dc.contributorRodríguez Arisméndiz, Rodolfo
dc.contributorUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.
dc.creatorCastro Borgo, Sergio Ricardo
dc.date.accessioned2023-04-04T22:51:50Z
dc.date.accessioned2023-05-31T19:39:55Z
dc.date.available2023-04-04T22:51:50Z
dc.date.available2023-05-31T19:39:55Z
dc.date.created2023-04-04T22:51:50Z
dc.date.issued2023-04-04
dc.identifierCastro, S. (2023). Evaluación de la probabilidad de excedencia P50 /P90 de la radiación solar en Piura con System Advisor Model (SAM) (Tesis para optar el título de Ingeniero Mecánico-Eléctrico). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Piura, Perú.
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11042/5955
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6504985
dc.description.abstractEl objetivo de la tesis es evaluar las probabilidades de excedencia del 50% y 90% (P50 /P90) de la radiación solar en Piura con System Advisor Model (SAM) obtenidas del procesamiento de los datos de la Estación Científica de la Universidad de Piura, entre el 2010 y 2019, utilizando la norma AENOR 500540S. Tal información puede ser utilizada en futuros proyectos fotovoltaicos. Debido la cantidad de datos de radiación, recogida cada 10 minutos durante diez años, se hizo uso de Excel y Matlab para determinar la consistencia de los datos; para ello se generaron códigos de programación que permitieron depurar la información de radiación solar y establecer el formato requerido por el simulador P50/P90 del software SAM. Un paso previo fue el cálculo de la radiación normal directa (del inglés Direct Normal Irradiancie: DNI); para ello, se utilizó el modelo Direct Insolation Solar Code (DISC), desarrollado por el Laboratorio de Energías Renovables de los Estados Unidos (National Renewable Energy Laboratory: NREL). Con los datos depurados y definiendo los parámetros de entrada al programa como son la ubicación de la Estación Científica en coordenadas geográficas y el tipo de radiación a utilizar, se inicia el proceso de simulación, siguiendo los pasos que se detallan en la presente investigación. Finalmente, se obtuvieron las probabilidades de excedencia P50 y P90 de la zona de estudio; así, para una probabilidad de excedencia P50, en Piura se consigue una irradiancia horizontal global (GHI) de 2 058 750 Wh/m2/año; y para una probabilidad de excedencia P90 la irradiancia horizontal global (GHI) fue de 2 002 090 Wh/m2/año.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Piura
dc.publisherPE
dc.relationAdobe Reader
dc.relation1
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsSergio Ricardo Castro Borgo
dc.rightsCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad de Piura
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEP
dc.subjectRadiación solar -- Mediciones
dc.subjectRadiación solar -- Aplicación
dc.titleEvaluación de la probabilidad de excedencia P50 /P90 de la radiación solar en Piura con System Advisor Model (SAM)
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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