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Timestamp: 2019-08-21 20:01:56+00:00

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A Through Analysis of Solar Irradiation Measurements in the Region of.en.Es | Solar Energy | Meteorology
A Through Analysis of Solar Irradiation Measurements in the Region of.en.Es
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ENERGIA SOLAR Y DIMENSIONAMIENTO DE VALORES
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Economia Paneles Solares
analisis sobre investigacion
SEMANA1 _EPIA
Presentacion Bomba Solar Electrosol Cip Cuzco Ver 1.0
Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208
revista Página de inicio: www.elsevier .com / localizar / renene
Un análisis a través de las mediciones de la radiación solar de la región de Arica Parinacota,
Lorena Cornejo un , * , Luis Martín-Pomares segundo , Diego Alarcón do , Juli un Blanco do , Jesús Polo re
un Laboratorio de Investigación Ambiental de las zonas áridas, LIMZA, Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Tarapacá una, Avda. Vel general asquez # 1775, Arica, Chile
segundo Qatar Medio Ambiente y el Instituto de Investigación de Energía, Hamad Bin Khalifa University, PO Box 5825, Doha
do CIEMAT-Plataforma Solar de Almería, Ctra. de Sen ES s / n Tabernas, 04200 Almería, España
re Departamento de Energía, CIEMAT, Madrid, 28040, España
Historia del artículo: Este artículo presenta radiométrica y datos meteorológicos medidos a tres estaciones terrestres (Universidad de Tarapacá a, Quiborax y Las
Recibido el 7 de diciembre de el año 2016 recibió Rejas) en la región de Arica-Parinacota (Chile). irradiancia global horizontal, la irradiancia difusa horizontal, la irradiancia directa normal,
en forma de 28 revisada de febrero de 2017
temperatura de la superficie, velocidad del viento y la dirección del viento y la humedad relativa se midieron y se analizaron para más de un
aceptada 7 de abril de 2017 Disponible en línea
año completo en cada estación. Los datos son fi filtrada para garantizar su consistencia y calidad, a raíz de un conjunto particular de fi filtros
seleccionadas y adaptadas para las condiciones radiométricas de Arica. Promedios diarios, mensuales y anuales de la irradiación solar y los
valores meteorológicos se procesan a partir de los medios de 10 min registradas en las estaciones. Los datos recogidos indican que existe una
fuerte relación entre la altitud y la proximidad a la costa, que a su Florida uye en los niveles anuales de energía solar. Estos resultados también
muestran que la región de AricaParinacota tiene uno de los más altos valores anuales de la radiación solar en el mundo y en consecuencia un
Arica fuerte potencial de captación de energía solar mediante módulos fotovoltaicos (PV), la fotovoltaica de concentración (CPV) y las tecnologías de
evaluación del recurso solar potencial energía solar concentrada (CSP). Los datos radiométricos terreno ha sido comparado con los datos obtenidos por satélite a largo plazo de la
solar NASA, NREL, CIEMAT, el INPE BRASIL-SR y numérica modelo WRF. En general, el modelo con el menor error de GHI son los modelos del
mediciones de radiación solar La radiación solar a partir CIEMAT y WRF y para el DNI es el modelo CIEMAT.
de imágenes de satélite WRF solares
la radiación solar a largo plazo
1. Introducción ha demostrado la necesidad de disponer de datos fiables en tierra antes del desarrollo de proyectos
de energía solar [8] . La región del planeta con valores más altos de la energía solar se conoce como
La información fiable y precisa sobre el recurso solar disponible en un lugar determinado es el “ cinturón solar ”, y está limitado entre las latitudes 40 º N y 40 º S. En esta zona, es de especial interés
fundamental para el mejor aprovechamiento de la energía solar [1 mi 6] . Caracterización recurso solar las zonas altas montañas como los Andes debido a dos razones: la reducción del espesor de la
a largo plazo es esencial para la selección del tipo adecuado de la tecnología, el dimensionamiento y atmósfera y el efecto Foehn, que detiene las nubes en el lado de themountains. Estos dos efectos
diseño de la planta, ef fi estimación eficiencia, análisis de costos y fi el cierre financiero [6,7] . Debido a se producen en el norte de Chile y en especial en la región de Arica-Parinacota [9] . La información
la di fi cultad y el alto costo de hacer las mediciones adecuadas para lugares con falta de datos fiables sobre la energía solar disponible en Chile es escasa. tabla 1
radiométricas, la caracterización del recurso solar en el largo plazo se hace generalmente con las
estimaciones a partir de imágenes de satélite en una fi primer enfoque. Sin embargo, este proceso no
garantiza que las estimaciones de radiación solar validados realizados en una región particular de
theWorldwould tengan validez en las anteras. Además, tiene presenta diaria GHI por varias estaciones radiométricas en Chile; los datos de las estaciones está a
disposición del público a partir Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ)
GmbH, Mundo radiométrica del centro de datos (WRDC), Centro de Estudios Avanzados en Zonas Aridas
(CEAZA), Sistema de Informaci sobre el Nacional de Calidad del Aire (SINCA) y Sistema de
Informaci sobre el Nacional de Calidad del Aire, incluyendo la información geográfica, período de
mediciones y la fuente de los datos. Figura 1 presenta la relación
Dirección de correo electrónico: lorenacp@uta.cl (L. Cornejo).
http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2017.04.012
0960-1481 / © 2017 Elsevier Ltd. Todos los derechos reservados.
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La información geográfica y el período de mediciones de estaciones terrestres en Chile, donde la irradiancia global horizontal (GHI) está disponible.
Estación latitud ( º S) longitud ( º W) Altitud (metros) Período GHI (kWh / m 2 día) Fuente
Pampa Camarones 18.858 70.217 799 2011 6.8 GIZ
Pozo Almonte 20.257 69.775 1035 2011 7.0 GIZ
Crucero 22.276 69.566 1188 2011 7.2 GIZ
salar 22.341 68.876 2526 2011 7.4 GIZ
Calama (Aeropuerto) 22.495 68.908 2289 2005 7.1 WRDC
San Pedro 22.977 68.160 2382 2011 7.1 GIZ
Puerto Angamos 23.074 70.385 32 2011 6.3 GIZ
Antofagasta (Aeropuerto) 23.450 70.440 114 2005 6.5 WRDC
Cerro Armazones 24.635 70.243 2580 2011 7.6 GIZ
el Salvador 26.313 69.750 1614 2011 7.1 GIZ
Inca de Oro 26.753 69.906 1585 2011 7.1 GIZ
Copiap o (Aeropuerto) 27.263 70.775 209 2007 5.4 WRDC
La Serena 29.750 71.250 163 2005 5.0 CEAZA
vicuñan / A 30.038 70.697 633 2005 6.0 CEAZA
Illapel 31.648 71.169 381 2011 5.7 CEAZA
conc en 32.925 71.515 78 2011 5.2 SINCA
Pudahuel (Aeropuerto) 33.395 70.794 464 2005 5.1 WRDC
Quinta normal 33.445 70.682 514 2007 4.9 WRDC
Lo Prado 33.459 70.949 1056 2011 5.7 CENMA
La Platina 33.570 70.628 612 2010 5.2 CENMA
Rancagua 34.162 70.714 513 2007 5.4 SINCA
Rengo 34.395 70.853 331 2008 5.0 SINCA
San Fernando 34.580 70.990 336 2008 4.9 SINCA
San Pedro de la Paz 36.867 73.141 17 2008 4.5 SINCA
Coronel 36.984 73.160 15 Jul11 mi Jun12 4.7 SINCA
lota rural 37.100 73.152 89 Jul11 mi Jun12 4.5 SINCA
Los Ángeles 37.470 72.360 137 2010 4.8 SINCA
Temuco 38.749 72.621 106 2008 4.4 SINCA
Puerto Montt 41.433 73.098 83 2005 3.2 WRDC
entre GHI anual promedio por día en comparación con la altura (a), longitud (b), latitud (c) y longitud Varios modelos han sido desarrollados para Chile y especificidad fi camente para la región de
contra altitud (d). Como podemos ver en la Figura 1 (A), hay una tendencia al comparar el promedio Arica-Parinacota [2,3,11,13 mi 15] . GHI y DNI han beenmeasured en ocho lugares, distribuidos en el
diario de GHI con la altitud. Los valores de incremento diario GHI con diferenciación altitud norte de Chile, y se han comparado con la base de datos SWERA para América del Sur
claramente tres zonas: de 0 m a 400 m aproximadamente, las elevaciones de 400 m a alrededor de
2.500 m, y, la tercera zona con altitudes superiores a 2500 m. [14] . Las estaciones se colocan en las regiones 1 a 4 de Chile. Sólo una de estas estaciones fue en
Arica y Parinacota, en la ciudad de Pampa de Camarones [13] encontraron que las diferencias entre
los valores estimados y medidos fueron tan alto como 11%. El análisis de los datos groundmeasured,
También existe una relación entre la altitud y longitud a través del sistema de montañas de los las zonas de producción de energía solar alto potencial y estable durante todo el año se identificaron fi
Andes que se encuentra en la frontera oriental de Chile. Los valores de incremento GHI diario con la ed; su factor de riesgo económico indica que la región norte es mejor que el desierto de Mojave, por
altitud, que está directamente relacionado con la reducción del espesor de la atmósfera y un ejemplo, en proyectos de energía solar a escala comercial están en fase de explotación. Por último,
predominio de condiciones de cielo despejado en altas elevationmountains. Sin embargo, se en Chile, otros trabajos han analizado las bases de datos existentes de energía solar. Los mapas de
disminuye con longitudewhich se relaciona directamente con la proximidad al mar. El efecto es la energía solar medias mensuales fueron creados a partir de las mediciones terrestres y estimaciones
reducción de la altitud (mayor masa de aire) y una mayor carga de partículas atmosféricas y la a partir de imágenes de satélite [15,16] . La región de Arica-Parinacota tiene un potencial de energía
formación de nubes de convección mar. Longitudes entre 74 y 70 Ware below500mand from70 a 68 solar alto, pero un terreno muy complejo, lo que hace dif fi culto para caracterizar el recurso solar a
Ware mayor que 500 m, principalmente. largo plazo en toda la región. Aunque existen modelos aplicados a la zona, estos se han construido
sin la validación frente a los datos radiométricos con base en tierra. Por lo tanto, este estudio aborda
la necesidad de especificidad fiable a largo plazo fi los valores C para la región de Arica-Parinacota [17]
. Para este estudio, la radiación solar y los parámetros meteorológicos se midieron por un año
Otro regulador grave de la irradiancia solar superficie es el ángulo cenital solar Para altitudes completo en tres lugares de la región de Arica y Parinacota. Estas mediciones fueron entonces
más altas, los cerca de ángulos anochecer y el amanecer reducir la radiación capturada con un soportados mediante la comparación con los datos promedio de 22 años a partir de la meteorología
impacto en el potencial de energía solar [10] . de superficie y el modelo de energía solar de la NASA [18,19] , Modelo NREL [20] , Modelo INPE [20] ,
Estimaciones satelitales modelo fromCIEMAT Intisat [21 mi 23] andWRF (Tiempo de Investigación y
Una de las bases de datos de radiación solar disponible en Chile es 20 mi 40 años de edad, con Forecasting) modelo [24] . Sección 2 y 3 da una descripción de las estaciones terrestres y datos
las medidas tomadas por pyranographs y Campbell mi dispositivos Stokes [11] . GIZ y el Gobierno de modelados respectivamente. Sección 4 presenta procedimiento de aseguramiento de calidad
Chile instalado recientemente estaciones, que miden la radiación solar global y directa en varias aplicado a los datos de campo medido. El resultado de la validación y análisis de los resultados se
partes de Chile [12] . Sin embargo, la precisión de estas medidas no es lo suficientemente alta. Esto presenta en la Sección 5 . los
se supone a partir de la falta de mantenimiento y el aire fi configuración de los instrumentos instalados,
que calcula la componente directa irradiancia normal (DNI) de GHI medido y titulado. Otra base de
datos está disponible en la Dirección Meteorológica de Chile; la base de datos consta de las
mediciones tomadas por piranómetros distribuidos escasamente a lo largo del país; y la
disponibilidad de estas mediciones son from1989, con algunas de estas estaciones que operan
intermitentemente [13] .
fi la sección final presenta las conclusiones.
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GHI (kWh / m 2 día)
grado cuarto datos1 grado
7,5 8 7,5 8
datos1 cuarto lineal
68 69 70 71 72 73 74 15 20 25 30 35 40 45
Longitud (ºW) Latitud (ºS)
Figura 1. valores medios anuales de medida GHI para la altitud (a), longitud (b) y latitud (c) en el que se encuentran las estaciones.
2. mediciones terrestres radiación solar convección por lo general don ' t ir más alto que la altura de la capa de inversión de la capa límite
planetaria (PBL) [27] . Las ubicaciones seleccionadas de las estaciones radiométricas se muestran
componentes radiación solar y variables meteorológicas se han medido en tres estaciones en la
instaladas en la región de AricaParinacota para evaluar el recurso en diferentes climas de la región. Figura 2 . Están ubicados en la Universidad de Tarapacá en Arica una UTA (18.47 S 70.31 W), con
La selección de los diferentes climas, para instalar los tres radiométrica y estaciones meteorológicas, una altura de 9 m, Quiborax, QB (18.45 S,
se ha basado en el análisis de conglomerados de las altitudes de la región y un mapa DNI promedio 69.88 W) a la altura de 1.678 m y Las Rejas, LR (18,33 S,
anual a partir del modelo CIEMAT desde 200 a 2013 para identificar los mejores lugares para medir 69.47 W) a una altura de 4,391 m. El período de las mediciones disponibles para UTA es de
la dinámica de la radiación solar en la región de [25] . Como se analizó antes, hay una relación de la diciembre 2012 a febrero 2014, para el QB de enero 2013 a febrero 2014 y en LR desde enero 2013
radiación solar y la altitud. Tres principales agrupaciones con su radiación solar dinámica han sido a febrero 2014 (véase Fig. 3 ).
identificados fi ed basado en la elevación del terreno en la región. los
Los instrumentos para medir GHI y difusa Irradiancia Horizontal (DHI) son dos Husek Florida UX
SR11 1 piranómetros. Una bola de sombreado montada en el seguidor solar se utiliza para dar sombra
a la pyranometer para medir componente DHI. El SR11 es compatible con la norma ISO-9060 de la
fi clúster primero se encuentra cerca de la costa, que es en gran medida en Florida influido por altos primera clase clasificación fi catión. Tiene un rango espectral entre 285 nm y 3000 nm, un tiempo de
niveles de humedad, vapor de agua y de los cúmulos formado por efectos locales debido a la respuesta de 18 s (95%) y una no linealidad de
convección desde el mar. El segundo grupo es las zonas montañosas con altitudes de 400 m a 2500
m en Florida influenciadas por las nubes formadas por la tierra y la brisa marina efectos locales del <± 1% (100 W / m 2 a 1000 W / m 2). DNI se mide con un Husek Florida UX DR01 2 pirheliómetro, que
viento que se mueven las nubes formadas cerca de la costa de esta parte de la región [26] . El tercer cumple con la especificación de la primera clase fi-
grupo es el altiplano de la región de Arica-Parinacota con más de 2500 m de altitud sobre el nivel del cationes de la norma ISO 9060. Mide la radiación solar
mar; que tiene condiciones de cielo despejado la mayor parte del año. Está dentro Florida influenciadas
principalmente por los cirrus porque las nubes cúmulos de
1 http: //www.hukse Florida ux.com/product/sr11-pyranometer .
2 http: //www.hukse Florida ux.com/product/dr01-pyrheliometer .
200 L. Cornejo et al. / Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208
18 o S
24 o S
18 O S 3500
UTA QB LR 3000
19 O S 2500
36 o S
42 o S 20 O S 1500
48 o S
0 500 21 O S 0 500
78 o W 75 o W 72 o W 69 o W 66 o W 71 W o 40' 70 W o 40' 69 o W
Figura 2. Topografía de Chile en metros y la ubicación geográfica de las estaciones radiométricas (A) y el zoom de la región de Arica-Parinacota (b).
recibida por una superficie plana de 5 completa fi campo de ángulo de visión. Tiene un rango el estudio de los procesos climáticos y el clima. La NASA y la meteorología de superficie Solar
espectral entre 200 nm y 4000 nm y un tiempo de respuesta (95%) de 12 s y una no linealidad de < ± 0,3% Energy (SSE) conjunto de datos incluye las estimaciones a largo plazo de cantidades meteorológicas
(100 W / m 2 a 1000 W / m 2). Las estaciones están equipadas con un receptor GPS para sincronizar el y la energía solar superficie Florida fundentes. Satélite andmodelled productos basados ​han
reloj de los registradores de datos con precisión atómica según lo recomendado por BSRN [28,29] . demostrado ser precisas para proporcionar los datos solares y meteorológicos fiables sobre las
Las mediciones se registraron con la referencia temporal del GPS 5 horas. Los datos se tomaron regiones donde las mediciones superficiales son escasos o inexistentes y ofrecen dos características
muestras de cada segundo, y los valores promedio, máximo, mínimo y la desviación estándar se únicas - los datos son globales y, en general, son contiguas en el tiempo. NASAmodel tiene una
registran cada 10 min. resolución temporal mensual y una resolución espacial de 1 . Promedios a largo plazo de 22 años
desde la meteorología de superficie y el modelo de la energía solar de la NASA [18,19] se ha
calculado para las ubicaciones de UTA, QB y LR.
Las estaciones están equipadas con instrumentos en una temperatura meteorológica mástil
tomeasure de aire (T) y humedad relativa (HR) a 2 m, y la velocidad del viento (WS) y la dirección
(WD) en 3 m. Los National Renewable Energy Laboratory (NREL) estimaciones modelo a largo plazo también
se han validado. NREL es el Departamento de Energía de EE.UU. ' El Laboratorio Nacional de
3. derivados de satélites y datos numéricamente modelados primaria de las energías renovables y la energía ef fi la investigación y el desarrollo eficiencia. NREL
ha desarrollado una gran base de datos de radiación solar [20] . TermGHI largo y un promedio de DNI
Las mediciones se compararon con estimaciones mensuales a largo plazo de los modelos de la se ha accedido a través del portal SWERA y se presentan en las siguientes secciones. La resolución
NASA, NREL, CIEMAT, INPE y WRF que se describen a continuación. espacial del modelo de NREL es de 40 km y la resolución temporal es mensual.
sistemas de satélites de la NASA, a través de su Dirección de Misiones Científicas, ha apoyado durante
mucho tiempo y de investigación que proporciona datos importantes para A largo plazo GHI valores del modelo SR-BRASIL [30]
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Mensual UTA GHI UTA DNI mensual
Medido NASA Medido
NREL CIEMAT NASA NREL
INPE WRF CIEMAT
INPE WRF
DNI (kWh / m 2 día)
Mes del año Mes del año
Mensual QB GHI QB DNI mensual
Medido NASA
NREL CIEMAT
Mensual GHI LR Mensual DNI LR
Medido NREL
CIEMAT INPE
NASA NREL
Fig. 3. Distribución de la media mensual de GHI y DNI en UTA, QB y LR a partir de mediciones de tierra, de la NASA, NREL, CIEMAT, el INPE y modelos WRF.
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desarrollado por el INPE (Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales), un instituto de se hicieron comparaciones y datawas themeasured evaluaron utilizando los siguientes criterios [44 mi 47]
investigación de Brasil también han sido validados en los tres lugares. La resolución espacial de :
modelo INPE es de 40 km y la resolución temporal es mensual. Los datos presentados aquí
muestran un promedio de los totales mensuales de la irradiación solar estimado proporcionado por el Comprobación de la referencia temporal de los registros. Análisis de calidad con límites físicos
modelo BRASIL-SR para el período 1995 mi 2002. de la radiación solar. análisis de calidad con valores extremadamente raros de la radiación solar.
Análisis de la calidad con el componente de radiación solar cruz fi filtros. Análisis de la calidad
El modelo CIEMAT Intisat Lib se ha adaptado a proceso continúa (Sistema Global de inscripción cuando el seguidor solar está apagado en condiciones de cielo despejado.
en línea de las imágenes de satélite) [21 mi 23] . Las imágenes de satélite de VA para los años 2000 a
2012 se ha utilizado para el cálculo de los valores horarios de GHI y DNI en UTA, QB y LR. La
metodología para el cálculo de la radiación solar a partir de imágenes de satélite ya ha sido utilizado
en trabajos anteriores y se detalla en las referencias. [31 mi 34] . irradiancia solar bajo condiciones sin la verificación fi cación de la referencia temporal de los registros se comprueba para tener la
nubes se calculó usando el modelo de transmitancia ESRA [35] . Linke Turbidez (TL) [36 mi 38] valores certeza de que la radiación solar se mide correctamente entre la salida y la puesta del sol. Esta
necesarios para la entrada al modelo ESRA se procesaron de AOD diario y bases de datos de vapor comprobación se realiza mediante la comparación visual con ESRA cielo despejado modelo (CS) [48] .
de agua existentes. La profundidad óptica de los aerosoles (AOD) a 550 nm se obtiene a partir de los Para estimar los valores de los componentes de CS, se utiliza el factor de TL de las bebidas
valores diarios de MODIS (resolución moderada espectrorradiómetro de imágenes) Terra (EOS AM) gaseosas
y Aqua (EOS PM) recuperaciones de satélite [39 mi 41] . La columna de agua precipitable en la [49 mi 51] . Los gráficos se trazan para medido GHI y DNI, y los componentes de CS para visualizar y
atmósfera sobre una base diaria fue tomado del NCEP / NCAR (Centros Nacionales de Predicción comprobar que las mediciones tienen la referencia temporal correcta con respecto a la puesta del sol,
del Medio Ambiente / Centro Nacional de Investigación Atmosférica - http://www.cpc.ncep.noaa.gov/ ). el amanecer y el mediodía solar. En consecuencia, se worthmentioning que los valores calculados
La resolución espacial de modelo NREL es de 5 km y la resolución temporal de los datos es cada para el modelo CS no son exactos debido a la incertidumbre del factor TL, fundamentalmente. Sin
hora. Las imágenes de satélite se han procesado cada 30 minutos. embargo, la comparación es útil con respecto a la exactitud de la referencia temporal de las
mediciones, el pro fi le forma de la irradiancia solar durante el día, así como la relación entre el DNI y
GHI. Por lo tanto, tanto la forma como la relación entre los componentes modelados y medidos son
comparables para los días de condiciones de cielo despejado.
Por último, el WRF (Weather Research y Forecasting) modelo [24]
se ha utilizado para calcular los valores GHI DNI por hora y con una resolución espacial de 5 De 5 Una vez que la verificación de la referencia temporal de la fi Los filtros se completa, se realiza el
km y una resolución temporal horaria para el período 2005-2014. análisis de la calidad. Hemos des fi Ned diferente Florida ags para cada fi ltro. El marcado de la Florida AGS
nos permite conocer los datos que es sospechoso de estar equivocado y la eliminación se ha
decidido fi nalmente mediante inspección visual y los criterios de la científica fi c de las estaciones. La
4. Garantía de calidad de los datos de medidas del terreno calidad fi Los filtros recomendados por el BSRN (Línea de base Superficie Radiation Network) se han
utilizado [29] . Además, un nuevo conjunto de fi filtros [44] , Que se describen a continuación, se han
Las recomendaciones se han seguido BSRN tomaintain las estaciones radiométricas de tierra [29] aplicado.
. La estación de UTA se ha mantenido al día. Mientras tanto, las estaciones de QB y LR se han
comprobado semanalmente, siguiendo el siguiente procedimiento:
Hemos comprobado la relación entre DHI y la irradiancia solar extraterrestre ( yo ext) utilizando el
índice difusa ( K re),
Limpieza piranómetros y pirheliómetros con agua destilada. Extracción de condensación en el que es de fi definida por la siguiente ecuación (Ec. (1) ):
radiómetro (interior y exterior). Comprobación del estado del desecante para absorber la
humedad dentro de los piranómetros.
K re ¼ DHI (1)
yo ext
Comprobar el color y la condición de la termopila. Comprobación horizontalmente para los
instrumentos montados. Cableado que va desde el instrumento al sistema de adquisición de se da un límite superior de 0,6 a esta fi ltro [44] Y en caso de que no se
datos. ful fi llena, una Florida AG se activa.
Los dos siguientes fi Los filtros se utilizan para detectar cuando el piranómetro para medir difusa
La alineación de las pirheliómetros. Comprobación de no está sombreada correctamente, o el seguidor solar no funciona. Se basan en el índice de claridad
referencia temporal. Comprobación de seguidores ( K t), que es de fi define como el cociente entre la masa mide GHI sobre yo ext.
Comprobación de la banda de sombra del piranómetro para medir la radiación solar difusa. El siguiente fi filtro se utiliza para detectar cuando las mediciones difusas están equivocados porque
hay un problema con el sombreado o un problema con el seguidor solar para condiciones nubladas:
Revisar los datos del día anterior.
Los datos registrados en el registrador de datos se han descargado con una tarjeta de memoria Si K t es inferior a 0,2 y el DHI cociente / GHI es inferior a 0,9, y luego una Florida AG se activa.
en cada visita a las estaciones.
mediciones radiométricas han sido revisado para evaluar la calidad y la garantía de su
consistencia y validez [42] . Antes de proceder al análisis de la calidad de las mediciones, el registro El último fi filtro se utiliza para detectar cuando el seguidor solar no está funcionando
temporal se transformó de referencia GPS-5 horas temporal en True Time Solar (TST), que es una correctamente, y se aplica a despejar el cielo y las condiciones parcialmente nublados. Se llama rastreador-off
referencia independiente temporal del sitio donde se adquieren las mediciones [43] . Dos correcciones fi filtro, y es de fi define como:
se han aplicado a cambiar a TST; el fi primero tiene en cuenta la diferencia de longitud entre el
meridiano del observador y el de fi longitud cial. El segundo incluye diversos efectos a través de la Si K t es mayor que 0,5 y DHI / GHI es mayor que 0,8, y luego una
ecuación del tiempo. Florida ag se activa
Las lagunas y los datos incorrectos son habituales en las bases de datos meteorológicos y
radiométricas. La acción común es de desprenderse de ella en el análisis. Sin embargo, tenemos la
Una vez que la referencia temporal se transformó en TST, calidad comprueba los datos de medidas del terreno, y
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los huecos eran fi llena siguiendo el procedimiento descrito a continuación. Para cada media (valor de el cual ful fi l la última condición de tener las horas de luz solar completo para cada día y tener una
10 min), los datos se corrige siguiendo el siguiente procedimiento: serie continua en el tiempo. En caso de que no hay suficientes valores por hora en un solo día para
crear los medios diarias, el día está marcado como NULL, y una interpolación con splines se hace en
el caso de que hay igual o menor que fi cinco días consecutivos NULL.
Si DHI y GHI son fi ne, que se utilizan para calcular DNI cuando no se mide correctamente. Si se
mide DNI es más alta que la estimada DNI, la fi uno primero se utiliza durante el amanecer y el
atardecer desde DHI puede verse afectada debido a la existencia de obstáculos en el horizonte
5. Análisis de los datos y resultados
como árboles o edificios. Si no es DHI fi ne pero DNI y GHI están, DHI se calcula a partir DNI
medido y GHI. Si DHI y GHI no son fi ne, pero es DNI, es GHI fi filtrada con el valor de un modelo
A continuación, se muestra el análisis de los resultados para cada estación y los modelos de
de cielo claro teniendo en cuenta la dispersión de Rayleigh. Después, DHI se calcula a partir fi filtró
comparación. en un fi paso primero, los promedios mensuales y medios anual total de los datos de
GHI y medido DNI.
tierra medido y modelado se presentan y analizan. Posteriormente, la verificación fi cación de los
datos modelados se compara con las mediciones para las medias mensuales, y las características de
cada modelo se analiza.
Los valores de 10 min que don ' t pasar el fi filtros o no son GAP
fi llena están marcados como valores NULL. El cálculo de los valores medios por hora se realiza de la 5.1. El análisis de las mediciones mensuales y anuales de tierra
siguiente manera. Para cada hora, el valor medio por hora se calcula a partir fi se filtra y GAP fi llena
valores de 10 min para cada componente de la radiación solar. Para calcular los valores por hora, es Los resultados se presentan medios inmonthly y anuales para cada año y cada estación junto
necesario tener casi el 50% de 10-min correcta ( fi filtrada o GAP con los valores medios totales para el periodo de mediciones. Las tablas 2 mi 4 mostrar los valores
mensuales y anuales radiométricas y meteorológicas promedio de los años wheremeasurements son
fi LLED) valores para cada hora. Los valores diarios se calculan si hay casi 75% de los valores por los medios disponibles y el total de UTA, QB y LR, respectivamente.
hora correctos para el período de luz solar de cada día.
Para crear los medios diarios, el procedimiento seguido se describe a continuación. Una Para los datos de tierra medidos en la estación de UTA, se destacan los siguientes puntos:
interpolación spline de los valores por hora se hace para el día
promedios mensuales y anuales de GHI, DHI, DNI, T, WS, RM y RH en las estaciones de UTA.
GHI DHI DNI T WS WD RH
unidades mensuales (KWh / m 2 día) (KWh / m 2 mes) (KWh / m 2 mes) ( DO) (Sra) [0 mi 360] (%)
unidades anuales (KWh / m 2 año) (KWh / m 2 año) (KWh / m 2 año)
La media (2012 mi 2014)
Enero 7.55 2.31 6.39 22.4 1.9 216 45
febrero 7.61 1.79 7.39 22.2 1.85 219 66
marzo 6.58 2.65 6.23 21.5 1.6 230 69
abril 5.99 2.17 6.70 18.9 1.7 205 62
Mayo 3.88 1.48 3.84 18.3 1.4 205 0.36
junio 3.50 1.47 3.40 16.4 1.3 205 13
julio 3.61 1.68 3.45 15.6 1.4 214 74
agosto 4.37 1.87 3.48 dieciséis 1.7 235 71
septiembre 5.25 2.23 3.93 16.9 1.8 237 72
octubre 6.57 2.39 4,94 17.6 2 235 69
noviembre 7.45 2.07 6.53 19.1 2 234 67
diciembre 7.43 2.24 6.37 21.1 1.9 225 56
Porcentaje anual 2123 740 1906 18.8 1.7 222 55
promedios mensuales y anuales de GHI, DHI, DNI, T, WS, RM y RH en la estación de QB.
unidades mensuales (KWh / m 2 día) (KWh / m 2 día) (KWh / m 2 día) ( DO) (Sra) [0 mi 360] (%)
unidades anuales (KWh / m 2 $ año) (KWh / m 2 $ año) (KWh / m 2 $ año)
La media (2013 mi 2014)
Enero 8.10 2.16 7.61 18.05 1.9 247 59
febrero 7.96 1.57 9.21 18.2 1.95 267 56
marzo 7.55 1.42 7.90 19.5 1.8 267 52
abril 6.90 0.80 8.17 18.6 1.7 231 40
Mayo 5.52 1.06 7.90 18.0 1.6 221 39
junio 5.03 0.93 8.17 18.9 1.6 204 27
julio 5.39 0,81 7.90 18.5 1.6 211 25
agosto 5.39 0.87 7.90 18.1 1.6 219 22
septiembre 7.30 0.93 8.17 18.9 1.7 228 31
octubre 7.81 1.55 7.90 18.8 1.8 248 31
noviembre 8.93 1.20 8.17 17.9 1.9 274 39
diciembre 8.29 1.16 7.90 18.0 1.7 231 40
Porcentaje anual 2560 440 2948 18.5 1.7 237 38
204 L. Cornejo et al. / Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208
promedios mensuales y anuales de GHI, DHI, DNI, T, WS, RM y RH en la estación de LR.
Enero 7.10 2.31 6.45 4.25 3.4 225 63
febrero 7.23 1.96 7.09 3.95 3.6 242 60
marzo 6.74 2.32 7.55 3.8 3.3 267 58
abril 7.20 1.00 10.33 2.3 3.3 271 31
Mayo 5.74 0.94 8.26 1.6 3.2 271 44
junio 4.87 0.93 7.00 0 3.8 265 45
julio 5.26 2.13 4.48 0.8 3.4 265 40
agosto 6.39 0.87 9.06 0.5 3.8 265 26
septiembre 7.87 0.87 10.70 1.6 4 261 24
octubre 8.23 1.48 9.61 2.7 4.3 268 30
noviembre 9.07 1.40 10,77 3.5 4.6 271 29
diciembre 6.71 2.48 5.90 4.7 4.1 228 62
Porcentaje anual 2506 569 2957 2.5 3.7 258 43
? promedios anuales de DNI, GHI y DHI calculados para el período 2012-2014 son 1906 kWh / metro la variación entre los meses de mayor y menor el DNI.
2 · año, 2123 kWh / metro 2 · año
y 740 kWh / metro 2 · año, respectivamente.
Se observa que GHI anual es más alto que el DNI anual (alrededor del 12% más), lo que indica Para los datos de tierra medidos en la estación de LR, los siguientes puntos deben destacarse:
que la localización es más adecuado para la instalación de tecnología fotovoltaica o Florida en
colectores solares. A medida que el valor de DNI es signi fi cativamente baja (por debajo del
umbral de 2.000 kWh / metro 2 · año), CSP no debe ser considerada como una tecnología Promedios anuales de DNI, GHI y DHI calculados para el período de 2013 a 2014 son 2957 kWh
adecuada en esta ubicación. / metro 2 · año, 2506 kWh / metro 2 · año
y 569 kWh / metro 2 · año, respectivamente. Se observa que el DNI anual es superior a GHI anual
En el año 2013, los meses de septiembre y octubre son los que tienen la más alta GHI, mientras en un 17%, lo que significa que la ubicación es más adecuado para la instalación de la
que abril, mayo y junio son los que tienen la (temporada de invierno en el hemisferio sur) bajo tecnología CSP.
GHI. El porcentaje de mensual variabilidad intra-anual de este componente es de alrededor de
20%. Al igual que en el caso de QB, cualquier tecnología de energía solar podría ser totalmente
comercial y económicamente factible en este lugar. Como sucede con QB, la observada DHI es
En el caso del DNI, los valores más altos en el año 2013 son en febrero, marzo, noviembre y baja (566 kWh /
diciembre (meses de verano). Los valores con el DNI promedio mensual más bajo son los metro 2 · año), que es óptima en el caso de las plantas de CSP se instalan cerca de este lugar.
meses de junio, julio y agosto, que son los meses de invierno en el hemisferio sur, también el
período de la temperatura ambiente más baja. Themonths de octubre y noviembre tienen la más alta GHI, y los meses de junio y julio tienen los
valores más bajos, que pertenecen a la temporada de invierno. El porcentaje de variabilidad
intermensual mensual de componente GHI es alta (86%). Los niveles más altos de DNI están en
los meses de abril, septiembre, y noviembre (310, 321 y 323 kWh / metro 2 · mes, respectivamente),
Para los datos de tierra medidos en la estación de QB, los siguientes puntos deben destacarse: y el valor mínimo (139 kWh / metro 2 · mes) se observa en julio, que es uno de los meses con la
temperatura ambiente más baja.
Promedios anuales de DNI, GHI y DHI calculados para el período de 2013 a 2014 son 2948 kWh
/ metro 2 · año, 2560 kWh / metro 2 · año
y 440 kWh / metro 2 · año, respectivamente.
Se observa que el DNI anual es superior a GHI anual de alrededor de un 18% lo que indica que A pesar de la disponibilidad de energía es esencial para el desarrollo de las tecnologías de
la localización es más adecuado para la instalación de la tecnología CSP (disco Stirling, energía solar, existen muchos otros factores y aspectos técnicos que limitan el uso real de la energía
colectores cilindro-parabólicos, Fresnel lineal o torre central). solar finalmente capturado [52 mi 58] .
Se observa que DHI es baja (440 kWh / metro 2 · año), que es un bene fi t para la tecnología CSP. En UTA, el GHI es mayor que DNI, pero en QB y LR la GHI es menor que el componente DNI.
Esto es debido a la mayor efecto de atenuación de los aerosoles y de vapor de agua en DNI de
Sin embargo, los valores observados son tan altos que cualquier tecnología solar (CSP, PV o componente GHI
una hibridación de ambos) podrían ser totalmente comercial y económicamente viable. [33] . la circulación general de la atmósfera en esta parte de la Tierra va de Este a Oeste. Debido a
las montañas de los Andes, hay un fuerte efecto Foehn que obliga a la condensación de la humedad
Los meses de noviembre y diciembre tienen la más alta GHI, y los meses de junio y julio tienen y lloviendo como el aire sube en la ladera de la montaña boliviana y brasileña. La parte de Chile se
los valores más bajos debido a que pertenecen a la temporada de invierno. El porcentaje de caracteriza por la en Florida influencia de aire seco que descendt de la otra ladera de la montaña; que
variabilidad intermensual desde el más bajo al valor mensual más alto del componente de GHI limpiar el aire y absorbe cualquier humedad en el aire, resultando en una baja de aerosol y vapor de
es del 70%, lo que es relevante cuando se considera fi viabilidad financiera de plantas de energía agua de las cargas atmosféricas. Por esta razón, en las estaciones de QB y LR, valores DNI anuales
solar. Los niveles más altos de DNI, que han sido medidos para los meses de septiembre y y mensuales son más altos que el componente de GHI. Además, debido a la mayor altitud de estas
noviembre (288 y 316 kWh / estaciones, el espesor de la atmósfera y la cantidad de gases que tiene que transponer los rayos del
haz es menor que en el nivel del mar que
metro 2 $ mes, respectivamente), y el valor mínimo (204 kWh /
metro 2 · mes) se observan en febrero, la obtención de alrededor de 54% de
L. Cornejo et al. / Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208 205
se ve menos afectada por efectos de dispersión y absorción [59] . estaciones de UTA se encuentra existe una subestimación. El modelo subestima NREL DNI durante todo el año, excepto en mayo.
frente a la costa y es en Florida influido por una alta carga de sal de mar, y gotas de agua aerosoles y
cargas de vapor de agua. Además, ya que la estación está dentro de la ciudad de Arica, que también Los resultados de GHI para la estación QB muestran que los modelos de la NASA, NREL y
está en Florida influido por una alta carga de aerosoles antropogénicos. Este efecto provoca la INPE subestiman los valores medidos mensuales. CIEMAT estimaciones modelo andWRF
absorción de los rayos del haz en ciertas longitudes de onda por partículas atmosféricas que sobrestimar GHI durante los meses centrales y subestimar el resto de los meses del año. En el caso
transforman la radiación electromagnética en calor. Como GHI es igual a DHI plus DNI multiplicado del DNI, el modelo sobreestima el CIEMAT en mayo, octubre, noviembre y diciembre y subestima los
por el ángulo cenital, la parte absorbida disminuye tanto en GHI y DNI. La dispersión de la valores mensuales de radiación directa normal en el resto del año. modelo WRF sobreestima de abril
componente directa se transforma en la componente difusa. Debido a las relaciones entre los a diciembre, pero subestima en el resto de los años. modelos de la NASA y NREL subestiman DNI.
componentes, GHI está al mismo nivel debido al aumento de DHI, pero disminuyen DNI. El efecto de
las partículas atmosféricas en el componente de DNI sigue una función exponencial con la carga de
aerosoles [60] .
Por último, en la estación de LR, el modelo subestima INPE GHI para todos los meses. Mientras
tanto, la NASA y el modelo NREL también subestiman, a excepción de los meses de verano, que
sobreestiman GHI mensual. CIEMAT modelo subestima durante la mayor parte de los meses
excepto para los meses de junio y diciembre. modelo WRF sobreestima generalmente. En el caso de
DNI en la estación de LR, modelo WRF sobreestima DNI. Los otros modelos sobrestiman y
5.2. Análisis de las estimaciones mensuales de satélite y datos modelados
subestiman intermitentemente con las diferencias más altas en junio y julio.
mediciones mensuales medias se compararon con los datos modelados a largo plazo.
Estadísticamente hablando, es inconsistente para comparar los valores medios mensuales tomadas
en diferentes periodos temporales. Sin embargo, hay una muy buena correlación general entre los
valores mensuales medidos con los alrededor de unos y las condiciones climáticas de la región que
5.3. Validación de las estimaciones mensuales a largo plazo
son muy estables, además de El Niño
Los parámetros para el cálculo de los errores de los modelos son la desviación media sesgo
índice de variabilidad. Fig. 4 presenta las medias mensuales para GHI y DNI de la UTA, QB y
(MBD), raíz significa desviación cuadrada (RMSD), sus valores normalizados como RMBD y rRMSD
estaciones radiométricas LR y los modelos de la NASA, NREL, CIEMAT, INPE y WRF.
y el coef correlación fi-
ciente ( r) [ 61] . Las expresiones relativas se obtienen utilizando las siguientes ecuaciones:
En el caso de la estación de UTA, los modelos de la NASA, NREL y INPE subestiman los
valores medidos mensuales. estimaciones CIEMAT subestiman GHI. modelo WRF subestima
durante los meses de invierno y sobreestima durante el verano. Los resultados de los modelos
CIEMAT andWRF de DNI en la estación de UTA sobreestiman la radiación solar mensual para todos segundoXXyoyo
los meses. En el caso del modelo de la NASA, hay sobreestimación sólo durante el verano. Mientras RMBD ¼ 100 1 (2)
norte yo ¼ 1 X
tanto, en el resto del año
Relatative Mean Bias Desviación (RMBD)
estación de tierra UTA GHI GHI QB LR GHI UTA DNI QB DNI LR DNI
y componentes de radiación solar
Fig. 4. RMBD de GHI y mediciones terrestres DNI para UTA, QB y estaciones de LR en comparación con los modelos de la NASA, NREL, CIEMAT, INPE y WRF.
206 L. Cornejo et al. / Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208
Relatative Root Mean Square Desviación (rRMSD)
UTA GHI GHI QB LR GHI UTA DNI DNI QB LR DNI
estación de tierra y los componentes de radiación solar
Fig. 5. rRMSD de GHI y el DNI para UTA, QB y LR para la NASA, NREL, CIEMAT, el INPE y modelos WRF.
Fig. 5 muestra una barra diagramwithmean errores de desviación para cada estación y cada
s ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi modelo para el GHI y componentes DNI, respectivamente. modelos de la NASA, NREL y subestiman
INPE para todas las estaciones. INPE modelo tiene las mayores diferencias. Para DNI, modelo
segundo X yo
P Ni ¼ 1 X yo
CIEMAT sobreestima en UTA y subestima en las otras dos estaciones. modelo WRF subestima en
rRMSD ¼ 100 (3) UTA y LR para GHI y sobreestima en los otros casos.
dónde norte es el tamaño de la población, X es el valor observado, X es la media de los valores
observados y segundo X es el valor de modelado. Fig. 4 presenta un diagrama de barras para rRMSD para cada estación y
Validación del promedio mensual de GHI y DNI del NREL, el INPE, la NASA, CIEMAT y modelos WRF en UTA, QB y estaciones terrestres LR.
NREL NASA CIEMAT FRM INPE NREL NASA CIEMAT FRM
GHI GHI GHI GHI GHI DNI DNI DNI DNI
MBD UTA 1.53 1.78 0.98 ¡ 0.20 1.87 0,72 ¡ 0.11 1.23 2.04
RMSD UTA 1.89 2.31 1.41 0.95 2.05 1.03 0.84 1.54 2.20
r UTA 0.57 0.58 0.64 0.70 0,72 0.86 0.92 0.79 0.94
RMBD UTA 21.86 25.48 14.03 ¡ 2.87 26.73 13.80 ¡ 2.12 23.62 39.11
rRMSD UTA 27.03 33.06 20.19 13,61 29.27 19.75 16.13 29.43 42.18
MBD QB 0.84 0.99 0.42 ¡ 0.07 1.89 1.71 1.30 0.53 0.14
RMSD QB 0.91 1.03 0.63 0.65 1.98 1.94 1.55 1.04 1.45
r QB 0.97 0.98 0.95 0.87 0.89 0.05 0.04 0.45 0.32
RMBD QB 12.01 14.13 5.99 ¡ 0.99 26.92 21.12 16.10 ¡ 6.51 1.74
rRMSD QB 12.93 14.66 8.99 9.27 28.23 23.98 19.14 12,82 17.90
MBD LR 0.60 0.84 0.52 0.38 1.30 ¡ 0.69 1.33 0.98 1.48
RMSD LR 0.96 1.17 0.80 0.70 1.50 1.88 2.39 1.96 2.27
r LR 0,78 0,77 0.85 0.86 0,77 0.44 0.13 0.50 0.53
RMBD LR 8.76 12.29 7.60 5.55 18.97 ¡ 8.52 13,36 12.09 18.29
rRMSD LR 13,93 17.00 11.67 10.23 21.85 23.17 29.52 24.21 28.08
Media MBD 0.99 1.20 0.64 0.04 1.69 1.04 0.91 ¡ 0.09 1.22
Media RMSD 1.25 1.50 0.95 0,77 1.84 1.62 1.59 1.51 1.97
Media r 0,77 0,78 0,81 0,81 0.79 0.45 0.28 0.28 0.38
Media RMBD 14.21 17.30 9.21 0.56 24.21 14.48 10.53 1.67 19.71
Media rRMSD 17,96 21.57 13.62 11.04 26.45 22.30 21.60 22.15 29.39
L. Cornejo et al. / Energía Renovable 112 (2017) 197 mi 208 207
cada modelo para el GHI y componentes DNI, respectivamente. La NASA y el INPE tienen los Años meteorológicos de los datos modelados.
mayores errores de GHI. Mientras tanto, el CIEMAT y el FRM presentan los errores más bajos para
GHI. NASA, NREL y el CIEMAT presentan los errores más bajas, en el caso del DNI. Mientras tanto, Expresiones de gratitud
el WRF muestra los más altos errores de DNI.
Esta investigación fue apoyada por la Gobernación del regional de Arica (FIC Proyecto
Tabla 5 muestra los resultados de la validación de los modelos para GHI y DNI de UTA, LR y QB 30170173-0). Los autores quieren agradecer a la Solar Energy Research Center (FONDAP /
y errores totales. Para cada estación los errores se muestran en cada conjunto de filas y los errores 15110019) y también desean agradecer la calefacción y refrigeración solar (SHC) dentro de la
totales medios se presenta en la última serie de filas en letras en negrita. Themodels con los errores Agencia Internacional de Energía (AIE) y, en particular, todos los expertos que están participando en
más bajos (en relación con MBD, RMSD, R, RMBD y rRSMD) para cada estación y cada la AIE tarea 46 (Evaluación de recursos solares y Previsión). El desarrollo de este trabajo fue
componente se marcan con un audaces letras. En el caso del componente de GHI, el mejor modelo motivado en parte por la participación en la Tarea 46 reuniones de expertos.
para las estaciones de UTA y LR es WRF. En el caso de la estación de QB y el componente de GHI,
los mejores modelos son WRF y el CIEMAT.
En el caso del DNI, NASAmodel es el mejor modelo para la estación de UTA. Para QB, el mejor
modelo es el modelo CIEMAT. Por último, en LR, el mejor modelo es el modelo de NREL. En [1] T. Larraín, R. Escobar, análisis de energía neto para las plantas de energía solar concentrada
general, el modelo con el menor error para el DNI es el modelo CIEMAT. en el norte de Chile, en Renovar. Energía 41 (2012) 123 mi 133, http://dx.doi.org/
10.1016 / j.renene.2011.10.015 .
[2] N. Corral, N. Anrique, D. Fernandes, C. Parrado, G. C Aceres, Power, la colocación
y LEC evaluación para instalar plantas de CSP en el norte de Chile, en Renovar. Sostener. Energía
6. Conclusiones Rdo. dieciséis (2012) 6678 mi 6685, http://dx.doi.org/10.1016/
j.rser.2012.09.006 .
[3] F. del Sol, E. Sauma, los impactos económicos de la instalación de plantas de energía solar en
Tres estaciones radiométricas y meteorológicas se han instalado en la zona de Arica-Parinacota
el norte de Chile, en Renovar. Sostener. Rev. energía 19 (2013) 489 mi 498, http: //
para caracterizar el recurso solar para la producción de electricidad y otras aplicaciones likewater dx.doi.org/10.1016/j.rser.2012.11.038 .
desalinización y desintoxicación fi catión. Las estaciones están equipadas con piranómetros de alta [4] T. Larraín, R. Escobar, J. Vergara, modelo de rendimiento para ayudar solar térmica
ubicación central eléctrica en el norte de Chile basado en el consumo de combustible de reserva, Renew.
precisión followingWMO y ISO clasificación fi catión. métodos de control de calidad se han utilizado
energía 35 (2010) 1632 mi 1643, http://dx.doi.org/10.1016/
para comprobar la calidad de los datos de los datos medidos. métodos de la novedad probadas para j.renene.2010.01.008 .
brecha [5] D. Watts, MF Vald ES, D. Jara, A. Watson, potencial para el desarrollo fotovoltaico residencial
en Chile: el efecto de la medición neta y esquemas de facturación neta para instalaciones fotovoltaicas conectadas a
la red, Renew. Sostener. Energía Rev. 41 (2015) 1037 mi 1051, http: //
fi llenado se han incorporado a la base de datos. dx.doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.201 .
Promedios mensuales calculados a partir de las mediciones en tierra se han comparado con los [6] M. Hanel, R. Escobar, En Florida dumbre influencia de evaluación de los recursos de energía solar
incerti- en el coste de la electricidad nivelado de las plantas de energía solar concentrada en Chile, Renew.
datos de radiación solar a partir de modelos WRF NASA, NREL, INPE, CIEMAT y. GHI calcula a
Energía 49 (2013) 96 mi 100, http://dx.doi.org/10.1016/
partir del modelo WRF presenta los mejores resultados. Mientras tanto, para el DNI el mejor modelo j.renene.2012.01.056 .
es Intisat Lib del CIEMAT. [7] D. Araya-Mu ~ noz, D. Carvajal, A. S ZAE-Carre ~ no, S. Bensaid, E. Soto-M Arquez,
Evaluar el potencial solar de tejados en Valparaíso (Chile), Construir Energía. 69 (2014) 62 mi 73, http://dx.doi.org/10.1016/j.en
De los resultados obtenidos, se puede concluir que la región de Arica-Parinacota presenta
[8] A. Mokri, M. Ali Aal, M. Emziane, la energía solar en los Emiratos Árabes Unidos: una
condiciones adecuadas para aplicaciones de energía solar a base de GHI como PV. En el caso de revisar, renovar. Sostener. Rev. energía 28 (2013) 340 mi 375, http://dx.doi.org/
aplicaciones de CPV y CSP, el recurso de DNI es más apropiada en las zonas altas de altitud. Sin 10.1016 / j.rser.2013.07.038 .
[9] A. Hartley, G. Chong, J. Houston, A. Mather, 150 millones de años de climática
embargo, el recurso tiene que identificarse fi ed en cualquier lugar en particular debido a la alta
Estabilidad: evidencia desde el desierto de Atacama, norte de Chile, J. Geol. Soc. Lond. 162 (2005) 421 mi 424,
variabilidad de DNI, la gran complejidad de la orografía de la región, la proximidad del Pacífico fi c http://dx.doi.org/10.1144/0016-764904-071 .
océano y las condiciones del desierto, que pueden ser una fuente de polvo y aerosoles. [10] I. Reda, A. Andreas, el algoritmo de posición solar para aplicaciones de la radiación solar,
Sol. Energía 76 (2004) 577 mi 589, http://dx.doi.org/10.1016/
j.solener.2003.12.003 .
[11] R. Julio Hirschmann, Los registros de la radiación solar en Chile, Sol. Energía 14 (1973)
Los resultados mostrados en este documento describen un análisis exhaustivo de la calidad de 129 mi 138, http://dx.doi.org/10.1016/0038-092X(73)90029-7 .
[12] R. Escobar Moragas mi rescobar, Ingpuccl Alberto Ortega Alonso mi aortegaa,
irradiationmeasurements solar en la región de AricaParinacota (Chile) que produce una
S. Luna de Abreu, F. Ramos Martins -fernandomartins, Avances En La evaluaciÃ²n sobre Del Recurso Solar en
caracterización útil de los recursos solares en la región. Las principales implicaciones con respecto a Chile, 2012 .
las tecnologías solares se han puesto de relieve de acuerdo con los resultados del análisis. [13] A. Ortega, R. Escobar, S. Colle, SL de Abreu, el estado de los recursos de energía solar
evaluación en Chile, Renew. Energía 35 (2010) 2514 mi 2524, http://dx.doi.org/
10.1016 / j.renene.2010.03.022 .
[14] G. Salazar, MS Checura Diaz, MJ Denegri, C. Tiba, Identi fi cación de potencial
Nosotros hemos identificado fi ed una relación entre la altitud y la longitud a través del sistema áreas para lograr una producción estable de energía utilizando la base de datos SWERA: un estudio de caso del
norte de Chile, Renew. Energy 77 (2015) 208 mi 216, http://dx.doi.org/
Andes. Los valores de radiación solar aumenta con la altitud, que está directamente relacionado con
10.1016 / j.renene.2014.11.094 .
la reducción del espesor de la capa de atmósfera y un predominio de condiciones de cielo despejado
[15] RA Escobar, A. Ortega, C. Cort ES, A. Pinot, EB Pereira, FR Martins, J. Boland,
en las montañas de alta elevación. Sin embargo, se disminuye con la longitud que está relacionada evaluación de los recursos de energía solar en Chile: estimación y medición por satélite estación de tierra,
directamente con la proximidad al mar. El efecto es la disminución de la altitud (mayor masa de aire) Energía Procedia 57 (2014) 1257 mi 1265, http: //
dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2014.10.115 .
y una mayor carga de partículas atmosféricas y la formación de nubes de convección mar. El
[16] RA Escobar, C. Cort ES, A. Pino, EB Pereira, FR Martins, JM Cardemil, Solar
diferente de cargas de aerosol entre la costa y la región de montañas también tiene un efecto sobre Evaluación de recursos energéticos en Chile: la estimación de satélite y mediciones de estaciones en tierra,
GHI y componentes DNI debido al alto impacto de los componentes atmosféricos en la atenuación de Renew. Energía 71 (2014) 324 mi 332, http://dx.doi.org/10.1016/
j.renene.2014.05.013 .
la radiación solar viga. En la costa (estación UTA), GHI es más alto que el DNI, pero en las montañas
[17] J. Polo, S. Wilbert, JA Ruiz-Arias, R. Meyer, C. Gueymard, M. Suri, L. Martín,
(QB) y LR, el GHI es inferior DNI. T. Mieslinger, P. Blanc, I. Grant, J. Boland, P. Ineichen, J. Remund, R. Escobar,
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Hay que destacar que los datos de medidas del terreno no representa los valores a largo plazo.
[19] T. Zhang, PW Stackhouse, WS Chandler, DJ Westberg, la aplicación de una
Además, los valores de irradiancia medios a largo plazo son propensos a los valores atípicos. En el modelo global-a-haz de radiación al conjunto de datos de la NASA GEWEX SRB: una extensión de la
trabajo futuro, tenemos la intención de uso típico meteorología de superficie NASA y conjuntos de datos Energía solar, Sol.
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