[en] PV system simulations are used to estimate the energy yield of new installations and assess the performance of PV materials in different regions. This thesis focuses on reducing the uncertainty of these simulations by quantifying and decreasing the uncertainty in solar radiation data, which currently accounts for around 50% of the total uncertainty. Simulations seldom use solar radiation measurements due to the scarcity of ground sensors. However, the uncertainty in measurements is the basis of most solar radiation studies. We found that low-cost photodiodes present substantially larger uncertainties than thermopile pyranometers if they are inadequately calibrated. The uncertainty further increased due to operational failures, which were very common in regional and agricultural networks, leading to uncertainties in measurements higher than those of the best radiation databases. Moreover, these defects were not detected by the most widely used QC methods, such as the BSRN tests. Hence, we developed a new QC procedure, the BQC, that identified most operational defects and some equipment errors by analyzing the stability of the deviations between several radiation databases and measurements. Solar radiation estimations are customarily used to assess PV systems due to their extensive spatiotemporal coverage and high resolution. We verified that databases from geostationary satellites, such as SARAH or NSRDB, should be preferred to assess the solar resource because they present the smallest bias and uncertainty. We have also evaluated the potential of reanalyses to complement satellite-based data in high latitudes. We confirmed that former ERA-Interim and MERRA reanalyses should be avoided, but we found that ERA5 and COSMO-REA6 are valid alternatives to satellite-based databases. These results validated the incorporation of both reanalyses in the online simulator PVGIS. However, users should take into account their limitations; primarily the strong dependence of their deviations on the atmospheric transmissivity due to the incorrect modeling of clouds. The analysis of the uncertainty propagation through PV simulations confirmed that SARAH should be preferred to assess PV systems in Central and South Europe, whereas it revealed that ERA5 is the best alternative in Northern Europe. We also found that cloud-related errors in reanalyses amplified the bias through the simulations. These amplifications should be accounted for selecting databases because their magnitude is sometimes larger than the bias of solar radiation estimations.

[es] Las simulaciones de sistemas fotovoltaicos sirven para estimar la producción en nuevas instalaciones y evaluar la eficiencia de los materiales en distintas zonas geográficas. El principal objetivo de esta tesis es la disminución de la incertidumbre en estas simulaciones a través de la reducción de la incertidumbre en los datos de radiación solar, ya que éstos aportan actualmente alrededor de un 50% de la incertidumbre total. Las simulaciones no se suelen realizarse con mediciones de radiación solar debido a la escasez de estaciones con piranómetros. Sin embargo, la incertidumbre de estas mediciones es fundamental en la mayor parte de estudios de radiación solar. Hemos observado que la incertidumbre de los fotodiodos de silicio es muy superior a la de los piranómetros térmicos cuando no son calibrados adecuadamente. Esta incertidumbre puede ser incluso superior a la de las mejores bases de datos de radiación debido a la aparición de fallos operacionales en las estaciones, los cuales son muy comunes en redes regionales y agrícolas como SIAR. Los métodos de control de calidad más utilizados, como los que propone la BSRN, no son capaces de detectar este tipo de errores. Por tanto, hemos desarrollado un nuevo método de control de calidad, denominado BQC, que es capaz de detectar defectos operacionales y de equipo analizando la estabilidad de las desviaciones entre varias bases de datos de radiación y las mediciones del sensor. Las simulaciones de sistemas fotovoltaicos utilizan generalmente estimaciones obtenidas a partir de imágenes de satélite debido a su alta resolución espacial y temporal. Hemos verificado que las bases de datos obtenidas a partir de satélites geoestacionarios, como SARAH y NSRDB, proporcionan los datos con el menor bias e incertidumbre. También hemos evaluado el potencial de los datos de reanálisis para complementar a los modelos de satélite en las regiones polares. Los resultados obtenidos confirman que no es recomendable el uso de versiones antiguas como ERA-Interim o MERRA, pero revelan que nuevos modelos como ERA5 o COSMO-REA6 son una alternativa válida. Estos resultados llevaron a la inclusión de ambas bases de datos en el simulador online PVGIS. Sin embargo, los usuarios de estos productos deben tener en cuenta sus limitaciones; especialmente la variación de sus errores con el grado de claridad del cielo debido a una deficiente predicción de nubes. El análisis de la propagación del bias en las simulaciones confirmó que SARAH es la mejor base de datos para modelar sistemas fotovoltaicos en la mayor parte de Europa, mientras que ERA5 es la mejor alternativa en el norte de Europa. Este estudio también reveló que los errores en la predicción de nubes amplifican el bias de los datos de reanálisis en las simulaciones. Estas amplificaciones son a veces superiores al bias de las estimaciones de radiación solar por lo que deben ser consideradas al seleccionar bases de datos para la simulación de sistemas fotovoltaicos.