Pablo Caballero
May 29, 2024
Simulácia výťažnosti fotovoltaiky slúži na viaceré účely. Je nevyhnutná na nájdenie najvhodnejšieho návrhu a komponentov pre projekt a zároveň poskytuje dôveru tým, ktorí investujú do výstavby projektu.
V posledných desaťročiach 20. storočia, s rozvojom aplikácií solárnej energie, energetické simulácie tradične vykonávali svoje výpočty s použitím sumarizovaných podmienok opísaných v takzvaných súboroch údajov o typickom meteorologickom roku (TMY).
V súčasnosti, vďaka relatívne nedávnemu rozvoju satelitného modelovania a ľahšiemu prístupu k výpočtovým možnostiam a softvérovým nástrojom, môžu subjekty solárneho priemyslu testovať svoje návrhy elektrární a finančné plány na základe realistickejších podmienok opísaných viacročnými časovými radmi (TS).
Do akej miery je možné charakterizovať slnečné žiarenie a meteorologické podmienky pomocou 8760 hodnôt uložených v TMY? Znamená to, že populárne súbory údajov TMY už nie sú užitočné?
V tomto článku poskytujeme prehľad týchto dvoch hlavných súborov údajov, ktoré sa bežne používajú na hodnotenie výnosov, a uvádzame odporúčania, kedy každý z nich použiť.
TMY P50 sa vytvára výberom najreprezentatívnejších mesiacov z dostupných časových radov (t. j. najtypickejších mesiacov január, február, marec atď.), ktoré sa potom spoja do jedného umelého a reprezentatívneho jedného roka.
V Solargis TMY sa výber reprezentatívnych mesiacov uskutočňuje prostredníctvom iteračného procesu založeného na dvoch hlavných kritériách: po prvé, dosiahnutie minimálnych rozdielov medzi štatistickými charakteristikami typického meteorologického roka (TMY) a skutočnými časovými radmi; a po druhé, zabezpečenie maximálnej podobnosti medzi mesačnými kumulatívnymi distribučnými funkciami (CDF) TMY a časovými radmi, aby presne reprezentovali typické hodnoty pre každý vybraný mesiac.
Rozdiel v relevantnosti jednotlivých parametrov pri výbere typických mesiacov sa rieši priradením váh parametrom zahrnutým v súbore údajov. Okrem slnečného žiarenia a teploty sú v súbore údajov zahrnuté aj ďalšie meteorologické parametre, ale zvyčajne ide o sekundárne parametre s menšou relevanciou v analýze, a preto nemajú vplyv na výber reprezentatívneho mesiaca.
Dôležité je tiež vedieť, že v závislosti od typu uvažovaných aplikácií solárnej energie sa môžu použiť rôzne váhy. Napríklad TMY vytvorená pre simuláciu výkonu budov by nemusela byť rovnaká ako TMY vytvorená pre termosolárne aplikácie, ktorá by sa zasa mohla líšiť od TMY vytvorenej pre softvér na simuláciu fotovoltiky. Preto pri porovnávaní súborov údajov TMY odporúčame vždy si všimnúť, ako je TMY skonštruovaný a na čo je vytvorený.
obrázok 1. Zobrazenie mesačných údajov o teplote zahrnutých v TMY (graf vľavo, referenčný rok je podľa konvencie nastavený na rok 1900), resp. v časovom rade (graf vpravo, obdobie údajov pokrýva kompletné roky od roku 1994).
TMY je v podstate pokusom o zhrnutie premenlivých podmienok do jedného roka s hodinovou granularitou. Výsledkom sú ľahšie súbory, s ktorými sa ľahko pracuje, ale v dôsledku toho sa stráca veľa cenných informácií.
Počas konverzie dochádza k strate údajov dvoma spôsobmi. Po prvé, v procese sa vyradia dlhé obdobia. Po druhé, agregácia údajov z podhodinových hodnôt na hodinové zakrýva aspekty variability zdrojov, ktoré môžu byť užitočné na preskúmanie.
Okrem toho, keďže výsledkom každej lokality môže byť iný súbor vybraných mesiacov, algoritmus TMY sťažuje porovnávanie lokalít. Tento nedostatok priestorovej nadväznosti tiež spôsobuje, že TMY nie je vhodný na regionálnu analýzu alebo na úpravu údajov pomocou blízkych pozemných meraní (prispôsobenie lokality).
Obrázok 2. Grafické znázornenie procesu konverzie TMY z TS
Bez ohľadu na údaje vyradené počas procesu ich tvorby môžu byť súbory údajov o typickom meteorologickom roku (TMY) stále užitočné na rýchle porovnanie v počiatočných fázach projektu solárnej energie, keď sa zvyčajne vyžaduje prieskum lokality alebo predbežná analýza uskutočniteľnosti.
Spracovanie ľahkých súborov údajov má vplyv na dátové služby, vďaka čomu sú volania API rýchlejšie. To môže byť užitočné najmä pri aplikáciách, kde je potrebné skontrolovať viacero lokalít v krátkom čase.
Obrázok 3. Typické mesačné hodnoty meteorologického roka sú mesačné priemery
Keďže TMY predstavuje skôr typické ako extrémne podmienky, je menej vhodný po počiatočných predbežných fázach vývoja projektu. Práve vtedy môžu byť časové rady užitočné, napríklad pri navrhovaní systémov, ktoré majú odolať najnepriaznivejším podmienkam, ktoré sa môžu vyskytnúť na konkrétnom mieste. Pri vykonávaní finančných štúdií sa časové rady odporúčajú na predvídanie rokov s nižšími (alebo vyššími) výnosmi.
Vo všeobecnosti, keď sa vyžaduje podrobnejšia charakteristika lokality, mali by sa použiť časové rady. To zahŕňa prípad analýzy variability na rôznych úrovniach: medziročnej, mesačnej alebo podhodinovej.
V praxi, keď je kapacita simulátora na spracovanie údajov obmedzená, môžeme v prípade potreby považovať Časové rady za "surovinu" na vytvorenie sekundárnych dátových produktov. To znamená, že ak chce niekto ešte použiť "kúsky" jednoročného obdobia na energetické simulácie, môže ich ľahko extrahovať z pôvodných Časových radov a identifikovať tie, ktoré boli obzvlášť extrémne z hľadiska najvyššej alebo najnižšej intenzity slnečného žiarenia (alebo akéhokoľvek iného meteorologického parametra s vplyvom na návrh a výkon fotovoltického systému).
Obrázok 4. Mesačné hodnoty časového radu poskytujú okrem mesačných priemerov aj minimálne a maximálne mesačné hodnoty
Obrázok 5. Časový rad umožňuje výpočet ďalších štatistík, napr. P90, P99 atď.
Zatiaľ čo súbory údajov TMY by mohli byť stále užitočné, keď sa vyžaduje rýchle porovnanie (zvyčajne v prvých fázach projektu), súbory údajov časových radov sú potrebné na vykonanie technickej a finančnej analýzy fotovoltickej elektrárne.
Najdôležitejšie rozdiely medzi oboma súbormi údajov sú zhrnuté v nasledujúcich tabuľkách.
Obrázok 6. Porovnanie vlastností údajov časových radov a TMY
obrázok 7.Porovnanie aplikácií časových radov a údajov TMY
Stiahnite si ukážku časových radov tu (CSV) a ukážku súboru TMY tu (CSV ).
