dc.contributor.advisor | Silva Pérez, Manuel Antonio | es |
dc.creator | Pavón Contreras, Manuel | es |
dc.date.accessioned | 2016-08-08T11:45:17Z | |
dc.date.available | 2016-08-08T11:45:17Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | Pavón Contreras, M. (2016). Análisis estadístico de la producción de centrales termosolares mediante simulación con series temporales extensas de datos meteorológicos. (Trabajo fin de grado inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/44301 | |
dc.description.abstract | En este estudio se ha realizado un análisis de percentiles de radiación y producción para dos centrales
termosolares de diferentes tecnologías: Torre Central y Colectores Cilindro Parabólicos. El objetivo era
justificar la correspondencia entre la probabilidad de excedencia de radiación y producción. La
probabilidad de excedencia es un concepto complementario de los percentiles. Es decir, un percentil 10
de producción equivale a una probabilidad de excedencia de la producción 90 (P90, un valor de
producción que se superará en el 90 % de los años de la vida útil de la central). Actualmente, la
correspondencia entre percentiles es un hecho asumido por la industria, pero no justificado
estadísticamente, como se ha realizado en este estudio. Estas probabilidades de excedencia suelen ser
demandadas por los bancos para calcular el riesgo de la inversión en los préstamos para proyectos de
construcción de centrales termosolares.
Para ello, se ha utilizado una base de datos meteorológica medida de 34 años de la localidad de Burns
(Oregón, EEUU) gracias al SRML (Solar Radiation Monitoring Laboratory, Universidad de Oregón). Para
completar la base de datos necesaria para la simulación, se utilizó Meteonorm 6.1. El programa utilizado
para simular la operación de las centrales ha sido el System Advisor Model (SAM) 2015.6.30. Previamente
a las simulaciones, se realizó una optimización de cada central según el múltiplo solar y el LCOE (coste
actualizado de la energía).
Tras las simulaciones de 34 años y análisis estadístico, se observó una clara correspondencia entre
radiación y producción, y mediante un ajuste lineal, se ha podido relacionar la radiación y producción
acumuladas anuales, salvo algunos años llamados “atípicos”, que están fuera del ajuste. Se pueden
diferenciar dos casos: años con misma o parecida radiación acumulada anual se obtienen diferentes
producciones, y años con diferente radiación acumulada anual y producciones iguales o parecidas. Todos
estos casos atípicos han sido documentados y justificados por la variación intra-anual de la DNI.
Los resultados finales de este estudio revelan y justifican la clara correspondencia entre percentiles de
radiación y producción en ambas tecnologías. Sin embargo, hay que prestar especial atención en la
construcción de años meteorológicos tipo (TMY) que representen P50, P90, etc., ya que las variaciones
intra-anuales de la DNI pueden afectar fuertemente en las previsiones de energía neta anual producida.
Por último, este estudio destaca la importancia de un procedimiento correcto y estandarizado para la
elaboración de series temporales de DNI, como la norma actualmente en desarrollo de AENOR por
expertos como Carlos Fernández Peruchena, Manuel Silva Pérez, Sara Moreno Tejera y otros. | es |
dc.description.abstract | In this study, a statistical analysis of radiation and energy yield percentiles is done for two sorts of
technologies: Power Tower and Parabolic Trough. The aim is to justify the correspondence
between radiation and energy yield p-levels. The p-level is a complementary concept of percentile.
For example, a 10 percentile is a 90 p-level of energy yielded. (A value of energy yielded that will be
exceeded in 90 % of years during the lifetime of the plant. Nowadays, the correspondence between
percentiles is assumed in the industry, but not justified statistically. These p-level are demanded by
banks in order to calculate the risk of investment in loans for CSP plant projects.
For this purpose, a large database (34 years of measurements) has been used from Burns (OR, USA)
thanks to SRML (Solar Radiation Monitoring Laboratory, University of Oregon). Additionally, it was
necessary to complete parameters for the simulation, Meteonorm 6.1 has been used for this purpose. The
System Advisor Model (SAM) 2015.6.30 has been used for the simulations. The plants have been
optimised according to the solar multiple and LCOE (Levelized Cost of Energy).
After the simulations, a correspondence between radiation and energy yield has been recognised
excepting some atypical years in two different cases: years with the same annual accumulated DNI and
different net energy yield, and years with different annual accumulated DNI and the same net energy
yield. All of these years were justified due to the intra-annual variation of DNI.
The analysis of results shows that the correspondence between the probabilities of exceedance of annual
DNI values and energy yields is fairly good from the statistical point of view; however, care should be
taken when building annual meteorological series for representing probability of exceedance scenarios,
like P50, P90, etc., since the intra-annual distribution of DNI may significantly affect the energy yield
estimates. This result highlights the need to define and validate standardized procedures for the
elaboration of representative DNI time series as the technical standard produced in AENOR by experts
like Carlos Fernández Peruchena, Manuel Silva Pérez, Sara Moreno Tejera and others. | en |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Centrales termosolares | es |
dc.subject | Plantas de Colectores Cilindro Parabólicos | es |
dc.subject | Plantas de Torre Central | es |
dc.subject | CSP Plant | en |
dc.subject | Power Tower | en |
dc.subject | Parabolic Trough | en |
dc.title | Análisis estadístico de la producción de centrales termosolares mediante simulación con series temporales extensas de datos meteorológicos | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Energética | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. Grupo de Termodinámica y Energías Renovables (GTER) | es |
idus.format.extent | 83 p. | es |
dc.identifier.idus | https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/44301 | |