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Datos meteorológicos para la predicción solar: predicción numérica del tiempo (NWP), satélites
Los datos meteorológicos son la base de cualquier previsión fiable de la producción solar.
La precisión de una cadena de previsión fotovoltaica depende directamente de los tipos de datos recopilados, de su resolución espacial y temporal, del periodo que abarcan los datos meteorológicos históricos y de la capacidad para registrar fenómenos meteorológicos extremos que provocan variaciones bruscas en la generación fotovoltaica.
Se necesitan tres tipos de datos meteorológicos: modelos de predicción numérica del tiempo (NWP), imágenes de satélite y estaciones meteorológicas terrestres. Cada fuente aporta información específica sobre las variables atmosféricas que influyen en la generación fotovoltaica: la irradiación solar (GHI, GTI), la nubosidad, la temperatura, la humedad, los aerosoles, el albedo y el viento. Ninguna de ellas, considerada de forma aislada, es suficiente para abarcar toda la gama de horizontes de predicción y regímenes meteorológicos.
CalibSun combina mediciones in situ con resultados de modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) procesados posteriormente e imágenes de satélite. Este enfoque científico, desarrollado en colaboración con Mines Paris – PSL y respaldado por más de 15 años de experiencia en energía fotovoltaica a través de Solaïs, transforma datos meteorológicos heterogéneos en previsiones de alto rendimiento para operadores de plantas fotovoltaicas, comercializadores y agregadores de todo el mundo.
Puntos clave
- Datos meteorológicos Para la predicción solar se combinan cuatro fuentes de datos: predicción numérica del tiempo (NWP), imágenes de satélite, observaciones terrestres y datos de reanálisis.
- Modelos NWP (ECMWF, GFS, AROME, ICON) abarcan horizontes que van desde D+1 hasta D+15, basándose en la asimilación de datos y las previsiones de conjunto.
- Las imágenes por satélite (Meteosat, GOES, Himawari), analizadas mediante vectores de movimiento de las nubes, son fundamentales para las previsiones a muy corto plazo (0-4 h), a pesar de sus limitaciones documentadas.
- La combinación inteligente mediante técnicas de mezcla, k-NN y aprendizaje automático da como resultado previsiones determinísticas y probabilísticas (P5–P95).
- CalibSun aplica sus profundos conocimientos meteorológicos —selección de variables, reducción de escala, corrección de sesgos estacionales, control de calidad y gestión de la latencia— para ofrecer previsiones de alto rendimiento sobre plantas fotovoltaicas de varios GW en todo el mundo.
¿Cuáles son las principales categorías de datos meteorológicos que se utilizan en ¿Previsiones solares?
En el ámbito de la predicción solar, datos meteorológicos se refiere al conjunto completo de variables meteorológicas —medidas, simuladas o reanalizadas— que se utilizan para estimar la irradiación solar y prever la producción fotovoltaica. Las variables pertinentes parámetros medidos incluyen la irradiación solar (GHI, GTI), la nubosidad, temperatura del aire, presión atmosférica (o presión barométrica), velocidad del viento, dirección del viento, humedad relativa, concentración de aerosoles, contenido de agua en la columna y precipitaciones (lluvia, nieve, nevada).
Se utilizan tres grandes categorías de datos meteorológicos:
- Predicción numérica del tiempo (NWP) resultados: simulaciones físicas de la atmósfera.
- Imágenes por satélite — observaciones de la cobertura nubosa casi en tiempo real.
- Observaciones meteorológicas terrestres — medidas de estaciones meteorológicas, piranómetros y cámaras para la observación del cielo.
Modelos de predicción numérica del tiempo (NWP)
Los modelos NWP simulan la atmósfera mediante la resolución numérica de las ecuaciones físicas que rigen la dinámica de fluidos, la transferencia radiativa y la termodinámica. Generan previsiones de variables meteorológicas con horizontes que van desde unas pocas horas hasta diez días. Hay dos principios fundamentales para su funcionamiento: asimilación de datos y previsión por conjunto.
Los modelos globales son muy adecuados para horizontes a medio y largo plazo (D+1 a D+10). Los modelos regionales, que se basan en condiciones de contorno globales, ofrecen una resolución espacial más detallada y una mejor representación de las condiciones locales patrones meteorológicos, sobre todo en terrenos accidentados.
Imágenes por satélite
Las imágenes por satélite constituyen la principal fuente de datos meteorológicos para las previsiones solares a corto plazo (de 15 minutos a 6 horas). Los satélites geoestacionarios que se utilizan son principalmente:
- Meteosat (EUMETSAT) — Europa, África, Atlántico.
- GOES (NOAA) — América.
- Himawari (JMA, Japón) — Asia-Pacífico.
Estos satélites proporcionan imágenes multiespectrales con una resolución espacial de entre 1 y 5 km y una resolución temporal de entre 10 y 15 minutos (que puede reducirse a 1-2 minutos en el modo de barrido rápido). A partir de imágenes sucesivas, vectores de movimiento de las nubes se obtienen de la siguiente manera: al realizar un seguimiento del desplazamiento de las estructuras nubosas entre dos capturas, el modelo extrapola la evolución a corto plazo de la cobertura nubosa y, en consecuencia, la irradiancia en superficie.
Observaciones meteorológicas terrestres
Las mediciones in situ incluyen datos de piránometros (GHI, GTI), datos de producción en tiempo real del sistema SCADA y observaciones de cámaras de imagen del cielo. Estos datos constituyen la única referencia directa de lo que ocurre realmente en la central y son esenciales para la corrección de sesgos, la recalibración dinámica de los resultados de los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) y de los datos de satélite, así como para la predicción a muy corto plazo.
La integración de CalibSun y conocimientos especializados en meteorología
Combinación de fuentes mediante el método k-NN
Ponderación dinámica por horizonte
El algoritmo de CalibSun es similar a un k-vecinos más cercanos (k-NN) método de aprendizaje automático. Los pesos de cada fuente son recalculado para cada previsión y para cada horizonte, a una frecuencia que oscila entre De 1 a 15 minutos. El método calcula la distancia entre la situación meteorológica actual y el conjunto completo de situaciones históricas, identifica los casos más similares y elabora una previsión probabilística a partir de los resultados observados en dichos casos.
Previsión probabilística
Más allá de un valor determinista, CalibSun genera previsiones probabilísticas en forma de cuantiles (normalmente De P5 a P95), cuantificando la incertidumbre asociada a cada previsión. Estos cuantiles, obtenidos a partir de conjuntos de predicción numérica del tiempo (NWP) y de la dispersión de situaciones análogas identificadas mediante k-NN, son esenciales para que los operadores de plantas fotovoltaicas gestionen el riesgo en grandes carteras.
Horizontes de previsión y selección de fuentes
- Datos meteorológicos
La experiencia meteorológica de CalibSun
Selección de variables e integración de los modelos más recientes
CalibSun realiza un seguimiento activo de los nuevos modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) que se publican. Cada nuevo modelo es probado en múltiples emplazamientos y climas, y solo se integra en la cadena operativa si se demuestra que contribuye positivamente a la calidad de las previsiones. La metodología de selección de variables, presentada en la ICEM 2025 En esta conferencia científica se identifican las variables de la predicción numérica del tiempo (NWP) que tienen mayor impacto en la irradiación superficial, mediante una verificación cruzada con mediciones in situ realizadas en diversos contextos climáticos.
Postprocesamiento meteorológico avanzado
Los datos brutos de los modelos de predicción meteorológica (NWP) requieren un posprocesamiento específico para alcanzar el nivel de precisión que se espera en las instalaciones fotovoltaicas. CalibSun aplica varias etapas de tratamiento:
- Reducción de escala: refinamiento estadístico y dinámico de los resultados de la predicción numérica del tiempo (NWP) a partir de una malla de baja resolución (9-25 km) hasta la escala de la planta.
- Control de calidad de los datos de medición: validación de las observaciones in situ para detectar fallos, desviaciones o anomalías en los sensores antes de su integración en la cadena de predicción.
Conocimientos científicos en meteorología
El equipo de expertos en meteorología de CalibSun está dirigido por Alexandre Boilley, meteorólogo jefe, que se doctoró en Météo-France en 2011 en la simulación numérica de fenómenos locales con asimilación de datos de mediciones en tierra, y que ha 15 años de experiencia en la predicción de la irradiación solar. Esta experiencia se complementa con unos profundos conocimientos sobre energía fotovoltaica y recursos solares heredados de Solaïs, la empresa matriz de CalibSun, que lleva colaborando con Mines Paris – PSL desde 2009 sobre la evaluación y la previsión de los recursos solares. Un equipo de expertos científicos ofrece un respaldo continuo, respaldado por publicaciones revisadas por pares y ponencias en congresos.
Previsiones de alto rendimiento a nivel mundial
La combinación de datos meteorológicos de múltiples fuentes, la integración dinámica, las previsiones probabilísticas, el posprocesamiento avanzado y la recalibración in situ permite a CalibSun ofrecer previsiones de alto rendimiento en contextos climáticos muy diversos, desde zonas áridas (alta carga de aerosoles) hasta regiones tropicales húmedas (convección profunda) y altas latitudes (bajo ángulo solar, nieve sobre el terreno). Esta solidez resulta especialmente importante para los operadores que deben garantizar la precisión de las previsiones en emplazamientos heterogéneos y en condiciones variadas fenómenos meteorológicos.
La discrepancia entre la resolución de los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) (9-25 km) y la extensión física de una planta fotovoltaica, que oscila entre unos pocos cientos de metros y varios kilómetros para centrales de varios GW, como la de Khavda, lo que significa que los modelos no tienen en cuenta los fenómenos meteorológicos locales. Por lo tanto, la reducción de escala y la recalibración in situ son esenciales para captar la variabilidad dentro de la central que determina la generación real
- Preguntas
Preguntas frecuentes sobre los datos meteorológicos
¿Cuál es la diferencia entre los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP) y las imágenes de satélite para la predicción de la energía fotovoltaica?
Los modelos NWP simulan la atmósfera mediante ecuaciones físicas y son válidos para periodos que van desde unas pocas horas hasta unos 15 días. Las imágenes de satélite observan la cobertura nubosa casi en tiempo real y destacan en la predicción a muy corto plazo y en horizontes temporales cortos (0-6 h) mediante vectores de movimiento de las nubes.
¿Por qué combinar varias fuentes de datos meteorológicos?
No existe ninguna fuente que abarque todos los horizontes o contextos geográficos. El enfoque híbrido de CalibSun, basado en el método KNN, pondera dinámicamente las mediciones de los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP), de satélite y in situ en función del horizonte de predicción y del clima local, actualizando las ponderaciones cada 1 a 15 minutos. Esto garantiza la precisión de las previsiones en diversas condiciones meteorológicas —desde tormentas eléctricas intensas y vientos destructivos hasta situaciones de lluvia y sequía—, lo que asegura unas previsiones diarias fiables para los operadores de plantas fotovoltaicas que gestionan carteras de varios MW.
¿Por qué resulta más difícil predecir la irradiación solar que otras variables meteorológicas?
En los modelos de predicción meteorológica numérica (NWP), la irradiancia es una variable de diagnóstico que se calcula al final de la cadena de modelización, tras la estimación de la cobertura nubosa mediante técnicas de transferencia radiativa. Acumula los errores anteriores y requiere un posprocesamiento específico y una recalibración in situ para alcanzar la precisión operativa en las plantas fotovoltaicas.
¿Cuáles son las ventajas y las limitaciones de las imágenes por satélite?
Las imágenes por satélite son esenciales para previsión a muy corto plazo (0–4 h), donde supera a los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP). Sin embargo, hay que tener en cuenta varias limitaciones:
- Nubes de varias capas: dificultad para distinguir las contribuciones ópticas de las capas de nubes superpuestas.
- Niebla y estratos bajos: escaso contraste con respecto a la superficie, sobre todo sobre tierra firme.
- Nieve en el suelo: confusión entre la capa de nieve y la capa de nubes (firma espectral similar en el espectro visible).
- Ángulo solar bajo: fuertes distorsiones al amanecer, al atardecer y en las altas latitudes.
- Bordes de la imagen: distorsiones geométricas en los bordes del campo de visión del satélite.
En el caso de las plantas fotovoltaicas situadas cerca del límite de la cobertura de un satélite, CalibSun aplica recalibración in situ: las previsiones se corrigen utilizando mediciones terrestres locales, lo que compensa la pérdida de precisión de las estimaciones por satélite en estas zonas —un enfoque diferenciador propio de CalibSun—.
