Los conjuntos de datos de irradiancia anual típica (TGY, TDY) resumen el recurso solar en un lugar. Estos datos se generan para reflejar la irradiancia total mensual más probable (P50), basada en un largo historial de recurso solar. SolarAnywhere calcula los datos del año típico a partir de un máximo de observaciones de series temporales para cada región: más de veinticinco años en muchas zonas.
Nuestra licencia básica Typical Year tiene una resolución de 10 km y nuestra licencia mejorada Typical Year+ admite resoluciones nativas de hasta 1 km. Tanto la licencia básica como la mejorada incluyen muchos otros campos de meteodatos, estimaciones de suciedad e integraciones con herramientas de diseño. En este artículo, examinamos cómo un análisis de sensibilidad específico de la ubicación puede informar su proyecto fotovoltaico. También analizamos cómo el uso de imágenes de satélite de resolución nativa influye en la incertidumbre de los proyectos de energía solar fotovoltaica.
Análisis de sensibilidad espacial con datos del año típico de SolarAnywhere
Clean Power Research® evaluó la sensibilidad de los datos de mayor resolución de SolarAnywhere Typical Year en las clasificaciones climáticas seleccionadas que se enumeran en la Tabla 1, a continuación. Los clientes que realizan prospecciones en muchas ubicaciones potenciales de proyectos fotovoltaicos pueden detectar gradientes pronunciados en el recurso solar para ubicaciones muy próximas. Los conjuntos de datos de irradiancia de mayor resolución le ayudan a darse cuenta de este riesgo y a actuar en consecuencia.
Para cada uno de los lugares enumerados a continuación, visualizamos el recurso solar a través de una métrica simple de la insolación solar total (W/m2) dentro de un área de 10 km según la resolución máxima subyacente del conjunto de datos TGY. También desglosamos los resultados según la clasificación climática de Koppen para explorar la sensibilidad específica del clima.
Figura 1: Distribución de la insolación solar por tipo de clima en una cuadrícula de 10 km
Clima desértico árido y caluroso
Los climas desérticos cálidos y áridos suelen ser constantes durante todo el año (salvo los monzones) y tienen muchos días cercanos o con índice de cielo despejado. En consecuencia, los datos de alta resolución tienen menos ventajas directas en los climas desérticos cálidos y áridos, ya que un lugar es muy parecido al otro. En el histograma que se muestra en la Figura 2, a continuación, la mayor parte de la insolación solar en esta cuadrícula de 100 azulejos y 10 km cuadrados cae aproximadamente de forma normal alrededor del centro. Sin embargo, sigue habiendo cierta variabilidad.
Figura 2: Desierto de Arizona, EE.UU. (33.7248, -111.7541)
Climas subtropicales húmedos
Algunas zonas climáticas, como las subtropicales húmedas, presentan patrones meteorológicos y climáticos que varían significativamente intradía e interanualmente.
Esto es especialmente cierto en esta ubicación de la costa del Golfo de Texas, donde el rango de insolación solar anual puede ser del 2% dentro de una cuadrícula de 10 km. Esto es probablemente significativo porque es mayor que el rMBE estimado para este tipo de clima utilizando datos de SolarAnywhere (alrededor del 1%). De hecho, el recurso solar parece ser bimodal en esta zona, con dos picos claros como se muestra en el histograma de la figura 3, a continuación, lo que refleja fenómenos meteorológicos físicos reales como los huracanes que normalmente tocan tierra hacia el este o el sur.
En este caso especial, construir una planta fotovoltaica a sólo 5 km hacia el árido oeste tiene más probabilidades de producir una mayor cantidad de energía durante su vida útil.
Figura 3: Costa del Golfo de Texas, Estados Unidos (28.6493, -97.9342)
Figura 4: Trinitapoli, costa este de Italia (41.3693 , 16.0234)
Climas oceánicos
En este lugar de España, vemos un potencial solar más bajo en la parte inferior de la cuadrícula de la Figura 5. Esto refleja un cambio físico en la topografía -pequeñas montañas- que favorece la acumulación de nubes y la lluvia. Esto refleja el cambio físico en la topografía -pequeñas montañas- que favorece la acumulación de nubes y la lluvia. Utilizando datos de alta resolución del Año Típico, podemos ver que la construcción de un emplazamiento en la esquina inferior izquierda de la cuadrícula es probable que tenga un menor recurso a largo plazo.
Figura 5: Costa Oeste de España (42.8777, -8.5444)
Resoluciones nativas de las fuentes de satélite
Una de las preguntas más frecuentes que recibimos es: "¿Una mayor resolución significa datos más precisos?". La respuesta corta es no; una mayor resolución por sí sola no equivale a precisión, y seleccionar un conjunto de datos basándose únicamente en la resolución indicada puede no conducir a resultados aceptables.
La clave para reducir el riesgo de los proyectos fotovoltaicos es la precisión de la fuente de datos de irradiancia subyacente, que depende de la precisión del modelo. La precisión del modelo está muy influida por consideraciones técnicas como: la calibración y clasificación de las imágenes de satélite; los supuestos subyacentes en las ecuaciones atmosféricas; las técnicas en los conductos de control de calidad; e incluso las deficiencias de los piranómetros utilizados para la validación. Tomemos, por ejemplo, un modelo que tenga algún sesgo alto o bajo. La interpolación de datos o la generación sintética entre estimaciones no se traduce necesariamente en una reducción del sesgo intrínseco.
"En Clean Power Research, nos centramos mucho en validar la solidez de nuestro modelo central, además de comprender el impacto de las resoluciones nativas de cada fuente de satélite."
En Clean Power Research, nos centramos mucho en validar la solidez de nuestro modelo básico, además de comprender el impacto de las resoluciones nativas de cada fuente de satélite. En lo que difieren los proveedores de datos es en el rigor del control de calidad, la transparencia de los métodos y la experiencia técnica en modelización.
Validación de datos y control de versiones
Todos los conjuntos de datos de irradiancia de SolarAnywhere, incluidos los datos del Año Típico, están controlados por versiones. Esto significa que se mantienen constantes durante años para que estén disponibles durante todo el ciclo de vida de un proyecto. En aras de la transparencia y la mejora continua, los modelos de SolarAnywhere se actualizan y la validación correspondiente se publica con nuestros resultados anualmente.
Conclusión:
Los conjuntos de datos de irradiancia de alta calidad y mayor resolución pueden ayudarle a tomar decisiones más informadas sobre el potencial solar. Como se demuestra aquí, pueden existir diferencias significativas en ubicaciones cercanas, y realizar un análisis de sensibilidad (como los mostrados anteriormente) reduce el riesgo y añade conocimiento a los proyectos de energía solar fotovoltaica.
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¿Sigue siendo demasiado incierto? Los estudios de ajuste crean un conjunto de datos específico para cada lugar
Los conjuntos de datos validados por sí solos pueden no satisfacer los requisitos de incertidumbre de algunas decisiones de inversión. Esto es especialmente cierto a medida que aumenta el tamaño físico (y el riesgo financiero) de las plantas fotovoltaicas a escala comercial. En estos casos, los propietarios de los proyectos pueden optar por desplegar instrumentación en tierra y llevar a cabo lo que se conoce como estudio del recurso solar o campaña en tierra.
Clean Power Research proporciona estudios de ajuste del terreno (también conocidos como adaptación del emplazamiento) para generar un historial de datos más fiable y prolongado que se puede utilizar para el diseño y la prospección en lugar de los conjuntos de datos estándar de SolarAnywhere.
Tunings es una de las acciones más completas que se pueden llevar a cabo como parte de la diligencia debida del proyecto. Para obtener más información, visite el Centro de asistencia de SolarAnywhere.
Para saber más
- Zonas climáticas Koppen. Junio. Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Enlace
- Validación de datos de SolarAnywhere V3.7. 2023. Investigación sobre energía limpia. Enlace
- Pérez R, David M, Hoff TE, Jamaly M, Kivalov S, Kleissl J, Lauret P, Pérez M. 2016. Variabilidad espacial y temporal de la energía solar. Fundamentos y Tendencias® en Energías Renovables. Vol. 1: No. 1, pp 1-44. DOI: 10.1561/2700000006. Enlace
- Wagner K, Kubiniec A, McAlister T, Pérez R. 2023. The Importance of Data Quality for Reducing the Uncertainty of Site-Adapted Solar Resource Datasets. 2023 IEEE 50th Photovoltaic Specialists Conference (PVSC). DOI: 10.1109/PVSC48320.2023.10360048. Enlace
- Estudios de ajuste de SolarAnywhere. 2024. Investigación sobre energía limpia. Enlace
- Habte A, Lopez A, Sengupta M, Wilcox S. 2014. Temporal and Spatial Comparison of Gridded TMY, TDY, and TGY Data Sets. Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL). NREL/TP-5D00-60886. Enlace