Sistema de pronóstico de radiación solar a corto plazo a partir de un modelo meteorológico y técnicas de post-proceso para España

Abstract

El incremento de la utilizaci on de la energ a solar como fuente de generaci on de energ a requiere de una adecuada estimaci on de la radiaci on solar global y directa incidente en la super cie terrestre. La estimaci on de la radiaci on global se realiza mediante simulaciones de modelos num ericos de pron ostico meteorol ogico que contienen la informaci on sobre la variabilidad de las condiciones temporales, geogr a cas y atmosf ericas. Dicha estimaci on representa la base del pron ostico de la radiaci on solar para aplicaciones energ eticas. Sin embargo, los esquemas de transferencia radiativa implementados en los modelos meteorol ogicos, evidencian limitaciones en el c alculo de la radiaci on y extinci on atmosf erica con errores sistem aticos en la simulaci on de la radiaci on solar. Esta tesis presenta el desarrollo de un sistema de pron ostico de radiaci on solar basado en simulaciones del modelo meteorol ogico de meso-escala WRF-ARW, correcci on del Bias de la radiaci on global mediante t ecnicas de post-proceso y estimaciones de radiaci on directa a partir de un modelo param etrico. El modelo WRF-ARW es aplicado con una resoluci on espacial de 4kmx4km y temporal horaria sobre la pen nsula Ib erica. La evaluaci on anual de las simulaciones del modelo mediante 114 estaciones radiom etricas distribuidas en España para el año 2004, muestra un rMBE de 9.8 %, un rRMSE de 51% y un coe ciente de correlaci on r de 0.89 con los errores m as signi cativos en primavera (rMBE=14 %, rRMSE=42% y r=0.89) y verano (rMBE=11 %, rRMSE=37% y r=0.91). La sobrestimaci on para condiciones de cielo despejado es superior a 80 W m_2 y la subestimaci on con valores inferiores a -80 W m_2 se presenta en condiciones de cielo completamente nublado para todo el rango del vector posici on del Sol entre el horizonte y el cenit. Las t ecnicas de post-proceso implementadas y evaluadas en el Noreste de España (Cataluña) a trav es de 90 estaciones radiom etricas son: Model Output Statistics (MOS), Arti cial Neural Networks (ANN), Kalman Filter (KF) y m etodo Recursivo (REC). A partir de la revisi on bibliogr a ca, dichas t ecnicas son utilizadas para minimizar los errores sistem aticos de los pron osticos debido a las diferencias entre los resultados de las simulaciones y las observaciones. Con el prop osito de obtener los mejores resultados, se han combinado los post-procesos KF y MOS, los cuales presentan un rMBE anual promedio de 1.2%, un rRMSE de 43% y un coe ciente de correlaci on de 0.92. Los porcentajes de correcci on anual son de 87% y 17% para el Bias y el RMSE, respectivamente. Para la estimaci on de la radiaci on solar directa y las horas de Sol, se han evaluado cinco modelos de descomposici on param etrica. El modelo param etrico de Macagnan que presenta el mejor comportamiento, realiza la estimaci on a partir del ndice de transparencia atmosf erica calculado mediante la radiaci on global corregida por los post-procesos KF y MOS. Las correcciones de la radiaci on global, la estimaci on de la radiaci on directa y la contabilizaci on de las horas de Sol, son interpolados espacialmente a trav es del m etodo geoestad stico de Kriging. Los resultados son evaluados para analizar las limitaciones de la interpolaci on en funci on al comportamiento geogr a co y atmosf erico de la zona de estudio. Finalmente, el sistema es aplicado y evaluado en 48h de pron ostico del año 2009. Los resultados permiten analizar las correcciones de los post-procesos y las estimaciones de la radiaci on directa a partir de los elementos establecidos en el sistema de pron ostico con un alcance temporal de 48h. La aplicaci on de estas metodolog as en un sistema de pron ostico permite analizar el impacto de la correcci on del Bias, la estimaci on de la radiaci on directa y las horas de Sol a partir de simulaciones de pron ostico meteorol ogico. Por lo tanto, los resultados proporcionan un relevante aporte para futuras aplicaciones de pron osticos de la radiaci on solar en este sector energ etico.

The increased contribution of solar energy in the power generation resources requires an accurate estimation of global and direct beam solar radiation incident on the earth's surface. The estimation of global radiation is performed by means of numerical weather prediction models that include all the information to solve the temporal, geographical and atmospheric conditions variability. Being this the basis of the forecast of solar radiation for energy applications. However, the radiative transfer schemes implemented in meteorological models show limitations in the estimation of atmospheric radiation and extinction, with systematic errors in the simulation of solar radiation. This thesis presents the development of a forecasting system based on solar radiation simulations of the WRF-ARW meteorological mesoscale model, Bias corrections of global radiation from post-processing techniques and direct beam radiation estimations using a parametric model. The WRFARW model is applied in the Iberian peninsula with a spatial resolution of 4kmx4km and hourly temporal resolution. The annual evaluation of the model using 114 radiometric stations in Spain for the year 2004, shows rMBE of 9.8%, rRMSE of 51% and correlation coe cient r of 0.89 with the most signi cant errors in spring (rMBE=14 %, rRMSE=42% and r=0.89) and summer (rMBE=11 %, rRMSE=37% and r=0.91). The overestimation for clear sky conditions is over 80 W m_2 and the underestimation below -80 W m_2 are presented in overcast sky conditions for the entire range of Sun's position vector between the horizon and the zenith. The post-processing techniques implemented and evaluated in northeastern Spain (Catalonia) through 90 radiometric stations are: Model Output Statistics (MOS), Arti cial Neural Networks (ANN), Kalman Filter (KF) and Recursive method (REC). These techniques selected from the literature are used to minimize the systematic errors of the forecasts due to di erences between the results of simulations and observations. Combination of the techniques has also been analyzed, being the KF and MOS post-processes those with the best results in annual average with a rMBE of 1.2 %, rRMSE of 43% and correlation coe cient of 0.92. The annual rates of correction are 87% and 17% for Bias and RMSE, respectively To estimate direct beam radiation and sunshine hours, ve parametric models have been evaluated. The Macagnan model showed the best performance. The estimation is performed from the atmospheric transparency index calculated through global radiation corrected by KF and MOS post- processes. The Bias corrections of global radiation, estimations of direct beam radiation and sunshine hours are spatially interpolated through geostatistical method of Kriging. The results are evaluated to analyze the strengths and weaknesses of interpolation according to geographic and atmospheric behavior of the study area. Finally, the system is implemented and evaluated over 48h forecast of year 2009. The results have provided a valuable set of data to analyze the Bias correction of post-processes and the estimation of direct beam radiation from the elements of the forecast system with 48 hours ahead. The implementation of these methodologies on a forecasting system allows the impact analysis of bias correction, estimation of direct beam radiation and sunshine hours from meteorological forecast simulations. Thus, the results provide a relevant contribution for future applications of solar radiation forecast on solar radiation energy sector.