Las series temporales de irradiancia global de alta resolución son necesarias para realizar simulaciones precisas de sistemas fotovoltaicos (FV), ya que la volatilidad típica de la producción de energía FV inducida por los cambios rápidos de irradiancia no puede simularse correctamente con los promedios horarios de irradiancia global habitualmente disponibles. Presentamos un algoritmo de dos pasos capaz de sintetizar series temporales de irradiancia global de un minuto a partir de conjuntos de datos promediados cada hora. El algoritmo se inicializa derivando matrices de probabilidad de transición (TPM) características para diferentes condiciones meteorológicas (sin nubes, nubes rotas y nublado) a partir de un gran número de mediciones de alta resolución. Una vez inicializado, el algoritmo es independiente de la ubicación y capaz de sintetizar valores de un minuto basados en la irradiancia global media horaria de cualquier ubicación deseada. Las series temporales de un minuto se derivan mediante cadenas de Markov de tiempo discreto basadas en un TPM que coincide con las condiciones meteorológicas del conjunto de datos de entrada. Las series temporales de un minuto generadas con el algoritmo presentado se comparan con datos medidos de alta resolución y muestran una mejor concordancia en comparación con dos algoritmos de síntesis existentes en términos de variabilidad temporal y distribuciones de frecuencia características de los valores de irradiancia global e índice de claridad. Una comparación basada en mediciones realizadas en Lindenberg (Alemania) y Carpentras (Francia) muestra una reducción de los errores cuadráticos medios de la distribución de frecuencias de más del 60 % en comparación con los dos algoritmos de síntesis existentes.
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