The document shows the application of the empirical Angström-Prescott model in different places in Norte de Santander, Colombia. The model estimates solar radiation from hours of sunlight, at a site where brightness and solar radiation are measured. The data were obtained from the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies, IDEAM; algorithms were developed in RStudio to process and analyze the information. The model establishes a linear relationship between solar radiation and the hours of sunlight, in a specific geographic location. Therefore, regression analyzes were performed for three different sites, using historical records of brightness and solar radiation, obtaining the R-squared coefficients of: 0.73, 0.78, and 0.42. The models were then extrapolated to nearby regions with solar brightness records, but without solar radiation data, to obtain an estimate of radiation at these locations. Finally, a database was created with monthly average information on solar radiation for various subregions of Norte de Santander, which can be used for the design and implementation of photovoltaic systems.

Contexto: Los sistemas fotovoltaicos desconectados de la red son una de las principales alternativas para suplir la necesidad de electricidad en zonas rurales donde la conexión a los sistemas tradicionales de electrificación no es posible. Entre los componentes del sistema fotovoltaico, el controlador de carga debe adaptar los niveles de corriente y voltaje para almacenar en baterías la energía entregada por los paneles. Método: En este trabajo se implementó y evaluó un controlador de carga de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) basado en la técnica de perturbación y observación (P&O). Adicionalmente, se estimó el estado de carga de la batería combinando los métodos de conteo de amperios-hora y voltaje de circuito abierto. El controlador implementa un algoritmo de carga de dos fases para baterías de ácido-plomo. Resultados: El controlador de carga desarrollado obtuvo una eficiencia promedio de 84,7 % y alcanzó un valor máximo de 96,3 %. Adicionalmente, el algoritmo de carga de dos fases y el método de estimación del estado de caga implementados en el controlador permitieron un control adecuado y monitoreo de los procesos de carga y descarga de la batería. Conclusiones: El controlador de carga propuesto sigue el punto de máxima potencia del panel solar y permite almacenar energía en baterías de ácido-plomo a la vez que monitorea el estado de carga de estas.