CNO - anexo acuerdo 1726 de 2023

Protocolo para la Aplicación de la Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solares Fotovoltaicas

Autores: María Alejandra Vargas Torres.

Camilo Andrés Sedano Quiroz, M.Sc. Nelson Andrés Salazar Peña, M.Sc. Oscar David Salamanca Gómez, M.Sc. Andrés Leonardo González Mancera, Ph.D. Julio 11, 2023Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es Fotovoltaicas

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Revisión Revisión Fecha Fecha Descripción Descripción 0 2023-06-09 1 2023-07-11 Se revisó de acuerdo a los comentarios públicos y acuerdos al interior del grupo de trabajo.Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es Fotovoltaicas

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1. Objetivo

El presente protocolo define la metodología para la reconstrucción de las series de datos de irradiancia global horizontal y temperatura ambiente para plantas solares fotovoltaicas conforme con lo establecido en Numeral 4 del Artículo 3 de la Resolución CREG 101 007 de 2023.

2. Ámbito de aplicación

Plantas de generación solar fotovoltaica que van a participar en algún mecanismo de asignación de obligaciones del cargo por confiabilidad de que trata la Resolución CREG 071 de 2006 (o aquellas que la modifiquen, adicionen o sustituyan), a plantas solares fotovoltaicas que apliquen procedimientos relacionados con asignación de

asignación de obligaciones del cargo por confiabilidad de que trata la Resolución CREG 071 de 2006 (o aquellas que la modifiquen, adicionen o sustituyan), a plantas solares fotovoltaicas que apliquen procedimientos relacionados con asignación de obligaciones del cargo por confiabilidad, y a plantas solares fotovoltaicas que tengan Obligaciones de Energía Firme (OEF) previamente asignadas a la expedición de la presente resolución.

3. Metodología de reconstrucción de las series de datos de irradiancia global horizontal y temperatura ambiente

Para la reconstrucción de las series de datos de irradiancia global horizontal (GHI, por sus siglas en inglés) y temperatura ambiente (TA), dichas series de datos deben haber sido adquiridas conforme con lo dispuesto en el Acuerdo CNO 1724 de 2023 o aquel que lo modifique o sustituya y el Acuerdo CNO 1725 de 2023 o aquel que lo modifique o sustituya.Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es Fotovoltaicas

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Figura 1. Diagrama de flujo de la metodología MCP. Los superíndices 𝑀 y 𝑆 corresponden a las series de datos de medición en sitio y fuente secundaria, respectivamente.

3.1. Corroboración de aplicabilidad

3.1.1. Chequeo de periodo común

El punto de partida para la metodología de reconstrucción histórica de las series de datos de GHI y TA son:

1. Información de referencia de largo plazo (≥ 10 años); típicamente corresponde a la serie de datos de la fuente secundaria ( 𝑆). Dicha fuente secundaria debe

datos de GHI y TA son:

1. Información de referencia de largo plazo (≥ 10 años); típicamente corresponde a la serie de datos de la fuente secundaria ( 𝑆). Dicha fuente secundaria debe ser la suministrada por la entidad reconocida y no puede ser modificada ni ajustada previo a la aplicación de este protocolo.

2. Información de corto plazo medida adecuadamente en la ubicación objetivo por al menos (≥) 1 año consecutivo; típicamente corresponde a la serie de datos de medición en sitio (𝑀).

A partir de las series de datos de medición en sitio (𝑀) y fuente secundaria (𝑆), se debe verificar que:

1. Existe un periodo común entre la serie de datos de medición en sitio y la serie de datos de la fuente secundaria (las dos series de datos a una misma altura).Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es

Fotovoltaicas

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2. El periodo común es mínimo (≥) de 1 año.

Si alguno de los dos ítems previos no se cumple, no se continúa con la metodología MCP.

3.1.2. Coeficiente de Pearson

El nivel de correlación es cuantificado con el coeficiente de correlación de Pearson (𝑟) a partir de la s series de datos de medición en sitio y fuente secundaria durante el periodo común (mínimo un año en resolución horaria).

𝑟 = ∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅)(𝑦𝑖 − 𝑦̅)

periodo común (mínimo un año en resolución horaria).

𝑟 = ∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅)(𝑦𝑖 − 𝑦̅) √∑(𝑥𝑖 − 𝑥̅)2(𝑦𝑖 − 𝑦̅)2 (1)

Donde el subíndice 𝑖 corresponde a cada valor en la serie de datos, 𝑥 corresponde a la información de la serie de datos de medición en sitio y 𝑦 corresponde a la información de la serie de datos de la fuente secundaria.

El límite inferior aceptado del parámetro 𝑟 es 0.9 para series de datos de irradiancia global horizontal (i.e., 𝒓𝑮𝑯𝑰 ≥ 𝟎. 𝟗) y 0.84 para series de datos de temperatura ambiente (i.e., 𝒓𝑻𝑨 ≥ 𝟎. 𝟖𝟒), de acuerdo a lo establecido en el Numeral 3 del Artículo 3 de la Resolución CREG 101 007 de 2023. De esta manera se garantiza que la fuente secundaria captura las condiciones meteorológicas en tierra.

3.2. Procedimiento de r econstrucción histórica con metodología MCP

El modelo relación de varianzas para la aplicación de la metodología MCP utiliza una relación entre la varianza de ambas series de datos (i.e., fuente secundaria y medición en sitio) con lo que es posible realizar un ajuste lineal que mantiene la varianza de la serie de datos de medición en sitio. Adicionalmente, es necesario corregir las horas en las que la GHI no está presente, ajustando los datos a cero.

Una vez se establece el ajuste lineal por el modelo de relación de varianzas es posible

serie de datos de medición en sitio. Adicionalmente, es necesario corregir las horas en las que la GHI no está presente, ajustando los datos a cero.

Una vez se establece el ajuste lineal por el modelo de relación de varianzas es posible reconstruir la serie de datos de medición en sitio para el periodo de largo plazo requerido (i.e., ≥ 10 años).

La reconstrucción temporal de la serie de datos de GHI se realiza mediante la Ecuación 2.Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es Fotovoltaicas

Universidad de los Andes – Consejo Nacional de Operación Página 5 de 6 𝐺𝐻𝐼𝑖 𝑀𝐶𝑃 = (𝐺𝐻𝐼̅̅̅̅̅𝑀 − 𝜎𝐺𝐻𝐼 𝑀 𝜎𝐺𝐻𝐼 𝑆 ⋅ 𝐺𝐻𝐼̅̅̅̅̅𝑆) + (𝜎𝐺𝐻𝐼 𝑀 𝜎𝐺𝐻𝐼 𝑆 ⋅ 𝐺𝐻𝐼𝑖 𝑆) (2)

Donde:

• 𝑮𝑯𝑰̅̅̅̅̅̅𝑴: Variable que almacena el promedio de la irradiancia global horizontal de la serie de datos de medición en sitio. • 𝝈𝑮𝑯𝑰 𝑴 : Variable que almacena la desviación estándar muestral de la irradiancia global horizontal de la serie de datos de medición en sitio.

la serie de datos de medición en sitio. • 𝝈𝑮𝑯𝑰 𝑴 : Variable que almacena la desviación estándar muestral de la irradiancia global horizontal de la serie de datos de medición en sitio. • 𝑮𝑯𝑰̅̅̅̅̅̅𝑺: Variable que almacena el promedio de la irradiancia global horizontal de la serie de datos de la fuente secundaria únicamente para el periodo común. • 𝝈𝑮𝑯𝑰 𝑺 : Variable que almacena la desviación estándar muestral de la irradiancia global horizontal de la serie de datos de la fuente secundaria únicamente para el periodo común. • 𝑮𝑯𝑰𝒊 𝑺: Irradiancia global horizontal de la serie de datos de la fuente secundaria para la estampa temporal 𝑖.

La reconstrucción temporal de la serie de datos de TA se realiza mediante la Ecuación 3.

𝑇𝐴𝑖 𝑀𝐶𝑃 = (𝑇𝐴̅̅̅̅𝑀 − 𝜎𝑇𝐴 𝑀 𝜎𝑇𝐴 𝑆 ⋅ 𝑇𝐴̅̅̅̅𝑆) + (𝜎𝑇𝐴 𝑀 𝜎𝑇𝐴 𝑆 ⋅ 𝑇𝐴𝑖 𝑆) (3)

Donde:

• 𝑻𝑨̅̅̅̅𝑴: Variable que almacena el promedio de la temperatura ambiente de la serie de datos de medición en sitio.
• 𝝈𝑻𝑨

𝑆) (3)

Donde:

• 𝑻𝑨̅̅̅̅𝑴: Variable que almacena el promedio de la temperatura ambiente de la serie de datos de medición en sitio. • 𝝈𝑻𝑨 𝑴 : Variable que almacena la desviación estándar muestral de la temperatura ambiente de la serie de datos de medición en sitio. • 𝑻𝑨̅̅̅̅𝑺: Variable que almacena el promedio de la temperatura ambiente de la serie de datos de la fuente secundaria únicamente para el periodo común. • 𝝈𝑻𝑨 𝑺 : Variable que almacena la desviación estándar muestral de la temperatura ambiente de la serie de datos de la fuente secundaria únicamente para el periodo común. • 𝑻𝑨𝒊 𝑺: Temperatura ambiente de la serie de datos de la fuente secundaria para la estampa temporal 𝑖.

La desviación estándar muestral se calcula con la Ecuación 4, siendo 𝑥 la serie de datos, 𝑥̅ el promedio de la serie de datos y 𝑛 la cantidad de datos que componen dicha serie.Protocolo Aplicación Metodología de Ajuste de las Series de Datos para Plantas Solar es Fotovoltaicas

Universidad de los Andes – Consejo Nacional de Operación Página 6 de 6 𝜎 = √∑(𝑥 − 𝑥̅)2 𝑛 − 1 (4)

3.3. Reporte de reconstrucción temporal histórica

La reconstrucción temporal histórica de las series de datos de GHI y TA (≥ 10 años en resolución horaria) debe ser incluida en el Formato 24.1 del Artículo 19 de la Resolución

3.3. Reporte de reconstrucción temporal histórica

La reconstrucción temporal histórica de las series de datos de GHI y TA (≥ 10 años en resolución horaria) debe ser incluida en el Formato 24.1 del Artículo 19 de la Resolución CREG 101 007 de 2023 . Para los períodos de tiempo en los que se cuenta con datos medidos en sitio, éstos deben ser reportados en lugar de los datos de la serie reconstruida.

Tabla 1. Reconstrucción temporal histórica de irradiancia global horizontal (𝐺𝐻𝐼𝑀𝐶𝑃) y temperatura ambiente (𝑇𝐴𝑀𝐶𝑃) para 10 años en resolución horaria. Año Mes Día Hora 𝑮𝑯𝑰𝑴𝑪𝑷 (kW/m2) 𝑻𝑨𝑴𝑪𝑷 (°C) 20XX – 10 12 1 0 20XX – 10 12 1 1 20XX – 10 12 1 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX – 10 12 1 23 20XX – 10 12 2 0 20XX – 10 12 2 1 20XX – 10 12 2 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX – 10 12 2 23 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX – 10 12 31 0 20XX – 10 12 31 1 20XX – 10 12 31 2

⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX – 10 12 31 0 20XX – 10 12 31 1 20XX – 10 12 31 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX – 10 12 31 23 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX 11 30 0 20XX 11 30 1 20XX 11 30 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 20XX 11 30 23