Después de la irradiancia solar recibida por el sistema fotovoltaico, la temperatura del módulo es el factor más importante a tener en cuenta para la eficiencia de los sistemas fotovoltaicos.
Cuando los módulos fotovoltaicos se calientan, su eficiencia de conversión disminuye.
En otras palabras, se espera que los módulos FV proporcionen la mayor potencia de salida en momentos de alta irradiancia solar, pero baja temperatura del aire. La temperatura también es un parámetro clave que influye en el dimensionamiento de los sistemas fotovoltaicos. Para determinar el número máximo de módulos fotovoltaicos de una cadena, los cálculos se basan en la temperatura mínima de funcionamiento prevista (TLEO).
Por tanto, para calcular la temperatura de los módulos fotovoltaicos, necesitamos disponer de datos precisos sobre la temperatura del aire como entrada principal para ejecutar nuestros cálculos. Los algoritmos de simulación obtendrán entonces la temperatura prevista del módulo añadiendo el efecto de la irradiancia solar y el intercambio de calor convectivo debido al viento, calculado para el tipo de montaje específico del sistema fotovoltaico.
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.
Mapa de temperaturas de Solargis Prospect
En la actualidad, los modelos de reanálisis constituyen la fuente más precisa de datos reticulares de temperatura del aire que pueden utilizarse para realizar simulaciones fotovoltaicas a escala global.
Los datos de reanálisis, como casi podemos dar a entender por su término, son el resultado de "analizar" de nuevo los modelos numéricos de predicción meteorológica (NWP). Esto se puede hacer después de recoger las observaciones reales de los periodos predichos anteriormente. En otras palabras, es como calcular el modelo "hacia el pasado" en lugar de hacerlo "hacia el futuro" utilizando las observaciones más actualizadas.
El resultado es un conjunto completo de variables meteorológicas que cubren el mundo con una resolución temporal relativamente alta (normalmente cada hora) y una resolución espacial baja (normalmente decenas de kilómetros).
Disponer de las entradas de datos globales más precisas significa confiar en los modelos meteorológicos globales adecuados. Uno de los centros de predicción de modelos meteorológicos más destacados es el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF).
Con sede en Reading (Reino Unido), el ECMWF puede proporcionar datos para cualquier lugar del mundo gracias a su potente red de observaciones y a su gran capacidad de cálculo, con uno de los mayores superordenadores de Europa.
En concreto, hemos identificado dos modelos especialmente interesantes para la modelización de la energía solar:
Al hablar de mezcla de modelos, es importante señalar que no es tan sencillo como realizar simples medias ponderadas a partir de los modelos de entrada. Requiere una visión experta de los datos para aplicarla eficazmente y saber en qué situaciones se espera que cada modelo funcione mejor.
Tras comparar ambos modelos con las mediciones terrestres de la red de estaciones de la Base de Datos Integrada en Superficie (ISD) de la NOAA, podemos concluir que tanto ERA5 como ERA5-Land ofrecen una precisión comparable en sus medias de temperatura a largo plazo.
Sin embargo, ERA5-Land ofrece un mayor detalle en las variables de la superficie terrestre y una mayor resolución espacial en comparación con ERA5. Debido a las diferencias en la resolución vertical, la parametrización de la superficie terrestre y el posprocesamiento, ERA5-Land ayuda a eliminar las fluctuaciones y presenta perfiles diarios de temperatura más suaves.
Además, ERA5-Land ayuda a mitigar el problema de la falta de datos costeros, rellenando eficazmente las lagunas en los píxeles costeros.
Series temporales horarias de temperatura del aire derivadas de ERA5 y ERA5 Land en Belo Horizonte, Brasil, para el periodo del 13 al 19 de mayo de 2022
La combinación de los modelos terrestres ERA5 y ERA5 ofrece información mejorada sobre la temperatura del aire, lo que hace que los conjuntos de datos sean muy adecuados para aplicaciones que requieren variables de la superficie terrestre de alta resolución y perfiles de temperatura suaves.
Estos esfuerzos por mejorar los datos meteorológicos terrestres se realizan en paralelo con las mejoras que introducimos constantemente en nuestros modelos de irradiancia solar basados en satélites, de los que ya hemos hablado en artículos anteriores.
La versión combinada de los conjuntos de datos ERA5 y ERA5-Land del ECMWF es accesible en medias a largo plazo (SolargisProspect), series temporales y datos TMY (Solargis Evaluate).
