La inteligencia de los pronósticos meteorológicos como herramienta en la predicción de energía solar en la región desértica del noroeste de México
| dc.contributor.author | López Velázquez, José Ernesto | |
| dc.contributor.codirector | Islas Pereda, Saúl | |
| dc.contributor.director | Velázquez Limón, Nicolás | |
| dc.coverage.placeofpublication | Mexicali, Baja California. | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-18T02:26:35Z | |
| dc.date.available | 2025-03-18T02:26:35Z | |
| dc.date.created | 2025 | |
| dc.degree.deparment | Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali. | |
| dc.degree.grantor | Tesis Doctorado / doctoral Thesis. | |
| dc.degree.name | Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería. | |
| dc.description.abstract | El crecimiento y desarrollo de sistemas de energía solar acoplados a las redes eléctricas,han demostrado la importancia de contar con herramientas precisas para predecir sugeneración. Por lo que la variabilidad de los recursos renovables representa un desafíosignificativo para garantizar la estabilidad y confiabilidad del suministro de energía.Factores como el Cambio Climático, están estrechamente relacionados al aumento de lastemperaturas extremas, las cuales influyen directamente en la variabilidad de la radiaciónsolar. Por ejemplo, un aumento en la temperatura puede provocar una mayor evaporación,lo que a su vez afecta la formación de nubes y, en consecuencia, la cantidad de radiaciónsolar que llega a la superficie terrestre. Estudios previos han demostrado que lavariabilidad natural de la energía solar, debe ser dimensionada adecuadamente en escalasespaciales y temporales en función al evento meteorológico o climático que mayor influyadurante el periodo de interés. Es decir, resulta necesario implementar predicciones a cortoy largo plazo para mejorar la planeación y la operatividad de los sistemas de generaciónde energía.Este trabajo explora dos metodologías de predicción atmosférica para las energíasrenovables: la primera se centra en analizar las alteraciones en las temperaturas extremasa lo largo de los últimos 30 años en distintas ciudades mexicanas con el propósito derevelar un patrón general de calentamiento a largo plazo, analizando las tendencias detemperaturas extremas en 12 ciudades mexicanas bajo un enfoque de clima noestacionario. En donde se encontró que la mayoría de las ciudades mexicanas muestranun calentamiento urbano, especialmente en las temperaturas mínimas, aunque existenvariaciones significativas entre las ciudades, como el caso de Guadalajara que presentauna tendencia negativa en las temperaturas máximas. Mediante la distribuciónGeneralizada de Valores Extremos (GEV) y pruebas estadísticas, se modelaron lastemperaturas extremas y se estimaron los períodos de retorno para futuros escenariosclimáticos. Los resultados indican que las temperaturas mínimas mostraron una tendenciamás uniforme, el 90% de las ciudades se mostraron no-estacionarias con tendenciapositiva, y solo un 10%, una zona metropolitana del Valle de México, y una ciudad costeradel Golfo de México, mostraron una serie estacionaria. El segundo estudio, se enfoca enla predicción numérica computacional de la radiación solar a corto plazo, un recursofundamental para la generación de energía solar en México. El estudio evalúa la capacidaddel modelo meteorológico Weather Research Forecast (WRF) para predecir la irradiaciónsolar global (GHI) en el noroeste de México durante la influencia de eventos frontales deinvierno. A partir de diferentes configuraciones de radiación solar de onda corta y ondalarga propuestas para la simulación en el modelo, se evaluaron estadísticamente losresultados y se determinó que dos configuraciones de parametrizaciones de radiación,fueron las que mejor desempeño mostraron. Los resultados mostraron unasobreestimación del modelo WRF durante la mayor parte de los periodos analizados; laspredicciones más acertadas, obtuvieron valores de correlación entre 0.85 a 0.91 y un ErrorMedio Absoluto (EMA) entre los 15-45 W.m-2.Los periodos menos favorables de estimación de GHI , indican que se observó hasta unporcentaje máximo de sesgo promedio (Mbias) del 20%. La evaluación de las diferentesconfiguraciones propuestas, muestra las ventajas que la predicción de la GHI tieneprincipalmente con las parametrizaciones de radiación Dudiah de SW y Rapid RadiativeTransfer Model (RRTM) de LW. Gran parte de los resultados obtenidos sugieren que elmodelo WRF, con las configuraciones adecuadas, puede ser una herramienta útil paramejorar la operatividad a corto plazo de sistemas de generación de energía solar enregiones con alta variabilidad meteorológica durante inviernos.Ambos estudios pintan un panorama complejo y desafiante al relacionar algunos índicesde Cambio Climático en México con la predicción de tendencias en extremos detemperatura y su relación a la variabilidad de la irradiación a escalas más pequeñas. Sinembargo, también ofrecen valiosa información para tomar decisiones informadas en laplaneación de proyectos futuros en el sector de las energías renovables y el desarrollandode estrategias de operatividad de los sistemas de aprovechamiento conectados a redespara optimizar su desempeño ante la variabilidad diaria ante eventos meteorológicos ymitigar los impactos del cambio climático a largo plazo. | |
| dc.format.extent | 126 p. ; il. col. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12930/12128 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Autónoma de Baja California. | |
| dc.relation.url | https://drive.google.com/file/d/1-f6T04pSD-UzccmJGsBoMQUbUuGkiKBP/view?usp=sharing | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4 | |
| dc.subject | Energía solar ||Tesis y disertaciones académicas||lemb||Fuentes de energía renovables: investigación ||Tesis y disertaciones académicas||Energía solar||Equipos y suministros Modelos matemáticos ||Tesis y disertaciones académicas||lemb | |
| dc.subject.lcc | TJ811 L66 2025 | |
| dc.title | La inteligencia de los pronósticos meteorológicos como herramienta en la predicción de energía solar en la región desértica del noroeste de México | |
| dc.uabc.bibliographycNote | Incluye referencias bibliográficas. | |
| dc.uabc.bilbioteca | MEXICALI | |
| dc.uabc.identifier | 272355 | |
| dc.uabc.numInventario | MXL125416 | |
| dc.uabc.typeMaterial | TESIS |
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