NowCasting: predición meteorológica para la gestión de plantas solares

Última actualización: 07/03/2013

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Objetivos

El objetivo de este proyecto de I+D es el desarrollo de un sistema de predicción meteorológico a corto y muy corto plazo para optimizar el rendimiento y la integración de la energía generada en los mercados eléctricos por parte de las plantas solar-termoeléctricas.

El sistema que estamos desarrollando ayudará a planificar tareas de operación y mantenimiento en las plantas solar termoeléctricas con el objetivo de minimizar su coste.

 

Descripción

Los modelos numéricos utilizados habitualmente se alimentan de datos GFS, estos datos son proporcionados 4 veces al día con un retraso de unas 4 horas, es decir, la predicción elaborada a las 06:00 está disponible al usuario con suerte a las 10:00, por lo tanto en ningún momento se tienen predicciones en tiempo real para las próximas 4 horas. Otro factor más importante a tener en cuenta, es que los modelos numéricos, pese a tener en cuenta el modelo del terreno, no se ajustan perfectamente a las condiciones particulares de la región de interés y pueden no llegar a captar factores locales, como nieblas, escarchas...etc.

El proyecto NowCasting representa varias innovaciones en el mercado tanto de la producción energética como en el de la predicción meteorológica. En la actualidad existen varios modelos matemáticos que permiten predecir el estado meteorológico. Sin embargo estos modelos no presentan la precisión y el detalle suficiente para emplazamientos concretos a corto plazo. En este proyecto estamos trabajando para mejorar la predicción meteorológica existente para intervalos de tiempo cercanos utilizando toda la información disponible en tiempo real.

En el Grupo de Procesado Multimedia estamos empleando métodos de procesado de imagen y de aprendizaje máquina para la segmentación, localización y predicción de las posiciones de las nubes a corto plazo en las regiones de interés para la operación de las plantas solares.

NowCasting con imágenes satélite

Las imágenes procedentes del satélite Meteosat nos proporcionan información sobre la situación de nubosidad con precisiones de Km. En este proyecto extraemos una máscara de las nubes que nos permite predecir a grandes rasgos lo que ocurrirá a corto plazo en el emplazamiento de interés.

Imagen Meteosat y máscara de nubes obtenida
predicción satélite
La figura muestra una imagen procedente del satélite Meteosat y la máscara de nubes asociada así como el sistema de predicción mediante redes neuronales.

NowCasting con cámara de suelo

Las imágenes procedentes de la cámara de suelo nos proporcionan información sobre la situación de nubosidad con gran precisión. Esto nos permite hacer predicciones de la irradiación solar directa a muy corto plazo (a partir de los próximos 30 s.).

Extracción de características de la cámara de cielo
Monitorización con la cámara de cielo
Las figuras muestran distintos tipos de características obtenidas a partir de las imágenes de la cámara de suelo y el seguimiento y monitorización de varias de ellas cada 30 s.

 Diseño del sistema final

La siguiente figura muestra el diagrama de bloques del sistema diseñado para predecir la radiación solar directa (DNI – Direct Normal Irradiance) a partir de imágenes del cielo tomadas por una skycamera y de datos meteorológicos.

 

Diseño Final

 Para predecir la radiación solar en un instante futuro (DNIcloudy_sky[n+Nf]), el sistema se basa en las características extraídas de las imágenes del cielo (Nubes[n-Np,…,n]), los valores de la DNI disponibles hasta el instante actual (DNIcloudy_sky[n-Np,…,n]) y los valores teóricos de la radiación solar en ausencia de nubes (DNIclear_sky[n-Np,…,n]) estimados mediante el modelo de transferencia radiactiva. 

 Resultados

El sistema diseñado proporciona en media mejoras del 35% respecto al algoritmo de referencia (predicción por persistencia) para horizontes de predicción de 30 segundos a 5 minutos y mejoras del 86% para horizontes de predicción de 10 y 15 minutos.

Finalmente, la siguiente figura muestra un ejemplo con las series temporales de la radiación solar real (DNIcloudy Real) y de la predicción proporcionada por el sistema final (DNIcloudy Predicha) a lo largo de 5 días. 

 

Gráfica Final
El proyecto ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innova

El proyecto ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011.

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