Estimación del potencial de energía solar en Venezuela utilizando sistemas de información geográfica

• Autores: Fausto Posso, Julio González, Francisco Guerra, Heriberto Gómez
• Localización: Revista geográfica venezolana, ISSN-e 2244-8853, ISSN 1012-1617, Vol. 55, Nº 1, 2014, págs. 27-43
• Idioma: español
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    En este trabajo se hace una estimación de los montos de radiación solar y el cálculo del potencial de energía solar para Venezuela en kWh/m2día, utilizando geoestadística y programas de sistemas de información geográfica (SIG). La información base consistió de registros de radiación solar de 35 estaciones meteorológicas. Los mapas del potencial se generaron con una resolución de 4 km utilizando Kriging Ordinario, y se calculó el error de la estimación. Resultados demuestran que se posee un potencial de energía solar factible de aprovechamiento, con valores superiores a 5.1 kWh/m2día, en una extensión aproximada de 205.921,6 km2 (20% del territorio), con máximos valores hacia la franja costera norte y región insular (5.8 a 7.3 kWh/m2), y diferentes regímenes de variabilidad temporal. La variación al azar del modelo es elevada, la generación de modelos con menor error de estimación, requeriría mayor densidad en la red de estaciones, la cual puede ser modelada a través de técnicas geoestadísticas.

  • English

    In this paper an estimation of solar radiation amount and the solar energy potential for Venezuela in kWh/m2día was carried out, by using geostatistic analysis and Geographic Information System (GIS). The information was based on historical records of solar radiation measurements from 35 meteorological stations. The maps of potential were generated with a resolution of 4 Km by using Ordinary Kriging, and the estimation error was calculated. Results show a solar energy potential feasible for using, with average values above 5.1 kWh/m2 in an area of approximately 205,921.6 km2 day, with maximum potential values in the northern coastline and island region (5.8 to 7.3 kWh/m2día), and different trends in temporal variability. The random variation of the model obtained is considered to be high. The generation of models using this tool and with a minimum estimation error would require a higher density in the network of surface observation points, which can be modelled by means of geostatistic techniques.