La lumière du soleil est dynamique. Imaginez la lumière du soleil filtrant à travers des nuages brisés et à la dérive. Les ombres et la lumière courent à travers le paysage. Le soleil traverse le ciel. C'est le monde réel dans lequel les systèmes solaires fonctionnent.
Il n'est pas surprenant que la modélisation horaire des systèmes photovoltaïques - qui reste la pratique standard de l'industrie solaire - conduise à des inexactitudes dans l'estimation de l'énergie et l'optimisation du système. En 2012, par exemple, des chercheurs de Sandia ont découvert que les simulations à moyenne horaire pouvaient surestimer la production annuelle jusqu'à 2 % .1 Plus récemment, la surestimation de l'énergie CA due aux pertes par écrêtage a été estimée à 1,5-4% par an, selon la conception et l'emplacement du système.2 Les rapports CC/CCA élevés, une tendance récente pour les nouvelles installations, entraînent des erreurs à l'extrémité supérieure de la fourchette.
En outre, les simulations horaires sont inadéquates pour modéliser les rampes infra-horaires de l'énergie solaire. Pour maintenir la stabilité du réseau électrique avec beaucoup de solaire, cette variabilité doit être gérée. Selon le Bureau des technologies de l'énergie solaire du ministère américain de l'énergie, l'énergie solaire pourrait passer de 3 % de l'approvisionnement en électricité aux États-Unis en 2020 à 40 % en 2035. Les promoteurs de l'énergie solaire doivent de plus en plus concevoir des systèmes qui fournissent de manière rentable une énergie ferme, quelles que soient les conditions météorologiques.
L'un des principaux obstacles à l'adoption des simulations infra-horaires a été la disponibilité de données solaires spécifiques aux sites et adaptées à la modélisation infra-horaire. Nous faisons en sorte que ce défi appartienne au passé.
Présentation des nouvelles données solaires haute résolution de SolarAnywhere avec True Dynamics™
La dernière génération de satellites GOES balaie la partie continentale des États-Unis avec une résolution 24 fois supérieure (6X temporelle, 4X spatiale) à celle des générations précédentes. Nous avons adapté SolarAnywhere pour utiliser la résolution maximale disponible. Ainsi, les utilisateurs peuvent désormais générer, à la demande, plus de deux ans de données solaires à une résolution native nominale de 5 minutes et de 500 mètres - une première pour l'industrie solaire. Les données GOES à pleine résolution révèlent l'intermittence des ressources solaires et constituent la meilleure référence possible, c'est-à-dire la source de vérité, pour les modèles solaires infra-horaires.
Mais ce n'est qu'une partie de l'histoire. Pour obtenir les simulations de perte d'écrêtage et de taux de rampe les plus précises, les données solaires doivent présenter des variabilités infra-horaires et des distributions de puissance réalistes. Pour y remédier, les clients des données haute résolution de SolarAnywhere ont également accès à True Dynamics™, une méthodologie unique de préparation des images satellite pour une analyse infra-horaire. Avec True Dynamics, les données solaires haute résolution de SolarAnywhere sont complétées par des techniques statistiques afin de se comporter davantage comme des mesures au sol de la lumière solaire réelle.
Comme le montre la figure 1, les données TD de 5 minutes permettent de saisir les taux de rampe intra-horaires importants et les dépassements par ciel dégagé dus à la réflexion des nuages, qui ne sont pas évidents dans les données moyennes horaires. Par conséquent, l'utilisation des nouvelles données TD 5-min conduit généralement à une estimation plus précise de l'énergie AC.
Figure 1 : Simulation de séries temporelles à l'aide de la TD horaire et de 5 minutes de SolarAnywhere, et des données observées à la minute.
Le développement de True Dynamics
True Dynamics a été développé en partenariat avec le Dr Richard Perez et s'appuie sur des décennies de recherche sur la variabilité solaire.3 La publication de la méthodologie et des résultats de True Dynamics est prévue cette année - veuillez consulter la page d'assistance pour plus d'informations. Bien que la recherche et les méthodes continuent d'évoluer, True Dynamics signifie que les utilisateurs peuvent utiliser les données en toute confiance pour des simulations infra-horaires.
Améliorer la modélisation des ressources hybrides en énergie solaire avec SolarAnywhere
Utilisation de SolarAnywhere Les données solaires haute résolution avec True Dynamics améliorent la précision de l'évaluation de l'énergie solaire. Lors de tests internes, des simulations de 5 minutes avec des données True Dynamics ont permis de réduire les erreurs de perte d'écrêtage de plus de 90 % par rapport aux données horaires pour des scénarios DC:AC élevés (voir figure 2). Quant à l'évaluation des rampes et des besoins de lissage, il n'y a pas de comparaison possible.
Figure 2 : Comparaison des pertes d'écrêtage CA estimées Erreur
Pertes estimées par rapport aux observations d'une minute pour les observations horaires moyennes, les observations de 5 minutes, les données horaires de SolarAnywhere, les données de 5 minutes de SolarAnywhere et les données TD de 5 minutes de SolarAnywhere.
Avec les données rétrospectives permettant d'évaluer la répartition des batteries et les stratégies d'affermissement, les utilisateurs de SolarAnywhere peuvent obtenir les données solaires de nouvelle génération nécessaires pour modéliser en toute confiance les ressources d'énergie solaire hybride d'aujourd'hui. Une meilleure modélisation permet d'optimiser la conception des projets et de resserrer les marges de conception, ce qui réduit les dépenses d'investissement nécessaires pour répondre aux exigences des projets.
Les utilisateurs intéressés sont invités à tester gratuitement les nouvelles options de données sur l'un des sites publics à haute résolution en se rendant sur data.solaranywhere.com. Ou contactez-nous pour plus d'informations.
Références
1 Hansen C W, Stein J S, Riley D, 2012. Effet de l'échelle de temps sur l'analyse des performances des systèmes photovoltaïques. Sandia National Laboratories, numéro de rapport : SAND2012-1099. DOI:10.13140/2.1.1150.3368. Lien
2 Bradford K, Walker R, Moon D, Ibanez M, 2020. A Regression Model to Correct for Intra-Hourly Irradiance Variability Bias in Solar Energy Models. 2020 47th IEEE Photovoltaic Specialists Conference (PVSC), du 15 juin au 21 août 2021. DOI: 10.1109/PVSC45281.2020.9300613. Lien
3 Perez R, David M, Hoff T, Jamaly M, Kivalov S, Kleissl J, Lauret P, Perez M, 2016. La variabilité spatiale et temporelle de l'énergie solaire. Foundations and Trends® in Renewable Energy, Volume 1, Number 1 : 1-44. doi.org/10.1561/2700000006. Lien