Fecha de recepción: 05/04/2021 / Fecha de revisión: 15/06/2021 / Fecha de aceptación: 30/06/2021

Introducción

Actualmente el consumo energético mundial ha tenido un crecimiento de 13,975 Mtoe, donde el 73 % proviene de fuentes fósiles y el 27 % de energías renovables (ENERDATA, 2020), alcanzando el consumo un incremento mundial de energía del 2.35 % en el año 2018 (World Energy Markets Observatory, 2019) y, en México a inicios del año 2018 solo quedaban 6,464 millones de barriles de petróleo como reservas probadas (Kühne et al., 2019), los cuales alcanzan para 9 años según los consumos actuales. Adicionalmente el aumento en los últimos 10 años del costo de las tarifas eléctricas (Flores Contreras, 2018, p. 32), obliga a buscar alternativas de ahorro de electricidad que reduzcan el consumo y emisiones de CO2.

Bajo estas condiciones, aunque algunos países de diversas regiones del mundo ya están implementando programas que coadyuven a la sustentabilidad y sostenibilidad energética mediante las energías renovables, aún existe mucha área de oportunidad, particularmente en México por sus altos índices de radiación solar en todo su territorio según datos del Sistema de Información Geográfica para las Energías Renovables en México y del Observatorio de Radiación Solar del Instituto de Geofísica de la UNAM (Instituto de Investigaciones Eléctricas, 2010). Observando valores de irradiación en la mayoría de los estados superior a los 5 kW/m2 alcanzando valores máximos de 6.89 kW/m2, reflejando la gran cantidad de recurso solar disponible en la mayor parte del año. Esta ventaja competitiva de México motiva a la generación de energía eléctrica mediante la implementación de sistemas solares fotovoltaicos de generación distribuida.

Adicionalmente, en la actualidad se ha alcanzado la “paridad de red”, que significa que los sistemas fotovoltaicos (SFV) son económica y ambientalmente competitivos y superiores a los sistemas de producción de energía convencionales.

El calentamiento global, la contaminación ambiental y la creciente necesidad de energía que demandan las regiones debido al crecimiento demográfico y a su desarrollo tecnológico, obliga a buscar soluciones que aseguren su disponibilidad a precios competitivos. Particularmente el caso de Nuevo Laredo situado en la región de la cuenca de Burgos, donde existen grandes yacimientos de gas y petróleo, que para extraerlo las empresas demandan gran cantidad de energía, lo que motiva al desarrollo de este tipo de estudios. Por esta razón el gobierno de Tamaulipas tiene mucho interés en formar capital humano altamente capacitado para realizar estudios y proyectos energéticos, proveer de energía a las empresas que pudieran instalarse en la ciudad con el objetivo de extraer estos recursos del subsuelo.

Como una respuesta al problema descrito, se plantea el desarrollo de un modelo energético descriptivo que permita determinar la viabilidad para instalar, interconectar a la red y optimizar SFV de generación distribuida en cualquier región del mundo. Logrando esto mediante el análisis de las variables de entrada/salida de SFV con capacidades desde 1 kW y menores a 0.5 MW, identificando los tipos de instalaciones fotovoltaicas (FV), considerando el dimensionamiento de los componentes, materiales y equipos FV, así como los recursos humanos, materiales, financieros y las especificaciones y normatividad aplicable

Actualmente no existe una metodología que englobe y describa en un solo bloque los aspectos más relevantes considerados en el diseño de SFV, aun existiendo información de diversas fuentes como estudios, proyectos, informes técnicos, modelos teóricos, tesis doctorales u otras fuentes en temas afines. La mayoría tratan sobre temas específicos sin una visión global de los factores que intervienen, lo cual posibilita la exclusión de variables o aspectos importantes que deban considerarse, ya que omitirlos ocasionaría un diseño final incompleto afectando la operación del SFV.

La tabla 1 hace mención a trabajos de investigación tomados como referencia y describe los aspectos adicionales que se consideran en el modelo energético propuesto que no son abordados en estos trabajos y, que son relevantes considerar en el diseño y puesta en marcha de SFV interconectados (SFVI) de generación distribuida.

Método

Diseño

El diseño y desarrollo del modelo energético se definió mediante la investigación conceptual, estudios, mediciones y análisis de proyectos FV, integrando toda esta información en un solo bloque funcional. El modelo relaciona diversos aspectos y variables de entrada/salida que intervienen en la generación de energía eléctrica FV, describiendo la forma en que cada variable afecta el proceso de generación FV, permitiendo reducir las afectaciones y mejorar la eficiencia global del SFV.

La aplicación ordenada y metodológica del modelo permite obtener, graficar, analizar y comparar los valores de las variables de la región bajo estudio, con las normas aplicables y las especificaciones de fabricantes de componentes FV, incluyendo el dimensionamiento de dichos componentes y las regulaciones de interconexión.

La metodología del modelo implica elaborar un reporte técnico con los resultados obtenidos, el cual permite inferir si es factible o no instalar SFV en una región particular, o bien, si es posible optimizar la generación de energía del SFV en caso de estar operando.

Como caso particular el modelo se aplica para demostrar que en Nuevo Laredo, Tamaulipas, México, el recurso solar, los parámetros meteorológicos y demás componentes que incluye el modelo, son los adecuados para instalar SFV de generación distribuida, promoviendo además el uso de energías renovables y mitigando la contaminación ambiental de la ciudad, debido al cruce diario entre México y Estados Unidos de más de 12,930 camiones de carga (Duarte, 2017) que consumen diesel altamente contaminante. Nuevo Laredo se ubica en el margen sur del Río Bravo límite fronterizo entre México y los Estados Unidos de América, con 405,000 habitantes según el censo de 2018. El clima es el más seco y extremoso del estado, una temperatura promedio anual de 22,6 °C con grandes oscilaciones que varían desde los 2.5 °C en invierno, hasta los 40.50 °C en verano; su precipitación pluvial media anual es de 472,5 mm y los vientos predominantes provienen del sur.

Para el estudio se consideran dos SFV, uno de 3 kW y otro de 4 kW ubicados en diferentes puntos de la ciudad, ambos SFV usan tecnología policristalina e inversores centrales de las capacidades mencionadas.

Participantes.

El recurso humano integrado por profesores investigadores, estudiantes y mediante el apoyo de algunas dependencias del gobierno para facilitar información y, de particulares propietarios de SFV usados en el estudio. Adicionalmente, las facilidades de la Universidad Tecnológica de Nuevo Laredo para realizar pruebas en los SFV y mediciones con equipos de laboratorio.

Instrumentos.

Las variables definidas en el modelo se recopilan mediante formatos ad hoc y se comprueban con los instrumentos mostrados en la tabla 2:

Análisis de los datos

Los datos de cada variable medida in situ son graficados para su análisis comparativo e interpretación, observando tendencias mensuales y anuales, infiriendo el grado de afectación en la generación del SFV y proponiendo acciones de mejora del sistema bajo estudio, el análisis permite:

1. Observar tendencias, comportamientos, medias, rangos y límites,
2. Establecer comparaciones con las normas aplicables y especificaciones de los fabricantes para optimizar el SFV,
3. Sugerir acciones de mejora, proponiendo equipos y materiales que soporten las condiciones climatológicas de la región asegurando un buen funcionamiento durante la vida útil del SFV,
4. Emitir recomendaciones o rediseñar el SFV para que opere óptimamente.

Variables

Las variables descritas en el modelo son analizadas y graficadas para determinar su impacto en la generación FV, los datos obtenidos con instrumentos de medición y los obtenidos de fuentes oficiales como RetScreen, Meteonorm, CONAGUA u otras fuentes disponibles en internet, son registrados en tablas ad hoc.

Las variables definidas en el modelo son del tipo cuantitativas (Hernández Sampieri et al., 2010), se toman múltiples mediciones en varios momentos, analizándose gráficamente para conocer su impacto y tomar acciones que optimicen la generación FV, como se menciona en estudios relacionados (Caamaño Martín, 1998) y en (García Barrios, 2018). Estudios similares analizan las variables medioambientales y sus efectos en los SFV (Vigil Galán et al., 2018).

Variables de entrada del SFV

Son variables meteorológicas y de irradiación solar disponibles en la región bajo estudio, analizadas durante la etapa de diseño del SFV para conocer su tendencia y, que pueden ser determinantes para instalar SFV en un determinado lugar, refiérase a la tabla 3.

Variables de salida del SFV

Los valores se obtienen cuando el SFV está operando, su análisis permite realizar ajustes para un funcionamiento óptimo, dichas variables se muestran en la tabla 4 indicando sus unidades de medida, el periodo de monitoreo, la fuente de las mediciones y proporcionando una breve explicación sobre la interpretación, el análisis y el uso de los datos.

Resultados

El diseño y desarrollo del modelo energético se constituye mediante una serie de bloques funcionales compuestos por variables de irradiación solar, climatológicas y eléctricas, dimensionamiento de componentes FV, normatividad aplicable, especificaciones de los fabricantes, tipos de usuarios, recursos humanos, materiales, financieros y tecnológicos, todos recopilados de diversas fuentes bibliográficas e integrados en un solo diagrama esquemático de información mostrado en la figura 1.

El modelo desarrollado además de considerar el análisis de las variables de entrada/salida, también incluye el estudio de otros aspectos complementarios como regulaciones gubernamentales para interconexión a red, permitiendo una visión completa de los aspectos inherentes que afectan y/o benefician el desempeño de SFV coincidiendo con el estudio (Masa Bote, 2014) y, complementando con el análisis de variables adicionales como la VV, la HR, la Pr y la PP.

Mediante la aplicación metodológica de cada bloque y analizando la tendencia de las variables que refiere el modelo, se puede inferir si la región bajo análisis ubicada en cualquier parte del mundo reúne las condiciones necesarias y suficientes para instalar SFVI a la red de generación distribuida. Permitiendo realizar acciones de mejora a los SFV que están operando si los resultados muestran condiciones vulnerables que no se consideraron durante la etapa de diseño del sistema o, por la degradación prematura de sus componentes. Cada bloque podrá desglosarse según el diagrama de flujo de la figura 2 y, podrán utilizarse herramientas de cálculo o software existentes que faciliten el análisis del SFV. Se describe la función de los principales bloques del modelo propuesto en los incisos siguientes.

1. Descripción de bloques del modelo energético descriptivo

La figura 1 muestra todos los bloques que intervienen en el proceso de generación de energía eléctrica solar fotovoltaica, describiendo la función e impacto de cada uno. Es importante señalar que la aplicación correcta del modelo implica considerar el análisis de todos los bloques evitando omitir alguno de ellos, permitiendo obtener un resultado completo que refleje la realidad de las condiciones energéticas de la región y/o del SFV actual, que determinen la factibilidad de instalar nuevos SFV, o bien permitan realizar mejoras a los existentes.



Figura 1. Modelo descriptivo de un sistema energético solar fotovoltaico interconectado a la red.
Nota: Fuente: Elaboración propia.

2. Tipo de sistema fotovoltaico

En todo SFV existen dos características relevantes según su conexión con la instalación que alimentará las cargas del usuario, siendo necesario definir si el sistema será del tipo autónomo o interconectado a la red, ya que según corresponda los componentes y dimensionamiento del SFV serán diferentes.

3. Mano de obra calificada, empresas y proveedores de SFV

La metodología establece la importancia de contar con mano de obra especializada en la instalación de SFV, siendo conveniente revisar la disponibilidad de personal certificado en la región. Asimismo, es relevante la existencia local de empresas de servicios de instalación o proveedores de equipos y materiales FV, que permita obtener un mejor costo beneficio y post servicio durante la operación del SFV y, se facilite la aplicación de las garantías.

4. Uso de software especializado

Aunque el modelo establece la medición de las variables in situ, también se considera usar datos históricos de dichas variables obtenidos de base de datos mediante software de uso libre o con licencia, permitiendo obtener promedios entre estos valores y los medidos in situ, razón por la cual la metodología del modelo hace referencia sobre su uso.

5. Dimensionamiento del SFV en corriente directa y corriente alterna (DC/AC)

El diseño FV en comercio, industria o residencia, debe considerar las cargas alimentadas en DC o AC, ya que si únicamente se alimentarán cargas en DC no se requiere instalar un inversor debido a que pueden conectarse directamente en el circuito de DC. Si el SFV alimentará cargas en AC debe dimensionarse correctamente el inversor. Utilizando algún software o mediante cálculos manuales se dimensionan los componentes del SFV según se enumeran en la figura 1 (módulos, baterías, controlador, inversor, cableado, sistemas de protección, estructuras y accesorios eléctricos y mecánicos).

6. Diseño basado en la normatividad aplicable a SFV

Este bloque destaca la importancia de diseñar SFV de conformidad con las normas aplicables según la región o el país donde se instalarán, incluyendo tanto la normatividad nacional como internacional correspondiente aplicable a los equipos, materiales, al nivel de distorsión permitida de las variables eléctricas, inclusive a las normas de seguridad personal que deben observarse al momento de realizar la instalación del SFV. El considerar todas las normas aplicables asegura confiabilidad y funcionalidad del proyecto, facilitando el registro y la conexión a la red del SFV al cumplir con todos los requisitos requeridos por las dependencias gubernamentales.

7. Datos de la ubicación del SFV sobre la Tierra (latitud, longitud y altitud)

Es importante definir el lugar donde se instalará el SFV, siendo necesario conocer las coordenadas geográficas del lugar definidas por la latitud, longitud y la altitud. Particularmente para Nuevo Laredo se tienen los siguientes valores:

Latitud Norte: 27º29’48’’ (27.43º),

Longitud Oeste: 99º30’01’’ (-99.56º),

Altitud=138 metros sobre el nivel del mar (msnm).

Estos tres parámetros son valores constantes usados para ubicar un punto sobre la Tierra, sin embargo, para la elección exacta del lugar de ubicación ya sea a nivel del suelo, en techo o en fachadas, implica considerar otros factores que se describen en el inciso h.

8. Para una mayor captación solar

El modelo sugiere considerar las principales variables que afectan la captación de la radiación solar durante la operación del SFV, siendo algunas de ellas la inclinación de los MFV según la temporada del año y necesidades del usuario y, la orientación hacia el sur para sistemas ubicados en el hemisferio norte, u orientados hacia el norte para SFV ubicados en el hemisferio sur.

Otra variable que afecta la captación es la proyección de sombras sobre los MFV, siendo necesario realizar un estudio de sombras para analizar posibles afectaciones. Existe software especializado para estimar las pérdidas ocasionadas por el sombreado de los MFV, en caso de no poder evitarlas en su totalidad por obstáculos físicos como edificios o árboles.

9. Tipo de usuarios

Considerando que esta investigación se refiere al estudio de SFV con capacidades menores a 0.5 MW de generación distribuida, es importante distinguir que el mayor mercado de usuarios para la instalación de SFV proviene de usuarios residenciales y de pequeños o medianos comercios. Por esta razón, los programas de apoyo gubernamentales de fomento a las energías renovables deben focalizarse según el tipo de usuarios al que vayan dirigidos.

10. Análisis del recurso solar y variables meteorológicas

Este bloque relevante del modelo incluye la recopilación de datos y el análisis de cada variable de la región bajo estudio según se indica en el diagrama de flujo de la figura 2, particularmente ejemplificado para Nuevo Laredo.



Figura 2. Diagrama de flujo de un sistema energético FV interconectado a la red
Nota: Fuente: Elaboración propia.

j1: La Irradiación solar (G)

La obtención de esta variable según la metodología descrita en secciones previas, demuestra que Nuevo Laredo cuenta con una irradiación promedio de 4.81 kWh/m2 durante el año, superando este valor en los meses de mayo a agosto con valores de hasta 5.19 kWh/m2 según (Instituto de Investigaciones Eléctricas, 2010).

La figura 3 muestra los valores de irradiación solar medidos in situ y los obtenidos mediante el software RETScreen y Meteonorm en promedios mensuales, observándose un rango de los datos de 0.70 kWh/m2 durante los 12 meses del año. En la figura 3 se observa la congruencia de los datos de las fuentes referidas mismos que pueden utilizarse para el cálculo de producción del SFV, reafirmando el gran potencial de radiación global, difusa, y albedo de la región (De Juana Sardón et al., 2009).

La figura 3 también muestra lecturas de radiación solar tomadas in situ durante los 12 meses del año bajo condiciones de cielo despejado a ligeramente nublado, usando el medidor Amprobe Solar-100. Observándose valores promedio de 940 W/m2 y 1,163 W/m2 medidos a 27º y perpendicular al sol respectivamente , superior al parámetro STC (condiciones estándares de prueba) de 1,000 W/m2 usado por los fabricantes para probar la eficiencia de los MFV y, un NOCT (temperatura de operación nominal de la celda) de 800 W/m2 (Messenger y Ventre, 2005).

En regiones de alta radiación solar pueden usarse celdas con tecnologías de rendimiento medio y de costo accesible (Vigil Galán et al., 2018), manteniéndose aún niveles altos de generación motivando la inversión local de proyectos FV, al instalar SFV de buen rendimiento y menor costo. Las tecnologías FV con rendimientos altos son más costosas y se recomiendan en lugares con niveles bajos de irradiación solar.

Para instalar SFV autónomos se requiere una radiación solar promedio de 3 kW/m2/día a 4 kW/m2/día y, para SFV interconectados a la red una radiación solar superior a los 4 kW/m2/día (Vanegas Chamorro et al., 2015), condición que se cumple para Nuevo Laredo.

Figura 3. Medición de irradiación y radiación solar
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos del software RetScreen, Meteonorm y mediciones in situ.

j2: La Temperatura (T)

La obtención de esta variable según la metodología descrita previamente se muestra gráficamente en la figura 4, alcanzando temperaturas promedio máximas de 40.50 ºC en los meses más calurosos y de 2.5 ºC en los meses más fríos, causando posibles afectaciones en la generación FV si la selección de los componentes FV no es la adecuada, debido que a temperaturas de operación superiores a 25 ºC se generan pérdidas apreciables en el rendimiento de las celdas (Mazón Hernández, 2014).

La temperatura real de operación de un MFV normalmente alcanza entre 15 ºC y 20 ºC arriba de la temperatura ambiente (Pérez Regalado, 2010), existiendo la necesidad de usar MFV con coeficientes térmicos altos que soporten el nivel de temperatura de la región. Altas temperaturas reducen el voltaje y la potencia generada y, a temperaturas de cero o bajo 0 ºC el voltaje generado se incrementa según un factor especificado en el artículo 690.7 de la National Electric Code hasta en un 20 %, pudiendo afectar la operación del inversor y causar fallas de todo el SFV. Existe una amplia gama de MFV e inversores comerciales con coeficientes de temperatura lo suficientemente amplios para usarse en cada región y afectar en menor grado el rendimiento del SFV.

Figura 4. Tendencia mensual de la temperatura.
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de la EMAINL y mediciones in situ.

La figura 5 muestra que el 47 % de 42 fabricantes de MFV analizados presentan un coeficiente de temperatura en potencia (Pmáx) superior al 0.4 %/oC, significando que por cada grado centígrado superior a los 25 ºC en la temperatura de trabajo de la celda, se pierde un 0.4 % de la potencia nominal generada por cada celda del MFV.

Figura 5. Coeficientes de temperatura de MFV (Isc: corriente de corto circuito; Voc: voltaje de circuito abierto)
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de fichas técnicas del fabricante.

Se recomienda usar módulos con coeficientes de temperatura en potencia bajos, evitando aquellos con coeficientes más altos ya que presentan mayores pérdidas reduciendo la potencia. Por esta razón, se sugiere que en Nuevo Laredo se empleen módulos con coeficientes de temperatura de -0.4 %/oC o menores, garantizando mejores rendimientos. La temperatura nominal de operación de los MFV también afecta su rendimiento, la figura 6 muestra que el 78 % de los MFV de los 42 fabricantes mencionados soportan temperaturas de operación de -40 ºC a +85 ºC, el 5 % de -40 ºC a +80 ºC y, un 17 % soportan rangos de -40 ºC a +85 ºC.

Conforme al análisis de temperatura expuesto se observa que los MFV de los 42 fabricantes cumplen con el parámetro de temperatura requerido para Nuevo Laredo, aún si la temperatura del módulo alcanza los 60.50 ºC (40.50 ºC +20 ºC), valor dentro del rango de operación que puede soportar cualquier MFV mostrado en la figura 6, condición que también se cumple ampliamente para temperaturas bajo cero.

Figura 6.Temperatura de operación de MFV
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de fichas técnicas del fabricante.

j3: La velocidad del viento (VV)

La velocidad del viento y su fuerza mecánica de impacto (Reguera Gil, 2015) es otra variable relevante que debe considerarse al planificar y desarrollar proyectos de generación distribuida o centralizada fotovoltaica, esta variable se obtiene según la metodología descrita previamente en este artículo. La figura 7 muestra que la VV máxima promedio oscila entre los 39 km/h con rachas máximas de hasta 55 km/h, siendo todavía una velocidad moderada sin mayor riesgo como fuerza mecánica de impacto sobre los MFV y sus estructuras, ya que se encuentra dentro de los límites señalados por los fabricantes, fungiendo únicamente como un sistema de enfriamiento natural del SFV cuando su velocidad se incrementa (Mazón Hernández, 2014).

Conociendo la VV media y las ráfagas máximas de la región, en este caso para Nuevo Laredo, se comparan con las especificaciones de diferentes MFV en cuanto a su capacidad de resistencia a cargas de viento. La figura 8 muestra la capacidad de carga ocasionada por la fuerza del viento y la nieve que soportan los MFV según especificaciones de 42 fabricantes, observándose que soportan fuerzas del viento de 2,400 Pa a 5,400 Pa, de conformidad con la norma europea IEC 61215 que indica un valor estándar de 2,400 Pa. El valor máximo de 5,400 Pa es relevante en zonas donde la VV es muy alta durante el año, no siendo el caso para Nuevo Laredo. Para estas VV se recomienda el uso de estructuras de aluminio anodizado para el montaje de los MFV por su alta resistencia a la fuerza mecánica y a la corrosión.

Figura 7. Velocidad media, máxima y rachas máximas de viento
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de la EMAINL y mediciones in situ.

Figura 8. Resistencia a cargas mecánicas de los MFV
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de fichas técnicas del fabricante.

J4: La humedad relativa (HR)

En la figura 9 se muestra el comportamiento mensual y anual de la humedad relativa de Nuevo Laredo con datos tomados in situ y de la estación meteorológica del aeropuerto internacional de Nuevo Laredo (EMAINL). Se observa que el promedio general se ubica entre el 55 % al 60 % lo cual es aceptable debido a que Nuevo Laredo tiene un clima seco extremoso con grandes oscilaciones de temperaturas desde -3 ºC en invierno a los 46 ºC en verano, siendo agosto el mes más caluroso y enero el mes más frío (Instituto para la Competitividad y el Comercio Exterior de Nuevo Laredo, 2021). Aunque el valor máximo de la humedad oscila entre el 85 %, la frecuencia de ocurrencia al mes es de 1 a 3 días y mayormente se presenta en los meses más fríos del año, prevaleciendo los valores promedio de HR que no causan oxidación prematura ni falla de los MFV por degradación por potencial inducido (PID) originado por filtración de humedad en los encapsulados de los MFV.

Figura 9. Tendencia de la humedad relativa en Nuevo Laredo
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos medidos in situ y de la EMAINL.

J5: Presión atmosférica

La presión atmosférica sobre el nivel del mar es de 1,013.25 hPa y en zonas más elevadas se reduce a menos de 700 hPa, dado que Nuevo Laredo tiene una altitud sobre el nivel del mar que varía de 138 m a 150 m, el efecto es despreciable y no se considera una afectación mayor en el rendimiento de los SFV que se instalen en esta región de Tamaulipas. Al disminuir la presión por debajo de la presión atmosférica del lugar se generan tormentas o mal tiempo, lo cual no es típico en Nuevo Laredo donde la mayor parte del tiempo el clima es seco y de baja precipitación.

La figura 10 muestra una tendencia muy estable en la variación de la presión lo cual se atribuye en gran medida al clima semidesértico en Nuevo Laredo, manteniendo un promedio mensual de 997 hPa. Esta variable no es considerada en las especificaciones de los fabricantes debido a que no afecta de manera directa a los MFV, sino más bien a través de sus efectos sobre todo cuando presenta un rango de variación muy amplio.

Figura 10. Tendencia de la presión atmosférica en Nuevo Laredo
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos medidos in situ y de la EMAINL.

J6: Análisis de la precipitación pluvial

La precipitación en Nuevo Laredo varía de 550 mm a 600 mm (Protección Civil Tamaulipas, 2011), observándose en la figura 11 que durante los meses de mayo a octubre la precipitación es más alta, alcanzando un promedio anual de 553.8 mm. Debido al clima semidesértico de Nuevo Laredo, la lluvia durante la mayor parte del año es escasa con un promedio diario de aproximadamente 45 días durante un periodo de análisis de 20 años, es decir, solo el 12 % de días del año son de lluvia.

La lluvia es un medio natural de limpieza de los MFV, pero al ser muy frecuente ocasiona oxidación en las estructuras de soporte, por esta razón se utiliza frecuentemente el aluminio anodizado y, en raros casos se emplean estructuras de fierro. Según este análisis la precipitación en Nuevo Laredo no representa un problema mayor que cause oxidación prematura o problemas de PID en los MFV. Sin embargo, para asegurar larga duración se recomienda el uso de estructuras de aluminio anodizado para la fijación de los MFV.

Figura 11. Tendencia de la precipitación pluvial en Nuevo Laredo
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de diferentes fuentes de bases de datos.

J7: Análisis del granizo y la nieve

En la figura 12 se muestra la tendencia de caída de granizo en Nuevo Laredo y la región, observándose poca recurrencia siendo una variable de bajo riesgo, sin embargo, es conveniente que los MFV cumplan ciertas normas a la fuerza de impacto. En la figura referida se observa un máximo anual de 2 días por año, siendo normalmente un día al año, inclusive durante varios años no se presenta caída de granizo.

Figura 12. Comportamiento anual de caída de granizo en Nuevo Laredo.
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos del Sistema Meteorológico Nacional (SMN).

Como referencia regional se grafica la caída de granizo en 2 municipios vecinos ubicados a menos de 50 km observándose una tendencia similar.

Nuevo Laredo no es una zona de nevadas y en raras ocasiones ha caído una ligera capa de nieve, por lo cual su análisis es irrelevante.

J8: Horas solares pico

La HSP (Pérez Martínez et al., 2017) es una variable obtenida de la irradiación solar de la región dividida entre el STC de los MFV equivalente a 1,000 W/m2. El promedio de HSP en Nuevo Laredo se obtiene de la insolación promedio dividida entre el valor STC resultando en 5.0 h según monitoreo de datos tomados in situ durante un periodo de 18 meses y, de 5.027 h en promedio anual según software SAM (system advisor model) como se observa en la figura 13, siendo ambos valores similares y aceptables para módulos con eficiencias superiores al 16 % que se instalen en Nuevo Laredo.

Figura 13. Tendencia mensual y anual de las HSP en Nuevo Laredo
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos tomados in situ y del software SAM.

J9: Análisis de la correlación entre variables

El análisis que refiere el modelo energético considera revisar la correlación existente entre variables con el objetivo de analizar el comportamiento del SFV. La figura 14 muestra las capacidades de generación de energía eléctrica por hora de dos SFV usados como muestra, ubicados a una distancia de 25 km uno del otro, durante un periodo de muestreo del 31-mayo al 23-junio-2020.

Figura 14. Comparativo de variables meteorológicas y la energía FV generada
Nota: Fuente: Elaboración propia con datos de https://www.meteoblue.com/es/tiempo/archive/export/nuevo-laredo y Apsystem.

Se observa que al incrementarse la irradiación también lo hace la temperatura y la energía generada en ambos SFV (Granda Gutiérrez et al., 2013), sin embargo, a partir de cierta hora del día aunque la temperatura aún permanece alta, la radiación se reduce y también la energía generada en ambos SFV de forma proporcional. Comprobando que la energía generada depende directamente de la radiación y, en este caso la temperatura tiene un efecto menor debido a que el coeficiente de temperatura de los módulos utilizados es menor a -0.4 %/oC.

Discusión y conclusiones

Discusión

El análisis detallado de las variables referidas en el modelo energético propuesto, permite considerar los parámetros más importantes al diseñar un SFV que asegure una generación óptima, al seleccionar los materiales y equipos con las especificaciones más apropiadas para soportar las condiciones medioambientales de la región bajo estudio y, determinar si el lugar es viable o no para instar SFV.

El modelo considera la mayoría de las variables que afectan u optimizan la generación de energía eléctrica FV que aseguren un diseño robusto, confiable, y que garantice el retorno de la inversión de los usuarios residenciales, comerciales, de servicios e industriales mediante análisis financieros (Caamaño Martín, 1998).

La tabla 5 muestra los parámetros obtenidos al aplicar la metodología según el modelo propuesto, observando que el lugar es viable para instalar SFV.

Al utilizar este modelo como una guía metodológica para el diseño y desarrollo de proyectos FV, podrán reducirse los riesgos de un mal funcionamiento del sistema durante su tiempo de vida útil al considerar las especificaciones de los fabricantes. En el estudio “Estrategias de mejora para la generación de energía eléctrica distribuida con equipos solares, eólicos o híbridos” (Cadena et al., 2012), se menciona la factibilidad de utilizar recursos renovables para cubrir la demanda de energía eléctrica analizando el recurso disponible en la región, sin embargo, solo hace referencia a ciertas variables que intervienen en los SFV mismas que ya son consideradas en el modelo propuesto.

Este modelo pretende cubrir la brecha existente entre sistemas que integren a la mayoría de las condiciones necesarias para diseñar e instalar SFV y, la información de diversos estudios que existen en la actualidad de manera separada, es decir, la información existente se encuentra de manera aislada y no está concentrada o integrada en un solo bloque funcional que permita una visión integral u holística de los aspectos que deben considerarse.

La utilización de software comercial o de uso libre complementa y facilita el desarrollo de cada bloque del modelo, resultando en un informe técnico final que podrá utilizarse para decidir instalar o mejorar el proyecto FV bajo estudio.

Conclusiones y trabajo futuro

El análisis de cada bloque del modelo propuesto aplicado a Nuevo Laredo, permite inferir que la región reúne las condiciones necesarias y suficientes para la instalación de SFV según la tabla 5. Se demuestra que la mayoría de las variables analizadas se encuentran dentro de los rangos aceptables al cumplir con las especificaciones comerciales de equipos FV, asegurando la viabilidad del proyecto.

Al desglosar y desarrollar cada bloque del modelo propuesto, realizando las mediciones y los cálculos de las variables indicadas, compararlos con normas y regulaciones aplicables según la región o el país, considerar las especificaciones de fabricantes de equipos FV, diferenciar los tipos de usuarios para realizar estudios de planificación de la demanda (Falcón Roque, 2018) y dimensionar correctamente el sistema, se estará asegurando un diseño robusto y completo que haga viable el desarrollo del proyecto FV.

Adicionalmente, el modelo requiere la toma de datos in situ de la radiación solar, información que se carece en la mayoría de las regiones de México, contándose únicamente con datos obtenidos de estaciones de medición más próximas a la zona de estudio que distan varios kilómetros, o de datos satelitales que presentan ciertos porcentajes de error (Grossi Gallegos, 1999). En el estudio (Osseweijer et al., 2017) se considera la importancia del involucramiento de la industria (proveedores, consumidores), la academia (para realizar investigación y formación de mano de obra calificada) y, el gobierno (para establecer regulaciones) como partes interesadas en el uso y promoción de los SFV, condiciones que se incluyen en el estudio propuesto.

Actualmente en Nuevo Laredo existen más de 100 SFV instalados con capacidades desde un kW hasta 202 kW. Sin embargo, aún existe un mercado cautivo de 126,127 usuarios domésticos, 9161 en tarifa PDBT6 (pequeña demanda en baja tensión), 1754 con tarifa GDMTO6 (gran demanda media tensión ordinaria) y 644 usuarios en GDMTH6 (gran demanda media tensión horaria) para implementar proyectos FV de generación distribuida.

Al desarrollar e integrar en un informe final todos los aspectos incluidos en cada bloque del modelo y acorde al diagrama de flujo de la figura 2 previamente mencionado, los resultados además de usarse para los fines descritos, también podrían utilizarse como referencia y complemento para el desarrollo de investigaciones futuras, que requieran analizar las variables y demás características y aspectos inherentes a SFV resultando en estudios más completos.

Como trabajos futuros y complementarios a este proyecto de investigación, se propone un análisis abstracto de las variables y su representación matemática en función de aquellas que son afectadas por el comportamiento de otras, siendo un ejemplo la potencia generada del SFV (P) como función directa de la irradiación (G) incidente en los MFV y, de la temperatura de operación del sistema (T), es decir, P→ (G, T). En trabajos posteriores se deberá considerar el uso de ecuaciones tanto para el dimensionamiento como para el cálculo de variables meteorológicas y eléctricas.

El desarrollo de modelos matemáticos sobre la degradación de los MFV (Reguera Gil, 2015) según la región donde se instalen son también temas de interés y complementarios a este proyecto.

Referencias

Becerra López, H., Agredano Díaz, J., y Huacuz Villamar, J. (2010). Guía de usuario Sistemas Fotovoltaicos Interconectados con la Red, Aplicaciones de Pequeña Escala (No. 1). Instituto de Investigaciones Eléctricas. https://www.ineel.mx/flipbook/libros/SFVI.pdf.

Caamaño Martín, E. (1998). Edificios fotovoltaicos conectados a la red eléctrica: caracterización y análisis. (Tesis doctoral). Universidad Politécnica de Madrid. http://oa.upm.es/1322/.

Cadena, C., Salazar, G., Javi, V., y Tilca, F. (2012). Estrategias de mejora para la generación de energía eléctrica distribuida con equipos solares, eólicos o híbridos. In IV Congresso Brasileiro de energía solar e V Conferencia de Latino-americana da ISES. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/15092/CONICET_Digital_Nro.17885.pdf?sequence=1&isAllowed=y.

Collado Fernández, E. (2009). Energía solar fotovoltaica, competitividad y evaluación económica, comparativa y modelos (Tesis doctoral). Universidad Nacional de Educación a Distancia http://www.ieec.uned.es/PersonalDIEEC/archivos/tesis-doctoral-eduardo-collado.pdf.

De Juana Sardón, J. M., de Francisco García, A., Fernández González, J., Santos García, F., Herrero García, M. A., y Crespo Martínez, A. (2009). Energías Renovables para el desarrollo (1ª. ed.). Paraninfo. Duarte, E. (2017, 23 mayo). Puente III de Nuevo Laredo, el gigante del comercio. T21mx. http://t21.com.mx/logistica/2017/05/23/puente-iii-nuevo-laredo-gigante-comercio.

ENERDATA. (2020). Anuario estadístico mundial de energía 2020: Cuota de energías renovables en la producción de electricidad. https://datos.enerdata.net/energias-renovables/produccion-electricidad-renovable.html.

Falcón Roque, E. J. (2018). Desarrollo de un modelo de planificación energética sostenible usando técnicas de optimización multicriterio: una aplicación a la provincia de Cajamarca, Perú. (Tesis doctoral). Universidad Politécnica de Madrid]. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.52109.

Flores Contreras, I. (2018). Nuevo esquema de tarifas eléctricas y su viabilidad en proyectos fotovoltaicos (CONERMEX, Ed.). https://www.conermex.com.mx/webinar/webinar-05-nuevo-esquema-tarifas%20ele%CC%81ctricas.html.

García Barrios, F. A. (2018). Efecto de los factores ambientales en la eficiencia de arreglos de paneles solares fotovoltaicos (Tesis de maestría). Universidad Autónoma del Caribe. http://hdl.handle.net/11619/3786.

Granda-Gutiérrez, E. E., Orta, O. A., Díaz-Guillén, J. C., Jiménez, M. A., Osorio, M., y González Albarrán, M. A. (Eds.). (2013). Modelado y simulación de celdas y paneles solares. In Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica ELECTRO 2013. (17-22). Instituto Tecnológico de Chihuahua. https://www.researchgate.net/publication/265767005_MODELADO_Y_SIMULACION_DE_CELDAS_Y_PANELES_SOLARES?channel=doi&linkId=541ad2180cf25ebee988c4ec&showFulltext=true.

Grossi Gallegos, H. (1999, enero). Comparación de los valores satelitales del “surface solar energy (sse) data set versión 1.0” con datos de tierra de la red solarimétrica. Energías Renovables y Medio Ambiente, 6, 1-6. https://www.researchgate.net/publication/279752278.

Hernández Gallegos, R. (2017). Análisis de factibilidad para la instalación de un sistema de energía limpia mediante celdas fotovoltaicas para la alimentación eléctrica del edificio 4 en el ITSLV. (Tesis de Maestría). CIATEQ México]. http://ciateq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1020/97.

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, M. P. (2010). Metodología de la investigación.Mc Graw Hill.

Instituto para la Competitividad y el Comercio Exterior de Nuevo Laredo. (2020, febrero). Prontuario socioeconómico binacional 2020 Región Laredos (No. 4). http://www.iccedenuevolaredo.org/prontuario/condiciones.html.

Kühne, K., Sánchez, L., Roth, J., Tornel, C., y Gerasimchuk, I. (2019, junio). Más allá de los combustibles fósiles: Transición fiscal en México. https://www.iisd.org/system/files/publications/combustibles-fosiles-transicion-fiscal-en-mexico.pdf?q=sites/default/files/publications/combustibles-fosiles-transicion-fiscal-en-mexico.pdf.

Masa Bote, D. (2014). Contribución a la integración de sistemas fotovoltaicos conectados a la red eléctrica: recurso solar y predicción de generación. (Tesis Doctoral). Universidad Politécnica de Madrid]. http://oa.upm.es/29110/1/DANIEL_MASA_BOTE.pdf.

Mazón Hernández, R. (2014). Estudio de la influencia de la refrigeración con aire de forma natural e inducida en el comportamiento de instalaciones fotovoltaicas (Tesis Doctoral). Universidad Politécnica de Cartagena Departamento de Ingeniería Térmica y de Fluidos. http://hdl.handle.net/10317/4780.

Messenger, R. A. y Ventre, J. (2005). Photovoltaic Systems Engineering. CRC Press LLC.

Osseweijer, F. J. W., van den Hurk, L. B. P., Teunissen, E. J. H. M., y van Sark, W. G. J. H. M. (2017). A review of the Dutch ecosystem for building integrated photovoltaics. ELSEVIER, 111, 974-981. https://www.researchgate.net/publication/315976225_A_Review_of_the_Dutch_Ecosystem_for_Building_Integrated_Photovoltaics.

Pérez Regalado, M. J. (2010). Estudio termográfico de la influencia de la temperatura en los módulos fotovoltaicos. (Tesis de Ingeniería). Universidad Carlos III de Madrid]. https://docplayer.es/8249240-Universidad-carlos-iii-de-madrid.html.

Pérez Martínez, M., Morales Rodríguez, I. C., y Castro, E. (Mayo, 2017). La hora solar pico equivalente, definición e interpretación. Revista de Ingeniería Energética, XXXVIII(2), 126-131. https://rie.cujae.edu.cu/index.php/RIE/article/view/506.

Protección Civil Tamaulipas. (2011). Atlas de riesgos del Municipio de Nuevo Laredo. https://www.tamaulipas.gob.mx/proteccioncivil/wp-content/uploads/sites/36/2011/12/ATLAS-DE-RIESGOS-DE-NUEVO-LAREDO.pdf.

Reguera Gil, F. J. (2015). Análisis de la degradación de módulos fotovoltaicos. (Tesis de Maestría). Universidad Internacional de Andalucía]. http://hdl.handle.net/10334/3524.

Sol Energy (Febrero, 2018). Degradación en Paneles Solares por Potencial Inducido (PID). https://www.solenergy.mx/es/principal/blog/degradacion-en-paneles-solares-por-potencial-inducido-pid#.

Vanegas Chamorro, M., Villicaña Ortíz, E., y Arrieta Viana, L. (2015, junio). Cuantificación y caracterización de la radiación solar en el departamento de La Guajira-Colombia mediante el cálculo de transmisibilidad atmosférica. PROSPECTIVA, 13(2). https://www.redalyc.org/pdf/4962/496250642007.pdf.

Vigil Galán, O., Jiménez Olarte, D., Contreras Puente, G. (2018). Efecto de las condiciones medioambientales de México en el desempeño de módulos fotovoltaicos de distintas tecnologías. Revista Eficiencia Energética, 4(17), 13-16. http://www.fide.org.mx/wp-content/uploads/2018/05/eficiencia_energetica-17/.

World Energy Markets Observatory. (2019). La crisis como oportunidad. https://www.capgemini.com/es-es/world-energy-markets-observatory-2019/.