Una combinación óptima de los modelos de predicción de radiación solar que reduce entre un 25% y un 30% el error en los pronósticos a corto plazo (6 horas) es el desarrollo que han llevado a cabo investigadores del grupo ‘Modelización de la Atmósfera’ (Matras) de la Universidad de Jaén (UJA) y del grupo ‘Computación evolutiva y redes neuronales’ (Evannai) de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).
El proyecto se ha centrado en la mejora del pronóstico de la radiación solar a corto plazo, en escalas de minutos a horas y días, en la Península Ibérica. En concreto, se analizaron cinco modelos distintos: modelos basados en cámaras de nubes, modelos estadísticos basados en medidas, modelos basados en imágenes satélites, modelos numéricos de predicción meteorológica y un híbrido de estos dos últimos. Y se seleccionaron cuatro estaciones meteorológicas, situadas en Sevilla, Lisboa, Madrid y Jaén, como zonas representativas para la evaluación.
A lo largo de dos años, ambos grupos de investigación han dividido su trabajo en dos partes. Por un lado, el grupo de la Universidad de Jaén se ha centrado en la elaboración y mejora de distintos métodos de predicción de la radiación solar, para lo que han utilizado distintas metodologías (cámara de nubes, imágenes de satélite y modelos meteorológicos). Mientras que el grupo de la Universidad Carlos III de Madrid se ha centrado en aplicar técnicas de inteligencia artificial para seleccionar el mejor modelo o combinación de modelos para cada situación meteorológica, localización y horizonte temporal, así como para obtener intervalos de confianza de las predicciones.
Principales resultados de la investigación
El resultado más impactante obtenido en la investigación es que la combinación óptima de los modelos rebaja la predicción de error en torno a un 30% respecto al mejor de los modelos en cada horizonte temporal. “Es la primera vez que se comparan cinco modelos independientes y gracias a la inteligencia artificial y al tratamiento matemático hemos logrado reducir el margen de error en cada horizonte de predicción, lo que supone un ahorro económico porque disminuye el coste de integración de la energía solar”, explica David Pozo, principal responsable del estudio y catedrático de Física Aplicada de la Universidad de Jaén.
A su vez, los investigadores han determinado el momento del horizonte temporal en el que cada modelo es más fiable, como por ejemplo ocurre con el uso de imágenes satélite durante las dos o tres primeras horas, o con la utilización del modelo numérico de predicción meteorológica a partir de la cuarta o quinta hora. Y, entre otras cosas, también han concluido que el pronóstico cerca de las zonas costeras es muy difícil incluso en el margen de una hora.
Parte del estudio ha sido publicado en dos artículos en la revista científica Solar Energy, y otra parte está en proceso de revisión en otras revistas de prestigio. El proyecto ha contado con financiación del Ministerio de Economía y Competitividad, y la colaboración de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa y Abengoa Solar.