EVALUACIÓN DEL ERROR DEL PRONÓSTICO DE ENERGÍA EÓLICA BASADA EN REGÍMENES DE TIEMPO METEOROLÓGICO
El pronóstico horario de la energía eólica constituye un gran reto para los operadores del sistema de energía considerando que existen dificultades para modelar adecuadamente todos los patrones de circulación atmosférica y con ello las covariables asociadas a la energía eólica tales como el viento y la densidad del aire húmedo. Ante éste reto un enfoque es utilizar redes neuronales entrenadas con salidas de un modelo regional (forzado con un modelo de pronóstico global) sobre un área determinada en aras de pronosticar la energía eléctrica generada. Esta metodología se ha aplicado para producir un pronóstico de producción de energía en diversas centrales eólicas ubicadas en diferentes puntos de México. Estudios previos con estas redes neuronales indican que existen condiciones sinópticas que impiden realizar pronósticos meteorológicos aceptables sobre México, por ej. sistemas frontales. Este estudio propone realizar una clasificación de patrones de circulación de viento cercano a superficie utilizando presión media del mar con las técnicas de Self-Organizing-Maps (SOM) y K-Means para determinar los regímenes de tiempo que producen el máximo error en el pronóstico de energía a fin de identificar los escenarios meteorológicos en los cuales el error de pronóstico de viento es mayor. De esta manera, podemos determinar qué aspectos del modelo regional meteorológico es necesario ajustar para minimizar el error comparando contra valores de viento obtenidos del reanálisis atmosférico ERA5 con enfoque especial en los sitios de generación de energía.