En muchos proyectos fotovoltaicos, la evaluación del rendimiento no puede basarse en una única estimación determinista. En su lugar, los resultados se expresan en términos de probabilidades de superación que cuantifican la probabilidad de alcanzar o superar un determinado nivel de rendimiento.
Indicadores como P50 o P90 se utilizan habitualmente en las evaluaciones del rendimiento energético y en las evaluaciones financieras para caracterizar el riesgo. Estos indicadores son fundamentales para los análisis de financiabilidad, las discusiones contractuales y las decisiones de inversión.
LuSim soporta el análisis de probabilidad de superación cuantificando y propagando explícitamente las incertidumbres a lo largo de la cadena de modelado fotovoltaico, en lugar de basarse en márgenes genéricos o porcentajes fijos de incertidumbre.
El análisis de excedencia en LuSim está estrictamente separado de la optimización del diseño. Se realiza para una configuración de referencia definida, que corresponde a una disposición específica del sistema, geometría y un conjunto de hipótesis de funcionamiento.
El objetivo no es explorar diseños alternativos, sino cuantificar la incertidumbre residual asociada al diseño seleccionado. Esta incertidumbre refleja las limitaciones en los datos, las hipótesis de modelado, la variabilidad ambiental y el comportamiento del sistema que no pueden resolverse por completo en la etapa de diseño.
Esta distinción garantiza que las probabilidades de excedencia representen niveles de riesgo y de confianza, y no una variabilidad de diseño deliberada.
LuSim adopta una visión a nivel de sistema del rendimiento energético fotovoltaico, donde la conversión del recurso solar en electricidad entregada se representa como una secuencia de ganancias y pérdidas. Cada etapa de esta cadena de modelado introduce tanto una contribución determinista como una incertidumbre asociada.
Las fuentes de incertidumbre pueden incluir la evaluación del recurso solar, la transposición de la irradiancia, el sombreado y mismatch, el soiling, el rendimiento de los módulos e inversores, la disponibilidad del sistema y la degradación a largo plazo. La importancia relativa y la madurez de estas fuentes varían según la tecnología, las condiciones del sitio y la fase del proyecto.
Al hacer que las fuentes de incertidumbre sean explícitas y trazables, LuSim evita tratar la incertidumbre como una única corrección agregada y, en su lugar, vincula los límites de confianza a hipótesis físicas y de modelado identificables.
Las probabilidades de excedencia requieren la propagación de incertidumbres a través de toda la cadena de modelado financiero y de rendimiento energético fotovoltaico.
LuSim admite varias estrategias de propagación de incertidumbre según el contexto y la información disponible. Estas incluyen aproximaciones gaussianas para incertidumbres pequeñas y de buen comportamiento, enfoques basados en convolución para distribuciones asimétricas o acotadas, y muestreo de Monte Carlo cuando las correlaciones o las no linealidades son significativas.
La elección del método de propagación forma parte del compromiso de modelado, equilibrando la precisión, la transparencia y el esfuerzo computacional. Es importante destacar que las distribuciones resultantes siempre están ancladas a la misma configuración de referencia.
LuSim admite la derivación de probabilidades de excedencia para indicadores relacionados con la energía, como el rendimiento energético anual o la energía entregada.
Al analizar las distribuciones de salida resultantes, se pueden extraer directamente valores como P50 o P90. Estos valores reflejan la incertidumbre impulsada por la geometría específica del sitio, la complejidad del sombreado y las hipótesis de modelado, en lugar de promedios genéricos de la industria.
Este enfoque mejora la credibilidad y la interpretabilidad de las métricas de excedencia basadas en la energía en proyectos fotovoltaicos complejos.
Las probabilidades de excedencia también se pueden aplicar a los indicadores de rendimiento financiero derivados de la configuración de referencia.
LuSim admite el análisis de excedencia para magnitudes como los ingresos, el valor actual neto, la tasa interna de retorno o el coste nivelado de la energía. Estos indicadores se calculan de manera coherente para cada resultado simulado utilizando las mismas hipótesis financieras.
Esto permite evaluar el riesgo financiero como una consecuencia directa de la incertidumbre técnica y de modelado, en lugar de como un ajuste independiente o puramente financiero.
Los niveles de incertidumbre no son estáticos a lo largo de la vida útil de un proyecto fotovoltaico. En la fase previa a la construcción, las probabilidades de excedencia reflejan una información limitada e hipótesis conservadoras. Durante la operación, los datos de monitorización y los diagnósticos pueden reducir algunos componentes de incertidumbre al tiempo que revelan otros.
LuSim está diseñado para respaldar esta evolución al permitir que las hipótesis de incertidumbre se perfeccionen a medida que se dispone de mejores datos. Esto hace posible revisar las métricas de excedencia a lo largo del tiempo y distinguir entre fuentes de incertidumbre reducibles e irreducibles.
Las probabilidades de excedencia generadas con LuSim están destinadas a respaldar una evaluación de riesgos informada y una toma de decisiones transparente.
Al fundamentar la cuantificación de la incertidumbre en un modelado físico detallado e hipótesis trazables, LuSim proporciona métricas de excedencia que son coherentes con la complejidad real del sistema fotovoltaico evaluado.
Este enfoque es especialmente relevante para proyectos en los que los efectos derivados de la geometría, las configuraciones innovadoras o los entornos atípicos hacen que los tratamientos simplificados de la incertidumbre resulten insuficientes.
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