Introducción: Cuando la luz solar se convierte en una “variable”
La clave de la generación de energía fotovoltaica reside en convertir la radiación solar en energía eléctrica, y su potencia de salida se ve afectada directamente en tiempo real por múltiples parámetros meteorológicos, como la irradiancia solar, la temperatura ambiente, la velocidad y dirección del viento, la humedad atmosférica y las precipitaciones. Estos parámetros ya no son meros datos meteorológicos, sino variables clave de producción que inciden directamente en la eficiencia de generación de energía de las centrales eléctricas, la seguridad de los equipos y la rentabilidad de la inversión. La Estación Meteorológica Automática (EMA) se ha transformado, de una herramienta de investigación científica, en un elemento sensorial indispensable y un pilar fundamental para la toma de decisiones en las centrales fotovoltaicas modernas.
I. Correlación multidimensional entre los parámetros de monitoreo del núcleo y la eficiencia de la central eléctrica
La estación meteorológica automática dedicada a las centrales fotovoltaicas ha formado un sistema de monitoreo altamente personalizado, y cada dato está íntimamente ligado al funcionamiento de la central:
Monitoreo de la radiación solar (“medición de la fuente” para la generación de energía)
Radiación total (GHI): determina directamente la energía total recibida por los módulos fotovoltaicos y es el insumo más crucial para la predicción de la generación de energía.
Radiación directa (DNI) y radiación dispersa (DHI): para los sistemas fotovoltaicos que utilizan soportes de seguimiento o módulos bifaciales específicos, estos datos son cruciales para optimizar las estrategias de seguimiento y evaluar con precisión la ganancia de generación de energía del lado posterior.
Valor de la aplicación: Proporciona datos de referencia irremplazables para la evaluación comparativa del rendimiento de generación de energía (cálculo del valor PR), el pronóstico de generación de energía a corto plazo y el diagnóstico de eficiencia energética de centrales eléctricas.
2. Temperatura ambiente y temperatura de la placa base del componente (el «coeficiente de temperatura» de eficiencia)
Temperatura ambiente: Afecta el microclima y los requisitos de refrigeración de la central eléctrica.
Temperatura de la placa posterior del módulo: La potencia de salida de los módulos fotovoltaicos disminuye a medida que aumenta la temperatura (normalmente, entre -0,3 % y -0,5 %/℃). La monitorización en tiempo real de la temperatura de la placa posterior permite corregir con precisión la potencia de salida prevista e identificar disipaciones térmicas anormales de los componentes o posibles puntos calientes.
3. Velocidad y dirección del viento (La “espada de doble filo” de la seguridad y la refrigeración)
Seguridad estructural: Los vientos fuertes instantáneos (como los que superan los 25 m/s) suponen una prueba definitiva para el diseño de carga mecánica de las estructuras y módulos de soporte fotovoltaicos. Las alertas de velocidad del viento en tiempo real pueden activar el sistema de seguridad y, cuando sea necesario, activar el modo de protección contra el viento del seguidor monoaxial (como la "localización de tormenta").
Refrigeración natural: La velocidad adecuada del viento ayuda a reducir la temperatura de funcionamiento de los componentes, mejorando indirectamente la eficiencia de la generación de energía. Los datos se utilizan para analizar el efecto de la refrigeración por aire y optimizar la disposición y el espaciado del conjunto.
4. Humedad relativa y precipitación (“señales de alerta” para operación y mantenimiento y fallas)
Humedad alta: puede inducir efectos PID (atenuación inducida por potencial), acelerar la corrosión del equipo y afectar el rendimiento del aislamiento.
Precipitación: Los datos de lluvia permiten correlacionar y analizar el efecto de limpieza natural de los componentes (un aumento temporal en la generación de energía) y orientar la planificación del ciclo de limpieza óptimo. Las alertas de lluvias intensas están directamente relacionadas con la respuesta de los sistemas de control de inundaciones y drenaje.
5. Presión atmosférica y otros parámetros (“factores auxiliares” refinados)
Se utiliza para la corrección de datos de irradiancia de mayor precisión y para el análisis a nivel de investigación.
Ii. Escenarios de aplicaciones inteligentes basados en datos
El flujo de datos de la estación meteorológica automática, a través del colector de datos y la red de comunicación, fluye hacia el sistema de monitorización y adquisición de datos (SCADA) y al sistema de predicción de potencia de la central fotovoltaica, dando lugar a múltiples aplicaciones inteligentes:
1. Predicción precisa de la generación de energía y el despacho de la red
Pronóstico a corto plazo (hora/día): Combinando la irradiación en tiempo real, mapas de nubes y pronósticos meteorológicos numéricos (PNT), sirve como base fundamental para que los departamentos de despacho de la red eléctrica equilibren la volatilidad de la energía fotovoltaica y garanticen la estabilidad de la red. La precisión del pronóstico está directamente relacionada con los ingresos por evaluación de la central eléctrica y la estrategia de comercialización.
Predicción a ultracorto plazo (nivel de minutos): basada principalmente en el monitoreo de cambios repentinos en la irradiancia en tiempo real (como el paso de nubes), se utiliza para la respuesta rápida del AGC (Control Automático de Generación) dentro de las centrales eléctricas y una salida de energía uniforme.
2. Diagnóstico en profundidad del rendimiento de la central eléctrica y optimización de la operación y el mantenimiento
Análisis de la relación de rendimiento (PR): Con base en los datos medidos de irradiación y temperatura del componente, calcule la generación de potencia teórica y compárela con la generación de potencia real. Una disminución prolongada de los valores de PR puede indicar deterioro del componente, manchas, obstrucciones o fallas eléctricas.
Estrategia de limpieza inteligente: Al analizar exhaustivamente las precipitaciones, la acumulación de polvo (que se puede inferir indirectamente a través de la atenuación de la irradiación), la velocidad del viento (polvo) y los costos de pérdida de generación de energía, se genera de forma dinámica un plan de limpieza de componentes económicamente óptimo.
Advertencia sobre el estado del equipo: Al comparar las diferencias en la generación de energía de diferentes subconjuntos bajo las mismas condiciones meteorológicas, se pueden localizar rápidamente fallas en cajas combinadoras, inversores o niveles de cadena.
3. Seguridad de activos y gestión de riesgos
Alerta meteorológica extrema: establezca umbrales para vientos fuertes, lluvias intensas, nevadas intensas, temperaturas extremadamente altas, etc., para lograr alertas automáticas y guiar al personal de operación y mantenimiento para que tome medidas de protección como apretar, reforzar, drenar o ajustar el modo de operación con anticipación.
Evaluación de seguros y activos: proporcionar registros de datos meteorológicos objetivos y continuos para ofrecer evidencia confiable de terceros para la evaluación de pérdidas por desastres, reclamos de seguros y transacciones de activos de centrales eléctricas.
iii. Integración de sistemas y tendencias tecnológicas
Las modernas estaciones meteorológicas fotovoltaicas están evolucionando hacia una mayor integración, mayor fiabilidad e inteligencia.
Diseño integrado: el sensor de radiación, el medidor de temperatura y humedad, el anemómetro, el colector de datos y la fuente de alimentación (panel solar + batería) están integrados en un sistema de mástil estable y resistente a la corrosión, lo que permite un despliegue rápido y un funcionamiento sin mantenimiento.
2. Alta precisión y alta confiabilidad: el grado del sensor se acerca al estándar de segundo o incluso de primer nivel, con funciones de autodiagnóstico y autocalibración para garantizar la precisión y estabilidad de los datos a largo plazo.
3. Integración de computación de borde e IA: Realice el procesamiento preliminar de datos y la evaluación de anomalías en la estación para reducir la carga de transmisión de datos. Al integrar la tecnología de reconocimiento de imágenes con IA y usar un generador de imágenes de cielo completo para ayudar a identificar los tipos y volúmenes de nubes, se mejora aún más la precisión de las predicciones a ultracorto plazo.
4. Gemelo digital y central eléctrica virtual: los datos de la estación meteorológica, como entrada precisa del mundo físico, impulsan el modelo gemelo digital de la central eléctrica fotovoltaica para realizar simulaciones de generación de energía, predicción de fallas y optimización de la estrategia de operación y mantenimiento en el espacio virtual.
Iv. Casos de aplicación y cuantificación del valor
Una central fotovoltaica de 100 MW situada en una zona montañosa compleja, tras desplegar una red de monitorización micrometeorológica formada por seis subestaciones, ha conseguido:
La precisión de la predicción de energía a corto plazo ha mejorado aproximadamente un 5%, reduciendo significativamente las multas por evaluación de la red.
Gracias a una limpieza inteligente basada en datos meteorológicos, el coste anual de limpieza se reduce en un 15%, mientras que la pérdida de generación de energía provocada por manchas se reduce en más de un 2%.
Durante un fuerte temporal convectivo, el modo cortavientos se activó con dos horas de antelación, basándose en la alerta de viento fuerte, lo que evitó posibles daños al soporte. Se estima que las pérdidas se redujeron en varios millones de yuanes.
Conclusión: De “Depender de la naturaleza para vivir” a “Actuar en consonancia con la naturaleza”
La aplicación de estaciones meteorológicas automáticas marca un cambio en la operación de las centrales fotovoltaicas: desde la experiencia y una gestión exhaustiva hacia una nueva era de gestión científica, refinada e inteligente basada en datos. Permite a las centrales fotovoltaicas no solo "ver" la luz solar, sino también "comprender" el clima, maximizando así el valor de cada rayo de sol y mejorando los ingresos por generación de energía y la seguridad de los activos a lo largo de todo su ciclo de vida. A medida que la energía fotovoltaica se convierte en el motor principal de la transición energética global, la posición estratégica de la estación meteorológica automática, que actúa como su "ojo inteligente", adquirirá cada vez mayor relevancia.
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Hora de publicación: 17 de diciembre de 2025