Predicción espacio-temporal de la irradiancia
solar global a corto plazo en España mediante
geoestadística y redes neurona...
ÍNDICE
CURRICULUM VITAE
INTRODUCCIÓN
EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO
CUASI-REAL EN ESPAÑ...
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Gutiérrez-Corea, F.V.; Manso-Callejo, M.A. and Vázquez-Hoehne, A. (2013).
Assessment of the Availabil...
CURRICULUM VITAE
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Gutiérrez-Corea, F.V.; Malinowski, E. and Rodríguez, A. (2012). Lenguajes
Geoespaciales en Fundamento...
ÍNDICE
CURRICULUM VITAE
INTRODUCCIÓN2
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INTRODUCCIÓN
…demanda energética mundial…. con el 1% de la superficie total del planeta (PV)
(Moebius 2006).
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Objetivos del consumo de RER a medio-largo plazo (algunas economías).
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INTRODUCCIÓN2
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(1) Irradiancia Solar Extraterrestre Normal
(ISEN) “efecto de traslación”
(2) Irradiancia Solar Extraterrestre Horizonta...
Importancia del conocimiento de los valores de la Irradiancia Solar (IS):
- Cálculo procesos: - Ecológicos.
- Industriales...
ÍNDICE
CURRICULUM VITAE
INTRODUCCIÓN
EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO
CUASI-REAL EN ESPAÑ...
… creación Y validación de modelos (entre otras aplicaciones) requieren
datos que capturen de la forma más fiel posible la...
1- Descubrimiento de las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM).
2- Georreferenciación de las estaciones y creación de u...
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Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR
Distribución espacial de las EM identificadas...
GUB (16) REMV (8)
área de influencia
mayor al de región
3:
- AEMet (760)
- DGT (216)
- EBRO (28)
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- AWEKAS (336)
- CWOP ...
4 características: (a) Periodicidad de observación, (b) latencia de entrega, (c) formato
de datos, y (d) protocolo de acce...
-Temperatura Ambiente (Todas las estaciones de todas las redes)
- Humedad Relativa
- Presión.
- Precipitación.
- Dirección...
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Redundancia:
Tamaño Buffer /
Tipo estación
1 estaciónes
en buffer
2 estaciones
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2 estaciones
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Malla de 3786 celdas con dimensiones de 11.15 km de alto por 13.20 km de ancho 19
lagunaridad
Resultados y Discusión: Eval...
1) ¿Existen Estaciones Meteorológicas (EM) que ofrecen datos de forma
abierta en el territorio Español en más de una red d...
ÍNDICE
CURRICULUM VITAE
INTRODUCCIÓN
EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO
CUASI-REAL EN ESPAÑ...
- Inverso de la Distancia Ponderada (IDW) (determinístico)
- Kriging Ordinario (OK) (geoestadístico)
- Kriging con Regresi...
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Metodología: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
… para RK1 … para RK2 y comparación
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Grupo III:
AEMet
Grupo V:
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AEMet
6- Agrupación de las observaciones.
:Grupo
IV (CYL)
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VI (10 Aemet)
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7- Estimación espacial de la IS a intervalos de 15 minutos.
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Metodología: Estimación espa...
Classif
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1º RK2 23.75 RK2 27.09 SAT 26.93 RK2 21.77 RK2 23.07 SAT 23.12
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Umbral %RMSE
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(w/m^2)
0.1 22.46 2.87 68.95
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Relación del %RMSE contra la distancia a interpolar
PérezZelenka PérezZelenka
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RK2 en la forma de agru...
Umbral %RMSE
(%)
Std-dev
RMSEp
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0.1 24.69 4.26 71.23
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RK2 en la forma de agrupación V (CYL + 9 AEMet):
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Relación del %RMSE contra la distan...
3) ¿Es posible interpolar determinística o geoestadísticamente la IS en el
territorio nacional a intervalos de 15 minutos ...
ÍNDICE
CURRICULUM VITAE
INTRODUCCIÓN
EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO
CUASI-REAL EN ESPAÑ...
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PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS A CORTO PLAZO5
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Trabajos relacionados5
RNA utilizadas… predicción de IS en distintos horizontes temporales y en distintos lugares:
-Esp...
35
Trabajos relacionados5
Arquitectura RNA: Perceptrón Multicapa (Multi Layer Perceptron, MLP)
Variables desde cada estación:
(observadas)
(1) Irradiancia Solar Global (ISG)
(2) Temperatura Ambiente (TA)
(3) Humedad R...
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6 RNA - T:
(Históricos)
RNA_T1
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RNA_T3
RNA_T4
RNA_T5
RNA_T6
Metodología: Predicción espacio-temporal de la IS5
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6 RNA - ST:
(Vecinos + Históricos)
2- Ventana deslizante + componente espacial (hasta 55 km)
RNA_ST1
RNA_ST2
RNA_ST3
RN...
3- Preparación de los datos (transponer y concatenar las observaciones)
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9 variables x 10 estaciones x 10 instantes prev...
4- Normalización y selección de datos de entrenamiento y de test.
70% y 30%
5- Parámetros de entrenamiento de las RNA:
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RNA_ST
RNA_T
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Resultados y discusión5
Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio has 20 veces (de forma auto.)
… para...
RNA_ST
RNA_T
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… para horizonte temporal de 1 hora
Resultados y discusión5
Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio ...
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… para horizonte temporal de 2 horas o más
Resultados y discusión5
Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio has 20...
Para RNA_ST (estaciones vecinas):
- MLP con 2 capas ocultas
- entre 50-300 neuronas en la primera capa.
- aprox. 25 neuron...
(1-3) H.
(4-6) H.
-Voyant et al. (2013):
27.8%
- Paoli et al. (2010):
~20%
-Wang et al. (2012):
63.47 W/m^2
-Mellit and Pa...
5) ¿Se mejora el error de la predicción temporal de la IS a corto plazo en
base a RNA con la inclusión de la mayor cantida...
CONCLUSIONES
Contribuciones
Revisión de las preguntas de investigación e hipótesis
Trabajos Futuros
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ÍNDICE
CURRICULUM...
• La inclusión de un elevado numero de entradas a la RNA permiten
predecir con distintos horizontes temporales (de 1 a 6 h...
• El mejor método de estimación espacial en intervalos de 15 minutos
depende de la densidad y distribución de estaciones.
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• Como desventaja el método RK2 precisa disponer de valores de IS
derivadas desde imágenes de satélite.
• Con baja densida...
• Las 24 REM (16 GUB + 8 REMV) que acumulan 3429 EM (1858 GUB +
2558 REMV) a fecha de noviembre de 2012, es un inventario ...
• El 60.72 % de las celdas están vacías (lagunaridad) y hay mayor densidad
de EM en las grandes ciudades / áreas urbanas.
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CONCLUSIONES6
Aportaciones originales
• Se aporta una metodología para estimar espacialmente la IS basada en
la geoesta...
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CONCLUSIONES6
Aportaciones originales
• Un inventario caracterizado de 24 REM en España. Útil para desarrollar
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Hipótesis: En base a la respuesta a las preguntas de investigación se ha
confirmado la doble hipótesis plantada.
- Se ha d...
• Investigar la influencia de las distancias máximas de las estaciones a
incluir como entradas en los modelos de RNA en la...
Gracias
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  1. 1. Predicción espacio-temporal de la irradiancia solar global a corto plazo en España mediante geoestadística y redes neuronales artificiales 19 de Diciembre de 2014 Madrid, España Tesis Doctoral Federico Vladimir Gutiérrez Corea Directores: Prof. Dr. Miguel Ángel Manso Callejo Prof. Dr. Francisco Serradilla García
  2. 2. ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO CUASI-REAL EN ESPAÑA ESTIMACIÓN ESPACIAL DE LA IS PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS CONCLUSIONES 2 3 4 5 6 2 1
  3. 3. CURRICULUM VITAE 3 1 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Corp. Terán Tesis INTUR Consultorías en Desarrollo de Software (algunas): Ingeniero en Computación DEA
  4. 4. CURRICULUM VITAE 4 1 Gutiérrez-Corea, F.V.; Manso-Callejo, M.A. and Vázquez-Hoehne, A. (2013). Assessment of the Availability of Near-Real Time Open Weather Data Provided by Networks of Surface Stations in Spain. Earth Science Informatics 6(3): Science Citation Index (SCI). Gutiérrez-Corea, F.V.; Callejo-Callejo, M.A.; Moreno-Regidor, M.P. and Velasco- Gómez, J. (2014). Spatial Estimation of Sub-Hour Global Horizontal Irradiance Based on Official Observations and Remote Sensors. Sensors 14(4): Science Citation Index (SCI). Forecasting of Short-Term Solar Irradiance Based on Artificial Neural Networks and Data from Neighbouring Meteorological Stations. Solar Energy (2015): Science Citation Index (SCI). Publicaciones (periodo de Tesis): Artículos en revistas indexadas por la ISI Web of Science: Próximo (2015): en revista indexada por la ISI Web of Science:
  5. 5. CURRICULUM VITAE 5 1 Gutiérrez-Corea, F.V.; Malinowski, E. and Rodríguez, A. (2012). Lenguajes Geoespaciales en Fundamentos de las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDE). UPM-PRESS, Serie Científica UPM. Moreno, F.J.; Gutiérrez-Corea, F.V.; Manso-Callejo M.A. (2012). Using 3D GeoDesign for Planning of new Electricity Networks in Spain in Computational Science and Its Applications (ICCAS 2012). Lecture Notes in Computer Science (LNCS): ISI Web of Science - Conference Proceedings Citation Index- Science (CPCI-S)]. Capítulos de libros: Otros: + 4 Artículos no indexados y/o congresos. + 1 Poster. Publicaciones (previo al periodo de Tesis - antes de 2012: Lang, D.H. and Gutiérrez-Corea F.V. (2010). RISe: Illustrating geo-referenced data of seismic risk and loss assessment studies using Google Earth. Earthquake Spectra 26(1): Science Citation Index (SCI). Otros: + 6 Artículos no indexados y/o congresos. + 1 Poster.
  6. 6. ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN2 6 1
  7. 7. INTRODUCCIÓN …demanda energética mundial…. con el 1% de la superficie total del planeta (PV) (Moebius 2006). 7 2
  8. 8. Objetivos del consumo de RER a medio-largo plazo (algunas economías). 8 INTRODUCCIÓN2
  9. 9. 9 (1) Irradiancia Solar Extraterrestre Normal (ISEN) “efecto de traslación” (2) Irradiancia Solar Extraterrestre Horizontal (ISEH) “efecto de rotación” Irradiancia Solar (IS) extraterrestres: (deterministica) Energía Solar -> Irradiancia Solar (IS)2 Irradiancia Solar (IS) en la superficie: (estocástica)
  10. 10. Importancia del conocimiento de los valores de la Irradiancia Solar (IS): - Cálculo procesos: - Ecológicos. - Industriales ( p. ej: Sistemas de Energía Solar (ES)) - En la etapa de desarrollo. - En la etapa de y explotación. Los datos (IS) no siempre están disponibles en los sitios de interés y en TR. Motivación: La importancia del conocimiento y de la predicción de la Irradiación Solar en cualquier lugar: 1- Evaluar la disponibilidad de estaciones automáticas.. 2- Investigar la estimación espacial de la IS. 3- Experimentar el modelado de la predicción temporal a corto plazo de la IS. 10 Motivación y Objetivo2 Objetivo: investigar la predicción espacial a corto plazo de la Irradiancia Solar a partir de observaciones y auxiliado por imágenes de satélite, y temporal mediante el uso de RNA.
  11. 11. ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO CUASI-REAL EN ESPAÑA 2 3 11 1 Preguntas de investigación asociadas: 1) ¿Existen Estaciones Meteorológicas (EM) que ofrecen datos de forma abierta en el territorio Español en más de una red de estaciones? 2) ¿Cómo están geográficamente distribuidas estas EM en España?
  12. 12. … creación Y validación de modelos (entre otras aplicaciones) requieren datos que capturen de la forma más fiel posible la realidad a trabajar. … se sabe que los mejores valores de la IS son Ios observados por estaciones en la superficie: 12 Valores de Irradiancia Solar (IS):3 Mundo: 1:500
  13. 13. 1- Descubrimiento de las Redes de Estaciones Meteorológicas (REM). 2- Georreferenciación de las estaciones y creación de una Base de Datos Geoespacial. 3- Caracterización de las estaciones que conforman las redes. (formatos de datos, protocolos de accesos, intervalos y latencias de entrega, …) 4- Acopio periódico en TR de las observaciones para 3 REM (AEMet, JCYL y Meteoclimatic) 5- Análisis de redundancia y distribución espacial de las estaciones. 13 Metodologia: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR en España3
  14. 14. 14 Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR Distribución espacial de las EM identificadas: 3908 estaciones 3
  15. 15. GUB (16) REMV (8) área de influencia mayor al de región 3: - AEMet (760) - DGT (216) - EBRO (28) 5: - AWEKAS (336) - CWOP (112) - Meteoclimatic (1344) - WeatherLink (103) - WUNDER (304) área de influencia menor o equivalente al de región. 13: - ARAGÓN (48) - CASTILLA LA MANCHA (12) - CATALUÑA (168) - C. E. Ambientales del Mediterráneo(45) - MADRID (24) - VALENCIA (52) - EUSKADI(63) - GALICIA (85) - LA RIOJA (16) - CASTILLA Y LEÓN (51) - MURCIA (44) - NAVARRA (19) 3: -MeteoComillasa (5) - MeteoSal (8) - UNIMURCIA (1) 15 Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR Según GUB/REMV y área de influencia : (24 REM) 3
  16. 16. 4 características: (a) Periodicidad de observación, (b) latencia de entrega, (c) formato de datos, y (d) protocolo de acceso Tres marcos temporales para las distintas REM (UTC, Local, meridiano de cada estación) 16 Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR3
  17. 17. -Temperatura Ambiente (Todas las estaciones de todas las redes) - Humedad Relativa - Presión. - Precipitación. - Dirección del viento. - Velocidad de viento. - Visibilidad. - Irradiancia Solar: AEMet CASTILLA Y LEÓN Meteoclimatic Irradiancia Solar 25 (3 %) 51 (100 %) 229 (17 %) [# Obs. X Día] > 48 25 (3 %) - - 198 (15 %) 24 < [# Obs. X Día] <= 48 - - 51 (100 %) 12 (~1 %) [# Obs. X Día] <= 24 - - - - 9 (~1 %) 17 Variables meteorológicas: Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR3
  18. 18. 18 Redundancia: Tamaño Buffer / Tipo estación 1 estaciónes en buffer 2 estaciones en buffer 2 estaciones en buffer 2 estaciones en buffer 2 estaciones en buffer 2 estaciones en buffer Estimaciones (peor caso) 100 m (GUB) 1’645 20 0 0 0 0 1’655 150 m (GUB) 1’632 32 3 0 0 0 1’649 200 m (GUB) 1’628 34 3 0 0 0 1’646 250 m (GUB) 1’620 42 3 0 0 0 1’642 100 m (REMV) 1’418 490 237 80 15 0 1’765 150 m (REMV) 1’384 504 243 96 15 0 1’744 200 m (REMV) 1’346 514 258 104 20 0 1’719 250 m (REMV) 1’322 524 270 104 20 6 1’704 (479 posibles EM registradas en más de una red). Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR3
  19. 19. Malla de 3786 celdas con dimensiones de 11.15 km de alto por 13.20 km de ancho 19 lagunaridad Resultados y Discusión: Evaluación disponibilidad datos meteorológicos TR3
  20. 20. 1) ¿Existen Estaciones Meteorológicas (EM) que ofrecen datos de forma abierta en el territorio Español en más de una red de estaciones? R: Con la creación del inventario ha quedado demostrada la existencia de múltiples redes y con el análisis de áreas de influencia la duplicidad de estaciones (479). 2) ¿Cómo están geográficamente distribuidas estas EM en España? R: El análisis de lagunaridad realizado ha demostrado que hay un 60.72 % del territorio sin ningún tipo de EM. Además se identificó que sólo el 19.65 % de las celdas contienen estaciones oficiales, el 8.42 % sólo de voluntarios y el 11 % ambos tipos. 20 Revisión de las preguntas de investigación3
  21. 21. ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO CUASI-REAL EN ESPAÑA ESTIMACIÓN ESPACIAL DE LA IS 2 3 4 21 1 Preguntas de investigación asociadas: 3) ¿Es posible interpolar determinística o geoestadísticamente la IS en el territorio nacional a intervalos de 15 minutos más allá de los 25 km con errores inferiores al 25 %? 4) ¿Están las observaciones de la IS de las EM de la red Meteoclimatic (voluntarios) dentro del margen de error del modelo de referencia, para poder considerarlas válidas?
  22. 22. - Inverso de la Distancia Ponderada (IDW) (determinístico) - Kriging Ordinario (OK) (geoestadístico) - Kriging con Regresión (RK) (geoestadístico que usa variables aux.) - HelioSat-2 (basado en imágenes de satélite): Base de Datos HelioClim-3 22 Estimación Espacial de la IS4 Trabajos relacionados * Benchmarking propuesto por la Agencia Internacional de Energía - Umbrales (0.1; 10; 50 y 200) w/m^2 para el calculo de errores . -Este ya ha sido aplicado a HelioSat-2 ( %RMSE: 22.9 %, 22 %, 20.4 % 16.3 % ) •(Perez et al. 1997) y (Zelenka et al. 1999): - 34 km => Perez et al. 1997 - 25 km => Zelenka et al. 1999 SUPERIOR al 25% de %RMSE: ... por lo tanto (sugieren) que despues de dicha distancias es mejor el uso de estimaciones de la IS desde imagenes de satelite. Patrones de comparación
  23. 23. 23 Metodología: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4 … para RK1 … para RK2 y comparación
  24. 24. 24 Grupo III: AEMet Grupo V: CYL + 9 AEMet 6- Agrupación de las observaciones. :Grupo IV (CYL) :Grupo VI (10 Aemet) Grupo I: Todas : Grupo II (AEMet + 4 JCYL ) Metodología: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  25. 25. 7- Estimación espacial de la IS a intervalos de 15 minutos. 25 HS2 IDW OK RK1 RK2 1 2 3 4 5 6 Metodología: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  26. 26. Classif ication I II III IV V VI Estadis- tico 1º RK2 23.75 RK2 27.09 SAT 26.93 RK2 21.77 RK2 23.07 SAT 23.12 %RMSE 2º SAT 29.09 SAT 27.49 RK2 28.02 RK1 25.25 RK1 28.59 RK2 29.82 3º RK1 30.59 RK1 39.28 IDW 39.86 OK 25.41 IDW 28.86 IDW 34.16 4º IDW 30.79 IDW 39.50 RK1 41.17 IDW 25.86 OK 28.92 OK 36.75 5º OK 31.61 OK 40.56 OK 43.22 SAT 28.95 SAT 29.94 RK1 37.91 26 Sinumbralizar Resultados y Discusión: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4 Puntuación de los métodos de estimación
  27. 27. Umbral %RMSE (%) Std-dev RMSEp (%) RMSE (w/m^2) 0.1 22.46 2.87 68.95 10 21.03 2.75 68.97 50 17.51 2.45 72.86 200 11.26 1.35 75.21 Del benchmarking a HelioSat2: - (22.9, 20.2, 20.04, 16.3) % - (69, 72, 77, 83) w/m2 27 RK2 en la forma de agrupación IV (CYL): 69 72 77 83 22.9 20.2 20.04 16.3 Fortaleza del método cuando se discriminan valores de IS bajos. Resultados y Discusión: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  28. 28. 28 30 20 10 80 Relación del %RMSE contra la distancia a interpolar PérezZelenka PérezZelenka 30 20 RK2 en la forma de agrupación IV (CYL): umbral 200 w/ m^2 Sin umbral Resultados y Discusión: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  29. 29. Umbral %RMSE (%) Std-dev RMSEp (%) RMSE (w/m2) 0.1 24.69 4.26 71.23 10 22.90 3.83 70.49 50 18.95 3.22 68.95 200 12.29 2.01 63.39 29 RK2 en la forma de agrupación V (CYL + 9 AEMet): Del benchmarking a HelioSat2: - (22.9, 20.2, 20.04, 16.3) % - (69, 72, 77, 83) w/m2 69 72 77 83 22.9 20.2 20.04 16.3 Fortaleza del método cuando se discriminan valores de IS bajos. Resultados y Discusión: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  30. 30. 30 20 100 20 18 12 30 25 15 20 100 RK2 en la forma de agrupación V (CYL + 9 AEMet): 10 Relación del %RMSE contra la distancia a interpolar umbral 200 w/ m^2 umbral 50 w/ m^2 Resultados y Discusión: Estimación espacial de la IS (15 minutos)4
  31. 31. 3) ¿Es posible interpolar determinística o geoestadísticamente la IS en el territorio nacional a intervalos de 15 minutos más allá de los 25 km con errores inferiores al 25 %? R: La interpolación geoestadística apoyada con estimaciones de la IS a partir de satélite presenta menor error cuando las estaciones tienen una adecuada distribución y densidad. 4) ¿Están las observaciones de la IS de las EM de la red Meteoclimatic (voluntarios) dentro del margen de error del modelo de referencia, para poder considerarlas válidas? R: Las estimaciones en las ubicaciones de las estaciones de Meteoclimatic , permitieron identificar que el 67 % de estas presentan valores con una desviación inferior al +/- 2 d cuando la IS > 200 w/m^2. 31 Revisión de las preguntas de investigación4
  32. 32. ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO CUASI-REAL EN ESPAÑA ESTIMACIÓN ESPACIAL DE LA IS PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS 2 3 4 5 32 1 Preguntas de investigación asociadas: 5) ¿Se mejora el error de la predicción temporal de la IS a corto plazo en base a RNA con la inclusión de la mayor cantidad de datos de entradas en los modelos? 6) ¿Cómo se relacionan el horizonte espacial y temporal en la predicción de la IS a corto plazo con las RNA?
  33. 33. 33 PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS A CORTO PLAZO5
  34. 34. 34 Trabajos relacionados5 RNA utilizadas… predicción de IS en distintos horizontes temporales y en distintos lugares: -España (Linares-Rodríguez et al. 2011; Bosch et al. 2008; Hontoria et al. 2002). - Italia (Mellit and Pavan 2010). - Francia - Isla de Corsica (Voyant et al. 2014; Voyant et al. 2011; Paoli et al. 2010). -Turquía (Koca et al. 2011). -Arabia Saudita (Mohandes et al. 1998). - China (Wang et al. 2012). - India (Yadav and Chandel 2012). - Argelia (Mellit et al. 2006). - Uganda (Mubiru and Banda 2008; Mubiru 2008)… - entre otros (Mellit et al. 2008; Mellit and Kalogirou 2008). Trabajos relacionados (predicción de la IS: horizontes a corto plazo)
  35. 35. 35 Trabajos relacionados5 Arquitectura RNA: Perceptrón Multicapa (Multi Layer Perceptron, MLP)
  36. 36. Variables desde cada estación: (observadas) (1) Irradiancia Solar Global (ISG) (2) Temperatura Ambiente (TA) (3) Humedad Relativa del Aire (HRA) (4) Dirección del Viento (DV) (5) Velocidad del Viento (VV) (calculadas) (6) IS Extraterrestre Horizontal (ISEH) (7) Índice de Claridad Instantáneo (KTi) (8) Distancia al Medio Día Solar (DMDS) (9) el Ángulo Cenit (AC) 36 Caso de estudio5
  37. 37. 37 6 RNA - T: (Históricos) RNA_T1 RNA_T2 RNA_T3 RNA_T4 RNA_T5 RNA_T6 Metodología: Predicción espacio-temporal de la IS5 1- Técnica de ventana deslizante Variables en instantes previos como entradas RNA
  38. 38. 38 6 RNA - ST: (Vecinos + Históricos) 2- Ventana deslizante + componente espacial (hasta 55 km) RNA_ST1 RNA_ST2 RNA_ST3 RNA_ST4 RNA_ST5 RNA_ST6 Metodología: Predicción espacio-temporal de la IS5
  39. 39. 3- Preparación de los datos (transponer y concatenar las observaciones) 39 9 variables x 10 estaciones x 10 instantes previos = 900 entradas Metodología: Predicción espacio-temporal de la IS5
  40. 40. 4- Normalización y selección de datos de entrenamiento y de test. 70% y 30% 5- Parámetros de entrenamiento de las RNA: (i) número de capas ocultas (ii) cantidad de neuronas en cada capa (iii) ratio de aprendizaje (iv) cantidad de veces que se entregan todos los ejemplos a la RNA para su entrenamiento (Epochs). (v) intervalo de normalización de los datos [0, 1] 40 Metodología: Predicción espacio-temporal de la IS5
  41. 41. RNA_ST RNA_T 41 Resultados y discusión5 Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio has 20 veces (de forma auto.) … para horizontes temporales muy cortos (15 minutos) - Perceptor simple: problema de aproximación lineal. - Sin embargo con MLR, no hubiese sido posible (correlación entradas)
  42. 42. RNA_ST RNA_T 42 … para horizonte temporal de 1 hora Resultados y discusión5 Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio has 20 veces (de forma auto) - Sigue existiendo una fuerte componente de aproximación lineal
  43. 43. 43 … para horizonte temporal de 2 horas o más Resultados y discusión5 Parámetros para las RNA: Cada RNA se reinicio has 20 veces (de forma auto)
  44. 44. Para RNA_ST (estaciones vecinas): - MLP con 2 capas ocultas - entre 50-300 neuronas en la primera capa. - aprox. 25 neuronas en la segunda capa. Para RNA_T (históricos: del mismo punto): MLP de una capa oculta con entre 10-50 neuronas en dicha capa. Configuración RNA definitiva: Más experimentos de optimización permitieron identificar: Para RNA_ST (estaciones vecinas): -MLP con 100 neuronas en la primera capa oculta - 10 neuronas en la segunda. Para RNA_T (históricos: del mismo punto): - MLP con una capa oculta con 30 neuronas. 44 Configuraciones aprox. de las RNA Resultados y discusión5
  45. 45. (1-3) H. (4-6) H. -Voyant et al. (2013): 27.8% - Paoli et al. (2010): ~20% -Wang et al. (2012): 63.47 W/m^2 -Mellit and Pavan. (2012): 62.5 % 45 PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS5 Resultados y discusión Resultados Finales: 12 RNA para las predicciones de la IS a corto plazo 6 RNA_ST 6 RNA_T
  46. 46. 5) ¿Se mejora el error de la predicción temporal de la IS a corto plazo en base a RNA con la inclusión de la mayor cantidad de datos de entradas en los modelos? R: La inclusión de 9 variables de entradas para cada instante de tiempo previo y para cada estación vecina permite predecir la IS a corto plazo con niveles de error inferiores al de los trabajos relacionados. 6) ¿Cómo se relacionan el horizonte espacial y temporal en la predicción de la IS a corto plazo con las RNA? R: Se identificó que las predicciones en un horizonte de hasta 3 horas mejoran si se incluyen las observaciones de estaciones vecinas (< 55 km), si bien en horizontes de 4 a 6 horas ese límite no mejora la predicción. 46 Revisión de las preguntas de investigación5
  47. 47. CONCLUSIONES Contribuciones Revisión de las preguntas de investigación e hipótesis Trabajos Futuros 6 47 ÍNDICE CURRICULUM VITAE INTRODUCCIÓN EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS METEOROLÓGICOS EN TIEMPO CUASI-REAL EN ESPAÑA ESTIMACIÓN ESPACIAL DE LA IS PREDICCIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA IS 2 3 4 5 1
  48. 48. • La inclusión de un elevado numero de entradas a la RNA permiten predecir con distintos horizontes temporales (de 1 a 6 horas) la IS con errores inferiores a los identificados en los trabajos relacionados. • Trabajar con tantas dimensiones ha supuesto un reto en la elaboración de los juegos de datos de entrenamiento y validación, así como en el entrenamiento de las RNA. • Para predicciones de entre 1 y 3 horas el mejor modelo de RNA para el caso de estudio, es el que incluye las observaciones de las EM vecinas con distancias < 55 km, pudiéndose interpretar como la transferencia del efecto meteorológico de las estaciones vecinas sobre la estación objeto de predicción. 48 CONCLUSIONES6 Conclusiones respecto a la predicción a corto plazo de la IS:
  49. 49. • El mejor método de estimación espacial en intervalos de 15 minutos depende de la densidad y distribución de estaciones. • Cuando el área de interés está debidamente cubierta por sensores, el es el mejor método de estimación es el Kriging con Regresión (RK2) soportado por las variables auxiliares (estimación de la IS desde imágenes de satélite y la latitud). • El método RK2 permite interpolar la IS a distancias (> 25 km - probado hasta 108 km), sin superar el 25 % del RMSE (limite identificado en los trabajos relacionados Zelenka et. al). 49 CONCLUSIONES6 Conclusiones respecto a la estimación espacial de la IS
  50. 50. • Como desventaja el método RK2 precisa disponer de valores de IS derivadas desde imágenes de satélite. • Con baja densidad de estaciones el mejor método es la estimación de la IS desde imágenes de satélite (en consonancia con lo expuesto en la literatura). • Al aplicar sobre las 206 estaciones de voluntarios la interpolación de RK2 y el Helio-Sat se ha identificado que un 67 % (138) de ellas están dentro del margen de error, pudiendo ser de utilidad para estimaciones más groseras. 50 CONCLUSIONES6 Conclusiones respecto a la estimación espacial de la IS
  51. 51. • Las 24 REM (16 GUB + 8 REMV) que acumulan 3429 EM (1858 GUB + 2558 REMV) a fecha de noviembre de 2012, es un inventario amplio pero sin garantía de ser exhaustivo. • Las REMV aportan un número significativo de estaciones que publican sus observaciones en tiempo real. • La caracterización de las redes y sus estaciones ha puesto de manifiesto la heterogeneidad de las mismas. • Se han detectado 479 (12.25 %) posibles estaciones redundantes, que suponen tanto un inconveniente (descartar duplicados al integrar) como una ventaja al disponer de redundancia de fuentes de datos ante fallos de red. • Es más sencillo identificar redundancia de EM en las redes Voluntarios que en las gubernamentales. 51 CONCLUSIONES6 Conclusiones respecto a la disponibilidad de datos meteorológicos en tiempo real
  52. 52. • El 60.72 % de las celdas están vacías (lagunaridad) y hay mayor densidad de EM en las grandes ciudades / áreas urbanas. • Las EM de las redes de Voluntarios aportan un 8.42 % en la densificación espacial en el territorio nacional. • En cuanto a la disponibilidad de datos en tiempo real el 11.01 % de las celdas del territorio Nacional disponen de estaciones que publican datos de este modo. 52 CONCLUSIONES6 Conclusiones respecto a la disponibilidad de datos meteorológicos en tiempo real
  53. 53. 53 CONCLUSIONES6 Aportaciones originales • Se aporta una metodología para estimar espacialmente la IS basada en la geoestadística que combina las observaciones realizadas por las EM y las estimaciones a partir de satélites, permitiendo alcanzar mejores niveles de error que los indicados por los trabajos previos. • Se aportan distintos modelos de la predicción espacio-temporal de la IS a corto plazo mediante RNA que incluyen como variables de entradas, además de la ventana temporal, observaciones de estaciones vecinas, mejorando los niveles de error identificados en trabajos relacionados. • La aplicación secuencial de extrapolación temporal e interpolación espacial permitiría generar superficies de IS (mapas) en intervalos de 15 minutos con el propósito de estimar el potencial de producción de energía solar en lugares donde no hay observaciones.
  54. 54. 54 CONCLUSIONES6 Aportaciones originales • Un inventario caracterizado de 24 REM en España. Útil para desarrollar un sistema que recolecte, integre y publique los datos de una forma estandarizada (Linked data, SWE). • El conocimiento de la distribución espacial de las 24 REM, será útil para planificar nuevas instalaciones de EM por parte tanto de organismos oficiales como de voluntarios. • Se ha realizado una primera aproximación a la validación de las REMV con sensores de IS, como una opción para ayudar a densificar la disponibilidad geográfica de esta variable frente a las EM GUB.
  55. 55. Hipótesis: En base a la respuesta a las preguntas de investigación se ha confirmado la doble hipótesis plantada. - Se ha demostrado que el uso de valores de la IS, derivados a partir de imágenes de satélite, como variable auxiliar en los métodos de estimación espacial permite generar mejores predicciones. -T También se ha demostrado que es posible mejorar la predicción a corto plazo de la IS con modelos basados en RNA mediante el uso de un gran número variables de entrada y la inclusión de la componente espacial. 55 CONCLUSIONES6 Revisión de las preguntas de investigación e hipótesis
  56. 56. • Investigar la influencia de las distancias máximas de las estaciones a incluir como entradas en los modelos de RNA en la predicción la IS para distintos horizontes temporales. • Investigar nuevos modelos de RNA capaces de predecir la IS en cualquier punto, analizando las formas de agrupar las entradas de las estaciones vecinas (p. ej: por cuadrantes). • Investigar la relevancia de las los valores de las distintas variables de entrada en distintos instantes de tiempo. • Investigar métodos de validación de las REMV, considerando otros factores que pueden influenciar las interpolaciones (p. ej: al amanecer, al anochecer y obstáculos). • Investigar distintos métodos para regenerar series de observaciones cuando se interrumpe el acceso a los datos o se pierden observaciones (p. ej. el algoritmo de preservación de la media). 56 CONCLUSIONES6 Trabajos futuros
  57. 57. Gracias Vladimir Gutiérrez 19 de Diciembre de 2014 57

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