proyecto de tesis roger ingenieria electronic a unh
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UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA(Creado por Ley Nº 25265)
FACULTAD DE INGENIERIA ELECTRONICA - SISTEMAS.
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ELECTRONICA
PROYECTO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
DISEÑO DE UN SISTEMA FOTOVOLTAICO
CON RASTREADOR SOLAR DIFUSO CON
INTERFACE HMI PARA MEJORAR LA
OBTENCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA
LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: TECNOLOGÍAS LIMPIAS
PARA OPTAR EL TITULO PROFESIONAL DE:INGENIERO ELECTRÓNICO
PRESENTADO POR:BACH. ING JULIO ENRIQUE HUAMANI MONTES
BACH. ING. ROGER DE LA CRUZ QUISPE,
FECHA DE INICIO : 01 DE FEBRERO DEL 2011
FECHA DE CULMINACIÓN : 11 DE JULIO DEL 2011
HUANCAVELICA, FEBRERO DEL 2010
ÍNDICEPág.
CAPITULO I: PROBLEMA....................................................................................5
1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA...........................................................5
1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA..............................................................5
1.2.1. Problema general.............................................................................5
1.2.2. Problema específico.........................................................................5
1.3. OBJETIVOS..................................................................................................5
1.3.1. Objetivo general...............................................................................5
1.3.2. Objetivo especifico...........................................................................5
1.4. JUSTIFICACIÓN...........................................................................................6
1.4.1. Justificación teórica..........................................................................6
1.4.2. Justificación social............................................................................6
1.4.3. Justificación metodológica...............................................................6
CAPITULO II: MARCO TEÓRICO........................................................................6
2.1. ANTECEDENTES.........................................................................................6
2.2. BASE TEÓRICA...........................................................................................8
2.2.1. Controladores difusos......................................................................8
2.2.2. Conjuntos borrosos..........................................................................8
2.2.3. Reglas borrosas...............................................................................9
2.2.4. Estructura de un controlador borroso.............................................10
2.2.5. Sistemas fotovoltaicos....................................................................11
2.3. HIPÓTESIS.................................................................................................12
2.3.1. Hipótesis general............................................................................12
2.3.2. Hipótesis específica.......................................................................12
2.4. DEFINICIÓN DE TÉRMINOS.....................................................................12
2.5. IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES............................................................13
2.5.1. Variables independientes...............................................................13
2.5.2. Variables dependientes..................................................................13
2.6. DEFINICIÓN OPERATIVA DE VARIABLES E INDICADORES.................13
CAPITULO III: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN....................................13
3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN........................................................................13
3.2. NIVEL DE INVESTIGACIÓN......................................................................13
1
3.3. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN.................................................................13
3.4. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN...................................................................13
3.5. POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO...................................................14
3.5.1. Población........................................................................................14
3.5.2. Muestra..........................................................................................14
3.5.3. Muestreo........................................................................................14
3.6. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS............14
3.7. PROCEDIMIENTO DE RECOLECCIÓN DE DATOS.................................14
3.8. TÉCNICAS DE PROCEDIMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS.....................14
3.9. ÁMBITO DE ESTUDIO...............................................................................15
CAPITULO IV: ASPECTO ADMINISTRATIVO......................................................16
4.1. RECURSO HUMANOS...............................................................................16
4.2. RECURSOS MATERIALES........................................................................16
4.3. PRESUPUESTO.........................................................................................17
4.4. FINANCIAMIENTO.....................................................................................17
4.5. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES..........................................................17
BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................18
ANEXO..................................................................................................................19
MATRIZ DE CONSISTENCIA...............................................................................20
2
CAPITULO I: PROBLEMA
1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
En la actualidad se está impulsando a nivel nacional el aprovechamiento
de la energía solar para la obtención de energía eléctrica limpia y barata,
existiendo la dificultad de aprovechar con eficiencia la radiación solar
durante el día puesto que existe variación de la posición solar debido al
movimiento de rotación y traslación de la tierra.
Para aprovechar con eficiencia la radiación solar para obtener energía
eléctrica con paneles fotovoltaicos se plantea diseñar un sistema
fotovoltaico con rastreador solar difuso.
1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
1.2.1. Problema general
¿Cómo se mejorará la obtención de energía eléctrica en un
sistema fotovoltaico a partir de la energía solar?
1.2.2. Problema específico
¿Por medio de que mecanismo será posicionado
adecuadamente los paneles solares del sistema fotovoltaico?
¿Cuál será la energía fotovoltaica promedio obtenido con los
paneles solares?
1.3. OBJETIVOS
1.3.1. Objetivo general
Mejorar la obtención de energía eléctrica en un sistema
fotovoltaico empleando rastreador solar difuso.
3
1.3.2. Objetivo especifico
Los paneles solares del sistema fotovoltaico serán posicionados
por medio de un rastreador solar difuso.
Determinar la energía fotovoltaica obtenida con el empleo del
rastreador solar difuso.
1.4. JUSTIFICACIÓN
1.4.1. Justificación teórica
Se buscará información teórica de manera que se obtenga un
modelo óptimo para el rastreador difuso de un sistema fotovoltaico.
1.4.2. Justificación social
La electricidad obtenida por sistemas fotovoltaicos permite disminuir
la contaminación y en consecuencia mejora la calidad de vida de la
sociedad.
4
CAPITULO II: MARCO TEÓRICO
2.1. ANTECEDENTES
A continuación se hace una breve descripción de algunos trabajos de
investigación desarrollados según el orden de importancia.
POULEK, KARIMOV (2007) proyecto de un sistema de rastreador solar
con motores eléctricos alimentado por una fuente de energía externa
presentando el manejo de la estructura por la variación de un ángulo α que
varía entre 34º y 11º. Ver figura 2.1.
Figura 2.1. Sistema de rastreo desarrollado por KARIMOV (2007).
MONTEIRO (2005), desarrolló un sistema de control para un rastreador
solar de un eje, utilizando componentes simples y disponibles en el
mercado. El sistema está compuesto por un alineamiento a rango
fotovoltaico a lo largo del día con un sistema que informa si es de día o de
noche activando o desplazando a la posición de salida de sol del día
siguiente. El circuito electrónico es simple consta de dos sensores que
5
comanda el accionamiento de los motores, al final del día estos motores
son alimentados por baterías.
1JUAN PABLO MARIMÓN CAMPOS (2004), Sistema Fotovoltaico Con
Rastreador Solar.
En este trabajo de investigación tiene como objetivo principal diseñar y
construir un sistema fotovoltaico capaz de seguir el movimiento solar para
maximizar la producción de energía eléctrica a lo largo de todo el día.
El sistema consta de una estructura metalmecánica con dos paneles
solares de 75 Watts cada uno, un módulo central de procesamiento basado
en el uso de un microcontrolador, un sistema de control manual/automático
de potencia para el movimiento de motores, un sistema de rastreo de
intensidad luminosa, un módulo de transformación y almacenamiento (en
baterías) de energía.
2.2. BASES TEÓRICAS
2.1.1. Lógica borrosa.
El Prof. Zadeh, pionero en la lógica borrosa y teoría de conjuntos
borrosos, expuso que 2la lógica borrosa puede ser entendida bajo
dos puntos de vista:
1. En un sentido estricto, la lógica borrosa es básicamente una
lógica de razonamiento aproximado, o como una generalización y
extensión de lógica multivaluada.
2. En un sentido amplio, la lógica borrosa consiste en clases de
objetos, en los cuales la pertenencia o no pertenencia es más
gradual que abrupta.
Un sistema borroso, en sentido amplio, es un sistema basado en
lógica borrosa, donde la lógica borrosa puede utilizarse como base 1 http://www.upc.edu.pe/html/0/0/carreras/ing-electronica/proyectos/SeguidorFotovoltaico.pdf2 P-Z. Wang, K.F. Loe (Eds.) Between Mind and Computer: Fuzzy Science and Engineering,
World Scientific, London, 1993
6
para la representación de diferentes formas de conocimiento, o para
modelar las interacciones existentes entre las variables de un
sistema
El controlador borroso fue el primer tipo de sistema basado en reglas
borrosas. Fue propuesto por Mamdani3. Su propuesta incremento la
formulación inicial de Zadeh de forma que permitía a los sistemas
borrosos trabajar en sistemas de control. Así, los controladores
borrosos constituyen la principal aplicación de los sistemas basados
en reglas borrosas de Mamdani. Sin embargo el punto de vista que
aquí se considerará será el de sistemas basados en conocimiento4.
Bajo esta perspectiva, es necesario describir tres importantes
aspectos: representación del conocimiento, estrategia de
razonamiento y adquisición de conocimiento.
2.1.2. Controladores difusos.
Los controladores con lógica borrosa 5son sistemas expertos, que
incorporan conocimiento humano en sus bases de conocimiento a
través de reglas Fuzzy. Por lo tanto, el controlador neurodifuso
estará compuesto por una base de conocimiento, la cual incorpora la
información dada por el operador del proceso en forma de reglas de
control lingüísticas.
2.1.3. Conjuntos borrosos.
6Intuitivamente, la idea de conjunto borroso hace referencia al grado
de pertenencia de los elementos al conjunto, de forma que se
asignarán grados de pertenencia comprendidos entre los valores O
(exclusión total del elemento) y 1 (pertenencia completa del
elemento). Los valores intermedios indican una pertenencia parcial
de los elementos al conjunto. De esta forma, los conjuntos borrosos
3 Mamdani E. H. Application of fuzzy algorithms for control a simple dynamic plant. Proceedings lEE, Part D 121: 1585-1588. 1974.
4 Luis Magdalena, Juan R. Velasco. Fuzzy Rule-Based Controllers tíiat Learn by Evolving their Knowledge Base. In Herrera and J.L. Verdegay, editors, Genetics Algorithms and Soft Computing. Physica-Verlag, 1996
5 Pedryck, W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems. Wiley (2000).6 Zadeh L.A. The concept of a lingulstic variable ans its applications to aproxímate reasoning.
Parts I, II and III. Information Sciences 8-9, 199-249,301-357,43-80
7
constituyen un método natural para representar la imprecisión y
subjetividad propias de la actividad humana.
Formalmente, dado un universo U, un subconjunto borroso A se
define por medio de su función de pertenencia |j,(x), definida sobre
U, con valores en el intervalo [0,1]. A continuación se presentan
algunas de las funciones de pertenencia más utilizadas:
Triangular:
Trapezoidal
Gaussiana
2.1.4. Reglas borrosas.
Las reglas se definen por sus antecedentes y consecuentes los
cuales están asociados a conceptos borrosos. La estructura más
común de las reglas en los controladores borrosos implica el uso de
variables lingüísticas asociadas a los conjuntos borrosos. Este tipo
8
de reglas, cuando utilizan múltiples entradas y una única salida,
tienen la siguiente forma:
TIP0 1:
Ri: if Xi is Aii and ... and Xm is Ami then y is Bi,
...
Rn: if xi is Ain and ... and Xm is Amn then y is Bn.
Aunque ocasionalmente los consecuentes pueden ser funciones
analíticas de las variables de entrada:
TIPO 2:
Ri: if Xi is Aii and ... and Xm is Ami then y=fi(Xi, ...,Xm)
…
Rn: if Xi is Ain and ... and Xm is Amn then y =fn(Xi, ...,Xm).
En cualquiera de los dos posibles casos, Xi, son las variables de
entrada, Aij son conjuntos borrosos relativos a las variables de
entrada, y es la variable de salida, Bk, son los conjuntos borrosos
relativos a la variable de salida, y fi son funciones de las variables de
entrada, normalmente de la forma:
fi(X1 … Xm) = ao1 + a11X1 + a21X2 + ... + am1Xm.
La conectiva and, entre conceptos borrosos, es normalmente
implementada a través de cualquier T-norma (podría implementarse
con los operadores producto o mínimo).
Los sistemas que utilizan el primer tipo de reglas son llamados
normalmente controladores de tipo Mamdani, mientras que los
utilizan el segundo tipo de reglas, son normalmente denominados
controladores de tipo TSK (Takagi, Sugeno, Kang).
El comportamiento completo de un sistema borroso puede ser
caracterizado por una relación borrosa que es una combinación de
todas las relaciones borrosas por cada elemento del conjunto de
reglas. Esta combinación puede representarse a través de la
conectiva also:
R = also(Ri, ..., Rn)
9
Esta conectiva, podría implementarse con cualquier T-conorma
(normalmente implementada con el operador máximo)7, y se utiliza
para generar la salida borrosa. Esta salida borrosa consiste en un
subconjunto borroso de Y.
Al conjunto de todas las reglas utilizadas para describir el
comportamiento del sistema junto con los datos necesarios para
poder definir los conjuntos borrosos, es lo que se conoce con el
nombre de base de conocimiento.
2.1.5. Estructura de un controlador borroso.
La estructura genérica de un controlador Borroso se muestra en la
figura 2.2.
Figura. 2.2. Estructura de un sistema de control difuso
Los elementos que constituyen el sistema de control borroso son los
siguientes:
Fuzzificador8
Motor de inferencia.
Base de conocimiento.
Defuzzificador7.
7 O. Cordón, F. Herrera, F. Hoffmann, L. Magdalena. Genetic fuzzy systems. Evolutionary tuning and learning of fuzzy knowledge bases. Advances in fuzzy systems. Applications and theory. Vol 19. 2001
8 Los Temimos Fuzzificador y Deftizzificador son aceptados y utilizados por la comunidad científica española, sin embargo, son una castellanización de los términos anglosajones Fuzzifíer y Defuzzifier, no existiendo como tales en el idioma español.
10
Además de los sistemas constituyentes de un controlador borroso,
son necesarios, dos sistemas adicionales, uno a la entrada y otro a
la salida que permitan escalar las magnitudes de las variables con
las que trabaja el controlador, de forma que lo haga de forma
normalizada, es decir, con valores comprendidos en el intervalo [0,1]
o en el intervalo [-1,1].
A continuación se describirán muy brevemente las funciones de
cada uno de estos elementos.
Fuzzificador: Naturalmente, cuando se realizan medidas en
cualquier proceso, para posteriormente tomar una decisión de
control, éstas no vienen en forma de conjunto borroso. Por lo que es
necesario un módulo que transforme esos valores de la entrada del
sistema de control en conjuntos borrosos que pueden ser tratados
por el motor de inferencia.
El mecanismo más utilizado para realizar esta función el
denominado método Singleton, que consiste en construir un conjunto
borroso para la variable de entrada mediante la siguiente función de
pertenencia:
donde xo es el valor de la variable de entrada.
Motor de Inferencia: Este módulo representa al sistema que infiere
acciones de control borroso utilizando implicaciones borrosas, y las
reglas de inferencia de lógica borrosa. Es decir, el motor de
inferencia obtiene un conjunto borroso para la salida a partir de los
conjuntos borrosos para las entradas conforme a una relación
definida a partir del conjunto de reglas borrosas.
El mecanismo de inferencia está basado en la aplicación de Modus
Ponens generalizado, que es una extensión de la lógica Modus
Ponens.9
9 Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 3, 28-44
11
Si X es A entonces Y es B
X es A' entonces Y es B'
Base de conocimiento: Este módulo comprende tanto a la base de
datos como a la base de reglas. La base de datos es utilizada en el
proceso de defuzzificación, mientras que la base de reglas es
utilizada por el motor de inferencias. De forma que la base de datos
contiene información acerca de la forma de los conjuntos borrosos,
mientras que la base de reglas contiene proposiciones borrosas de
control, utilizando para ello la información recogida en la base de
datos.
Defuzzificador: Cuando el motor realiza una inferencia borrosa,
ésta da como resultado un conjunto borroso, el cual no es aplicable
a ningún proceso o sistema a controlar. Por lo tanto se hace
necesario la existencia de un módulo que transforme ese conjunto
borroso a la salida del motor de inferencia, en un valor concreto a la
entrada del sistema a controlar.
Existen varias formas para implementar la defuzzificación, cada una
de ellas con sus ventajas e inconvenientes, pero las más utilizadas
son el método del centro de gravedad y el método de la media de los
máximos. Las expresiones para obtener las salidas no borrosas son
las siguientes:
donde Y es el universo de discurso de la variable de salida, µo(y) es
la función de pertenencia del conjunto borroso de salida, e Y* es el
α-cut de la salida borrosa con α igual al máximo de µo(y).
Cuando se utilizan consecuentes que son funciones de las variables
de entrada, la conectiva also se implementa como la suma
ponderada de las salidas de las reglas10:
10 Takagi T. And Sugeno M. Fuzzy Identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 15(1): 116-132.1985
12
Donde Y¡ es la salida de la regla i, y µi es el grado de verdad del
antecedente de la regla i calculado como el mínimo de los grados de
pertenencia de las variables de entrada a los conjuntos borrosos
indicados en el antecedente.
2.1.6. Sistemas fotovoltaicos autónomos.
El término fotovoltaico engloba al conjunto de tecnologías mediante
las cuales es posible la conversión directa de la luz solar en
electricidad, mediante un dispositivo electrónico denominado célula
solar. En la práctica, las células solares se asocian en diferentes
combinaciones de forma que se puedan obtener valores de tensión y
de corriente necesarios para una determinada aplicación.
Aquí se presentan los dos tipos de esquemas de sistemas
fotovoltaicos autónomos según sea el carácter de las cargas:
Este esquema (Figura 2.3. a ) es utilizado cuando las cargas
necesitan corriente continua: Iluminación, equipos de corriente
continua, frigoríficos especiales etc.
a)
b)
Figura. 2.3. Esquema general de un sistema fotovoltaico a) con
carga DC, b) con carga AC
13
Este otro esquema (figura 2.3. b) se utiliza cuando las cargas
necesitan corriente alterna tales como motores en bombeo,
electrodomésticos en general, etc.
Generador fotovoltaico:
Consiste en la asociación eléctrica de células solares con la
configuración requerida para obtener valores de tensión y corriente
deseados. Los fabricantes ofrecen diversas asociaciones de células
formando lo que se denomina un módulo fotovoltaico (ver figura 4),
el cual constituye el elemento básico mediante el cual se
pueden construir generadores fotovoltaicos.
Figura. 2.4. Panel fotovoltaico
Figura. 2.5. Elementos de un panel fotovoltaico
14
• Comportamiento del panel fotovoltaico:11Una vez conocidos los elementos del panel fotovoltaico,
podemos determinar cómo afectan diferentes factores a los
paneles fotovoltaicos.
La intensidad aumenta con la radiación, permaneciendo
más o menos constante el voltaje. Es importante conocer
este efecto ya que los valores de la radiación cambian a lo
largo de todo el día en función del ángulo del Sol con el
horizonte, por lo que, es importante la adecuada colocación
de los paneles existiendo la posibilidad de cambiar su
posición a lo largo del tiempo, bien según la hora del día o la
estación del año.
Un mediodía a pleno sol equivale a una radiación de 1000
W/m2. Cuando el cielo está cubierto, la radiación apenas
alcanza los 100 W/m2.(ver figura 2.6)
Figura. 2.6. Comportamiento del panel fotovoltaico
La exposición al Sol de las células provoca su
calentamiento, lo que lleva aparejados cambios en la
producción de electricidad. Una radiación de 1000 W/m2 es
capaz de calentar una célula unos 30 ºC por encima de la 11 http://www.ujaen.es/investiga/solar/07cursosolar/home_main_frame/04_componen/01_generador/01_basico/
4_gene_03.htm, visitado el 06 de julio del 2010
15
temperatura del aire circundante. A medida que aumenta la
temperatura, la tensión generada es menor, por lo que es
recomendable montar los paneles de tal manera que estén
bien aireados y, en el caso de que sea usual alcanzar altas
temperaturas, plantearse la posibilidad de instalar paneles
con un mayor número de células.
Este factor condiciona enormemente el diseño de los
sistemas de concentración, ya que las temperaturas que se
alcanzan son muy elevadas, por lo que las células, deben
estar diseñadas para trabajar en ese rango de temperatura o
bien, contar con sistemas adecuados para la disipación de
calor.
El número de células por módulo afecta principalmente
al voltaje puesto que cada una de ellas produce 0.4V. La
Voc del módulo aumenta en esa proporción. Un panel solar
fotovoltaico se diseña para trabajar a una tensión nominal
Vpn, procurando que los valores de VPmax en las
condiciones de iluminación y temperatura más frecuentes
coincidan con Vpn.
Los parámetros bajo los que operan los paneles
fotovoltaicos, para una determinada localización, hacen que
la característica de voltaje DC de salida varíe dentro de un
margen considerable a lo largo de todo el año. La radiación y
la temperatura ambiente experimentan además otro tipo de
variación debidos a factores diurnos y estacionarios.
• Acumulador: 12En las instalaciones fotovoltaicas lo más habitual es utilizar
un conjunto de baterías asociadas en serie o paralelo para
almacenar la energía eléctrica generada durante las horas
de radiación, para su utilización posterior en los momentos 12 http://www.ujaen.es/investiga/solar/07cursosolar/, visitado el 20 de julio del 2010
16
de baja o nula insolación. Hay que destacar que la fiabilidad
de la instalación global de electrificación depende en gran
medida de la del sistema de acumulación, siendo por ello un
elemento al que hay que dar la gran importancia que le
corresponde.
De cara a su empleo en instalaciones de electrificación
fotovoltaica, es necesario conocer los siguientes conceptos:
Capacidad: Es la cantidad de electricidad que puede
obtenerse mediante la descarga total de una batería
inicialmente cargada al máximo. La capacidad de un
acumulador se mide en Amperios-hora (Ah), para un
determinado tiempo de descarga, es decir una batería de
130Ah es capaz de suministrar 130A en una hora o 13A en
diez horas. Para acumuladores fotovoltaicos es usual
referirse a tiempos de descarga de 100 horas. También al
igual que para módulos solares puede definirse el voltaje de
circuito abierto y el voltaje en carga. Las baterías tienen un
voltaje nominal que suele ser de 2, 6, 12, 24V, aunque
siempre varíe durante los distintos procesos de operación.
Es importante el voltaje de carga, que es la tensión
necesaria para vencer la resistencia que opone el
acumulador a ser cargado.
Eficiencia de carga: Que es la relación entre la energía
empleada para cargar la batería y a realmente almacenada.
Una eficiencia del 100% significa que toda la energía
empleada para la carga puede ser remplazada para la
descarga posterior. Si la eficiencia de carga es baja, es
necesario dotarse de un mayor número de paneles para
realizar las mismas aplicaciones.
17
Figura. 2.7. Comportamiento del acumulador
Autodescarga: Es el proceso por el cual el acumulador, sin
estar en uso, tiende a descargarse.
Profundidad de descarga: Se denomina profundidad de
descarga al valor en tanto por ciento de la energía que se ha
sacado de un acumulador plenamente cargado en una
descarga. Como ejemplo, si tenemos una batería de 100Ah y
la sometemos a una descarga de 20Ah, esto representa una
profundidad de descarga del 20%.
A partir de la profundidad de descarga podemos
encontrarnos con descargas superficiales (de menos del
20%) o profundas (hasta 80%). Ambas pueden relacionarse
con ciclos diarios y anuales. Es necesario recalcar que
cuanto menos profundos sean los ciclos de carga/descarga,
mayor será la duración del acumulador. También es
importante saber que, para la mayoría de los tipos de
baterías, un acumulador que queda totalmente descargado,
puede quedar dañado seriamente y perder gran parte de su
capacidad de carga.
18
Todos estos parámetros característicos de los acumuladores
pueden variar sensiblemente con las condiciones
ambientales, tal como ocurría en los módulos fotovoltaicos.
• Carga:
Está constituida por el conjunto de elementos a los que se
pretende alimentar con energía eléctrica. Pueden ser
equipos DC, equipos AC e incluso la propia red de
distribución de electricidad convencional.
2.3. HIPÓTESIS
2.3.1. Hipótesis general
El rastreador solar difuso permite mejorar la obtención de energía
eléctrica en un sistema fotovoltaico a partir de la energía solar.
2.3.2. Hipótesis específica
El rastreador solar neurodifuso posiciona adecuadamente los
paneles fotovoltaicos.
La energía fotovoltaica promedio obtenida con el rastreador solar
difuso es superior a la energía obtenida por un sistema
fotovoltaico con orientación fija.
2.4. DEFINICIÓN DE TÉRMINOS
Radiación solar: es la energía procedente del sol en forma de ondas
electromagnéticas.
Celdas solares: Una celda solar es un dispositivo que convierte la energía
lumínica del sol en electricidad
Energía solar: Energía proveniente del sol, es un tipo de energía
renovable y confiable; renovable quiere decir “inagotable”.
Sistema de generación de energía solar: Genera energía eléctrica a
partir de la energía solar.
19
2.5. IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES
Las variables identificadas que permitirán demostrar las hipótesis son los
siguientes:
2.5.1. Variables independientes
Energía Solar = ES
Celdas Fotovoltaicas =CFV
2.5.2. Variables dependientes
Rastreador solar difuso = RSD
Sistema fotovoltaico= SFV
2.6. DEFINICIÓN OPERATIVA DE VARIABLES E INDICADORES
VARIABLESOPERACIÓNALIZACIÓN
DE LAS VARIABLESINDICADORES
Variable Independiente: Energía Solar = ES Celdas Fotovoltaicas =CFV
Variable Dependiente: Rastreador solar difuso = RSD Sistema fotovoltaico= SFV
SFV=f(RSND)
Potencia energía solar (Watts)
Celdas fotovoltaicas (Unidades)
Posición rastreador solar difuso (Grados- Norte)
20
CAPITULO III: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
3.1. ÁMBITO DE ESTUDIO
La investigación se desarrollará en el Distrito de Pampas, Provincia de
Tayacaja, Región de Huancavelica.
3.2. TIPO DE INVESTIGACIÓN
Se empleará en el trabajo el tipo de la investigación Aplicada, porque se
necesita evidenciar las mejoras de obtención de energía eléctrica de un
panel fotovoltaico con seguidor solar frente a un panel estático.
3.3. NIVEL DE INVESTIGACIÓN
El nivel de investigación es Explicativo, sustentado en los conocimientos de
la Física, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica, medio Ambiente.
3.4. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN
El método de investigación empleado es el cuasi experimental e inductivo
deductivo, que permite establecer una posición ortogonal de las celdas
solares con respecto a los rayos solares.
3.5. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Esta investigación al hacer uso del método experimental, contará con un
grupo de control representado por un sistema fotovoltaico que no cuentan
con el rastreador solar difuso y el otro grupo de experimento es
representado por el sistema fotovoltaico que cuenta con el rastreador
solar.
3.6. POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO
3.6.1. Población
La población en la que se desarrollará este trabajo está conformada por el
universo de datos de niveles de tensión en las celdas fotovoltaicas a
registrarse durante los 02 meses del año.
21
3.6.2. Muestra
Para la validación de la investigación (tesis), se tomará como muestra los
datos de niveles de tensión obtenidos durante 52 días con la siguiente
fórmula:
no=Z2 p .qE2
n=n° /(1+(n°−1)/N )
donde:
nº = muestra inicial
n = tamaño de la muestra
Z = desviación estándar (para un intervalo de confianza de 95%) es 1,96
p = proporción de la población que posee las características, como no
conocemos se asume p=0.5
q = 1 – p
E = margen de error que se esta dispuesto a aceptar
N = tamaño de la población
Aplicando la fórmula hallamos el tamaño de la muestra para una población
finita considerando los siguientes datos:
Z = 1,96
p = 0.5
q = 0.5
E = +-5 %
N = 60
Sustituyendo datos en las fórmulas:
nº = 384
n = 52
22
3.6.3. Muestreo
El muestreo será aleatorio simple.
3.7. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Se empleará la técnica de la observación y toma de datos directos
utilizando instrumentos y software electrónicos de interface.
3.8. PROCEDIMIENTO DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Se hará mediciones durante el día por 52 días, cada hora, registrando
estos datos por intermedio de la interface HMI en una base de datos
desarrollado en Excel.
3.9. TÉCNICAS DE PROCEDIMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS
Para procesar los datos del trabajo de investigación se hará uso de las
herramientas tales como; Excel y SPSS, que permitirá elaborar cuadros y
análisis estadísticos para la validación de las hipótesis.
23
CAPITULO IV: ASPECTO ADMINISTRATIVO
4.1. POTENCIAL HUMANO
AUTORES DE LA TESIS:
- Bach. Ing. Julio Enrique Huamaní Montes
- Bach. Ing. Roger De la Cruz Quispe
ASESOR
4.2. RECURSOS MATERIALES
- Material de escritorio.
- Equipamiento informático.
- Bibliografía
4.3. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
N° Actividades 2011F M A M J J
1 Formulación del proyecto de tesis. X X
2 Diseño e Implementación del prototipo X X3 Ubicación y reconocimiento de las poblaciones de estudio. X4 Definición de los grupos muestrales. X5 Recolección de muestras y datos de campo. X X6 Trabajo de gabinete X7 Sistematización y análisis de datos. X8 Redacción del informe final de la tesis. X9 Sustentación de la tesis X
4.4. PRESUPUESTO
Nº RubroUnidad de
medida Cant. Costo Unit.
S/.Costo Total
S/.01 Formulación del proyecto varios 600.0002 Diseño e Implementación del
prototipo varios 1 5,000.00
04 Material de escritorio. varios 250.0005 Materiales de Gabinete varios 500.0006 Equipos y materiales varios 2500.0008 Gastos de transporte varios 500.0009 Material de procesamiento de datos varios 300.0010 Redacción de la tesis varios 1000.0011 Empastado empaste 07 25.00 175.00
SUB TOTAL 10,825.00IMPREVISTOS ( 10% ) 1082.50
Total S/. 11,907.50
24
4.5. FINANCIAMIENTO
Esta investigación será financiada por los tesistas
25
BIBLIOGRAFÍA
1. Antonio Crespo Martínez; Adolfo de Francisco; Jesús Fernández González;
Miguel Ángel Herrero García; energías renovables para el desarrollo. Edit.
Paraninfo. 2007.
2. Altrock, C von, Krause, B. Fuzzy logic and neurofuzzy technologies in
embedded automotive applications. Fuzzy Logic´93, pp.A113-9, San Francisco
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3. Eichfeld, H., Künemund, T. A fuzzy controller chip for complex real-time
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4. Miguel Alonso Abella, sistemas fotovoltaicos. introducción al diseño y
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aplicaciones de la energía solar fotovoltaica. Edit. CIEMAT. 2008
6. H. Rodríguez y F. Gonzales. Manual de radiación solar en Colombia,
Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, 1992
7. José M. Angulo Usategui. Microcontroladores PIC. 2da Edición Mc
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8. Oliden Martínez José, Programación y Aplicaciones del Microcontrolador PIC
de Microchip
9. González Tello Jorge, Apuntes de Estudio del Curso Electrónica de Potencia
UPC 2002
10.La energía del futuro, suplemento especial del diario El Comercio. Lima 16 de
Noviembre del 2008.
26
ANEXO
27
MATRIZ DE CONSISTENCIA
TITULO PROBLEMAS OBJETIVOS HIPÓTESISOPERACIONALIZACIÓN
MÉTODOVARIABLES OPERACIÓN DE LAS VARIABLES
DISEÑO DE UN
SISTEMA
FOTOVOLTAICO
CON
RASTREADOR
SOLAR DIFUSO
CON
INTERFACE HMI
PARA
MEJORAR LA
OBTENCIÓN DE
ENERGÍA
ELÉCTRICA
Problema General:
¿Cómo se mejorará
la obtención de
energía eléctrica en
sistemas
fotovoltaicos a partir
de la energía solar?
Problema Específico:
¿Por medio de que
mecanismo será
posicionado los
paneles solares del
sistema
fotovoltaico?
¿Cuál será la
posición adecuada
de los paneles
solares durante el
día?
Objetivo General: Mejorar la obtención
de energía eléctrica en un sistema fotovoltaico empleando rastreador solar neurodifuso
Objetivo Específico: Los paneles solares
del sistema fotovoltaico serán posicionados por medio de un rastreador solar neurodifuso.
Los paneles solares durante el día tendrán una posición ortogonal con respecto a la radiación solar
Hipótesis General: El rastreador solar
neurodifuso permite mejorar la obtención de la energía eléctrica en un sistema fotovoltaico.
Hipótesis Específica:
El rastreador solar neurodifuso posiciona adecuadamente los paneles fotovoltaicos.
Los paneles solares durante el día tendrán una posición ortogonal con respecto a la radiación solar
Variable
Independiente:
Energía Solar = ES
Celdas
Fotovoltaicas =CFV
Variable
Dependiente:
Rastreador solar
neurodifuso = RSD
Sistema
fotovoltaico= SFV
SFV=f(RSD) En esta investigación se hace uso el método experimental.
