En la última década, Uruguay ha comenzado a incorporar fuertemente la energía eólica y solar a su matriz energética. La inclusión de este tipo de fuentes de energía para abastecer la red eléctrica presenta un gran desafío al momento de administrar su uso, principalmente debido a su flujo de carácter fluctuante. Considerando esta situación, y con el objetivo de simplificar el trabajo de despacho de carga (que se encarga de administrar eficientemente los recursos energéticos presentes en la matriz), desde la Facultad de Ingeniería se ha desarrollado una herramienta capaz de predecir la generación de energía solar fotovoltaica en el país para un horizonte de tiempo de 96 horas. Uno de los principales inconvenientes de dicha herramienta es su elevado costo computacional, lo que resulta en tiempos de ejecución restrictivos. Esta tesis aborda el estudio de la herramienta mencionada, haciendo foco especialmente en la componente que más tiempo y recursos requiere, el modelo numérico de circulación general de la atmósfera Weather Research and Forecasting (WRF). En una primera fase de este trabajo se analiza el tiempo de ejecución de dicho modelo, concluyendo que una de las etapas más costosa es el cómputo de la radiación solar, debido, entre otras cosas, a la precisión numérica que se requiere en estos cálculos. A partir de esta situación, en el presente trabajo se propone una nueva arquitectura de software asincrónica que permita desacoplar y calcular de forma paralela la radiación solar con el resto de las propiedades atmosféricas presentes en el WRF, siguiendo un patrón de paralelismo de tipo pipeline. Adicionalmente, se aborda el portado de una porción del cálculo de la radiación a un coprocesador masivamente paralelo, concretamente una GPU (Graphics Processing Unit) y/o un procesador XeonPhi, con el objetivo de disminuir la demanda de cómputo sobre la CPU. La evaluación experimental de esta propuesta en un escenario de doce plantas fotovoltaicas en el territorio uruguayo permite concluir que la arquitectura asincrónica logra disminuir los tiempos de ejecución del modelo original en un 10 % aproximadamente, cuando se consideran equipos multicore con una gran cantidad de núcleos. Adicionalmente, la extensión de esta arquitectura permite incorporar exitosamente la capacidad de cómputo de un coprocesador (GPU o Xeon-Phi), alcanzando mejoras de entre un 25 % a un 30 % en el tiempo total del modelo cuando se combinan ambas estrategias (asincronismo y uso de dispositivos de cómputo secundario).

Over the last decade, Uruguay has begun a strong incorporation of eolic and solar energy to its energy matrix. The inclusion of this type of energy sources to supply the power grid poses a significant challenge at the moment of managing its use, mainly because of its variable flux. Considering this situation, and in order to simplify the power dispatch task (which efficiently manages the energy resources in the matrix), the Facultad de Ingeniería has developed a tool capable of predicting the generation of photovoltaic solar energy in the country for a 96-hour time horizon. One of the main drawbacks of said tool is its high computational cost, which results in restrictive runtimes. This thesis addresses the study of the aforementioned tool, focusing especially on the most resource- and time-consuming component, the numerical weather prediction model Weather Research and Forecasting (WRF). In a first stage of this work, the runtime of said model is assessed, concluding that one of the most expensive steps is the solar radiation computation, because of, inter alia, the numerical precision required in these calculations. Starting from this situation, this work proposes a new asynchronous software architecture which enables decoupling computation of solar radiation and its parallel calculation with the remaining atmospheric properties in the WRF, following a pipeline parallel strategy. Additionally, offloading of a portion of the radiation calculation to a co-processor is addressed, specifically a GPU (Graphics Processing Unit) and/or a Xeon-Phi processor, in order to decrease the computation load on the CPU. Experimental assessment of this proposal in a twelve-photovoltaic-facility scenario in Uruguayan land makes it possible to conclude that asynchronous architecture decreases runtimes of the original model by approximately 10 %, when considering multicore equipment with a large amount of cores. Furthermore, the extent of this architecture enables the successful incorporation of the computation ability of a co-processor (GPU o Xeon-Phi), reaching improvements of between 25 % and 30 % in the total execution time of the model when both strategies are combined (asynchronism and use of secondary computation devices).