An image processing-based method to assess the monthly energetic complementarity of solar and wind energy in Colombia
Artículo de revista
2020-02-21
Corporación Universidad de la Costa
Solar and wind energy systems, without storage, cannot satisfy variable load demands, but
their combined use can help to solve the problem of the balance between generation and consumption.
Energetic complementarity studies are useful to evaluate the viability of the use of two or more
renewable energy sources with high variability in a specific interval of time in a determined region.
In this paper, the monthly energetic complementarity study of solar and wind resources of Colombia
is carried out. A novel approach to conduct the study is proposed. A dataset with the average
monthly solar radiation and wind speed values is obtained from high-resolution images of renewable
resources maps, using image processing algorithms. Then, the dataset is used to calculate the
energetic complementarity of the sources employing the negative of the Pearson correlation coefficient.
The obtained values are transformed to energetic complementarity maps, previously eliminating the
protected areas. The obtained results show that there is a good energetic complementarity in the
north and northeastern regions of the country throughout the year. The results indicate that projects
related to the joint use of solar and wind generation systems could be developed in these regions. Los sistemas de energía solar y eólica, sin almacenamiento, no pueden satisfacer las demandas de carga variable, pero
su uso combinado puede ayudar a resolver el problema del equilibrio entre generación y consumo.
Los estudios de complementariedad energética son útiles para evaluar la viabilidad del uso de dos o más
fuentes de energía renovable con alta variabilidad en un intervalo de tiempo específico en una región determinada.
En este artículo, el estudio mensual de complementariedad energética de los recursos solar y eólico de Colombia
se lleva a cabo. Se propone un enfoque novedoso para realizar el estudio. Un conjunto de datos con el promedio
Los valores mensuales de radiación solar y velocidad del viento se obtienen a partir de imágenes de alta resolución de renovables.
mapas de recursos, utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes. Luego, el conjunto de datos se utiliza para calcular el
complementariedad energética de las fuentes empleando el negativo del coeficiente de correlación de Pearson.
Los valores obtenidos se transforman en mapas de complementariedad energética, eliminando previamente la
áreas protegidas. Los resultados obtenidos muestran que existe una buena complementariedad energética en el
regiones del norte y noreste del país durante todo el año. Los resultados indican que los proyectos
relacionados con el uso conjunto de sistemas de generación solar y eólica podrían desarrollarse en estas regiones.
- Artículos científicos [3154]
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