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COMPARACIÓN DE TÉCNICAS PREDICTIVAS
BASADAS EN SERIES TEMPORALES APLICADAS
    AL ÍNDICE DE CLARIDAD SEMIDIARIO

    Martín L., Zarzalejo L.F., Polo J., Navarro A., Marchante R.


                         Presentado por:
                     LUIS MARTÍN POMARES


                DEPARTAMENTO DE ENERGÍA
                División de Energías Renovables

         XIV Congreso Ibérico y IX Iberoamericano
                     de Energía Solar
                           Vigo
                 17 - 21 de junio de 2008
                        CIES 2008

                         15 de abril de 2013
ÍNDICE


1. INTRODUCCIÓN
3. METEODOLOGÍAS
  PREDICCIÓN
4. RESULTADOS
5. CONCLUSIONES
6. FUTUROS TRABAJOS
                   2
ÍNDICE DE CLARIDAD
Componentes de la radiación solar sobre superficie horizontal                      IG = Ib cosθ + ID
Índice de claridad ó transparencia atmosférica                                          I
                                                                                   kt = G
Índice de cielo claro
                                                                                        I0
                                                                                              IG
                                                                                   kcs =
                                                                                           Ics − sky
                                               RADIACIÓN REFLEJADA
                               RADIACIÓN
                             EXTRATERRESTRE     POR LAS NUBES   Ios
                              I0                          RADIACIÓN REFLEJADA

                                                       POR EL ALBEDO TERRESTRE   Its

                                   ABSORCIÓN
              SCATTERING
                                     Ea
                                Ib                     Es
         ID                        RADIACIÓN DIRECTA

          RADIACIÓN DIFUSA




                                                                           3
PREDICCIÓN: DEFINICIONES PREVIAS

 Necesidad de caracterizar y predecir la
  radiación solar para ser usada como recurso
  energético (RD 436/2004, 661/2007).
 Técnicas de Predicción:
    1. Modelos de predicción numérica (NWP)
      2.   Predicción basada en métodos estadísticos
 Horizonte de Predicción
     Nowcasting: menos de una hora
     Corto plazo: 1 hora – 1 semana
     Medio plazo: 1 semana – 1 año
     Largo Plazo: más de un año. Estudios climáticos
                                         4
CONJUNTO DE DATOS SEMIDIARIOS

   Red Radiométrica Nacional (RRN)                          Piranómetros CM11 Kipp&Zonen
Agencia Española de Meteorología (AEMet)
          45.0° N



         42.5° N


        40.0° N
                                             • Madrid RRN AEMet

       37.5° N
                                                    • Murcia RRN AEMet

      35.0° N
         15.0° W                                                                     °
                12.5°   W 0.0° W7.5°                                         ° E 10.0 E
                         1           W 5.0° W 2.5° W 0.0°   2.5° E 5.0° E 7.5


Murcia: 13882 semidías                                 Madrid: 17376 semidías
   1 Agosto de 1975                                     Enero de 1979 hasta
hasta 31 Diciembre 2003                                31 Diciembre de 2003
                                                               5
PROPIEDADES ESTADÍSTICAS SERIE
                                        TEMPORAL Kt SEMIDIARIO

                     6
                               MADRID RRN AEMet                                   6
                                                                                             MURCIA RRN AEMet
Número de muestras




                     5                                                            5


                     4                                                            4


                     3                                                            3


                     2                                                            2


                     1                                                            1


                     0
                      0       0.2       0.4             0.6       0.8        1 00            0.2       0.4             0.6       0.8       1
                                        Kt Semidiario                                                  Kt Semidiario



             0.8                                                                 0.8


             0.6                                                                 0.6


             0.4                                                                 0.4


             0.2                                                                 0.2


                     0                                                             0


       -0.2
           0              1   2     3   4        5
                                              Retardo
                                                        6     7   8     9   10
                                                                                 -0.2
                                                                                     0   1    2    3    4
                                                                                                             6   5
                                                                                                             Retardo
                                                                                                                        6    7    8    9   10
METODOLOGÍA
 Método de intercambio de modelos autorregresivos en base a
cadenas de Markov MS(K)-AR(p):
                           p
             xt = α + ∑ a xt − i + σ ε t
                    St           St
                                 i
                                          St

                          i =1
 Red Neuronal:




 Adaptative Network based Fuzzy Inference System (ANFIS)
                                           7
RESULTADOS
                                                 1         N                                                   i − errorm 
                                                       ∑( x                    − xi )
                                                                                               2
                           RMSD =                                                ˆ                 , mejora =  1 −
                                                 N
                                                                           i                                   i − error ÷÷
                                                        i =1                                                            p 


                          MADRID RRN AEMet                                                                   MURCIA RRN AEMet
                               M adrid: M ejora frente Persistencia                                               M urcia: M ejora frente Persistencia
                    24                                                                                 24
                                                               M S (2)-A R (1)/P ersistencia
                    22                                         N N (10)/P ersistencia                  22
                                                               A N FIS (6)/P ersistencia
                    20                                                                                 20

                    18                                                                                 18
M ejo ra % R M SD




                    16                                                                                 16                                     M S (2)-AR (1)/Persistencia
                                                                                                                                              NN (10)/P ersistencia
                    14                                                                                 14                                     A N FIS(6)/Persistencia

                    12                                                                                 12

                    10                                                                                 10

                     8                                                                                  8

                     6                                                                                  6
                      1    2             3             4
                                Horizonte Predicción (Sem idías)
                                                                               5                   6     1    2             3
                                                                                                                                8         4
                                                                                                                   Horizonte Predicción (Sem idías)
                                                                                                                                                             5              6
RESULTADOS
                                                                          RMSD PARA EL MEJOR MODELO: NN(10)
                                                                MADRID RRN AEMet                                                            MURCIA RRN AEMet
                                                 40                                                                        40
                                                          N N (1)                                                                   N N (1 )
                                                 38       N N (2)                                                          38       N N (2 )
                                                          N N (3)                                                                   N N (3 )
                                                 36       N N (4)                                                          36       N N (4 )
                                                          N N (5)
% R M S D P re d ic c ió n S e m id ia ria K t




                                                          N N (6)                                                                   N N (5 )
                                                 34                                                                        34
                                                          N N (7)                                                                   N N (6 )
                                                 32       N N (8)                                                          32       N N (7 )
                                                          N N (9)                                                                   N N (8 )
                                                          N N (10)                                                                  N N (9 )
                                                 30                                                                        30
                                                          PER
                                                                                                                                    N N (1 0 )
                                                 28                                                                        28       PE R

                                                 26                                                                        26

                                                 24                                                                        24

                                                 22                                                                        22
                                                      1              2              3               4              5   6        1                2               3                  4                5   6
                                                                         H orizonte Pre dic c ión (S em idía s )                                     H o rizo nte Pre d ic c ió n (S e m id ía s )

                                                                                                                                                                      9
RESULTADOS
                          1

                         0.9

                         0.8
KT Semidiario Previsto




                         0.7

                         0.6

                         0.5

                         0.4

                         0.3                                       6


                                                                   5
                         0.2
                                                                   4



                         0.1                                       3


                                                                   2

                          0
                           0   0.1   0.2   0.3   0.4   0.5   0.6   1
                                                                        0.7         0.8               0.9         1
                                            KT Semidiario Observado0
                                                                    0     10  0.2    0.4         0.6
                                                                                      Kt Semidiario
                                                                                                            0.8   1
CONCLUSIONES

Métodos nolineales presentan mejores resultados.
El modelo MS-AR presenta mejores resultados
utilizando un retardo de un semidía.
Métodos no lineales presentan una pequeña
mejora al aumentar el número de semidías de
entrada.
Todos los métodos ensayados presentan mejores
resultados para la estación de Murcia ya que para
ambas estaciones al entrenar los métodos, los días
claros adquieren un mayor peso en los parámetros
de cada uno de los modelos.
                                      11
EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal)


                        FUTUROS TRABAJOS
        6000


        5000
                                         LOST COMPONENT

        4000
Wh/m2




        3000


        2000


        1000


           0
            0   100   200   300         400       500       600        700
                              Half Day
                                                      12
                                               Differencing day by day
EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal)


         AEMet Synoptic Predictions by Site




Total Cloud Cover
    ECMWF
HIRLAM/AEMet
  PROMETEO
 WRF/MM5…. Energy Values
                                           13
EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal)

                        LOST COMPONENT + QUALITATIVE
                                PREDICTIONS

             MADRID RRN AEMet
                   LC sin información                             LC con información
                    de estado del cielo                            de estado del cielo
        40                                             40

        35                                             35

        30                                             30
%RMSD




        25                                             25
                                               %RMSD
        20                                             20

        15                                             15

        10                                             10
         1     2         3      4         5    6        1     2       3       4       5     6
             Prediction Horizon Half Daily                              14
                                                            Prediction Horizon Half Daily

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Cies 2008 luis martín

  • 1. COMPARACIÓN DE TÉCNICAS PREDICTIVAS BASADAS EN SERIES TEMPORALES APLICADAS AL ÍNDICE DE CLARIDAD SEMIDIARIO Martín L., Zarzalejo L.F., Polo J., Navarro A., Marchante R. Presentado por: LUIS MARTÍN POMARES DEPARTAMENTO DE ENERGÍA División de Energías Renovables XIV Congreso Ibérico y IX Iberoamericano de Energía Solar Vigo 17 - 21 de junio de 2008 CIES 2008 15 de abril de 2013
  • 2. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 3. METEODOLOGÍAS PREDICCIÓN 4. RESULTADOS 5. CONCLUSIONES 6. FUTUROS TRABAJOS 2
  • 3. ÍNDICE DE CLARIDAD Componentes de la radiación solar sobre superficie horizontal IG = Ib cosθ + ID Índice de claridad ó transparencia atmosférica I kt = G Índice de cielo claro I0 IG kcs = Ics − sky RADIACIÓN REFLEJADA RADIACIÓN EXTRATERRESTRE POR LAS NUBES Ios I0 RADIACIÓN REFLEJADA POR EL ALBEDO TERRESTRE Its ABSORCIÓN SCATTERING Ea Ib Es ID RADIACIÓN DIRECTA RADIACIÓN DIFUSA 3
  • 4. PREDICCIÓN: DEFINICIONES PREVIAS  Necesidad de caracterizar y predecir la radiación solar para ser usada como recurso energético (RD 436/2004, 661/2007).  Técnicas de Predicción: 1. Modelos de predicción numérica (NWP) 2. Predicción basada en métodos estadísticos  Horizonte de Predicción  Nowcasting: menos de una hora  Corto plazo: 1 hora – 1 semana  Medio plazo: 1 semana – 1 año  Largo Plazo: más de un año. Estudios climáticos 4
  • 5. CONJUNTO DE DATOS SEMIDIARIOS Red Radiométrica Nacional (RRN) Piranómetros CM11 Kipp&Zonen Agencia Española de Meteorología (AEMet) 45.0° N 42.5° N 40.0° N • Madrid RRN AEMet 37.5° N • Murcia RRN AEMet 35.0° N 15.0° W ° 12.5° W 0.0° W7.5° ° E 10.0 E 1 W 5.0° W 2.5° W 0.0° 2.5° E 5.0° E 7.5 Murcia: 13882 semidías Madrid: 17376 semidías 1 Agosto de 1975 Enero de 1979 hasta hasta 31 Diciembre 2003 31 Diciembre de 2003 5
  • 6. PROPIEDADES ESTADÍSTICAS SERIE TEMPORAL Kt SEMIDIARIO 6 MADRID RRN AEMet 6 MURCIA RRN AEMet Número de muestras 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 00 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Kt Semidiario Kt Semidiario 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 0 0 -0.2 0 1 2 3 4 5 Retardo 6 7 8 9 10 -0.2 0 1 2 3 4 6 5 Retardo 6 7 8 9 10
  • 7. METODOLOGÍA Método de intercambio de modelos autorregresivos en base a cadenas de Markov MS(K)-AR(p): p xt = α + ∑ a xt − i + σ ε t St St i St i =1 Red Neuronal: Adaptative Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) 7
  • 8. RESULTADOS 1 N  i − errorm  ∑( x − xi ) 2 RMSD = ˆ , mejora =  1 − N i  i − error ÷÷ i =1  p  MADRID RRN AEMet MURCIA RRN AEMet M adrid: M ejora frente Persistencia M urcia: M ejora frente Persistencia 24 24 M S (2)-A R (1)/P ersistencia 22 N N (10)/P ersistencia 22 A N FIS (6)/P ersistencia 20 20 18 18 M ejo ra % R M SD 16 16 M S (2)-AR (1)/Persistencia NN (10)/P ersistencia 14 14 A N FIS(6)/Persistencia 12 12 10 10 8 8 6 6 1 2 3 4 Horizonte Predicción (Sem idías) 5 6 1 2 3 8 4 Horizonte Predicción (Sem idías) 5 6
  • 9. RESULTADOS RMSD PARA EL MEJOR MODELO: NN(10) MADRID RRN AEMet MURCIA RRN AEMet 40 40 N N (1) N N (1 ) 38 N N (2) 38 N N (2 ) N N (3) N N (3 ) 36 N N (4) 36 N N (4 ) N N (5) % R M S D P re d ic c ió n S e m id ia ria K t N N (6) N N (5 ) 34 34 N N (7) N N (6 ) 32 N N (8) 32 N N (7 ) N N (9) N N (8 ) N N (10) N N (9 ) 30 30 PER N N (1 0 ) 28 28 PE R 26 26 24 24 22 22 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 H orizonte Pre dic c ión (S em idía s ) H o rizo nte Pre d ic c ió n (S e m id ía s ) 9
  • 10. RESULTADOS 1 0.9 0.8 KT Semidiario Previsto 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 6 5 0.2 4 0.1 3 2 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 0.7 0.8 0.9 1 KT Semidiario Observado0 0 10 0.2 0.4 0.6 Kt Semidiario 0.8 1
  • 11. CONCLUSIONES Métodos nolineales presentan mejores resultados. El modelo MS-AR presenta mejores resultados utilizando un retardo de un semidía. Métodos no lineales presentan una pequeña mejora al aumentar el número de semidías de entrada. Todos los métodos ensayados presentan mejores resultados para la estación de Murcia ya que para ambas estaciones al entrenar los métodos, los días claros adquieren un mayor peso en los parámetros de cada uno de los modelos. 11
  • 12. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) FUTUROS TRABAJOS 6000 5000 LOST COMPONENT 4000 Wh/m2 3000 2000 1000 0 0 100 200 300 400 500 600 700 Half Day 12 Differencing day by day
  • 13. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) AEMet Synoptic Predictions by Site Total Cloud Cover ECMWF HIRLAM/AEMet PROMETEO WRF/MM5…. Energy Values 13
  • 14. EUROSUN2008, October 7-10, Lisbon (Portugal) LOST COMPONENT + QUALITATIVE PREDICTIONS MADRID RRN AEMet LC sin información LC con información de estado del cielo de estado del cielo 40 40 35 35 30 30 %RMSD 25 25 %RMSD 20 20 15 15 10 10 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 Prediction Horizon Half Daily 14 Prediction Horizon Half Daily

Notes de l'éditeur

  1. Buenas días, mi nombre es Luis Martín y voy a presentar el trabajo realizado hasta la fecha en el ámbito de la predicción de la radiación solar diaria.
  2. He organizado el contenido de la presentación, comenzando una pequeña introducción, posteriormente describiré brevemente las tecnicas predictivas empleadas para la predicción de la irradiancia solar semidiaria, se presentarán los resultados obtenidos para terminar comentando las conclusiones así como las principales líneas de trabajo en el futuro.
  3. La radiación que llega a la superficie de la atmósfera puede ser calculada analíticamente en función de la posición solar A su paso por la atmósfera sufre procesos de reflexión, difusión y absorción De esta forma, la radiación global que llega a la superficie terrestre está formada por directa+difusa Por otro lado, la Tierra refleja parte de la radiación solar recibida que junto con la reflejada por las nubes es la que da origen a la señal detectada por el satélite.
  4. Los usos tanto directos como pasivos que hace el ser humano de la radiación solar son múltiples, entre ellos como recurso energético. A partir del nuevo real decreto aprobado por el gobierno las instalaciones de producción eléctrica en régimen especial están obligadas a la previsión de producción. El trabajo desarrollado se basa como se ha comentado anteriormente en métodos estadísticos con un horizonte de predicción de corto plazo.
  5. El índice de claridad ( kt ) se define como el cociente entre la radiación solar en superficie y la radiación extraterrestre para un periodo determinado. El índice de claridad es una variable adimensional y normalizada cuyas principales propiedades para valores horarios y diarios son las siguientes: La función de densidad de probabilidad muestra una alta predominancia de condiciones de cielo claro. La función de distribución de valores de irradiancia solar semidiarios puede ser aproximada a una función biexponencial dependiente del índice de claridad medio mensual y en base a los valores máximo y mínimos semidiarios de cada mes, al igual que para los valores horarios y diarios Ibáñez et alt. (2002). La autocorrelación ( r ) de la serie temporal presenta un valor significativo exclusivamente con el semidía anterior como se puede observar en la Fig. 4. Generalmente los autores recomiendan valores de r =0.29 para valores diarios Aguiar y Collares-Pereira (1992). En el caso de este estudio los valores obtenidos muestran una correlación del semidía anterior .
  6. Un modelo autorregresivos (AR) es también conocido como Infinite Impulse Response Filter (IIRF). Existe una memoria o realimentación y por lo tanto el sistema puede generar dinámicas internas. El modelo autorregresivo ensayado se expresa mediante la siguiente ecuación MS( K )-AR( p ): donde St representa el estado en el periodo t , St =1… K , donde K es el número de estados representados mediante la cadenas de Markov, p es el retardo máximo en la componente autorregresiva Para la predicción de la señal se ha empleado un modelo basado en redes neuronales la cuales tratan de emular el comportamiento de las neuronas bilógicas. Redes Neuronales Biológicas Redes Neuronales Artificiales Neuronas Unidades de proceso Conexiones sinápticas Conexiones ponderadas Efectividad de las sinápsis Peso de las conexiones Efecto excitatorio o inhibitorio de una conexión Signo del peso de una conexión Efecto combinado de las sinápsis Función de propagación o de red Activación -> tasa de disparo Función de activación -> Salida Las características fundamentales de las redes neuronales son las siguientes: Adaptatividad y autoorganización de la red para nuevos patrones de entrada. Procesado no lineal Procesamiento en paralelo de las señales.
  7. Los resultados obtenidos muestran que los métodos nolineales presentan mejores resultados que el método lineal ensayado. El modelo MS-AR presenta mejores resultados utilizando un retardo de un semidía, hecho que era de esperar a partir de la alta autocorrelación que presenta la serie temporal de irradiancia solar con respecto al semidía anterior. En el caso de los dos métodos no lineales ensayados basados en redes neuronales y lógica difusa, presentan una pequeña mejora al aumentar el número de semidías de entrada. Esto se debe a la no-linealidad de la serie de irradiancia solar cuyo comportamiento se ve influenciado principalmente por los tránsitos de nubes, los cuales tienen un comportamiento caótico y pueden tener correlaciones no lineales entre los diferentes retardos temporales. La estación de Murcia presenta una predominancia de días claros con respecto a la estación de Madrid. Todos los métodos ensayados presentan mejores resultados para la estación de Murcia (teniendo incluso una menor autocorrelación parcial para el semidía anterior), ya que para ambas estaciones al entrenar los métodos, los días claros adquieren un mayor peso en los parámetros de cada uno de los modelos.