Los sistemas de energía eólica fuera de la red requieren un cálculo cuidadoso de los requisitos de carga para asegurar una alimentación confiable. La evaluación adecuada ayuda a seleccionar componentes apropiados y diseñar un sistema eficiente. Esta guía proporciona un proceso paso a paso para determinar sus necesidades energéticas con precisión.

Paso 1: Listar todas las cargas eléctricas

Comience identificando todos los dispositivos y electrodomésticos que serán alimentados por el sistema de viento. Recorde sus calificaciones de potencia en vatios y calcule las horas de uso diario para cada artículo. Esto incluye iluminación, electrodomésticos, cargadores y cualquier otro equipo eléctrico.

Paso 2: Calcular el consumo total de energía diaria

Multiplica la potencia de cada dispositivo por sus horas de uso diario para encontrar el consumo de energía individual en watt-hours (Wh).

Por ejemplo, si una luz utiliza 60W y se utiliza durante 4 horas diarias, su consumo es de 240Wh. Repita para todos los dispositivos y agregue los totales.

Paso 3: Determinar los componentes del sistema

Basado en el consumo total de energía diaria, seleccione los componentes apropiados del sistema:

  • Turbina de vacuno: Tamaño según la carga máxima y las condiciones del viento.
  • Battery Bank: La capacidad debe almacenar suficiente energía para días nublados y períodos de viento bajos.
  • Controlador de Carga: Regula el flujo de energía a las baterías.
  • Inverter:] Convierte DC a la energía AC si es necesario.

Paso 4: Calcular la capacidad de la batería

La capacidad de la batería se calcula normalmente multiplicando el requisito de energía diaria por el número de días de autonomía deseados, dividiendo luego por la profundidad de descarga (DDD). Por ejemplo, durante 3 días de autonomía y 50% de DD, multiplicar el consumo diario total por 3 y dividir por 0,5.

Paso 5: Finalizar el diseño del sistema

Asegurar que todos los componentes sean compatibles y capaces de manejar las cargas calculadas. Considere los factores de expansión y eficiencia futuros para optimizar el rendimiento y la longevidad del sistema.