La generación de electricidad mediante energía solar fotovoltaica ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Sin embargo, la alta penetración de la energía solar fotovoltaica crea problemas de funcionamiento del sistema eléctrico como resultado de la variabilidad e incertidumbre de la energía solar fotovoltaica. La variabilidad fotovoltaica a corto plazo se debe principalmente a la intermitencia de la nubosidad. Por lo tanto, para mitigar los efectos de la variabilidad fotovoltaica, se ha introducido un modelo de previsión de la irradiancia horizontal global, localizado y basado en imágenes del cielo, que tiene en cuenta el movimiento individual de las nubes, su grosor y su altura sobre el nivel del suelo. El modelo de previsión propuesto funciona independientemente de las mediciones históricas de irradiancia. Se desarrollaron dos sistemas de cámaras celestes de bajo coste y se colocaron en dos ubicaciones diferentes para obtener imágenes celestes para el seguimiento de las nubes y las alturas basadas en las nubes. A continuación, se pronosticaron los valores de irradiancia in situ y de un emplazamiento fotovoltaico situado a una distancia de 2 km de la cámara principal para 1 minuto, 5 minutos y 15 minutos antes del tiempo real. Los resultados muestran que la categorización de nubes en tres niveles y el método de seguimiento del movimiento individual de las nubes introducidos en este artículo aumentan la precisión de la previsión. Para los días parcialmente nublados y soleados, el modelo de previsión para un intervalo de tiempo de previsión de 15 minutos alcanzó un factor de habilidad positivo con respecto al modelo persistente. La precisión de la determinación del estado de irradiancia correcto para un intervalo de tiempo de previsión de 1 minuto utilizando el modelo propuesto es del 81%. Las medidas medias de RMSE, MAE y SF obtenidas utilizando el método propuesto para un horizonte temporal de previsión de 15 min son 101 Wm-2, 64 Wm-2 y 0,26, respectivamente. Estos niveles de precisión de las previsiones son muy superiores a los de los demás parámetros de referencia considerados en este artículo.
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