La capacidad de los sistemas fotovoltaicos detrás del contador no deja de crecer. La figura 1 ilustra que sólo en California hay más de 5 GW de sistemas fotovoltaicos. La cifra sigue aumentando.
Gráfico que muestra la evolución de la capacidad fotovoltaica instalada detrás del contador

El resultado es que las previsiones del parque fotovoltaico detrás del contador son cada vez más importantes para las operaciones de las compañías eléctricas. El impacto de la producción fotovoltaica detrás del contador ha sido bien documentado a través de los informes del Operador del Sistema Independiente de California "Curva de pato.”

Gráfico de los cambios de carga previstos por la ISO de California

El resultado es que los operadores de sistemas independientes (ISO) y las empresas de servicios públicos necesitan previsiones precisas del parque fotovoltaico. Las previsiones diarias son necesarias para las previsiones de carga de las compañías eléctricas que subyacen a los mercados de electricidad y determinan el compromiso de las centrales eléctricas. Las previsiones a corto plazo (de minutos a horas) son importantes para el mercado al contado y las operaciones de seguimiento de la carga, incluida la respuesta a la demanda y la gestión de las reservas giratorias.

Las flotas fotovoltaicas incluyen tanto centrales eléctricas a escala comercial como sistemas fotovoltaicos detrás del contador. Las plantas a escala de servicios públicos se supervisan con precisión. Los datos de estas plantas pueden utilizarse para evaluar la precisión de las previsiones solares en lugares concretos. Los parques fotovoltaicos también incluyen un gran número de sistemas fotovoltaicos detrás del contador.

Estos sistemas detrás del contador están distribuidos por los territorios de servicio de las empresas de servicios públicos. En muchos casos, no se supervisan directamente. El resultado es que su producción agregada es desconocida y no puede utilizarse directamente para la validación de las previsiones solares. Entonces, ¿cómo se pueden validar las previsiones del parque fotovoltaico detrás del contador?

Mapa de distribución y capacidad de los sistemas fotovoltaicos detrás del contador en California

Cómo validar las previsiones del parque fotovoltaico tras el contador

La precisión de las previsiones de producción fotovoltaica depende principalmente de la precisión de las previsiones de irradiación solar. Esto se debe a que la irradiancia es el principal determinante de la producción fotovoltaica. La producción fotovoltaica puede determinarse a partir de la irradiancia si se conocen las especificaciones fotovoltaicas, aunque no puedan medirse los datos de producción fotovoltaica. Otros factores determinantes de la producción fotovoltaica, como la temperatura y la velocidad del viento, son efectos de segundo y tercer orden respectivamente. La temperatura también puede predecirse de forma fiable.

Los datos históricos de irradiación derivados de los satélites podrían servir para la validación de las previsiones del parque fotovoltaico disperso. Esto se debe a que los datos satelitales son específicos del tiempo y del lugar. Además, los datos están disponibles en alta resolución en regiones enteras. La pregunta clave es, por tanto, si los datos históricos de irradiación derivados de los satélites constituyen un punto de referencia cuantitativamente aceptable para la precisión de las previsiones de la flota.

Las pruebas recientes de un artículo de Pérez et al. indican que sí, que los datos históricos de irradiación derivados de los satélites pueden aplicarse de forma fiable para evaluar la incertidumbre de los modelos de previsión.1

En la figura 4 se comparan los resultados de validación de las previsiones obtenidos en ubicaciones puntuales cuando se utilizan mediciones de irradiación real y datos de satélite como referencia. Los datos del satélite consisten en Datos de SolarAnywhere® Versión 3.0. La métrica de validación del pronóstico es el porcentaje de error cuadrático medio (RMSE). El RMSE se evalúa para varios modelos de previsión en diferentes ubicaciones puntuales (este y oeste de EE.UU.) y para horizontes temporales de previsión que van desde una hora hasta un día. Se muestran los resultados agregados en todas las ubicaciones y horizontes temporales.

La figura muestra que la comparación de los datos de previsión con los datos históricos de los satélites y de tierra tiene resultados casi idénticos. Esto sugiere que los datos de irradiación obtenidos por satélite pueden utilizarse para evaluar las previsiones. Y lo que es más importante, como la precisión de la irradiancia derivada de los satélites es en gran medida independiente de la ubicación, los datos pueden aplicarse de forma fiable para evaluar el rendimiento de los modelos de previsión en regiones de tamaño y forma arbitrarios -por ejemplo, territorios de subestaciones, territorios de empresas de servicios públicos o zonas de equilibrio de la ISO- en las que operan flotas fotovoltaicas distribuidas.

Además, con los datos de irradiación obtenidos por satélite, no es necesario lidiar con las posibles inexactitudes de los datos recogidos con instrumentos terrestres. Estos instrumentos deben ser cuidadosamente calibrados y bien mantenidos para garantizar su precisión.

Gráfico que compara las estadísticas de RMSE de un solo punto para diferentes modelos de previsión solar en una serie de horizontes temporales y ubicaciones, según la comparación con las mediciones en tierra y los datos de satélite.

Principales conclusiones o acciones

La próxima vez que planee validar las previsiones del parque fotovoltaico, considere la posibilidad de utilizar los datos históricos del parque basados en la irradiancia derivada de los satélites como punto de referencia. Esto proporcionará una forma fiable de evaluar el rendimiento de los modelos de previsión de la flota fotovoltaica.

1 Pérez, R., J. Schlemmer, K. Hemker, Jr., S. Kivalov, A. Kankiewick y J. Dise, (2016): "Validación de la previsión de energía solar para áreas extendidas e impacto económico de la precisión de la previsión". Presentado en la 43ª Conferencia de Especialistas FV del IEEE, 2016.