NCAR sviluppa un sistema avanzato di previsione dell'energia solare

30 maggio 2023 - di David Hosansky

Il Centro nazionale per la ricerca atmosferica (NCAR) ha sviluppato con successo un sistema avanzato di previsione dell’energia solare per New York che offre il potenziale per aiutare lo Stato a raggiungere i suoi obiettivi di energia rinnovabile facendo risparmiare milioni di dollari ai contribuenti.

Il sistema open source, chiamato NYSolarCast, si basa su previsioni meteorologiche, osservazioni delle condizioni atmosferiche e tecniche di apprendimento automatico per generare previsioni accurate, ore e giorni prima, dell’irradianza solare e della conseguente produzione di energia. Queste previsioni, emesse ogni 15 minuti per una rete di tre chilometri che copre tutto lo Stato di New York, possono essere utilizzate per prevedere la produzione di energia solare sia per i principali parchi solari che per i pannelli solari sui tetti.

Oltre a mostrare risultati promettenti per New York, la tecnologia può essere applicata altrove negli Stati Uniti e in altre località in tutto il mondo.

"Questo sistema è applicabile in tutto il mondo", ha affermato lo scienziato dell'NCAR Jared Lee, lo sviluppatore principale. "È altamente configurabile e personalizzabile, quindi può fornire previsioni in qualsiasi intervallo di tempo desiderato su qualsiasi regione di previsione di cui un'azienda di servizi pubblici ha bisogno."

Le previsioni per New York si sono rivelate estremamente accurate. Nel corso di un periodo di validazione di un anno, le previsioni di NYSolarCast si sono attestate costantemente entro il 10% circa della quantità effettiva di energia generata. È incoraggiante che le previsioni sovra e sotto previsioni fossero quasi in pareggio.

Lo sviluppo di NYSolarCast faceva parte di uno studio pluriennale più ampio volto ad aiutare la crescente industria solare di New York a implementare le previsioni meteorologiche per anticipare meglio la produzione di energia e migliorare l'affidabilità della sua rete elettrica. Previsioni più accurate sono importanti affinché lo Stato possa raggiungere i suoi obiettivi del 70% di produzione elettrica da fonti rinnovabili entro il 2030 e di un settore elettrico a zero emissioni entro il 2040.

Lo studio è stato finanziato dalla New York Power Authority e dall’Autorità per la ricerca e lo sviluppo energetico dello Stato di New York. È stato cogestito da EPRI, un istituto di ricerca e sviluppo energetico indipendente e senza scopo di lucro. Altri partner includevano il Brookhaven National Lab e la State University di New York ad Albany. Tra i consulenti figuravano il New York Independent System Operator (NYISO) e Central Hudson, un'azienda di distribuzione di New York.

Prevedere con successo l’irradianza solare è fondamentale per espandere la produzione di energia solare. Se un’azienda elettrica spegne un impianto a carbone o gas naturale in previsione dell’energia proveniente dal sole o da un’altra fonte rinnovabile, tali impianti potrebbero non essere in grado di accendersi abbastanza velocemente nel caso in cui la quantità di sole fosse insufficiente. L’unica opzione in uno scenario del genere è acquistare energia sul mercato spot, il che può essere molto costoso.

NCAR aveva precedentemente sviluppato un sistema di previsione dell'energia eolica che fa risparmiare ai contribuenti di Xcel Energy milioni di dollari ogni anno.

Quando si è trattato di sviluppare NYSolarCast, Lee e i suoi colleghi hanno dovuto affrontare sfide notevoli. New York è uno stato climatologicamente diversificato, con la cintura di neve lungo i Grandi Laghi e le alte vette degli Adirondacks che generano condizioni atmosferiche molto diverse rispetto alla regione costiera di Long Island. Inoltre, i loro modelli dovevano catturare le nuvole con notevole precisione perché nuvole diverse hanno impatti diversi sull’irradiazione solare. Un banco di nubi a strati bassi, ad esempio, bloccherà la luce solare in arrivo, mentre i cumuli gonfi possono riflettere l'irradianza sui loro lati, portando così a un'irradianza solare temporaneamente più elevata in superficie e a una maggiore produzione di energia solare rispetto a quella che si verificherebbe durante una giornata blu limpida. cielo.

Per sviluppare un sistema utile, Lee e i suoi colleghi si sono avvalsi di due anni di osservazioni meteorologiche effettuate dalla Mesonet dello Stato di New York, una rete statale di 126 stazioni meteorologiche. Hanno anche analizzato i dati sulla produzione di energia da impianti solari selezionati. Queste informazioni storiche hanno consentito loro di addestrare modelli di apprendimento automatico per correlare le condizioni meteorologiche con la potenza erogata.