{"id":5089,"date":"2020-07-13T13:53:00","date_gmt":"2020-07-13T11:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=5089"},"modified":"2020-07-13T15:02:33","modified_gmt":"2020-07-13T13:02:33","slug":"una-investigacion-mejora-los-modelos-de-prediccion-de-radiacion-solar-uc3m","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/una-investigacion-mejora-los-modelos-de-prediccion-de-radiacion-solar-uc3m\/","title":{"rendered":"Una investigaci\u00f3n mejora los modelos de predicci\u00f3n de radiaci\u00f3n solar &#8211; UC3M"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"667\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/investigacion-mejora-modelos-de-prediccion-de-radiacion-solar-uc3m.jpg\" alt=\"Una investigaci\u00f3n mejora los modelos de predicci\u00f3n de radiaci\u00f3n solar - UC3M\" class=\"wp-image-5087\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad de Ja\u00e9n (UJA) han publicado un estudio en el que desarrollan una combinaci\u00f3n \u00f3ptima de los modelos de predicci\u00f3n de radiaci\u00f3n solar con lo que consiguen reducir entre un 25% y un 30% el error en los pron\u00f3sticos a corto plazo (6 horas).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto de investigaci\u00f3n se ha centrado en la mejora del pron\u00f3stico de la radiaci\u00f3n solar en la Pen\u00ednsula Ib\u00e9rica a corto plazo, en escalas de minutos a horas y d\u00edas. En concreto, se analizaron cinco tipos de modelos distintos: basados en c\u00e1maras de nubes, en medidas, en im\u00e1genes satelitales, en predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica y un h\u00edbrido de estos dos \u00faltimos. Para ello, se seleccionaron cuatro estaciones meteorol\u00f3gicas, situadas en Sevilla, Lisboa, Madrid y Ja\u00e9n, como zonas representativas para la evaluaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A lo largo de dos a\u00f1os, ambos grupos de investigaci\u00f3n han dividido su trabajo en dos partes. Por un lado, el Grupo de Computaci\u00f3n Evolutiva y Redes Neuronales (EVANNAI) de la UC3M,&nbsp; se ha centrado en aplicar t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para seleccionar el mejor modelo o combinaci\u00f3n de modelos para cada situaci\u00f3n meteorol\u00f3gica, localizaci\u00f3n y horizonte temporal, as\u00ed como para obtener intervalos de predicci\u00f3n para estimar la incertidumbre de las predicciones. Por otro lado, el grupo de Modelizaci\u00f3n de la Atm\u00f3sfera y Radiaci\u00f3n Solar (MATRAS) de la UJA se ha centrado en la elaboraci\u00f3n y mejora de distintos m\u00e9todos de predicci\u00f3n de la radiaci\u00f3n solar, para lo que han utilizado distintas metodolog\u00edas, como c\u00e1mara de nubes, im\u00e1genes de sat\u00e9lite y modelos meteorol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El resultado m\u00e1s impactante obtenido en la investigaci\u00f3n es que la combinaci\u00f3n \u00f3ptima de los modelos rebaja la predicci\u00f3n de error en torno a un 30% respecto al mejor de los modelos en cada horizonte temporal. \u201cEs la primera vez que se comparan cinco modelos independientes y gracias a la inteligencia artificial y al tratamiento matem\u00e1tico hemos logrado reducir el margen de error en cada horizonte de predicci\u00f3n, lo que supone un ahorro econ\u00f3mico porque disminuye el coste de integraci\u00f3n de la energ\u00eda solar\u201d, explica el coordinador del proyecto, David Pozo, catedr\u00e1tico de F\u00edsica Aplicada de la UJA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cEl uso de la inteligencia artificial y, en particular, de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) permiten integrar las predicciones de los diferentes modelos de manera autom\u00e1tica y eficiente, siendo el propio modelo el encargado de proporcionar la mejor predicci\u00f3n para cada horizonte temporal. Adem\u00e1s, el uso de t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n evolutiva permiten cuantificar la incertidumbre existente para cada una de las predicciones. La incorporaci\u00f3n de estas nuevas t\u00e9cnicas en el contexto de energ\u00edas renovables ha permitido obtener importantes mejoras en la predicci\u00f3n respecto a las t\u00e9cnicas de partida\u201d, explican los responsables del estudio en la UC3M, In\u00e9s M. Galv\u00e1n y Ricardo Aler, profesores titulares del Departamento de Inform\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los investigadores han determinado el momento del horizonte temporal en el que cada modelo es m\u00e1s fiable, como por ejemplo ocurre con el uso de im\u00e1genes sat\u00e9lite durante las dos o tres primeras horas, o con la utilizaci\u00f3n del modelo num\u00e9rico de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica a partir de la cuarta o quinta hora. Y, entre otras cosas, tambi\u00e9n han concluido que el pron\u00f3stico cerca de las zonas costeras es muy dif\u00edcil incluso en el margen de una hora.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parte del estudio ha sido publicado en dos art\u00edculos en la revista cient\u00edfica Solar Energy, y otra parte est\u00e1 en proceso de revisi\u00f3n en otras revistas. El proyecto ha contado con financiaci\u00f3n del Ministerio de Econom\u00eda y Competitividad, y la colaboraci\u00f3n de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa y Abengoa Solar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Referencias bibliogr\u00e1ficas:&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Rodr\u00edguez-Ben\u00edtez, F. J., Arbizu-Barrena, C., Huertas-Tato, J., Aler-Mur, R., Galv\u00e1n-Le\u00f3n, I., &amp; Pozo-V\u00e1zquez, D. (2020). A short-term solar radiation forecasting system for the Iberian Peninsula. Part 1: Models description and performance assessment. Solar Energy, 195, 396-412.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Huertas-Tato, J., Aler, R., Galv\u00e1n, I. M., Rodr\u00edguez-Ben\u00edtez, F. J., Arbizu-Barrena, C., &amp; Pozo-V\u00e1zquez, D. (2020). A short-term solar radiation forecasting system for the Iberian Peninsula. Part 2: Model blending approaches based on machine learning. Solar Energy, 195, 685-696.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right wp-block-paragraph\"><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/www.uc3m.es\/ss\/Satellite\/UC3MInstitucional\/es\/Detalle\/Comunicacion_C\/1371292841682\/1371215537949\/Una_investigacion_mejora_los_modelos_de_prediccion_de_radiacion_solar\">https:\/\/www.uc3m.es<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad de Ja\u00e9n (UJA) han publicado un estudio en el que desarrollan una combinaci\u00f3n \u00f3ptima de los modelos de predicci\u00f3n de radiaci\u00f3n solar con lo que consiguen reducir entre un 25% y un 30% el error en los pron\u00f3sticos a corto plazo (6 horas). 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