Performance Evaluation of Short-term Solar Radiation Forecasting Tool “HRforecast”

Abstract

El documento aquí presente consiste en una evaluación del rendimiento de la herramienta de previsión de la radiación solar a corto plazo desarrollada por el grupo de Termodinámica y Energías Renovables(GTER) "HRForecast". La predicción de la irradiancia solar está suscitando un interés creciente entre académicos y expertos, dada la innegable contribución que se supone que tendrán las fuentes de energía renovables solares en el parque energético del futuro y dado el carácter altamente variable y difícilmente predecible de su naturaleza. Este tipo de predicción no sólo permite prever la producción energética de estas fuentes y reprogramar el suministro de energía y las operaciones de la red en torno a ellas, sino que también nos da información sobre la meteorología en el horizonte a corto plazo, permitiéndonos disponer de una valiosa información sobre los eventos meteorológicos inminentes en relación con las variaciones de la irradiancia, que también son útiles para la operación y el mantenimiento de las tecnologías solares. Para ello, el grupo de Termodinámica y Energías Renovables de la Universidad de Sevilla pone a disposición en su página web una herramienta de previsión de irradiancia: esta es "HRForecast". Esta herramienta consiste en un modelo estadístico que recoge información de una serie de fuentes de información y la fusiona en tres previsiones diferentes con un paso de 1 minuto (resolución en minutos) para el día correspondiente, el día siguiente y el día dentro de 2 días en el futuro. La irradiancia se pronostica tanto en términos de irradiancia horizontal global como de irradiancia normal directa. El objetivo de esta investigación es evaluar dicha herramienta, tanto en términos de contenido energético como de variabilidad de la distribución, incluyendo así una reseña sobre el estado actual de la investigación en la evaluación de series de irradiancia sintética. La investigación incluirá inicialmente un análisis de qué enfoques sobre el tema están ahora mismo presentes en la literatura disponible y qué parámetros son los más adecuados para evaluar las previsiones de irradiancia solar obtenidas con determinaciones numéricas adicionales de la precisión y aceptabilidad de las primeras. La discusión sobre la investigación no incluye una evaluación sobre el rendimiento de la herramienta, sino también una discusión sobre la idoneidad de las metodologías seguidas para evaluar series con características de alta resolución y una comparación con los resultados obtenidos en investigaciones similares realizadas por investigadores de referencia. El sistema energético mundial está cambiando hoy en día, la evidencia sobre la insostenibilidad del modelo actual, la reticencia hacia la energía nuclear y los problemas medioambientales relacionados con la contaminación del aire y del agua ponen de manifiesto que debemos conducir nuestros sistemas energéticos hacia una vía más sostenible en la que las fuentes de energía renovables no pueden ser ignoradas. Entre los campos de aplicación de la tecnología de las energías renovables, se encuentra la energía solar, que actualmente se encuentra en una fase de rápido desarrollo que despierta el interés de los diferentes agentes interesadas. Las ventajas de la utilización de las fuentes de energía solar renovable son variadas, pero también lo son sus limitaciones. En primer lugar, una de las principales desventajas es que unas condiciones inadecuadas de temperatura y humedad pueden hacer que las diferentes tecnologías no rindan lo suficiente y, por tanto, sean menos eficientes. Además, la dependencia de una fuente de energía muy fluctuante como el sol hace que la producción de energía de esta tecnología sea extremadamente variable, lo que hace que los operadores de la red y los agentes de compra tengan que esforzarse para ajustar el programa de energía. Estas tecnologías dependen en gran medida de la irradiancia solar, ya que es su principal y única fuente de energía y determinará no sólo su despliegue energético total, sino también su eficiencia global. Para que estas tecnologías prosperen es vital tener una estimación previa sobre su rendimiento. Esta es la razón principal por la que actualmente existe un profundo interés fomentado en torno a la idea de estimar la potencia desplegada por estas tecnologías solares, y aquí es donde entra en juego nuestra herramienta revisada "HRforecast". Antes de describir esta herramienta de previsión de la irradiancia, profundizaremos en por qué son importantes estas irradiancias, a quiénes son útiles y para qué fines. El principal problema que hay que abordar aquí, como ya se ha explicado, es la gran dependencia de las tecnologías solares de la irradiancia solar. Se trata de un parámetro que, obviamente, no se puede controlar, pero sí se puede predecir. A través de la previsión de la irradiancia solar se puede aumentar el rendimiento económico de los proyectos de energía solar, incluso en sus primeras etapas, ya que podemos a través de la previsión de la irradiancia determinar el potencial de irradiancia de un sitio, lo que determinará la cantidad de resultado energético que obtendremos si decidimos instalar la tecnología solar en el lugar, determinando así si el proyecto es rentable o no, lo que es claramente del interés de los promotores del proyecto. En el caso de los proyectos de gran envergadura, las previsiones son útiles porque dan una estimación de la potencia total que tendremos disponible para desplegar, lo que nos permite prever cuánta energía podemos vender en las apuestas y nos da una primera idea de los próximos beneficios del ejercicio. Hay que hacer una mención especial a las tecnologías fotovoltaicas, ya que son fuentes de energía instantáneas muy variables que en la mayoría de los casos se conectan directamente a la red, por lo que a menudo se les acusa de generar tensión e inestabilidad en la red. La previsión de la irradiancia puede contribuir a resolver esta problemática. Si podemos obtener información detallada sobre cuándo se van a producir estas rampas de salida, se podrían programar y realizar las operaciones de red adecuadas, con el fin de garantizar la estabilidad de la red. Dado que el tema de nuestro trabajo es la previsión a corto plazo, algunas de estas operaciones pueden incluir la gestión de la demanda, la programación flexible de otros recursos de generación ajustables o la compra en las ventas de electricidad en primera línea. Pero no sólo estos grandes actores son considerados en el ámbito de la previsión de la irradiancia, los pequeños usuarios finales también pueden sacar provecho de ellos. Por ejemplo, muchas de estas tecnologías de generación solar están descentralizadas y se instalan en la propiedad del usuario, si estos usuarios pudieran saber con ventaja en qué secciones horarias precisas su tecnología solar producirá la mayor cantidad de rendimiento, podrían reajustar su demanda de energía en consecuencia (por ejemplo, programando las tareas domésticas de alta demanda energética). A continuación veremos qué características deberían incluir estas previsiones para cumplir con las expectativas de los agentes interesados. Las características relevantes a tener en cuenta son tanto la resolución temporal como el horizonte de previsión, especialmente cuando existe un mercado diario con tarifas flexibles. Los operadores de planta pueden tal vez ser el grupo más desigual de todos, ya que sus tareas relacionadas con la irradiancia solar incluyen el control, la planificación y el mantenimiento. El control es, naturalmente, la tarea más orientada al corto plazo y solicita resoluciones temporales no superiores a 1 minuto y horizontes que se extienden hasta los 15 minutos siguientes, mientras que la planificación de la operación no exige resoluciones tan finas, que sí pueden ampliarse a 10 minutos de resolución en un horizonte de 6 horas. En ambos casos, la previsión por satélite es la fuente de previsión recomendada. Por otro lado, para la programación del mantenimiento se sugieren métodos NWP, con resoluciones recomendadas de una hora con los 10 días siguientes como horizonte. En cualquier caso, una tasa de refresco con una frecuencia de 3 horas será satisfactorio. Por otro lado, los operadores de la red se centran más en el largo plazo y prefieren recibir sus previsiones con una resolución de 15 minutos a una hora. El horizonte previsto cubre aquí la parte restante del día previsto, y aquí debemos distinguir entre los operadores de red que operan en un mercado diario o en un mercado diario, ya que el día previsto será, respectivamente, el próximo o el actual. El caso de los operadores de la red en el mercado diario tiene grandes similitudes con aquellos interesados a los que estas previsiones les son útiles para impulsar nuevas políticas en el contexto de tarifas orientadas al mercado, así como para fines de investigación relacionados con los estudios de viabilidad de dichos mercados. Con todo esto en mente, se desarrolla la herramienta de previsión de irradiancia a corto plazo conocida como "HRForecast". HRForecast es una herramienta abierta y gratuita que proporciona a los usuarios una previsión de alta resolución, orientada al tiempo corto con un horizonte de predicción de hasta dos días de antelación, que se refresca diariamente, y que tiene la ventaja de no suponer ningún coste económico para el usuario final. Esta herramienta recibe sus entradas en forma de información temporal y espacial (latitud y longitud, fecha) del lugar estudiado, así como estimaciones de nubosidad a partir de un conjunto seleccionado de fuentes de información (eltiempo.es se erige como la preferida). La irradiancia de cielo despejado se calcula a través del modelo AB ajustado a la información del sitio y estas previsiones de cielo despejado se ponderan posteriormente a través de la información de entrada de la nubosidad para obtener predicciones de la irradiancia normal directa prevista y de la irradiancia horizontal global. El resultado de esta herramienta son seis series diferentes de previsiones de irradiancia directa y global en forma de series de datos de 1 minuto de resolución correspondientes a los tres días que van desde hoy hasta dentro de 2 días. Esto significa que cada día, la herramienta producirá una previsión tanto del DNI como del GHI para cada minuto incluido en ese día, en el día siguiente y en el día de 2 días después y, en consecuencia, la irradiancia de cada minuto del año se habrá previsto tres veces: ese día, el día anterior y dos días antes. Todo lo anterior juega a su favor, sin embargo su mayor ventaja podría radicar en su simplicidad, sin incluir ningún algoritmo difícil de entender que dificulte la interpretación de los resultados. Además, es extremadamente sencillo de utilizar, ya que el muestreo de la información de la fuente y el procesamiento de los datos se realiza de forma totalmente automática y sólo se deja al usuario la evaluación de los resultados. Las ligeras operaciones algorítmicas implicadas también implican que los cálculos se realizan de forma comparativamente rápida y sin requerir recursos computacionales adicionales. Las principales limitaciones que encontraremos a la hora de evaluar el rendimiento de la herramienta son que debemos ser extremadamente cautelosos a la hora de seleccionar la metodología a seguir para evaluar los resultados. Mientras que algunas apreciaciones iniciales pueden inducirnos a la idea de que la evaluación de la predicción de la irradiancia consiste únicamente en evaluar los datos pronosticados, el verdadero esfuerzo viene cuando se comparan varias predicciones, ya que debemos tener cuidado de que éstas no sean siempre comparables, y ahí está el problema. La comparación entre trabajos está fuertemente sesgada por un amplio abanico de factores que van desde el lugar hasta la ubicación temporal, la resolución de los datos o el horizonte de previsión, por lo que debemos asegurarnos previamente de que se está aplicando la técnica de evaluación adecuada. La previsión de la irradiancia no consiste en evaluar las previsiones y clasificarlas en "buenas" o "malas", sino en determinar si son apropiadas para proporcionar al usuario la información que demanda. A continuación procederemos a explicar el funcionamiento de la herramienta estudiada. HRforecast es una herramienta de previsión determinista que muestrea datos de diferentes fuentes, así como una serie de entradas diferentes y da un vector de irradiación como salida principal. El proceso principal es el siguiente: 1. Localización del emplazamiento: La información sobre la ubicación, especialmente la longitud y latitud, es esencial para obtener los datos adecuados. 2. Fecha: Se asume el formato GMT. 3. Entrada adicional p, que nos indicará en qué medida asumimos la previsión del día anterior. A este parámetro se le puede asignar cualquier valor entero que vaya de 0 a 2, en el que 0 implica que no se utiliza el vector del día anterior, mientras que 1 y 2 significan que se incluye parcial o totalmente. 4. Se debe crear un archivo.txt, la primera columna contiene la fecha (GMT) las restantes, los diferentes índices de nubosidad de las fuentes de información. 5. Representación gráfica, sobre todo para asegurar que hay correlación entre las fuentes. En caso de que no coincidan en algún aspecto, eltiempo.es se situará por encima del resto como la fuente más fiable. 6. La Irradiancia de Cielo Claro se calcula tanto para el GHI como para el DNI para cada día del año. 7. Atenuación de nubes, el índice de nubosidad del paso 4 se modifica mediante ecuaciones exponenciales de segundo grado que penalizarán los índices de nubosidad bajos y potenciarán el impacto de los más altos. 8. Irradiancia prevista (tanto DNI como GHI) calculada a partir del ICS anterior y los índices de nubosidad del paso 4. Esto se hace mediante el producto de la irradiancia de cielo claro, que es tanto el DNI como el GHI, multiplicado por un factor de atenuación dado por el índice de nubosidad que se dio como imput. 9. La reducción de escala a valores de resolución de 1 minuto, se realiza mediante un modelo ND. El objetivo del siguiente documento no es otro que la evaluación de la herramienta "HRForecast". Para evaluar el producto de esta herramienta, es necesario concebir un procedimiento de evaluación. Dado que no existe una metodología sencilla para este tipo de evaluación, también es aconsejable realizar una revisión bibliográfica sobre diferentes sistemas y parámetros de validación. Se trata de determinar el grado de aceptación de la previsión obtenida a partir de la herramienta, aunque las expectativas del usuario final siguen sin estar claras. Una previsión de irradiación se realiza siempre con un propósito determinado, por lo que será válida en función de cómo se cumpla dicho propósito. Además, las diferentes partes interesadas (es decir, el operador de la red, el comprador de la subasta, etc.) pueden tener intereses distintos al respecto, ya que el propósito final de la predicción puede variar significativamente. A quién sirven estas predicciones y en qué medida es la pregunta que hay que responder con respecto a esta preocupación. Para cubrir un rango de tiempo adecuadamente amplio (con la consiguiente variedad de condiciones en términos de variabilidad de la serie), tomamos como datos de la muestra todo el periodo del año 2020, es decir, el periodo de tiempo que va desde las 00:00 del 1 de enero de 2020 hasta las 23:59 del 31 de diciembre de ese año. En esta investigación, nos centramos en el análisis de las series de irradiación normal directa (DNI) y de irradiación horizontal global (GHI). La herramienta es capaz de predecir, tanto para el DNI como para el GHI, 3 previsiones diferentes cada día: para ese día determinado, para el día siguiente y para dos días después. Tanto las series de datos reales pronosticadas como las observadas tienen una resolución de 1 minuto, pero como se trata de una resolución especialmente alta, no es frecuente encontrarla en la literatura. Aunque esto es ciertamente una ventaja de la herramienta y del interés del usuario final, de alguna manera dificulta la comparación con las alternativas encontradas en la literatura. Por esta razón, integramos los datos en las resoluciones de hora y día. La herramienta se ejecuta automáticamente todos los días a las 00:05 horas, pronosticando el GHI y el DNI a una resolución de 1 minuto para el día siguiente (0-días), el día siguiente (1-día) y el día posterior (2-días). En resumen, analizaremos las previsiones tanto del GHI como del DNI, en el mismo día, con un día de antelación y con 2 días de antelación. Evaluamos las previsiones comparándolas con las series de datos observados medidos en el lugar el periodo estudiado (1 año). Las series sintéticas y observadas se obtienen con una resolución de 1 minuto y últimamente se integran en resolución horaria y diaria, así como en equivalentes de resolución horaria y diaria. El análisis se realizará tanto en términos de contenido energético como de distribución de las series. Estas series de datos se analizarán a posteriori de la revisión obtenida de la literatura, afirmando así el grado de su fiabilidad y la eficacia global de la herramienta HRForecast. La clave aquí es observar cuál es el comportamiento de la herramienta y cómo se comporta al compararla con otras alternativas, dado que su principio de funcionamiento es bastante simple, y observar el efecto de su naturaleza en su fiabilidad global. Es por ello por lo que nos formulamos las siguientes preguntas que guiarán nuestra investigación: Para mejorar el conocimiento sobre la previsión de la irradiación (tanto directa como global), se utilizarán técnicas de análisis de series de datos sintéticos. Con el fin de adquirir conocimientos sobre las diferentes técnicas disponibles, se realizó una investigación sobre las mismas, cuyos resultados figuran en la sección 4 de este documento. En dicha sección se revela que principalmente los enfoques de distribución y energía se erigen como opciones para evaluar las series de datos sintéticos. Estas técnicas se han aplicado a diferentes sistemas de previsión, pero aún no se ha realizado ninguna investigación sobre la herramienta HRForecast. Esta investigación se centrará en la aplicación de dichas técnicas para evaluar la citada herramienta. Además, esta tesis también tendrá como objetivo evaluar la siguiente metodología y compararla con otras alternativas. Esto significa encontrar posibles errores durante la investigación y presentar sugerencias y mejoras para el uso de esta metodología en futuros trabajos. Esto lleva a la formulación de las siguientes preguntas de investigación: ¿Cómo podemos evaluar una serie de datos de irradiación pronosticada de alta resolución? La pregunta de investigación antes mencionada nos lleva también a las siguientes preguntas de investigación secundarias: ¿Qué métodos existen? ¿Cómo se comparan estas metodologías entre sí? ¿Qué parámetros son los más adecuados para el caso? ¿Con qué variables podemos determinar el sesgo? El análisis de la herramienta se realizará a través de los siguientes parámetros e índices Las series sintéticas deben evaluarse comparándose con las series observadas tanto en términos de distribución como de energía. El enfoque de la distribución utiliza principalmente el DNI, el GHI y la Standard Deviation of Increments (SDI), que son los parámetros que posteriormente se someten a la prueba de Kolmogorov-Smirnov, así como el Stability Index (SI). Por lo tanto, determinaríamos si la variabilidad de nuestra previsión coincide con la de los datos reales muestreados. En consecuencia, dejamos el RMSE y la puntuación de habilidad para el enfoque de la energía (a veces denominado enfoque de la distancia en la literatura), que evaluará cómo se asemeja el valor medido de la irradiancia al contenido energético de los valores medidos, cuanto menor sea la distancia entre los valores, mejor será nuestra previsión según dicho enfoque.

The present document contains research on the performance evaluation of the short-term solar radiation forecasting tool developed by the group of Thermodynamics and Renewable energy “HRForecast”. Solar irradiance forecasting is raising an increasing amount of interest amongst academics and experts given the undeniable contribution that solar renewable energy sources are supposed to hold in the upcoming energy pool and given the highly variable and hardly predictable nature of their nature. These sort of prediction not only allows us to foresee the energy output of these sources and to reschedule the energy supply and grid operations around them, but they also give us information on the weather on the short-run horizon, allowing us to have valuable information about impending weather events regarding variations in irradiance, which are also useful for solar technologies operation and maintenance. For this endeavor, the group of Thermodynamics and Renewable Energy Sources of the University of Sevilla, makes available on their website an irradiance forecasting tool: this is "HRForecast". This tool consists of a statistical model which gathers information from a given array of information sources and merges it into three different forecasts with 1-min step (resolution in minutes) for the pertaining day, the day after and the day 2-days in the future. The irradiance is forecasted both in terms of global horizontal and direct normal irradiance. The aim of this research is to evaluate such tool, both in terms of energy content and variability of the distribution, including thereby a glance on the current state if the research on synthetic irradiance series evaluation. The thesis will initially include an analysis of which approaches on the topic are present on the available literature and which parameters are the most suitable for assessing the obtained solar irradiance forecasts with further numeric determinations of the accuracy and acceptability of the former. The discussion on the research does not include an assessment on the performance of the tool but also a discussion about how suitable the followed methodologies were for assessing series with high-resolution characteristics and a comparison to the results obtained through similar research carried out by reference researchers. The results of this thesis revealed that the simplicity of the working principle of the tool does not restrains it from providing quality forecast, since the results of the performance evaluation tests for all three forecasted days are in the line of what was reviewed in literature, even when the forecast were produced with an unusual high-resolution.