¿Cuál es el mejor método para estimar la radiación solar en un territorio?

Cómo estimar la radiación para la energía solar

REVE

El conocimiento en tiempo real de la radiación solar en cualquier lugar de la superficie terrestre, lo que los expertos denominan ‘irradiancia global horizontal’, constituye un dato especialmente relevante en numerosas actividades. Por ejemplo, permite optimizar la generación de energía solar fotovoltaica, realizar un uso más eficiente del agua para el riego o mejorar la gestión de los sistemas públicos de iluminación.

 

El valor más preciso de irradiancia es el que se mide in situ, mediante sensores debidamente calibrados y bien mantenidos, lo que es muy costoso, tanto por la instalación y el propio sensor como por las comunicaciones necesarias para centralizar las observaciones. En la actualidad, sin embargo, las iniciativas legislativas en relación con la reutilización de la información del sector público, que promueven la apertura de los datos, así como la economía de escala y el ‘internet de las cosas’, están consiguiendo que existan más datos oficiales disponibles y sensores in situ de aficionados que publican sus datos en tiempo real. Y toda esta información facilita a los expertos interpolar espacialmente la irradiancia, es decir, estimar su valor en aquellos lugares donde no se disponen de sensores.

 

¿Cuál es el mejor método para estimar la radiación solar en un territorio?
¿Cuál es el mejor método para estimar la radiación solar en un territorio?

Pero ¿cómo discriminar y procesar adecuadamente los datos? Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), pertenecientes a la Escuela Técnica Superior de Ingenieros en Topografía, Geodesia y Cartografía, en España, ha abordado esta cuestión con un doble objetivo. El primero, determinar cuál es el mejor método de interpolación espacial para la irradiancia global horizontal cada 15 minutos en el ámbito de la geografía española.

 

En este caso, han empleado los datos de estaciones meteorológicas oficiales en combinación con las estimaciones realizadas mediante un método llamado HelioClim3v2, a partir de las observaciones del satélite Meteosat de segunda generación. El segundo objetivo ha sido evaluar los errores de las observaciones realizadas por aficionados, con el fin de densificar la red de estaciones válidas para estimar la irradiancia.

En sintonía con las restricciones de aplicación de los métodos de interpolación espacial, el estudio –basado en el proyecto de investigación de la tesis doctoral de Vladimir Gutiérrez y en el que han intervenido los profesores Miguel Ángel Manso, Pilar Moreno y Jesús Velasco– ha concluido que no hay un método óptimo para todos los escenarios, sino que depende de la densidad y la distribución de los sensores en el territorio.

 

Así, cuando la densidad resulta adecuada, el mejor método es el geoestadístico de Kriging con regresión, utilizando como variables auxiliares la latitud del emplazamiento y la irradiancia estimada a partir de imagen de satélite con el método HelioClim3v2.

 

Los investigadores de la UPM destacan que este método permite interpolar la irradiancia más allá de los 25 kilómetros de las observaciones in situ, e incluso hasta los 108 kilómetros con errores inferiores al 25% del error cuadrático medio porcentual. Todo ello supone una mejora sustancial respecto de los métodos actuales al requerir una menor densificación de sensores in situ.

 

Y también porque posibilita la integración de sensores de voluntarios, una vez validados o filtrados para tal fin, que es la aplicación más inmediata que los investigadores otorgan al método que han desarrollado. (Fuente: UPM)