La evolución tecnológica, junto con la continua mejora en la representación de procesos físicos y la mayor cantidad de datos observacionales, ha mejorado la capacidad predictiva de los fenómenos meteorológicos en la última década. Estos progresos son de gran interés para la transición del sector energético hacia el consumo de energías renovables como la solar, la eólica o la hidráulica.
Sin embargo, ciertos factores influyen en que la predicción numérica nunca sea exacta: el comportamiento caótico de la atmósfera, la limitación del número y precisión de las observaciones y que las ecuaciones de la atmósfera son no lineales y, por lo tanto, no tienen solución analítica, sino que su solución es una aproximación numérica. Es por ello que domina el uso de términos probabilistas en las predicciones. La predecibilidad –entendida como el grado en el que una predicción tiene un acierto razonable– depende en gran medida de la escala temporal y espacial de las predicciones.
A continuación, introduciremos algunas de las escalas u horizontes de predicción meteorológica con los que trabajamos en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y su aplicabilidad en el sector energético. En concreto, ofrecemos predicciones para la gestión de la energía renovable, desde los próximos minutos (nowcasting) hasta los próximos meses, denominada predicción estacional.
Predicción a corto-medio plazo
Los modelos PNT (Predicción Numérica en el Tiempo) son modelos físico-matemáticos que predicen el estado futuro de la atmósfera partiendo de condiciones iniciales dadas por las observaciones. Estos son útiles para predicciones a medio plazo (3-10 días) y según la escala espacial, se diferencian dos grandes grupos de modelos: globales y regionales.
Los modelos globales generan predicciones para toda la Tierra, mientras que los modelos de área limitada (LAM) parten de los datos de los modelos globales y aumentan su resolución centrándose en un dominio más pequeño (regional). Además, pueden asimilar más datos de observaciones y/o ser más sofisticados. Esto les permite ser más precisos en las predicciones meteorológicas a nivel local.
En el contexto de la predicción energética, este tipo de predicciones a medio plazo son de interés, por ejemplo, para la planificación diaria e intradiaria de la producción de energías renovables dentro del mercado eléctrico.
Predicción de rango extendido
Cuando nos alejamos en el horizonte temporal, cada vez tiene menos sentido hablar en términos de predicción determinista debido a la propia predecibilidad de los modelos. Es por eso por lo que, para este tipo de predicciones de rango extendido (10-30 días), se utilizan los sistemas de predicción por conjuntos (SCP), aportando una estimación de las tendencias en las siguientes semanas.
En el sector de la energía, este tipo de predicciones son muy útiles, por ejemplo, para adelantarse a cambios de tendencia en la producción eléctrica de los parques.
Predicción a largo plazo o estacional
Las predicciones a largo plazo (30 días-2 años), también denominadas estacionales, permiten estimar las condiciones de la atmósfera y/o del océano en un periodo corto de meses. Estas se guían por la influencia de otras variables que pueden ser más predecibles en este tipo de escalas dada su lenta evolución, como la temperatura del mar. De hecho, un ejemplo conocido de índice usado como predictor estacional es la Oscilación del Atlántico Sur (ENSO), modo de variabilidad a gran escala que repercute no solo en el Pacífico, sino en otras zonas del globo.
Una de las utilidades de las predicciones estacionales en el sector de la energía son la anticipación y prevención. Por ejemplo, son útiles para anticipar la predicción de generación de energía conociendo las tendencias de las variables meteorológicas.
Proyecciones climáticas
Si seguimos ampliando la escala temporal y espacial, llegamos a las llamadas proyecciones climáticas, donde no solamente deberemos tener en cuenta la atmósfera, sino que resulta fundamental añadir el resto de los subsistemas que componen la Tierra, junto con sus interacciones, ampliando así el espectro de variabilidad del clima.
Las proyecciones fundamentalmente tienen en cuenta cambios relacionados con la actividad humana. Uno de los factores condicionantes de la evolución del clima que más preocupa hoy en día es el de las emisiones de gases de efecto invernadero y aerosoles de origen antropogénico. Para analizar su influencia en el clima se plantean diferentes escenarios de emisiones que pueden depender de otros supuestos como la situación socioeconómica.
Las proyecciones climáticas pueden ser eficaces para analizar los posibles cambios futuros en variables interesantes para el sector energético como la radiación solar o el viento, y poder tomar una mejor decisión sobre las ubicaciones de nuevas centrales eléctricas.
Predicción a muy corto plazo o nowcasting
El término de nowcasting hace referencia a las predicciones de las condiciones atmosféricas a muy corto plazo (minutos). La limitada actualización de los modelos PNT y su dificultad para predecir con detalle las condiciones locales hace que en nowcasting se apliquen métodos computacionales avanzados a datos observados.
Un ejemplo de aplicabilidad del nowcasting es sin duda la predicción de energía solar, donde hoy en día se utilizan imágenes de satélites o de cámaras de suelo, entre otras fuentes de datos observados. Estas son una valiosa fuente de información en tiempo real y a gran resolución de las condiciones atmosféricas locales del punto de estudio. Estas escalas tan a corto plazo son importantes para la energía fotovoltaica porque se pretenden reducir al tamaño del panel solar las predicciones de la cantidad de radiación solar.
Como vemos, dentro de la predicción energética es fundamental conocer el rango de alcances de predicción meteorológica, sus fortalezas y sus limitaciones para saber aplicarlas según el contexto y el tipo de energía. Los diferentes alcances temporales de la predicción meteorológica permitirán optimizar la producción y planificar el suministro de energía con una mayor efectividad, sea cual sea la previsión temporal.