43
55
años (frente a los 11,39 años estimados con el modelo Ah y conteo de ciclos, ver página 31). La
vida útil de las baterías se puede observar en el informe o en la propia tabla de resultados:
Si simulamos la combinación óptima, la pantalla que se muestra añade ciertos botones con los
que se puede visualizar distintos resultados obtenidos con el modelo Schiffer de envejecimiento
de las baterías.
Pinchando en la última fila de resultados, en el botón “SIMULAR”, después de varios segundos
aparece la siguiente pantalla (si, tras 10 o 15 segundos, el ratón vuelve a la flecha habitual y no
ha aparecido la pantalla de simulación, pinchar en el icono de iHOGA de la barra de tareas en la
parte inferior de la pantalla del ordenador y aparecerá la pantalla de simulación).
Se puede ir navegando por la simulación, viendo cómo pasan los años y la capacidad remanente
de las baterías va reduciéndose (curva marrón, figura inferior donde se ven los primeros 9 años,
3285 días de visualización, las baterías terminan su vida útil cuando han transcurrido 8,44 años).
56
También se puede ver la capacidad remanente de las baterías pinchando el botón “Capacidad”
en la parte derecha de la pantalla de simulación. Si indicamos un valor elevado de días de
visualización obtenemos el siguiente gráfico:
Donde se ve que la pérdida de capacidad por corrosión en este caso es muy superior a la perdida
por degradación.
Se pueden pinchar el resto de botones y ver distintos parámetros: tensión de las baterías,
corriente por las baterías, factores usados por el modelo, ciclos realizados, sin ponderación y
con ponderación, cargas malas, resistencia, tiempo desde la última carga completa y SOC.
31. Baterías de litio.
Guardamos el proyecto y a continuación Guardar como, con el nombre “Pr1-Li.hoga”.
Vamos a añadir un tipo de batería de litio, para que la considere también en la optimización. En
este caso la batería elegida es la LG Chem RESU3.3 (de 48 V).
En la pantalla de baterías, seleccionarla y pinchar en “Añadir Batería individual”
Supongamos que el modelo de vida más adecuado para esta batería es el de Wang et al., 2011.
Entonces seleccionamos dicho modelo en la pestaña “Modelo vida baterías Litio”:
57
Para las baterías de Litio utilizará el modelo de vida de Wang mientras que para las baterías de
plomo-ácido utilizará el modelo de Schiffer.
Pinchamos en “Aceptar” y volvemos a la pantalla principal.
Dado que los aerogeneradores no han sido parte de la solución óptima en la optimización
anterior, vamos a eliminarlos para reducir el espacio de búsqueda.
En la pantalla principal, deseleccionar la casilla “Aerogeneradores”:
Si ahora pasamos el ratón por la zona de mín. y máx. nº componentes en paralelo, vemos la
pantalla siguiente, que indica que en unos 2 o 3 minutos se pueden evaluar todas las
combinaciones.
Vemos que hay 360 posibles combinaciones. Si pinchamos en el botón “Ver parámetros” de la
zona de Selección parámetros optimización:
58
Obtendremos la siguiente pantalla:
Si cambiamos el valor de “Ver mejores” (por defecto 10) por 360, cuando termine la
optimización veremos los resultados de todas las combinaciones.
A continuación pinchamos en “Aceptar” y volvemos a la pantalla principal.
Pinchando en el botón de “CALCULAR” volvemos a optimizar el sistema, obteniendo los
resultados mostrados en la siguiente figura, donde se ven las 360 combinaciones y el óptimo es
el de la primera fila (pues se ha utilizado el método enumerativo). Si bajamos por la tabla, se
observa que a partir de la solución 54 todas tienen un coste “INFINITO”, asignado para indicar
que no cumplen alguna de las restricciones.
La solución óptima incluye las nuevas baterías de litio, que antes no se habían considerado. La
segunda mejor solución también las incluye, mientras que la tercera mejor solución es la
encontrada anteriormente con los algoritmos genéticos, confirmando así que en ese caso se
había encontrado la solución óptima.
El óptimo encontrado es:
COMPONENTES: Paneles PV aSi12-Schott: ASI100 (100 Wp): 4s. x 4p. (inc. 35º) // Baterías LG
Chem: RESU3.3 (63 A·h): 1s. x 1p. // 1 x Gen. AC Gasoline 0.5kVA pot. nom. 0.5 kVA // Inversor
STECA: XPC 1600-48 de 1600 VA // Rectif. incluido en inversor // Regulador PV bat. STECA:
TAROM 440 de 40 A // E no servida = 0.1 % // Coste total (VAN) = 15452 € (0.41 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. P1gen: INF. Pmin_gen: 150 W. Pcritica_gen: 0 W.
SOC setpoint_gen: 10 %. SOC mín.: 10 %.
59
Esto demuestra que las baterías de Litio pueden llegar a ser competitivas en instalaciones
aisladas, si bien una comparación más de rigor debería considerar otros tipos y tamaños de
baterías de plomo.
Navegando por la tabla, podemos comparar las tres primeras filas (las tres mejores soluciones),
viendo los componentes de cada una de ellas.
Pueden compararse más resultados, por ejemplo las horas de funcionamiento del generador
gasolina: en los casos con baterías de Litio, tiene que funcionar 75-78 h al año (horas
equivalentes, incluyendo en ese valor las horas equivalentes debido a los 5 minutos de
penalización por cada arranque así como la penalización en la vida útil debido a funcionar el
generador fuera de su rango óptimo).
Comparando las dos primeras filas (batería de Litio de 63 Ah) con la tercera fila (batería de
plomo-ácido de 180 Ah), al ser la capacidad total de la de litio 1x1x63 Ah x 48 V = 3024 Wh,
inferior a la de plomo (24x1x180 Ah x 2V = 8640 Wh), en el caso de Litio el generador debe
funcionar durante 75-78 h equivalentes, mientras que en el caso de plomo no llega a funcionar
ninguna hora. Sin embargo, los costes de la gasolina y de reemplazamiento del generador son
60
inferiores al ahorro en las baterías (coste total a incluyendo sus reposiciones), por lo que en este
caso es mejor la combinación con baterías de litio. Se podría añadir baterías de plomo más
pequeñas (de menor capacidad) y probablemente el óptimo incluyese baterías de plomo y no
de litio.
Se observa que la duración estimada para las baterías de litio (dos primeras filas) es de 15 años,
mientras que las de plomo (tercera fila) es de 8,43 años. Esto implica menos reposiciones
durante la vida útil del sistema (25 años) y por tanto menor coste total en baterías.
En la combinación óptima (primera fila) podemos ver la energía no servida (3ª y 4ª columna), en
este caso no es 0 sino 1,1-1,2 kWh/año o 0,1%:
Existe energía no servida pese a que hay en el sistema generador de gasolina, que debería
suministrar toda la energía faltante. Sin embargo, como hemos indicado en la pantalla de
generadores que la disponibilidad del generador de gasolina es solo de 7 de la mañana a 10 de
la noche, durante las horas nocturnas no puede funcionar, por tanto hay ocasiones en que las
baterías no pueden suministrar la energía durante la noche (porque están al mínimo) y tampoco
el generador gasolina por no permitírsele funcionar en esas horas. Si vemos la simulación de la
solución óptima, en la parte inferior de la pantalla de simulación se nos informa de los meses y
días en que no se cubre toda la demanda:
En la simulación podemos ver en naranja la energía no servida, por ejemplo el 2 de enero a las
6 de la mañana:
61
Vemos que las baterías (potencia de descarga en color azul) ya no son capaces de suministrar
toda la energía en esa hora, solo suministran la que pueden hasta que el estado de carga (SOC,
en rojo) llega al mínimo al comienzo de la siguiente hora. Como durante esa hora el generador
no puede funcionar (indisponible por la noche), queda algo de energía no servida (naranja).
Finalmente, en la pantalla principal del programa, guardamos en proyecto con Proyecto-
>Guardar.
32. Análisis de probabilidad.
A continuación vamos a realizar, para una combinación concreta, el análisis de probabilidad de
variación del consumo, de la irradiación y de la inflación del precio de la gasolina. Así veremos
cómo afectarían al sistema las variaciones de dichas variables.
Abrimos el proyecto “Pr1” (Menú superior, Proyecto->Abrir) y, una vez abierto, lo guardamos
con otro nombre (Proyecto->Guardar como), en este caso le damos el nombre “Pr1-Prob.hoga”.
A continuación eliminamos la posibilidad de aerogeneradores, (deseleccionando la casilla
“Aerogeneradores” de la pantalla principal) para reducir el espacio de búsqueda (ya que hemos
visto que no intervienen):
Para ver mejor el efecto de la variable de la inflación del precio de la gasolina, limitaremos el
tamaño del generador fotovoltaico, de forma que el generador gasolina tendrá que trabajar más
horas y el efecto del precio de la gasolina se verá mejor en el análisis de probabilidad. Para ello,
fijamos un máximo de 2 ramas de paneles en paralelo:
En la pantalla de los generadores AC, eliminamos la restricción de la disponibilidad, es decir,
dejamos disponibilidad del generador AC durante todas las horas del día (ver apartado 12):
62
Tenemos 162 combinaciones posibles, pinchando en el botón “Ver parámetros” de la pantalla
principal, pestaña “DATOS GENERALES” (ver apartado 30), aparece una pantalla donde debemos
cambiar el número 10 de “Ver mejores” por 162, así tras la optimización veremos todas las
combinaciones posibles:
Pinchamos después en “CALCULAR” de la pantalla principal, y se vuelve a realizar la
optimización:
El óptimo es el de la primera fila:
63
COMPONENTES: Paneles PV SiP12-TAB:PV-135-mod (135 Wp): 4s. x 2p. (inc. 35º) // Baterías
OPZS-Hawker:TLS-3 (180 A·h): 24s. x 1p. // 1 x Gen. AC Diesel 1.9kVA pot. nom. 1.9 kVA //
Inversor STECA: XPC 1600-48 de 1600 VA // Rectif. incluido en inversor // Regulador PV bat.
STECA: TAROM 440 de 40 A // E no servida = 0 % // Coste total (VAN) = 28285 € (0.75 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. P1gen: INF. Pmin_gen: 570 W. Pcritica_gen: 0 W.
SOC setpoint_gen: 20 %. SOC mín.: 20 %.
El coste es sensiblemente superior al del caso Pr1, ya que ahora hemos impedido más de 2 ramas
de paneles fotovoltaicos en paralelo, lo que implica que para suministrar toda la energía el
generador (en este caso diesel, ya que en la solución óptima aparece el Diesel de 1,9 kVA) tiene
que trabajar muchas horas al año (998,75 horas equivalentes, incluyendo la penalización de los
arranques y por funcionar fuera del rango óptimo), y el coste del gasoil es alto (306,39 €/año),
así como los cambios de generador cada cierto número de años (el generador dura 10.000 horas,
por lo que cada 9 años hay que cambiarlo). En la tabla de resultados se ve las horas al año y el
coste del combustible:
Pinchando en la celda “COSTES” de la primera fila de la tabla se ven los distintos costes, donde
en el generador AC vemos los costes de reposición cada 9 años:
Más abajo se ve el coste del combustible, se va incrementando cada año debido a la inflación
del combustible, si bien el coste que se visualiza es el trasladado al momento inicial de la
instalación: coste_anual·(1+inflación)año/(1+interes)año.
64
Vemos que al coste total del combustible a lo largo de la vida útil (VAN) (8695,1) le afecta la
inflación del precio del combustible (fijado en 5% anual en la pantalla de los generadores AC) y
los intereses (precio del dinero, 4%, fijado en la pantalla principal del programa, pestaña “DATOS
ECONÓMICOS”).
Si modificamos la inflación del combustible, el coste total del sistema se verá modificado.
Vamos a ver a continuación el análisis de probabilidad en el que veremos el efecto de la
irradiaicón, el consumo y la inflación del precio del combustible.
En la pantalla principal, pinchamos el botón “Análisis Probabilidad” (encima del botón de
calcular):
65
Seleccionamos “REALIZAR ANÁLISIS DE PROBABILIDAD”, y también “Analizar la variabilidad del
valor medio del consumo”, “Analizar la variabilidad del valor medio de la irradiación” y “Analizar
la variabilidad del valor medio de la inflación del combustible”. Dejamos el número de series a
realizar para cada combinación de componentes y estrategia de control en 500 (valor por
defecto) y la regla de parada según el valor por defecto. También dejamos las desviaciones
típicas que aparecen por defecto (para el consumo 0,3 kWh/día, para la irradiación 0,2
kWh/m2/día junto con la temperatura que afecta a los paneles 1ºC y para la inflación del precio
del combustible 0,5%).
Asegurarse de que en los dos desplegables de la parte inferior aparece “Horas funcionamiento
gen AC (h/año)” y “Coste anual combustible generador AC (moneda/año)”, respectivamente.
Pinchamos en “Aceptar” y volvemos a la pantalla principal.
Si pasamos con el ratón sobre la zona donde se indican el mínimo y máximo número de
componentes en paralelo, aparece la ventana:
Indicando que ahora la velocidad de cálculo es de 0,067 casos/segundo (aprox. 500 veces menor
que antes, ya que cada caso se evalúa hasta un máximo de 500 veces con distintas curvas de
consumo y de irradiación, cuyos valores medios siguen una distribución normal como hemos
visto). IHOGA necesitaría al menos 35’ para realizar la optimización.
En nuestro caso no vamos a realizar la optimización incluyendo el análisis de probabilidad. Lo
que vamos a hacer es simplemente ver el efecto de la variación de la irradiación, el consumo y
la inflación del precio del combustible en un caso concreto. Por ejemplo, si queremos ver cómo
afectaría el análisis de probabilidad a la mejor solución encontrada, simplemente pinchamos en
la primera fila de la tabla (donde se indica la mejor solución).
Aparece el siguiente cuadro, que indica que está realizando las 500 combinaciones de análisis
de sensibilidad para la combinación seleccionada (aunque parará antes si antes se llega al
criterio de parada):
66
Tras unos segundos, el cuadro desaparece y los resultados de la 1ª fila de la tabla se actualizan,
pero ahora los resultados que vemos en dicha 1ª fila son los valores medios de las
combinaciones de análisis de probabilidad evaluadas (500 o menos, si se ha alcanzado el criterio
de parada). En nuestro caso, los resultados medios son ligeramente distintos al resultado
original. Cada vez que pinchemos en la tabla cambiará ligeramente el resultado, pues se realiza
un nuevo análisis de probabilidad.
Si pinchamos de nuevo en la 1ª fila, pero en la celda “SIMULAR”, aparece el siguiente cuadro,
que indica que está haciendo nuevamente el análisis de 500 combinaciones de probabilidad (o
menos si se cumple el criterio de parada), más otras 125. Las 125 últimas son las combinaciones
de 5 casos para cada variable (medio, medio+desviación típica, medio-desviación
medio+3desviación típica, medio-3desviación típica), como hay tres variables en el análisis de
probabilidad (consumo, irradiación e inflación del precio del combustible), se hacen 53 =125
casos típicos de combinaciones, además de las 500 (o menos si se cumple el criterio de parada)
combinaciones aleatorias.
Tras unos segundos aparece la pantalla de simulación:
Se visualiza la simulación del caso de irradiación media (Irrad. M), inflación del precio del
combustible media (Inf.C.M.) y consumo medio (Cons. M). (por defecto se visualiza el caso
medio, pero podíamos haber elegido visualizar otra combinación, por ejemplo, la extrema peor,
que sería el caso de consumo medio+3·desviación típica e irradiación media-3·desviación típica),
el caso que se visualiza se decide en la pantalla del análisis de probabilidad como se muestra a
continuación:
67
En la pantalla de la simulación, pinchando en el botón “Guardar Datos Simulación”, se guardan
los datos horarios del caso de la simulación que se está visualizando (en nuestro caso, el caso
medio).
Pinchando el botón “Guardar Datos Prob.” se guardan en Excel los resultados del análisis de
probabilidad. Si abrimos la hoja Excel guardada, aparece la pantalla:
Donde se ven, en este caso, los 134 casos aleatorios de probabilidad, uno en cada fila de la tabla
(casos 0 a 133, ya que no se ha llegado a los 500 casos por cumplirse el criterio de parada, al
lector puede haberle salido otro número de filas ya que es improbable que el análisis aleatorio
haya sido igual). En cada caso la irradiación media, la temperatura, la inflación del precio del
combustible y el consumo medio son aleatorios (siguiendo sus curvas de probabilidad definidas
en la pantalla del análisis de probabilidad). En cada caso (cada fila de la tabla) se muestran los
resultados de ese caso: coste total, precio de la energía, emisiones, energía no servida, fracción
renovable, etc.
Después de las primeras filas, aparecen los resultados para los 53=125 casos típicos de
combinaciones de irradiación, inflación del combustible y consumo (casos 134 a 258),
incluyendo al caso medio, al más optimista (irradiación media+3DT, consumo medio-3DT) y al
más pesimista (irradiación media-3DT, consumo medio+3DT):
68
Casos de irradiación y
temperatura: media, media+DT,
media+3DT, media-DT, media-
3DT
Casos de inflación gasoil: medio,
medio+DT, medio+3DT, medio-
DT, medio-3DT
Caso extremo optimista,
irradiación media+3DT,
inflación gasoil media-3DT,
consumo medio-3DT
Casos de consumo: medio,
medio+DT, medio+3DT, medio-
DT, medio-3DT
Caso extremo pesimista,
irradiación media-3DT, inflación
gasoil media+3DT, consumo
medio+3DT
69
Se observa que, en este caso, el extremo optimista (irradiación media+3DT, inflación gasoil
media-3DT, consumo medio-3DT) tiene un coste VAN de 15196.1 €. El extremo pesimista
(irradiación media-3DT, inflación gasoil media+3DT, consumo medio+3DT) tiene un coste VAN
de 47074,1 €
La siguiente línea (caso 259) muestra el caso que se representa gráficamente en la simulación
(valores medios de las variables).
Las siguientes líneas muestran los valores mínimo, máximo, medio y desviación típica de cada
columna (de los casos 0 a 115).
Si volvemos a la pantalla principal de IHOGA y pinchamos en la 1ª fila de la tabla, en la celda
“INFORME”, tras unos segundos aparece el informe de ese caso, donde se muestran los
resultados medios del análisis de probabilidad de ese caso:
Pinchamos en “Close” (zona superior del informe) y tras unos segundos aparece el informe del
análisis de probabilidad de este caso.
Este informe son 3 páginas, se pasa de una a otra con los botones de desplazamiento de la parte
superior.
Se puede imprimir a impresora o a PDF: primero se selecciona con y a continuación se
imprime o se crea el PDF con .
En la primera página se muestran la representación de probabilidad de los resultados más
representativos, marcándose en columnas rojas la distribución de probabilidad obtenida y la
70
curva verde es la que mejor se ajusta a esa distribución. En la segunda página se muestran
resultados de otras variables menos importantes (solo el valor numérico de media y desviación
típica) y a continuación se muestran los resultados de los casos característicos (los 125 casos de
los que hemos hablado antes, que incluyen el medio y los extremos optimista y pesimista).
71
Para cerrar el informe pinchamos “Close” y se nos pregunta si queremos guardar los resultados
del análisis de probabilidad en fichero. Ese fichero es el mismo que se ha obtenido en la pantalla
de simulación con el botón “Guardar Datos Prob.”, como ya lo tenemos respondemos que no.
Finalmente guardamos el proyecto.
33. Análisis de sensibilidad.
A continuación vamos a realizar el análisis de sensibilidad en el proyecto Pr1.hoga.
Abrimos el proyecto Pr1.hoga y lo guardamos como “Pr1-Sens.hoga”.
Pinchar en el botón “Análisis sensibilidad” de la pantalla principal (encima de “Análisis
Probabilidad”).
Aparece una pantalla cuya pestaña por defecto es la del análisis de sensibilidad del consumo:
El caso Cons.1 es el consumo definido en la pantalla CONSUMO/RED.
Pinchar en “Añadir” y aparecen unos campos para añadir un segundo consumo, Cons.2:
72
En “Caso base x Factor escala” indicar 1.5, de esta forma consideraremos casos con el
consumo base y otros casos con un consumo un 50% superior.
Pinchar en la pestaña “Viento” y añadir para considerar casos con un viento 20% superior al
definido en la pantalla del recurso eólico:
A continuación pinchar en la pestaña “Coste componentes” para considerar costes distintos a
los definidos en las pantallas de los componentes: Paneles fotovoltaicos el 80% del coste
definido, aerogeneradores el 90%, baterías el 90%:
73
Podríamos definir también análisis de sensibilidad de la irradiación, del interés (precio del
dinero) y de la inflación.
Pinchar en “ACEPTAR” y a continuación “CALCULAR” en la pantalla principal.
Tras unos minutos el análisis de sensibilidad termina. Se han analizado 2 casos de consumo x 2
casos de viento x 2 casos de costes = 8 proyectos.
Por defecto aparece en pantalla el análisis de sensibilidad nº1, correspondiente al caso base
(mismo resultado que en el proyecto Pr1.hoga).
74
Podemos seleccionar otro proyecto pinchando en el desplegable “Análisis de sensibilidad nº”
(encima de la tabla de resultados):
Por ejemplo, si elegimos el nº 2 aparece:
Vemos que corresponde al viento base (Vto.1), consumo base (Cons.1), coste de componentes
2 (Pr.2). Como los costes son menores, el óptimo tiene un coste menor que en el caso base,
13826,1 €.
También podemos modificar directamente sobre los desplegables de cada variable. Por ejemplo,
si cambiamos el desplegable de viento y seleccionamos Vto. 2:
Vemos que aparece el análisis número 6, donde el óptimo encontrado es el mismo que en el
análisis número 2 (ya que en ninguno de los dos casos se ha obtenido aerogeneradores en el
óptimo):
75
Si pinchamos en “Resumen Análisis Sensibilidad” (debajo de la tabla) aparece una gráfica
comparativa de los 8 proyectos, indicándose debajo los óptimos de cada uno:
Pinchando el botón “Guardar Excel” se obtiene una Excel donde aparece la solución óptima de
cada uno de los proyectos del análisis de sensibilidad:
76
Si pinchamos en el botón “Informe” aparece un informe del análisis de sensibilidad, que se
puede imprimir o guardar en PDF.
Finalmente volvemos a la pantalla principal y guardamos el proyecto.
34. Balance neto en conexión a red.
A continuación vamos a realizar un proyecto de balance neto en conexión a red.
Abrimos el proyecto Pr1.hoga y a continuación lo guardamos como “NetMet.hoga”.
Eliminamos todos los componentes salvo los paneles fotovoltaicos y el inversor:
77
El esquema queda así:
Aunque aparezca rectificador en el esquema, como no va a haber cargas DC ni baterías, no se
va a contemplar (su coste es 0).
Cambiamos la tensión DC a 150 V, más habitual para la tensión DC de los inversores de conexión
a red.
Cambiamos el valor de máxima energía no servida permitida (por el sistema autónomo) al 100%,
ya que al haber conexión a red podemos comprar de la red hasta la totalidad del consumo. De
esta forma, más adelante, en los resultados de energía no servida veremos el porcentaje de
energía que se compra a la red.
En la pantalla de CONSUMO/RED, pestaña COMPRA/VENTA E, marcar las casillas de comprar a
la red y vender a la red. Supongamos que el precio de la electricidad (incluidos peajes e
impuestos) es 0.15 €/kWh, la potencia contratada 3.45 kW y el coste del término de potencia
150 €/año (incluidos impuestos). Supongamos que tenemos la posibilidad de Balance neto como
hay en USA, balance neto de energía anual, por tanto el precio de compra será igual al de venta.
78
Supondremos que la red AC está disponible todas las horas del año por lo que no cambiaremos
nada de la disponibilidad de la red AC.
En la pantalla de los paneles, eliminar la segunda fila, dejando solo el panel Schott de 100 Wp.
Marcar la opción “Los reguladores e inversores ….” y dentro del panel que aparece, “Calcular el
número de ….”:
Suponemos que la tensión de máxima potencia de los paneles es 12*1.475 = 17.7 V. Y el número
en serie se calculará según 150 V / 17.7 = 8.47 -> 9 en serie.
Aceptamos y volvemos a la pantalla principal. Ignorar de momento la advertencia que aparecerá
sobre el inversor.
79
Pinchamos en el botón “PREDIMENSIONAR” y vemos que el máximo número de paneles en
paralelo pasa a ser 2. Sin embargo, manualmente cambiamos y dejamos tanto mínimo como
máximo 1.
Por tanto la potencia del generador fotovoltaico será de 100x9seriex1paralelo = 900 Wp.
En la pantalla de inversores, cambiamos el inversor por otro de conexión a red, cambiando
primero la tensión (VDCmin 150 V, VDCmax 450 V) y después el nombre (Red), potencia (1000
VA), precio (400 €) y resto de características:
A continuación pinchar en “Seleccionar inversor” y después en “ACEPTAR”.
Volvemos a la pantalla principal y pinchamos “CALCULAR”, obteniéndose los resultados:
80
La solución óptima obviamente es la única solución evaluada:
COMPONENTES: Paneles PV aSi12-Schott: ASI100 (100 Wp): 9s. x 1p. (inc. 35º) // Inversor Red
de 1000 VA // E no servida = 48 % // Coste total (VAN) = 7149 € (0.19 €/kWh)
Vemos que el consumo es de 1500 kWh/año, la energía generada por los paneles 1528 kWh/año,
el exceso (que no se puede aprovechar en el consumo) 664 kWh/año, de ese exceso 587
kWh/año se venden a la red (el resto se pierde en el inversor), y se compran 721 kWh/año.
Si vemos la simulación se aprecia que en cada hora la energía vendida es menor al exceso, ya
que el exceso es la energía que sobra antes de pasar por el inversor, es decir, sin contar las
pérdidas en el inversor.
81
35. Baterías en conexión a red.
A continuación vamos a realizar un proyecto para simular baterías en conexión a red junto con
fotovoltaica. Solo se permitirá comprar energía de la red, no venderla. Con las baterías
(carga/descarga) se podrá gestionar la energía que se compra de la red.
El proyecto anterior guardarlo y a continuación guardar como “BatGrid.hoga”.
Incluir baterías:
Las baterías a utilizar serán las Tesla Powerwall DC 2, que dan 350 V DC. Por tanto cambiaremos
la tensión del bus DC a 350 V:
En la pantalla de “CONSUMO/RED”, pestaña “CARGAS AC (W) modificamos los factores de escala
del consumo dejándolos en 2 y 2.4:
82
Pinchamos en “Generar año” y obtenemos un consumo medio diario de 8,15 kWh/día, más
adecuado para dar uso a las baterías de Tesla.
En la misma ventana, en la pestaña “COMPRA/VENTA E”, cambiar lo siguiente: el precio de
compra de la E ya no es fijo, no hay posibilidad de vender E sobrante a la red y ya no hay balance
neto:
Además, cambiar la prioridad del suministro de la energía no cubierta por las renovables a Red
AC (de esta forma, prioritariamente se usará la red AC para cubrir la demanda que no haya sido
cubierta por las fuentes renovables, en lugar de usar baterías o generador diesel):
Pinchar en “Precio horario” y en la ventana siguiente seleccionar “Por periodos horarios” y
marcar 3 periodos (llano, punta y valle) con los siguientes precios (tarifa supervalle en España):
83
Pinchando en “Gráfica” se ve el precio de compra horario:
Volvemos a la pantalla principal aceptando.
84
Los paneles fotovoltaicos van a estar conectados a la red AC a través de su propio inversor que
se definirá en la pantalla de los paneles, mientras que habrá un inversor-cargador para las
baterías. En la pantalla de los paneles, desmarcar “Calcular el número de paneles….” Y marcar
“El generador fotovoltaico está conectado al bus AC….”, poniendo 10 en la casilla de número de
paneles en serie.
Pinchando en “Datos inversor fotovoltaico” vemos los datos del inversor:
Los dejamos por defecto y aceptamos.
Cambiamos el nombre de los paneles ya que hay que añadir en su coste el coste proporcional
del inversor fotovoltaico. Cambiamos el nombre por ejemplo añadiendo “-2”, cambiamos el
precio a 150 €.
En la pantalla de baterías, eliminarlas todas y añadir la Tesla Powerwall 2 DC de la base de datos,
manteniendo como el modelo de vida de las baterías de lito el de Grot et al., 2015, suponiendo
que estas baterías siguen ese modelo.
85
En la pantalla de inversores, eliminar el actual y añadir de la base de datos el SMA Sunny Boy
Storage, que es un inversor-cargador que sirve para las baterías de Tesla. Asegurarse de que la
opción “Forzar a que el inversor….” está desmarcada y aceptar.
En la pantalla principal, pinchar en PREDIMENSIONAR y después dejar mínimo y máximo número
de componentes en paralelo como sigue:
86
La restricción de la máxima energía no servida permitida la dejamos en 0.1% (dejarla en 0% no
es conveniente, puesto que en ocasiones los redondeos decimales implican que el software
contabiliza pequeños valores de energía no servida, por lo que si ponemos 0% es posible que se
descarten soluciones que son correctas). Definimos esa energía no servida como no servida ni
por el sistema autónomo ni por la red.
En “Más restricciones” indicamos que la fracción renovable mínima debe ser del 0% (es decir,
eliminamos esta restricción):
En la pestaña “ESTRATEGIA DE CONTROL”, marcar “Baterías se cargan con la red // se descargan
si” y dejar los precios máximo y mínimo para la carga / descarga por defecto (ligeramente
superior e inferior, respectivamente, de los mínimo y máximo de precio de la electricidad). De
esta forma se cargarán en las horas valle y se descargarán suministrando la energía del consumo
en las horas punta. Al marcar esta opción el programa ya no tendrá en cuenta la energía no
servida por el sistema (la considerará 0), es decir, ahora considera que la red es parte del sistema
autónomo ya que la batería se carga mediante la red, y toda la energía se cubre.
87
El esquema del sistema es:
Calculamos y obtenemos lo siguiente:
c
Sunny
Boy
Storage
Inversor
fotovoltaico
88
El sistema óptimo (entre los 4 posibles, entre 0 y 3 ramas de paneles fotovoltaicos en paralelo)
es sin generador fotovoltaico:
COMPONENTES: Baterías Tesla: Powerball 2 DC (38.6 A·h): 1s. x 1p. // Inversor SMA: Sunny Boy
Stora de 2500 VA // Rectif. incluido en inversor // Regulador carga bat. incluido en inversor //
E no servida = 0 % // Coste total (VAN) = 23305 € (0.31 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. SOC mín.: 10 %. Variables baterías conexión red:
Cargar la batería (comprando E. a la red) si precio E. menor de 0.0723 €/kWh; Descargar la
batería (sin inyectar a red) si precio E. mayor de 0.1764 €/kWh.
El precio actualizado de la energía a lo largo de la vida útil es 0,31 €/kWh. Puede verse que las
baterías duran 15 años, el máximo permitido para esa batería (pantalla baterías), ya que el
modelo de Grot. daría una duración mayor. No obstante, con el modelo de los ciclos
equivalentes da el mismo resultado. Este coste de la energía (0,31 €/kWh) es todavía muy
elevado, no obstante, si el precio de las baterías disminuye podrá llegar a ser rentable cargar
durante las horas de bajo precio y descargar durante las horas de alto precio.
Si vemos la simulación, 3 días seguidos:
Vemos que carga en las horas valle hasta llegar al 100% del SOC, y en las horas punta va
descargándose suministrando la energía del consumo. En las horas llano ni se carga ni se
descarga, la energía se adquiere directamente de la red.
Pinchando el botón “Precio Energía” aparece una gráfica con el precio de compra y los límites
para cargar/descargar las baterías de la red:
89
Variante: baterías pueden inyectar energía a la red.
Guardar el proyecto. A continuación guardar como con el nombre “BatGrid2.hoga”.
Supongamos que las baterías pudiesen inyectar a la red (en horas punta), a un precio el 70% del
de compra (probablemente demasiado optimista, si se permitiese vender a la red). En la pantalla
principal, pestaña ESTRATEGIA DE CONTROL, marcar “Baterías pueden inyectar a red”
En la pantalla del CONSUMO/RED, pestaña COMPRA/VENTA E, indicar que se puede vender a la
red y el precio de venta como el de compra x 0,7:
90
Aceptamos y volvemos a calcular. El óptimo obtenido es distinto, ya que al poder vender a la red
a un precio razonable los paneles fotovoltaicos son convenientes, pero obviamente con menor
coste, ya que se puede inyectar a red a un precio bueno. El precio del kWh consumido sale a
0,26 €/kWh, precio mejor que el anterior pero sigue siendo elevado.
COMPONENTES: Paneles PV aSi12-Schott: ASI100-2 (100 Wp): 10s. x 3p. (inc. 35º) // Baterías
Tesla: Powerball 2 DC (38.6 A·h): 1s. x 1p. // Inversor SMA: Sunny Boy Stora de 2500 VA // Rectif.
incluido en inversor // Regulador carga bat. incluido en inversor // E no servida = 0 % // Coste
total (VAN) = 16083 € (0.22 €/kWh)
ESTRATEGIA: SEGUIMIENTO DE LA DEMANDA. SOC mín.: 10 %. Variables baterías conexión red:
Cargar la batería (comprando E. a la red) si precio E. menor de 0.0723 €/kWh; Descargar la
batería (consumo + inyectar a red) si precio E. mayor de 0.1764 €/kWh.
En la simulación del óptimo se ve cómo en las horas punta las baterías se descargan a la máxima
potencia, suministrando el consumo y el resto de la potencia se inyecta a la red.
91
Finalmente guardamos el proyecto.
36. Generadores diésel en paralelo.
A continuación vamos a realizar un proyecto con gran consumo donde tendremos varios
generadores AC en paralelo.
Abrir el proyecto “Pr1” y guardarlo con el nombre “DieselPar.hoga”.
En la pantalla principal eliminar la posibilidad de aerogeneradores.
En la pantalla de consumo multiplicar por 10 el consumo AC, mediante los factores de escala:
Y generar el consumo horario.
En la pantalla de paneles, eliminar el tipo SiP12-TAB:PV-135-mod.
Cambiarle el nombre al otro tipo, añadiendo “x10”, quedando “aSi12-Schott: ASI100 x10”, que
sería un panel equivalente a 10 de los originales. Esto lo hacemos para reducir el espacio de
búsqueda, ya que al haber gran consumo si mantuviésemos el panel original el número máximo
en paralelo podría ser muy grande. Multiplicar por 10 la intensidad de cortocircuito, la potencia
nominal, el coste de adquisición, el coste O&M unitario y el peso:
92
En la pantalla de baterías, eliminarlas todas y añadir la OPZS-Hawker:TZS-24, que es la de mayor
capacidad de ese tipo.
En la pantalla de inversores, eliminar el que hay y añadir el tipo Generic: 8000 CH, a continuación
“Seleccionar inversor” y aceptar.
En la pantalla de Generadores AC, dejar solo el de 1.9 kVA:
Y dejar disponibilidad durante todo el día:
En la pantalla principal pinchar en “PREDIMENSIONAR” y el número máx. en paralelo quedará
como sigue:
A continuación cambiamos el máximo permitido de paneles en paralelo a 2:
93
De esta forma forzaremos a varios diésel en paralelo y veremos su funcionamiento (nótese que
se hace adrede para forzar que haya varios diésel y ver su funcionamiento en la simulación, ya
que con más paneles en paralelo el sistema sería más barato).
Pinchamos en el botón de CALCULAR y obtenemos:
La mejor combinación incluye 2 generadores diésel de 1,9 kVA. Vemos que la vida esperada de
las baterías es de 18 años.
En la simulación puede verse que funciona 1 o los 2, dependiendo de si tiene que dar menos de
1,9 kVA o más. También se observa que las baterías están mucho tiempo al estado de carga
mínimo, lo que en condiciones reales puede suponer que duren mucho menos de lo esperado.
Si guardamos los datos de la simulación y abrimos el fichero Excel, podemos ver cómo a partir
del 6 de enero a las 22 h el generador diésel funciona durante determinadas horas, y vemos si
funciona 1 o 2, además de las horas equivalentes de funcionamiento consumidas en esa hora (si
94
hay uno, 1 hora más la penalización por el arranque, en su caso, más la penalización por
funcionar fuera de la zona óptima, en su caso; si hay dos, 2 horas más las penalizaciones, en su
caso).
Finalmente guardamos el proyecto.
37. Optimización de la estrategia de control.
A continuación vamos a guardar el proyecto anterior con el nombre “DieselParCont.hoga” para
ver el efecto dela optimización de la estrategia y las variables de control.
Vamos a utilizar el modelo de Schiffer para las baterías, modelo mucho más preciso y que tienen
en cuenta las condiciones reales de funcionamiento de las baterías. Seleccionamos en la pantalla
de las baterías el modelo “Schiffer”, dejando todo lo demás sin cambiar:
95
Si pinchamos en la primera fila de la tabla de resultados, vemos cómo aumenta drásticamente
el coste, ya que se actualiza la primera fila a los resultados considerando el modelo Schiffer de
Baterías.
Esa diferencia tan grande de costes frente a considerar el modelo clásico de baterías es debida
a que con el modelo Schiffer la vida estimada es de 0,71 años, frente a los 18 años que se
estimaba con el modelo clásico. Eso implica que cada menos de un año hay que cambiar las
baterías, lo que supone un gran coste total actualizado neto. La realidad será más cercana a la
estimación por el modelo Schiffer, ya que las baterías en estado de carga baja durante mucho
tiempo se deterioran rápidamente.
Es posible que sea mejor utilizar otra estrategia de control.
En la pantalla principal del programa, pestaña “ESTRATEGIA DE CONTROL”, marcar en carga
cíclica “Seguir hasta SOC stp” (de forma que en la estrategia “Carga cíclica” el generador seguirá
hasta cargar las baterías hasta el valor de SOC setpoint” y seleccionar “Probar ambas” (se
probarán ambas estrategias, Seguimiento de la demanda y Carga cíclica).
Debajo, en las variables de control, pinchar en el botón . Aparece una ventana
donde pueden fijarse valores para las estrategias de control. Dejamos todo por defecto,
asegurándonos de que el SOC stp_gen (SOC setpoint de las baterías cuando son cargadas por el
generador) sea 100%. Cuando se pruebe la estategia “Seguimiento de la demanda”, el
SOCstp_gen se fija como SOCmin, mientras que cuando se prueba la estrategia “Carga cíclica” el
SOCstp_gen se fija al valor que se marca aquí (por defecto 100%).
Volvemos a CALCULAR a ver qué sistema óptimo obtiene ahora, considerando el modelo Schiffer
de baterías.
Ahora el coste del óptimo es de 170958 € (0,46 €/kWh), y la duración de las baterías se estima
en 10,62 años. La estrategia óptima es carga cíclica, seguir hasta SOCstp.
96
En la simulación se observa que cuando el grupo de generadores diésel (3x1900 W) tiene que
entrar en funcionamiento, funciona a la máxima potencia (sin que se pierda potencia) para
cargar las baterías a la máxima corriente posible (limitada en este caso por el inversor-cargador,
que limita la corriente DC a 60 A, es decir, a 60A*48V = 2880 W la potencia de carga de las
baterías). El generador continúa cargando las baterías hasta llegar al SOCstp_gen (100% de
estado de carga, es decir, carga completa), salvo que la estrategia indique que las baterías deben
suministrar la carga, momento en que el generador para de cargarlas.
97
Es posible que las variables de control tengan valores óptimos distintos a los prefijados por
defecto. Podríamos optimizar hasta 4 variables en este caso, no obstante, para evitar que se
alargue mucho el cálculo, vamos a optimizar solo Pmin_gen (potencia mínima del grupo de
generadores diésel) y SOCmin (estado de carga mínimo permitido para las baterías). Para ello
marcamos dichas variables para optimizar:
A continuación pinchamos en “CALCULAR” y tras unos minutos obtenemos la tabla de
resultados, donde el óptimo es ligeramente distinto al obtenido anteriormente (2 generadores
diésel en lugar de 3, Pmin_gen es 1900 W y SOC min 52%) y cuyo coste es ligeramente inferior.
En la simulación podemos ver el comportamiento del óptimo, por ejemplo los primeros 20 días
de enero. Vemos que en las dos primeras cargas que hace el generador no se llega hasta el 100%
porque hay un momento en que las baterías deben suministrar energía al consumo (el
generador no es suficiente para suministrar todo el consumo), lo que hace que el generador
pare de cargarlas.
98
Finalmente guardamos el proyecto.
38. Añadir hidrógeno.
A continuación vamos a añadir hidrógeno al proyecto DieselPar.hoga. Abrimos dicho proyecto y
lo guardamos como “DieselParH2.hoga”.
Supongamos que necesitamos alimentar un vehículo de hidrógeno, de forma que cada día a las
6 de la mañana cargamos 0,3 kg de H2 en el vehículo (para unos 30 km de autonomía). Por tanto,
añadiremos una carga de hidrógeno en la ventana “CONSUMO/RED”:
Primero pinchamos en la pestaña “CARGAS AC (W)”, y hacemos click en la cualquier celda de la
tabla de cargas AC. A continuación, nos ponemos en la pestaña “CONSUMO H2 (kg/h)” y
escribimos 0,3 a las 6-7 h de ENERO. Después pinchamos en una celda adyacente (izda. o
derecha) y aparece para todos los meses el consumo de 0,3 kg de H2 de 6 a 7 de la mañana.
Hasta esta hora el grupo diésel y el generador fotovoltaico pueden
suministrar todo el consumo, por lo que el grupo diésel intenta
cargar a la máxima corriente las baterías.
En esta hora hace falta que las baterías suministren energía ya que el
grupo diésel no puede suministrar todo el consumo, por lo que se
para la carga de las baterías aunque no se haya llegado al 100%
99
A continuación pinchamos en “Generar año” y se genera el consumo del sistema:
Pinchando en “Gráfica en pasos de”, seleccionando 1 minuto, obtenemos:
Volvemos a la pantalla CONSUMO/RED y en la pestaña “COMPRA/VENTA E” marcamos “Vender
H2 sobrante en tanque (…)” de forma que si al final del año hay en el tanque de hidrógeno más
hidrógeno que al principio del año, venderemos la diferencia, en este caso a 5 €/kg.
Salimos de la pantalla de CONSUMO/RED mediante el botón Aceptar.
En la pantalla principal, marcamos “H2 (Pila – Elect.)” ya que necesitaremos al menos
electrolizador para generar el H2.
100
A continuación pinchamos en y aparece la ventana del hidrógeno:
Añadimos de la base de datos los electrolizadores Elec2, de 2 kW, y Elec 3, de 3 kW, y eliminamos
el Cero.
101
Permitimos la posibilidad de que haya pila de combustible, en la pestaña “Pilas Combustible” lo
dejamos todo por defecto (posibilidad de sin pila, es decir, la Cero, o con una de 1 kW).
En la pestaña “Depósito H2” dejamos todo por defecto salvo la carga del depósito al inicio de la
simulación, que lo dejamos en 1 kg.
Salimos de esta pantalla con “ACEPTAR” y en la pantalla principal pinchamos
“PREDIMENSIONAR”, obteniendo:
102
El generador AC recomendado de 20,2 kVA (11 generadores diésel en paralelo) sería para
suministrar la potencia máxima total (el consumo total a las 6 de la mañana), no obstante no
tiene sentido ya que el consumo de H2 se a generando en el electrolizador a lo largo del día
anterior, por lo que no tiene sentido los 11 generadores como máximo en paralelo que deja el
software. Por tanto, ese valor lo cambiamos, y dejamos solo 1 en paralelo como máximo. Y como
mínimo dejamos 0 gen. AC en paralelo (para considerar la posibilidad de que no haya generador
diésel):
A continuación pinchamos en “CALCULAR”, obteniendo los siguientes resultados:
103
El óptimo (primera fila) incluye 20 paneles de 1000 Wp, generador diésel (para tener autonomía
infinita, más barato que tener un gran banco de baterías), y electrolizador de 2 kW. No incluye
pila de combustible.
En la simulación del óptimo puede verse cómo se va generando H2 en el electrolizador con la
energía sobrante de los paneles fotovoltaicos (curva verde azulada).
104
Si pinchamos en “E. tanque H2 (PCS H2)” aparece la gráfica del poder calorífico superior (Wh)
de la energía almacenada en el tanque, en línea fina negra (como es un valor elevado y se
representa en el eje izquierdo, el resto de valores de las potencias de los componentes casi no
se ven):
Puede verse cómo cada día a las 6 de la mañana el H2 acumulado en el tanque disminuye en los
0,3 kg que se extraen, mientras que durante el día, cuando hay radiación solar, aumenta la carga
del tanque de hidrógeno.
39. Optimización de instalación PV-diesel-baterías temporal.
A continuación vamos a realizar la optimización de una instalación PV-diesel-baterías temporal.
Este tipo de instalaciones se transportan, se montan, funcionan unos días o meses y a
continuación se desmontan y se vuelven a transportar a su lugar de almacenamiento. Por
ejemplo, hospitales de campaña para emergencias, etc.
Se puede minimizar el peso total del transporte (ida + vuelta) o el coste total, que incluye coste
de transporte, coste de operación y mantenimiento así como coste de degradación de los
componentes. Vamos a realizar la minimización del peso de transporte, suponiendo que es lo
más crítico ya que es una instalación que debe transportarse en helicóptero o por áreas
conflictivas.
Abrimos el proyecto “Pr1.hoga” y lo guardamos como “Pr1-Temp.hoga”.
Eliminar la posibilidad de aerogeneradores, ya que este tipo de optimización solo consideran
peso y coste de sistemas PV-Diesel-baterías.
105
A continuación, en la pantalla principal, pestaña “TIPO DE OPTIMIZACIÓN”, marcar “INTERVALO
TEMPORAL: MENOR DE UN AÑO….” y dejar marcado “MINIMIZAR PESO A TRANSPORTAR”.
Dejamos los datos por defecto (periodo de 30 días que empieza el 1 de julio, etc.).
En la ventana de las baterías, vamos a indicar el SOC al inicio de la simulación (en este caso el 1
de Julio a las 0 h), supondremos que las baterías están al 50%:
Volvemos a la pantalla principal y pinchamos en “CALCULAR”. Obtenemos los siguientes
resultados, donde se representa coste (transporte, operación, degradación) y peso a transportar
(ida y vuelta). Las soluciones están ordenadas de menor a mayor peso.
106
Si pinchamos en “SIMULAR” en la primera fila, vemos la simulación de todo el año, sin embargo
lo optimizado es lo correspondiente a los 30 días que comienzan el 1 de julio. Se ve cómo el 1
de julio a las 0 h el SOC de las baterías pasa al 50% (para comenzar la simulación del periodo que
interesa).
40. Optimización de un sistema con conexión a red en el que la red está indisponible en
determinadas horas.
A continuación vamos a realizar la optimización de una instalación PV-diesel-baterías con
conexión a red, teniendo en cuenta que la red puede fallar durante determinadas horas. Este
tipo de sistemas son habituales en determinadas áreas en países en desarrollo, donde la red
eléctrica AC es débil y falla frecuentemente.
107
Abrimos el proyecto “Pr1.hoga” y lo guardamos como “Pr1-Grid.hoga”.
Vamos a suponer que queremos cubrir absolutamente toda la demanda, es decir, queremos una
energía máxima no servida del 0%, y la definimos como energía no servida ni por el sistema
autónomo (paneles fotovoltaicos, baterías, generador) ni por la red AC.
En la pantalla principal, en la pestaña “DATOS GENERALES”, en “COMPONENTES”,
deshabilitamos la pestaña “Aerogeneradores”, pues solo queremos considerar paneles PV,
baterías y generador AC (además de inversor necesario para que las baterías puedan suministrar
tensión AC):
En la misma pestaña, en “RESTRICCIONES” cambiar la Máxima E. No Servida permitida al 0%, y
también cambiar la definición de la energía no servida a “E. no servida por el sist. autónomo ni
la red AC”.
Queremos que la posibilidad de no existir generación renovable sea tenida en cuenta. Para ello,
pincharemos el botón “Más Restricciones”, y eliminamos la restricción de la fracción renovable
mínima, dejándola a 0%:
En la pantalla “CONSUMO/RED”, pestaña “COMPRA / VENTA E”, marcar la casilla “Comprar a la
red AC la E No Servida por el sistema autónomo”. De esta forma compraremos a la red la energía
108
necesaria. Supongamos que el precio de compra de la electricidad de la red es el valor de defecto
de 0,15 €/kWh (más 0,1 €/kWh de peaje de acceso por defecto, es decir, el coste total de la
electricidad es de 0,25 €/kWh) y el resto de datos por defecto.
En “Prioridad Suministro E no cubierta Renovables” marcaremos “Red AC”, indicando que, en
cada paso temporal, cuando las fuentes renovables (fotovoltaica en este caso) no puedan cubrir
toda la demanda, entonces la energía no servida se intentará cubrir prioritariamente mediante
la red AC; si la red AC falla entrarían las baterías o el generador AC (dependiendo de la estrategia
de control). Esto es lo que suelen hacer los controladores comerciales.
Supongamos que lo habitual es que la red falle todos los días, de 19 a 21 h. Para indicar este
dato, pinchamos el botón , apareciendo la siguiente ventana, en la que
mantendremos la opción por defecto (“Horaria, todos los días igual”) y deshabilitaremos las
casillas “19-20 h” y “20-21 h”.
También marcaremos la casilla “Si la prioridad es Red AC y la potencia de las fuentes
renovables…”, indicando que el controlador, cuando la red esté disponible, forzará la carga de
las baterías (solo en los casos en que la potencia máxima de las fuentes renovables sea menor
al 20% de la máxima potencia del consumo). Esto es interesante para sistemas con poca potencia
renovable, ya que si no se marcara esta casilla no se podrían cargar las baterías correctamente
con las fuentes renovables.
Pinchamos “Aceptar” para aceptar el cambio y dejar esa ventana.
A continuación pinchamos “Aceptar” en la pantalla del CONSUMO/RED para volver a la pantalla
principal.
En la pantalla principal, pinchamos el botón “INVERSORES”.
109
Vamos a añadir otros inversores, ya que es posible que en determinados casos inversores de
menor tamaño sean mejores que el de 1600 VA.
Teniendo seleccionado en el desplegable de arriba el inversor “ZERO” pinchar en “Añadir desde
base de datos”:
De esta forma hemos añadido un inversor de 0 VA y coste 0, para el caso de que no se considere
generador fotovoltaico ni baterías.
Y finalmente deseleccionamos la casilla “Forzar a que el inversor pueda dar la máxima potencia
AC del consumo”, de esta forma se considerarán los dos inversores que tenemos seleccionados
en la tabla y no solo el mínimo que cubra la demanda.
Pinchamos “ACECPTAR” para volver a la pantalla principal del programa.
En la pantalla principal, pestaña “TIPO DE OPTIMIZACIÓN”, pinchar “Ver Parámetros” y en la
pantalla que aparece cambiar en MÉTODO ENUMERATIVO, Ver mejores: 100. De esta forma
veremos los 100 mejores resultados ordenados cuando se realice la optimización.
110
Aceptamos y volvemos a la pantalla principal.
En la pantalla principal, pinchamos en “CALCULAR”.
Tras unos segundos, los resultados son los siguientes:
Vemos que el sistema óptimo incluye generador fotovoltaico y baterías. Esto es debido a que el
precio de la energía eléctrica de la red AC es bastante alto (0,25 €/kWh, entre el coste de la
energía y el peaje de acceso); si ese precio fuese suficientemente menor el sistema óptimo
podría no incluir generador fotovoltaico.
En la simulación del sistema óptimo puede verse cómo las baterías suministran la energía en las
horas en que la red no está disponible. En este caso la potencia máxima fotovoltaica es mayor
que el 20% de la máxima potencia de la demanda, por lo que no se aplica la opción de cargar las
baterías con la red.
111
Podemos observar que la primera solución que aparece sin generador fotovoltaico es la número
30, con un coste total VAN de 18821,6 € y una configuración solo con red y baterías (más
inversor)
Si simulamos dicha solución, se observa lo siguiente, cómo la red suministra toda la electricidad
salvo las dos horas al día en que la red no está disponible, suministrándose la electricidad
mediante las baterías; en la hora siguiente las baterías son cargadas por la red.