Resolución de problemas en las mediciones en tierra con los datos de irradiación de los satélites
Recientemente Informado cómo el uso de Datos de SolarAnywhere nos permitió detectar un problema de calibración del sensor de irradiación no comunicado en una de las estaciones de referencia más fiables del país: la estación SURFRAD de Fort Peck, Montana. También reportados en un artículo reciente que la diferencia media interanual durante un periodo de 18 años entre las mediciones de GHI de SolarAnywhere y de esta estación SURFRAD era del orden del 2%.
Esta diferencia es casi idéntica a la diferencia media observada entre dos mediciones de GHI co-localizadas en esa estación: una medición directa de GHI con un piranómetro, y una medición indirecta obtenida por adición de DNI y difusa medidos. Esto nos permitió afirmar que, para esta ubicación, SolarAnywhere es una medida tan buena del recurso solar a largo plazo y de la variabilidad interanual como las mediciones con instrumentación y mantenimiento de alta gama.
Este artículo se centra en otro ejemplo en el que los datos de irradiación de SolarAnywhere obtenidos por satélite se utilizaron para detectar problemas de medición. Un cliente de Clean Power Research para un proyecto en México había observado que el GHI de SolarAnywhere mostraba un gran sesgo positivo (más del 10 %) en comparación con las mediciones en tierra. El cliente indicó que después de un acuerdo inicial entre SolarAnywhere y las mediciones a principios de 2017, el modelo comenzó a sobrestimar significativamente.
Para ayudarnos en nuestra investigación de la discrepancia, recibimos datos de GHI por hora obtenidos de observaciones en tierra desde el 1 de enero hasta el 1 de marzo de 2017. En la Figura 1 se muestra una comparación de estos datos con los de SolarAnywhere.
La parte izquierda de la figura muestra los datos anteriores al 14 de enero, mientras que la parte derecha muestra los datos a partir del 15 de enero. Esta figura muestra que después del 14 de enero se produjo un fuerte sesgo de condición de cielo despejado. Este sesgo de cielo claro puede visualizarse mejor en la Figura 2.
La figura 2 muestra series de días despejados antes y después de esa fecha. La pregunta es: ¿Qué ocurrió el 14 de enero para provocar este cambio de relación entre las dos fuentes de GHI? Hay dos posibilidades obvias para el cambio:
- La instrumentación funcionó mal debido a la suciedad o al desajuste de la calibración.
- SolarAnywhere no detectó un cambio drástico y repentino en la turbidez.
En la segunda posibilidad, el cambio de turbidez tendría que ser drástico para explicar estas observaciones. Por ejemplo, la AOD tendría que triplicarse desde un valor de fondo de, digamos, 0,2 a más de 0,7. El agua precipitable tendría que multiplicarse por un factor de 5 para provocar tal cambio. Este aumento de la turbidez es muy improbable, a menos que alguien pueda documentar una nueva fuente de contaminación muy fuerte cerca del lugar de medición que se puso en marcha el 15 de enero.
No podemos demostrar con un 100% de certeza que la primera posibilidad sea la causa de la discrepancia (es decir, que no hayamos adquirido y calibrado el instrumento de campo en cuestión); sin embargo, las pruebas circunstanciales apuntan de forma abrumadora a un mal funcionamiento de la instrumentación. Según mi experiencia, este tipo de desacuerdo entre SolarAnywhere y los sensores de tierra no es infrecuente. En la gran mayoría de los casos, la fuente de error ha sido atribuible al sensor de tierra.
¿Es válida la "verdad sobre el terreno" hoy en día?
Ejemplos como éste nos llevan a un debate sobre cómo está cambiando rápidamente el uso de los datos terrestres frente a los satelitales. La idea de que los datos de medición recogidos en tierra deben tratarse siempre como "verdad en tierra" se pone ciertamente en tela de juicio. La idea de que los datos recogidos en tierra son siempre la verdad, sabemos que no es válida. Por el contrario, el debate debería centrarse en nuestra comprensión realista de cuál es la incertidumbre de la medición, ya sea terrestre o satelital.
Los datos terrestres, cuando se recogen con un procedimiento bien establecido junto con una campaña bien documentada, pueden proporcionar valores de medición de muy alta precisión y baja incertidumbre. Sin embargo, la evaluación de la incertidumbre de la medición de los datos terrestres es muy específica del lugar y puede ser difícil de repetir. El proceso de campaña de máxima calidad no puede asumirse en todos los datos terrestres en todas partes. En consecuencia, la incertidumbre de las mediciones puede verse gravemente afectada, como se ha puesto de manifiesto anteriormente.
Los datos derivados de los satélites, por otro lado, tienen un enfoque muy consistente espacialmente para medir la irradiancia y conllevan un gran valor en la garantía de la incertidumbre predicha.
A medida que la industria solar sigue evolucionando y se convierte realmente en una forma sustancial del activo de generación de electricidad en el mundo, tenemos que seguir invirtiendo en modelos y herramientas que hagan que el proceso de financiación sea más rápido y rentable. Estoy deseando ver lo que va a ser de esta industria.
Clean Power Research analiza y documenta la incertidumbre de medición de SolarAnywhere Data cuando se introducen nuevos modelos. Obtenga más información sobre la incertidumbre de SolarAnywhere Data v3 en nuestro documento técnico: Mejoras en el modelo de irradiación solar por satélite de SUNY.