TY  - BOOK
AU  - López Velázquez,José Ernesto
AU  - Velázquez Limón,Nicolás
AU  - Islas Pereda,Saúl
ED  - Universidad Autónoma de Baja California.
TI  - La inteligencia de los pronósticos meteorológicos como herramienta en la predicción de energía solar en la región desértica del noroeste de México
AV  - TJ811  L66 2025
PY  - 2025///
CY  - Mexicali, Baja California
KW  - Energía solar
KW  - Tesis y disertaciones académicas
KW  - lemb
KW  - Fuentes de energía renovables: investigación
KW  - Equipos y suministros
KW  - Modelos matemáticos
N1  - Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería; Tesis (Doctorado) - - Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali, 2025; Incluye referencias bibliográficas
N2  - 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 su
generación. Por lo que la variabilidad de los recursos renovables representa un desafío
significativo para garantizar la estabilidad y confiabilidad del suministro de energía.
Factores como el Cambio Climático, están estrechamente relacionados al aumento de las
temperaturas extremas, las cuales influyen directamente en la variabilidad de la radiación
solar. 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 radiación
solar que llega a la superficie terrestre. Estudios previos han demostrado que la
variabilidad natural de la energía solar, debe ser dimensionada adecuadamente en escalas
espaciales y temporales en función al evento meteorológico o climático que mayor influya
durante el periodo de interés. Es decir, resulta necesario implementar predicciones a corto
y largo plazo para mejorar la planeación y la operatividad de los sistemas de generación
de energía.
Este trabajo explora dos metodologías de predicción atmosférica para las energías
renovables: la primera se centra en analizar las alteraciones en las temperaturas extremas
a lo largo de los últimos 30 años en distintas ciudades mexicanas con el propósito de
revelar un patrón general de calentamiento a largo plazo, analizando las tendencias de
temperaturas extremas en 12 ciudades mexicanas bajo un enfoque de clima no
estacionario. En donde se encontró que la mayoría de las ciudades mexicanas muestran
un calentamiento urbano, especialmente en las temperaturas mínimas, aunque existen
variaciones significativas entre las ciudades, como el caso de Guadalajara que presenta
una tendencia negativa en las temperaturas máximas. Mediante la distribución
Generalizada de Valores Extremos (GEV) y pruebas estadísticas, se modelaron las
temperaturas extremas y se estimaron los períodos de retorno para futuros escenarios
climáticos. Los resultados indican que las temperaturas mínimas mostraron una tendencia
más uniforme, el 90% de las ciudades se mostraron no-estacionarias con tendencia
positiva, y solo un 10%, una zona metropolitana del Valle de México, y una ciudad costera
del Golfo de México, mostraron una serie estacionaria. El segundo estudio, se enfoca en
la predicción numérica computacional de la radiación solar a corto plazo, un recurso
fundamental para la generación de energía solar en México. El estudio evalúa la capacidad
del modelo meteorológico Weather Research Forecast (WRF) para predecir la irradiación
solar global (GHI) en el noroeste de México durante la influencia de eventos frontales de
invierno. A partir de diferentes configuraciones de radiación solar de onda corta y onda
larga propuestas para la simulación en el modelo, se evaluaron estadísticamente los
resultados y se determinó que dos configuraciones de parametrizaciones de radiación,
fueron las que mejor desempeño mostraron. Los resultados mostraron una
sobreestimación del modelo WRF durante la mayor parte de los periodos analizados; las
predicciones más acertadas, obtuvieron valores de correlación entre 0.85 a 0.91 y un Error
Medio Absoluto (EMA) entre los 15-45 W.m-2.
Los periodos menos favorables de estimación de GHI , indican que se observó hasta un
porcentaje máximo de sesgo promedio (Mbias) del 20%. La evaluación de las diferentes
configuraciones propuestas, muestra las ventajas que la predicción de la GHI tiene
principalmente con las parametrizaciones de radiación Dudiah de SW y Rapid Radiative
Transfer Model (RRTM) de LW. Gran parte de los resultados obtenidos sugieren que el
modelo WRF, con las configuraciones adecuadas, puede ser una herramienta útil para
mejorar la operatividad a corto plazo de sistemas de generación de energía solar en
regiones con alta variabilidad meteorológica durante inviernos.
Ambos estudios pintan un panorama complejo y desafiante al relacionar algunos índices
de Cambio Climático en México con la predicción de tendencias en extremos de
temperatura y su relación a la variabilidad de la irradiación a escalas más pequeñas. Sin
embargo, también ofrecen valiosa información para tomar decisiones informadas en la
planeación de proyectos futuros en el sector de las energías renovables y el desarrollando
de estrategias de operatividad de los sistemas de aprovechamiento conectados a redes
para optimizar su desempeño ante la variabilidad diaria ante eventos meteorológicos y
mitigar los impactos del cambio climático a largo plazo.
UR  - https://drive.google.com/file/d/1-f6T04pSD-UzccmJGsBoMQUbUuGkiKBP/view?usp=sharing
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