Dimensionamiento del recurso solar en el Valle de Aburrá, Colombia

RESUMEN: Caracterizar la variabilidad de la irradiancia solar sobre la superficie terrestre constituye un paso fundamental para impulsar la implementación de sistemas de energía solar. Frente a la baja disponibilidad de mediciones in situ, las estimaciones de reanálisis y satélites representan alter...

Full description

Autores:
Cano Uribe, Luisa María
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:10495/20498
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/20498
Palabra clave:
Actividad solar
Solar activity
Energía solar
Solar energy
Satélite
Satellites
Radiación solar
Solar radiation
Precipitación
Precipitation
Irradiancia solar en superficie
Reanálisis ERA5
Recurso solar
Satélite GOES-16
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description RESUMEN: Caracterizar la variabilidad de la irradiancia solar sobre la superficie terrestre constituye un paso fundamental para impulsar la implementación de sistemas de energía solar. Frente a la baja disponibilidad de mediciones in situ, las estimaciones de reanálisis y satélites representan alternativas para obtener series de tiempo continuas a largo plazo. En este estudio, se estimó el recurso solar en el Valle de Aburrá a partir de cuatro de años de mediciones terrestres provistas por el piranómetro de la estación Torre SIATA y se evaluó el producto radiación solar de onda corta descendente sobre la superficie obtenido del reanálisis ERA5 y del instrumento ABI del satélite GOES-16. Las observaciones de SIATA mostraron que la radiación solar mensual sobre la superficie del Valle de Aburrá exhibe aumentos en sus magnitudes y menor variabilidad durante las temporadas secas del lugar de estudio, mientras que en las temporadas de altas precipitaciones, los valores promedios son menores y el rango de fluctuación es más amplio. En concreto, febrero y agosto son los meses con mayor disponibilidad del recurso solar con promedios mensuales de 469.28 W/m2 y 472.44 W/m2, respectivamente; mientras que mayo y noviembre son los meses que reciben menor cantidad de radiación solar al tener valores mensuales de 398.21 W/m2 y 393.89 W/m2, respectivamente. La evaluación de los conjuntos de datos satelitales y de reanálisis mostró valores de sesgo medio entre 40 W/m2 y 140 W/m2 para GOES-16 y entre -5 W/m2 y 73 W/m2 para ERA5. Se encontró que ambos conjuntos presentan limitaciones para representar el comportamiento típico y la variabilidad de la radiación solar a diferentes escalas temporales, principalmente bajo condiciones de nubosidad y alta precipitación. A escala mensual, el conjunto de datos de GOES-16 presenta una correlación de Pearson de 0.61 con las observaciones in situ y sus valores mensuales de error cuadrático medio (RMSE) oscilan entre 32% y 40% durante las temporadas secas y entre 42% y 52% en las temporadas húmedas. Por su parte, ERA5 captura el carácter bimodal de la radiación solar en la región y presenta una correlación de Pearson de 0.75; sin embargo, sus valores de RMSE oscilan entre 34% y 45% en las temporadas secas y entre 45% y 52% en las temporadas de lluvias. Respecto a variaciones diarias, se obtiene que los datos satelitales sobreestiman la energía solar entre enero y junio, puesto que los valores de energía para el satélite se centran en magnitudes superiores a 5.3 kWh/m2, mientras que las medianas de la energía para SIATA fluctúan entre 4.60 kWh/m2 y 5.18 kWh/m2. Análogamente, los valores de energía solar diaria de ERA5 también son superiores a los observados, al tener medianas que alcanzan valores de 6.45 kWh/m2, mientras que las medianas de la energía diaria de SIATA no superan los 6 kWh/m2. A escala diurna, se halla que para los datos satelitales y el reanálisis se presentan errores mayores que el 40% e incluso que superan el 100% después del mediodía, probablemente debido a que el ciclo diurno de nubosidad/precipitación presenta un pico en las tardes. Adicionalmente, se obtuvo un bajo rendimiento para ambos conjuntos de datos en la representación de la variabilidad horaria, encontrándose correlaciones de Pearson entre -0.01 y 0.62 entre las anomalías horarias de ERA5 y de las observaciones, y correlaciones de Pearson entre 0 y 0.67 entre GOES-16 y las observaciones. El análisis climatológico de la radiación solar en el Valle de Aburrá mostró que bajo condiciones El Niño, la radiación solar presenta aumentos considerables en sus valores, especialmente durante Diciembre-Enero-Febrero, sugiriendo que la energía solar fotovoltaica puede representar un complemento al sector hidroeléctrico frente a las sequías asociadas a la fase cálida del fenómeno El Niño-Oscilación del Sur.
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Las observaciones de SIATA mostraron que la radiación solar mensual sobre la superficie del Valle de Aburrá exhibe aumentos en sus magnitudes y menor variabilidad durante las temporadas secas del lugar de estudio, mientras que en las temporadas de altas precipitaciones, los valores promedios son menores y el rango de fluctuación es más amplio. En concreto, febrero y agosto son los meses con mayor disponibilidad del recurso solar con promedios mensuales de 469.28 W/m2 y 472.44 W/m2, respectivamente; mientras que mayo y noviembre son los meses que reciben menor cantidad de radiación solar al tener valores mensuales de 398.21 W/m2 y 393.89 W/m2, respectivamente. La evaluación de los conjuntos de datos satelitales y de reanálisis mostró valores de sesgo medio entre 40 W/m2 y 140 W/m2 para GOES-16 y entre -5 W/m2 y 73 W/m2 para ERA5. Se encontró que ambos conjuntos presentan limitaciones para representar el comportamiento típico y la variabilidad de la radiación solar a diferentes escalas temporales, principalmente bajo condiciones de nubosidad y alta precipitación. A escala mensual, el conjunto de datos de GOES-16 presenta una correlación de Pearson de 0.61 con las observaciones in situ y sus valores mensuales de error cuadrático medio (RMSE) oscilan entre 32% y 40% durante las temporadas secas y entre 42% y 52% en las temporadas húmedas. Por su parte, ERA5 captura el carácter bimodal de la radiación solar en la región y presenta una correlación de Pearson de 0.75; sin embargo, sus valores de RMSE oscilan entre 34% y 45% en las temporadas secas y entre 45% y 52% en las temporadas de lluvias. 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Adicionalmente, se obtuvo un bajo rendimiento para ambos conjuntos de datos en la representación de la variabilidad horaria, encontrándose correlaciones de Pearson entre -0.01 y 0.62 entre las anomalías horarias de ERA5 y de las observaciones, y correlaciones de Pearson entre 0 y 0.67 entre GOES-16 y las observaciones. 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