Este documento describe un estudio sobre la tasa de degradación de dispositivos fotovoltaicos en dos ciudades de Australia, Adelaida y Melbourne. Se analizaron parámetros ambientales como la radiación solar, temperatura, velocidad del viento y precipitaciones para predecir la tasa de degradación. Los resultados mostraron que a pesar de que Adelaida tiene mayores niveles de radiación y menores niveles de contaminación, la limpieza por lluvia y viento en Melbourne contrarresta esto, dando como resultado menores tasas de degradación en

1. RATIO DE DEGRADACIÓN DE LOS
DISPOSITIVOS FOTOVOLTAICOS
Denys Ioda Díaz Garrido
Estudiante de doctorado
Universidad del País Vasco

2. INTRODUCCIÓN

3. PROBLEMÁTICA LOCALIZACIÓN
CAUSAS DE LA
DEGRADACIÓN
PARÁMETROS
MEDIOAMBIENTALES
MÉTODO DE
PREDICCIÓN
ESTIMADOR
THEIL-SEN
RESULTADOS
FINALES
CONCLUSIONES
FINALES
ÍNDICE

4. PROBEMÁTICA
DEGRADACIÓN DE LOS MÓDULOS FOTOVOLTAICOS
Predecir el
ratio de
degradación
Resultados
precisos
Pocos
parámetros
de entrada
Fácilmente
extrapolable
Permite la
comparación

5. LOCALIZACIÓN
Europa
23%
Asia
55%
América del
Norte
4%
América del Sur
5%
Australia
1%
África
12%

6. Ensucia
miento
Velocidad
del viento
Localización
Tiempo de
exposición
Ángulo de
inclinación
Orientación
CAUSAS DE LA DEGRADACIÓN

7. CAUSAS DE LA DEGRADACIÓN

8. 𝑮 𝑷𝑶𝑨 = 𝑫𝑵𝑰 ∙ 𝐜𝐨𝐬 𝑨𝑶𝑰 + 𝑮𝒓𝒐𝒖𝒏𝒅 𝐃𝐢𝐟𝐟𝐮𝐬𝐞 + 𝑺𝒌𝒚 𝑫𝒅𝒊𝒇𝒇𝒖𝒔𝒆
PARÁMETROS
MEDIOAMBIENTALES
𝐀𝐎𝐈 = 𝐜𝐨𝐬−𝟏 𝐜𝐨𝐬 𝛉 𝐳 ∙ 𝐜𝐨𝐬 𝛉 𝐓,𝐬𝐮𝐫𝐟 + 𝐬𝐢𝐧 𝛉 𝐓,𝐬𝐮𝐫𝐟 ∙ 𝐬𝐢𝐧 𝛉 𝐳 ∙ 𝐜𝐨𝐬 𝛉 𝐀 − 𝛉 𝐀,𝐬𝐮𝐫𝐟
Ángulo Óptimo
Incidente
𝜃 𝑇,𝑠𝑢𝑟𝑓 = ángulo entre la superficie
fotovoltaica y el terreno
𝜃 𝐴,𝑠𝑢𝑟𝑓 = ángulo acimutal de la
superficie fotovoltaica [°]
𝜃 𝐴 = ángulo azimutal solar [°]
𝜃𝑧 = ángulo cenital solar [°]

9. Degradación
𝑮 𝑷𝑶𝑨
Velocidad
del Viento
Temperatura
𝑷𝑹 𝒄𝒐𝒓𝒓 =
σ 𝑷 𝑷𝑽_𝒊
σ𝒊 𝑷 𝑺𝑻𝑪 ∙
𝑮 𝑷𝑶𝑨_𝒊
𝑮 𝑺𝑻𝑪
𝟏 − 𝜹 𝑻 𝒄𝒆𝒍𝒍_𝒂𝒗𝒈 − 𝑻 𝒄𝒆𝒍𝒍_𝒊 𝒕𝒊
Ratio
Degradación
i = intervalo de medida temporal
𝑃𝑃𝑉_𝑖= producción de energía por cada intervalo de tiempo i [Wh]
𝑃𝑆𝑇𝐶 = potencia máxima instalada bajo condiciones de prueba
estándar (STC) [W]
𝐺 𝑃𝑂𝐴_𝑖 = irradiación plano de la superficie [Wh/m2]
𝐺𝑆𝑇𝐶 = irradiancia condiciones estándar (STC) [W/m2]
𝛿 = coeficiente de temperatura de los módulos a máxima potencia
[1/°C, signo negativo]
𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑎𝑣𝑔 = temperatura media de la célula fotovoltaica [°C]
𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑖 = temperatura de operación media de la célula fotovoltaica [°C]
𝑡𝑖 = intervalo de tiempo entre dato y dato [h]
RATIO DE DEGRADACIÓN
Radiación
solar
Temperatura de
la célula
Temperatura
del aire
Velocidad
del viento
Potencia de
salida

10. Module Type Mount 𝑎 𝑏 ∆𝑇𝑐𝑛𝑑 (°C)
Glass/cell/glass Open rack -3.47 -0.0594 3
Glass/cell/glass Close-roof mount -2.98 -0.0471 1
Glass/cell/polymer sheet Open rack -3.56 -0.0750 3
Glass/cell/polymer sheet Insulated back -2.81 -0.0455 0
Polymer/thin-film/steel Open rack -3.58 -0.1130 3
𝑇 𝑚_𝑖 = 𝐺 𝑃𝑂𝐴𝑖 ∙ 𝑒 𝑎+𝑏∙𝑊𝑆 𝑖 + 𝑇𝑎_𝑖 𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑖 = 𝑇 𝑚_𝑖 +
𝐺 𝑃𝑂𝐴_𝑖
𝐺𝑆𝑇𝐶
∙ ∆𝑇𝑐𝑛𝑑
Temperatura
operativa de la célula
Tm_i = Temperatura trasera del modulo [°C]
Ta_i = Temperatura ambiente [°C]
WSi = Velocidad del viento [m/s]
a = constante empírica relacionada con el incremento de la temperature con la luz solar
b = constante empirica relacionada con la velocidad del viento y la temperatura del
modulo [s/m]
e = constant de Euler
∆Tcnd = caída de la temperatura de conducción
𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑡𝑦𝑝_𝑎𝑣𝑔 =
σ 𝐺 𝑃𝑂𝐴_𝑡𝑦𝑝_𝑗 ∙ 𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑡𝑦𝑝_𝑗
σ 𝐺 𝑃𝑂𝐴_𝑡𝑦𝑝_𝑗
Temperatura anual
media de la célula
Tcell_typ_j = temperatura media operativa de la célula [°C]
GPOA_typ_j = GPOA media de cada hora.
j = cada hora del año (8,760 horas).
TEMPERATURA DE LA
CÉLULA

11. ESTIMADOR THEIL-SEN
0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90
0.95
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov DecPRcorr
PR_corr_months
Primero, se selecciona un dato del conjunto de datos representados en una gráfica de
puntos que representa la ratio de rendimiento energético en función del tiempo de
estudio.
Segundo, se calcula las pendientes que forma la recta que une ese punto con el resto
del conjunto de datos representados.
Tercero, se repite el proceso para el resto de puntos obtenidos. Solo se calcula la
pendiente entre dos puntos si no se ha calculado anteriormente.
Cuarto, se calcula la media de todas las pendientes obtenidas.
La media de todas las pendientes calculadas representa la ratio de degradación de los
dispositivos fotovoltaicos.
𝑃𝑅 𝑐𝑜𝑟𝑟 =
σ 𝑃𝑃𝑉_𝑖
σ𝑖 𝑃𝑆𝑇𝐶 ∙
𝐺 𝑃𝑂𝐴_𝑖
𝐺𝑆𝑇𝐶
1 − 𝛿 𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑎𝑣𝑔 − 𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑖 𝑡𝑖

12. PROCEDIMIENTO
La degradación de los módulos fotovoltaicos se determina observando la tendencia que toma la ratio de
rendimiento sobre el periodo de estudio.
1. Obtener los
parámetros de entrada.
2. Calcular el rendimiento
energético corregido
anual de cada módulo
fotovoltaico.
3. Aplicar el estimador
Theil-Sen para
determinar la ratio de
degradación de cada
dispositivo.
4. Repetir el proceso
para cada módulo
fotovoltaico para obtener
todas las ratios de
degradación.
5. Calcular la media de
degradación de cada
ciudad.
Melbourne
Disp Tipo de Módulo Módulos 𝐏𝐒𝐓𝐂 [kW] 𝛉 𝐓,𝐬𝐮𝐫𝐟 [°] 𝛉 𝐀,𝐬𝐮𝐫𝐟 [°] 𝛅 [1/°C]
1 CEEG. CSUN 195 6 1,520 25 0 -0,0047
2 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ 27 4,860 25 0 -0,0048
3 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ 26 4,940 1 45 -0,0045
4 CanadianSolar CS5A 12 2,220 27 0 -0,0045
5 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ 26 4,940 15 45 -0,0045
6 Sunny Energy ZDNY-188C 26 4,888 20 45 -0,0037
Adelaida
Disp Tipo de Módulo Módulos 𝐏𝐒𝐓𝐂 [kW] 𝛉 𝐓,𝐬𝐮𝐫𝐟 [°] 𝛉 𝐀,𝐬𝐮𝐫𝐟 [°] 𝛅 [1/°C]
7 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ 30 5,700 30 45 -0,0045
8 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ 39 7,410 30 0 -0,0045
9 CNPV 190M 33 6,270 30 0 -0,0040
10 Conergy 230M 18 4,140 30 45 -0,0047
11 TWxxx(35)D-1 26 4,940 30 45 -0,0043
12 QSE SL260CE-48M 8 2,080 22 0 -0,0047
13 ET ET-M572190 16 4,140 30 0 -0,0045
14 Linuo MCS LNPV-125*125-LN 10 1,900 22 15 -0,0047
Adelaida
Disp Tipo de módulo Ratio de degrad.
7 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ -0,0211
8 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ -0,0248
9 CNPV 190M -0,0061
10 Conergy 230M -0,0126
11 TWxxx(35)D-1 -0,0515
12 QSE SL260CE-48M -0,0102
13 ET ET-M572190 -0,0421
14 Linuo MCS LNPV-125*125-LN -0,0141
Media -0,0228
Melbourne
Disp Tipo de módulo Ratio de degrad.
1 CEEG. CSUN 195 -0,0250
2 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ -0,0023
3 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ -0,0108
4 CanadianSolar CS5A -0,0036
5 SUNTECH STP 190S -24/Ad+ -0,0101
6 Sunny Energy ZDNY-188C -0,0018
Media -0,0089

13. RESULTADOS Y
CONCLUSIÓN
8.21E-05 8.76E-05 8.76E-05 8.76E-05
9.91E-04 9.91E-04
8.16E-04 8.16E-04
0
0.0002
0.0004
0.0006
0.0008
0.001
0.0012
2012 2013 2014 2015
Airpollution.PM10particles[kg/m2]
Adelaida Melbourne
399 386.4
411.4
131
476
558.2
388.6
151.2
0
100
200
300
400
500
600
2012 2013 2014 2015
Rainfall(mm/year)
Adelaide Melbourne
20
26 25
20
29
32
24
10
0
5
10
15
20
25
30
35
2012 2013 2014 2015
EffectiveRainfall(days)
Adelaide Melbourne
Solo grupos de partículas con un diámetro menor a
10 micrómentros tienen una importancia relevante, ya
que pueden ser transportadas por la acción del
viento.
La cantidad de lluvia efectiva para limpiar las superficies
fotovoltaica tienen que ser una cantidad de 5mm o superior.
La cantidad de lluvia efectiva en la limpieza de los
dispositivos depende de las características de sus
superficies.
Adelaida
Datos meteorológicos 2012 2013 2014 2015 Media
𝑮 𝑷𝑶𝑨 [W/m2] 219,73 202,31 220,87 220,75 215,91
Velocidad Viento [m/s] 17,30 17,78 16,85 17,22 17,29
Temperatura [°C] 16,37 17,36 17,09 18,55 17,34
Melbourne
Datos meteorológicos 2012 2013 2014 2015 Media
𝑮 𝑷𝑶𝑨 [W/m2] 192,64 191,62 188,86 193,78 191,73
Velocidad Viento [m/s] 20,16 20,16 19,53 19,21 19,76
Temperatura [°C] 14,38 14,39 15,11 16,56 15,25
Localidad Ratio de degradación
Adelaida -0,0228
Melbourne -0,0089
Aunque Adelada tiene niveles de radiación superiores y niveles de polución
inferiores a Melbourne, los efectos de la lluvia y el viento existentes en
Melbourne contrarrestan sus bajos niveles de radiación y su alta polución. Esto
hace que la ratio de degradación de los módulos fotovoltaicos en esta ciudad
sean mejores que los obtenidos en Adelaida.