Validation en temps réel du modèle SolarAnywhere
Mise à jour août 2023 Centre d'assistance SolarAnywhereRésumé exécutif
SolarAnywhere® SystemCheck® est un logiciel en tant que service géré par Clean Power Research®, qui fournit un accès à la demande à des données précises et en temps réel sur l'irradiation solaire, les conditions météorologiques et la production pour les 45 derniers jours jusqu'à l'heure actuelle, dans le monde entier. Le logiciel et la qualité des données sont arrivés à maturité en termes de développement et d'adoption.
SystemCheck est largement utilisé pour la surveillance opérationnelle des systèmes PV et l'étalonnage des performances. L'irradiation solaire en temps réel et les données météorologiques sont utilisées pour estimer de manière indépendante la production du système PV normalisée en fonction des conditions météorologiques, afin de la comparer directement à la production réelle du système. Les données d'irradiation SolarAnywhere sont générées à l'aide d'un modèle satellitaire qui utilise les données des canaux visibles et infrarouges d'un réseau mondial de satellites en orbite géosynchrone. Les données résultantes sont cohérentes dans l'espace et dans le temps, et géographiquement précises.
Les données d'irradiance en temps réel de SolarAnywhere sont générées en utilisant les mêmes étapes et champs d'entrée du modèle que les données historiques de SolarAnywhere, mais avec plusieurs variations dans les sources de données d'entrée en raison de la disponibilité et des optimisations pour permettre une performance plus rapide.
L'irradiation horizontale globale (GHI) en temps réel de SolarAnywhere fonctionne généralement à moins de 1 % du modèle historique SolarAnywhere version 3.7 (V3.7) en Amérique du Nord. La figure 1 résume l'erreur absolue moyenne relative (rMAE) et l'erreur quadratique moyenne relative (rRMSE) annuelles, mensuelles et horaires pour l'année de référence 2022. Ces statistiques sont calculées pour le modèle de données en temps réel SolarAnywhere et le modèle historique V3.7 sur un réseau fiable de stations de mesure au sol bien entretenues aux États-Unis. Elles sont représentatives des performances du produit, mais ne doivent pas être considérées comme un indicateur absolu de précision, compte tenu de l'incertitude introduite dans l'étude par l'ensemble des données de référence. Pour plus d'informations, voir la méthodologie de validation.
Figure 1 : Mesures de précision GHI en temps réel de SolarAnywhere
1 Différence = Valeur absolue (historique - temps réel)
2 Le rMAE et le rRMSE annuels sont identiques car une seule année est prise en compte dans le calcul.
Table des matières
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 :
- rMAE=\frac{\sum_{i=1}^N | (x_i^{SA} - x_i^{obs}) | }{N}\frac{100\%}{overline{x_i^{obs}}}
- 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.
Résultats de la validation
Les gestionnaires d'actifs peuvent utiliser les données mensuelles de production photovoltaïque par satellite pour comprendre les performances photovoltaïques dans le contexte des conditions météorologiques récentes.
Les données de production photovoltaïque par satellite étant normalisées en fonction des conditions météorologiques, elles peuvent être utilisées pour isoler les performances réelles de l'installation de la variabilité de l'ensoleillement mensuel, de la température, etc. Les mesures d'erreurs horaires sont utiles pour comprendre comment le modèle fonctionne dans différentes conditions météorologiques. En général, lorsque la période de calcul de la moyenne est raccourcie (par exemple, d'annuelle à mensuelle, ou de mensuelle à horaire), les erreurs augmentent en raison des propriétés fondamentales des moyennes.
La figure 2 résume l'erreur mensuelle et horaire pour le modèle en temps réel SolarAnywhere et le modèle historique V3.7 pour l'année de référence 2022, ainsi que le modèle historique V3.7 pour les années de référence 1998-2022.
Figure 2 : Erreur annuelle, mensuelle et horaire en temps réel et historique de SolarAnywhere
L'irradiance horizontale globale (GHI) en temps réel de SolarAnywhere se situe généralement à moins de 1 % du modèle historique V3.7 de SolarAnywhere en Amérique du Nord pour l'année de référence 2022. Le modèle en temps réel pour l'année de référence 2022 montre également un bon alignement avec le modèle historique sur l'ensemble de la période disponible (1998 - 2022), où les valeurs rMAE sont inférieures à 1 % et les valeurs rRMSE inférieures à 1,1 %.
L'erreur absolue moyenne relative de l'IGH pour chaque site de validation est représentée dans les cartes de la figure 3 ci-dessous. Chaque point représente la moyenne mensuelle de l'erreur absolue moyenne relative pour l'année de référence 2022.
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.
Figure 4 : IGH en temps réel à la demi-heure (W/m^2)
Desert Rock, 2022
Penn State, 2022
Conclusion
Le modèle en temps réel de SolarAnywhere présente des performances cohérentes avec celles du modèle historique. L'erreur annuelle, mensuelle et horaire calculée pour le modèle en temps réel SolarAnywhere se situe dans la limite de 1 % des statistiques équivalentes calculées pour le modèle historique V3.7. Les statistiques mensuelles et horaires démontrent la capacité du modèle à capturer des périodes plus courtes et la gamme des conditions météorologiques possibles pour les cas d'utilisation opérationnels.
Le modèle en temps réel est également cohérent sur le plan spatial. Le rMAE mensuel se situe entre 0 % et 3,9 % sur 11 sites de validation géographiquement dispersés. Les diagrammes de dispersion des données en temps réel par rapport aux mesures au sol démontrent la bonne performance du modèle dans des conditions de faible et de forte irradiation. SolarAnywhere garantit la meilleure qualité de données au niveau mondial en utilisant partout un seul modèle satellite-solaire. Les prochaines itérations de cette étude étendront la validation à d'autres régions géographiques.
Clean Power Research continue d'investir dans SolarAnywhere pour répondre aux besoins de l'industrie solaire et accélérer la transformation de l'énergie propre.
Annexe
Sources des données d'entrée
SolarAnywhere utilise un algorithme satellite-solaire pour estimer l'irradiance à partir d'images de satellites géosynchrones. Les données d'entrée brutes pour les données d'irradiance comprennent :
Les données auxiliaires, notamment la profondeur optique des aérosols, la vitesse du vent, la température ambiante, l'humidité relative, les précipitations solides, les précipitations liquides et l'épaisseur de la neige, sont dérivées de divers modèles météorologiques numériques.
Cette validation du modèle en temps réel SolarAnywhere est limitée à la région satellite de l'Amérique du Nord. Les prochaines itérations de cette étude s'étendront à d'autres régions géographiques.
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 :
- 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.
- 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.
- 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.
- 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 :
- 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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