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La Presidenta del Consejo Social de la Universidad de Almer

Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores 2016

Plataforma Solar de Almería. Plazos de solicitud 13/09/2016

Nueva Campaña de Acceso SFERA2

Ya se ha abierto la cuarta y última campaña de acceso de S

Diversificando el uso de la Energía Solar

Predicción a corto plazo de la nubosidad utilizando técnicas de teledetección y de tratamiento de imágenes
CGL2011-30377-C02-02

CIESOL responsiva
CONTACTOS
F.J. Batlles
FUENTE DE FINACIACIÓN

Ministerio de Economía y Competitividad. Plan Nacional 2011

FECHA DE INICIO

01/2012

FECHA DE FINALIZACIÓN

12/2014

MINECO

Participantes:

  • Grupo de Inv. “Recursos Energético Solares y Climatología”. Universidad de Almería (TEP-165)

  • Grupo de Investigación “Física de la Atmósfera”. Universidad de Jaén.

Situación: Finalizado.

Resumen:

La creciente demanda de electricidad, junto con el agotamiento de los combustibles fósiles y las consecuencias de los gases de efecto invernadero han fomentado el desarrollo de fuentes renovables baratas y fiables de energía eléctrica a nivel mundial. A este respecto, la energía solar es probablemente la única solución sostenible que realmente puede responder a las expectativas energéticas a largo plazo. La producción eléctrica a partir de energía solar ha mejorado enormemente en los últimos años, permitiéndole una significativa expansión, gracias al aumento de la eficiencia de la conversión energética y el abaratamiento de los costes de producción e instalación. España es un referente en aplicaciones de la energía solar, pues es uno de los países líderes en producción solar eléctrica a nivel mundial.

La gestión de la operación de las plantas solares y la integración de su producción en las redes de distribución eléctrica involucran desafíos tecnológicos que deben ser resueltos. El problema se debe, principalmente, al carácter intermitente y no determinista del recurso solar. En particular, estas fluctuaciones solares pueden dar lugar a estrés térmico en los espejos de concentración empleados en las centrales termosolares o a inestabilidades en la red eléctrica debido a los transitorios causados por el paso de las nubes, por ejemplo. Así, uno de los requerimientos más importantes en las centrales termosolares es ser capaces de predecir cuándo una nube va a cubrir el campo de espejos y cuánta radiación solar va a ser atenuada. Por lo tanto, estas centrales necesitan predicciones de radiación directa (DNI), que es el recurso solar en que ellas están interesadas, para mejorar los sistemas de gestión de la planta y prevenir daños en las instalaciones. Esta predicción, conocida con el término inglés nowcasting, se refiere a las primeras 1-2 horas. Además, a medida que crece el número de plantas renovables que están integradas en la red general de distribución eléctrica, la gestión de la red y la distribución de la electricidad se hace más y más compleja y difícil debido, precisamente, a la intermitencia del recurso, que pone así en riesgo la estabilidad del sistema. Este hecho limita fuertemente la cantidad de centrales renovables que el sistema es capaz de gestionar. Para incrementar este número, sin incrementar el riesgo de apagones o sobretensiones, la predicción del recurso con, al menos 24 horas de antelación, es igualmente necesaria.

Así pues, el uso y desarrollo de predicciones del recurso solar se antoja como una pieza muy importante para alcanzar los objetivos planteados por los estados miembros de la Unión Europea en materia de energías renovables para el año 2020. Más aún, la Agencia Internacional de la Energía estableció que la “predicción fiable de radiación solar” es el tema de investigación de mayor interés científico en el área del recurso solar. Tanto los satélites, para el nowcasting, como los modelos numéricos de predicción meteorológica (MNPM), para predicción a más largo plazo, son actualmente las herramientas más importantes para llevar a cabo esta tarea. Así como la predicción del recurso eólico ya ha alcanzado cierto nivel de madurez, la radiación solar aún necesita de un importante desarrollo en esta materia.

Objetivos:

El objetivo fundamental de este proyecto es predecir la radiación nubosidad sobre una determinada localidad en un corto período de tiempo, 1, 2 o tres horas. Para ello se utilizarán imágenes de última generación del satélite METEOSAT e imágenes de una cámara de cielo.

Publicaciones:

Revistas

  • Alonso-Montesinos, J., Batlles, F.J. Solar forecasting in the short –and medium- term under all sky conditions. Energy 2015.
  • Alonso-Montesinos, J., Batlles, F.J., Bosch, J.L. Beam, diffuse and global solar irradiance estimation with satellite imagery. Applied Energy 2015. En revision.
  • Alonso-Montesinos, J., Batlles. The use of a sky camera for solar radiation estimation based on digital image processing. Energy 2015. En revision.
  • Alonso, J., Batlles, F.J, Villarroel, C., Ayala, R., Salbidegoitia, I. Determination of the sun area in sky camera images using radiometric data. Energy Conversion and Management 78 2014. 24-31.
  • Alonso, J., Batlles, F.J., López, G., Ternero, A. Sky camera imagery processing based on a sky classification using radiometric data. Energy 68 2014. 599-608.
  • Alonso, J., Batlles, F.J. Short and medium-term time cloudiness forecasting using remote sensing techniques and sky camera imagery. Energy 73 2014. 890-897.
  • Alonso, J.,Ternero, A., Batlles, F.J., López, G., Rodríguez, J., Burgaleta, J.I. Prediction of cloudiness in short time periods using techniques of remote sensing and image processing. Energy Procedia 49 2014. 2280-2289.
  • López, G., Batlles, F.J. Estimating solar radiation from MODIS data. Energy Procedia 49 2014. 2362-2369.
  • Batlles, F.J., Alonso, J., López, G. Cloud cover forecasting from METEOSAT data. Energy Procedia 57 2014. 1317-1326.
  • López, G., Batlles, F.J., Rossi, F. Deriving solar radiation in a mountain area from MODIS information. Energy Procedia 57 2014. 1092-1099.