VERIFCACIÓN de PREDICCIONES a CORTO PLAZO de ENERGÍA SOLAR mediante DATOS de PIRANÓMETROS y OBSERVACIONES de SATÉLITE
Resumen
La predicción de mapas de energía solar es compleja debido a la dificultad de simular con suficiente precisión y exactitud los diferentes procesos físicos que modulan la cantidad de irradiancia solar que alcanza la superficie terrestre (e.g., nubosidad). En este trabajo se lleva a cabo una primera evaluación del potencial predictivo a corto plazo (+72 horas) y resolución espacial de 0.2 grados de esta irradiancia mediante el modelo HIRLAM (1) (High Resolution Limited Area Model) de predicción del estado atmosférico utilizado actualmente con carácter operativo por el INM (2) (Instituto Nacional de Meteorología). El ejercicio de verificación ha comprendido varios meses con climatología claramente dispar (Agosto, Octubre 2005 y Diciembre - Enero 2006) y ha utilizado dos fuentes diferentes y complementarias de datos de irradiancia solar: mediciones de piranómetros de estaciones de la red radiométrica del INM y estimaciones derivadas de imágenes de satélite generadas por el consorcio europeo CM-SAF (3) (Climate Monitoring Satellite Applications Facility) para la explotación de datos satelitales en el ámbito de la observación del clima. Los resultados obtenidos muestran que el sistema HIRLAM ofrece un nivel cierto de predecibilidad, con valores típicos para el coeficiente de correlación entre valores previstos y medidas de piranómetro de irradiancia acumulada en 48 horas entre 0.8 y 0.9. El ECM es del orden del 20 % sobre el valor medio mensual. Los resultados para Enero 2006 son sensiblemente peores (0.7-0.8 y 30 % respectivamente). El análisis de estos resultados muestra así mismo la existencia de errores sistemáticos y efectos generados por el ruido del sistema que deben tenerse en cuenta a la hora de hacer un uso óptimo de esta información.Citas
(1) http://hirlam.knmi.nl (2) http://www.inm.es (3) http://www.dwd.de/de/FundE/Klima/KLIS/int/ CM-SAF/index.htm
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Publicado
2020-03-14
Número
Sección
Predicción del tiempo