Clean Power Research® se complace en presentar los conjuntos de datos SolarAnywhere® de alta resolución Typical GHI Year (TGY) y Typical DNI Year (TDY) con resoluciones temporales de 1 y 5 minutos. Aprovechando los algoritmos de reducción de escala basados en IA, estos conjuntos de datos proporcionan datos de recursos solares altamente granulares con una variabilidad intrahoraria realista que se asemeja mucho a las observaciones sobre el terreno. Esto permite a los modeladores de sistemas fotovoltaicos simular la variabilidad a corto plazo, estimar con precisión las pérdidas por recorte y optimizar el despacho de baterías, garantizando al mismo tiempo que los totales anuales de insolación se mantienen para un año típico. Estos conjuntos de datos de alta resolución están disponibles para los usuarios de SolarAnywhere con una licencia Typical Year+ o Sites.
Las capacidades de datos subhorarios son cada vez más esenciales a medida que la industria solar se enfrenta a márgenes de beneficio más ajustados, proyectos a mayor escala y diseños de sistemas más complejos. Con la inminente expiración de los principales créditos fiscales federales, incluidos el crédito fiscal a la inversión (ITC) y el crédito fiscal a la producción (PTC), la rentabilidad de los proyectos es cada vez más difícil. En consecuencia, los promotores, los operadores y la comunidad crediticia se ven presionados para estimar mejor la rentabilidad financiera y maximizar el rendimiento. Debido a ello, y a medida que la inversión de capital se desplaza hacia proyectos fotovoltaicos de mayor tamaño con ratios CC:CA más elevados, la necesidad de una modelización del rendimiento más precisa -incluida la estimación exacta de las pérdidas por recorte utilizando datos de recursos solares de 1 y 5 minutos- se ha convertido en un factor crítico para el éxito de los proyectos.
Las figuras 1 y 2 muestran cómo se comparan los conjuntos de datos subhorarios de SolarAnywhere con el GHI medido en tierra y entre sí en una única ubicación durante un periodo de 12 horas. La figura 1 presenta una comparación de series temporales de 1 minuto de GHI modelizada y observada, mostrando cómo la resolución temporal fina sigue de cerca la variabilidad del mundo real. En la figura 2 se compara el GHI modelizado con distintas resoluciones (1, 5, 30 y 60 minutos), lo que demuestra que los datos de mayor resolución captan con mayor precisión las fluctuaciones a corto plazo que se suavizan a intervalos más amplios.
Figura 1: Comparación de datos terrestres y GHI modelado por SolarAnywhere en SURFRAD Bondville (periodo de 12 horas)
Comparación de series temporales del GHI medido en tierra en 1 minuto frente al GHI modelado por SolarAnywhere con resoluciones de 1 y 60 minutos. Los datos modelados de 1 minuto siguen de cerca las observaciones terrestres en relación con la resolución de 60 minutos.
Comparación de series temporales de la GHI modelizada por SolarAnywhere con distintas resoluciones (1 minuto, 5 minutos, 30 minutos y 60 minutos). Los datos modelizados de 1 minuto captan mejor la variabilidad a corto plazo que se suaviza en intervalos más gruesos.
Entre las principales ventajas de los datos SolarAnywhere de 1 minuto y 5 minutos del año típico se incluyen:
- Variabilidad sintética que imita las condiciones del mundo real - Nuestro enfoque introduce fluctuaciones intrahorarias que reflejan patrones observados en mediciones terrestres fiables.
- Precisión anual preservada - Los totales anuales de insolación para la Irradiancia Horizontal Global (GHI), la Irradiancia Normal Directa (DNI) y la Irradiancia Horizontal Difusa (DHI) se conservan -a menudo dentro de una centésima de porcentaje de los valores horarios correspondientes- garantizando la coherencia en las evaluaciones anuales de rendimiento.
- Cobertura mundial: disponible para todas las regiones entre ±60° de latitud, accesible tanto a través de la interfaz de usuario como de la API para los clientes con licencias válidas.
- Sin aumento de precio para los clientes actuales - Los clientes actuales de Typical Year+ y Sites recibirán acceso a estos nuevos conjuntos de datos de alta resolución sin coste adicional.
Estudio destacado: Por qué los datos de 1 minuto son importantes para calcular con precisión la producción de energía
Para demostrar el valor de los datos de resolución de 1 minuto generados a partir de un modelo estadístico de IA, Jing Huang, Ph.D. -miembro del equipo de investigación de Clean Power Research- realizó un estudio en una ubicación de Seattle. El estudio utilizó un año de datos de irradiancia de 1 minuto basados en tierra (2021) y un año de datos modelados de 1 minuto de año típico de SolarAnywhere producidos por nuestro enfoque de reducción de escala estadística patentado. El estudio comparó la precisión de la estimación energética basada en el GHI, asumiendo un panel horizontal fijo, y evaluó el rendimiento en diferentes relaciones CC:CA (es decir, relaciones de carga del inversor).
La figura 3 muestra que el error relativo de la estimación de energía para los datos horarios aumenta con relaciones CC:CA más altas, mientras que los datos modelados de 1 minuto de SolarAnywhere siguen siendo sistemáticamente más precisos y estables en todas las relaciones CC:CA. Esto demuestra la clara ventaja de utilizar conjuntos de datos de 1 minuto de alta resolución para la modelización fotovoltaica avanzada con el fin de capturar las pérdidas por recorte.
Figura 3: Error de estimación de la energía con determinados coeficientes de carga del inversor (ILR), Seattle, Washington, EE.UU., 2021
Este trabajo se basa en la investigación previa realizada por Jing Huang, Ph.D.; Marc Perez, Ph.D.; y Richard Perez, Ph.D.-todos miembros del equipo de investigación Clean Power Research- que se detalla en un libro blanco sobre Nonparametric Temporal Downscaling of GHI Clear-sky Indices using Gaussian Copula. Al desarrollar el modelo SolarAnywhere que se utiliza para obtener los datos de 1 y 5 minutos, se introdujeron mejoras significativas en la metodología descrita en esta publicación.
El modelo estadístico de IA mejorado va más allá del método estadístico original de la cópula gaussiana, ofreciendo representaciones más precisas de la variabilidad. Además, el modelo se ha entrenado con más de 250 años de datos terrestres de 1 minuto de alta calidad recogidos en estaciones de seis continentes (excluida la Antártida) y doce clasificaciones climáticas de Köppen-Geiger, lo que mejora aún más su precisión y aplicabilidad global.
Entre las principales conclusiones figuran:
- Los datos de 1 minuto ofrecen una precisión superior: en comparación con los valores GHI horarios, los datos de 1 minuto reducidos pueden reducir el error de estimación energética en un 5-10%, hasta aproximadamente ±2% (una reducción del 50-100%), dependiendo de la ubicación y el tipo de clima. Los datos modelizados de 1 minuto mantienen un error relativo consistentemente bajo en todas las relaciones CC:CA, ajustándose estrechamente a la "verdad" establecida por las mediciones terrestres de 1 minuto.
- Los datos horarios subestiman las pérdidas por recorte - Cuando se utilizan datos de tierra promediados por hora, el error relativo en la estimación de la energía aumenta a medida que aumenta la relación CC:CA, alcanzando un máximo en torno a una relación de 1:6. Esto significa que los datos horarios no captan la variabilidad a corto plazo que provoca los recortes en el mundo real. Esto significa que los datos horarios no captan la variabilidad a corto plazo que provoca los recortes en el mundo real.
- Por qué es importante - Dado que los sistemas fotovoltaicos se diseñan cada vez con mayor proporción de CC:CA para optimizar la rentabilidad, modelar con precisión las pérdidas por recorte resulta fundamental para la toma de decisiones financieras y operativas. Nuestros resultados demuestran que solo los datos de alta resolución (1 minuto) pueden captar con fiabilidad estos efectos.
Validación de datos: Garantizar la precisión anual e intrahoraria
Los conjuntos de datos de alta resolución sólo son valiosos si demuestran ser precisos y fiables. Para garantizar que los datos SolarAnywhere de 1 minuto y 5 minutos del año típico (TGY/TDY) cumplen esta norma, Clean Power Research llevó a cabo una rigurosa validación de la variabilidad intrahoraria, además de la validación global existente para la versión de datos V4.0. Dado que estos conjuntos de datos de alta resolución se derivan de la V4.0 y se alinean a nivel horario, esta validación adicional de la variabilidad confirma su precisión a escalas de tiempo subhorarias. En conjunto, estas validaciones demuestran la capacidad de almacenamiento intrahorario de los datos, al tiempo que mantienen la coherencia anual establecida por la V4.0.
Esta validación adicional de la variabilidad de los datos abarca el periodo 2019-2024 y utiliza datos terrestres de una amplia red de estaciones SURFRAD y SOLRAD en diversas regiones geográficas y climáticas. Este enfoque integral confirma que el modelo funciona de forma coherente en condiciones variables en todo el mundo.
Cómo validamos la precisión:
- Evaluación comparativa de la verdad sobre el terreno: la validación se realiza con una resolución de 1 minuto frente a estaciones terrestres de confianza, incluidos sitios piranométricos de Clase A mantenidos según las normas BSRN.
- Variabilidad intrahoraria realistay - Evaluamos el Índice de Kolmogorov-Smirnov (KSI) y el Coeficiente de Variabilidad para confirmar que la variabilidad de la velocidad de rampa modelada coincide estrechamente con las observaciones en tierra.
- Coeficiente de variabilidad: Una coincidencia perfecta equivale a 1,0; los valores cercanos a 1 indican que la variabilidad modelada refleja las condiciones del mundo real.
- KSI: Los valores más bajos indican una mayor concordancia entre las distribuciones de velocidad de rampa modeladas y en tierra.
- Solidez a través de climas y geografías - La validación cubre múltiples clasificaciones climáticas Köppen-Geiger y regiones geográficas, garantizando la aplicabilidad global.
La Figura 4 ilustra la estrecha alineación entre los datos de 1 minuto de SolarAnywhere y los datos terrestres en la ubicación SURFRAD de Bondville. La validación muestra que en todas las estaciones y zonas climáticas, los datos modelados de 1 minuto de SolarAnywhere concuerdan fuertemente con la verdad terrestre. Los índices de variabilidad se mantienen cercanos a 1 y los valores KSI son bajos, lo que confirma que el modelo reproduce con precisión la variabilidad intrahoraria. Esto significa que los desarrolladores e ingenieros pueden confiar en estos conjuntos de datos para la modelización fotovoltaica avanzada, el análisis de pérdidas por recorte y las simulaciones de despacho de baterías.
Gráficos de función de densidad de probabilidad comparando mediciones en tierra y datos modelados por SolarAnywhere para GHI de 1 minuto e índice de cielo despejado (kt). La estrecha alineación entre las distribuciones demuestra que los datos modelados reproducen con precisión las características estadísticas de la irradiancia y las condiciones del cielo observadas en las mediciones del mundo real.
Para obtener más información, lea la documentación completa de validación de los datos TGY/TDY de 1 y 5 minutos de SolarAnywhere.
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Los conjuntos de datos SolarAnywhere de alta resolución TGY/TDY de 1 y 5 minutos de Clean Power Research establecen un nuevo estándar de precisión y realismo en el modelado de sistemas fotovoltaicos. Al salvar la brecha entre los datos horarios del año típico y la dinámica solar del mundo real, estos conjuntos de datos permiten a promotores, ingenieros y financieros tomar decisiones mejor informadas, especialmente cuando se trata de modelar con precisión las pérdidas por recorte y optimizar el rendimiento del sistema.
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