Evaluación de la radiación solar obtenida de la NASA y de modelos de predicción basados en imágenes satelitales ajustados para el dimensionamiento de microrredes en Homer Pro

Resumen

Introducción: La optimización de los recursos de energía renovable es trascendental para satisfacer la demanda energética mundial y para evitar los efectos adversos producidos por la quema de combustibles fósiles. Por lo tanto, existen distintos estudios que procuran estimar la capacidad de las fuentes de energía renovable en una ubicación geográfica. Asimismo, existen diversas aplicaciones de software que buscan un equilibrio entre la inversión y la capacidad instalada de una central generadora de energía eléctrica.

Objetivo: Este trabajo utiliza los resultados del algoritmo Random Forest para predecir la radiación solar a partir de imágenes satelitales. Esta técnica alcanzó un desempeño en R² de 0.82 y en RMSE de 107.05. El objeto de este estudio es evaluar los resultados de 2 modelos de sistemas fotovoltaicos diseñados para 10 lugares distintos del territorio colombiano. El modelo M1 utiliza datos de radiación solar de la NASA. El modelo M2 utiliza datos de radiación solar generados por Random Forest.

Metodología: La evaluación de la radiación solar proveniente de la NASA y del algoritmo Random Forest está basada en las simulaciones proporcionadas por la herramienta de optimización de recursos energéticos Homer Pro.

Resultados: Las simulaciones de ambos modelos en Homer Pro, arrojan una diferencia en la capacidad de los componentes del sistema de entre 0.0% y 47.31%. La diferencia entre la generación de energía eléctrica oscila entre 0.0% y 11.99%. De igual manera, la diferencia entre los costos del sistema está entre 1.34% y 23.64% respectivamente.

Conclusiones: Los datos de radiación solar estimados por Random Forest se constituyen como una alternativa a los datos de radiación solar proporcionados por la NASA, dado que las diferencias en la capacidad de los componentes del sistema, la generación de energía eléctrica y los costos totales del sistema están en promedio, en alrededor del 27%.