A SATELLITE ESTIMATION MODEL FOR SOLAR ENERGY RESOURCE ASSESSMENT IN CHILE Model CHILE-SR
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- Tomás José Antonio Macías Pereyra
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1 A SATELLITE ESTIMATION MODEL FOR SOLAR ENERGY RESOURCE ASSESSMENT IN CHILE Model CHILE-SR Fernando R. Martins 1, Alberto A. Ortega 2, Rodrigo A. Escobar 2, Cristián Cortés 2, Enio B. Pereira 1. 1 Center for Earth System Science Brazilian Institute for Space Research, CCST/INPE. P.O. Box 515. CEP: , São Jose dos Campos/SP, BRAZIL. 2, Depart. de Ingeniería Mecánica y Metalúrgia. Vicun a Mackenna 4860, Santiago, Chile.
2 Motivación 2
3 Major Goals Solar energy resource assessment for Chilean territory Develop suitable methodology for the climatic and environmental characteristics of the Chilean territory 3
4 Satellite Data Visible and Infrared images from GOES-13 Model Chile-SR Input Data Handling Climate Data Air temperature, surface albedo, relative humidity, atmospheric visibility, altitude Atmospheric aerosols modeling (standard atmosphere and visibility data) Precipitable water modeling (Leckner, 1978) Parametrización de la atmósfera Sun-Earth system properties (declination, solar zenith angle, ) Atmospheric gases modeling and atmospheric profiles (O 3, CO 2, Rayleigh scattering,, ) Optical properties of clouds Clear sky Transmittance Cloud sky Transmittance Global Solar Irradiation Data Outputs DNI data Diffuse Solar Irradiation Data
5 Topography database DEM files provided by USGS m. 5
6 Input Data Climate data Maps for the following climate variables were prepared at the same spatial resolution of satellite images: Air Temperature Surface Albedo Relative Humidity Atmospheric Visibility Methodology used for Air temperature and RH: temporal series acquired at ground site managed by DMC determination of monthly mean values for each ground site Geostatistical interpolación (Kriging) 6
7 Air Temperature º C June December 7
8 Relative Humidity % June December 8
9 Surface Albedo: Input Data Climate data obtained from MCD43C3 MODIS product provided by NASA Atmospheric Visibility: due to the scarcity of ground observations for Chile, global database were used: values between 5 and 50 km were corrected by altitude, using the empirical formulation 9
10 Surface Albedo % June December 10
11 Visibility km June December
12 Input Data Cloud cover index from satellite images Satellite: GOES 13 Each data file provides information on: Visible Radiance Infrared Radiance Latitud Longitud Scatter phase Spatial resolution Spectral Range Visible data Infrared data 1 km 4 km 0,5 µm 0,7 µm 10,2 µm 11,2 µm SP= Arcos( A B ) SP B A 12
13 Input Data Cloud cover index from satellite images 19/10/ :40 horas 13
14 Input Data Cloud cover index from satellite images Three steps Supervised training Pattern recognition CCI eff determination 14
15 Supervised Training Expert knowledge to identify classes manually Sky condition Visible channel IR channel Clear Sky Opaque Opaque Cloudy sky Half-bright - Bright - Opaque Half-opaque - Bright - Bright Canal 1 Canal 4 15
16 Canal infrarrojo Canal infrarrojo Pattern Recognition Clase 1 Clase 2 LDA classifier is used to identify areas Clase 1 Clase 2 Canal visible Canal visible 16
17 CCI eff determination L clear : the visible radiance related to clear sky condition for each pixel L cloud : the visible radiance for cloud sky related to Satellite/Pixel/Sun geometry (SP angle) 17
18 CCI eff determination Visible image Clasificación CCI eff CCI eff Clear Sky Cloud Sky 0 100
19 Results GHI DiffHI DNI kwh/m kwh/m kwh/m 2
20 Ground Data Network
21 Solar Estimates Validation 10 9 MBE, kwh/m 2 rmbe, % RMSE, kwh/m 2 rrmse, % R 2 Pozo Almonte 0,15 2,3 0,60 9,4 0,94 Sur Viejo -0,20-2,9 0,57 8,1 0,91 Crucero -0,19-2,7 0,55 7,9 0,93 Coya Sur -0,09-1,2 0,54 7,5 0,93 Diego de Almagro -0,36-4,5 0,56 7,1 0,93 Santiago -0,01-0,2 0,51 10,2 0,96 Curicó -0,12-2,7 0,65 14,6 0,97 Irradiación diaria estimada, kw/m Talca -0,27-4,8 0,64 11,2 0,95 Marimaura -0,23-0,1 0,79 19,8 0,92 Total -0,13-2,1 0,57 8,9 0, y = x R² = Irradiación diaria medida, kw/m 2
22 Solar Estimates Validation Irradiancia estimada, 600 W/m y = x R² = Irradiancia medida, W/m
23 Conclusions The model CHILE-SR was able to simulate the typical atmospheric radiative processes for Chilean territory good agreement between observations and estimates Bias lower than 2% RMSE around 9% for daily total data and 13% for hourly data The larger solar energy resource is available in the Northern region at the Atacama Desert where the energy demand is large due to mining industry
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