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Partículas en profundidad

Introducción

Las partículas, también conocidas como contaminación por partículas o "PM", son una mezcla de pequeñas partículas y gotas de líquido suspendidas en el aire.1 Estas partículas pueden incluir polvo, suciedad, hollín, humo u otros compuestos orgánicos e inorgánicos. Dependiendo del tamaño de las partículas, las partículas pueden clasificarse en:

  • Partículas con diámetro inferior o igual a 10 micrómetros, conocidas como PM10
  • Partículas con diámetro inferior o igual a 2,5 micrómetros, conocidas como PM2,5

Los datos de partículas de SolarAnywhere se expresan en unidades de microgramos por metro cúbico (μg/m3).

Las partículas, como el polvo y la tierra, pueden depositarse en los paneles fotovoltaicos, impidiendo que la luz solar llegue a las células solares. Esto puede provocar pérdidas de energía debido a la suciedad de los módulos, lo que se conoce como "pérdidas por suciedad". Varios estudios han documentado el impacto de las partículas en el rendimiento fotovoltaico.2; 3 En particular, un estudio del NREL descubrió que, en comparación con otros parámetros ambientales y meteorológicos como la precipitación y la dirección del viento, las partículas (PM10 y PM2,5) son las que más se correlacionan con las pérdidas por suciedad. La simulación de series temporales de pérdidas por suciedad utilizando datos de PM está disponible en herramientas de simulación solar como pvlib.

Metodología

SolarAnywhere ofrece datos de partículas PM10 y PM2,5 para apoyar la modelización de pérdidas por suciedad. Los datos se basan en un reanálisis Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications (MERRA-2) de la NASA y tienen una resolución espacial de 50 km x 62,5 km nominales (0,5 grados x 0,625 grados). Los clientes de SolarAnywhere pueden acceder a los datos de partículas con SolarAnywhere v3.5 y las versiones más recientes de datos meteorológicos. Los datos están disponibles en todas las regiones geográficas y se actualizan mensualmente con los datos históricos de SolarAnywhere (con un desfase aproximado de 1-2 meses respecto al tiempo real).

Los datos de partículas de SolarAnywhere se crean en dos pasos principales:

  • Las concentraciones de aerosoles en superficie se extraen del conjunto de datos MERRA-2. Estas incluyen componentes clave de la materia particulada como el polvo, el sulfato, el carbono orgánico, el carbono negro y la sal marina.
  • A continuación, se utiliza una combinación ponderada de aerosoles de superficie para generar las concentraciones totales de PM10 y PM2,5 en un lugar. Este proceso, denominado reconstrucción de la materia particulada, aprovecha las investigaciones anteriores que comparan los datos de MERRA-2 con las mediciones en tierra.4; 5

Uso de los datos de partículas de SolarAnywhere

Para mayor comodidad, los datos de partículas de SolarAnywhere están disponibles tanto con datos del año típico (TGY/TDY/año medio) como con datos de series temporales. Dado que la acumulación de partículas en los paneles fotovoltaicos es un proceso acumulativo, los datos de series temporales pueden ser más precisos para modelar las pérdidas de suciedad específicas del lugar.

SolarAnywhere utiliza métodos líderes en la industria para generar datos de partículas; sin embargo, los usuarios deben tener en cuenta las limitaciones de los datos de partículas derivados de fuentes remotas, y cómo se comparan los datos con las mediciones en tierra.

Estudios anteriores de la NASA6 y Buchard et al.7 evaluaron las PM2. 5 superficiales del MERRA-2 a escala global. En estos estudios, la media mensual de datos de PM2, 5 de MERRA-2 se comparó con las observaciones del Sistema de Calidad del Aire (AQS) de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA) y de las redes de Monitoreo Interinstitucional de Ambientes Visuales Protegidos (IMPROVE) del Servicio de Parques Nacionales.6 Los estudios encontraron que la masa de pequeñas partículas (PM2.5) en MERRA-2 generalmente concuerda bien con las observaciones. También se encontró una concordancia general entre las PM10 simuladas por MERRA-2 y los valores observados en Cayena, en la Guayana Francesa.

Las mediciones de partículas o de suciedad en tierra pueden ser más precisas que las derivadas de fuentes remotas; sin embargo, puede ser difícil obtener mediciones precisas en tierra. El NREL descubrió que las mediciones de partículas en un radio de 30 a 50 km de un proyecto muestran una correlación razonable con las pérdidas por suciedad. Sin embargo, las correlaciones disminuyen significativamente en algunos casos para las mediciones más allá de los 100 km. A diferencia de las mediciones en tierra, los datos de partículas y pérdidas modeladas están disponibles bajo demanda a través de la plataforma SolarAnywhere.

Los datos de partículas están ahora disponibles con todas las licencias de datos en línea a través de data.solaranywhere.com

 


Referencias

1 EPA.gov: Conceptos básicos sobre las partículas (PM). U.S. Environmental Protection Agency; [actualizado el 26 de mayo de 2021; consultado el 20 de septiembre de 2021]. Enlace

2 Mani M, Pillai R. 2010. Impacto del polvo en el rendimiento de la energía solar fotovoltaica: Estado de la investigación, retos y recomendaciones. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 14(9):3124–3131. DOI: 10.1016/j.rser.2010.07.065. Enlace

3 Kaldellis JK, Fragos P, Kapsali M. 2011. Estudio experimental sistemático del impacto de la deposición de la contaminación en el rendimiento energético de las instalaciones fotovoltaicas. Renewable Energy. 36(10):2717–2724. DOI: 10.1016/j.renene.2011.03.004. Enlace

4 Chow JC, Lowenthal D. 2015. Métodos de reconstrucción de masa para PM2.5: una revisión. Air Quality Atmosphere & Health. 8:243-263. DOI:10.1007/s11869-015-0338-3. Enlace

5 Navinya CD, Vinoj V, Pandey SK. 2020. Evaluation of PM2.5 Surface Concentrations Simulated by NASA's MERRA Version 2 Aerosol Reanalysis over India and its Relation to the Air Quality Index. Taiwan Association for Aerosol Research. DOI:10.4209/aaqr.2019.12.0615. Enlace

6 Randles CA, da Silva AM, Buchard V, Darmenov A, Colarco PR, Aquila V, Bian H, Nowottnick EP, Pan X, Smirnov A, Yu H, Govindaraju R. 2016. Serie de informes técnicos sobre modelización global y asimilación de datos. Volumen 45:52-56, 2016. Enlace

7 Buchard V, Randles CA, da Silva AM, Darmenov A, Colarco PR, Govindaraju R, Ferrare R, Hair J, Beyersdorf AJ, Ziemba LD, Yu H. 2017. El reanálisis de aerosoles MERRA-2, 1980 en adelante. Parte II: Evaluación y estudios de caso. Páginas 6851-6872. DOI:10.1175/JCLI-D-16-0613.1. Enlace