Meteo for Energy se consolida en el sector termosolar

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Meteo for Energy se consolida en el sector termosolar 

El software desarrollado por la empresa Meteo for Energy ayuda a conocer la variación de la radiación solar con alta precisión y permite a los operadores de las plantas termosolares una mejor planificación y gestión de la producción de energía.

 

Resultados conseguidos en plantas termosolares

Este software lleva desde el año 2013 en funcionamiento demostrando grandes resultados en diferentes plantas termosolares tanto en España como en el extranjero.

Conocer qué es lo que va a ocurrir en las próximos minutos, horas y días ayuda a las plantas a poder gestionar la producción eléctrica gracias al almacenamiento y adaptarlo de esta forma a las necesidades del mercado. Es decir, poder inyectar electricidad al atardecer cuando ya no hay horas de sol pero aumenta la demanda de energía (y el precio) debido al consumo doméstico.

Meteo for Energy demuestra su enfoque internacional, con una cuota de mercado del 20% en plantas con almacenamiento que se encuentran en operación en el mercado extranjero en países como Marruecos, Sudáfrica e Israel.

 

“Actualmente somo líderes en el mercado español de plantas termosolares con almacenamiento, con una cuota de mercado del 67%.

Software instalado en plantas termosolares

La reciente instalación del software METEOCAST en las plantas termosolares NOORoIII en Ouarzazate (Marruecos) desde el mes de julio y Ashalim en el desierto de Negev (Israel) desde el mes de abril confirma la gran precisión de las predicciones solares.

Nuestro software combina, información histórica de datos meteorológicos, inteligencia artificial y previsiones meteorológicas para las próximas 48 horas.

La información histórica de datos meteorológicas es la base de las previsiones. Es decir, antes de poder predecir qué es lo que va a ocurrir en un futuro, es fundamental conocer cómo se comporta el microclima y eventos localizados de esa zona y qué es lo que ha ocurrido en los últimos años. Es por ello que se requieren medidas históricas bien directas (obtenidas mediante estaciones meteorológicas) o indirectas (obtenidas mediante imágenes de satélite) para poder partir de una buena base.

Por otro lado, a pesar de que el concepto de Inteligencia Artificial se ha puesto de moda, hay que reconocer que ha permitido grandes avances en la precisión. La combinación de redes neuronales, machine learning y técnicas estadísticas nos permiten identificar patrones en datos para poder realizar las predicciones de radiación solar con mayor precisión y fiabilidad.

Finalmente, es fundamental incorporar al modelo cómo se espera que evolucionen las diferentes variables meteorológicas en las próximas horas y días. En este último proceso es imprescindible conocer qué variables meteorológicas, de qué fuentes de información y en qué medida afecta cada una de ellas a las previsiones futuras para conseguir los mejores resultados.

Con la combinación de toda esta información conseguimos aumentar la precisión de las predicciones meteorológicas, consiguiendo un error MAE inferior a 110W/m² en horas diurnas a nivel anual.

Sistemas y tecnologías avanzadas

El software de Meteo for Energy está compuesto por los siguientes sistemas y tecnologías: cámara de cielo, imágenes de satélites y modelos meteorológicos.

Cámara de cielo (MeteoCamera): este sistema ayuda a operar de forma eficiente durante los transitorios de nubes el amanecer y el atardecer.

Imágenes de Satélite (MeteoSatellite): este sistema ayuda a la integración de la producción a la red eléctrica durante las próximas 3 horas para el mercado continuo

Modelos meteorológicos (MeteoModels): este sistema ayuda a reducir los costes del desvío y la integración en el mercado diario y mercados intradiarios de la energía producida.

De esta forma, Meteo for Energy quiere colaborar en la integración de energías renovables en la red eléctrica como las plantas fotovoltaicas, termosolares, eólicas e hidráulicas que dependen de recursos naturales (sol, viento y lluvia). Cuanta más energía renovable exista, más incertidumbre se va a crear en cuanto a la cantidad de energía que se va a generar en cada hora generando inestabilidad en la red de distribución. Es por ello, que Meteo for Energy mediante unas predicciones de producción energética precisas pretende dar fiabilidad al mercado y estabilidad a la red para que las energías renovables sean gestionables y predecibles.

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