Les ensembles de données sur l'irradiation au cours d'une année type (TGY, TDY) résument les ressources solaires à un endroit donné. Ces données sont générées pour refléter l'irradiation totale mensuelle la plus probable (P50), sur la base d'un long historique des ressources solaires. SolarAnywhere calcule les données de l'année type à partir d'un maximum d'observations de séries temporelles pour chaque région - plus de vingt-cinq ans dans de nombreuses zones.
Notre licence de base pour l 'année typique a une résolution de 10 km et notre licence améliorée pour l'année typique+ prend en charge des résolutions natives jusqu'à 1 km. Les licences de base et améliorée incluent de nombreux autres champs de données météorologiques, des estimations de l'encrassement et des intégrations avec des outils de conception. Dans cet article, nous examinons comment une analyse de sensibilité spécifique à l'emplacement peut informer votre projet photovoltaïque. Nous discutons également de l'impact de l'utilisation de l'imagerie satellitaire à résolution native sur l'incertitude des projets solaires photovoltaïques.
Analyse de sensibilité spatiale à l'aide des données de l'année type de SolarAnywhere
Clean Power Research® a évalué la sensibilité des données SolarAnywhere à plus haute résolution de l'année typique à travers des classifications climatiques sélectionnées comme indiqué dans le tableau 1 ci-dessous. Les clients qui prospectent de nombreux sites potentiels pour des projets photovoltaïques peuvent détecter des gradients importants de ressources solaires pour des sites proches les uns des autres. Les ensembles de données d'irradiance à plus haute résolution vous aident à prendre conscience de ce risque et à agir en conséquence.
Pour chaque lieu énuméré ci-dessous, nous visualisons les ressources solaires par une simple mesure de l'insolation solaire totale (W/m2) dans une zone de 10 km selon la résolution maximale sous-jacente de l'ensemble de données TGY. Nous décomposons également les résultats en fonction de la classification climatique de Koppen afin d'explorer la sensibilité spécifique au climat.
Figure 1 : Distribution de l'ensoleillement par type de climat dans une grille de 10 km
Climat désertique aride et chaud
Les climats désertiques chauds et secs sont généralement constants tout au long de l'année (à l'exception des moussons) et ont de nombreux jours proches ou égaux à un indice de ciel clair. Par conséquent, les données à haute résolution présentent un avantage moins direct dans les climats désertiques chauds et arides, car un endroit ressemble beaucoup à l'autre. Dans l'histogramme de la figure 2, ci-dessous, la plupart de l'insolation solaire dans cette grille de 100 tuiles et de 10 km de côté tombe à peu près normalement autour du centre. Cependant, il existe encore une certaine variabilité.
Figure 2 : Désert de l'Arizona, États-Unis (33.7248, -111.7541)
Climats subtropicaux humides
Certaines zones climatiques, telles que les zones subtropicales humides, présentent des schémas météorologiques et climatiques qui varient considérablement au cours de la journée et d'une année à l'autre.
Ceci est particulièrement vrai sur la côte du Golfe du Mexique, où l'amplitude de l'insolation annuelle peut être de 2 % dans une grille de 10 km. Ce chiffre est probablement important car il est supérieur à l'EMNR estimé pour ce type de climat à l'aide des données de SolarAnywhere (environ 1 %). En fait, la ressource solaire semble être bimodale dans cette région, avec deux pics clairs comme le montre l'histogramme de la figure 3, ci-dessous, reflétant des phénomènes météorologiques physiques réels tels que les ouragans qui touchent normalement terre à l'est ou au sud.
Dans ce cas particulier, la construction d'une centrale photovoltaïque à seulement 5 km vers l'ouest aride est plus susceptible de produire une plus grande quantité d'énergie pendant sa durée de vie.
Figure 3 : Côte du Golfe du Texas, États-Unis (28.6493, -97.9342)
Figure 4 : Trinitapoli, Côte Est de l'Italie (41.3693 , 16.0234)
Climats océaniques
À cet endroit en Espagne, on observe un potentiel solaire plus faible au bas de la grille dans la figure 5. Cela reflète le changement physique de la topographie - de petites montagnes - qui favorise l'accumulation de nuages et la pluie. En utilisant les données à haute résolution de l'année typique, nous pouvons voir que la construction d'un site dans le coin inférieur gauche de la grille est susceptible d'avoir des ressources plus faibles à long terme.
Figure 5 : Côte ouest de l'Espagne (42.8777, -8.5444)
Résolutions natives des sources satellitaires
L'une des questions les plus fréquentes que nous recevons est la suivante : "Une résolution plus élevée signifie-t-elle des données plus précises ?" La réponse courte est non ; une résolution plus élevée n'est pas synonyme de précision, et la sélection d'un ensemble de données basée uniquement sur la résolution déclarée peut ne pas conduire à des résultats acceptables.
La précision de la source de données d'irradiation sous-jacente, qui dépend de la précision du modèle, est essentielle pour réduire les risques liés aux projets photovoltaïques. La précision du modèle est fortement influencée par des considérations techniques telles que l'étalonnage et le classement des images satellites, les hypothèses sous-jacentes des équations atmosphériques, les techniques de contrôle de la qualité et même les lacunes des pyranomètres utilisés pour la validation. Prenons l'exemple d'un modèle qui présente un biais plus ou moins important. L'interpolation de données ou la génération de données synthétiques entre les estimations n'entraîne pas nécessairement une réduction du biais intrinsèque.
"Chez Clean Power Research, nous nous attachons à valider la solidité de notre modèle de base et à comprendre l'impact des résolutions natives de chaque source satellitaire.
Chez Clean Power Research, nous nous attachons à valider la solidité de notre modèle de base et à comprendre l'impact des résolutions natives de chaque source satellitaire. Les fournisseurs de données se distinguent par la rigueur du contrôle de la qualité, la transparence des méthodes et l'expertise technique en matière de modélisation.
Validation des données et contrôle des versions
Tous les jeux de données d'irradiance de SolarAnywhere, y compris les données de l'année type, sont contrôlés par version. Cela signifie qu'ils restent cohérents pendant des années et qu'ils sont disponibles tout au long du cycle de vie d'un projet. Dans un esprit de transparence et d'amélioration continue, les modèles SolarAnywhere sont mis à jour et la validation correspondante est publiée chaque année avec nos conclusions.
Conclusion
Des ensembles de données d'irradiation de haute qualité et à haute résolution peuvent vous aider à prendre des décisions plus éclairées concernant le potentiel solaire. Comme nous l'avons démontré ici, des différences significatives peuvent exister dans des endroits proches, et la réalisation d'une analyse de sensibilité (comme celles présentées ci-dessus) permet de réduire les risques et de mieux comprendre les projets solaires photovoltaïques.
Découvrez la simplicité d'accès à SolarAnywhere Typical Year+ en regardant cette vidéo, ou explorez les options de tarification Typical Year+.
Encore trop incertain ? Les études de réglage permettent de créer un ensemble de données spécifiques à un site.
Les ensembles de données validées peuvent à eux seuls ne pas répondre aux exigences d'incertitude de certaines décisions d'investissement. Cela est d'autant plus vrai que la taille physique (et le risque financier) des centrales photovoltaïques à l'échelle de l'utilité publique continue de croître. Dans ce cas, les propriétaires de projets peuvent choisir de déployer des instruments au sol et de mener ce que l'on appelle une étude des ressources solaires ou une campagne au sol.
Clean Power Research propose des études de réglage du sol (ou d'adaptation du site) afin de générer un historique de données plus fiable et plus long à utiliser pour la conception et la prospection à la place des ensembles de données standard de SolarAnywhere.
Les réglages sont l'une des mesures les plus complètes qui peuvent être prises dans le cadre de la diligence raisonnable d'un projet. Pour en savoir plus, visitez le centre de support SolarAnywhere.
Pour en savoir plus
- Zones climatiques Koppen. Juin. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Lien
- Validation des données SolarAnywhere V3.7. 2023. Recherche sur l'énergie propre. Lien
- Perez R, David M, Hoff TE, Jamaly M, Kivalov S, Kleissl J, Lauret P, Perez M. 2016. Variabilité spatiale et temporelle de l'énergie solaire. Foundations and Trends® in Renewable Energy. Vol. 1 : No. 1, pp 1-44. DOI : 10.1561/2700000006. Lien
- Wagner K, Kubiniec A, McAlister T, Perez R. 2023. The Importance of Data Quality for Reducing the Uncertainty of Site-Adapted Solar Resource Datasets (L'importance de la qualité des données pour réduire l'incertitude des ensembles de données sur les ressources solaires adaptées au site). 2023 IEEE 50th Photovoltaic Specialists Conference (PVSC). DOI: 10.1109/PVSC48320.2023.10360048. Lien
- Études de réglage de SolarAnywhere. 2024. Recherche sur l'énergie propre. Lien
- Habte A, Lopez A, Sengupta M, Wilcox S. 2014. Comparaison temporelle et spatiale des ensembles de données TMY, TDY et TGY. Laboratoire national des énergies renouvelables (NREL). NREL/TP-5D00-60886. Lien