Generación de series sintéticas de valores diarios de irradiación solar global usando matrices de transición de Markov desarrolladas a partir de datos de Argentina

Autores
Aristegui, Rosana; Raichijk, Carlos
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se generan series sintéticas que brindan un año de valores diarios del índice de claridad (kt) para 3 localidades de la Argentina de las cuales se tienen valores medios mensuales históricos. Para ello se construye una biblioteca de 10 matrices de transición de Markov, cada una asociada a un intervalo de valores de kt medio mensual. Estas matrices contienen la información de las probabilidades de transición de los valores de radiación diaria de una clase a otra, en días consecutivos, habiéndose utilizado una base de datos medidos provenientes de 25 estaciones, tomados entre 1978 y 2008, trabajándose con 1789 meses. Se generaron series sintéticas de un año para tres localidades no utilizadas en la base original, usando como dato de entrada el valor medio mensual histórico de la radiación en cada localidad. Se comparan las series generadas con las que se obtienen para las mismas localidades utilizando una biblioteca de matrices de transición construida en base a datos del hemisferio norte. Se comparan estimadores estadísticos para las series generadas con ambas bibliotecas encontrándose un desempeño similar.
In this work, yearly synthetic series have been generated from daily values of clearness index for 3 locations in Argentina, , which are historical monthly average values. For this purpose, a library of 10 Markov transition matrixes was built, each one them linked to an interval of average monthly clearness index values. These matrixes hold information on the transition probabilities of daily radiation values from one class to another, on consecutive days, using a data base measured in 25 stations of the Solarimetric Network between 1978 and 2008. The work has been done using a selection of 1789 months with less than 3 days missing in each month. Synthetic series were generated from one year to three locations not used in the original basis, using as input the historical monthly average value of radiation in each location. The series generated by this procedure are compared with those, for the same locations, obtained by using a library of transition matrixes built with data from the northern hemisphere. Statistical estimators are compared to the series generated by both matrices libraries founding a comparable performance.
Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES)
Materia
Ciencias Exactas
Ingeniería
series sintéticas
matrices de transición de Markov
índice de claridad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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In this work, yearly synthetic series have been generated from daily values of clearness index for 3 locations in Argentina, , which are historical monthly average values. For this purpose, a library of 10 Markov transition matrixes was built, each one them linked to an interval of average monthly clearness index values. These matrixes hold information on the transition probabilities of daily radiation values from one class to another, on consecutive days, using a data base measured in 25 stations of the Solarimetric Network between 1978 and 2008. The work has been done using a selection of 1789 months with less than 3 days missing in each month. Synthetic series were generated from one year to three locations not used in the original basis, using as input the historical monthly average value of radiation in each location. The series generated by this procedure are compared with those, for the same locations, obtained by using a library of transition matrixes built with data from the northern hemisphere. Statistical estimators are compared to the series generated by both matrices libraries founding a comparable performance.
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