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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.106.2020.tde-18012021-181348
Documento
Autor
Nombre completo
André de Oliveira
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2020
Director
Tribunal
Zilles, Roberto (Presidente)
Ambrizzi, Tercio
Martins, Fernando Ramos
Rüther, Ricardo
Título en portugués
Previsão numérica da irradiação solar: um estudo aplicado à estação meteorológica do LSF - IEE
Palabras clave en portugués
Energia solar
Estação solarimétrica
Previsão numérica do tempo
Radiação solar
Sistemas fotovoltaicos
Resumen en portugués
Este trabalho teve como objetivo compreender os desafios técnicos da previsão de irradiação, avaliar o estado-da-arte produzido e propor uma metodologia de análise e aprimoramento da previsão de curto prazo para a irradiação solar do modelo de previsão númerica do tempo Global Forecast System (GFS), aplicada às medições obtidas da estação meteorológica do Laboratório de Sistemas Fotovoltaicos (LSF) do Instituto de Energia e Ambiente (IEE). Os dados solarimétricos foram submetidos a um procedimento de avaliação de qualidade, no qual se intercomparou a consistência entre medidas de piranômetros dedicados à medição da irradiação global horizontal, difusa e sobre plano inclinado sobre uma base comum, denominada espaço-K. A avaliação permitiu identificar registros que potencialmente comprometeriam a análise de desempenho das previsões do modelo numérico, motivando ajustes metodológicos para que o conjunto de dados consistidos disponíveis nas etapas de análse subsequentes mantivesse um tamanho amostral robusto. O confronto entre valores observados e previstos foi realizado considerando a antecipação com a qual a previsão ocorre e para intervalos de integralização de 3h, que correspondem a períodos do amanhecer ao anoitecer. Os resultados demonstraram que o modelo GFS é capaz de produzir previsões consistentes para a irradiação em superfície, mas com vieses positivos expressivos. A habilidade preditiva foi comparada em referência à previsão por persistência, a qual assume a permanência da condição celeste em relação ao último registro de medição. O emprego de regressão linear simples permitiu o refinamento destes resultados, mas os melhores índices de desempenho foram obtidos da combinação das técnicas com o emprego de regressões lineares múltiplas. A avaliação indicou ganhos de aproximadamente 45% na habilidade preditiva original do modelo GFS para a integral diária da irradiação em D+0 e em D+1.
Título en inglés
Numerical weather forecast of solar irradiance: an application regarding the solar monitoring station at LSF-IEE
Palabras clave en inglés
Numerical weather prediction
Photovoltaic systems
Solar energy
Solar monitoring station
Solar radiation
Resumen en inglés
This research project aimed to understand the technical challenges regarding numerical weather prediction for solar irradiance, to evaluate the state-of-art of the matter and to propose a method for analysis and enhancement of short-term solar irradiance forecast extracted from Global Forecast System (GFS) numerical weather forecast model applied to the measurements obtained from the solar monitoring station located at the Photovoltaic Systems Laboratory (LSF) of the Energy and Environment Institute (IEE). Global horizontal irradiation measurements where subjected to a data quality assessment procedure, which identified data points that could potentially compromise the performance analysis of the GFS model. Forecast downscalling considered whether the forecasted time corresponded to sunrise, early morning, midday, afternoon or sunset periods, as well as lead time. The results demonstrated that the GFS model is somewhat skilled in forecasting ground irradiance, but presents clear positive bias. The skill score was calculated in reference to persistence forecast, which assumes that sky condition will remain unchanged compared to that last registered. The use of linear regression schemes allowed the enhancement of forecast score, however, best results were obtained from ensemble prediction methods. The assessment indicates benefits of approximately 45% over the original skill score of GFS forecast in regards to daily accumulated irradiation values for D+0 and D+1.
 
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Fecha de Publicación
2021-01-27
 
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