Jornada Técnica: Maximización de las Energías Renovables en Sistemas Eléctricos Insulares 22 de Octubre de 2010
“TRES modelos de predicción meteorológica para la estimación de recursos energéticos en Canarias”
Carlos Alberto Castaño Moraga Departamento de Ingeniería del Software Instituto Tecnológico de Canarias
Objetivos y Actividades del Proyecto TRES OBJETIVOS ESPECÍFICOS Obj. 1
Desarrollar modelos meteorológicos para la predicción de la producción eólica y fotovoltaica
Obj. 2
Realizar estudios de estabilidad dinámica de redes eléctricas para determinar las afecciones de las energías renovables sobre los sistemas eléctricos de las islas
Obj. 3
Identificar el potencial de implantación de infraestructuras de almacenamiento energético en las islas que ayuden a compensar la variabilidad de las energías renovables
Obj. 4
Determinar las posibilidades de aprovechamiento de biomasa energética en las islas para la producción de biocombustibles
Obj. 5
Proponer medidas para mejorar el Ahorro y eficiencia energética, y actividades de sensibilización diseminación de resultados del proyecto
“MODELO 1: SERVICIO DE PREDICCIÓN BASADO EN MM5”
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
• Alimentado con los datos del modelo GFS - de 0 a 180 horas con 35 Km (cada 3 horas) - de 180 a 384 horas con 70 Km (cada 12 horas) - se ejecuta 4 veces al día (00,06,12,18)
GFS • GFS y los modelos de suelo (TERRAIN) son los datos de entrada de nuestro sistema. • Preparamos la simulación con los datos de 00 para: - 120 horas de simulación (5 días) - Los dominios anteriormente definidos
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
• Transformación de niveles de altura atmosférica (mb) a coordenadas sigma. • Utilizamos 23 niveles de sigma • Prepara los datos de entrada para el módulo MM5
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
• Compuesto por distintos submodelos que parametrizan y describen algunos fenómenos atmosféricos. • Distintas implementaciones de estos submodelos con algoritmos distintos.
MODELO 1: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MM5
“MODELO 2: SERVICIO DE PREDICCIÓN BASADO EN WRF”
MODELO 2: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN WRF
MODELO 2: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN WRF
MODELO 2: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN WRF
• Alimentado con los datos del modelo GFS - de 0 a 180 horas con 35 Km (cada 3 horas) - de 180 a 384 horas con 70 Km (cada 12 horas) - se ejecuta 4 veces al día (00,06,12,18) • GFS y los modelos de suelo son los datos de entrada de nuestro sistema. • Preparamos la simulación con los datos de 00 para: - 120 horas de simulación (5 días) - Los dominios anteriormente definidos
GFS
MODELO 2: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN WRF
“MODELO 3: SERVICIO DE PREDICCIÓN BASADO EN MSG”
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG Opciones Configuración
HRIT - Canales
Antena de Recepción
•
Rapid Scan Service proporciona imágenes cada 5 minutos Canales RSS
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
VIS_06
VIS_08
1.2 Km x 1.2 Km IR_016
Canal HRV
IR_087
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
Clasificación nubes a distintas alturas
Mapa de reflectancia (RGB)
Estimación del Movimiento de nubes altas
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
Mapa de reflectancia (instante inicial) 2009-10-29 (14:00)
Mapa de reflectancia (instante final) 2009-10-29 (15:30)
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
Mapa de reflectancia estimado 2009-10-29 (15:30)
Mapa de reflectancia real 2009-10-29 (15:30)
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG • Para introducir un comportamiento más realista en el movimiento estimado de las nubes, combinamos la salida de los modelos NWP. Fecha: 13-03-2010.
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
MODELO 3: SERVICIO PREDICCIÓN BASADO EN MSG
Muchas gracias
Para más información contactar con:
Carlos Alberto Castaño Moraga Departam ento de Ingeniería del Softw are División de Investigación y Desarrollo Tecnológico +34 928 727 586 (Tel)
ccm
[email protected] Playa de Pozo Izquierdo s/n 35119- Santa Lucía, Las Palmas