Cies 2008 luis martín

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Cies 2008 luis martín

  1. 1. COMPARACIÓN DE TÉCNICAS PREDICTIVASBASADAS EN SERIES TEMPORALES APLICADAS AL ÍNDICE DE CLARIDAD SEMIDIARIO Martín L., Zarzalejo L.F., Polo J., Navarro A., Marchante R. Presentado por: LUIS MARTÍN POMARES DEPARTAMENTO DE ENERGÍA División de Energías Renovables XIV Congreso Ibérico y IX Iberoamericano de Energía Solar Vigo 17 - 21 de junio de 2008 CIES 2008 15 de abril de 2013
  2. 2. ÍNDICE1. INTRODUCCIÓN3. METEODOLOGÍAS PREDICCIÓN4. RESULTADOS5. CONCLUSIONES6. FUTUROS TRABAJOS 2
  3. 3. ÍNDICE DE CLARIDADComponentes de la radiación solar sobre superficie horizontal IG = Ib cosθ + IDÍndice de claridad ó transparencia atmosférica I kt = GÍndice de cielo claro I0 IG kcs = Ics − sky RADIACIÓN REFLEJADA RADIACIÓN EXTRATERRESTRE POR LAS NUBES Ios I0 RADIACIÓN REFLEJADA POR EL ALBEDO TERRESTRE Its ABSORCIÓN SCATTERING Ea Ib Es ID RADIACIÓN DIRECTA RADIACIÓN DIFUSA 3
  4. 4. PREDICCIÓN: DEFINICIONES PREVIAS Necesidad de caracterizar y predecir la radiación solar para ser usada como recurso energético (RD 436/2004, 661/2007). Técnicas de Predicción: 1. Modelos de predicción numérica (NWP) 2. Predicción basada en métodos estadísticos Horizonte de Predicción  Nowcasting: menos de una hora  Corto plazo: 1 hora – 1 semana  Medio plazo: 1 semana – 1 año  Largo Plazo: más de un año. Estudios climáticos 4
  5. 5. CONJUNTO DE DATOS SEMIDIARIOS Red Radiométrica Nacional (RRN) Piranómetros CM11 Kipp&ZonenAgencia Española de Meteorología (AEMet) 45.0° N 42.5° N 40.0° N • Madrid RRN AEMet 37.5° N • Murcia RRN AEMet 35.0° N 15.0° W ° 12.5° W 0.0° W7.5° ° E 10.0 E 1 W 5.0° W 2.5° W 0.0° 2.5° E 5.0° E 7.5Murcia: 13882 semidías Madrid: 17376 semidías 1 Agosto de 1975 Enero de 1979 hastahasta 31 Diciembre 2003 31 Diciembre de 2003 5
  6. 6. PROPIEDADES ESTADÍSTICAS SERIE TEMPORAL Kt SEMIDIARIO 6 MADRID RRN AEMet 6 MURCIA RRN AEMetNúmero de muestras 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 00 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Kt Semidiario Kt Semidiario 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 0 0 -0.2 0 1 2 3 4 5 Retardo 6 7 8 9 10 -0.2 0 1 2 3 4 6 5 Retardo 6 7 8 9 10
  7. 7. METODOLOGÍA Método de intercambio de modelos autorregresivos en base acadenas de Markov MS(K)-AR(p): p xt = α + ∑ a xt − i + σ ε t St St i St i =1 Red Neuronal: Adaptative Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) 7
  8. 8. RESULTADOS 1 N  i − errorm  ∑( x − xi ) 2 RMSD = ˆ , mejora =  1 − N i  i − error ÷÷ i =1  p  MADRID RRN AEMet MURCIA RRN AEMet M adrid: M ejora frente Persistencia M urcia: M ejora frente Persistencia 24 24 M S (2)-A R (1)/P ersistencia 22 N N (10)/P ersistencia 22 A N FIS (6)/P ersistencia 20 20 18 18M ejo ra % R M SD 16 16 M S (2)-AR (1)/Persistencia NN (10)/P ersistencia 14 14 A N FIS(6)/Persistencia 12 12 10 10 8 8 6 6 1 2 3 4 Horizonte Predicción (Sem idías) 5 6 1 2 3 8 4 Horizonte Predicción (Sem idías) 5 6
  9. 9. RESULTADOS RMSD PARA EL MEJOR MODELO: NN(10) MADRID RRN AEMet MURCIA RRN AEMet 40 40 N N (1) N N (1 ) 38 N N (2) 38 N N (2 ) N N (3) N N (3 ) 36 N N (4) 36 N N (4 ) N N (5)% R M S D P re d ic c ió n S e m id ia ria K t N N (6) N N (5 ) 34 34 N N (7) N N (6 ) 32 N N (8) 32 N N (7 ) N N (9) N N (8 ) N N (10) N N (9 ) 30 30 PER N N (1 0 ) 28 28 PE R 26 26 24 24 22 22 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 H orizonte Pre dic c ión (S em idía s ) H o rizo nte Pre d ic c ió n (S e m id ía s ) 9
  10. 10. RESULTADOS 1 0.9 0.8KT Semidiario Previsto 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 6 5 0.2 4 0.1 3 2 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 0.7 0.8 0.9 1 KT Semidiario Observado0 0 10 0.2 0.4 0.6 Kt Semidiario 0.8 1
  11. 11. CONCLUSIONESMétodos nolineales presentan mejores resultados.El modelo MS-AR presenta mejores resultadosutilizando un retardo de un semidía.Métodos no lineales presentan una pequeñamejora al aumentar el número de semidías deentrada.Todos los métodos ensayados presentan mejoresresultados para la estación de Murcia ya que paraambas estaciones al entrenar los métodos, los díasclaros adquieren un mayor peso en los parámetrosde cada uno de los modelos. 11
  12. 12. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) FUTUROS TRABAJOS 6000 5000 LOST COMPONENT 4000Wh/m2 3000 2000 1000 0 0 100 200 300 400 500 600 700 Half Day 12 Differencing day by day
  13. 13. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) AEMet Synoptic Predictions by SiteTotal Cloud Cover ECMWFHIRLAM/AEMet PROMETEO WRF/MM5…. Energy Values 13
  14. 14. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) LOST COMPONENT + QUALITATIVE PREDICTIONS MADRID RRN AEMet LC sin información LC con información de estado del cielo de estado del cielo 40 40 35 35 30 30%RMSD 25 25 %RMSD 20 20 15 15 10 10 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 Prediction Horizon Half Daily 14 Prediction Horizon Half Daily

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