Pérdidas por suciedad y sombreado: cómo las muestra el monitoreo
La suciedad hace caer la generación de a poco y en todos los strings; la sombra y las fallas la hacen caer en escalón, en algunos. Cómo la comparación entre strings y la curva esperada por irradiancia separan una cosa de la otra, y la cuenta sencilla que dice cuándo conviene lavar la planta.
Una planta solar pierde generación por dos caminos que parecen iguales en el total del mes y son distintos en la causa: la suciedad, que se acumula de a poco sobre todos los módulos, y el sombreado o la falla, que afectan a algunos módulos de golpe. El tratamiento es distinto, y la única forma de saber cuál es cuál sin subir al techo es mirar el dato de la manera correcta.
Este artículo muestra los tres gráficos que hacen esa separación y termina con la cuenta que dice si el lavado se paga.
Punto de partida: lo que la planta debería generar
Todo empieza con la irradiancia medida en el plano de los módulos. Con ella, la potencia esperada de cada string en cada instante es aproximadamente:
P_esperada = P_nominal × (G / 1.000) × [1 + coef × (T_módulo − 25)]
Donde P_nominal es la potencia del string en condiciones estándar, G es la irradiancia en W/m², T_módulo es la temperatura del módulo en °C y coef es el coeficiente de temperatura de la hoja de datos, un número negativo de alrededor de −0,003 a −0,004 por °C. Se descuentan además las pérdidas fijas de cableado e inversor, que se calibran una vez con la planta limpia.
La diferencia entre lo esperado y lo medido es la pérdida. Lo que interesa es cómo se comporta esa pérdida a lo largo de los días y entre los strings.
Gráfico 1: comparación entre strings
Todos los strings con la misma orientación reciben el mismo sol. Si la corriente de uno está 8% por debajo del promedio de sus pares, el problema es de ese string: módulo fisurado, diodo de bypass abierto, conector oxidado, sombra de un poste, excrementos de aves concentrados.
Si todos están por debajo de lo esperado en la misma proporción, el problema es común: suciedad uniforme, piranómetro sucio (sí, él también se ensucia), o lo esperado está mal calculado.
La plataforma calcula, para cada string, la razón entre su corriente y la mediana del grupo, día a día. Una línea que se aleja de las demás es una alerta.
Gráfico 2: pérdida a lo largo del tiempo
La suciedad tiene una firma propia: la pérdida crece un poco cada día en la temporada seca y cae de golpe con la primera lluvia fuerte. En el gráfico del performance ratio a lo largo de semanas, es una rampa descendente seguida de un escalón hacia arriba cuando llueve o cuando se lava.
La sombra tiene otra: aparece a la misma hora todos los días, en strings específicos, y el horario cambia lentamente a lo largo del año con la posición del sol. Un árbol que creció o una estructura nueva aparecen así.
La falla es un escalón hacia abajo que no se recupera: un string que cayó 100% es un fusible o un conector; uno que cayó un tercio, en un string con tres módulos en paralelo por entrada, es un módulo fuera de servicio.
Gráfico 3: curva de potencia contra irradiancia
Al graficar la potencia del string contra la irradiancia del mismo instante, la planta limpia dibuja una recta. La suciedad uniforme inclina la recta hacia abajo (menos potencia con el mismo sol, en todo el rango). La sombra parcial la dobla: normal con irradiancia baja, aplanada al mediodía, cuando la sombra alcanza los módulos. El límite de potencia del inversor aplana la curva solo en la parte superior.
Tres gráficos, tres respuestas, sin que nadie salga de la oficina.
La cuenta del lavado
Lavar cuesta, y la decisión debe tomarse con la propia generación de la planta. Los datos necesarios:
- E_esperada: energía que la planta generaría limpia en el período, según la fórmula de arriba, en kWh/día
- p: pérdida por suciedad medida por el monitoreo, como fracción (0,05 para 5%)
- tarifa: lo que vale cada kWh para usted, por kWh en su moneda (la energía de la red que le ahorra o el crédito que genera, o el precio al que vende la planta)
- C_lavado: costo de un lavado completo, en su moneda
La pérdida diaria en dinero es:
Pérdida_día = E_esperada × p × tarifa
Y el lavado se paga en:
Días = C_lavado / Pérdida_día
Ejemplo con valores hipotéticos, solo para mostrar la forma de la cuenta: planta de 1.000 kWp que genera 4.800 kWh/día limpia, suciedad de 5%, tarifa de 0,60 por kWh. Pérdida_día = 4.800 × 0,05 × 0,60 = 144 por día. Si el lavado cuesta 6.000, se paga en 42 días. Si a la temporada seca todavía le quedan 90 días y la suciedad solo va a crecer, lave. Si la lluvia llega en dos semanas, espere.
Reemplace con sus propios números. El monitoreo entrega E_esperada y p; la tarifa y el costo del lavado son suyos.
Lo que necesita el monitoreo para que esto funcione
- Irradiancia en el plano de los módulos, con el sensor limpio (incluya su limpieza en la rutina, o lo esperado cae junto con la planta).
- Corriente por string o, como mínimo, por entrada del inversor.
- Temperatura de módulo, para que lo esperado no confunda calor con suciedad.
- Historial lo bastante largo para ver la rampa y el escalón. Tres meses ya lo muestran; un año muestra la estacionalidad.
- Alertas por desvío entre strings y por caída del performance ratio por debajo de la meta.
Qué hacer ahora
- Calibre lo esperado con la planta limpia: una semana de datos después de un lavado o de una lluvia fuerte.
- Active la comparación entre strings y defina el desvío que genera una alerta (5% es un buen comienzo, ajustado según lo que muestre la planta).
- Registre cada lavado en la plataforma. El escalón en el gráfico es la prueba de cuánto rindió, y es el dato que calibra la próxima decisión.
Si quiere conversar sobre un proyecto, hable con uno de nuestros ingenieros.
Fuentes: IEC 61724-1, Photovoltaic system performance, Part 1: Monitoring (performance ratio y corrección por temperatura); hojas de datos de módulos fotovoltaicos (coeficiente de temperatura de potencia); SunSpec Inverter Models (SunSpec Alliance), para los registros de corriente por entrada.