Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas

En estas páginas se muestra una propuesta de mantenimiento predictivo para plantas solares fotovoltaicas en base a los datos de monitorización y comparándolos con un modelo. El Proyecto comienza con una visión general de esta energía en el mundo, para ir concretando hacia las centrales fotovoltaicas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Laguna Ruz, Rosa María
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:España
Institución:Universidad de Sevilla (US)
Repositorio:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
OAI Identifier:oai:idus.us.es:11441/140878
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/11441/140878
Access Level:acceso abierto
id ES_f0df11af4e6e7a474e99f8f20b5a35e7
oai_identifier_str oai:idus.us.es:11441/140878
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltasLaguna Ruz, Rosa MaríaEn estas páginas se muestra una propuesta de mantenimiento predictivo para plantas solares fotovoltaicas en base a los datos de monitorización y comparándolos con un modelo. El Proyecto comienza con una visión general de esta energía en el mundo, para ir concretando hacia las centrales fotovoltaicas, sus componentes y la categorización de sus posibles fallos. El primer capítulo expone datos de generación y potencia instalada de fotovoltaica, comparando con otras tecnologías, en España y en el mundo. Así mismo, se expone el alto recurso solar de que se dispone en este país, y se dan razones para apostar por estas plantas para luchar contra el cambio climático y combatir la pobreza energética. Por último, se resumen las principales características de las etapas en la vida de las centrales fotovoltaicas. En el segundo capítulo se explican los distintos componentes de las plantas fotovoltaicas, desde los paneles a las subestaciones, y tipologías. El tercer capítulo resume los principales fallos que pueden darse en estas instalaciones, categorizando según sea el origen del fallo: físico, ambiental o eléctrico. La principal aportación en cuanto a innovación del proyecto se encuentra en el cuarto capítulo, y se trata de la presentación del modelo de detección de fallos programado en Matlab. Como se verá en dicha sección, la utilidad de este modelo será comparar a tiempo real los datos de planta de manera que o bien pueda detectarse la zona del origen del fallo en remoto, o bien vislumbrar futuros fallos a partir de irregularidades en los patrones de producción. Los datos reales son de una planta localizada en Reino Unido. Por último, los Anexos 1 y 2 contienen las fichas técnicas de inversor y módulo usados en el modelo y que son los instalados en dicha planta. El Anexo 3 contiene el código de Matlab utilizado en el modelo.The aim of this project is to present a predictive maintenance model for PV installations. It would compare real data from a SCADA program of a plant with modelled data using Matlab. The usefulness of the model is the capacity of either finding the source of the problem on an easier way or detecting possible trends or discontinuities in production or other parameters to predict future failure. Besides, an introduction to PV energy figures around the world and in Spain are shared in Chapter 1. Then, Chapters 2 and 3 present the main components of PV plants and a list of their most common failures. Finally, Chapter 4 presents the mentioned modelled.Máster en Sistemas de Energía EléctricaRodríguez del Nozal, ÁlvaroRomero Ramos, EstherIngeniería Eléctrica2022info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/11441/140878reponame:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevillainstname:Universidad de Sevilla (US)Españolinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:idus.us.es:11441/1408782026-06-17T12:51:07Z
dc.title.none.fl_str_mv Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
title Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
spellingShingle Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
Laguna Ruz, Rosa María
title_short Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
title_full Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
title_fullStr Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
title_full_unstemmed Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
title_sort Modelado eléctrico de plantas fotovoltaicas para mantenimiento predictivo e identificación de faltas
dc.creator.none.fl_str_mv Laguna Ruz, Rosa María
author Laguna Ruz, Rosa María
author_facet Laguna Ruz, Rosa María
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rodríguez del Nozal, Álvaro
Romero Ramos, Esther
Ingeniería Eléctrica
description En estas páginas se muestra una propuesta de mantenimiento predictivo para plantas solares fotovoltaicas en base a los datos de monitorización y comparándolos con un modelo. El Proyecto comienza con una visión general de esta energía en el mundo, para ir concretando hacia las centrales fotovoltaicas, sus componentes y la categorización de sus posibles fallos. El primer capítulo expone datos de generación y potencia instalada de fotovoltaica, comparando con otras tecnologías, en España y en el mundo. Así mismo, se expone el alto recurso solar de que se dispone en este país, y se dan razones para apostar por estas plantas para luchar contra el cambio climático y combatir la pobreza energética. Por último, se resumen las principales características de las etapas en la vida de las centrales fotovoltaicas. En el segundo capítulo se explican los distintos componentes de las plantas fotovoltaicas, desde los paneles a las subestaciones, y tipologías. El tercer capítulo resume los principales fallos que pueden darse en estas instalaciones, categorizando según sea el origen del fallo: físico, ambiental o eléctrico. La principal aportación en cuanto a innovación del proyecto se encuentra en el cuarto capítulo, y se trata de la presentación del modelo de detección de fallos programado en Matlab. Como se verá en dicha sección, la utilidad de este modelo será comparar a tiempo real los datos de planta de manera que o bien pueda detectarse la zona del origen del fallo en remoto, o bien vislumbrar futuros fallos a partir de irregularidades en los patrones de producción. Los datos reales son de una planta localizada en Reino Unido. Por último, los Anexos 1 y 2 contienen las fichas técnicas de inversor y módulo usados en el modelo y que son los instalados en dicha planta. El Anexo 3 contiene el código de Matlab utilizado en el modelo.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/11441/140878
url https://hdl.handle.net/11441/140878
dc.language.none.fl_str_mv Español
language_invalid_str_mv Español
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
instname:Universidad de Sevilla (US)
instname_str Universidad de Sevilla (US)
reponame_str idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
collection idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869424048434315264
score 15.301603

Similares en LA Referencia