Modelamiento de la irradiancia y la temperatura ambiente utilizando funciones de probabilidad

• Hernández Mora, Johann Alexander ^[1] ; Trujillo Rodríguez, César Leonardo ^[1] ; Vallejo Lozada, William Andrés ^[2]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
  2. [2] Universidad del Atlántico
• Localización: Tecnura: Tecnología y Cultura Afirmando el Conocimiento, ISSN-e 2248-7638, ISSN 0123-921X, Vol. 18, Nº. 39, 2014, págs. 128-137
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Irradiation and ambient-temperature model using probability functions
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• Resumen
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    En este trabajo se desarrolló una metodología es­tadística para caracterizar la irradiancia solar y temperatura ambiente a partir de medidas reales. Estas variables determinan el comportamiento de la energía solar en un lugar determinado y son fundamentales para establecer el desempeño de diversos sistemas que usan energía solar como el caso de los sistemas fotovoltaicos o los sola­res térmicos. Debido a que estos parámetros no son controlables por el hombre, ya que se carac­terizan por tener un comportamiento aleatorio en la superficie terrestre, se desarrolló una me­todología para obtener una relación matemática que en primera instancia determina una función de distribución de probabilidad para 12 horas al día, de 6 de la mañana (6:00 a. m.) a 6 de la tarde (6:00 p. m.), con el fin de predecir el comporta­miento de estas variables meteorológicas. Con estas funciones de densidad, se calculan luego las respectivas funciones de probabilidad acumula­das. En los casos en que estas no se pueden deter­minar de forma determinística, se calcula numé­ricamente un polinomio que mejor las representa. Dichas expresiones obtenidas, sirven como base para realizar predicciones estadísticamente con­fiables del desempeño de distintos sistemas que utilicen como fuente primaria la energía solar, uti­lizando métodos estocásticos, como por ejemplo las simulaciones de Montecarlo. Para mostrar la metodología descrita, se tomaron como ejemplo datos medidos en la ciudad de Bogotá. Finalmen­te, se presentan las respectivas expresiones que ca­racterizan la irradiancia y la temperatura ambien­te para cada hora a partir de un número aleatorio entre 0 y 1 de manera estadísticamente confiable.

  • English

    In this work, we develop a statistical methodology to characterize solar radiation and ambient tem­perature from real measurements. These parameters determine the behavior of solar energy in a particular location and they are essential to esta­blish the performance of different systems that use this type of energy, such as photovoltaic or solar-thermal systems. Since these ambient parameters have a random behavior and they cannot be con­trolled by human intervention over the earth's sur­face, a methodology to obtain a probability den­sity distribution for twelve (12) hours a day (from 6:00 a. m to 6:00 p. m.) was built so as to predict solar energy behavior. From these density func­tions, corresponding cumulative probability func­tions are calculated. In the cases where variables cannot be deterministically determined, a nu­merical-best polynomial representation is found. The cumulative probability functions obtained in this work can be used as a basis to constructing statically reliable predictions of performance for different solar energy-based systems. These sys­tems may serve as a first energy resource by using stochastic methods like Montecarlo simulations. As an example, in this paper we take data from measurement campaigns conducted in Bogotá to explain the aforementioned methodology. Finally, expressions that characterize the corresponding radiation and ambient temperature for each hour (from a statistically reliable random number be­tween 0 and 1) are shown.