Predicciones probabilistas de velocidad de viento mediante un sistema multifísica y multianálisis de predicción por conjuntos

Abstract

[ES]El desarrollo de la energía eólica y su importancia en la producción eléctrica ha conllevado la mejora de los métodos de predicción de velocidad del viento y los sistemas de predicción por conjunto a corto plazo (SPC) pueden jugar un papel importante en ello. Este estudio presenta resultados de velocidad del viento a 10 m en la Península Ibérica obtenidos de un SPC multifísica. El modelo está basado en el Weather Research and Forecasting (WRF) model version 3.3. El SPC consta de 10 miembros compuestos de dos conjuntos diferentes de condiciones iniciales y de contorno, y 5 conjuntos diferentes de parametrizaciones subrejilla físicas. Se muestran diversos resultados de verificación tanto deterministas como probabilistas que permiten extraer conclusiones del diseño del SPC. En cuanto a los deterministas, resultados de sesgo, correlaciones espaciales y errores cuadráticos medios se exponen espacialmente, evaluando la habilidad del modelo en la predicción de la velocidad del viento a 10m en la Península Ibérica. Los resultados probabilistas se muestran en términos de histogramas de rango del sistema en la predicción de la velocidad del viento en diferentes áreas de la Península Ibérica. Se pone de manifiesto cómo las diferentes condiciones climáticas peninsulares producen gran variabilidad en los estadísticos de validación, lo cual habría de tenerse en cuenta a la hora de validar un modelo sobre un área con gran diversidad climática como es la Península Ibérica.

[EN]The rapid expansion of wind energy and its increasing importance in power production have necessitated improved methods for forecasting wind speeds and the short-range Ensemble Prediction Systems (EPS) could potentially play a major role. This study presents results of 10m wind speed over the Iberian Peninsula obtained from a multi-physic EPS. The EPS is based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model version 3.3. The EPS have 10 members, which are composed of two different sets of initial and boundary conditions, and 5 different sets of subgrid scale physics parameterizations. Several deterministic and probabilistic verification results are shown. These results allow to establish the EPS design quality. Results of bias, spatial correlations and root mean squared errors are displayed, evaluating the models skillful for predicting 10m wind speed over the Iberian Peninsula. The probabilistic results are shown by means of rank histograms. The results show the model skilful in forecasting wind speed in different areas of Iberia, emphasizing how diverse peninsular climatic conditions promote high variability in validation skill scores. This fact must be considered when a model is validated over areas with high climatic diversity such as the Iberian Peninsula.