Evaluación del modelo atmosférico WRF en el pronóstico meteorológico de irradiancia solar en el Valle de Aburrá, Colombia

Abstract

RESUMEN: Los pronósticos confiables de radiación solar son necesarios para el funcionamiento óptimo de las plantas energéticas basadas en energía solar, principalmente para la planificación operativa y la gestión del recurso. En este trabajo, se evalúa el modelo atmosférico Weather Research and Forecasting (WRF), en el pronóstico de irradiancia solar, para simulaciones con horizontes de 24 y 48 horas. Para lograrlo se compararon las simulaciones del modelo con mediciones in situ obtenidas del Sistema de Alertas Temprana del Valle de Aburrá (SIATA); además, se comparó WRF con el modelo más simple encontrado: la persistencia. Los resultados de la evaluación muestran que, según los valores del Mean Bias Error (MBE), el modelo tiende a sobreestimar la radiación solar en los diferentes periodos de estudio, tanto para los horizontes de 24 horas como para los de 48 horas. Los valores de este error, en su mayoría, se mantienen por debajo del 20%, pero se evidencian pocos días donde el error superó el 100%. Por su parte, los resultados mostraron valores del Root Mean Squared Error (RMSE) particularmente más altos para los meses de temporada lluviosa en la región de estudio, lo cual puede sugerir un mejor rendimiento del modelo para condiciones de cielo despejado. WRF mostró problemas para representar los datos atípicos de radiación, ya que, en general, las correlaciones de las anomalías con respecto al ciclo diurno entre el modelo y las mediciones in situ fueron no significativas. En general, WRF presenta un mejor rendimiento que el modelo de persistencia, aunque el rendimiento fue muy similar en algunos meses del periodo de estudio. Por otra parte, el rendimiento del modelo no disminuyó con el horizonte de tiempo (24 vs. 48 horas), más bien el segundo horizonte (D2, 48 h) de simulaciones de WRF presentó medianas de los diferentes errores con magnitudes menores a las del primer horizonte (D1, 24h) en casi todos los meses de estudio, lo que podría indicar que el modelo necesita más tiempo de estabilización del normalmente usado (6 horas) o que se necesita tomar un periodo de estudio más largo para evaluar el modelo.