Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12313/1835
Title: Modelamiento de la temperatura superficial de los paneles de una red experimental de 7.8kwp
Authors: Gaitan Torres, Santiago Alberto
Advisors: Valverde Granja, Agustín
Hernández Sarabia, Héctor Mauricio
Keywords: Energía solar
Radiación solar
Velocidad del viento
Temperatura ambiente
Temperatura superficial
Predicción y modelo matemático
Issue Date: 2019
Publisher: Universidad de Ibagué.
Citation: Gaitan Torres, S.A. (2019). Modelamiento de la temperatura superficial de los paneles de una red experimental de 7.8kwp. [Tesis de pregrado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/1835
Description: En esta investigación se observó el comportamiento de la temperatura presente en la superficie de los paneles fotovoltaicos, respecto a las condiciones ambientales que se generan en una red experimental de 7.8 kWp, Para ello, se realizaron mediciones diarias de lunes a viernes desde las 10:00 hasta las 14:45, en intervalos de 15 minutos, con lo cual se monitoreo la radicación solar, velocidad del viento, temperatura ambiente y temperatura superficial de los paneles; esto se logró al implementar instrumentos in situ, con el fin de estudiar el comportamiento del sistema respecto al tiempo y las variables antes mencionadas, mediante la técnica de termografía se pudo obtener los valores reales de temperatura superficial en los paneles. De igual forma observar el grado de degradación temprana, a la cual fueron sometidos los paneles por las temperatura alcanzadas en su superficie las cuales oscilan entre 15.4°C y 30.8°C sobre la ambiente junto con el tiempo que permaneció desconectado el sistema, con el fin de prevenir daños en las celdas fotovoltaicas, se realizó el monitoreo de las variables climatológicas en la universidad de Ibagué, con las cuales se propusieron dos modelo matemático, el utilizando todas las variables anteriormente mencionadas y el segundo despreciando la velocidad del viento, estos modelos permiten predecir la temperatura en la superficie con errores promedios de 3.34% y 3.65%, respectivamente, esto se llevó acabo con el propósito de evitar la temprana degradación de los paneles
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12313/1835
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