El sol se está convirtiendo en una fuente cada vez más importante de electricidad limpia. Los pronósticos precisos de la luz solar que están desarrollando los investigadores de A * STAR podrían mejorar en gran medida el rendimiento de las plantas de energía solar, convirtiéndola en una alternativa viable a las fuentes de energía basadas en carbono.

Una planta de energía fotovoltaica puede cubrir hasta 50 kilómetros cuadrados de la superficie de la Tierra y puede generar hasta mil millones de vatios de electricidad. Esta capacidad depende de la cantidad de luz solar en ese lugar, por lo que la capacidad de predecir la irradiancia solar es crucial para saber cuánta energía aportará la planta a la red en un día en particular.

"La previsión es un paso clave en la integración de la energía renovable en la red eléctrica, ", dice Dazhi Yang del Instituto de Tecnología de Fabricación de Singapur (SIMTech) de A * STAR." Es un tema emergente que requiere un amplio espectro de conocimiento interdisciplinario, como estadísticas, Ciencia de los datos, o aprendizaje automático ".

Yang, junto con Hao Quan del A * STAR Experimental Power Grid Center y colegas de la Universidad de Tennessee en Chattanooga y la Universidad Nacional de Singapur, ha desarrollado un enfoque numérico para la predicción del tiempo que combina de manera eficiente múltiples conjuntos de datos para mejorar la precisión de los pronósticos de irradiación solar.

Cambios horarios en la atmósfera, cambios anuales en la distancia entre la Tierra y el Sol, o los cambios de 10 años en los ciclos internos del Sol pueden alterar la cantidad de luz solar que llega a la superficie de la Tierra. Estos cambios ocurren en escalas de tiempo muy diferentes, y así, los métodos de pronóstico convencionales modelan la variabilidad en diferentes escalas de tiempo por separado, lo que facilita el procesamiento por computadora. Sin embargo, estos métodos se basan en una simple adición de pronósticos, sin ponderación que haga un mayor uso de subseries de mejor pronóstico. Es más, los pronósticos que generan solo son precisos en la escala de tiempo de la serie original.

Yang y el equipo desarrollaron un marco que reconcilia las diferentes escalas de tiempo formando una jerarquía temporal que agrega los pronósticos obtenidos en diferentes escalas de tiempo, como alta frecuencia, datos horarios y de baja frecuencia, datos diarios. "La reconciliación temporal es un tipo de modelo de pronóstico por conjuntos que pronostica la generación solar del día siguiente muchas veces, por separado, utilizando datos de diferentes granularidades temporales, cada hora, cada dos horas, y a diario, ", explica Yang. Estos diferentes pronósticos se combinan de manera óptima a través de modelos estadísticos para producir un pronóstico final".

Los investigadores probaron su método de predicción numérica del tiempo utilizando datos de 318 plantas de energía fotovoltaica en California durante un año. Se demostró que su método de reconciliación temporal supera significativamente a otros pronósticos numéricos diarios.