Capítulo 5: DISCUSIÓN E INTERPRETACIÓN DE RESUL TADOS
5.1 INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS
hasta 360°, los mismos que están divididos a intervalos de 1
o
o en elcontorno de la circunferencia, los ángulos de elevación están representadas por las circunferencias concéntricas que se extiende desde
o
o hasta 90°. En la figura 4.6 se representa en coordenadas cartesianas a la trayectoria del sol, adicionalmente se puede apreciar las sombras que se generan cuando la elevación es menor ao
o, es decir cuando el sol no es visible. La tabla 4.1 muestra los parámetros del lugar como latitudes, longitudes, acimut y elevación para la fecha y hora determinada, asimismo nos indica los crepúsculos y la luz del día.Con la asistencia de Sunearthtools.com, se ha determinado los ángulos de elevación y acimut tanto para Yanacancha como para San José de Quera, en cada hora, teniendo como resultado ángulos que varian en cada hora, tal como se aprecia en la tabla 4.2.
Con asistencia de Atmospheric Science Data Center-NASA (2014) se obtuvo los resultados que incluye; días pico solar de la radiación horizontal, presión atmosférica, la humedad relativa y la temperatura del aire; en base a ello se estimó la radiación promedio que fue 5.84 kWh/m2/d tanto en San José de Quera como en Yanacancha, ver tabla 4.4. Asimismo se obtuvo la Radiación solar horizontal, de la tesis doctoral Energía solar y calidad ambiental de la región Junín, cuyo autor es Bequer Camayo Lapa, donde extrajo datos de estación de monitoreo específicamente de la localidad de San Juan de Jarpa que esta muy proximo a las localidades de San Jase de Quera y Yanacancha, la radiación promedio en ello es de 5,902 kWh/m2/dia, la diferencia entre estas estimaciones no es significativo y es de 0.062 kWh/m2/dia que equivale a 1.051% de la radiación monitoreada, en consecuencia estos datos son confiables y es insumo para el dimensionamiento de los componentes del módulo para la experimentación. Ver tabla 4.5.
5.1.1 Dimensionamiento del sistema solar Fotovoltaico
Para el dimensionamiento de los componentes se ha tenido en cuenta la carga (requerimiento del usuario) que fue de cuatro habitaciones que requieren de energía eléctrica para la iluminación, en este se decide utilizar cuatro lámparas de 12 Voltios, de un amperio, por tanto, la potencia requerida fue de 48 W. Se requiere utilizar cuatro horas diarias, siete días a la semana, en consecuencia el consumo fue de 18.82 Ah/día y el corregido 20.22 Ah/día; con ello iniciamos dimensionando la Batería en este caso la batería más próximo fue de 60 Ah, debido a que la capacidad calculada fue de 31.6 Ah tal como se muestra en la tabla 4.6.
El panel solar fotovoltaico se dimensionó en base a la intensidad de diseño que fue de 4.36 A, el panel más próximo a esta es SOLARLAND de 85 Wp, 4.6 A de intensidad de corriente. El controlador de carga se eligió teniendo en cuenta a la intensidad mínima que fue de 6.26 A calculada en la tabla 4.6, el más próximo fue de 1 O A, en consecuencia se seleccionó a Phocos CE de 1 O A.
Finalmente, se dimensionó los conductores en función a la tensión y la corriente máxima cuya sección calculada fue 2.48 mm2 para Generador- regulador, 4.94 mm2 Batería-Inversor y 2.38 mm2 Regulador -batería, esto conllevó definir para el primero calibre AWG 12, 10 para el segundo y 12 para el tercero, respectivamente.
5.1.2 Resultado de la experimentación
En las tablas 4. 7 y 4.8 se muestran los datos obtenidos de los experimentos tanto en San José de Quero y Yanacancha, en ello se ha medido la intensidad de corriente eléctrica, la tensión y con ellos se
determinó la potencia y en consecuencia la energía en Wh. En las tablas mencionadas se muestran la temperatura del lugar que no sobre pasa los 28°C, de manera que no influye en el rendimiento de los equipos, si excede a los 30° puede haber el riesgo de afectar negativamente en el performance de los equipos, asimismo las mediciones se realizaron desde las siete de la mañana hasta las seis de la tarde, obviamente la variación de la generación de corriente eléctrica y el voltaje es variable; la medición se realizó en dos días consecutivas sin la presencia de nubes con cielo azul y por ende la radiación con mayor incidencia hacia los paneles, entonces se hicieron dos réplicas y la tercera réplica se extrajo del promedio de las dos primeras, para poder utilizar en el diseño factorial sin ninguna dificultad. Como podemos apreciar la generación mayor ocurre en el intervalo de 1 O de la mañana hasta tres de la tarde, que para el estudio fue el intervalo pico tal como establece las estimación de horas pico que fue de 5.8 horas que equivale a seis horas. Considerando el tiempo desde siete de la mañana hasta seis de la tarde la generación promedio de energía eléctrica fue de unos 35 Wh por día; sin embargo como la hora pico fue de seis horas, se extrajo el promedio de producción del intervalo 1 O a.m. hasta 15 horas de la tarde, el mismo que se muestra en la última columna de la tabla.
En las tablas 4.9 y 4.1 O, se muestran los consolidados de las mediciones incluido la tercera réplica y los ocho tratamientos y en la tabla 4.11 se presenta las combinaciones de los factores, los niveles de los tratamientos y las réplicas bajo las consideraciones del diseño factorial, reitero, esto fue teniendo en cuenta solo seis horas pico de generación de
radiación solar (10:00 h - 15:00 h). En base a las consideraciones de Box(2011, p.177) y Kuehl (2008, p.175), se construye la tabla 4.12 de diseño factorial 23, considerando la generación promedio de energía eléctrica, que fue base para realizar los cálculos aritméticos de las interacciones de cada factor.
La tabla 4.13, muestra los cálculos de las interacciones de los factores principales y asociados, tal es así el efecto medio principal del ángulo de elevación E es de -2.75 y es considerado significativo; del mismo modo tenemos el efecto principal del acimut que es de -1.75 y de posición del controlador de carga que es -1.25; de los tres quien tiene mayor relevancia son los dos primeros elevación y acimut.
5.1.3 Efectos de interacciones de dos y tres factores, método manual.
En base a la figura 4.9, que son los cubos, se determina las interacciones de dos y tres factores, incluso de los factores principales. Con la asistencia de las ecuaciones denominadas diferencia de medias se muestra la significancia de los factores.
5.1.4 Análisis factorial de 23 con Minitab.
Referente al ajuste factorial, la tabla 4.14 muestra la homogeneidad de los datos el mismo que es refrendado por el nivel de significancia P que son inferiores al 5%, sin embargo la interacción A *B es menos significativo que los otros debido a que P=2.6%.
La figura 4.1 O, también muestra la significancia de los factores en base a la respuesta media de manera independiente, tal es así el factor elevación (E) tiene mayor pendiente y en consecuencia es el de mayor fortaleza,
seguido de factor principal acimut (A), con tendencia ligeramente menor que la primera, finalmente el factor posición del controlador de carga respecto al panel solar (P), es el que tiene pendiente menor que los anteriores, sin embargo es un factor que también es significativo pero en menor escala.
La figura 4.11, muestra la interacción de los factores dobles y triple, donde EA tiene menor fortaleza debido a que el gráfico aún no intersecan pero no son exactamente paralelos, en cambio EP y AP muestra mayor fortaleza debido a las líneas interactúan, es decir se cruzan por tanto poseen mayor fortaleza; del mismo modo la interacción EAP en conjunto tiene significancia.
En el diagrama de cubo representado por la figura 4.12 apreciamos la ubicación las medias ajustadas en los vértices quienes nos permite relacionar y determinar por diferencia las interacciones o relaciones de los factores, tal es así, en los tres ejes ubicamos a los factores principales Elevación, Acimut y Posición.
5.1.5 Análisis de Varianza.
En la tabla 4.15, se aprecia los valores del estadígrafo F experimental y jerarquizamos del siguiente modo: A y B que corresponde a elevación y acimut son los que tienen mayor F experimental sobre el factor A, sin embargo el factor posición(C) aún es significativo pero en menor escala que los dos primeros. También podemos apreciar que los factores dobles AC, BC y ABC tienen valores más altos que AB. Esto implica en interacción los tres factores son importantes para el funcionamiento del sistema y así generar energía eléctrica de manera efectiva.
<.
Asimismo en la figura 4.13 podemos ver la gráfica normal de efectos estandarizados donde se estable que los valores muy próximos a la línea se denominan no significativos, y los que están alejados de la línea tanto a la izquierda como a la derecha son significativos, Tal es así, en el gráfico vemos que ninguno se halla o está muy próximo a la línea, en consecuencia los factores principales, dobles y triples son significativos.
Adicionalmente en el gráfico los puntos de color azul son no significativos y el de color rojo son significativos.
En diagrama de Pareto de efectos estandarizados representado en la figura 4.14, podemos apreciar con precisión la jerarquización e importancia de los efectos, el mismo que se muestra ya en valor absoluto y el sistema calcula y traza una línea de referencia que permita distinguir la significancia y la no significancia; hacia el lado derecho de la línea son potencialmente significativos y al lado izquierdo son considerados menos importantes. Además en el gráfico vemos que el factor A (elevación) es el más significativo seguido por un factor doble AC (Elevación-posición), luego BC (acimut-posición), sigue 8 (acimut), ABC (elevación-acimut y posición), finalmente sigue AB (elevación acimut) muy cerca de la línea de referencia.
5.1.6 Análisis de residuos
En la tesis "Optimización de los factores del fenómeno de ariete para mejorar el rendimiento de la bomba de ariete" Huari Vila cita a Montgomery (2002) en el que indica cerca del 68% de los residuales deben estar cerca de ± 1, cerca de 95% de ellas debe estar cerca de ± 2 y virtualmente todos deben estar incluido entre ± 3; los residuales mayores
a este último son potencialmente puntos atípicos. En base a ello visualizamos el diagrama de residuos según los resultados, los mismos que no sobre pasan a ± 0.8, esto implica que no existe ningún punto atípico más por el contrario muestra mayor robustez en los resultados, por tanto el experimento fue de éxito, debido a que la dispersión no es muy amplia y que no muestra indicios de falla en la presentación de resultados.
El histograma de los residuos que representa la figura 4.16, muestra la normalidad de los datos en el intervalo ± 0.8, esto implica que están configurados de manera simétrica generando dos colas y la concentración de residuos en la parte central, esto es corroborado por el nivel significancia P que fueron menores a 5%.
La figura 4.17 que representa a los residuales contra los valores ajustados, muestra que el modelo adoptado es la correcta puesto que la dispersión no excede a ± 3, solo llega a ± 0.8.
Finalmente, la figura 4.18 que representa a la gráfica de probabilidad normal de residuos, también muestra la consistencia de los residuos y descarta la existencia de valores atípicos, es más garantiza que no existen errores en los cálculos ni en la matriz del diseño experimental.