Depois da irradiação solar recebida pelo sistema FV, a temperatura do módulo é o fator mais importante a ter em conta para a eficiência dos sistemas FV.
Quando os módulos fotovoltaicos aquecem, a sua eficiência de conversão diminui.
Por outras palavras, espera-se que os módulos FV forneçam a maior potência em momentos de alta irradiância solar, mas com baixa temperatura do ar. A temperatura é também um parâmetro chave que influencia a forma como os sistemas FV são dimensionados. Para determinar o número máximo de módulos FV num string, os cálculos baseiam-se na temperatura de funcionamento mais baixa esperada (TLEO).
Para calcular a temperatura dos módulos FV, precisamos de ter dados precisos sobre a temperatura do ar como principal entrada para a execução dos nossos cálculos. Os algoritmos de simulação obterão então a temperatura esperada do módulo adicionando o efeito da irradiação solar e a troca de calor convectiva devido ao vento, calculada para o tipo específico de montagem do sistema FV.
Neste artigo, partilhamos a forma como a 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.
Mapa de temperatura por Solargis Prospect
Atualmente, os modelos de reanálise fornecem a fonte mais precisa de dados de temperatura do ar em grelha que podem ser utilizados para executar simulações de PV à escala global.
Os dados de reanálise, como quase se pode deduzir pelo seu termo, são o resultado de uma nova "análise" dos modelos de Previsão Meteorológica Numérica (PNT). Isto pode ser feito após a recolha das observações reais dos períodos anteriormente previstos. Por outras palavras, é como calcular o modelo "para o passado" em vez de o fazer "para o futuro" utilizando as observações mais actualizadas.
O resultado é um conjunto abrangente de variáveis meteorológicas que cobrem o mundo com uma resolução temporal relativamente elevada (normalmente de hora a hora) e uma resolução espacial baixa (normalmente dezenas de quilómetros).
Ter as entradas de dados globais mais exactas significa confiar nos modelos meteorológicos globais corretos. Um dos centros de previsão de modelos meteorológicos mais proeminentes é o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF).
Com sede em Reading, no Reino Unido, o ECMWF pode fornecer dados para qualquer sítio a nível mundial graças à sua poderosa rede de observações e à sua elevada capacidade de cálculo, com um dos maiores supercomputadores da Europa.
Em particular, identificámos dois modelos que são especialmente interessantes para efeitos de modelação da energia solar:
Quando se fala de modelos de mistura, é importante notar que não é tão simples como executar médias ponderadas simples a partir dos modelos de entrada. É necessário um olhar especializado sobre os dados para os aplicar eficazmente e saber em que situações se espera que cada modelo tenha um melhor desempenho.
Depois de comparar ambos os modelos com as medições no solo da rede de estações da Base de Dados de Superfície Integrada (ISD) da NOAA, podemos concluir que tanto o ERA5 como o ERA5-Land oferecem uma precisão comparável nas suas médias de temperatura a longo prazo.
No entanto, o ERA5-Land oferece um maior pormenor nas variáveis da superfície terrestre e uma maior resolução espacial em comparação com o ERA5. Devido às diferenças na resolução vertical, na parametrização da superfície terrestre e no pós-processamento, o ERA5-Land ajuda a eliminar as flutuações e apresenta perfis de temperatura diários mais suaves.
Além disso, o ERA5-Land ajuda a mitigar a questão da falta de dados costeiros, preenchendo eficazmente as lacunas nos pixéis costeiros.
Série temporal horária da temperatura do ar derivada do ERA5 e do ERA5 Land em Belo Horizonte, Brasil, para o período de 13 a 19 de maio de 2022
A combinação dos modelos terrestres ERA5 e ERA5 oferece melhores informações sobre a temperatura do ar, tornando os conjuntos de dados adequados para aplicações que exigem variáveis de superfície terrestre de alta resolução e perfis de temperatura suaves.
Estes esforços para melhorar os dados meteorológicos locais decorrem em paralelo com as melhorias que estamos constantemente a fazer nos nossos modelos de irradiância solar baseados em satélites, que discutimos em artigos anteriores.
A versão combinada dos conjuntos de dados ERA5 e ERA5-Land do ECMWF está acessível em médias de longo prazo (Solargis Prospect), séries temporais e dados TMY (Solargis Evaluate).
