Los Proyectos Solares Modernos Son Más Complejos, Y las Nueva Tecnología Requerida Una compresión más Profunda de los datos y el Rendimiento del Sistema para producir los resultados de los resultados. En el Lado Comercial, Los modelos Finicieros Impulsados por el Mercado Exigen Simulaciones Fotovoltaicas de Mayor Precisión.
Si bien los modelos modelos empíros simples y los conjuntos de datos de baja resolución Han sido suficientes en el pasado, Hoy en día, la dependencia de los estaS enfoques obsoletas ha resultado en un des -Diseño y simulaciones de las fotovoltas inexactosas, lo que rast. Proyectos en Todo el Mundo.
Para Manejar las Complejidades del Mundo Real de los Proyectos Solares Modernos, LA Industria Solar Debe Adoptar Metodologías Más Newevas, Basadas en Datos y Verificables Respaldadas por Datos de Alta Resolución y modelos Físicos.
Este artículo explora tres áreas cryticas donde se Deben Lograr Nuevo Estándares de la Industria para apoyar la innovación y apuntuar un alcalde eficiencia, precisión y residencia del mercado.
#1: Nuevo Estándares de datos para tener en cuenta el aumento del clima extremo y la variabilidad
Como están -están de la industria, la mayoría de los desarrolladores de proyectos fotovoltaicos aún dependen de los datos típicos del año meteorológico (tmy) para simulaciones fotovoltaicas y optimización del del desesiño del sistema. Tmy agrega datos de Años históricos en un año «típico», que representación de manera patrones confiables promediio de radiació solar, temperatura del aire y (Hasta cierto Punto) la velocidad del viento. Sin embargo, TMY no tiene en cuenta los eventos meteorológicos extremos y los tres tipos créficos de variabilidad: ciclos un cortomatúa (intra-horas), interanual (estacional) largo plazo, incluido el culbio climáto.
En Cambio, Los conjuntos de datos tmy utilizados en la industria generalmente vienen con una resolución de tiempo por horra, y su baja granularidad pude dar Lugar A estimaciones de rendimiento inexactas. Si bien los datos de tmy aún Pueden ser útiles para cálculos rápidos durante la fase de prefactibilidad de los proyectos, sus limitaciones se hacen cada vez más evidentes durante las evaluaciones avanzadas.
Los datos de la serie temporal de alta resolución Deben Adoptarse como el Nuevo Estándar para componente la variabilidad A Corto Plazo, Interanual Ya Largo Plazo.
La Variabilidad A Corto Plazo se Refiene A Cambios rápidos en la radiación solar y las condicionares ambientales que ocurren en minutos o horras, como nubes que pasan, inundaciones se arrepenten Al Abordar La Variabilidad A Corto Plazo, La Granularidad de los datos es MÁS IMPORTANTE. Los datos tmy de baja resolución por horra suavizan las fluctuaciones meteorológicas, Al no capturar la granularidad requerida para un modelo modelado preciso.
Al contrario de los datos de la serie temporal de alta solución y alta resolución y 15 minutos se descomponen Cada año en intervalos de 15 minutos, que abarcan haasta 30 años de histia. Por lo tanto, Los datos de la serie proporcionan temporal una cantiDad de datos sin precedentes: MÁS DE 1 MILLÓN DE PUNTOS DE DATOS PARÁMETRO EN COMPARACIÓN CON LOS 8,760 PUNTOS DE DATOS TÍCAMENTOS UTILIZADOS EN LOS MODEMOS BASADOS EN TMY PORA (FIGURA 1).
La alta cubierta de nubes y la contaminacia atmosférica que aerosoles contienses impactan la capacidad de las plantas de energía para generar la cantidad esperada de energía. Los Vientos Extremos, La Lluvia, El Granizo y Los Huracanes También Interrummen Significativamento la Operación y la Entrega de Energía Solar.
CUANDO SE Producen Eros Eventos, Las Simulaciones Realizadas Con Conjuntos de Datos Tmy de Baja Granularidad A Prediciones de Producen Menudo Demasiado Optimistas y Diseños de Sistemas Subóptimos, porque no es anticipar anticipar anticipar Planificar escenarios Meteorolóbicos «no Típicos» no Típicos «». «.» «. Al No Capture la Gama, completa de posibles, variabilidad y extremos, los desarrolladores que usan conjuntos de datos tmy a menudo terminan con una imagen sesgada del rendimiento esperado, lo que pone en peligro la vibilidad financiera de su semación.
Al Pasar de los modelos Basados en tmy a los datos de la serie de tiempo de alta resolución, Los desarrolladores de proyectos fotovoltaicos Pueden Garantizar un Diseño Fotovoltaico MÁS preciso, las evaluaciones de rendimiento, poro tático, y las resistencias de los propios y resistentes y las resistentes y las resistencias de los propios. Cadada Vez Más impredecible.
Variabilidad interanual
La Variabilidad Interanual se Refiere A Cambios en Los Patrones de Irradiancia Solar de Año en Año Debido A Los Ciclos Atmosféricos e Hidrológicos naturales. El Enfocque de Promediio A Largo Plazo Utilizado Realmente, ES Decir, Empleando Conjuntos de Datos tmy, Esconde Extremos Cryticos, como Radiación o temperatura solar inusualmentación baja o alta, DeJando a los desarrolladores sin preparación para que se prepare para el rango completo.
Por el contrario, Los datos de la serie temporales de alta resolución permitidos comparaciones año por año un intervalos de 15 minutos, de las ideas de reciendo las incomparables SOBRE LOS Cambios Estacionales E Interanuales. TENER ACCESO A Comparaciones interanuales de intervalos de tiempo detallados comprender OS patrones es crucial para deseñar sistemas que puedan lidiar con las fluctuaciones de ingresos en regiones donde la variábilidad anual es alta. La Capacidad de Evaluars Los Mínimos y Los Máximos, en Lugar de depender Únicamento de los Promedios, Evaluaciones de permiso de Riesgos más sólidas y una mejor alineación con las expectativas de los inversores.
Tendencias A LARGO PLAZO Y CAMBIO CLIMÁTO
LA Mayor parte de la Variabilidad es impulsada por procesos naleses, incluidos los ciclos a Largo Plazo, Pero el Cambio Clim vantico introduce tendencias que afectan las Condiciones de Referencia. El aumento de las temperaturas, Los patrones de precipitación Cambiantes y Los Cambios en la radiación Solar Son Algunas de las Formas en que el Cambio Climáco Está Afectando El Panorama de la Energía Solar.
Para Comprender Estas Tendencias, Los Expertos Deben Analizar Un Historial Integral de Datos Solares y Meteorológicos, Idealmento ABARCAR El Mayor Tiempo Posible. Confiar únicamé en los datos de los Últimos Años Puede conducir una conclusión Engrimosas. Por Ejemplo, Un conjunto de datos un representante de Corto Puede Puede Demasiado Un Patrón CliméTo Especino, Sesgando Proyecciones a Largo Plazo. Al Examinar Décadas de DataS de Alta Resolució, Los Desarrolladores Pueden Distinguir Entre la Variabilidad Causada Por Los Ciclos Naturales (Por Ejemplo, El Niño) y las tendencias posibles impulsadas por el Cambio Climáxo.
Los Impactos del Cambio Climático También Varía Según la Región. Por Ejemplo, SI Bien Algunas ÁREAS PUEDEN VER UNA AUNTO EN LA RADIACIÓN SOLAR DEBIDO A LA REDUCCIÓN DE LA COBERTURA DE LA NUBE, OTRAS PUEDEN EXPERIMITARIO DEMINUCOS DEBIDO A Mayores concentranes de aerosol. LOS Datos Validados de alta Calidad Aseguran que Estas Tendencias Sutiles se Capturen Con Precisión.
#2: El Mercado Solar Necesita Cambiar A Nuevo Estándares de Modelado A
Utilizar complete los sistemas bifaciales
Los Módulos PV Bifaciales, Que Capturan La Luz Solar En Ambos Lados de Las Células, Se Han Convertido en UNA OPCIÓN PREFERENIDA EN Proyectos Solares Debido A SUS Mayores Rendimientos de Energía y precios Reducidos. Al Realizar TODO El Potencial de la Tecnología Bifacial Requiere Un Cambio de los Estándares de Modelado Tradicionales A Las Herramientas Físicas que Simulan Con Precisión Su Rendimiento y OfriRen Mejores Ideas Necesarias Para La La La La La La La La LA LA LA OPTIMIZACIA DEL SISTEMA BIFACACIAL.
Las deficiencias del Factor de Vista y Los Modelo de Cielo Isotrópico
La Mayoría de Las Herramientas de Simulación Fotovoltaica se Basan en el Modelo de Factor de Vista Simplificado, Que se Basa en el Modelo de Cielo Isotrópico. Si Biens adecuado para sistemas monofaciales, este enfoche lucha por simular la radiació solar del lado trasero para módulos bifaciales con precisión. El Modelo ISOTRÓPICO SUPONE QUE LA RADIACIÓN DEL CIELO DIFUSA ES UNIFORTE A TRAVÉS DE LA CÚPULA DEL CIELO, IGNORANDO LAS COMPLEJIDADES DE LOS REFLEJOS Y EL SOMBREADO DE LOS OBJETOS CERCANOS COMO CARTRUCTURAS, ÓRORBOLES Y OTROS MÓDULOS PV. Como resultado, Las Simulaciones, una estimación misudo productiva inexactas de rendimiento Energético, lo que llleva a Diseños y Riesgos de Sistema Subóptimo de Bajo Rendimiento.
La dependencia de los estándares de ling de modelo obsoleto se vaelve Cada Vez Más Problemática en Los Diseños Optimizados para el Rendimiento Maximizado y la Eficiencia Rentable. Los desarrolladores Corren el Riesgo de Sobreestimar el Rendimiento Fotovoltaico y, un menudo, no Pueden Optimar las configuraciones del sistema para las condiciones del Mundo Real Mientras Usan Estos Están Estándares Obsoletes.
Este puede llevar a los inversores y partes interesadas un perder la confianza en los proyectos que no se acumulan con las expectaciones de desempeño debido a simulaciones inexactas. Para obtenero complete los benéficios de la tecnología bifacial, la industria Debe Adoptar Nuevo Estándares Que se Basan en Modelo Basados en Físicos que representan los Matices del Comportamiento del Sistema Bifacial.
Rastreo de Rayos y Modelos de Cielo anisotrópico como el Nueva Estándar para la tecnología pv bifacial
La Tecnología de Trazado de Rayos, Combinada Con El Modelo de Cielo Anisotropico, Aborda Estas Limitaciones. A Diferencia del Modelo ISOTRÓPICO, El Modelo de Cielo anisotrópico captura el Comportamiento Dinámico de la Cóspula del Cielo y Las Superfices Circundantes, OfReciendo una Simulación Más Realista de Interacciones de Luz Reflejadas Con bifacial
Módulos. Al simular rayos individuales de luz solar que viaja a Través de un entorno 3D, ESTOS MODELOS AVANZADOS Representan el Sombado, Las Variaciones de las Condiciones del Mundo Real (Figura 3).
Además, el uso de datos precisos de albedo de tierra especies del sitio y los datos de la serie subhoraria temporal permanente la captura de variaciones de corto en la plazo en la radiación delantera y Trasera Durante Todo el Día, proporcionando a Los Desarrolladores Información Matizada LOS LOS ADO LOS SOBRE LOS SOBERA LOS SOBRE LOS LOS SOBRE LOS SOBEROS MA Rendimientos de Energía. La Computacia en la nube facilita las simulaciones intensivas en recursos al gestión efectivamamento Cualquier complejidad de los diseños fotovoltaicos sin comprometro cálculos precisos.
Al Adoptar Estándares de Modelado MÁS NUEVOS Y PRECISOS Y TECNICAS DE CÁLCULO AVANZADAS, LOS DEARROLLADORES PUEDEN DISEDAR SISTEMAS SISTEMAS BIFACIOS Realmento Esté a la Altura de Su Potencial.
#3: Los Estándares de Datos de Componentes Obsoletos Son Simulaciones Sesgadas
Los enfoques obsoletas, la falta de estandarización y la falta de verificación de las especificaciones técnicas de los componentes fotovoltaicos hijo desafinos persistentes en la industria en la actualidad. ESTOS Problemas Afectan No solo la precisión de las simulaciones, Sino también el éxito general y la bancabilidad de los proyectos solares.
Nuevos Estándares de la Industria para Administrar Datos de Datos de Componentes Fotovoltaicos
Las especificaciones del Módulo PV generalme se Almacenan en Archivos Pan, Mientras que las especificaciones del inversor se Almacenan en Archivos ond. Las especificaciones técni CAS PROPORCIONADAS EN ESTOS ARCHIVOS NO HIJO SUFIENTES para las LAS SOLUCTIONES DE SOFTWARE DE SIMULACIA DE ENERGIA DE ÚTIMA GENERACIONA. La forma en que se aceden, usan y distribuyen nos datos en la confusión, las ineficiencias y las disputas inevitables. Además, ESTOS Archivos de Texto Sin Formato se Pueden Modificar y compartimento fácilmento de una manera no controlada, lo que un menudo resultante:
- Inconsistencias: Múltiples Versiones de especificaciones Técnicas para el Mismo producto conducen una confusión
- Errores: LOS Datos no Verificados Sosgan Estimaciones de Rendimiento EnergéTico, lo que resultan en Diseños Defectuosos y Riesgos Financieros
- Proyeciones Demasiado Optimistas: Los datos inexactos o manipulados un menudo conducto a simulaciones que no reflejan el rendimiento del mundo real
Confiar en datos no verificados se extiende más Allá de las simulaciones inexactas. Los desarrolladores Corren el Riesgo de Diseño Sistemas que tengan un rendimiento inferior, lo que llleva a Pérdidas Financieras y Credibilidad Dañada. Para los Inversores, La Falta de Datos Confiables aumnas el Riesgo Percibido de Proyectos, Potencialmento Disuadiendo fondos o conducto a términos desfavorables.
La Necesidad de una base de Datos de Componentes Fotovoltaicos Verificadas y Estandarizadas
El Acceso A UNA Base de Datos de Componentes Confiaciones Garantiza que las Simulaciones Fotovoltaicas de las estimaciones recreadas de Rendimiento Precisas, Reduciendo Los Riesgos y Mejorando la Fideicomisos y la Bancarabilidad del Proyecto. También respalda el Objetivo MÁS AMPLIO DE LA ESTANDARIZACIA DE LOS PROCEDIMIENTOS Y DOCUMENTOS Utilizados en la Debida Diligencia para Reducir el Tiempo y Los Costos de Entrega. LA Implementación de Bases de Datos Verificadas, Como el Catálogo de Componentes Fotovoltaicos, Transformará la forma en que la Industria Aborda el Diseño y la Quiebabilidad del Proyecto, dereciendo una Mayor Transparencia y Confiabilidad. Dicha Base de Datos Verificada Debe:
- Incluya Especificaciones Validas para módulos Fotovoltaicos, Inversores y OTROS Componentes Fotovoltaicos, Considerando las Necesidades de los Enfoques Modernos de Simulación de Energía Fotovoltaica FÍsica
- Asigne una clase de confianza de componentes, que indique la confiabilidad de los datos basados en verificaciones automatizadas, documents cryticos suministros y validación de expertos
- Simplifique el Trabajo de Desarrolladores, Inversores y auditorios al proporción una fuente de informaciónis confiable
Autor
Metro Arcel Suri ES EmpRendor y CoFundador de la Compañía Solar de Datos Software Solargis. ES Un Experto en Recursos Solares, Fotovoltaicos y Geociencia. Conun doctorado en geografía y geoinformática, Marcel Ha Hecho Contribuciones Significaciones a la Energía Solar A Través de la Ciencia y la Investigación Revisada por Pares. IMPUNADO POR UNA PASIÓN POR LA Innovación, Marcel Se Dedica A Mejorar la Eficiencia de Las Herramientas Digitales y Los Recursos de Datos y El Análisis Que Mitigan Los Riesgos Relaciones Con el Clima y Elevan Los Estánndares de la Industria.
