El mes que falta
Las previsiones solares han mejorado notablemente, siempre que se refieran al futuro inmediato o a largo plazo.
La predicción numérica del tiempo (PNT) moderna ofrece habitualmente previsiones precisas para los próximos días, aunque con una precisión que va disminuyendo a medida que aumenta el horizonte de predicción. Las medias climatológicas, como el Año Meteorológico Típico (AMT), caracterizan el recurso solar previsto a largo plazo. Sin embargo, entre estos horizontes existe un vacío importante desde el punto de vista operativo de entre dos y ocho semanas aproximadamente.
Este «mes que falta» es importante para la gestión de activos fotovoltaicos. Se trata del plazo en el que las empresas de suministro eléctrico programan el mantenimiento, los operadores establecen posiciones a plazo, los promotores revisan las estimaciones de producción y los propietarios de activos gestionan el riesgo comercial. Sin embargo, las previsiones meteorológicas convencionales pierden precisión antes de este horizonte, mientras que la climatología no puede reflejar el estado cambiante de la atmósfera.
Figura 1: Horizontes de predicción que ilustran la diferencia entre la predicción numérica del tiempo y la climatología
Unas previsiones más precisas sobre el «mes perdido» suponen un menor riesgo
El valor de unas previsiones mejoradas de la irradiación con un mes de antelación va más allá de la propia precisión de las previsiones. En función de la estructura del mercado y de la exposición contractual, un menor error de previsión puede reducir los desequilibrios en las posiciones energéticas, el riesgo de liquidación de los contratos por diferencia y la volatilidad de los precios de la electricidad realizados. Por lo tanto, unas previsiones más precisas se traducen en unos ingresos más estables para los proyectos y en una planificación operativa más segura.
El desarrollo de nuevas técnicas para mejorar la predicción solar en este horizonte temporal es un área de investigación activa del equipo de Clean PowerResearch®. A medida que aumenta la penetración de las energías renovables, unas mejoras de tan solo unos pocos puntos porcentuales en la precisión de las previsiones pueden tener consecuencias económicas significativas para los propietarios y operadores de plantas fotovoltaicas. En este artículo, analizaremos un enfoque concreto y cómo es posible reducir la incertidumbre de las previsiones con un mes de antelación —y, con ello, el riesgo— teniendo en cuenta la variabilidad climática, como los efectos provocados por El Niño.
Figura 2: Ejemplos de reducción del riesgo comercial asociados a la mejora de las previsiones de irradiación con un mes de antelación
El clima tiene memoria
El tiempo es, por naturaleza, caótico. Sin embargo, algunos componentes del sistema climático evolucionan mucho más lentamente y, por lo tanto, conservan una estructura predecible durante semanas o meses.
Una de las principales fuentes de variabilidad climática es el fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), un fenómeno acoplado entre el océano y la atmósfera que se concentra en el Pacífico tropical. Durante los episodios de El Niño y La Niña, los cambios en la temperatura de la superficie del mar reorganizan la circulación atmosférica, modificando la cobertura nubosa y los patrones de precipitación en gran parte del planeta, incluido el oeste de Estados Unidos.
A diferencia de los sistemas meteorológicos individuales, el ENOS evoluciona gradualmente a lo largo de varios meses. Esta lenta evolución confiere al ENOS una previsibilidad considerablemente mayor que la de los patrones meteorológicos diarios, extendiéndose a menudo varios meses en el futuro. Por ello, comprender la evolución del ENOS este mes puede resultar útil para anticipar el recurso solar mucho más allá de los horizontes de predicción habituales de los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP).
Figura 3: Índice Multivariante Mensual del ENOS (MEI): los valores positivos indican un fenómeno de El Niño y los valores negativos, de La Niña
El sombreado identifica los principales fenómenos de El Niño de los periodos 1982-83, 1997-98 y 2015-16; el sombreado en forma de rayas indica el periodo de previsión de la NOAA para julio de 2026, durante el cual se prevé un fenómeno de El Niño muy intenso para finales de 2026.
Las señales climáticas llegan antes que las nubes
Para detectar relaciones a escala climática se necesitan observaciones de la irradiación solar prolongadas y espacialmente coherentes. Los datos históricos de SolarAnywhere® abarcan varias décadas y proporcionan los registros necesarios para distinguir entre las señales climáticas persistentes y la variabilidad meteorológica habitual de un año a otro.
Si el ENOS influye en la circulación atmosférica que genera nubes, su estado actual debería contener información sobre los recursos solares futuros. En gran parte de California, las anomalías mensuales de la irradiación muestran relaciones retardadas y estadísticamente significativas con las condiciones anteriores del ENOS. La respuesta es predominantemente negativa: los valores positivos del MEI (El Niño) suelen preceder a una irradiación inferior a la media, mientras que los valores negativos del MEI (La Niña) suelen preceder a una irradiación superior a la media. La intensidad de la relación varía geográficamente, lo que refleja la compleja topografía y el clima regional de California.
Y lo que es más importante, la señal climática persiste durante varios meses, lo que proporciona información verdaderamente predictiva sobre las condiciones atmosféricas que determinan la nubosidad y la irradiación solar futuras.
Figura 4: Relación con desfase entre el ENOS y las anomalías mensuales de la irradiancia en California
Izquierda: Correlación espacial entre el índice MEI anterior y las anomalías posteriores en la irradiación solar. Centro: Relación con un mes de antelación en una ubicación representativa del Valle Central. Derecha: Correlación en función del tiempo de antelación del ENOS, que muestra que la señal climática sigue siendo predictiva varios meses antes de la respuesta de la irradiación solar.
Del clima a las previsiones
El fenómeno ENSO no influye directamente en la generación de energía solar. Modifica la circulación atmosférica a gran escala, lo que altera la nubosidad, modifica la irradiación superficial, afecta a la producción fotovoltaica y, en última instancia, cambia los resultados operativos y financieros. Los sistemas de predicción operativa, como el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) y el Sistema de Predicción Global (GFS) de la NOAA, ya tienen en cuenta muchas de estas condiciones límite que evolucionan lentamente, incluidas las temperaturas de la superficie del mar en el Pacífico tropical.
Por lo tanto, la oportunidad no consiste en sustituir la predicción numérica del tiempo, sino en aprovechar mejor la información climática que ya contiene. Esto puede lograrse combinándola con registros históricos ampliados de irradiación solar que revelan relaciones persistentes entre el estado climático y el recurso solar.
SolarAnywhere se encuentra en una posición única para respaldar este enfoque gracias a su combinación de datos operativos de predicción numérica del tiempo (NWP) y uno de los archivos de irradiación derivados de satélites más extensos y espacialmente coherentes del sector.
Otros fenómenos climáticos similares al ENOS
El ENSO es solo una de las manifestaciones del sistema climático de la Tierra. Otros modos de variabilidad que evolucionan lentamente —como la Oscilación Decenal del Pacífico, la Oscilación de Madden-Julian y el Dipolo del Océano Índico— también influyen en la nubosidad y en los recursos solares a escalas temporales subestacionales en determinadas regiones del mundo.
En conjunto, estas señales climáticas apuntan hacia una nueva generación de previsiones solares que tiende un puente entre la predicción meteorológica y la climatología.
Mejora de las previsiones a un mes vista
Para detectar relaciones a escala climática se necesitan tanto registros a largo plazo como mediciones solares geográficamente coherentes. Los datos históricos de irradiación de SolarAnywhere, que abarcan varias décadas, proporcionan la base estadística necesaria para cuantificar estas relaciones y comprobar su valor predictivo.
Mediante la combinación de modelos meteorológicos físicos, observaciones de la irradiancia obtenidas por satélite y análisis climáticos, estamos investigando cómo los modos climáticos a gran escala —incluido el ENOS— pueden mejorar las previsiones operativas y ampliar la capacidad de predicción de SolarAnywhere al horizonte subestacional.
El reto no consiste solo en identificar las señales climáticas, sino en traducirlas en previsiones operativas fiables a escala de activos, al tiempo que se mantiene la coherencia espacial y la fiabilidad operativa que esperan nuestros clientes.
Cubrir el «mes que falta» supone una oportunidad para reducir la incertidumbre durante uno de los horizontes de planificación más importantes desde el punto de vista comercial.
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