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Pronósticos de irradiancia mejorados: Estrategias operativas optimizadas en plantas de energía solar de concentración

Una previsión acertada de la irradiación normal directa (DNI) permitiría establecer estrategias de operación de centrales termosolares conducente a aumentar su rentabilidad. Nuestro trabajo de investigación* analiza esta premisa y presenta una metodología basada en el uso de modelos de regresión multivariante (MR) y de previsiones metereológicas que cubren un periodo de 24 horas. Dichas prediciones son las proporcionadas por el Integrated Forecasting System (IFS), el modelo global del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). El estudio considera dos años consecutivos de datos con medidas locales y predicciones meteorológicas. Los modelos son entrenados con los datos del primer año y su efectividad es comprobada con los datos del segundo. 

El primer modelo MR se centra en la energía total diaria asociada al DNI o disponibilidad de DNI. Este modelo utiliza la disponibilidad de DNI del día anterior así como varios datos meteorológicos para mejorar las previsiones de disponibilidad de DNI del día siguiente, que muestra un aumento del 6%, aproximadamente, respecto a las predicciones originales. Un modelo más preciso utiliza el DNI real medido en horas anteriores y las variables meteorológicas previstas, como la nubosidad, para pronosticar el DNI de la hora siguiente. Como herramienta de predicción inmediata (o “nowcasting”), el último modelo de regresión propuesto mejora significativamente las predicciones horarias, con un incremento alrededor del 27,29% respecto a las previsiones horarias originales. Un análisis económico muestra que esta metodología conduce a un beneficio de la central eléctrica de aproximadamente 0,44 M€/año, en comparación con las previsiones originales. 

(*) Improved ECMWF forecasts of direct normal irradiance: A tool for better operational strategies in concentrating solar power plants, Francisco Lopes, Ricardo Conceição, Hugo Silva, Rui Salgado, Manuel Collares-Pereira. Renewable Energy Vol. 163, January 2021, Pag. 755-771. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148120313859

Más información: Ricardo Conceição, Investigador postdoctoral, Unidad de Procesos de Alta Temperatura, ricardo.conceicao@imdea.org

Índices de claridad por hora para DNI (kb) entre mediciones (OBS) y predicciones de DNI mejoradas con (a) SRM, (b) MRM1 y (c) MRM2, donde la línea de identidad y = x se representa como una línea discontinua roja. El análisis se realiza durante un año de datos en Évora (sur de Portugal), desde el 1 de julio de 2018 hasta el 30 de junio de 2019. También se representan las respectivas funciones de densidad de probabilidad horaria (PDF) (d, e y f).

Fecha: 
Miércoles, Marzo 10, 2021