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Resumen En este trabajo se desarrolló una metodología estadística para caracterizar la irradiancia solar y temperatura ambiente a partir de medidas reales. Estas variables determinan el comportamiento de la energía solar en un lugar determinado y son fundamentales para establecer el desempeño de diversos sistemas que usan energía solar como el caso de los sistemas fotovoltaicos o los solares térmicos. Debido a que estos parámetros no son controlables por el hombre, ya que se caracterizan por tener un comportamiento aleatorio en la superficie terrestre, se desarrolló una metodología para obtener una relación matemática que en primera instancia determina una función de distribución de probabilidad para 12 horas al día, de 6 de la mañana (6:00 a. m.) a 6 de la tarde (6:00 p. m.), con el fin de predecir el comportamiento de estas variables meteorológicas. Con estas funciones de densidad, se calculan luego las respectivas funciones de probabilidad acumuladas. En los casos en que estas no se pueden determinar de forma determinística, se calcula numéricamente un polinomio que mejor las representa. Dichas expresiones obtenidas, sirven como base para realizar predicciones estadísticamente con-fiables del desempeño de distintos sistemas que utilicen como fuente primaria la energía solar, utilizando métodos estocásticos, como por ejemplo las simulaciones de Montecarlo. Para mostrar la metodología descrita, se tomaron como ejemplo datos medidos en la ciudad de Bogotá. Finalmente, se presentan las respectivas expresiones que caracterizan la irradiancia y la temperatura ambiente para cada hora a partir de un número aleatorio entre 0 y 1 de manera estadísticamente confiable. Abstract In this work, we develop a statistical methodology to characterize solar radiation and ambient temperature from real measurements. These parameters determine the behavior of solar energy in a particular location and they are essential to establish the performance of different systems that use this type of energy, such as photovoltaic or solarthermal systems. Since these ambient parameters have a random behavior and they cannot be controlled by human intervention over the earth's surface, a methodology to obtain a probability density distribution for twelve (12) hours a day (from 6:00 a. m to 6:00 p. m.) was built so as to predict solar energy behavior. From these density functions, corresponding cumulative probability functions are calculated. In the cases where variables cannot be deterministically determined, a numerical-best polynomial representation is found. The cumulative probability functions obtained in this work can be used as a basis to constructing statically reliable predictions of performance for different solar energy-based systems. These systems may serve as a first energy resource by using stochastic methods like Montecarlo simulations. As an example, in this paper we take data from measurement campaigns conducted in Bogotá to explain the aforementioned methodology. Finally, expressions that characterize the corresponding radiation and ambient temperature for each hour (from a statistically reliable random number between 0 and 1) are shown. |
