Validación de modelos en tiempo real de SolarAnywhere

Introducción

Este documento proporciona información de referencia actualizada y estadísticas de validación para el producto de datos de irradiancia en tiempo real SolarAnywhere® SystemCheck® de Clean Power Research. La versión 2023.09 del documento se actualizó por última vez en septiembre de 2023.

Acerca de Clean Power Research

Clean Power Research® lleva más de 20 años ofreciendo soluciones de software en la nube galardonadas a empresas de servicios públicos y a la industria. Nuestras familias de productos PowerClerk®, WattPlan®y SolarAnywhere®permiten a nuestros clientes dar sentido a la transformación energética y prosperar en ella. Clean Power Research tiene oficinas en Napa (California) y Bellevue (Washington). Para más información, visite www.cleanpower.com.

Acerca de SolarAnywhere

Los datos de irradiancia de SolarAnywhere se generan a partir de datos de los canales visible e infrarrojo captados por satélites en órbita geosíncrona. Las imágenes de los satélites se procesan mediante los algoritmos más avanzados desarrollados por el Dr. Richard Pérez en la Universidad de Albany (SUNY). Estos algoritmos extraen índices de nubes a partir de los datos visibles e infrarrojos del satélite. Un proceso de retroalimentación de autocalibración ajusta las superficies terrestres arbitrarias, como el terreno y el albedo. Los índices de nubes se utilizan para modular modelos de transferencia radiativa de base física que describen la climatología localizada del cielo despejado.

El modelo de Pérez se aplica de forma pseudoempírica y se calibra periódicamente con unas pocas estaciones terrestres seleccionadas. Sin embargo, funciona en gran medida con independencia de la entrada de datos terrestres en curso. Este enfoque es único en la industria y permite que los estudios de correlación tierra-satélite se basen realmente en dos fuentes de medición derivadas independientemente.

Los datos de irradiancia de SolarAnywhere se generan en componentes de irradiancia horizontal global (GHI) y normal directa (DNI). La siguiente ecuación de equilibrio geométrico se utiliza para calcular la irradiancia horizontal difusa (DHI):

DHI = GHI - DNI por cos(α por cenit)

Clean Power Research tiene una relación exclusiva con el Dr. Pérez y la SUNY para implementar los últimos avances en la metodología de irradiación solar por satélite. Se puede encontrar más información sobre la amplia validación del modelo de Pérez en la sección de referencias.

En acuerdo con el Departamento de Energía de los Estados Unidos, a través del Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL), los datos de irradiancia satelital basados en modelos de Pérez constituyeron las versiones de 2005 (SUNY versión 1) y 2010 (SolarAnywhere versión 2.3) de la Base Nacional de Datos de Radiación Solar (NSRDB). Aunque el formato de salida de los datos de irradiación satelital de SolarAnywhere es similar al de los datos de la NSRDB, SolarAnywhere proporciona ahora conjuntos de datos más recientes y precisos destinados a su uso comercial.

La versión más reciente del modelo SolarAnywhere se ha implementado operativamente como Versión 3.7 (V3.7). Los datos de irradiancia por satélite de SolarAnywhere están disponibles para sitios específicos en una base de 1 km x 15-min o 10 km x hora, y desde 1998 hasta la hora actual dependiendo de la disponibilidad geográfica. Los datos de alta resolución, 0,5 km x 5 minutos, están disponibles para los Estados Unidos continentales a partir del 1 de enero de 2020.

Metodología de validación

Los datos de estaciones terrestres seleccionadas se utilizan como referencia para calcular el error y la incertidumbre del modelo operativo de irradiancia en tiempo real SolarAnywhere. Se requiere un conjunto de datos de referencia de alta calidad para que las estadísticas de validación representen, en la mayor medida posible, el rendimiento del modelo y no las imprecisiones de los datos terrestres. Por lo tanto, sólo las estaciones de referencia de mayor calidad se utilizan como sitios de validación, y los datos se examinan para detectar problemas de calidad de datos. Los sitios de validación abarcan una amplia zona geográfica y una variedad de tipos de terreno y clima para evaluar el rendimiento del modelo en condiciones heterogéneas. La mayoría forman parte de la Red de Radiación Superficial de Referencia(BSRN) del Centro Mundial de Vigilancia de la Radiación.

El modelo SolarAnywhere tiene tres propiedades críticas a efectos de validación de datos y confianza general en el rendimiento del modelo. En primer lugar, el modelo nunca se ajusta a emplazamientos de validación individuales. En segundo lugar, el modelo funciona independientemente de la entrada de datos terrestres en curso. En tercer lugar, SolarAnywhere utiliza un único modelo en tiempo real independientemente de la hora y el lugar (con adaptaciones para cada plataforma de satélite). Debido a estas propiedades, las estadísticas de validación son representativas del rendimiento del modelo no sólo en los lugares de validación, sino también para el modelo en general.

Los datos del GHI, el DNI y la irradiancia difusa horizontal (DIF) se comparan a intervalos horarios, diarios, mensuales y anuales utilizando las métricas de error tradicionales, como el error medio absoluto relativo (MAE) y el error cuadrático medio (RMSE).

Las métricas de error se definen mediante las siguientes fórmulas:

1. rMAE={frac{{suma_{i=1}^N | (x_i^{SA} - x_i^{obs}) |{N}{frac{100\%}{{overline{x_i^{obs}}
2. rRMSE=\sqrt\frac{\sum_{i=1}^N (x_i^{SA} - x_i^{obs})^{2}}{N}\frac{100\%}{\overline{x_i^{obs}}}

Un 𝑥 representa la variable considerada (GHI, DNI o DHI); 𝑁 es el número de puntos de datos utilizados; y los superíndices SA y obs significan SolarAnywhere y datos observados en tierra. Las métricas de error se normalizan por la media de los datos observados en tierra y se denotan por 𝑟MAE y 𝑟RMSE. Hoff et al. han discutido previamente la aplicabilidad de varias métricas de error para solar en el artículo "Reporting of Irradiance Model Relative Errors".

Las estadísticas aquí presentadas son representativas del rendimiento del producto, pero no deben tomarse como un indicador absoluto de precisión. A pesar de los esfuerzos realizados para controlar la calidad de los datos de referencia, ningún conjunto de datos de referencia es perfecto. En la medida de lo posible, los datos de SolarAnywhere se contrastan con la GHI calculada a partir de la irradiancia directa y difusa medida (DHI + DNI*cos(αzenith)). Las mediciones de la suma de componentes suelen ser más precisas que las mediciones piranométricas de la GHI; sin embargo, no se dispone de dichas mediciones para todos los lugares de validación. En aras de la coherencia, las estadísticas de GHI presentadas en este documento utilizan las mediciones piranométricas como referencia.

Cada 30 minutos se generan nuevos valores de datos en tiempo real basados en la última imagen de satélite. El modelo en tiempo real se construye para proporcionar las mejores estimaciones de irradiancia y meteorología disponibles para cualquier momento y lugar. Esto significa que, hasta que los datos se vuelvan a generar utilizando los modelos de datos históricos operativos y se archiven, los valores de los datos en tiempo real están sujetos a cambios en función de la hora de la solicitud.

Visit our support center to learn more about the transition between SolarAnywhere real-time and historical data. Real-time data values used for this validation were generated assuming no satellite image retrieval delays, which can occur in the operational model on rare occasion (<0.5% of the time in 2022). While SolarAnywhere offers real-time data at 1 km nominal resolution, real-time data for this validation was generated at 10 km nominal resolution. It is expected that higher resolution (1 km nominal) real-time data will demonstrate increased accuracy.

Para todas las localizaciones, el rMAE de GHI se sitúa entre el 0% y el 3,9% para 11 de las 12 localizaciones (excluida Madison, Wisconsin). El emplazamiento de Madison, Wisconsin, presenta una rMAE mensual del 9,0%. El emplazamiento de Madison presenta circunstancias de modelización complejas debido a su proximidad al lago Michigan.

Anexo

Estaciones de referencia

Una validación significativa requiere una refencia de alta calidad. Para garantizar que las estadísticas de validación son representativas del modelo, las estaciones de validación deben cumplir los siguientes criterios:

• Una organización creíble mantiene la responsabilidad de la instalación
• Existen metadatos como el tipo de sensor, la ubicación, etc.; los sensores son de nivel secundario o superior
• Los datos están disponibles públicamente
• El periodo de registro es de al menos 1 año
• Los datos suelen pasar el control de calidad estándar y la estación tiene una disponibilidad superior al 75%.
• La estación es representativa de los lugares donde se instala la energía solar fotovoltaica

Las siguientes estaciones se utilizaron en este estudio de validación de datos en tiempo real de SolarAnywhere. Cumplían los criterios anteriores y disponían de datos para el año de referencia 2022.

Control de calidad

Los datos de cada estación deben superar controles estadísticos de calidad similares a los recomendados por la BSRN. Además, los datos son revisados por un analista de datos para garantizar que las mediciones no se ven afectadas por los siguientes problemas comunes:

• Suciedad
• Sombreado
• Deriva de calibración

Los datos que no superan el control de calidad se excluyen del análisis. Si los problemas con la estación son persistentes, la estación se excluye por completo del análisis. La desviación de SolarAnywhere no se utiliza como motivo para excluir datos.

Estadísticas

En la versión impresa de este documento encontrará estadísticas detalladas por centro.

Referencias

Los siguientes artículos revisados por expertos describen el modelo SUNY en el que se basan las simulaciones de SolarAnywhere:

1. Pérez R., P. Ineichen, K. Moore, M. Kmiecik, C. Chain, R. George y F. Vignola, (2002): A New Operational Satellite-to-Irradiance Model. Solar Energy 73, 5, p. 307-317.
2. Pérez R., P. Ineichen, M. Kmiecik, K. Moore, R. George y D. Renné, (2004): Producing satellite-derived irradiances in complex arid terrain. Solar Energy 77, 4, p. 363-370.
3. Pérez, R., P. Ineichen, E. Maxwell, R. Seals y A. Zelenka, (1992): Dynamic Global-to-Direct Irradiance Conversion Models. ASHRAE Transactions-Research Series, p. 354-369.
4. P. Ineichen, (2008): Comparación y validación de tres modelos de irradiancia global al haz frente a medidas en tierra. Solar Energy 82, p. 501-512.

Referencia de estaciones de referencia:

5. BSRN: Driemel, A., Augustine, J., Behrens, K., Colle, S., Cox, C., Cuevas-Agulló, E., Denn, F. M., Duprat, T., Fukuda, M., Grobe, H., Haeffelin, M., Hodges, G., Hyett, N., Ijima, O., Kallis, A., Knap, W., Kustov, V., Long, C. N., Longenecker, D., Lupi, A., Maturilli, M., Mimouni, M., Ntsangwane, L., Ogihara, H., Olano, X., Olefs, M., Omori, M., Passamani, L., Pereira, E. B., Schmithüsen, H., Schumacher, S., Sieger, R., Tamlyn, J., Vogt, R., Vuilleumier, L., Xia, X., Ohmura, A., y König-Langlo, G.: Baseline Surface Radiation Network (BSRN): structure and data description (1992- 2017), Earth Syst. Sci. Data, 10, 1491-1501, doi:10.5194/essd-10-1491-2018, 2018.

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