Proporcionados con mediciones de la potencia real agregada (por ejemplo, la red de distribución de energía, un edificio) e irradiancia horizontal global (p. Ej., De un piranómetro), este código estima la cantidad de generación de PV (sin observación) dentro de esa agregación con el método C de [1].

Se demostró que este método todavía funcionaba con estimaciones de irradiancia satelital (menos resueltas), que pueden ser más fáciles de acceder a las mediciones piranómetro, ver [2], incluso si se deterioran el rendimiento. Este código utiliza la caja de herramientas PVLIB para MATLAB [3], y S2-Sample-Toolbox [4].
Las medidas proporcionadas en este código son de la configuración de "alimentador despachable" [5]. Es un alimentador de distribución de voltaje medio de los edificios de oficinas de interfaz de campus EPFL (demanda máxima de aproximadamente 400 kW) con generación fotovoltaica de techo (alrededor de 95 kWp, en el momento de estas mediciones).
Si usa este trabajo, consulte él citando referencia [1] aquí a continuación.
[1] F. Sossan, L. Nespoli, V. Medici y M. Paolone, "desagregación sin supervisión de la producción fotovoltaica a partir de mediciones de flujo de potencia compuesta de prosumadores heterogéneos", en transacciones IEEE en informática industrial. doi: 10.1109/tii.2018.2791932, 2019. https://arxiv.org/pdf/1706.04821.pdf
[2] F. Sossan, E. Scolari, M. Paolone, "Desgregación de la generación fotovoltaica local a partir de flujos de potencia compuesta con medición directa y estimaciones satelitales de la irradiancia: una comparación", Eupvsec, 2019. Https://cutt.ly/GH19WRV
[3] Stein, Joshua S., et al. "Pvlib: funciones de modelado de rendimiento fotovoltaico de código abierto para Matlab y Python". 2016 IEEE 43a Conferencia de Especialistas Fotovoltaicos (PVSC). IEEE, 2016.
[4] Anton Semechko, https://github.com/antonsemechko/s2-sampling-toolbox
[5] F. Sossan F., E. Namor, R. Cherkaoui y M. Paolone, "." Lograr la capacidad de despacho de los alimentadores de distribución a través de la pronóstico impulsado por los datos de los prosumidores y el control predictivo del almacenamiento electroquímico ", en las transacciones IEEE en energía sostenible, 7 (4), 1762-1777, 2016. https://arxiv.org/abs/1602.02265