LuSim se basa en un enfoque de modelado 3D basado en GPU que representa los sistemas fotovoltaicos y su entorno de forma explícita en el espacio. El terreno, las estructuras, los módulos y los elementos circundantes se modelan directamente en lugar de aproximarse mediante suposiciones geométricas simplificadas.
Este enfoque permite la evaluación espacial y temporal de la irradiancia, el sombreado y el rendimiento energético. Proporciona la base física compartida por todos los servicios LuSim, garantizando la coherencia entre los estudios y permitiendo al mismo tiempo adaptar el detalle de la modelización a los objetivos de cada proyecto.
LuSim permite la optimización multiparamétrica mediante simulaciones por lotes que evalúan familias de configuraciones bajo idénticos supuestos físicos y condiciones de contorno.
Se pueden variar múltiples parámetros simultáneamente, ya sea mediante rejillas estructuradas, escenarios específicos o combinaciones exploratorias. Cada configuración se simula utilizando la misma representación tridimensional de la geometría, el sombreado, el intercambio de irradiancia y las pérdidas del sistema, lo que garantiza que las diferencias en los resultados sean atribuibles a las elecciones de diseño y no a incoherencias en la modelización.
Este planteamiento permite explorar con eficacia grandes espacios de diseño, manteniendo al mismo tiempo la coherencia física entre las simulaciones.
Un requisito clave para una optimización significativa es la coherencia en todos los escenarios evaluados. En LuSim, todas las configuraciones de una simulación por lotes se basan en el mismo enfoque de modelado subyacente para la irradiancia, el sombreado y el rendimiento energético fotovoltaico.
El sombreado de la irradiancia directa se evalúa mediante visibilidad geométrica, mientras que los componentes difusos y reflejados se tratan mediante factores de visión 3D de alta resolución espacial. El rendimiento eléctrico y las pérdidas se calculan mediante modelos fotovoltaicos validados que se aplican de forma coherente en todos los escenarios.
De este modo se garantiza que las comparaciones técnicas y económicas entre configuraciones sigan teniendo sentido desde el punto de vista físico, incluso cuando varían múltiples parámetros simultáneamente.
La optimización multiparámetro en LuSim no se limita a maximizar la producción anual de energía. Los indicadores de rendimiento financiero pueden integrarse explícitamente como objetivos de optimización.
Para cada configuración simulada pueden calcularse parámetros clave como el coste nivelado de la energía, la tasa interna de rentabilidad y el valor actual neto a partir de los resultados del rendimiento energético, las hipótesis de costes y los parámetros financieros.
Esto permite que los ejercicios de optimización se centren en la rentabilidad y no sólo en la producción de energía. En muchos casos, la configuración que maximiza la producción anual no es la que maximiza el valor económico. LuSim hace explícitas estas compensaciones vinculando los resultados técnicos de la simulación con la evaluación financiera.
LuSim permite realizar estudios de optimización que tienen en cuenta las señales temporales de los precios de la electricidad en lugar de basarse únicamente en los totales anuales de energía.
Combinando perfiles de producción fotovoltaica resueltos en el tiempo con precios del mercado al contado u otras estructuras de precios, las simulaciones pueden utilizarse para evaluar los ingresos en lugar de la energía por sí sola. Esto permite explorar opciones de diseño que favorezcan la producción durante periodos de precios altos, aunque reduzcan el rendimiento anual total.
Estos análisis son especialmente pertinentes en mercados con una gran volatilidad de precios o una creciente penetración de energías renovables variables, donde el calendario de producción tiene un impacto directo en la rentabilidad.
La optimización multiparámetro no se limita a identificar una única configuración óptima. En la práctica, suele ser más importante comprender las sensibilidades y compensaciones entre objetivos contrapuestos.
LuSim permite identificar los parámetros que más influyen en el rendimiento energético, los resultados financieros, la exposición al riesgo o la solidez frente a la incertidumbre. También permite analizar las compensaciones, por ejemplo, entre el gasto de capital y la flexibilidad operativa, la maximización de la energía y la maximización de los ingresos, o la complejidad del sistema y el rendimiento financiero.
Esta información ayuda a tomar decisiones de diseño bien fundadas, especialmente en proyectos en los que las limitaciones obedecen a consideraciones normativas, financieras o específicas del emplazamiento.
La optimización multiparamétrica también puede incluir los sistemas de almacenamiento de energía en baterías y sus estrategias operativas.
LuSim puede utilizarse para evaluar distintas combinaciones de diseño de sistemas fotovoltaicos y capacidad de almacenamiento, así como estrategias de funcionamiento alternativas como la maximización del autoconsumo, la reducción de picos, el arbitraje de precios o el apoyo a la red.
Mediante la simulación conjunta de la producción fotovoltaica, el comportamiento del almacenamiento y los precios de la electricidad, los ejercicios de optimización pueden evaluar cómo influye el almacenamiento en los flujos de energía, los ingresos y los indicadores de rendimiento financiero.
Esto permite abordar cuestiones de diseño relacionadas con el dimensionamiento del almacenamiento, la estrategia de control y el valor económico dentro del mismo marco de modelización que la optimización del sistema fotovoltaico.
La optimización multiparamétrica es la base de una sólida evaluación de la incertidumbre. Al explorar rangos plausibles de parámetros de diseño, estrategias operativas e hipótesis de precios, LuSim ayuda a cuantificar cómo la variabilidad de los insumos se propaga a los resultados energéticos y financieros.
Los resultados de las simulaciones por lotes pueden utilizarse directamente para apoyar el análisis de probabilidades de superación, en el que las distribuciones de indicadores como el rendimiento energético, los ingresos o los KPI financieros se derivan de escenarios física y económicamente significativos.
De este modo se garantiza que los parámetros de superación reflejen la variabilidad real del diseño y del mercado en lugar de suposiciones estadísticas abstractas.
En lugar de prescribir una única solución óptima, la optimización multiparámetro con LuSim apoya la toma de decisiones estructurada. Proporciona una visión cuantitativa de cómo interactúan el diseño técnico, la estrategia operativa y las condiciones del mercado para influir en el rendimiento y la rentabilidad.
Este servicio es especialmente adecuado para las primeras fases de diseño, estudios de viabilidad y evaluaciones comparativas, en las que comprender el espacio de diseño y decisión es más valioso que converger prematuramente en una única configuración.
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