Sun to Market Solutions

Sun to Market Solutions
Juan Liria Fernández
LOGO
Cliente
Codigo doc
6 June 2013
Predicción de radiación solar
1
Definiciones y Motivación
2
Predicción a muy corto plazo
3
Predicción a corto plazo
4
Medio plazo: modelos numéricos
5
Conclusiones
Sun to Market Solutions
6 June 2013
2
Definiciones y Motivación

DI/DNI:“direct irradiance is the quotient of the radiant flux on a given plane receiver surface,
received from a small solid angle centered on the sun’s disk to the area of that surface. If the
plane is perpendicular to the axis of the solid angle, direct normal solar irradiance is
received”. ISO definition ISO9488 (1999)

DHI: radiación horizontal difusa (generalmente sobre un plano horizontal).

GHI: radiación global sobre un plano (generalmente) horizontal GHI = DNI·cosθ + DHI
Sun to Market Solutions
6 June 2013
3
Definiciones y Motivación
• Las centrales solares necesitan un modelo de predicción fiable para ser
competitivos en el mercado.
• Diferentes escenarios para diferentes centrales.
• Centrales fotovoltaicas requieren predicción de GHI.
• Centrales CSP y termosolares requieren DNI.
• Predicción en cielo despejado ~5% error.
• Predicción en días parcialmente nublados >100% (según casos)
• Problemas: Disponibilidad e interpretación de datos, Diferentes fuentes
diferentes errores, calidad de las medidas para la validadión, alta
variabilidad de los elementos a predecir….
Sun to Market Solutions
6 June 2013
4
Predicción de radiación solar
1
Motivación
2
Predicción a muy corto plazo: Skycamera
3
Predicción a corto plazo: Satélite
4
Medio plazo: modelos numéricos
5
Conclusiones
Sun to Market Solutions
6 June 2013
5
Predicción a muy corto plazo: Cámara de cielo
Predicción a corto plazo basada en
medidas in situ y cámara de cielo.
Sun to Market Solutions
6 June 2013
6
Predicción a muy corto plazo: Cámara de cielo
Sun to Market Solutions
6 June 2013
7
Predicción a muy corto plazo: Cámara de cielo
• Filtro R/B aplicado a las imágenes para detección de nubes
• Flujo óptico para detectar el movimiento
• Interpolación
• Cálculo de índice de nubes en función del color de pixel
• Aplicación a un modelo de cielo despejado
• Predicción de radiación
Sun to Market Solutions
6 June 2013
8
Predicción a muy corto plazo: Cámara de cielo





La cámara de cielo hace una predicción in situ.
Superficie de la central es aproximadamente 1 km2 o mayor
Datos medidos de aerosoles escasos, nulos o demasiado lejos de
la estación requieren estimación por otros métodos.
Pérdida de información a medida que aumenta el tiempo de
predicción, fragmentación de imágenes.
Alta variabilidad, las nubes pueden aparecer y desaparecer
según las condiciones meteorológicas
Sun to Market Solutions
6 June 2013
9
Predicción de radiación solar
1
Motivación
2
Predicción a muy corto plazo: Skycamera
3
Predicción a corto plazo: Satelite
4
Medio plazo: modelos numéricos
5
Conclusiones
Sun to Market Solutions
6 June 2013
10
Predicción a corto plazo: Satélite
Sun to Market Solutions
6 June 2013
11
Predicción a corto plazo: Satélite
900
800
700
600
2
DNI (W/m )
DNI
Satélite (verde)
vs
Medida (azul)
500
400
300
200
100
0
-100
20
40
60
80
100
Intervalos
120
140
Sun to Market Solutions
160
180
6 June 2013
12
Predicción a corto plazo: Satélite




Resolución de imagen de satélite 1x1Km aproximadamente la superficie de la central
Los píxeles que contienen trenes de nubes pequeños
son promediados al valor de pixel medio (fuente de la
imagen GoogleEarth)
Satélites funcionan bien con frentes de nubes pero no tan
bien con trenes de nubes como los de la imagen.
Los algoritmos basados en imágenes satelitales tienen
otros errores intrínsecos.
Sun to Market Solutions
6 June 2013
13
Predicción de radiación solar
1
Definiciones y Motivación
2
Predicción a corto plazo: Skycamera
3
Predicción a corto plazo: Satélite
4
Medio plazo: modelos numéricos
5
Conclusiones
Sun to Market Solutions
6 June 2013
14
Medio plazo: modelos numéricos
Sun to Market Solutions
6 June 2013
15
Medio plazo: modelos numéricos
Sun to Market Solutions
6 June 2013
16
Medio plazo: modelos numéricos





Mejoras en la resolución del modelo no mejoran la predicción (D. Pozo, Ruiz
J. A. Arias et al. 2009)
Modelos obtienen GHI mayoritariamente, hay que obtener la DNI por otros
medios (J.A. Ruiz Arias et al. 2010, J.F. Orgill and K.G. Hollands 1976).
Un modelo meteorológico puede predecir una situación sinóptica o incluso
mesoescalar, pero no puede predecir la situación de una nube pequeña en
particular en un tiempo futuro.
Experimentos regionales de predicción por conjuntos parecen dar buenos
resultados pero tienen un gran coste computacional.
Como alternativa con bajo coste computacional se puede realizar un
estudio estadístico espacial para calcular la radiación más probable a
futuro.
Sun to Market Solutions
6 June 2013
17
Predicción de radiación solar
1
Definiciones y Motivación
2
Predicción a corto plazo: Skycamera
3
Predicción a corto plazo: Satélite
4
Medio plazo: modelos numéricos
5
Conclusiones
Sun to Market Solutions
6 June 2013
18
Conclusiones




La predicción de radiación es un campo aún en proceso de investigación y
en constante cambio.
La predicción a corto plazo se lleva a cabo mayoritariamente mediante
medidas in situ, cámaras de cielo y satélites
Los modelos numéricos pueden proporcionar una idea clara de la situación
sinóptica a futuro, pero a muy baja escala no son capaces de dar una
buena predicción.
En general las predicciones son buenas para situaciones de cielo despejado
o totalmente cubierto, pero fallan estrepitosamente en zonas de nubosidad
intermedia.
Sun to Market Solutions
6 June 2013
19
Referencias








Snow Mapping Using Multi-temporal Meteosat-8 Data. M. Ruyter, G. Seiz and A. Grün EARSEL
eProceedings 5 (1/2006)
Final report of the Heliosat-3 project. Energy-Specific Solar Radiation Data from Meteosat Second
Generation (MSG): The Heliosat-3 Project. University of Oldenburg. (2006)
An alternative algorithm for calculating the cloud index. Dagestad, K-F. and Olseth, J.A. (2005)
Improving the performance of satellite-to-irradiance models using the satellite infrared sensors. R.
Perez et al. 2010 A.S.E.S.
Proposal of a regressive model for the hourly diffuse solar radiation under all sky conditions.
J.A.Arias et al. 2010, Energy conversion and management 51 (2010) 881-893
Evaluation of the WRF model solar irradiance forecasts in Andalusia (southern Spain). J.A. Arias et
al., Science direct 2011
A method for cloud detection and opacity classification based on ground based sky imagery. M. S.
Ghonima et al. Atmos. Meas. Tech. Discuss., 5, 4535–4569, 2012.
www.eumetsat.int
Sun to Market Solutions
6 June 2013
20
¡MUCHAS GRACIAS!
Sun to Market Solutions
6 June 2013
21