Ingeniería 33(2): 17-41, Julio-Diciembre, 2023. ISSN: 2215-2652. San José, Costa Rica
DOI: 10.15517/ri.v33i2.51818
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Análisis técnico-económico de sistemas fotovoltaicos con
almacenamiento de energía para clientes con tarifa residencial en
Costa Rica
Techno-economic analysis of photovoltaic systems with energy storage
for customers with a residential tarif in Costa Rica
Victor Vega-Garita
Escuela de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Costa Rica, San José, Costa Rica
e-mail: victor.vegagarita@ucr.ac.cr
Orcid: 0000-0003-2133-5830
María Isabel Blanco-Alfaro
Escuela de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Costa Rica, San José, Costa Rica
Orcid: 0000-0001-5975-0920
Aramis Pérez
Escuela de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Costa Rica, San José, Costa Rica
Orcid: 0000-0002-6783-2659
Recibido: 16 de julio 2022 Aceptado: 16 de febrero 2023
Resumen
Como es conocido, la energía solar es un tipo de energía renovable que por su naturaleza se encuentra
intrínsecamente inuenciada por la variabilidad del recurso según sean las condiciones meteorológicas y
geográcas del lugar. Para contrarrestar dicha variabilidad en la generación, se puede recurrir a tecnologías
de almacenamiento como baterías. Estas facilitan la integración de esta energía a la red y la alimentación
de las cargas en momentos de baja generación fotovoltaica (FV). En este artículo, se realiza un análisis
técnico y económico de un sistema FV que cuenta con almacenamiento de energía por medio de baterías.
Para ello, se desarrolla un modelo de un sistema fotovoltaico con y sin almacenamiento de energía, como
comparación, para un sistema residencial con tarifa residencial plana. A partir del análisis generado, los
resultados obtenidos indican que en términos económicos, es más rentable la instalación de sistemas
operando únicamente con módulos fotovoltaicos (basado en el tiempo de retorno de inversión descontado).
Por otra parte, a nivel energético los sistemas FV con almacenamiento por medio de baterías, permiten un
mayor aprovechamiento de la energía fotovoltaica capaz de extraer del sistema, como es evidenciado por
medio de las métricas de autoconsumo y autarquía. Así, este artículo, contribuye al análisis de sistemas
fotovoltaicos con almacenamiento de energía por medio de baterías, una tecnología relativamente nueva en
el país, colaborando con la generación de conocimiento de sistemas que se prevé cambie sustancialmente
los sistemas de eléctricos.
Palabras Clave:
Almacenamiento de energía, análisis de factibilidad, sector residencial, sistemas fotovoltaicos
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
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Abstract
Solar energy is a type of renewable energy that, due to its nature, it is intrinsically inuenced by the
variability of meteorological and geographical conditions of the site. To tackle variability, storage technologies
such as batteries can be used, they enable the integration of renewable energy into the electricity network and
a full supply of electrical loads at times of low generation. In this paper, a technical and economic analysis
of a photovoltaic (PV) system including energy storage is carried out. Therefore, a model of a photovoltaic
system with and without energy storage was developed in order to compare the technical and economic
metrics for each case in the context of a residential system, while following a at tari. Based on the analysis,
the results indicate that from the economic point of view, it is more protable to install systems operating
only with PV modules. On the other hand, the PV with storage systems allow a better use of the photovoltaic
energy as can be seen from the metrics of self-consumption and autarky. Thus, this article contributes to
the analysis of photovoltaic systems with energy storage through batteries, a relatively new technology in
the country, collaborating with the generation of knowledge of systems that are expected to substantially
change the electrical system.
Keywords:
Energy storage, feasibility analysis, residential sector, photovoltaic systems.
Ingeniería 33(2): 17-41, Julio-Diciembre, 2023. ISSN: 2215-2652. San José, Costa Rica DOI: 10.15517/ri.v33i2.51818 19
1. INTRODUCCIÓN
El uso de la energía solar fotovoltaica (FV) se encuentra en constante crecimiento en Costa
Rica por medio del método de generación distribuida. Según los datos ociales de la Dirección
de Energía. del Ministerio de Ambiente y Energía, la capacidad instalada en esta modalidad
ha alcanzado 72,4 kWp a diciembre 2021 [1], lo que representa más que la totalidad de la
capacidad instalada en plantas centralizadas a nivel nacional. Esto, gracias a la disminución de
los costos y a la mejora en la eciencia de los módulos FV [2], lo cual hace que cada vez más
usuarios se vean atraídos por la premisa de reducir su consumo eléctrico desde la red eléctrica.
Consecuentemente, la instalación de módulos fotovoltaicos es percibida como una inversión
que puede rendir réditos.
Sumado al aspecto económico, la aceptación de la energía solar fotovoltaica también se
relaciona con el aspecto ambiental, puesto que al ser una energía renovable puede ayudar a
desplazar el uso de combustibles fósiles [3], máxime durante la época seca en Costa Rica.
A pesar de los benecios de las energía renovables, estas presentan desafíos importantes
que superar. Entre ellas se encuentra su variabilidad, pues la generación de energía depende la
ubicación geográca y desde luego de las condiciones meteorológicas asociadas a estas [4]. En
el caso de la producción de energía solar, esta depende de condiciones como la temperatura,
velocidad y dirección del viento, radiación, posicionamiento de los módulos, nubosidad, entre
otras; de tal forma, la producción varía entre un día y otro, por lo que habrá días y meses de
mayor o menor producción. Para la alimentación continua de las cargas eléctricas es requerido
un ujo constante de potencia que se ajuste a la demanda. Por esta razón, si se quiere algún tipo
de independencia de la red es fundamental la implementación de tecnologías de almacenamiento
para aprovechar al máximo la generación solar y así satisfacer la carga y no inyectar energía FV
en el sistema eléctrico nacional.
Esto se puede llevar a cabo por medio del manejo o gestión de la energía (EMS, por sus
siglas en inglés Energy Management System). El EMS, se relaciona a las decisiones que se deben
tomar en cuanto a cómo congurar el sistema para la alimentación de las cargas, ya sea desde la
red, los módulos fotovoltaicos o desde las baterías cada instante para sistemas conectados a la
red eléctrica [5]. Asimismo, al considerar la normativa que rige la inyección de energía a la red
en Costa Rica, el EMS dene las circunstancias o casos para los cuales se permitirá al sistema
enviar la energía producida para inyectar a la red; todo esto tomando en cuenta las variaciones
en la generación, el estado de carga de la batería (SoC), y los requerimientos del lado de la
demanda eléctrica [6].
En síntesis, el objetivo principal de la generación FV a nivel residencial es satisfacer la
demanda eléctrica local, limitando así la cantidad de energía extraída de la red de distribución,
mientras se maximiza el uso de la energía solar producida y almacenada, es decir aumentar al
máximo el autoconsumo [7].
Por lo tanto, analizar el papel protagónico de la energía solar fotovoltaica y de los sistemas
de almacenamiento, que en nuestro país es aún incipiente pero con un futuro prometedor, es de
suma importancia en términos técnicos y económicos. Máxime si se considera que los sistemas de
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
20
almacenamiento de energía por medio de baterías han disminuido su costo de manera sostenida
durante los últimos años y se espera que siga esa tendencia [8].
En este artículo, se desarrolla un modelo característico de un sistema FV con baterías, similar
a lo reportado en [9]. Además, se ejecutan simulaciones con el n de poder evaluar la métricas
técnicas y económicas denidas, y así, analizar su viabilidad. Lo anterior, sin embargo, está
ligado a los costos de las tarifas eléctricas, las regulaciones nacionales y la demanda energética
del caso de estudio.
El modelo propuesto en este artículo incluye una, sección para estimación de la potencia
solar, partiendo de datos geográcos y meteorológicos, junto con otras secciones que incluyen la
curva de carga, el sistema de manejo de la energía, el modelado del sistema de almacenamiento
y una sección de cálculos económicos y técnicos.
1.1. Métricas técnicas y económicas
A continuación, se denen las métricas que se usarán en este artículo para evaluar los
aspectos técnicos y nancieros ligados a sistemas de generación FV con o sin almacenamiento.
El autoconsumo (S) es calculado porcentualmente [10], es la relación entre la energía fotovoltaica
utilizada por la carga y la totalidad de la energía producida por la propia planta fotovoltaica. Es
calculado por medio de la Ecuación (1).
S=Eu
Ep
. 001
(1)
donde Eu es la energía fotovoltaica utilizada por la carga y Ep es la totalidad de la energía
fotovoltaica producida por el sistema FV.
La autarquía, A, corresponde a la relación entre la energía utilizada por la carga que es
producida por el sistema FV y la totalidad de la energía necesaria para satisfacer la demanda
energética de la carga eléctrica (Ec) [10], y es calculado por medio de la Ecuación (2).
A=Eu
Ec
. 001
(2)
Por otro lado, el tiempo de recuperación de la inversión descontado (RI) es una medida de
cuánto tiempo se tarda hasta que los ujos de efectivo netos descontados acumulados compensen
la inversión inicial en un proyecto. Se utiliza para calcular el periodo en el que se devuelve
la inversión inicial. Este método es más ecaz para proyectar con precisión los periodos de
recuperación cuando se descuenta para incorporar el valor del dinero en el tiempo; el valor del
dinero en el tiempo se calcula para una determinada tasa de interés, ganado durante un periodo
de tiempo determinado [11]. Es calculado por medio de la Ecuación (3).
RI=y+
|n|
p
(3)
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donde y es el periodo anterior al periodo en el cual el ujo de caja acumulado se vuelve
positivo, p es el valor descontado del ujo de caja del periodo en el que el ujo de caja acumulado
es ≥ 0, |n| es el valor absoluto del ujo de caja descontado acumulado en el periodo y.
1.2. Contribuciones de este artículo
Este artículo contribuye a
•
modelar el comportamiento dinámico de sistemas FV acoplados a baterías para sistemas
residenciales en Costa Rica;
• determinar que en este momento implementar sistemas FV acoplados a baterías para
sistemas de residenciales en Costa Rica, ayuda a alcanzar niveles de independencia
energética signicativa;
• establecer que los altos costos iniciales de inversión al instalar sistemas FV acoplados
a baterías deben disminuir para que sean económicamente viables.
2. MODELADO DE SISTEMAS FV CON ALMACENAMIENTO
El diagrama de la Fig. 1 muestra los pasos y modelos individuales que fueron integrados por
medio de variables de acople con el n de representar en su totalidad un sistemas fotovoltaico con
almacenamiento de energía por medio de baterías. Esto, fue implementado al usar la herramienta
Matlab © y en las siguientes secciones se detallan las entradas, salidas y funcionamiento que
poseen dichas etapas.
Fig. 1. Modelo desarrollado para sistemas fotovoltaicos con almacenamiento por medio de baterías.
2.1. Posición del Sol
Este bloque consiste en una calculadora solar que dá como resultado la posición de Sol en
términos del ángulo de elevación (as) y el azimut (As). Esto, se calcula cada hora para el año
2020. Como entradas, este bloque recibe la latitud (L), la longitud (l) y fecha (F).
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2.2. Irradiancia sobre el sistema fotovoltaico
Para el cálculo de la irradiancia total sobre el sistema fotovoltaico, el modelo lo realiza
tomando en cuenta una supercie inclinada, y asumiendo un horizonte limpio, es decir, que no
se tiene ningún obstáculo (como árboles o edicios que bloqueen la radiación solar). Respecto
a la posición de los módulos usada en este artículo, se escogió la inclinación (am) y azimut (Am)
que resultan en los valores de mayor radiación anual. Estos parámetros fueron determinados con
antelación a través de un proceso iterativo mediante el cual, al variar inclinación y azimut del
módulo, se obtienen los valores de energía por unidad de área anualmente. Posteriormente, con
base en esto, se escoge la combinación de ambos que resulta en el valor más alto. En este caso,
se utilizó como referencia una vivienda ubicada en Tibás, San José, para la cual se obtuvo una
irradiancia máxima con una inclinación del módulo, a
m
= 10°, y un azimut del módulo, A
m
= 200°.
Para esta etapa, se necesitan como entradas los parámetros que denen la posición solar,
que corresponden a los ángulos de elevación y azimut calculados por medio de la calculadora
solar (as y As, respectivamente). Además, tiene como entradas la irradiancia global horizontal
(GHI) directa normal (DNI) y difusa horizontal (DHI) para cada hora durante el año 2020.
Estos datos se obtuvieron por medio del programa Meteonorm© que realiza una estimación
del potencial de generación solar con base en datos disponibles de estaciones meteorológicas
cercanas al lugar de interés.
CUADRO I
VALORES RELEVANTE DE LA HOJA DE DATOS DEL MÓDULO FY USADO
COMO REFERENCIA EN ESTE ARTICULO
Parámetro Magnitud Parámetro Magnitud
ISC 11,24 A Coeciente térmico -0,36 °C
VOC 40,2 V Eciencia STC 18,9 %
Immp 10,6 A Área 1,76 × 1,04 m2
Vmmp 33 V Temperatura NOCT 41 °C
A partir de los datos de entrada, se procede a calcular la irradiancia directa (Gdirecta), difusa
(Gdifusa) y reejada (Galbedo) que inciden sobre el sistema fotovoltaico según se reporta en [12].
Una vez calculados dichos valores, se procede a calcular la irradiancia total sobre el sistema
fotovoltaico (Gm) con ayuda de la Ecuación (4), la cual corresponde al valor a la salida de este
bloque.
G
m
=G
directa
+G
difusa
+G
albedo (4)
2.3. Modelo térmico y estimación de la generación solar
Las entradas de este bloque son la irradiancia total (Gm), el número de módulos fotovoltaicos
(Nm) que se desean instalar, así como, datos metereológicos de la temperatura ambiente (Tamb) y
velocidad del viento (u), recolectados según la ubicación y periodo de estudio, igualmente cada
hora. Para el cálculo de la potencia fotovoltaica, es requerido tomar en cuenta datos técnicos
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del módulo fotovoltaico brindados por el fabricante. Para efectos de este artículo, se elige el
módulo Canadian Solar HiKuCS3L 355 Wp [13], cuyas caraterísticas se resumen en el Cuadro I
A partir de los datos de entrada al bloque y los datos de la hoja técnica, se calculan los
valores de la temperatura de los módulos FV (Tm) y la eciencia del módulo FV (ηDB), según
el modelo de Due Beckman [14]. Este modelo, toma en cuenta temperatura ambiente (Tamb),
velocidad del viento (u) y, por medio de un proceso iterativo, se logra obtener una eciencia
total que incluye no solo el efecto de la temperatura sino también el de la radiación. Una vez
calculada la eciencia total, se procede con el cálculo de la potencia total del sistema, a partir
de la expresión (5), donde A corresponde al área de cada módulo y ηt a la eciencia del sistema
de seguimiento de máxima potencia, denido en 96 % para efectos de este artículo.
PCC =Gm·A·Nm·ηDB (Tm) · ηt
(5)
Puesto que el sistema fotovoltaico se encuentra conectado a la red eléctrica por medio de
un inversor, el valor de potencia en CA se obtiene por medio de la Ecuación (6), al multiplicar
la potencia en CC por la eciencia del inversor (ηinversor), que fue denida con un valor constante
también de 94 %. Al nal de este bloque se obtiene la potencia del arreglo FV.
P
pv
=P
CC
·η
inversor (6)
2.4. Modelo de las baterías
Este bloque tiene como entrada los datos técnicos referentes al paquete de baterías, como
lo son la capacidad de almacenamiento de la baterías (Ebat cap), la eciencia (ηbat = 97 %) y los
límites de descarga (llim = 10 %) y carga (ulim = 90 %). Estos valores son denidos de dicha
manera, puesto que corresponden a la capacidad típica utilizable en las baterías de iones de litio
para garantizar un funcionamiento adecuado. Al inicio de la simulación se asumió que el paquete
de batería se encontraba con un 50 % de la capacidad nominal. Con la información anterior, se
logra calcular los valores de energía máxima (Eupper) y mínima (Elower) permitidos en la batería.
Estas variables mencionadas, corresponden a las salidas de este bloque.
Es relevante reportar que, en este artículo, la disminución en la capacidad de almacenamiento
de las baterías en función del tiempo no fue considerada pues se encontraba fuera del objeto de
estudio de este artículo. Asimismo, en este artículo se asume que el inversor puede entregar la
potencia requerida por la carga eléctrica.
E
lower
=l
lim
·E
bat, cap (7)
E
upper
=u
lim
·E
bat, cap (8)
El valor de la energía remanente en la batería (Ebat), corresponde a un vector cuyos valores
se calculan para cada paso de tiempo i, este corresponde a una hora y se recorre por un periodo
de un año. Asimismo, el estado de carga (SoC) puede ser calculado para cada paso de tiempo al
hacer una relación entre la energía remanente en la batería respecto a la capacidad nominal de
almacenamiento, como se muestra en la Ecuación (9).
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SoC (i) = Ebat (i)
Ebat, cap
(9)
2.5. Información de la carga
En primera instancia, se debe denir el comportamiento anual del consumo de energía y
así poder realizar el dimensionamiento de sistema FV con baterías. Para esto, se construye la
demanda con base en el perl de carga residencial típico de Costa Rica que cuenta con dos picos,
una cerca del medio día y otro justo al inicio de la noche. Para mayor información, ver página
42 del plan de expansión del ICE 2018-2034 [15].
Para efectos del modelo planteado, se considerará una carga residencial cuyo consumo
diario es de aproximadamente 12,5 kWh. Con base en dicho consumo, se construye una curva
diaria basada en la curva promedio residencial; puesto que se requiere la información anual de
la carga, se incluye variabilidad para que la carga uctúe moderadamente de un día a otro a
través del año.
En la Fig. 2, se muestra la curva de la demanda para el día 1 de enero del año 2020. Los
datos de potencia consumida (Pload) son dados cada hora, por lo cual a su vez, representan la
energía en kWh (Eload).
Fig. 2. Curva de demanda para el perl de carga de una residencia con consumo diario aproximado
de 12,5 kWh (1 enero 2020).
2.6. Manejo de la energía
El bloque correspondiente al manejo de la energía, posee como variables de entrada el dato
de producción fotovoltaica, la información de la carga eléctrica, el valor de la energía remanente
en la batería y los valores de energía máxima y mínima permitidos.
El EMS corresponde a un conjunto de modos de operación que denen los ujos de
potencia. Es decir, dene prioridades en términos de uso de la energía fotovoltaica ya sea para
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cargar las baterías, alimentar las cargas dentro de la residencia o inyectarla a la red. A su vez,
el EMS determina la magnitud de la potencia que se debe entregar a las cargas o almacenar en
las baterías. Para este artículo, se prioriza el autoconsumo de la energía solar y no se permite la
carga de la batería desde la red eléctrica.
A partir de las variables de entrada, se plantean los distintos modos de operación al considerar
los valores de energía máxima y mínima permitidos en las baterías, procurando que estas no se
sobre carguen o se descarguen a niveles muy bajos para no reducir su vida útil; dicha operación
es normalmente desempeñada por los controladores de carga. De esta forma, el algoritmo
propuesto para la conformación del manejo de energía se describe por medio de los diagramas
mostrados a continuación en las Figs. de la 3 a la 6.
Para este artículo, se denieron dos casos, el primero cuando el sistema opera únicamente
con módulos fotovoltaicos, el segundo cuando el sistema cuenta con generación fotovoltaica y
almacenamiento de energía por medio de baterías. En ambos casos hay conexión a la red eléctrica.
Las variables de salida de este bloque, que servirán para alimentar el siguiente, corresponden
al valor de potencia fotovoltaica que es inyectada a la red (Pinj) y la potencia efectiva consumida
desde la red (Pneed), Mientras que también se registra la potencia suplida desde el sistema FV
directamente a la carga (Ppv, load).
2.6.1. EMS para sistema únicamente con generación FV
Para sistemas únicamente con generación FV, se distinguen dos posibles casos dependiendo de
si se cuenta con demanda superior a la generación FV, o con generación FV superior a la demanda.
Esto se explica a continuación.
Demanda superior a la generación FV
En este caso, donde la demanda es superior a la energía FV, se prioriza suministrar la potencia
fotovoltaica producida a la carga, el restante de potencia necesaria es suministrada desde la red
eléctrica. Debido a que se consume la totalidad de potencia fotovoltaica producida, por ende,
no hay inyección a la red. La forma en que se determina el ujo de potencia para este caso se
puede observar en la Fig. 3a.
(a) (b)
Fig. 3. Flujo de potencia para (a) caso donde la demanda es superior a la generación FV y (b) caso
donde la generación FV es superior a la demanda energética de las cargas.
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26
Generación superior a la demanda
En el caso donde la generación FV es mayor a la demanda de potencia por parte de las
cargas, la energía uye primero a las cargas y el remanente se inyecta a la red eléctrica como
un excedente. Por lo tanto, no hay necesidad de consumir potencia desde la red (ver Fig. 3b).
2.6.2. EMS con generación FV y baterías
De igual forma que cuando el sistema opera únicamente con módulos fotovoltaicos, se
distinguen los casos en los que la demanda es superior a la generación FV del caso donde la
generación es superior a la carga. Las Figs. 4 y 5 ilustran, por medio de un diagrama, los ujos
de energía para ambos casos.
Al incorporar baterías al sistema, ahora se deben denir restricciones relacionadas a los
límites en la cantidad de energía que se puede almacenar y entregar así como en las condiciones
que se deben cumplir para cargarlas o descargarlas.
Demanda superior a la generación FV
Si la demanda de energía eléctrica es superior a la generación del sistema FV con baterías,
hay dos casos importantes:
1. Ebat(i) ≤ Elower (i): si la energía remanente en las baterías es menor o igual que el límite
inferior permitido (10 %), esta se queda en reposo, ya que no es capaz de cubrir la
demanda. Por lo cual, la carga se alimenta de la potencia fotovoltaica producida, y si
aún así la demanda no es satisfecha, el resto debe ser suministrado por la red.
2. Ebat(i) > Elower (i): si la energía remanente en las baterías es mayor que el límite energía
mínima, hay dos posibilidades:
•
(Ebat(i) ₋ Elower (i)) < (Pload(i) − Ppv(i)): si la capacidad que tiene la batería para
descargarse sin infringir el límite inferior, es menor que lo que la carga necesita para
terminar de satisfacerse, entonces es necesaria la extracción de potencia, desde la
red. Así, la carga se estaría alimentado desde el arreglo fotovoltaico (si es de día),
la energía almacenada en las baterías y de la red.
•
(Ebat(i) − Elower (i)) > (Pload(i) − Ppv(i)): si la capacidad que tiene la batería para
descargarse sin infringir el límite inferior, es mayor o igual que lo que la carga
necesita para satisfacerse, entonces la carga se termina de alimentar con la energía
almacenada en las baterías (P
bat, load
), en conjunto con la energía solar que se produce
en ese momento (en caso de que sea de día) y no sea necesaria la inyección de
energía desde la red.
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Fig. 4. EMS para sistema con generación fotovoltaica y almacenamiento de energía cuando la
demanda de la carga es mayor que la generación.
Generación superior a la demanda
Si por el contrario al caso anterior, la generación con energía solar es superior para un
sistema FV que cuenta adicionalmente con baterías, se distinguen dos casos:
1.
E
bat
(i) ≥ E
upper
(i): cuando la energía remanente en las baterías es mayor o igual a la energía
máxima permitida (90 %), la batería se queda en estado de reposo, puesto que no es
posible cargarla más. Además, se satisface con fotovoltaico la totalidad de la demanda
y el excedente es inyectado a la red.
2.
Ebat(i) < Eupper (i): cuando la energía remanente en las baterías es menor a la energía
máxima permitida, se pueden presentar dos casos:
•
(E
upper
(i) ₋ E
bat
(i)) ≥ (P
pv
(i) − P
load
(i)): en este caso, si la capacidad que tiene la batería
para cargarse sin infringir el límite máximo es mayor o igual que el excedente de
potencia FV que queda luego satisfacer la carga; entonces, la potencia excedente se
utiliza para cargar las baterías (Ppv, bat).
•
(Eupper (i) − Ebat(i)) < (Ppv(i) − Pload(i)): si la capacidad que tiene la batería para cargarse
sin infringir el límite máximo, es menor que el excedente de potencia FV que queda
luego de suplir la carga, la potencia excedente se utiliza para cargar las baterías hasta
donde es permitido y el resto se inyecta a la red.
En general, tanto para los casos de demanda superior como de generación superior, los valores
de Ebat now que se calculan para cada interación i, permiten determinar la cantidad en la cual se
está reduciendo o aumentado la energía remanente en la batería. Esta variable se divide entre la
variable st que corresponde a 1 hora, para determinar el valor de esa energía en ese instante, es
decir, en esa iteración. Además, los casos en los cuáles la batería se carga se multiplican por la
eciencia de la batería, debido a la pérdidas asociadas.
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Fig. 5. EMS para sistema con generación fotovoltaica y almacenamiento de energía cuando la
demanda de las cargas es menor a la generación.
Por lo cual, para el cálculo de la energía remanente correspondiente a cada iteración, luego
de calcular Ebat now según la iteración, se utiliza el algoritmo expuesto en el diagrama presentado
en la Fig. 6. Donde n corresponde a 8784 datos, que representan la cantidad de horas totales
para el periodo correspondiente al año 2020.
Fig. 6. Algoritmo para el cálculo de energía remanente Ebat tras cada interación i.
El algoritmo especica que mientras la simulación siga corriendo (i < n), se evalúa la suma
de los valores Ebat + Ebat now, para limitar dichos valores según los límites máximo y mínimo de
las baterías, en caso de ser necesario.
2.7. Facturación Eléctrica
Este bloque corresponde al procedimiento por medio del cual se realiza el cálculo de la
facturación eléctrica anual (B), considerando cinco casos distintos: solo la carga (línea base),
con sistema FV (con y sin mecanismo de compensación) y sistema FV con baterías (con y sin
compensación).
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Para el caso de estudio analizado se hará a partir del cálculo de la facturación eléctrica
considerando la tarifa residencial (T-RE) ofrecida por la CNFL. En el Cuadro II se muestran
los bloques de consumo y precios para esta tarifa.
CUADRO II
BLOQUES DE CONSUMO PARA LA TARIFA RESIDENCIAL (T-RE) [16]
Bloque de 0-30 kWh
Cargo jo
Monto
₡1 866,30
Bloque de 31-200 kWh
Cada kWh
Monto
₡62,21
Bloque de 201-300 kWh
Cada kWh
Monto
₡95,46
Bloque mayor a 300 kWh
Cada kWh adicional
Monto
₡98,68
Se dene como compensación en el recibo eléctrico la energía recibida por inyección a
la red, la cual corresponde básicamente al costo de acceso (COA) ligado a la tarifa de acceso.
Dicho valor se calcula por cada unidad de energía consumida (kWh) que el productor-consumidor
retire de la red, asociada a la energía que previamente había depositado, tal que dicho retiro se
paga en una tarifa diferenciada. El monto de la tarifa correspondiente por cada kWh consumido
es de ₡26,60 [16].
A la entrada de este bloque (como se aprecia en la Fig. 1), se tiene la información de potencia
consumida por la carga, así como los valores de potencia fotovoltaica inyectada a la red y de
potencia consumida desde la red, tras ser calculados en el bloque correspondiente al EMS. Estos
datos de potencia en sí, representan a su vez valores de energía en kWh, puesto que son valores
calculados cada hora. A la salida de este bloque, se tiene el monto correspondiente al cálculo
de la facturación anual para cada uno de los casos.
2.8. Aspectos técnicos y económicos
Posterior al bloque de facturación, se encuentra el de cálculos económicos y técnicos, este
cuenta, con el algoritmo por medio del cual se calculan los valores de autoconsumo, autarquía
y tiempo de retorno de la inversión, para cada uno de los casos de análisis descritos. La forma
en que se calculan todas estas métricas se reportan el Sección 1.1.
Los datos de entrada al bloque donde se realizan los cálculos económicos y técnicos
corresponden a los valores de facturación anual y al costo total del sistema a considerar, sea
solo con módulos o con módulos más baterías.
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CUADRO III
COSTOS ASOCIADOS A LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICO
CON ALMACENAMIENTO DE ENERGÍA SEGÚN COSTOS DEL MERCADO
NACIONAL
Ítems Costo
Módulos fotovoltaicos $172 (c/u)
Inversor 3.6 kWp$1100
Inversor 5 kWp$1300
Inversor 10 kWp$1600
Inversor 15 kWp$1900
Rack de instalación por módulo $44,5 (c/u)
Cableado (22 m) $20
Paquete de baterías 770,77 $/kWh
Estudio de disponibilidad ₡49 000
Inspección nal ₡89 730
Diseño eléctrico ₡80 000
Medidor bidireccional ₡80 000
Costo de instalación 40 % sobre el costo equipos,
instalación y diseño
Margen de ganancia para la
compañía
40 % sobre el costo equipos,
instalación y diseño
La variable de entrada “C”, es la sumatoria, según corresponda, del precio de los equipos,
materiales y mano de obra mostrados en el Cuadro III. En el caso del precio sugerido para los
equipos, se obtuvo cotizaciones con distintas empresas nacionales; en especíco, para el precio
de las baterías, con base en la capacidad ofrecida en kWh y a los precios brindados, se calculó
un promedio del costo en $/kWh. Puesto que algunos de los costos averiguados fueron dados
en dólares, es importante tomar en cuenta que se usó como referencia un tipo de cambio de 648
colones por dólar.
2.9. Determinación del dimensionamiento óptimo para cada caso de estudio
Cada una las etapas del modelo usado fueron descritas en las secciones previas. Adicionalmente,
se implementó un código para el sistema FV con baterías en el cual se varió la capacidad de
las baterías desde 1 hasta 15 kWh, y la cantidad de módulos fotovoltaicos desde 1 hasta 20, tal
que se obtienen resultados que son tabulados como matrices de dimensión 20 × 15; es decir, se
obtienen resultados para 20×15 casos. Se eligieron dichos valores para conformar los vectores
de Ebat cap y Nm, puesto que se determinó que después de los 20 módulos y de los 15 kWh de
capacidad en las baterías, el cambio en los resultados no fue signicativo. En el caso del sistema
FV sin almacenamiento, solo se hizo el barrido de 1 hasta 20 módulos.
Por medio del proceso descrito anteriormente y presentado en la Fig. 7, el objetivo es
determinar la cantidad óptima de módulos fotovoltaicos y capacidad de las baterías para cada
uno de los aspectos técnicos y económicos propuestos en este artículo como relevantes. El
Ingeniería 33(2): 17-41, Julio-Diciembre, 2023. ISSN: 2215-2652. San José, Costa Rica DOI: 10.15517/ri.v33i2.51818 31
criterio a utilizar, consiste en buscar la menor cantidad de módulos y capacidad en las baterías,
que produzcan valores máximos de autoconsumo (S), autarquía (A) y menor periodo de retorno
de inversión (RI).
Fig. 7. Proceso para la determinación del dimensionamiento óptimo para un sistema FV con
baterías.
3. RESULTADOS
Los resultados obtenidos a partir del modelo desarrollado, al considerar un sistema residencial
conectado a la red, serán discutidos a continuación, considerando tanto los casos de operación solo
con generación fotovoltaica, como con generación fotovoltaica más baterías. Las simulaciones
se llevan a cabo para evaluar los valores obtenidos para las métricas escogidas en función de la
cantidad de módulos fotovoltaicos y la capacidad de las baterías. Esto con el objetivo de hallar la
combinación de variables que permiten encontrar valores óptimos según los parámetros técnicos
y económicos, así como comparar los resultados para sistemas FV con y sin almacenamiento.
3.1. Autoconsumo
En la Fig. 8, se muestra la relación entre el autoconsumo, número de módulos y la capacidad
de las baterías, en un sistema FV con baterías. De allí, se determina que el autoconsumo aumenta
entre menor sea la cantidad de módulos FV para una capacidad de almacenamiento denida.
Por otro lado, es posible obtener mismos valores de autoconsumo para distintas combinaciones
entre cantidad de módulos FV y capacidades de almacenamiento. En estos casos, serán las
consideraciones económicas las que guiarán la decisión.
La menor cantidad de paneles y capacidad de baterías, que denen el óptimo para autoconsumo
corresponden a Nm = 3 y Ebat cap = 3 kWh, a partir de dichos valores la curva empieza a saturarse.
La razón por la cual el autoconsumo disminuye con el aumento del número de módulos,
se debe a que el sistema cada vez produce más de lo que realmente se está consumiendo por
la carga, desplazándola por ejemplo del día a la noche. Sin embargo, el autoconsumo aumenta
conforme aumenta la capacidad de las baterías, puesto que las baterías permiten aumentar la
cantidad de energía fotovoltaica consumida por la carga.
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
32
Para el caso del sistema operando únicamente con generación FV, se obtiene la relación
mostrada en la Fig. 9. Se comprueba que el porcentaje de autoconsumo disminuye con el aumento
de la cantidad de módulos, por los motivos expuestos en el párrafo anterior. En este caso el
autoconsumo óptimo basándose en el número de módulos, se obtiene con Nm = 1.
Fig. 8. Autoconsumo en función del número de módulos y capacidad de las baterías indicando el
óptimo con Nm = 3 y Ebat cap = 3 kWh.
Fig. 9. Autoconsumo en función del número de módulos indicando el óptimo con Nm = 1.
3.2. Autarquía
Como se denió con anterioridad, el concepto de autarquía como tal, corresponde a un valor
porcentual que indica cuan independiente energéticamente es un prosumidor al satisfacerse
parcialmente o totalmente por medio de sus propios recursos energéticos.
En la Fig. 10, se visualiza la relación obtenida para autarquía en función de la cantidad de
módulos fotovoltaicos y la capacidad de almacenamiento de las baterías. Se determinó que el
valor porcentual de la autarquía crece conforme se aumenta el número de módulos fotovoltaicos
y la capacidad de la baterías. Así, se obtiene el valor óptimo de autarquía para los valores
correspondientes de: Nm = 17 y de Ebat cap = 9 kWh por lo que, se elije el mayor valor de autarquía
posible (cerca de 98 %), obtenido con el menor número de módulos y baterías. Es interesante
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considerar que, aunque la autarquía alcanza valores cercanos al 100 %, poder llegar a ese valor
es muy difícil, pues pueden existir momentos donde la batería se encuentre descargada y no
haya suciente generación FV.
Fig. 10. Autarquía en función del número de módulos y capacidad de las baterías indicando el
óptimo con Nm = 17 y Ebat cap = 9 kWh, para un sistema con baterías y generación FV.
Al considerar el caso del sistema operando únicamente con módulos, en la Fig. 11 se muestra
la relación de autarquía en función de la cantidad de módulos fotovoltaicos. Efectivamente la
autarquía aumenta conforme aumenta la cantidad de módulos, según se vio anteriormente. En
este caso, la curva comienza a saturarse aproximadamente para el valor de Nm = 7, por ende,
dicha cantidad de módulos permite encontrar el valor óptimo de autarquía utilizando la menor
cantidad de módulos.
Al comparar los casos de sistemas que incluyen solo generación FV con aquellos que poseen
también baterías, es posible determinar que se alcanzan mayores valores de autarquía cuando se
cuenta con baterías; esto porque las baterías permiten un mayor aprovechamiento de la energía
producida, puesto que la energía solar producida en periodos de mayor irradiancia puede ser
almacenada si no es posible su consumo en determinado instante.
3.3. Facturación anual
Para un sistema que funciona tanto con módulos FV como con baterías, se muestran las
relaciones de facturación en función de la cantidad de módulos y capacidad de almacenamiento en
kWh de las baterías en la Fig. 12. En la Fig. 12a se muestra el caso sin considerar compensación
(solo se evita pagar la energía que se produjo desde el sistema FV y se descargó de las baterías),
y en la Fig. 12b considerando compensación (utilizando el esquema de tarifa de acceso). En
ambos casos, se cumple que conforme aumenta la cantidad de mádulos y la cantidad de baterías,
disminuye la facturación.
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
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Fig. 11. Autarquía en función del número de módulos indicando el óptimo con Nm = 7 para un
sistema solo con generación FV.
El valor de facturación óptimo sin compensación, se obtiene para los valores de Nm = 14 y
de Ebat cap = 7 kWh, mientras que el valor de facturación con compensación óptimo se alcanza
con los valores de Nm = 14 y de Ebat cap = 8 kWh. Con base en estos resultados, es posible notar
cómo realmente el esquema de compensación no representa en este caso un benecio tan notorio.
En cuanto al análisis de facturación anual, para el sistema que cuenta solo con FV, se
consideran los casos en los cuales se toma en cuenta compensación y cuando no. En la Fig. 13, se
muestran las relaciones entre los valores de facturación anual respecto al número de módulos; en
general, es posible observar cómo la facturación anual decrece conforme se aumenta el número
de módulos FV, para ambos casos: con y sin compensación.
Sin embargo, es importante notar que los valores más bajos de facturación se alcanzan en el
caso en que se considera compensación en el recibo eléctrico. El valor de módulos que permite
obtener el óptimo para la facturación sin compensación corresponde a Nm = 9, y el valor de Nm =
7 es el cual dene el valor óptimo de facturación con compensación. Por lo cual, es posible notar
que con menor cantidad de módulos, considerando el esquema de compensación, se obtienen
menores valores de facturación anual.
3.4. Tiempo de retorno de inversión
El tiempo de retorno de inversión corresponde a uno de los parámetros claves a considerar
al momento de tomar la, decisión sobre la adquisición o no de sistemas para autoconsumo.
Para esta sección, se tomó como referencia una tasa de descuento de 3 %. En cuanto a cómo
dimensionar el sistema basándose en tiempo de retorno de inversión, lo que se busca es obtener
la combinación que produzca el menor periodo de retorno posible. Para el caso que considera un
sistema FV y baterías, debido a que el precio de las baterías aún es muy alto, en comparación con
los módulos FV, la mayoría de los resultados arrojaron valores de RI mayores a 20 años. El valor
menor de RI se alcanzó para el caso sin compensación cuando Nm = 4 y Ebat cap =1 kWh, mientras
que cuando hay compensación el valor menor se obtuvo para Nm = 6 y Ebat cap =1 kWh. En este
caso, se alcanza el menor periodo de retorno correspondiente a 13,5 años. Para sistemas con
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retornos de inversión superior a 15 años puede ser importante incluir el reemplazo del paquete
de baterías de iones de litio en el análisis económico. En el caso de este artículo, se considera
que los tiempos de funcionamiento del sistema de baterías puede llegar inclusive a operar 15
años sin que su capacidad de almacenamiento sea menor a un 70 %.
(a) (b)
Fig. 12. Facturación anual en función del número de módulos y capacidad de las baterías para tarifa
residencial para (a) caso sin compensación indicando el óptimo con Nm = 14 y Ebat cap = 7 kWh y (b)
caso con compensación indicando el óptimo con Nm = 14 y Ebat cap = 8 kWh.
Fig. 13. Facturación anual en función del número de módulos para tarifa residencial indicando
el óptimo con Nm = 9 para el caso sin compensación (azul), y con Nm = 7 para el caso con
compensación (naranja).
Por otro lado, al no incluir almacenamiento de energía y usar únicamente módulos FV, en
la Fig. 14 se muestran las relaciones de tiempo de retorno de inversión en función del número
de módulos para los casos con y sin compensación. El menor periodo de inversión obtenido
fue aproximadamente 11 años para Nm = 5, esto para el caso con el esquema de compensación.
Cuando no hay compensación, el tiempo de retorno de inversión óptimo se logra con Nm = 4,
pero se amplía el periodo a 12,6 años.
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
36
Fig. 14. Tiempo de retorno de la inversión (sistema FV sin almacenamiento) en función del número
de módulos para tarifa residencial indicando el óptimo con Nm = 4 para el caso sin compensación, y
con Nm = 5 para el caso con compensación
A partir de la Fig. 14, es importante destacar que aproximadamente antes de los 3 módulos
fotovoltaicos la tendencia para las curvas es completamente decreciente, sin embargo, conforme se
siguen aumentando los módulos, el tiempo de retorno de inversión más bien se vuelve creciente.
Es importante notar que existe un efecto de las tarifas eléctricas en el retorno de inversión. Esto
es difícil de incluir y de pronosticar en periodos amplios por ejemplo de 10 años, como los
vistos en este estudio. Sin embargo, se realizó un análisis histórico de las tarifas eléctricas en el
sector residencial entre 2012 y 2020, donde se encontró que las tarifas para todas las empresas
distribuidoras ha aumentado en promedio cada año en 3,9 colones por kWh (según datos públicos
de la ARESEP en el periodo mencionado). Tomando este valor como referencia, se estima que
el RI sería de 9,8 años para un sistema sin almacenamiento y con esquema de compensación.
Luego de analizar los resultados mostrados para los casos de solo sistemas FV y de sistemas
FV con baterías, y considerando el parámetro de tiempo de retorno de la inversión, es posible
determinar cómo en este caso la implementación de sistemas que poseen únicamente módulos
FV son más viables que los que incluyen sistemas de almacenamiento, en términos nancieros.
3.4.1. Resumen de los datos de dimensionamiento para las diferentes métricas
Para la tarifa residencial, con los costos de energía del Cuadro II y de los equipos del Cuadro
III, en el Cuadro IV, se muestra el resumen del dimensionamiento óptimo de los sistemas para
cada uno de los parámetros estudiados. Esto, para el sistema cuando opera con módulos FV y
baterías. En el Cuadro V, se presentan los resultados obtenidos en cuanto al dimensionamiento
cuando se opera únicamente con módulos FV.
Es importante destacar que para el sistema que opera con baterías y módulos FV, se observa
que para el parámetro de facturación anual; los valores obtenidos en los casos de compensación
no demuestran ser más favorables que el resultado obtenido para el caso sin compensación. Esto
se debe a que el mecanismo de compensación casi no se va a usar pues la batería almacenará los
excedentes y los usará para alimentar la carga. Aquí, es importante señalar que estos resultados
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no se pueden generalizar, pues ya que los resultados obtenidos dependen de los parámetros de
entrada únicos de este artículo.
Caso contrario, para el sistema que opera únicamente con módulos FV, cuando se considera
compensación, los resultados sí muestran ser más favorables en comparación con un esquema
sin compensación, pues, como se mencionó antes, no se almacenan los excedentes energéticos
en la red de distribución.
CUADRO IV
RESUMEN DE LOS DATOS DE DIMENSIONAMIENTO PARA EL SISTEMA
OPERANDO CON MODULOS Y BATERÍAS PARA TARIFA RESIDENCIAL
Parámetro # de módulos (Nm)Capacidad baterías (kWh) Valor óptimo
Autarquía 17 997,7 %
Autoconsumo 3 3 99,4 %
B (sin compensación) 14 7 ₡30 121,3
B (con compensación) 14 8₡30 419,3
RI (sin compensación) 4 115,2 años
RI (con compensación) 6 1 13,5 años
A partir de la información suministrada para los casos óptimos en los Cuadros IV y V, es
posible notar cómo, para el modo de operación con módulos y baterías para la tarifa residencial,
se alcanza para el parámetro de facturación los valores más bajos; sin embargo, a nivel de retorno
de inversión, resulta más viable la instalación de únicamente un sistema con módulos FV.
CUADRO V
RESUMEN DE LOS DATOS DE DIMENSIONAMIENTO PARA EL SISTEMA
OPERANDO UNICAMENTE CON MODULOS PARA TARIFA RESIDENCIAL
Parámetro # módulos (Nm)Valor óptimo
Autarquía 7 45 %
Autoconsumo 1100 %
B (sin compensación) 9₡162 693
B (con compensación) 7 ₡102 491
RI (sin compensación) 4 12,6 años
RI (con compensación) 510,9 años
El análisis de parámetros como la autarquía y el autoconsumo, son de gran valor puesto
que cuantican qué porcentaje de la energía fotovoltaica producida está siendo aprovechada
por el sistema; además, permiten analizar el grado de independencia que se logra de la red, uno
de los principales objetivos al adquirir un sistema de generación propia. Así, por ejemplo si el
objetivo de la persona o empresa que adquiere un sistema FV es ser más independientes de la
red eléctrica, entonces maximizar la autarquía será su prioridad.
Sin embargo, los aspectos económicos, típicamente son los de mayor peso a la hora de analizar
si se invierte en un sistema fotovoltaicos con o sin baterías. Es evidente que al implementar un
sistema de generación FV se generan ahorros mensualmente e independencia de la red, pero
la inversión inicial es sustancial y el tiempo de recuperación de inversión se convierte en un
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
38
factor crucial. Así, por medio del parámetro de tiempo de retorno de inversión, se puede elegir
la solución óptima para el caso de estudio, ya que otros parámetros como facturación anual y
ahorro anual se encuentran implícitos en este.
4. CONCLUSIONES
Este artículo lleva a cabo un análisis técnico y económico de sistemas fotovoltaicos con y
sin almacenamiento por baterías para el sector con tarifa eléctrica residencial de Costa Rica por
medio de un modelo detallado de la generación solar y de los ujos de potencia. Al usar este
modelo, se encuentra que en términos energéticos es más benecioso contar con un sistemas
fotovoltaico con baterías porque se aprovecha al máximo la energía producida. Es decir, se
alcanzan los valores más altos de autarquía. A nivel del parámetro de tiempo de retorno de
inversión, los puntos óptimos se obtienen cuando se usa un esquema que permite compensación
en la facturación eléctrica por medio de una tarifa diferenciada. Para el modo de operación
con módulos y baterías, se obtuvo para el parámetro de facturación los valores más bajos; sin
embargo, a nivel de tiempo de retorno de inversión resulta más viable la instalación de un sistema
únicamente con módulos fotovoltaicos. Esto se debe a que el costo de inversión inicial de las
baterías es elevado; sin embargo, en la medida que los precios de las baterías decaigan (como
se pronostica), en el mediano plazo se podrá reconsiderar su uso en este sector. Por último,
este artículo brinda un panorama actual de los aspectos técnicos y económicos que resultan de
la implementación de sistemas de generación solar fotovoltaica acoplados a baterías para el
contexto costarricense actual.
NOMENCLATURA
Variables
A Autarquía
am Ángulo de inclinación de los módulos
Am Azimut de la posición de los módulos
as Ángulo de elevación del sol
As Azimut de la posición del sol
B Facturación anual
C Costo total del sistema
Ebat Energía remanente en las baterías
Ebat now Cantidad en la cual se está reduciendo o aumentado la energía remanente en las baterías
Ebat cap Capacidad de almacenamiento de las baterías
Ec Totalidad de la energía consumida por los usuarios
Eload Energía consumida por la carga
Elower Energía mínima admitida en las baterías
Eu Energía fotovoltaica utilizada por la carga
Eupper Energía máxima admitida en las baterías
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Ep Totalidad de la energía fotovoltaica producida por el sistema FV
F Fecha
Galbedo Irradiancia reejada
Gdifusa Irradiancia difusa
Gdirecta Irradiancia directa
Gm Irradiancia total sobre el sistema fotovoltaico
Immp Corriente de operación máxima
ISC Corriente de cortocircuito
l Longitud
L Latitud
llim Límite de descarga de las baterías
ulim Límite de carga de las baterías
|n| Valor absoluto del ujo de caja descontado acumulado en el periodo y
Nm Número de módulos fotovoltaicos
p Valor descontado del ujo de caja del periodo en el que el ujo de caja acumulado es ≥ 0
Pbat, load
Potencia suplida desde las baterías directamente a la carga
Pcc Potencia total del sistema en CC
Pinj Potencia fotovoltaica que es inyectada a la red
Pneed Potencia efectiva consumida desde la red
PV Fotovoltaico, también FV (del inglés Photovoltaic)
Pload Potencia consumida por la carga
Ppv Potencia fotovoltaica producida por el sistema en CA
Ppv, bat Potencia suplida desde el sistema fotovoltaico a las baterías
Ppv, load Potencia suplida desde el sistema fotovoltaico directamente a la carga
RI Tiempo de recuperación de la inversión descontado
S Autoconsumo
st Variable de tiempo que corresponde a 1 hora
Tamb Temperatura ambiente
Tm Temperatura del módulo FV
u Velocidad del viento
Vmmp Tensión de operación máxima
VOC Tensión de circuito abierto
y Periodo anterior al periodo en el cual el ujo de caja acumulado se vuelve positivo
ηDB Eciencia de lo módulos fotovoltaicos calculada por medio del modelo de Due Beckman
ηinversor Eciencia del inversor
ηbat Eciencia de las baterías
ηt Eciencia del sistema de seguimiento de máxima potencia
SoC Estado de carga (del inglés State of Charge)
Abreviaturas
CA Corriente alterna
CC Corriente continua
CNFL Compañía Nacional de Fuerza y Luz
VEGA-GARITA, BLANCO-ALFARO, PEREZ: Análisis técnico-econóomico de sistemas fotovoltaicos...
40
COA Costo de acceso
DHI Irradiancia difusa horizontal
DNI Irradiancia directa normal
EIE Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica
EMS Sistema de manejo de la energía (del inglés Energy Management System)
GHI Irradiancia global horizontal
T-RE Tarifa Residencial
AGRADECIMIENTOS
Se extiende un cordial agradecimiento al profesor de la Escuela de Ingeniería Eléctrica,
Luis Fernando Jácome, quien facilitó el contacto con Raúl Fernández Vásquez y Alex Marín
Campos, encargados del Área de Planicación del Sistema de Distribución y del Proceso de
Administración, respectivamente.
Ambos amablemente, por lo cual se extiende además el agradecimiento a ellos, atendieron
dudas relacionadas a la interpretación de la normativa costarricense sobre generación distribuida
y medición neta sencilla, así, como dudas puntuales respecto al cálculo de la facturación eléctrica
y aplicación de las tarifas Residencial y la tarifa de acceso de acceso.
Además, se agradece por el nanciamiento brindado por la Universidad de Costa Rica por
medio de la Vicerectoría de Investigación en los proyectos de investigación Detección de fallas,
control e integración de sistemas de energías renovables no convencionales con almacenamiento
energético para redes inteligentes y Desarrollo de modelos matemáticos para la estimación de
la vida útil de baterías de ion-litio cuando se cargan con distintos protocolos.
ROLES DE AUTORES
Victor Vega-Garita: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología,
Software, Supervisión, Redacción.
María Blanco-Alfaro: Análisis formal, Investigación, Metodología, Software, Visualización,
Preparación, Redacción.
Aramis Perez: Revisión.
REFERENCIAS
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