Validation en temps réel du modèle SolarAnywhere

Introduction

Ce document fournit des informations de référence actualisées et des statistiques de validation pour le produit de données d'irradiation en temps réel SolarAnywhere® SystemCheck® de Clean Power Research. La version 2023.09 du document a été mise à jour pour la dernière fois en septembre 2023.

À propos de Clean Power Research

Depuis plus de 20 ans, Clean Power Research® fournit des solutions logicielles en nuage primées aux services publics et à l'industrie. Nos familles de produits PowerClerk®, WattPlan®et SolarAnywhere®permettent à nos clients de comprendre la transformation énergétique et de prospérer au sein de celle-ci. Clean Power Research a des bureaux à Napa, en Californie, et à Bellevue, dans l'État de Washington. Pour plus d'informations, visitez le site www.cleanpower.com.

À propos de SolarAnywhere

Les données d'irradiation de SolarAnywhere sont générées à partir des données des canaux visibles et infrarouges capturées par des satellites en orbite géosynchrone. Les images satellites sont traitées à l'aide des algorithmes les plus avancés développés par le Dr. Richard Perez à l'Université d'Albany (SUNY). Ces algorithmes extraient des indices nuageux des données visibles et infrarouges du satellite. Un processus de rétroaction auto-calibrant permet d'ajuster les surfaces au sol arbitraires telles que le terrain et l'albédo. Les indices de nuages sont utilisés pour moduler les modèles de transfert radiatif basés sur la physique qui décrivent la climatologie du ciel clair localisé.

Le modèle de Perez est appliqué de manière pseudo-empirique et est périodiquement calibré avec quelques stations au sol sélectionnées. Cependant, il fonctionne en grande partie indépendamment de l'apport continu de données au sol. Cette approche est unique dans l'industrie et permet aux études de corrélation sol-satellite d'être réellement basées sur deux sources de mesures indépendantes.

Les données d'irradiance de SolarAnywhere sont générées dans les composantes d'irradiance horizontale globale (GHI) et normale directe (DNI). L'équation d'équilibrage géométrique suivante est utilisée pour calculer l'éclairement énergétique horizontal diffus (DHI) :

DHI = GHI - DNI\times cos(α\times zénith)

Clean Power Research a une relation exclusive avec le Dr. Perez et SUNY pour mettre en œuvre les dernières avancées méthodologiques en matière d'irradiation solaire par satellite. De plus amples informations sur la validation approfondie du modèle de Perez sont disponibles dans la section des références.

En accord avec le département américain de l'énergie par l'intermédiaire du National Renewable Energy Laboratory (NREL), les données d'irradiation par satellite basées sur le modèle de Perez ont constitué les versions 2005 (SUNY version 1) et 2010 (SolarAnywhere version 2.3) de la National Solar Radiation Database (NSRDB). Bien que le format de sortie des données d'irradiation par satellite de SolarAnywhere soit similaire à celui des données NSRDB, SolarAnywhere fournit désormais des ensembles de données plus récents et plus précis destinés à un usage commercial.

La version la plus récente du modèle SolarAnywhere a été mise en œuvre de manière opérationnelle sous la forme de la version 3.7 (V3.7). Les données d'irradiation satellitaire de SolarAnywhere sont disponibles pour des sites spécifiques sur une base de 1 km x 15-min ou 10 km x heure, et de 1998 à aujourd'hui en fonction de la disponibilité géographique. Des données à haute résolution, 0,5 km x 5 minutes, sont disponibles pour les États-Unis continentaux à partir du 1er janvier 2020.

Méthodologie de validation

Les données de certaines stations au sol sont utilisées comme référence pour calculer l'erreur et l'incertitude du modèle opérationnel d'irradiation en temps réel SolarAnywhere. Un ensemble de données de référence de haute qualité est nécessaire pour que les statistiques de validation représentent, dans la mesure du possible, la performance du modèle plutôt que les inexactitudes des données au sol. Par conséquent, seules les stations de référence de la plus haute qualité sont utilisées comme sites de validation, et les données sont examinées pour détecter les problèmes de qualité. Les sites de validation couvrent une large zone géographique et une variété de types de terrain et de climat afin d'évaluer la performance du modèle dans des conditions hétérogènes. La plupart d'entre eux font partie du réseau de référence du rayonnement de surface(BSRN) du World Radiation Monitoring Center.

Le modèle SolarAnywhere possède trois propriétés essentielles pour la validation des données et la confiance globale dans les performances du modèle. Premièrement, le modèle n'est jamais adapté à des sites de validation individuels. Deuxièmement, le modèle fonctionne indépendamment de l'apport continu de données au sol. Enfin, SolarAnywhere utilise un seul modèle en temps réel, quels que soient l'heure et le lieu (avec des adaptations pour chaque plateforme satellitaire). En raison de ces propriétés, les statistiques de validation sont représentatives de la performance du modèle non seulement sur les sites de validation, mais aussi pour le modèle en général.

Les données GHI, DNI et Diffuse Horizontal Irradiance (DIF) sont comparées à des intervalles horaires, journaliers, mensuels et annuels à l'aide de métriques d'erreur traditionnelles telles que l'erreur absolue moyenne (MAE) et l'erreur quadratique moyenne (RMSE).

Les mesures d'erreur sont définies par les formules suivantes :

1. rMAE=\frac{\sum_{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 représente la variable considérée (GHI, DNI ou DHI) ; 𝑁 est le nombre de points de données utilisés ; et les exposants SA et obs représentent SolarAnywhere et les données observées au sol. Les mesures d'erreur sont normalisées par la moyenne des données observées au sol et désignées par 𝑟MAE et 𝑟RMSE. Hoff et al. ont déjà discuté de l'applicabilité de diverses mesures d'erreur pour le solaire dans l'article "Reporting of Irradiance Model Relative Errors".

Les statistiques présentées ici sont représentatives des performances du produit, mais ne doivent pas être considérées comme un indicateur absolu de précision. Malgré tous les efforts déployés pour contrôler la qualité des données de référence, aucun ensemble de données de référence n'est parfait. Dans la mesure du possible, les données SolarAnywhere sont testées par rapport au GHI calculé à partir de l'irradiation directe et diffuse mesurée (DHI + DNI*cos(αzenith)). Les mesures de la somme des composantes sont généralement plus précises que les mesures pyranométriques du GHI ; cependant, ces mesures ne sont pas disponibles pour tous les sites de validation. Par souci de cohérence, les statistiques de l'IGH présentées dans ce document utilisent les mesures pyranométriques comme référence.

De nouvelles valeurs de données en temps réel sont générées toutes les 30 minutes sur la base de la dernière image satellite. Le modèle en temps réel est conçu pour fournir les meilleures estimations disponibles en matière d'irradiation et de conditions météorologiques à tout moment et en tout lieu. Cela signifie que jusqu'à ce que les données soient générées à nouveau à l'aide des modèles de données historiques opérationnels et archivées, les valeurs des données en temps réel sont susceptibles de changer en fonction de l'heure de la demande.

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.

Pour l'ensemble des sites, le rMAE de GHI se situe entre 0 % et 3,9 % pour 11 des 12 sites (à l'exception de Madison, Wisconsin). Le site de Madison (Wisconsin) présente une rMAE mensuelle de 9,0 %. Le site de Madison présente des circonstances de modélisation complexes en raison de sa proximité avec le lac Michigan.

Annexe

Stations de référence

Une validation significative nécessite une référence de haute qualité. Pour garantir que les statistiques de validation sont représentatives du modèle, les stations de validation doivent répondre aux critères suivants :

• Une organisation crédible assume la responsabilité de l'installation
• Les métadonnées telles que le type de capteur, l'emplacement, etc. existent ; les capteurs sont de niveau secondaire ou supérieur.
• Les données sont accessibles au public
• La période d'enregistrement est d'au moins 1 an
• Les données passent généralement le contrôle de qualité standard et la station a une disponibilité de >75%.
• La station est représentative des endroits où l'on installe des systèmes photovoltaïques.

Les stations suivantes ont été utilisées dans cette étude de validation des données en temps réel de SolarAnywhere. Elles répondaient aux critères ci-dessus et disposaient de données pour l'année de référence 2022.

Contrôle de la qualité

Les données de chaque station doivent être soumises à des contrôles statistiques de qualité similaires à ceux recommandés par le BSRN. En outre, les données sont examinées par un analyste de données afin de s'assurer que les mesures ne sont pas affectées par les problèmes courants suivants :

• Salissures
• Ombrage
• Dérive de l'étalonnage

Les données qui ne passent pas le contrôle de qualité sont exclues de l'analyse. Si les problèmes avec la station sont persistants, la station est entièrement exclue de l'analyse. Les écarts par rapport à SolarAnywhere ne sont pas utilisés pour exclure des données.

Statistiques

Des statistiques détaillées par site sont disponibles dans la version imprimée de ce document.

Références

Les articles suivants, évalués par des pairs, décrivent le modèle SUNY qui sous-tend les simulations de SolarAnywhere :

1. Perez R., P. Ineichen, K. Moore, M. Kmiecik, C. Chain, R. George et F. Vignola, (2002) : A New Operational Satellite-to-Irradiance Model. Solar Energy 73, 5, p. 307-317.
2. Perez R., P. Ineichen, M. Kmiecik, K. Moore, R. George et D. Renné, (2004) : Producing satellite-derived irradiances in complex arid terrain. Solar Energy 77, 4, p. 363-370.
3. Perez, R., P. Ineichen, E. Maxwell, R. Seals et A. Zelenka, (1992) : Dynamic Global-to-Direct Irradiance Conversion Models. ASHRAE Transactions-Research Series, p. 354-369.
4. P. Ineichen, (2008) : Comparison and validation of three global-to-beam irradiance models against ground measurements (Comparaison et validation de trois modèles d'irradiation globale par rapport aux mesures au sol). Solar Energy 82, p. 501-512.

Référence des stations de référence :

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., et 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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