Estimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitales

Alonso-Suárez, Rodrigo

Supervisor(es): Abal, Gonzalo - Musé, Pablo

Resumen:

Conocer el recurso solar disponible es una necesidad básica para el desarrollo de los emprendimientos que aprovechan este tipo de energía. La incerteza con que se conoce el recurso es el principal factor que afecta la viabilidad financiera de los proyectos de mediano y gran porte. El primer Mapa Solar del Uruguay (MSUv1), concluido en 2009, representó un primer esfuerzo por sistematizar el conocimiento del recurso solar en Uruguay. Sin embargo, debido a la escasa información disponible en la época y a la metodología utilizada, el MSUv1 presenta fuertes limitaciones. Estas limitaciones pueden ser resueltas utilizando un modelo basado en imágenes de satélite que haya sido ajustado y validado con medidas en Tierra de buena calidad. En esta tesis desarrollamos y optimizamos un modelo satelital adaptado a las particularidades de la región que permite estimar con baja incerteza la irradiación solar hora a hora para cualquier punto del territorio, desde el año 2000 a la fecha. Este modelo fue el mejor de una serie de modelos empíricos que implementamos, todos ellos ajustados y evaluados utilizando los datos de irradiación solar registrados en las redes de medidas del Laboratorio de Energía Solar (LES) y la empresa eléctrica estatal (UTE). No obstante su simplicidad, todas las comparaciones realizadas, ya sea a corto o largo plazo, contra datos u otros modelos satelitales, concluyen que el desempeño del modelo es excelente y que es la alternativa de menor incerteza para estimar el recurso en la región, incluso frente a modelos comerciales más sofisticados. El modelo es aplicado para construir mapas mensuales y anuales del potencial solar, que conforman la segunda versión del Mapa Solar del Uruguay (MSUv2) y representan un avance sustancial en la cantidad y calidad de la información disponible del comportamiento de largo plazo del recurso. Esta nueva versión reduce la incerteza del mapeado anual y mensual de 15 % a 2 % y aumenta la resolución espacial de 150 km a 3 km, además de incluir componentes de la radiación solar con interés ingenieril que no habían sido mapeadas hasta la fecha y un mapa de potencial de generación fotovoltaica. La información contenida en el MSUv2 incluye también una caracterización de la variabilidad inter-anual y la información necesaria para manejar el riesgo financiero de los proyectos de energía solar. La posibilidad de generar estimaciones horarias de más de 15 años de irradiación solar permitió la elaboración de series horarias típicas para la simulación detallada de emprendimientos solares. Estas series conforman el Año Meteorológico Típico para aplicaciones de Energía Solar (AMTUes) y son representativas de la media de largo plazo y la variabilidad horaria típica. Además de incluir la irradiación solar, en el AMTUes se incluyen otras variables necesarias para las simulaciones, como la temperatura ambiente y la humedad relativa, entre otras. Este conjunto de herramientas desarrolladas abren paso a una mayor y mejor utilización de la energía solar en Uruguay. Finalmente, esperamos que la infraestructura y las capacidades locales generadas a lo largo de este trabajo, tanto en la recepción y procesamiento de información satelital, como en la base de información sobre el recurso solar en Uruguay, puedan ser aprovechadas por actores del sector público o privado para sus fines específicos.


Detalles Bibliográficos
2017
PROCESAMIENTO DE SEÑALES
Español
Universidad de la República
COLIBRI
http://hdl.handle.net/20.500.12008/20200
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC - By-NC-ND)
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Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC - By-NC-ND)PROCESAMIENTO DE SEÑALESEstimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitalesTesis de doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionreponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaAlonso-Suárez, RodrigoAbal, GonzaloMusé, PabloUniversidad de la República (Uruguay). 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