Abstract:
|
[ES] En Valencia, se estima un consumo de 7.094 GWh de electricidad durante el 2017 en el sector de la edificación. De acuerdo a un estudio realizado por la Fundación Las Naves, en Valencia, se tiene una superficie de ...[+]
[ES] En Valencia, se estima un consumo de 7.094 GWh de electricidad durante el 2017 en el sector de la edificación. De acuerdo a un estudio realizado por la Fundación Las Naves, en Valencia, se tiene una superficie de cubiertas disponible para energía fotovoltaica aproximada de 4.148.273 m2. Por ello, se han desarrollado varias metodologías para determinar el potencial fotovoltaico en esas superficies, no obstante, existen muy pocos estudios que involucren la geometría de la cubierta y del panel fotovoltaico a instalar.
En el presente trabajo se desarrolla una herramienta automática de optimización de instalación de paneles FV en las cubiertas de los edificios de la ciudad de Valencia al utilizar un algoritmo de cálculo que emplea las características de los paneles FV, el espacio disponible en la cubierta, así como su orientación.
Los parámetros utilizados en el algoritmo son: anchura y longitud del panel FV (varía de acuerdo a su potencia: 275 W, 330 W y 400 W), colocación del panel FV (acostado sobre su ancho o largo), ángulo de inclinación del panel FV, la longitud y anchura de la superficie rectangular disponible en la cubierta, así como su orientación con respecto al Sur (ángulo medianera).
Para comparar las diferentes configuraciones que se pueden realizar con los distintos paneles FV se desarrollan diferentes relaciones de variación de potencia al cambiar los ángulos de inclinación y de azimut de los paneles. Asimismo, se diseña una herramienta de cálculo de la cantidad de emisiones de CO2 evitadas al instalar la configuración óptima de paneles FV para una cubierta con ayuda de las herramientas SimaPro y PVGIS.
Finalmente, se investiga la posible relación de la proporción m2/kWp con las diferentes dimensiones y propiedades de un área rectangular dada ya que dicha proporción es muy utilizada en las primeras etapas de un proyecto fotovoltaico.
[-]
[CA] A València, s'estima un consum de 7.094 GWh d'electricitat durant el 2017 en el sector de
l'edificació. D'acord a un estudi realitzat per la Fundació Les Naus, a València, es té una superfície
de cobertes disponible ...[+]
[CA] A València, s'estima un consum de 7.094 GWh d'electricitat durant el 2017 en el sector de
l'edificació. D'acord a un estudi realitzat per la Fundació Les Naus, a València, es té una superfície
de cobertes disponible per a energia fotovoltaica aproximada de 4.148.273 m2. Per això, s'han
desenvolupat diverses metodologies per determinar el potencial fotovoltaic en aquestes
superfícies, però, hi ha pocs estudis que involucrin la geometria de la coberta i de el panell
fotovoltaic a instal·lar.
En el present treball es desenvolupa una eina automàtica d'optimització d'instal·lació de panells
FV a les cobertes dels edificis de la ciutat de València a l'utilitzar un algoritme de càlcul que fa
servir les característiques dels panells FV, l'espai disponible a la coberta, així com la seva
orientació.
Els paràmetres utilitzats en l'algoritme són: amplada i longitud de el panell FV (varia d'acord a la
seva potència: 275 W, 330 W i 400 W), col·locació de el panell FV (estirat sobre el seu ample o
llarg), angle d'inclinació de el panell FV, la longitud i amplada de la superfície rectangular
disponible a la coberta, així com la seva orientació pel que fa a al Sud (angle mitgera).
Per comparar les diferents configuracions que es poden realitzar amb els diferents panells FV es
desenvolupen diferents relacions de variació de potència a l'canviar els angles d'inclinació i
d'azimut dels panells. Així mateix, es dissenya una eina de càlcul de la quantitat d'emissions de
CO2 evitades a l'instal·lar la configuració òptima de panells FV per una coberta amb ajuda de les
eines SimaPro i PVGIS.
Finalment, s'investiga la possible relació de la proporció m2 / kWp amb les diferents dimensions
i propietats d'una àrea rectangular donada ja que aquesta proporció és molt utilitzada en les
primeres etapes d'un projecte fotovoltaic.
[-]
[EN] In Valence, a consumption of 7.094 GWh of electricity was calculated during 2017 in the building sector. According to a study carried out by the Las Naves Foundation, in Valence, there is a rooftop area available for ...[+]
[EN] In Valence, a consumption of 7.094 GWh of electricity was calculated during 2017 in the building sector. According to a study carried out by the Las Naves Foundation, in Valence, there is a rooftop area available for photovoltaic energy of approximately 4.148.273 m2. For this reason, several methodologies have been developed to determine the photovoltaic potential on these surfaces; however, there are very few studies that involve the geometry of the rooftop and the photovoltaic panel to be installed.
In this document, an automatic tool for optimizing the installation of PV panels on buildings¿ rooftops in Valence is developed by using a calculation algorithm that uses the characteristics of the PV panels, the space available on the rooftop, as well as its orientation.
The parameters used in the algorithm are: width and length of the PV panel (varies according to its power: 275 W, 330 W and 400 W), placement of the PV panel (lying on its width or length dimension), angle of inclination (tilt) of the PV panel, the length and width of the rectangular surface available on the rooftop, as well as its orientation with respect to the South (party wall angle).
To compare the different configurations that can be made with the different PV panels, different power variation relationships are developed by changing the tilt and azimuth angles of the panels. Likewise, a tool is designed to calculate the amount of CO2 emissions avoided when installing the optimal configuration of PV panels on a rooftop with the help of the software SimaPro and PVGIS.
Finally, the possible relationship of the m2 / kWp ratio with the different dimensions and properties of a given rectangular area is investigated since this ratio is widely used in the early stages of a photovoltaic project.
[-]
|