Las anomalías meteorológicas y los fenómenos extremos ponen constantemente a prueba los resultados de los informes periódicos sobre el rendimiento de las instalaciones fotovoltaicas en todo el mundo. Este verano, los incendios forestales y las olas de calor están afectando a amplias zonas de Europa. Además, el eclipse solar total, que tendrá lugar dentro de unos días, también merece nuestra atención.
La mayoría de los proyectos fotovoltaicos se basan en un único valor P50 para representar la producción energética anual prevista. Sin embargo, una sola cifra no puede reflejar toda la realidad y, desde luego, no puede abarcar toda la variedad de resultados a los que podría enfrentarse su proyecto.
Vea este seminario web para descubrir cómo Solargis calcula la incertidumbre en el rendimiento fotovoltaico basándose en datos solares y meteorológicos líderes en el sector, enfoques de modelización contrastados y una metodología transparente.
Todo proyecto solar fotovoltaico suele empezar con una cifra sencilla: el rendimiento fotovoltaico anual previsto. A primera vista, esta cifra parece clara y precisa. En realidad, sin embargo, siempre viene acompañado de incertidumbre. La forma en que un equipo de proyecto afronta esta incertidumbre es muy importante. Influye en el diseño de ingeniería, en las expectativas de los inversores y en la financiación bancaria, a menudo de formas que sólo se hacen visibles en fases avanzadas del ciclo de vida del proyecto.
Uno de los resultados más importantes de las simulaciones fotovoltaicas es la estimación del rendimiento energético anual P50. A menudo denominado "mejor estimación", el valor P50 representa el rendimiento energético anual que tiene una probabilidad del 50% de ser superado (con una probabilidad igual del 50% de que el rendimiento real sea inferior).
Sin embargo, basarse únicamente en el valor P50 puede resultar demasiado optimista para los interesados en el proyecto. Para solucionar este problema, se suelen utilizar otras estimaciones de rendimiento basadas en la probabilidad, como el valor P90, que indica el rendimiento energético que se espera superar el 90% de las veces.
En el contexto de la simulación del rendimiento fotovoltaico, la incertidumbre ayuda a los usuarios a comprender las posibles desviaciones en los resultados producidos por el software que están utilizando. Comprender estas desviaciones desempeña un papel fundamental a la hora de seleccionar el diseño óptimo de una central eléctrica y de evaluar los riesgos financieros y el rendimiento de la inversión.
Todos los agentes de la industria solar necesitan simular en algún momento el diseño de sus centrales y sus planes financieros. Hasta hace poco, era habitual hacerlo en función de condiciones resumidas dadas por productos de datos como los Años Meteorológicos Típicos. Sin embargo, se recomienda realizar simulaciones energéticas utilizando condiciones más realistas descritas por Series Temporales Plurianuales de datos para reducir el riesgo de los proyectos y evaluar todos los escenarios.
La modelización de la irradiancia solar consiste en calcular la cantidad de luz solar que llega a la superficie de la Tierra. Durante los eclipses, la luna obstruye la radiación solar, lo que provoca una reducción temporal de la irradiancia.
En este artículo, compartimos cómo Solargis ha mejorado la precisión de los conjuntos de datos de temperatura del aire que proporcionamos junto con otros parámetros que afectan a las simulaciones de energía solar.
El estudio resume los resultados de la comparación de los datos facilitados por diversos proveedores institucionales o comerciales de modelos de irradiancia solar con las mediciones sobre el terreno recogidas en 129 emplazamientos distribuidos por todo el mundo. Ayuda a los desarrolladores solares a navegar por todas las bases de datos disponibles.
Cada vez más promotores, operadores y propietarios de plantas solares fotovoltaicas necesitan datos de alta frecuencia (1 minuto) para realizar mejoras cualitativas a lo largo de todo el ciclo de vida de un proyecto solar.
Debido al impacto que tiene el albedo superficial en los cálculos de rendimiento fotovoltaico (sobre todo cuando hablamos de módulos bifaciales), hemos observado un creciente interés por saber más sobre este parámetro. Estas son las preguntas más típicas que recibimos (con sus correspondientes respuestas):
Malos datos de entrada equivalen a malos datos de salida. Esta conocida frase es muy pertinente en un contexto de diseño técnico y simulación energética de centrales fotovoltaicas (FV). La mayoría de las empresas solares lo entienden y evalúan cuidadosamente la incertidumbre de los datos sobre el recurso solar utilizados con fines de viabilidad...
