Performance Improvement of Solar PV Under Partial Shading Conditions

Ahmadzai, Ahmad Sohrab; Varshney, Lokesh

doi:10.1109/conit51480.2021.9498408

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“…Esto podría ser un sombreado parcial, las condiciones ambientales y la temperatura de las celdas. Estos elementos introducen un punto de acceso que puede dañar las células del módulo (Ahmadzai & Varshney, 2021). Así también, el desempeño de los sistemas fotovoltaicos en la ciudad de Huancayo está condicionado por ciertos factores climatológicos que afectan su desempeño durante los meses de lluvias, los cuales caracterizan a los valles interandinos (D'Angles, 2020).…”

Section: Justificación Del Estudiounclassified

Estudio del desempeño del sistema fotovoltaico de 3.25 kWp de la UNCP en la ciudad de Huancayo – Perú y su comparación con modelos de cálculo tradicionales

D’Angles Woolcott,

Cueva Ríos,

Orellana Mendoza

2022

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En el año 2018, el Ministerio de Energía y Minas (MEM) de Perú con apoyo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) instalaron sistemas fotovoltaicos de 3.25 kW de potencia en sus infraestructuras de diferentes lugares del Perú, siendo una de las ubicaciones seleccionadas las de la UNCP. Por ello, esta investigación tuvo por objetivo determinar el desempeño del sistema fotovoltaico instalado en los ambientes de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UNCP en la ciudad de Huancayo con respecto a modelos de cálculo convencionales. Teniendo en cuenta que, este sistema fotovoltaico opera en medio de los Andes centrales de Perú a una altitud superior a los 3200 msnm. Se ha analizado los datos de producción de energía de un año y se han comparado con los resultados de cálculos teóricos, con el fin de introducir mejoras a los modelos de cálculo para futuros sistemas fotovoltaicos que se diseñen y construyan en esta región considerando condiciones climatológicas, técnicas y económicas. La metodología utilizada tiene un alcance descriptivo – correlacional, con una recopilación de datos cuantitativos provenientes de los registros de producción de energía del sistema, uso de datos históricos de radiación solar y un análisis estadístico correlacional mediante el coeficiente de correlación de Pearson utilizando software especializado. Los resultados mostraron que los ajustes propuestos para los métodos tradicionales mejoran el cálculo de la producción de energía, haciendo que los valores calculados se ajusten a los reales.

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