Comparación de modelos paramétricos de cielo despejado

Abstract

La utilización óptima de la energía solar requiere una caracterización completa del recurso solar. La manera más precisa es medir ese recurso in situ, pero desafortunadamente no es habitual que existan registros precisos, especialmente en largos períodos de tiempo. Para remediar, al menos parcialmente, la falta de mediciones en tierra, se pueden aplicar modelos que estiman las componentes de la radiación solar. La irradiancia en condiciones de cielo despejado es una componente fundamental ya que se utiliza como función de normalización en modelos que convierten las imágenes de satélites meteorológicos en irradiancia o en modelos que descomponen la irradiancia global en fracciones difusa / directa. Al modelar los efectos del paso de nubes en la irradiancia directa, es particularmente importante identificar esos momentos en los que no existe presencia de nubes entre el observador y el Sol. Por lo tanto, resulta de especial interés la detección de periodos de tiempo en ausencia de nubes y la evaluación posterior de la irradiancia de esos instantes en modelos de cielo despejado. Este documento presenta un nuevo método simple para la detección de instantes en los que la radiación que llega a la superficie terrestre no se ve afectada por la presencia de nubes en el cielo, y una posterior comparación de esos instantes con las predicciones de diferentes modelos de cielo despejado. Se evalúa el rendimiento intrínseco de cinco modelos radiativos de cielo despejado, utilizando conjuntos de datos de alta calidad medidos en escala minutal en dos localizaciones con climas totalmente diferentes: Carpentras y Tamanrasset. Se utilizan hasta 4 años de registros de cada emplazamiento, de donde se extraen los periodos de cielo despejado mediante un algoritmo de detección automatizado. Con estos períodos de cielo despejado identificados, se evalúan cinco de los modelos más destacados de radiación de cielo despejado. Los modelos seleccionados pueden predecir irradiancias directas, difusas y globales bajo condiciones de cielo despejado a partir de datos atmosféricos registrados, y todos han sido (o aún están siendo) usados en aplicaciones a gran escala, por ejemplo para preparar mapas de recursos solares y conjuntos de datos, o para evaluar la radiación solar. Los datos de entrada a los modelos incluyen medidas registradas en cada zona de aerosoles y datos modelados en la misma escala temporal de vapor de agua. El rendimiento intrínseco de los modelos se evalúa mediante la comparación entre sus predicciones y las mediciones en los instantes seleccionados con ausencia de nubes. Se calculan diferentes parámetros estadísticos para evaluar las diferencias entre las series de datos, así como el acuerdo entre las funciones de distribución acumulativa. Se muestran grandes diferencias entre los distintos modelos. Aquellos que requieren más entradas atmosféricas modelan generalmente mejor que modelos más simples. Los resultados muestran que para las simulaciones de irradiancia directa de cielo despejado, los enfoques McClear y Bird son los más eficaces, mostrando los mejores resultados en los dos emplazamientos, mientras que Solis y REST2 son los modelos de cielo despejado más ineficientes bajo esas mismas condiciones.