Dimensionado de sistema de almacenamiento para hibridación con FV a partir de predicciones probabilísticas de irradiancia

Abstract

En este trabajo se propone una metodología para dimensionar el sistema de almacenamiento de un sistema híbrido con fotovoltaica (FV) para uso doméstico, a partir de predicciones probabilísticas de la producción solar. Se introduce para ello un modelo basado en Deep Learning que, a partir de estimaciones de la irradiancia pasada en el área que rodea la localización objetivo, obtiene las predicciones de distintos percentiles de la producción FV. El dimensionamiento se realiza mediante una optimización lineal que utiliza la función cuantil para garantizar, con un cierto nivel de confianza, que se satisface un perfil de demanda tipo. Finalmente, se introducen y discuten resultados en cuanto a la violación de restricciones que se produce con diferentes tamaños del sistema de almacenamiento mostrándose que, cuando este es superior a 3 h a potencia nominal de la instalación FV, las restricciones se satisfacen en más del 99% de las ocasiones.