Evaluación del modelo REST2 de cielo claro para la irradiancia global horizontal en la red Saver-Net de Argentina

Autores
Luisi, Anabela; Orte, Facundo; Laguarda, Agustín; Alonso-Suárez, Rodrigo; Pallota, Juan; D’Elia, Raúl; Wolfram, Elian Augusto
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Dada la utilidad de los modelos de cielo claro para estimar la Irradiancia Global Horizontal (GHI), resulta pertinente evaluar su desempeño frente a mediciones de superficie de calidad controlada. En este trabajo se presenta la evaluación del modelo REST2 (“Reference Evaluation of Solar Transmittance”, dos bandas), un modelo de alto rendimiento basado en un esquema de dos bandas que utiliza diversos parámetros atmosféricos para la caracterización de la atmósfera. El resultado del modelo se evaluó utilizando datos minutales de GHI de los sitios de Pilar, Villa Martelli, Comodoro Rivadavia y Río Gallegos de la red argentina de radiación solar Saver-Net, durante los años 2019 y 2020. Los resultados de la comparación indican una muy buena correlación de los datos, con coeficientes de Pearson entre 0,995 y 0,998 para todas las estaciones. Sin embargo, se observa que, con las variables de entrada consideradas, el modelo REST2 presenta una tendencia a subestimar las mediciones de GHI, revelando sesgos relativos (rMBD) negativos en todos los sitios. El valor más extremo de rMBD se encontró en la estación de Pilar con -6,2%. Los errores cuadráticos medios porcentuales (rRMSD) fueron de 7,9% en Pilar, 6,3% en Villa Martelli, 4,7% en Comodoro Rivadavia y 5,3% en Río Gallegos. Además, se observó que las estaciones más australes mostraron un mejor rendimiento del modelo.
Given the utility of clear-sky models for estimating the Global Horizontal Irradiance (GHI), it is pertinent to evaluate their performance against high-quality surface measurements. This work presents an evaluation of the REST2 model (“Reference Evaluation of Solar Transmittance,” two bands), a high-performance model based on a two-band scheme that uses various atmospheric parameters to characterize the atmosphere. The model's results were assessed using minute GHI data from the Pilar, Villa Martelli, Comodoro Rivadavia, and Río Gallegos sites in the Argentine solar radiation network Saver-Net during 2019 and 2020. The results indicate a very good correlation of the data, with Pearson coefficients between 0.995 and 0.998 for all stations. However, it was observed that, with the considered input variables, the REST2 model tends to underestimate GHI measurements, revealing negative relative biases (rMBD) in all cases. The most extreme rMBD value was found at the Pilar station at -6.2%. The relative mean square errors (rRMSD) were 7.9% at Pilar, 6.3% at Villa Martelli, 4.7% at Comodoro Rivadavia, and 5.3% at Río Gallegos. Additionally, it was observed that more southern stations with lower average GHI values showed better model performance.
Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente
Materia
Arquitectura
Ingeniería
GHI
REST2
modelado y cielo claro
modeling and clear sky
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/179303

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Given the utility of clear-sky models for estimating the Global Horizontal Irradiance (GHI), it is pertinent to evaluate their performance against high-quality surface measurements. This work presents an evaluation of the REST2 model (“Reference Evaluation of Solar Transmittance,” two bands), a high-performance model based on a two-band scheme that uses various atmospheric parameters to characterize the atmosphere. The model's results were assessed using minute GHI data from the Pilar, Villa Martelli, Comodoro Rivadavia, and Río Gallegos sites in the Argentine solar radiation network Saver-Net during 2019 and 2020. The results indicate a very good correlation of the data, with Pearson coefficients between 0.995 and 0.998 for all stations. However, it was observed that, with the considered input variables, the REST2 model tends to underestimate GHI measurements, revealing negative relative biases (rMBD) in all cases. The most extreme rMBD value was found at the Pilar station at -6.2%. The relative mean square errors (rRMSD) were 7.9% at Pilar, 6.3% at Villa Martelli, 4.7% at Comodoro Rivadavia, and 5.3% at Río Gallegos. Additionally, it was observed that more southern stations with lower average GHI values showed better model performance.
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