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Inclusión de incertidumbres de predicciones meteorológicas en la optimización del despacho de energía por plantas solares de concentración

do amaral Burghi, Ana Carolina und Hirsch, Tobias und Pitz-Paal, Robert (2018) Inclusión de incertidumbres de predicciones meteorológicas en la optimización del despacho de energía por plantas solares de concentración. In: Física del caos en la predicción del tiempo AEMET.

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Kurzfassung

Las actividades relacionadas con la obtención de energía en las que las condiciones meteorológicas tengan un impacto crítico pueden beneficiarse de importantes mejoras en su rendimiento si las previsiones meteorológicas son acertadas. Con el surgimiento de la predicción probabilista este beneficio puede ser aún mayor pues , como se describe en otras partes de este libro, pueden tomarse mejores decisiones si se conocen las probabilidades asociadas a la superación de distintos umbrales de ocurrencia de eventos meteorológicos. Utilizando el lenguaje económico, usar predicciones probabilistas tiene un valor relativo mayor, si se saben utilizar y serán, por tanto, más rentables. Si se trata de energía sostenible, como es el caso de la solar o la eólica, tanto mejor.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115574/
Dokumentart:Beitrag in einem Lehr- oder Fachbuch
Titel:Inclusión de incertidumbres de predicciones meteorológicas en la optimización del despacho de energía por plantas solares de concentración
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
do amaral Burghi, Ana Carolinaana.doamaralburghi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5058-9162NICHT SPEZIFIZIERT
Hirsch, Tobiastobias.hirsch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0063-0128NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, Robertrobert.pitz-paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Erschienen in:Física del caos en la predicción del tiempo
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Santos, Carloscsantosb (at) aemet.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:AEMET
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Predicciones meteorológicas, energía solar, optimización, despacho de energía, incertidumbres
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Erneuerbare Energie
HGF - Programmthema:Konzentrierende solarthermische Technologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Neue Wärmeträgerfluide (alt)
Standort: Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Linienfokussierende Systeme
Hinterlegt von: do amaral Burghi, Ana Carolina
Hinterlegt am:20 Nov 2017 13:41
Letzte Änderung:14 Jan 2019 14:21

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