Predicción espacio-temporal de la irradiancia solar global a corto plazo en España mediante geoestadística y redes neuronales artificiales

El enriquecimiento del conocimiento sobre la Irradiancia Solar (IS) a nivel de superficie terrestre, así como su predicción, cobran gran interés para las Energías Renovables (ER) - Energía Solar (ES)-, y para distintas aplicaciones industriales o ecológicas. En el ámbito de las ER, el uso óptimo de la ES implica contar con datos de la IS en superficie que ayuden tanto, en la selección de emplazamientos para instalaciones de ES, como en su etapa de diseño (dimensionar la producción) y, finalmente, en su explotación. En este último caso, la observación y la predicción es útil para el mercado energético, la planificación y gestión de la energía (generadoras y operadoras del sistema eléctrico), especialmente en los nuevos contextos de las redes inteligentes de transporte. A pesar de la importancia estratégica de contar con datos de la IS, especialmente los observados por sensores de IS en superficie (los que mejor captan esta variable), estos no siempre están disponibles para los lugares de interés ni con la resolución espacial y temporal deseada. Esta limitación se une a la necesidad de disponer de predicciones a corto plazo de la IS que ayuden a la planificación y gestión de la energía. Se ha indagado y caracterizado las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM) existentes en España que publican en internet sus observaciones, focalizando en la IS. Se han identificado 24 REM (16 gubernamentales y 8 redes voluntarios) que aglutinan 3492 estaciones, convirtiéndose éstas en las fuentes de datos meteorológicos utilizados en la tesis. Se han investigado cinco técnicas de estimación espacial de la IS en intervalos de 15 minutos para el territorio peninsular (3 técnicas geoestadísticas, una determinística y el método HelioSat2 basado en imágenes satelitales) con distintas configuraciones espaciales. Cuando el área de estudio tiene una adecuada densidad de observaciones, el mejor método identificado para estimar la IS es el Kriging con Regresión usando variables auxiliares -una de ellas la IS estimada a partir de imágenes satelitales-. De este modo es posible estimar espacialmente la IS más allá de los 25 km identificados en la bibliografía. En caso contrario, se corrobora la idoneidad de utilizar estimaciones a partir de sensores remotos cuando la densidad de observaciones no es adecuada. Se ha experimentado con el modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la predicción a corto plazo de la IS utilizando observaciones próximas (componentes espaciales) en sus entradas y, los resultados son prometedores. Así los niveles de errores disminuyen bajo las siguientes condiciones: (1) cuando el horizonte temporal de predicción es inferior o igual a 3 horas, las estaciones vecinas que se incluyen en el modelo deben encentrarse a una distancia máxima aproximada de 55 km. Esto permite concluir que las RNA son capaces de aprender cómo afectan las condiciones meteorológicas vecinas a la predicción de la IS. ABSTRACT ABSTRACT The enrichment of knowledge about the Solar Irradiance (SI) at Earth's surface and its prediction, have a high interest for Renewable Energy (RE) - Solar Energy (SE) - and for various industrial and environmental applications. In the field of the RE, the optimal use of the SE involves having SI surface to help in the selection of sites for facilities ES, in the design stage (sizing energy production), and finally on their production. In the latter case, the observation and prediction is useful for the market, planning and management of the energy (generators and electrical system operators), especially in new contexts of smart transport networks (smartgrid). Despite the strategic importance of SI data, especially those observed by sensors of SI at surface (the ones that best measure this environmental variable), these are not always available to the sights and the spatial and temporal resolution desired. This limitation is bound to the need for short-term predictions of the SI to help planning and energy management. It has been investigated and characterized existing Networks of Weather Stations (NWS) in Spain that share its observations online, focusing on SI. 24 NWS have been identified (16 government and 8 volunteer networks) that implies 3492 stations, turning it into the sources of meteorological data used in the thesis. We have investigated five technical of spatial estimation of SI in 15 minutes to the mainland (3 geostatistical techniques and HelioSat2 a deterministic method based on satellite images) with different spatial configurations. When the study area has an adequate density of observations we identified the best method to estimate the SI is the regression kriging with auxiliary variables (one of them is the SI estimated from satellite images. Thus it is possible to spatially estimate the SI beyond the 25 km identified in the literature. Otherwise, when the density of observations is inadequate the appropriateness is using the estimates values from remote sensing. It has been experimented with Artificial Neural Networks (ANN) modeling for predicting the short-term future of the SI using observations from neighbor’s weather stations (spatial components) in their inputs, and the results are promising. The error levels decrease under the following conditions: (1) when the prediction horizon is less or equal than 3 hours the best models are the ones that include data from the neighboring stations (at a maximum distance of 55 km). It is concluded that the ANN is able to learn how weather conditions affect neighboring prediction of IS at such Spatio-temporal horizons.

Indicadores energéticos para aplicar estrategias inteligentes en redes de riego a presión

El coste de la energía es, en la actualidad, una de las principales preocupaciones de determinadas zonas regables. Aquellos proyectos de mejora de regadíos, que consistieron fundamentalmente en la sustitución de las redes de distribución en lámina libre por redes a presión, se ven ahora en una situación en la que su rentabilidad financiera se pone en duda y, como consecuencia, su sostenibilidad. El relativamente reciente comienzo del incremento del precio de la energía y otros cambios, como por ejemplo los acaecidos en la política agraria común PAC o la eliminación de las tarifas eléctricas estacionales para riego, han provocado que los proyectos estén operando en puntos alejados de las previsiones iniciales, en los que la rentabilidad social, económica y ambiental quedaba justificada. Ante esta situación, las comunidades de regantes están abordando cambios. Entre estos, destacan, por un lado, las actuaciones sobre las infraestructuras, tales como modificación de equipos de bombeo, reducción de la resistencia al flujo de determinados tramos o zonas de las redes. Por el otro, están abordando cambios en la gestión de estas últimas. En algunos casos, en el riego a la demanda, a través de la aprobación del colectivo, se pierde cierta libertad con la intención de reducir la factura energética. Sin embargo, al final, es el propio regante el que tiene que actuar. En algunos casos, se cambian los cultivos por otros de cosecha temprana o incluso se dejan de regar parte de las tierras regables. En esta situación, que se puede calificar de frágil, por un lado, conviene identificar aquellas actuaciones que por unidad monetaria invertida producirán el máximo beneficio. Y, por el otro, aquellas que por unidad monetaria perdida en el beneficio redunden en una reducción máxima de los costes. Este trabajo trata de centrar el objetivo general arriba enunciado al ámbito de las redes de riego a presión. Si bien hay ya algunos trabajos sobre auditorías energéticas, su aplicación no permite desarrollar el objetivo de este trabajo, ya que van dirigidas hacia la recopilación y elaboración de información. Por este motivo, se proponen y analizan indicadores de rendimiento basados en el balance energético tanto de las infraestructuras, desglosados según la funcionalidad de sus elementos, como del manejo y las condiciones de funcionamiento.