Estimativa da irradiação solar global com partição mensal e sazonal para a região de Cascavel - PR

No presente trabalho, mostram-se equações de estimativa da irradiação solar global (R G), por meio do modelo de Angstrom, com partições sazonal e mensal para a região de Cascavel - PR. Os dados experimentais foram cedidos pelo IAPAR, coletados na sua estação meteorológica localizada na COODETEC/Cascavel - PR, no período de 1983 a 1998. Dos 16 anos de dados, 12 anos foram utilizados para cálculo dos coeficientes (a e b) e quatro anos para a validação das equações. Os coeficientes de determinação encontrados foram superiores a 80% para as duas partições. O mínimo da R G é superestimado e o máximo é subestimado quando comparados com o mínimo e o máximo para dados reais, sendo esses encontrados no solstício de inverno e equinócio de primavera, respectivamente. A variação sazonal e mensal do coeficiente a foi menor (0,16 a 0,19 e 0,14 a 0,21) e do coeficiente b maior (0,34 a 0,43 e 0,32 a 0,44). As maiores variações dos erros médios diários ocorreram no equinócio de primavera (-19,45% a 27,28%) e as menores no equinócio de outono (-11,32% a 10,61%). O ajuste mais eficaz das equações foi encontrado para a partição mensal.

Calibração e validação do modelo RadEst3.0 para estimativa da irradiação solar global em função de medidas de temperaturas do ar máximo e mínima

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Estimativa da irradiação solar global pelo método de Angstrom-Prescott e técnicas de aprendizado de máquinas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimativa da radiação solar global diária em Sete Lagoas, MG baseada em dados de insolação.

2008

Estimativa da radiação solar global diária em função do potencial de energia solar na superfície do solo

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Tamanho de amostra para a estimativa das médias decendiais de radiação solar global no Estado do Rio Grande do Sul

Com o objetivo de verificar a variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da radiação solar global média decendial, de 22 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se séries de dados de radiação solar global do período de 1956 a 2003. Determinou-se o tamanho de amostra da radiação solar global média decendial em cada decêndio e local e agruparam-se os decêndios e os locais pelo método hierárquico 'vizinho mais distante'. Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da radiação solar global média decendial no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho é necessário nos decêndios dos meses de junho, julho, agosto e setembro em relação aos outros meses. Para os locais e decêndios estudados, 30 anos de observações são suficientes para estimar a média (µ) de radiação solar global média decendial, para um erro de estimação igual a 12.3%, com coeficiente de confiança de 95%.

Estimativa da radiação solar direta na incidência nas partições instantânea, horária e diária a partir da radiação solar global

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Modelos para estimativa da radiação solar global diária e horária em Botucatu-SP

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Avaliação de métodos de estimativa da radiação solar global e da evapotranspiração de referência para o estado de Mato Grosso

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Estimativa da radiação solar global em estufa de polietileno a partir do brilho solar

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Calibração e validação de um método de medida da radiação solar global por meio de actinógrafos baseada em técnicas de processamento de imagens digitais

O objetivo do trabalho é desenvolver um sistema informático de digitalização e processamento de actinogramas baseado em técnicas de Processamento de Imagens Digitais e comparar com o sistema tradicional de medidas. Os actinogramas foram fornecidos pela Estação Meteorológica de Botucatu (FCA/UNESP). As análises preliminares indicam um desempenho satisfatório do software proposto, gerando medidas na mesma ordem de grandeza do método de referência para partição diária. O software proposto pertence a um projeto que se encontra ainda em andamento, onde rotinas de técnicas diversas continuam sendo implementadas no reconhecimento da curva de interesse para melhorar a qualidade do processamento das informações gráficas dos actinogramas. Os actinogramas estão em fase de digitalização para que o software possa ser testado com uma base de dados mais consistente, onde poderão ser identificados tendências temporais dos dados resultantes da aplicação das técnicas de Processamento de Imagens Digitais no monitoramento da radiação solar por actinógrafos.

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.

Medición y predicción de la radiación solar global UV-B bajo cielos claros y sin nubes

Se presentan mediciones experimentales de la radiación solar ultravioleta en el rango B del espectro solar (UV-B) y la radiación ultravioleta en el rango total RUV (UV-A+UV-B) en días claros y sin nubes en Heredia, Costa Rica. Se utilizó una radiómetro UV-B, que mide la radiación solar en el rango espectral 280-315 nm, y un radiómetro RUV, que mide la radiación solar en el rango espectral 280-385 nm. La dependencia entre entre UV-B y RUV también fue investigada, y se encontró un excelente grado de asociación entre ambas. Además se detalló que UV-B representa solamente un 5,4% de RUV, a pesar de que UV-B es mil veces más potente que UV-A. Los valores de UV-B medidos in situ fueron comparados con los valores predichos por un modelo atmosférico espectral, el cual utiliza como datos de entrada: la hora del día, la latitud, la altitud, el albedo superficial, la distancia Tierra-Sol, la turbiedad atmosférica y el ozono atmosférico. La comparación entre los valores medidos y predichos dio resultados satisfactorios.

Spatial and temporal downscaling of solar global radiation and mean air temperature from weather forecast data - an introductory numerical study and validation

This short paper presents a numerical method for spatial and temporal downscaling of solar global radiation and mean air temperature data from global weather forecast models and its validation. The final objective is to develop a prediction algorithm to be integrated in energy management models and forecast of energy harvesting in solar thermal systems of medium/low temperature. Initially, hourly prediction and measurement data of solar global radiation and mean air temperature were obtained, being then numerically downscaled to half-hourly prediction values for the location where measurements were taken. The differences between predictions and measurements were analyzed for more than one year of data of mean air temperature and solar global radiation on clear sky days, resulting in relative daily deviations of around -0.9±3.8% and 0.02±3.92%, respectively.

Estimación de la radiación solar global de Costa Rica utilizando horas de sol y otros datos metereológicos

Se evalúa la eficacia en varios lugares de Costa Rica de las formulas empíricas más utilizadas en la estimación de la radiación global, según la literatura obtenida, en donde se compara el valor estimado para la estimación meteorológica en estudio. Se obtiene el mejor método – de los tratados en este estudio –para estimar la radiación global en Costa Rica.