El rendimiento de un sistema fotovoltaico rara vez se rige por un único parámetro de diseño. En muchos proyectos, la producción de energía, las pérdidas y el rendimiento económico dependen de combinaciones de variables que interactúan, como la geometría, la separación, la altura, la orientación, las propiedades del suelo, la estrategia de seguimiento, la capacidad de almacenamiento y el entorno.
En los sistemas fotovoltaicos complejos, estas interacciones no pueden captarse de forma fiable mediante comprobaciones de sensibilidad aisladas o simulaciones deterministas únicas. Por tanto, es necesaria una optimización multiparamétrica para explorar sistemáticamente los espacios de diseño y comprender cómo se traducen las decisiones técnicas en resultados energéticos y económicos.
LuSim se ha desarrollado para apoyar este tipo de análisis dentro de un marco coherente de modelización en 3D que vincula la modelización física con los indicadores de rendimiento económico.
LuSim permite la optimización multiparamétrica mediante simulaciones por lotes que evalúan familias de configuraciones bajo idénticos supuestos físicos y condiciones de contorno.
Multiple parameters can be varied simultaneously using structured grids, targeted scenarios, or exploratory combinations. Each configuration is simulated using the same 3D representation of geometry, shading, irradiance exchange, and system losses, ensuring that differences in results are attributable to design choices rather than modelling inconsistencies.
Este planteamiento permite explorar con eficacia grandes espacios de diseño, manteniendo al mismo tiempo la coherencia física entre las simulaciones.
Meaningful optimisation requires strict consistency across all evaluated scenarios. In LuSim, every configuration within a batch simulation relies on the same underlying modelling approach for irradiance, shading, and PV energy yield.
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.
This ensures that technical and economic comparisons remain physically meaningful, even when multiple parameters vary simultaneously.
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 supports optimisation studies that account for temporal electricity price signals rather than relying solely on annual energy totals.
By combining time-resolved PV production profiles with spot market prices or other price structures, simulations can be used to evaluate revenue rather than energy alone. This enables the exploration of design and operational choices that favour production during high-price periods, even if total annual yield is reduced.
Such analyses are particularly relevant in markets with high price volatility or increasing penetration of variable renewable energy.
Multiparameter optimisation can include battery energy storage systems and their operational strategies.
LuSim can be used to evaluate combinations of PV system design, storage capacity, and control strategies such as self-consumption maximisation, peak shaving, price arbitrage, or grid support. By simulating PV production, storage behaviour, and electricity prices together, optimisation studies assess how storage influences energy flows, revenues, and financial performance.
This allows questions related to storage sizing, operation, and economic value to be addressed within the same modelling framework as PV system optimisation.
Multiparameter optimisation is not limited to identifying a single optimal configuration. In practice, it is often more important to understand sensitivities and trade-offs between competing objectives.
LuSim supports the identification of parameters that have the strongest influence on energy yield, financial performance, risk exposure, and robustness to uncertainty. It also enables analysis of trade-offs such as capital expenditure versus operational flexibility, energy maximisation versus revenue maximisation, or system complexity versus economic return.
This information supports informed design decisions, particularly in projects constrained by regulatory, financial, or site-specific factors.
By exploring plausible ranges of design parameters, operating strategies, and price assumptions, multiparameter optimisation in LuSim provides a natural foundation for uncertainty and exceedance analysis.
The outputs of batch simulations can be used directly to derive distributions of energy, revenue, and financial indicators based on physically and economically meaningful scenarios. This ensures that exceedance metrics reflect real design and market variability rather than abstract statistical assumptions.
Rather than prescribing a single optimal solution, LuSim supports structured decision-making by clarifying trade-offs, sensitivities, and risks. This makes it particularly well suited to early-stage design, feasibility studies, and comparative assessments, where understanding the decision space is more valuable than converging prematurely on a single configuration.
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