000			06317nam a22002897a 4500
003			MX-MeUAM
005			20250307060407.0
008			250306s2025 mx fo||d| 00| 0 spa d
040			_aMX-MeUAM _bspa _cMX-MeUAM
050		4	_aTJ811 _bL66 2025
100	1		_aLópez Velázquez, José Ernesto _915263
245	1	0	_aLa inteligencia de los pronósticos meteorológicos como herramienta en la predicción de energía solar en la región desértica del noroeste de México _h[recurso electrónico] / _cJosé Ernesto López Velázquez ; director, Nicolás Velázquez Limón ; codirector, Saúl Islas Pereda
260			_aMexicali, Baja California, _c2025
300			_a1 recurso en línea, 126 p. ; _bil. col., mapas, gráficas, fots.
500			_aMaestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería
502			_aTesis (Doctorado) - - Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali, 2025
504			_aIncluye referencias bibliográficas.
520			_aEl 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.
650		7	_aEnergía solar _vTesis y disertaciones académicas. _2lemb
650		4	_aFuentes de energía renovables: investigación _vTesis y disertaciones académicas.
650		7	_aEnergía solar _xEquipos y suministros _xModelos matemáticos _vTesis y disertaciones académicas. _2lemb
700	1		_aVelázquez Limón, Nicolás _edir. _97581
700	1		_aIslas Pereda, Saúl _ecodir. _922155
710	2		_aUniversidad Autónoma de Baja California. _bInstituto de Ingeniería
856	4		_uhttps://drive.google.com/file/d/1-f6T04pSD-UzccmJGsBoMQUbUuGkiKBP/view?usp=sharing _zTesis digital
942			_cTESIS
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