Solar irradiance forecasts in the Atacama Desert using analog ensembles and a cloud assimilation technique

Abstract

Chile ha establecido una desafiante meta de capacidad instalada a partir de fuentes de energía renovable para 2050, lo que ha llevado a un aumento de los proyectos de energía solar en los últimos años. Una de las zonas con mayor desarrollo de proyectos solares es el Desierto de Atacama, debido a los altos índices de irradiancia solar y la poca nubosidad de la región. Debido al incremento en el número de proyectos ubicados en el Desierto de Atacama, y las características del mercado de la energía en Chile, existe un alto interés en métodos que sean capaces de pronosticar la irradiancia solar dentro del mismo día, o bien, para el día siguiente, con el fin de obtener una estimación precisa de los ingresos monetarios de la planta y reducir la incertidumbre de la producción de las plantas de energía solar. En este trabajo, hemos probado 4 métodos diferentes para pronosticar la irradiación solar en el desierto de Atacama, basados en la predicción meteorológica numérica utilizando el modelo WRF (Weather Research and Forecasting model, por sus siglas en íngles) . Utilizando los pronósticos de WRF y las observaciones históricas de varias estaciones meteorológicas, se crearon ensambles analógos (WRF-AnEn), con el fin de crear un pronóstico de ensamble para la irradiancia solar y reducir el sesgo de las predicciones. Además, también se incluyó en este análisis un pronóstico que usa una técnica de asimilación de nubes basada en datos del satélite GOES-16 (WRFDDA) y creando tambien un ensamble analógico que usa este pronóstico con asimilación de nubes (WRFDDA-AnEn). Los resultados se compararon con diferentes estaciones meteorológicas ubicadas en el Desierto de Atacama y en la costa de la Región de Atacama y Antofagasta en Chile. Se encontró que el pronóstico del ensamble análogo obtuvo el error medio y el sesgo más bajo entre todos los pronósticos estudiados, creando pronósticos de irradiancia solar más cercanos a la observación. También, se encontró que WRFDDA pudo crear pronósticos de cobertura de nubes más realistas que WRF durante las primeras 4 - 8 horas después de la inicialización del modelo. No obstante, la inclusión de nubes afectó el pronóstico de irradiancia solar WRFDDA, lo que generó un mayor error medio en comparación con WRF. Sin embargo, y comparando con los pronósticos de irradiancia solar obtenidos del modelo GFS (Global Forecast System, por sus siglas en íngles), se obtuvo una mejora media para el RMSE del 3,8% y del 1,6% para WRFDDA-AnEn y WRF-AnEn para la irradiancia solar. Se encontró tambien una mejora en el RMSE de 0.7% y 0.4% para WRF y WRFDDA en promedio respectivamente para la irradiación solar. La mejora de WRFDDA-AnEn sobre WRF-AnEn puede explicarse por el pronóstico de cobertura de nubes más preciso de WRFDDA, lo que ayudó a una mejor selección de análogos en el período histórico, creando pronósticos de irradiación solar más precisos.