PRONÓSTICO DEL DÍA SIGUIENTE DE LA RADIACIÓN SOLAR EN LA REGIÓN DE LA PAMPA HÚMEDA
ANÁLISIS DE DESEMPEÑO DEL MODELO GFS
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2022.1185Palavras-chave:
Pronóstico solar, GHI, NWP, GFS, Pampa HúmedaResumo
Este trabajo evalúa las predicciones de radiación solar provistas por el modelo global GFS en diferentes sitios de la Pampa Húmeda. El análisis se realiza para el pronóstico de las primeras 24h del día siguiente utilizando medidas con calidad controlada. El modelo GFS presenta un mejor desempeño para la región que el procedimiento de persistencia tanto a escala horaria como para el integrado diario. No se observa variabilidad significativa de desempeño entre los sitios evaluados. A escala horaria el modelo presenta un sesgo hacia la sobreestimación y valores de rRMSD entre 27.2% y 37.2%. Para el integrado diario se encuentra la misma tendencia y un rRMSD entre 21.0% y 22.9%. La discriminación por distintas condiciones de cielo muestra que el desempeño del modelo empeora con el aumento de la nubosidad. Al considerar el funcionamiento bajo toda condición de cielo el modelo GFS presenta un peor desempeño que el modelo ECMWF para la región, pero es competitivo en condiciones de cielo despejado.
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Referências
Aicardi, D., Musé, P., Alonso-Suárez, R., 2022. A comparison of satellite cloud motion vectors techniques to forecast intra-day hourly solar global horizontal irradiation, aceptado para publicación en Solar Energy.
Alonso-Suárez, R., David, M., Texeira-Branco, V., Lauret, P., 2020. Intra-day solar probabilistic forecasts including local short-term variability and satellite information, Renewable Energy, vol 158, pp. 554-573.
Bridier, L., David, M., Lauret, P., 2014. Optimal design of a storage system coupled with intermittent renewables, Renewable Energy, vol 67, pp. 2–9.
Clough, S. A., Shephard, M. W., Mlawer, E. J., Delamere, J.S., Iacono, M. J., Cady-Pereira, K., Boukabara, S., Brown, P. D., 2005. Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the aer codes. Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, vol 91, pp. 233–244.
David, M., Boland, J., Cirocco, L., Lauret, P., Voyant, C., 2021. Value of deterministic day-ahead forecasts of PV + generation in PV Storage operation for the Australian electricity market, Solar Energy, vol 224, pp. 672-684.
Giacosa, G., Alonso-Suárez, R., 2018. Desempeño de la persistencia para la predicción del recurso solar en Uruguay, Revista Brasileira de Energía Solar, vol 9, pp. 107-116.
Huang, J., Rikus, L.J., Qin, Y., Katzfey, J., 2018. Assessing model performance of daily solar irradiance forecasts over Australia, Solar Energy, vol 176, pp. 615-626.
Iacono, M.J., Mlawer, E.J., Clough, S. A., Morcrette, J. J., 2000. Impact of an improved longwave radiation model, rrtm, on the energy budget and thermodynamic properties of the ncar community climate model, ccm3. Journal de Geophysical Research, vol 105, pp. 14873–14890.
Iacono, M.J., Delamere, J.S., Mlawer, E.J., Shephard, M. W., Clough, S. A., Collins, W.D., 2008. Radiative forcing by long-lived greenhouse gases: Calculations with the aer radiative transfer models, Journal de Geophysical Research, vol. 113, 2008.
Lefèvre, M., Oumbe, A., Blanc, P., Espinar, B., Qu, Z., Wald, L., Homscheidt, M. S., Arola, A., 2013. McClear: a new model estimating downwelling solar radiation at ground level in clear-sky conditions, Atmospheric Measurement Techniques, European Geosciences Union, vol 6, pp. 2403–2418.
Lorenz, E., Heinemann, D., Wickramarathne, H., Beyer, H.G., Bofinger, S., 2007. Forecast of ensemble power production by grid-connected PV systems, 20th European PV Conference, Milano - Italia.
Lorenz E, Hurka J, Heinemann D, Beyer HG., 2009. Irradiance forecasting for the power prediction of grid connected photovoltaic systems, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 2, pp. 2–10.
Lorenz, E., Kühnert, J., Heinemann, D., Nielsen, K.P., Remund, J., Müller, S.C., 2016. Comparison of global horizontal irradiance forecasts based on numerical weather prediction models with different spatio‐temporal resolutions, Progress in Photovoltaics: Research and Applications, vol 24, pp. 1626-1640.
Mathiesen, P., Kleissl, J., 2011. Evaluation of numerical weather prediction for intra-day solar forecasting in the continental United States, Solar Energy, vol 85, pp. 967-977.
Mlawer E.J., Taubman S.J., Brown P.D., Iacono M. J., Clough S. A., 1997. Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: Rrtm, a validated correlated-k model for the longwave, Journal de Geophysical Research, vol 102, pp. 16663-16682.
Peel, M. C., Finlayson, B. L., & Mcmahon, T. A., 2007. Updated world map of the köppen-geiger climate classification, Hydrology and Earth System Sciences Discussions, vol 11, pp. 1633–1644.
Porrini, C., Boezio, G., 2017. Evaluación de modelos numéricos para pronósticos de radiación solar para plazos de hasta 120 horas en territorio uruguayo, Tesis de Grado, FING, UdelaR, Montevideo.
Perez, R., Kivalov, S., Schlemmer, J., Hemker Jr., K., Renne, D., Hoff, T., 2010. Validation of short and medium term operational solar radiation forecasts in the US, Solar Energy, vol 84, pp. 2161–2172.
Remund, J., Perez, R., Lorenz, E., 2008. Comparison of solar radiation forecasts for the USA, European PV Conference, Valencia,Spain.
Teixeira-Branco, V., Alonso-Suárez, R., de Almeida, E., Porrini, C., Gutiérrez, A., Cazes, G, 2018. Evaluación del pronóstico de irradiación solar diaria en Uruguay utilizando el modelo WRF, Anales del VII Congresso Brasileiro de Energia Solar, Gramado.
Teixeira-Branco, V., Alonso-Suárez, R., David, M., 2021. Performance assessment of the ECMWF solar irradiation forecast in the Pampa Húmeda region of South America, Proceedings of the ISES Solar World Congress, Alemania (Congreso Virtual).
Verbois, H., Huva, R., Rusydi, A., Walsh, W., 2018. Solar irradiance forecasting in the tropics using numerical weather prediction and statistical learning, Solar Energy, vol 162, pp. 265-277.
Victoria, M., Haegel N., Peters I., Sinton R., Jäger-Waldau A., Cañizo C., Breyer C., Stocks M., Blakers A., Kaizuka I., Komoto K., Smets A., 2021. Solar photovoltaics is ready to power a sustainable future, Joule, vol 5, pp. 1041-1056.
Yang, D., Kleissl, J., Gueymard, C.A., Pedro, H.T.C., Coimbra, C.F.M., 2018. History and trends in solar irradiance and PV power forecasting: A preliminary assessment and review using text mining, Solar Energy, vol 168, pp. 60–101.
Yang, D., Alessandrini, S., Antonanzas, J., Antonanzas-Torres, F., Badescu, V., Beyer, H. G., Blaga, R., Boland, J., Bright, J.M., Coimbra, C.F., David, M., Frimane, A., Gueymard, C.A., Hong, T., Kay, M.J., Killinger, S., Kleissl, J., Lauret, P., Lorenz, E., van der Meer, D., Paulescu, M., Perez, R., Perpiñán-Lamigueiro, O., Peters, I.M., Reikard, G., Renné, D., Saint-Drenan, Y.M., Shuai, Y., Urraca, R., Verbois, H., Vignola, F., Voyant, C., Zhang, J., 2020. Verification of deterministic solar forecasts, Solar Energy, vol 210, pp. 20-37.
