L’IEA-PVPS pubblica un riferimento mondiale per i dati sull’irraggiamento solare

L’irraggiamento solare gioca un ruolo cruciale nella gestione degli impianti fotovoltaici in tutto il mondo. Molti fornitori istituzionali e commerciali offrono dati di irraggiamento solare modellati, mettendo tuttavia in difficoltà gli utenti nel determinare i fornitori più appropriati per le loro applicazioni e la loro localizzazione geografica.

Ora, la Task 16 dell’agenzia internazionale AIE-PVPS ha prodotto un riferimento globale di dati modellati sull’irraggiamento solare per aiutare l’industria solare a prendere decisioni più accurate sulla valutazione delle risorse solari.

Lo studio fornisce un punto di riferimento per i dati di irradiazione normale diretta (DNI) e di irradiazione orizzontale globale (GHI) derivati ​​dal modello. Utilizza 129 stazioni terrestri di misurazione della radiazione di alta qualità in tutto il mondo dal 2015 al 2020. Di seguito, confronta le stime di DNI e GHI di 10 stazioni solari relative a diversi set di dati sulle radiazioni. I set di dati sono ACCESSG3, DWDSARAH, CAMS v3.2, KNMISEVIRI, CAMS pre-v4, METEOTEST, CERES, NSRDBGOES, CSIROHIMAWARI e Solargis.

Il confronto viene effettuato con una risoluzione temporale oraria e l’andamento delle informazioni modellate viene analizzato rispetto a diverse regioni e zone climatiche.

L’AIE-PVPS afferma che la qualità del database di riferimento è assicurata dalla selezione dei dati basata su un “ampio insieme di buone pratiche e procedure di controllo della qualità recentemente implementate”. Questi includono test di controllo della qualità dei dati automatici e manuali eseguiti da un team di esperti per tutte le stazioni e si traducono in valutazioni che descrivono la qualità per ogni timestamp.

Delle 129 stazioni totali, 31 sono in Africa, 31 in Asia, 27 in Nord America, 20 in Europa, 13 in Australia, cinque in Sud America e due in Antartide. Il rapporto calcola la deviazione media degli errori, la deviazione quadratica media e la deviazione standard tra il punto di riferimento e ciascuna stazione nel periodo 2015-20.

“I risultati hanno mostrato notevoli deviazioni prestazionali tra i vari set di dati modellati”, afferma il rapporto. “In particolare, è emerso che il set di dati più appropriato dipende in realtà sia dalla posizione che dal clima o dal continente di interesse. Alcune stazioni sono particolarmente difficili per alcuni modelli, come dimostrato dalle elevate deviazioni osservate per vari set di dati in ambienti difficili”.

Il rapporto mostra che gli errori del modello e le differenze tra i diversi set di dati modellati sono molto più elevati per il DNI che per il GHI, a causa della maggiore sensibilità del primo agli aerosol, alle nuvole e all’elevazione, tra gli altri fattori.

“Da un punto di vista metodologico, questo benchmarking ha sottolineato l’importanza della qualità dei dati di base. Senza una rigorosa procedura di controllo della qualità, non è possibile eseguire una vera validazione, con il rischio di ottenere risultati non validi”, hanno concluso i ricercatori.