Actualización de la base de datos de prospectos a la versión 1.1

Se ha actualizado completamente la base de datos subyacente en Solargis Prospect (antes versión 0.98, ahora versión 1.1). El periodo para el cálculo de las estadísticas se amplió con dos años recientes para todos los recursos solares y parámetros meteorológicos relevantes. Anteriormente, los datos se calculaban para el periodo hasta 2018. Los datos actualizados representan el periodo hasta 2020.

Las diferencias relativas de la media a largo plazo de los totales anuales de GHI y DNI (dos parámetros principales del recurso solar) entre las versiones actual y anterior de la base de datos se muestran en los mapas siguientes.

Para la mayoría de las zonas, la diferencia entre las dos versiones se sitúa dentro de ±0,5% y ±1,5% para GHI y DNI respectivamente. En algunas regiones se producen variaciones más significativas, en concreto

• La mayor parte de Australia: Los totales de GHI y DNI de los dos últimos años fueron extraordinariamente altos. Por lo tanto, la media a largo plazo de GHI y DNI son superiores en más de un 1% y un 2% respectivamente (véase la Fig. 3).
• China central: Los totales de GHI y DNI en los dos últimos años fueron extraordinariamente bajos. Por lo tanto, la media a largo plazo de la GHI y el DNI son inferiores en más de un 1% y un 2% respectivamente (véase la Fig. 4).
• Zonas montañosas y extremo noreste de Asia: la disponibilidad de datos multiespectrales de los satélites Himawari (operativo desde 2016) y MSG (operativo sobre Asia desde 2017) permite una identificación más precisa de la nieve y las propiedades de las nubes en estas regiones geográficamente complejas.

En general, observamos mayores variaciones en los datos medios a largo plazo en Australia y la región de Asia Oriental. Nótese que los datos de satélite relevantes en esas regiones están disponibles desde 2007, por lo que en el cálculo intervienen los 14 años recientes. A diferencia de Europa o África, donde la base de datos Solargis se remonta a 1994 (27 años recientes), en Australia vemos que uno o dos años extremos pueden influir notablemente en la media a largo plazo.

Además de la ampliación del periodo de datos, se han introducido otras mejoras en el modelo Solargis. Cabe destacar:

• Las medias mensuales a largo plazo del albedo del suelo se implementan en el cálculo de GTI, GHI y producción eléctrica fotovoltaica
• Mejora de la modelización del recurso solar de las pérdidas/ganancias debidas al horizonte del terreno