Безхмарна сонячна погода позитивно позначається на показнику зростання генерації енергії. А ось в похмурі дні та негоду спостерігається висока щільність хмарних мас, що викликає зменшення кількості вироблення даного виду ресурсів. Оскільки людина ще не навчилася управляти погодою, то найбільш актуальним розв’язанням даної проблеми є необхідність складання прогнозів обсягів електрики, яку зможе виробити конкретна сонячна станція. Якісне прогнозування дає можливість виробникам та операторам мережевих компаній грамотно управляти показниками продуктивності сонячних батарей, таким чином, ефективно впроваджуючи «зелену» енергію в загальну енергетичну систему країни.
Дана процедура повинна, в першу чергу, враховувати обсяг сонячної радіації, яку отримують станції. На цей показник може вплинути безліч різних факторів, в тому числі метеорологічні та кліматичні умови, а саме, тривалість світлового дня, кількість опадів, швидкість вітру та багато іншого.
При виборі способу прогнозування фахівцеві необхідно врахувати, які дані він повинен отримати в результаті обчислень. Якщо йому необхідно дізнатися сумарне вироблення електрики або змінити обсяги вироблення, то йому знадобляться різні математичні методи та підходи. Далі ми розповімо вам про два основних заходи, які дозволяють складати прогноз виробництва даного виду ресурсів терміном до 6 годин або на день вперед.
Методи складання прогнозу активності сонця на термін до 6 годин
В даний час основними способами визначення сонячної активності є total sky imagery та вивчення фото з космосу. Дані методи надають можливість зробити короткострокові прогнози до 6 годин та наступні припущення майбутньої генерації електрики від сонячних станцій на термін не менше доби.
Метод Total sky imagery
Даний метод застосовується для складання прогнозів майбутніх обсягів виробництва електричної енергії “зеленими” станціями практично в режимі реального часу. Цей спосіб дає можливість з високою точністю передбачити генерацію електрики на півгодини вперед.
Для складання прогнозу фахівець повинен виконати наступні операції:
– отримати знімки неба в місцевості, де встановлена електростанція – для цього необхідно здійснити зйомку із земної поверхні;
– проаналізувати отриману інформацію, визначити тонкі і товсті хмари;
– оцінити вектор пересування хмарних мас – для цих цілей буде потрібна послідовність з невеликої кількості знімків;
– знаючи розміщення хмар, відомості про вектор їх переміщення, потрібно розрахувати потужність опромінення та створити прогноз вироблення електричної енергії.
Спеціалізовані метеорологічні станції надають необхідні відомості, що стосується розмірів, структури та переміщення хмарних мас. Саме ці дані дають можливість робити точні прогнози навіть для невеликого тимчасового горизонту.
Що стосується прогнозування на довший термін, то його точність помітно знижується. Головна причина полягає в тому, що дуже важко визначити рух хмар і зміну їх геометричної форми. В даний час ще немає точної математичної моделі, яка дозволяє визначити формування хмарних полів.
В якості альтернативи можна скористатися знімками хмарних мас, зроблених з прилеглої території, а потім провести прогноз, в якому буде врахований вектор переміщення хмарних мас. Спеціаліст також повинен знати, що хмари в різних шарах мають різні властивості. Наприклад, низькі хмари можуть пересуватися швидше, ніж високі. На фотографії хмари, розташовані в нижніх шарах, можуть закрити собою високі.
Аналіз хмарної обстановки методом вивчення знімків з космосу
Якщо придивитися, то можна помітити що цей метод практично повторює алгоритм попереднього способу. За винятком того, що замість знімків неба та хмарних полів, отриманих з нашої планети, будуть використовуватися фотографії, зроблені з супутників, встановлених у космосі. Ця інформація може бути передана шляхом оптичної зйомки або ж із застосуванням інфрачервоних датчиків.
Головною перевагою даного методу є отримання масштабів хмарності на великій площі. Варто відзначити, що супутникові зйомки мають високу якість і дозволяють охопити практично всю площу землі. Що стосується попереднього методу, то Total sky imagery підходить для реалізації на певній території. Достовірне вимірювання коефіцієнта відбиття дає можливість точно розрахувати індекс хмар. Згідно застосовуваної формулі цей показник залежить від оптичної глибини хмари. Цей спосіб вивчений досить глибоко, і тому став широко використовуватися у вивченні та відмітки на карті сонячних ресурсів. Таким чином, визначається інсоляція для конкретної території.
Серед мінусів методу можна відзначити той факт, що більшість звичайних космічних супутників відправляють дані виключно через видимий спектр, у зв’язку з чим, ранкові прогнози часто володіють меншою точністю. Головна причина – відсутність накопичення необхідної інформації. Фахівці намагаються перекрити цей недолік зображеннями, отриманими завдяки інфрачервоному випромінюванню. Також потрібно розуміти, що просторовий дозвіл космічних супутників в рази менше, ніж у знімків хмарних полів, зроблених із земної поверхні. Такий метод дозволяє сфотографувати великі хмари, при цьому освіти невеликого розміру залишаються непоміченими, що негативно відбивається на точності розрахунку інсоляції. Частота передачі відомостей набагато менше, ніж в першому методі. Крім того необхідно врахувати, що обробка даних з супутника вимагає від фахівців набагато більшого часу, що також впливає на точність складання прогнозів.
Використання супутників дає можливість створювати точний прогноз до 6 годин, що в більшості випадків перевищує показники числових методів визначення погоди.
Як відбувається складання прогнозів на термін до 1 дня?
У більшості випадків при прогнозуванні гідрометеорологічних ситуацій на довгострокові часові відрізки застосовуються чисельні способи прогнозу погоди або NWP. Вони знайшли широке застосування практично у кожній галузі, де потрібно враховувати вплив факторів природних явищ.
В даний час модель NWP являє собою набір спеціалізованого програмного забезпечення, в яке впроваджені математичні та фізичні алгоритми. Такі комплекси дозволяють зрозуміти процеси, які відбуваються в атмосфері, дізнатися їх характер та можливі зміни з плином часу. Для виконання обчислень необхідні вихідні дані. Ці відомості можна отримати після аналізу метеорологічних досліджень. Точність і результат обчислень безпосередньо залежить від отримання достовірної та якісної вихідної інформації. Враховувати необхідно не тільки відомості, що відносяться до певної місцевості, а й дані зі спостережень за верхніми атмосферними шарами, наземних та океанічних зон.
У різних сферах застосовуються різні види алгоритмів чисельних прогнозів погоди. Широкомасштабні методи підходять для прогнозування погодних умов більш ніж на півмісяця. Також існують інші мезомасштабні методи, що надають можливість визначити короткострокові прогнози для малої кількості регіонів. В даному випадку у фахівців повинна бути можливість оновити або скоригувати отримані результати.
Як згладжування впливає на просторово-часову інтерполяцію
У зв’язку з тим, що розрахунок чисельних метеопрогнозів виконується для певних точок простору, то для їх застосування у конкретній місцевості потрібні деякі типи інтерполяції. Одним з простих способів є використання підсумків прогнозів для 2-х поруч розташованих точок.
Від кількості залучених прогнозів для точок-сусідів, які знаходяться поблизу необхідної точки, залежить точність результату. У наші дні відомі різні алгоритми, а також математичні моделі, які допомагають виконувати згладжування результатів в автоматичному режимі як для ділянок розміром 100х100 км, так і для 300х300 км.
У місцях, де активно застосовуються альтернативні джерела енергії, розроблені певні додатки, які дозволяють провести згладжування для ділянок розміром 10х10 км.
Модель чисельного прогнозу погоди і статистична корекція
Як тільки будуть сформульовані точкові прогнози, можна приступити до коригування даних, взявши для порівняння результати попередніх метеоспостережень. Цей підхід дозволить істотно поліпшити точність прогнозування і при цьому врахувати місцеві особливості клімату.
Завдяки модельній статистиці результатів можна домогтися виключення регулярних помилок у прогнозах. Крім цього, використання модельної статистики для певних регіонів дозволяє з більшою точністю передбачати деякі події, зокрема опади, грози, тощо. Щоб створити надійні коригувальні коефіцієнти, необхідна інформація хоча б за 2 роки спостережень за погодою. Рівняння, що використовуються для чисельного аналізу, повинні бути однаковими. Накопичені відомості допомагають зробити розрахунки коригувальних величин, які виключать появу помилок при більш широкому діапазоні різних погодних подій, наприклад, снігопадів, проливних дощів, сильного вітру, тощо.
Від обсягу архіву моделі та інформації спостережень залежить точність коригувальних величин. Моделі можуть враховувати:
– хмарність;
– температуру;
– повітряний потік;
– вологість;
– можливість опадів.
Щоб спрогнозувати обсяги виробництва СЕС необхідно взяти до уваги потужність сонячного потоку, а також змінні величини, які безпосередньо стосуються геометрії Сонця. До цих параметрів зазвичай відносять хмарну обстановку, кут знаходження сонця, час, а також прозорість неба.
Від яких факторів залежить точність прогнозування виробництва сонячної енергії?
На даний момент в сонячній енергетиці всього світу стали практикувати прогнозування виробництва “зеленої” енергії на невеликий час, починаючи одним днем і закінчуючи тижнем. Поки, що такий вид прогнозування не має чіткої системи, оскільки результати показують велику похибку. Тому, чим більший період прогнозу буде охоплений, тим більш достовірним буде результат. Дане правило поширюється і на площі. Як розуміти? Правильність прогнозів сонячного вироблення для великої площі набагато вище, ніж для маленької.
У кожній місцевості діють свої механізми погодоутворення, навіть при відносно однакових умовах у різних ділянках та кліматичних поясах можуть з’являтися різні ефекти. Сучасні системи прогнозування погоди беруть в облiк тільки головні моменти, що впливають на погоду конкретної місцевості. Однак при цьому, модель не охоплює деякі її особливості. Наприклад, для морських регіонів в облік не беруться бризи, обриси берега, тощо, в той час як навіть невеликий водойм може змінювати погоду. Також дуже важко складати прогнози для гірських ділянок. З цієї причини кожна модель повинна бути спочатку адаптована під кліматичні особливості місцевості, і тільки після цього можна буде розраховувати на точні метеопрогнози.
Існують інші фактори, від яких залежить точність прогнозування – це кут піднесення сонця над лінією горизонту. Чим нижче буде показник, тим нижче буде достовірність прогнозів.
Не варто забувати про фактори, які мають непряме відношення до природних особливостей, одним з поширених є рівень запиленості сонячних панелей. Як правило, даний показник збільшується, якщо довгий час стоїть спекотна погода без дощів. Дощ змиє з панелей пил і відповідно збільшить генерацію електричної енергії. Даний фактор також варто врахувати при формуванні прогнозу.
Найкращим способом прогнозування виробництва сонячної енергії є усереднення прогнозів, які представлені різними метеослужбами.
Сьогодні прогнозування показників вироблення сонячної енергії робить кілька великих компаній, які знаходяться в країнах, де розвинена сонячна енергетика. В Україні все тільки починається, нас чекає величезна робота, результатом якої стане поява власних систем прогнозування. В недалекому майбутньому прогнози допоможуть не тільки враховувати метеоумови нашої країни, а й підлаштовуватися під зміни місцевого законодавства.
Для даного процесу необхідна співпраця держави з провідними гравцями енергоринку та іншими зацікавленими особами. Якщо ви хочете зробити попередню оцінку генерації СЕС помісячно або на рік, рекомендуємо скористатися послугами нашої компанії ДАТА ЕНЕРДЖИ.
