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Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid y del Instituto Nicaragüense de Estudios Territoriales logran predecir con menor error la Irradiancia Solar Global a corto plazo utilizando Redes Neuronales Artificiales

El estudio, realizado por un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y del Instituto Nicaragüense de Estudios Territoriales (INETER), introduce una nueva metodología basada en observaciones realizadas en paralelo por sensores colocados en distintos emplazamientos y valores para diferentes variables (temperatura, humedad, presión, viento y otras estimaciones). Los experimentos se llevaron a cabo utilizando Redes Neuronales Artificiales con diferentes arquitecturas y parámetros para determinar cuáles generaban las mejores predicciones para los diferentes tiempos estudiados. Los resultados permitieron generar modelos que predicen la Irradiancia Solar Global a corto plazo con tasas de error inferiores al 20%, lo que puede resultar muy útil a las compañías que operan las instalaciones de energía solar fotovoltaica y termosolar para estimar la capacidad de producción de sus instalaciones.

Uno de los retos de la sociedad moderna es la utilización eficiente de los recursos naturales y la minimización del impacto ambiental derivado del incremento en la demanda y consumo de energía. Es aquí donde una de las energías renovables, la energía solar, se está consolidando como una de las soluciones a largo plazo con mayor potencial, más sostenible y con menor impacto. En particular, estamos hablando de la energía solar fotovoltaica, que puede conectarse a la red de transporte y distribución pero que requiere que se gestione adecuadamente la oferta y la demanda de energía. Por su parte los operadores de los sistemas de energía solar necesitan en todas sus etapas (planificación, construcción y posterior operación) conocer con suficiente antelación la radiación solar que van a recibir sus instalaciones. Es aquí donde se hace necesaria la predicción de la Irradiancia Solar Global (ISG) a unas pocas horas y con el menor error posible para estimar la producción de energía prevista.

 

Se conocen varios métodos para estimar la Irradiancia Solar Global: predicciones numéricas basadas en la localización y el tiempo complementadas con distintos modelos de corrección, los basados en imágenes de satélite que registran la nubosidad y estiman las pérdidas en el modelo ideal, otras basadas en series temporales y otras en Inteligencia Artificial. Cada método presenta unas ventajas e inconvenientes. Por ejemplo, la predicción basada en imágenes de satélite ha demostrado ser universal por ofrecer estimaciones para grandes extensiones geográficas; sin embargo, presenta el inconveniente de la disponibilidad de dichas imágenes para determinadas regiones del planeta y el pre-procesamiento de las imágenes, entre otros. En el caso de las predicciones basadas en métodos numéricos se estima la dinámica de la atmosfera de un modo realista mediante la asimilación de datos; sin embargo, garantizan la estabilidad general del pronóstico sobre eventos meteorológicos locales generados en cortas escalas espacio-temporales. Por otro lado, los métodos basados en Inteligencia Artificial desarrollados hasta ahora utilizaban tan sólo el histórico de datos endógenos, asociados al propio lugar de la predicción.

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Ilustración simplificada de los modelos RNAs desarrollados. Fuente: UPM

El estudio realizado por los investigadores de la UPM e INETER se centró en la hipótesis de que era posible mejorar el pronóstico a corto plazo de la Irradiancia Solar Global mediante la generación de modelos basados en Redes Neuronales Artificiales utilizando muchas variables meteorológicas de entrada, observadas tanto en el lugar de interés como en emplazamientos próximos y distribuidas tanto en el espacio como en el tiempo (se emplearon aproximadamente 900 variables).

El resultado de esta investigación tiene distintas aplicaciones, la más directa en las compañías que operan las instalaciones de energía solar fotovoltaica/térmica para estimar la capacidad de producción de sus instalaciones tal y como demanda la legislación vigente y las operadoras de los sistemas eléctricos nacionales. Tanto unas como otras las pueden usar para ser más eficientes en sus objetivos: maximizar el retorno de la inversión y ajustar las curvas de la oferta y la demanda también pronosticada de energía.

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La energía termosolar ha aumentado su producción de energía eléctrica en 2015 hasta alcanzar una potencia generada de 5.113 GWh en el acumulado del año. Esta cifra, superior en 89 GWh al registro de 2014, permite a la energía termosolar consolidar su cuota de contribución a la cobertura de demanda eléctrica en España (en torno al 2%), según datos recogidos y presentados por Red Eléctrica de España.

El volumen de radiación solar registrado entre junio y agosto ha permitido a la industria termosolar alcanzar unas cifras históricas, contribuyendo con casi el 4% de la demanda eléctrica, que muestran la capacidad de evolución y desarrollo y el potencial de esta fuente de energía renovable. Por ejemplo, durante el mes de julio se alcanzó un récord mensual de generación de 889 GWh.

Estos registros han permitido a la termosolar cubrir demandas puntuales de energía superiores al 8% y cantidades diarias acumuladas por encima del 5%, entre los meses de mayo y septiembre.

Crecimiento sostenido en 2016

Para 2016, la energía termosolar espera mantener el proceso de consolidación y crecimiento, gracias a la fiabilidad de la tecnología desarrollada. En este sentido, las centrales con capacidad de almacenamiento (en torno a 800 MW de potencia) proporcionan electricidad en el pico de demanda de la tarde-noche, presentando una curva agrupada de generación termosolar muy similar a la curva de la demanda en nuestro país.

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