Publicaciones científicas

CalibSun es una empresa derivada de Solais, una consultora de ingeniería solar con más de 18 años de experiencia en el sector fotovoltaico, lo que nos permite contar con unos conocimientos prácticos inestimables sobre la financiación, el desarrollo y la explotación de proyectos fotovoltaicos.

Escrito por: Pitaval, Sébastien; Wald, Lucien; Ghionda, Florian; Giudicissi, Alexis; Carrière, Thomas; Yezeguelian, Loïc; y Boilley, Alexandre

Sobre la selección óptima de variables meteorológicas como datos de entrada para modelos de aprendizaje automático destinados a la predicción de la irradiación solar

Las variables generadas por los modelos numéricos meteorológicos son esenciales y se utilizan ampliamente como datos de entrada en los modelos de aprendizaje automático para predecir la irradiación solar disponible a nivel del suelo. Esta abundancia de datos requiere una estrategia de optimización eficaz que permita identificar las características más relevantes y eliminar aquellas con un impacto limitado, con el fin de reducir los recursos computacionales.

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Escrito por: Thomas Carrière, Jean Catry y Alexandre Boilley

Planificación de operaciones de limpieza basada en el seguimiento y la modelización de la acumulación de suciedad en los módulos fotovoltaicos

El polvo y la suciedad reducen el rendimiento de las plantas solares situadas en el desierto o de carácter industrial. Los autores proponen un método para calibrar las mediciones del sensor óptico DustIQ en múltiples emplazamientos. Presentan un algoritmo de toma de decisiones que utiliza los pronósticos meteorológicos para programar la limpieza de los módulos en los momentos en que resulta más rentable.

Escrito por: Fuqiang Zhuang, Rodrigo Amaro e Silva, Thomas Carrière, Benoît Gschwind, Yves-Marie Saint-Drenan y Philippe Blanc

Hacia un nuevo enfoque para la evaluación práctica del rendimiento económico de un sistema energético híbrido no conectado a la red y sin almacenamiento, con pronóstico solar integrada

En el caso de los sistemas remotos y aislados de la red (como las explotaciones mineras), el uso de sistemas de almacenamiento de energía (BESS) aumenta los costes de inversión. Este trabajo presenta un sistema de gestión de la energía (PMS) que aprovecha las previsiones solares a corto plazo y de alta precisión para operar configuraciones híbridas fotovoltaicas/diésel sin almacenamiento. Introduce un indicador basado en los costes operativos que sustituye a los indicadores tradicionales, como el RMSE o el MAE.

Escrito por: Thomas Carrière, Rodrigo Amaro e Silva, Fuqiang Zhuang, Yves-Marie Saint-Drenan y Philippe Blanc

Un nuevo enfoque para la predicción solar probabilística mediante vectores de movimiento de las nubes obtenidos por satélite

Este artículo presenta un método que combina técnicas físicas y estadísticas. Utiliza datos del índice de cielo despejado y vectores de movimiento de las nubes (CMV) procedentes de fuentes satelitales (que tradicionalmente solo se empleaban para modelos determinísticos) con el fin de generar pronósticos probabilísticos precisas. Tras someterlo a pruebas con datos de la radiación solar global (GHI) medidos en tierra, el modelo reduce la puntuación de probabilidad clasificada continua (CRPS) entre 37 % y 62 % en comparación con las referencias estándar.

Escrito por: Loïc Yezeguelian, Christophe Vernay, Thomas Carrière y Philippe Blanc

Caracterización de la convergencia y la robustez del método de mapeo de densidad de kernel para la adaptación a cada emplazamiento de la irradiación horizontal global en Europa Occidental

Se centra en ajustar las bases de datos satelitales históricas (Solargis, HelioClim-3, CAMS Radiation) con mediciones piranométricas in situ. Mediante un algoritmo de Kernel Density Mapping (KDM), los sesgos sistemáticos de las bases satelitales se reducen de ±3 % a 0,5 % en los emplazamientos de Europa occidental estudiados, lo que mejora la precisión del financiamiento.

Escrito por: Thomas Carrière, Christophe Vernay, Sébastien Pitaval y Georges Kariniotakis

Un enfoque novedoso paral pronóstico probabilístico continua de la energía fotovoltaica que abarca múltiples intervalos de tiempo

Esta investigación adapta el modelo Analog Ensemble (AnEn) para generar pronósticos probabilísticos continuas y transparentes en múltiples horizontes temporales. El algoritmo puede comenzar en cualquier momento del día y selecciona de forma adaptativa los datos de entrada más relevantes para cada horizonte, lo que lo hace ideal para el trading intradiario continuo.

Escrito por: Thomas Carrière, Christophe Vernay, Sébastien Pitaval, François-Pascal Neirac y Georges Kariniotakis

Estrategias de funcionamiento combinado de los sistemas fotovoltaicos con almacenamiento integrados en los mercados eléctricos

Partiendo de trabajos anteriores, este artículo detalla estrategias de control para instalaciones fotovoltaicas con sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) en los mercados eléctricos. Presenta un modelo de control predictivo (MPC) que tiene en cuenta los costos de degradación de las baterías tanto en la fase day-ahead como en la de despacho en tiempo real, con el fin de evitar el desgaste prematuro de las mismas.

Escrito por: Fuqiang Zhuang, Philippe Salvado, Jean-Philippe Mangione, Sébastien Pitaval y Christophe Vernay

Hacia un análisis probabilístico sencillo y sólido de la variabilidad solar basado en la probabilidad de transición entre clases de variabilidad del estado del cielo

La variabilidad solar es un factor clave de la inestabilidad de la red en centrales eléctricas aisladas o híbridas (fotovoltaicas/diésel). Este estudio modela la variabilidad solar local mediante el análisis de la probabilidad matemática de transición entre los distintos estados del cielo, lo que ayuda a los promotores a evaluar la viabilidad y la previsibilidad de nuevas instalaciones híbridas.

Escrito por: Thomas Carrière, Georges Kariniotakis

Un enfoque integrado paral pronóstico energética basada en el valor y la toma de decisiones fundamentada en datos: aplicación al trading de energías renovables

En lugar de utilizar un enfoque en dos fases (primero el pronóstico y luego la optimización de la distribución), este artículo unifica las fases de pronóstico y toma de decisiones en una única función. Todo el motor predictivo está optimizado para maximizar los ingresos del mercado.

Colaboradores científicos

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CalibSun fue fundada en 2023 por Nicolas Thévenin y Sébastien Pitaval, los fundadores de Solaïs, una empresa con más de 18 años de experiencia en el sector fotovoltaico y líder mundial en estudios sobre deslumbramiento.

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