Pablo Caballero
Jan 10, 2019
Spolu s kvalitou a presnosťou je dôležité pozrieť sa aj na pôvodnú časovú granularitu vstupných solárnych údajov a údajov o počasí. V týchto súvislostiach sme pri vykonávaní simulácií fotovoltických systémov zaznamenali dva hlavné prístupy:
Aj keď používanie synteticky generovaných umelých hodinových hodnôt bolo bežnou praxou, tento prístup sa neodporúča.
V tomto článku sa zaoberáme výhodami používania reálnych hodinových alebo podhodinových časových radov namiesto hodinových údajov synteticky generovaných z mesačných priemerov.
Na tento účel sme spustili simuláciu fotovoltiky s použitím reálnych údajov získaných z modelu Solargis v hodinovom rozlíšení. Výsledky sme potom porovnali s tou istou simuláciou s použitím synteticky generovaných hodinových údajov (odvodených z mesačných priemerov pôvodných hodinových časových radov).
Hlavnými slnečnými a poveternostnými parametrami potrebnými na simuláciu výstupu energie z fotovoltických článkov sú dopadajúce slnečné žiarenie a teplota fotovoltických článkov (vypočítaná z teploty vzduchu).
Pre spoľahlivú energetickú simuláciu je dôležité, aby v každom časovom kroku bola správna zhoda medzi slnečným žiarením a teplotou . V opačnom prípade môže byť výkon elektrárne a príslušné energetické straty nadhodnotené alebo podhodnotené.
Tento efekt by sa mal zohľadniť ako dodatočný faktor analýzy neistoty pri použití syntetických údajov. Vo vzorovej simulácii v softvéri PVsyst pre štandardný systém s výkonom 15 kWp nachádzajúci sa v juhovýchodnom Španielsku (Plataforma Solar de Almería, vzorové súbory sú k dispozícii tu) vidíme rozdiel 1,2 % v ročnom energetickom výkone pri použití skutočných hodinových údajov v porovnaní s použitím synteticky generovaných hodinových údajov. Podobný postup pre iné lokality ukázal vyššie rozdiely, ale väčšinou v rozmedzí ±2 %, čo možno považovať za primeraný odhad dodatočnej neistoty pri použití synteticky generovaných údajov. V prípade lokalít so zložitejším priebehom slnečného žiarenia a teploty sa očakáva, že dodatočná neistota bude ešte vyššia.
Po zohľadnení všetkých neistôt (viac informácií o spôsobe výpočtu P90 nájdete v predchádzajúcom článku) môžeme v nasledujúcej tabuľke 1 porovnať výsledky simulácie energie z fotovoltických panelov pre našu vzorovú lokalitu.
Tabuľka 1: Energetický výkon získaný zo simulácie jednoduchého pevne namontovaného systému
( 1) Použitie vopred vypočítaných dlhodobých priemerov z programu pvPlanner by mohlo mať mierne vyššiu neistotu, približne 1 %
(2) Medziročná variabilita prevzatá z PVsyst
(3) Zahrnutý faktor neistoty z použitia synteticky vytvorených profilov
V uvedenom príklade je síce hodnota P50 vyššia (a na prvý pohľad vyzerá "príťažlivejšie") pri použití syntetických hodinových údajov, ale skutočnosť, že má vyššiu neistotu, vedie k nižšej hodnote P90 (a v konečnom dôsledku k menšej "príťažlivosti" ). Táto situácia je znázornená v nasledujúcom grafe pravdepodobnosti. V každom prípade sa v záujme úspešnosti projektu odporúča vždy použiť prístup s najnižšou neistotou.
Obr. 1. Hodnoty energie P50 a P90 z dvoch rôznych simulácií s rôznymi neistotami
Na odhad celkovej neistoty ročných odhadov energie potrebujeme poznať ročnú variabilitu poveternostných podmienok a očakávanej produkcie energie. Tú možno presne odhadnúť, ak poznáme ročné sumy za obdobie aspoň 10 rokov z nedávnej histórie. Pri absencii viacročných časových radov môžeme očakávanú ročnú variabilitu ročnej produkcie energie len odhadnúť, čo je veľmi ťažké, keďže ročná variabilita má veľmi zložité geografické zákonitosti.
Pri absencii časových radov je náhradným prístupom využitie hodnôt ročnej variability GHI z miest s podobnými úrovňami ožiarenia a klimatickými podmienkami. Tento prístup sa napríklad používa ako predvolený pri výpočte P90 v softvéri PVsyst (pozri http://files.pvsyst.com/help/meteo_notes_annual_variability.htm). Tento prístup má dva problémy. Po prvé, ročná variabilita sa môže výrazne líšiť na rôznych miestach, ktoré majú podobné klimatické podmienky a slnečné žiarenie. Po druhé, ako bolo vysvetlené v predchádzajúcom článku na blogu , ročná variabilita GHI sa nerovná ročnej variabilite výkonu fotovoltaiky.
Tabuľka 2: Medziročná variabilita (štandardná odchýlka) pre vzorovú lokalitu v Almeríi, Španielsko
Aj keď sú mesačné súčty reálnych aj syntetických údajov rovnaké, analýza po hodinách vždy ukáže kritické rozdiely. To znamená, že v synteticky vytvorenom hodinovom časovom rade nie sú úplne zachytené typické a extrémne hodnoty a syntetické údaje zvyčajne vykazujú systematické odchýlky. Výber optimálnej konštrukcie a komponentov bez prijatia predpokladov o vyššom riziku očakávaných poveternostných podmienok sa pri použití syntetických údajov stáva nemožnou úlohou.
V prípade vzorovej lokality použitej v tomto článku možno takéto rozdiely priamo pozorovať pri porovnaní oboch súborov údajov, skutočných hodinových TMY a synteticky generovaného roka. Existujú rozdiely medzi maximálnymi hodnotami zaznamenanými v údajoch, ale aj v štatistickom výskyte hodinových hodnôt nad alebo pod určitou prahovou hodnotou. To možno ľahko pozorovať pri všetkých parametroch použitých ako vstupy v simuláciách; v našom prípade pri globálnom horizontálnom žiarení (GHI), difúznom horizontálnom žiarení (DIF), teplote vzduchu (TEMP) a rýchlosti vetra (WS). Súvisiace štatistické údaje pre lokalitu vzorky sú uvedené v tabuľke 3.
Tabuľka 3: Priemerné hodnoty hlavných poveternostných parametrov pre simuláciu fotovoltaiky pre vzorové miesto.
Tabuľka 4: Štatistika počasia s uvedením extrémnych hodnôt vypočítaných pre skutočné a syntetické údaje pre lokalitu vzorky v Almeríi v Španielsku.
Na získanie ešte úplnejších výsledkov sa odporúča použiť kompletný súbor historických časových radov (poskytovaných so súbormi údajov TMY v systéme Solargis).
Hodinové rozdelenie väčšinou nie je v syntetických údajoch dobre zastúpené, čo môže mať významný vplyv na analýzu očakávaných príjmov. Nielen kvôli rozdielom v cenách za vyrobenú energiu, ktoré môžu byť podľa hodinových cien stanovených buď na spotových trhoch, alebo na základe prípadnej zmluvy o nákupe energie (PPA), ale aj pre situácie, keď je fotovoltický systém navrhnutý na vlastnú spotrebu. V takýchto prípadoch je tiež potrebné mať presnú dlhodobú predpoveď profilov výroby, aby bolo možné navrhnúť plán, ktorý maximalizuje energiu, ktorú fotovoltický systém vyrobí.
Obrázok 2 a tabuľky 5 a 6 nižšie predstavujú rozdiely v jednotlivých hodinách dňa pri porovnaní simulácie založenej na časových radoch s reálnymi a syntetickými hodinovými údajmi. Na ročnej úrovni sa najväčšie nadhodnotenie, ktoré je vidieť v syntetických údajoch, vyskytuje v popoludňajších hodinách. Z tabuľky mesačných odchýlok tiež vidíme, že výrazné rozdiely sú počas prvej a poslednej hodiny dňa, najmä v niektorých mesiacoch.
Obrázok 2: Agregovaná ročná hodnota rozdielu medzi syntetickými a skutočnými hodinovými údajmi pre každú hodinu
Tabuľka 5: Agregované mesačné hodnoty rozdielu medzi syntetickými a skutočnými hodinovými údajmi podľa hodín dňa.
Tabuľka 6: Agregované mesačné hodnoty rozdielu medzi syntetickými a skutočnými hodinovými údajmi podľa hodín dňa vyjadrené v percentách
Výkonnosť satelitných modelov slnečných zdrojov pre danú lokalitu možno charakterizovať súborom ukazovateľov. Bias alebo Mean Bias Deviation (MBD) charakterizuje systematickú odchýlku modelu na danej lokalite, t. j. systematické nadhodnotenie alebo podhodnotenie; Root Mean Square Deviation (RMSD) a Mean Absolute Deviation (MAD) sa používajú na označenie rozpätia chyby pre okamžité hodnoty.
Existencia kvalitných pozemných meraní z miesta realizácie projektu poskytuje jedinečnú príležitosť na výpočet takýchto štatistík a overenie modelu údajov o počasí (tabuľka 7 a obrázok 3). Avšak len ak máme k dispozícii zhodné obdobie v hodinovej granularite skutočných hodnôt , môžeme vykonať náležité porovnanie a identifikovať možné odchýlky modelu. Synteticky generované údaje alebo mesačné priemery nie sú vhodné na validáciu modelu slnečných zdrojov, pretože nereprezentujú skutočné merania.
Tabuľka 7: Validačné štatistiky pre vzorové miesto v Almerii v Španielsku.
Obrázok 3: Rozptyl reprezentujúci modelované údaje zo satelitu v porovnaní s údajmi nameranými na zemi pre hodinové, denné a mesačné hodnoty pre lokalitu vzorky.
Overenie kvality údajov o počasí použitých pri simulácii poskytne dôveryhodnosť výsledkov. Ak sa však zaznamená dostatočné obdobie (aspoň 12 mesiacov), môže sa použiť aj na prispôsobenie modelu lokalite a koreláciu údajov. Modely prispôsobené lokalite sa potom použijú na prepočet súboru údajov s vyššou presnosťou a nižšou neistotou.
Modely údajov o počasí sú schopné poskytovať reálne hodinové údaje za historický čas, ale modely ponúkajú aj možnosť výpočtu údajov v reálnom čase počas celej životnosti fotovoltickej elektrárne (pozri obrázok 5). To znamená, že ten istý zdroj údajov, ktorý sa používa na vyhľadávanie lokality, plánovanie a projektovanie elektrárne, sa môže - v neskoršej fáze - používať aj počas prevádzky elektrárne. To umožňuje konzistentné porovnanie medzi skutočným hodnotením výkonu a hodnotením, ktoré bolo pôvodne vypočítané počas vývoja projektu. To sa stáva užitočným, keď je elektráreň predmetom opätovného hodnotenia, čo umožňuje transparentnejšie transakcie a spoľahlivé hodnotenie investícií súvisiacich s aktívami fotovoltaickej elektrárne.
Obrázok 5: Údaje skutočného modelu sa môžu konzistentne používať pri všetkých hodnotiacich činnostiach počas životnosti fotovoltickej elektrárne
Používanie synteticky generovaných údajov z mesačných priemerov je zastaraný prístup, pretože umožňuje veľmi obmedzený rozsah analýzy a výsledky získané zo simulácie majú vyššiu neistotu. V dôsledku toho môže používanie synteticky generovaných údajov viesť k nesprávnym rozhodnutiam. Používanie skutočných hodinových údajov zo spoľahlivého zdroja sa uprednostňuje vo všetkých prípadoch: na dosiahnutie čo najpresnejších výsledkov a na vykonanie kompletnej analýzy a optimalizácie fotovoltickej elektrárne. Používanie mesačných priemerov je užitočné na vyhľadávanie lokalít a veľmi základné štúdie v prípravných fázach projektu.
Tabuľka 8: Zhrnutie možností reálnych hodinových údajov v porovnaní so syntetickými hodinovými údajmi.
