Evaluación del modelo atmosférico WRF en el pronóstico meteorológico de irradiancia solar en el Valle de Aburrá, Colombia

RESUMEN: Los pronósticos confiables de radiación solar son necesarios para el funcionamiento óptimo de las plantas energéticas basadas en energía solar, principalmente para la planificación operativa y la gestión del recurso. En este trabajo, se evalúa el modelo atmosférico Weather Research and Fore...

Full description

Autores:
Carmona Rivera, Maria Alejandra
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20523
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/20523
Palabra clave:
Radiación solar
Solar radiation
Pronóstico meteorológico
Weather forecasting
Energía solar
Solar energy
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Fuente de energía renovable
Renewable energy sources
WRF
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description RESUMEN: Los pronósticos confiables de radiación solar son necesarios para el funcionamiento óptimo de las plantas energéticas basadas en energía solar, principalmente para la planificación operativa y la gestión del recurso. En este trabajo, se evalúa el modelo atmosférico Weather Research and Forecasting (WRF), en el pronóstico de irradiancia solar, para simulaciones con horizontes de 24 y 48 horas. Para lograrlo se compararon las simulaciones del modelo con mediciones in situ obtenidas del Sistema de Alertas Temprana del Valle de Aburrá (SIATA); además, se comparó WRF con el modelo más simple encontrado: la persistencia. Los resultados de la evaluación muestran que, según los valores del Mean Bias Error (MBE), el modelo tiende a sobreestimar la radiación solar en los diferentes periodos de estudio, tanto para los horizontes de 24 horas como para los de 48 horas. Los valores de este error, en su mayoría, se mantienen por debajo del 20%, pero se evidencian pocos días donde el error superó el 100%. Por su parte, los resultados mostraron valores del Root Mean Squared Error (RMSE) particularmente más altos para los meses de temporada lluviosa en la región de estudio, lo cual puede sugerir un mejor rendimiento del modelo para condiciones de cielo despejado. WRF mostró problemas para representar los datos atípicos de radiación, ya que, en general, las correlaciones de las anomalías con respecto al ciclo diurno entre el modelo y las mediciones in situ fueron no significativas. En general, WRF presenta un mejor rendimiento que el modelo de persistencia, aunque el rendimiento fue muy similar en algunos meses del periodo de estudio. Por otra parte, el rendimiento del modelo no disminuyó con el horizonte de tiempo (24 vs. 48 horas), más bien el segundo horizonte (D2, 48 h) de simulaciones de WRF presentó medianas de los diferentes errores con magnitudes menores a las del primer horizonte (D1, 24h) en casi todos los meses de estudio, lo que podría indicar que el modelo necesita más tiempo de estabilización del normalmente usado (6 horas) o que se necesita tomar un periodo de estudio más largo para evaluar el modelo.
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Los resultados de la evaluación muestran que, según los valores del Mean Bias Error (MBE), el modelo tiende a sobreestimar la radiación solar en los diferentes periodos de estudio, tanto para los horizontes de 24 horas como para los de 48 horas. Los valores de este error, en su mayoría, se mantienen por debajo del 20%, pero se evidencian pocos días donde el error superó el 100%. Por su parte, los resultados mostraron valores del Root Mean Squared Error (RMSE) particularmente más altos para los meses de temporada lluviosa en la región de estudio, lo cual puede sugerir un mejor rendimiento del modelo para condiciones de cielo despejado. WRF mostró problemas para representar los datos atípicos de radiación, ya que, en general, las correlaciones de las anomalías con respecto al ciclo diurno entre el modelo y las mediciones in situ fueron no significativas. En general, WRF presenta un mejor rendimiento que el modelo de persistencia, aunque el rendimiento fue muy similar en algunos meses del periodo de estudio. Por otra parte, el rendimiento del modelo no disminuyó con el horizonte de tiempo (24 vs. 48 horas), más bien el segundo horizonte (D2, 48 h) de simulaciones de WRF presentó medianas de los diferentes errores con magnitudes menores a las del primer horizonte (D1, 24h) en casi todos los meses de estudio, lo que podría indicar que el modelo necesita más tiempo de estabilización del normalmente usado (6 horas) o que se necesita tomar un periodo de estudio más largo para evaluar el modelo.57application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Evaluación del modelo atmosférico WRF en el pronóstico meteorológico de irradiancia solar en el Valle de Aburrá, ColombiaGrupo de Ingeniería y Gestión Ambiental (GIGA)Medellín, ColombiaRadiación solarSolar radiationPronóstico meteorológicoWeather forecastingEnergía solarSolar energyhttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept9719Fuente de energía renovableRenewable energy sourcesWRFhttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6688http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept14043http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept9750Profesional en Ingeniería AmbientalPregradoFacultad de Ingeniería. 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