As anomalias meteorológicas e os fenómenos extremos estão constantemente a pôr à prova os resultados dos relatórios regulares de desempenho dos ativos fotovoltaicos em todo o mundo. Este verão, os incêndios florestais e as ondas de calor estão a afetar vastas áreas da Europa. Além disso, o eclipse solar total, que deverá ocorrer dentro de poucos dias, também merece atenção.
A maioria dos projetos fotovoltaicos baseia-se num único valor P50 para representar o rendimento energético anual esperado. No entanto, um único número não é suficiente para dar uma visão completa da situação e, certamente, não consegue refletir a variedade de resultados que o seu projeto poderá enfrentar.
Assista a este webinar para ver como a Solargis calcula a incerteza do rendimento fotovoltaico, com base em dados solares e meteorológicos líderes do setor, abordagens de modelação comprovadas e uma metodologia transparente.
Todos os projectos solares fotovoltaicos começam normalmente com um número simples: o rendimento fotovoltaico anual esperado. À primeira vista, este número parece claro e exato. Na realidade, porém, vem sempre acompanhado de incerteza. A forma como uma equipa de projeto lida com esta incerteza é muito importante. Influencia a conceção da engenharia, as expectativas dos investidores e o financiamento bancário, muitas vezes de formas que só se tornam visíveis no final do ciclo de vida do projeto.
Um dos resultados mais críticos das simulações fotovoltaicas é a estimativa do rendimento energético anual P50. Muitas vezes referido como a "melhor estimativa", o valor P50 representa o rendimento energético anual que tem 50% de probabilidade de ser excedido (com uma probabilidade igual de 50% de o rendimento real ficar abaixo desse valor).
No entanto, confiar apenas no valor P50 pode ser demasiado otimista para os intervenientes no projeto. Para resolver este problema, são normalmente utilizadas estimativas de rendimento baseadas em probabilidades adicionais, por exemplo, o valor P90, que indica o rendimento energético que se espera que seja excedido em 90% das vezes.
No contexto da simulação do rendimento fotovoltaico, a incerteza ajuda os utilizadores a compreender os potenciais desvios nos resultados produzidos pelo software que estão a utilizar. A compreensão destes desvios desempenha um papel fundamental na seleção do projeto ideal de uma central eléctrica e na avaliação dos riscos financeiros e do retorno do investimento.
Todos os intervenientes no sector da energia solar precisam de simular os seus projectos de centrais eléctricas e planos financeiros. Até há pouco tempo, era comum fazê-lo com base em condições resumidas fornecidas por produtos de dados como os Anos Meteorológicos Típicos. No entanto, recomenda-se a realização de simulações de energia utilizando condições mais realistas descritas por séries temporais de dados plurianuais para reduzir o risco do projeto e avaliar todos os cenários.
A modelação da irradiância solar envolve o cálculo da quantidade de luz solar que atinge a superfície da Terra. Durante os eclipses, a lua obstrui a radiação solar, levando a uma redução temporária da irradiância.
Neste artigo, partilhamos a forma como o Solargis melhorou a precisão dos conjuntos de dados de temperatura do ar que fornecemos, juntamente com outros parâmetros que afectam as simulações de energia solar.
O estudo resume os resultados da comparação dos dados fornecidos por vários fornecedores institucionais ou comerciais de modelos de irradiância solar com medições no solo recolhidas em 129 locais distribuídos por todo o mundo. Ajuda os promotores solares a navegar por todas as bases de dados disponíveis.
Um número crescente de promotores, operadores e proprietários de centrais solares fotovoltaicas necessita de dados de alta frequência (1 minuto) para introduzir melhorias qualitativas ao longo de todo o ciclo de vida de um projeto solar.
Devido ao impacto que o albedo da superfície tem nos cálculos de rendimento fotovoltaico (principalmente quando falamos de módulos bifaciais), temos notado um interesse crescente em saber mais sobre este parâmetro. Estas são as perguntas mais comuns que estamos a receber (com as respectivas respostas):
A entrada de maus dados é igual à saída de maus dados. Esta frase bem conhecida é muito relevante num contexto de conceção técnica e simulação energética de centrais fotovoltaicas (PV). A maioria das empresas de energia solar compreende este facto e está a avaliar cuidadosamente a incerteza dos dados de recursos solares utilizados para fins de viabilidade ...
