Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

This work considers the problem of forecasting the normal solar irradiance with high spatial and temporal resolution (5 minutes). The forecasting is based on a dataset registered during one year from the high resolution radiometric network at a operational solar power plan at Almeria, Spain. In particular, we show a technique for forecasting the irradiance in the next few minutes from the irradiance values obtained on the previous hour. Our proposal employs a type of recurrent neural network known as LSTM, which can learn complex patterns and that has proven its usability for forecasting temporal series. The results show a reasonable improvement with respect to other prediction methods typically employed in the studies of temporal series.Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido.Facultad de Informátic

Predicción de nubes a corto plazo para una planta solar a partir de datos históricos

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en la precisión del método con respecto a la predicción basada en el último valor conocido.Facultad de Informátic

Modeling photosynthetically active radiation from satellite-derived estimations over mainland Spain

A model based on the known high correlation between photosynthetically active radiation (PAR) and global horizontal irradiance (GHI) was implemented to estimate PAR from GHI measurements in this present study. The model has been developed using satellite-derived GHI and PAR estimations. Both variables can be estimated using Kato bands, provided by Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM-SAF), and its ratio may be used as the variable of interest in order to obtain the model. The study area, which was located in mainland Spain, has been split by cluster analysis into regions with similar behavior, according to this ratio. In each of these regions, a regression model estimating PAR from GHI has been developed. According to the analysis, two regions are distinguished in the study area. These regions belong to the two climates dominating the territory: an Oceanic climate on the northern edge; and a Mediterranean climate with hot summer in the rest of the study area. The models obtained for each region have been checked against the ground measurements, providing correlograms with determination coefficients higher than 0.99This work was supported by the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (MINECO) [Project CGL2016-79284-P AEI/FEDER/UE]S

A methodology for probabilistic assessment of solar thermal power plants yield

AIP Conference Proceedings 1850, 140006-1–140006-7A detailed knowledge of the solar resource is a critical point to perform an economic feasibility analysis of Concentrating Solar Power (CSP) plants. This knowledge must include its magnitude (how much solar energy is available at an area of interest over a long time period), and its variability over time. In particular, DNI inter-annual variations may be large, increasing the return of investment risk in CSP plant projects. This risk is typically evaluated by means of the simulation of the energy delivered by the CSP plant during years with low solar irradiation, which are typically characterized by annual solar radiation datasets with high probability of exceedance of their annual DNI values. In this context, this paper proposes the use meteorological years representative of a given probability of exceedance of annual DNI in order to realistically assess the inter-annual variability of energy yields. The performance of this approach is evaluated in the location of Burns station (University of Oregon Solar Radiation Monitoring Laboratory), where a 34- year (from 1980 to 2013) measured data set of solar irradiance and temperature is available

A Benchmark of Simple Measurement Systems for Direct Irradiance

Accurate direct normal irradiance (DNI) measurements are essential for the design and the operation of concentrating solar power systems. Several measurement systems for DNI are available to users, but all commonly used systems still have drawbacks. Sun trackers with pyranometers and a pyrheliometer are expensive and require permanent checks and maintenance by qualified personnel, for example due to tracking errors and soiling effects. Simpler, i.e. more economic and robust sensors may have shortcomings regarding accuracy under various atmospheric conditions and might not be significantly less susceptible to soiling and user errors. Validations and benchmarking of simple radiometers for solar energy applications have been presented. To the best of our knowledge, no benchmarking study is available which evaluates some more recent simple measurement systems which are relevant for solar applications in 2023. Furthermore, most previous benchmarking studies did not measure atmospheric parameters like circumsolar irradiance which may directly influence the measurements of these sensors. We close this gap by benchmarking relevant measurement systems (Rotating Shadowband Irradiometer RSI and Rotating Shadowband Pyranometer RSP 4G; Delta-T SPN1, EKO MS-90, PyranoCam, Sunto CaptPro) at multiple sites. We also evaluate the influence of relevant atmospheric parameters which we measure with dedicated instruments at one site. We include the PyranoCam system in our benchmarking, a novel radiometer system suitable for all solar irradiance components including DNI. It consists of a pyranometer and a fisheye camera that takes photos of the whole sky and employs a combined physical and machine-learning model. The results of the study provide improved estimates of the sensors’ accuracies for a specific application and climatic condition and can assist in the development of corrections for the sensor technologies