Modelamiento de patrones diarios de producción solar fotovoltaica orientada a la mejora de la eficiencia y precisión en las proyecciones energéticas: un enfoque estadístico
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Date
2025-09-23
Authors
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
This research develops a statistical model to characterize and predict photovoltaic (PV) solar energy production, considering its annual and daily variations based on data from three groups of solar panels over one year. To model annual variability, autoregressive moving average (ARMA) models were applied to detrended time series data, allowing the identification of temporal dependency patterns in energy generation. At the daily level, the work focused on fitting beta distributions to percentiles of photovoltaic production, and on clustering the daily profiles, which provided a refined characterization of hourly generation patterns. Furthermore, based on the obtained ARMA models, synthetic time series with statistical properties equivalent to the original series were generated, facilitating simulation and predictive analysis. The methods implemented in this study provide a robust tool to improve the accuracy of solar generation projections and optimize the management of photovoltaic systems, thereby contributing to the efficient planning and operation of renewable energy.
Resumen
Este trabajo de titulación desarrolla un modelo estadístico para caracterizar y predecir la producción de energía solar fotovoltaica (FV) considerando sus variaciones anuales y diarias a partir de los datos de tres grupos de paneles solares a lo largo de un año. Para modelar la variabilidad anual, se emplearon modelos autorregresivos de media móvil (ARMA) aplicados a datos de series temporales sin tendencia, permitiendo identificar patrones de dependencia temporal en la generación de energía. A nivel diario, el trabajo se enfocó en ajustar distribuciones beta a percentiles de producción fotovoltaica y al agrupamiento de perfiles diarios, lo que proporcionó una caracterización refinada de los patrones de generación horaria. Además, a partir de los modelos ARMA obtenidos, se generaron series sintéticas con propiedades estadísticas equivalentes a las series originales, facilitando la simulación y el análisis predictivo. Los métodos implementados en este estudio proporcionan una herramienta robusta para mejorar la precisión en las proyecciones de generación solar y optimizar la gestión de sistemas fotovoltaicos, contribuyendo así a la planificación y operación eficiente de la energía renovable.
Keywords
Electrónica, Producción fotovoltaica, Percentiles, Análisis estadístico
Citation
Código de tesis
TET; 169
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones