SITE ADAPTATION

METODOLOGIAS E ESTUDO DE CASO PARA FLORIANÓPOLIS-SC

Autores

  • Gustavo Xavier de Andrade Pinto Universidade Federal de Santa Catarina
  • Amanda Mendes Ferreira Gomes Universidade Federal de Santa Catarina
  • Marília Braga Universidade Federal de Santa Catarina
  • João Paulo Alves Veríssimo Universidade Federal de Santa Catarina
  • Lucas Rafael do Nascimento Universidade Federal de Santa Catarina
  • Ricardo Rüther Universidade Federal de Santa Catarina

DOI:

https://doi.org/10.59627/cbens.2022.1178

Palavras-chave:

Site adaptation, irradiância solar, dados de satélite

Resumo

Para análise locais, o recurso solar é melhor avaliado por meio de medições em estações solarimétricas em solo, porém, quando a distância para a estação mais próxima é elevada, a avaliação do recurso solar por meio de dados de satélites (séries históricas) se torna a opção ideal, principalmente para análises regionais ou continentais. Apesar de métodos baseados em satélites apresentarem altos níveis de confiança, ainda podem apresentar diferenças significativas quando comparados a valores medidos por estações em solo. Com o objetivo de assegurar a confiabilidade dos resultados de geração FV no local, métodos de correção de dados de satélite, conhecidos como site adaptation, utilizando dados medidos em solo por um curto período de tempo, são implementados. A finalidade destes métodos é minimizar o erro e melhorar o desvio entre os dados derivados de satélite e medições em solo. O objetivo deste trabalho é apresentar a aplicação do método de site adaptation de regressão linear para dados medidos na estação solarimétrica do Laboratório Fotovoltaica/UFSC. Adicionalmente, foram aplicadas complementações deste método dividindo-se os dados em dias de céu claro e nublado e, posteriormente, por faixas de irradiância. Foi observado que o método de regressão linear apresentou erros relativos de 22,35% (rRMSE) e 1,61% (rMBE). A metodologia de divisão dos dias de céu claro apresentou uma melhora de 0,1% no rRMSE e 0,14% no rMBE. Por fim, a metodologia de divisão por faixas de irradiância apresentou um resultado de rRMSE 0,88% pior e um rMBE 0,6% mais próximo à tendência ideal.

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Referências

Aguiar, R., Collares-Pereira, M., 1988. A simple procedure for generating sequences of daily radiation values using a library of markov transition matrices. Solar Energy, vol.40, No.3, pp. 269-279.

Aguiar, M. L., Polo, J., Vindel, J.M., Oliver, A. 2019. Analysis of satellite derived solar irradiance in islands with site adaptation techniques for improving the uncertainty. Renewable Energy, Vol. 135, pp. 98-107.

Bright, J.M. 2019. Solcast: Validation of a satellite-derived solar irradiance dataset. Solar Energy, vol. 189, pp. 435-449.

Ineichen, P., 2014. Long term satellite global, beam and diffuse irradiance validation. Energy Procedia, vol. 48, pp. 1586–1596.

Long, C.N., Dutton, E.G. BSRN Global Network recommended QC tests, in: PANGAEA, Bremerhaven, 2010.

Mantelli, S.L., Martins, G.L., Rüther, R. Uncertainty analysis of solar monitoring station: a case study, in: Solar World Congress, Santiago, Chile, 2019.

Mermoud, A. PVsyst: Software for the Study and Simulation of Photovoltaic Systems. 1993-2021.

Mieslinger T., Ament, F., Chhatbar, K., Meyer, R. 2014. A New Method for Fusion of Measured and Model-derived Solar Radiation Time-series. Energy Procedia, Vol. 48, pp. 1617–1626

National Renewable Energy Laboratory - NREL, 2021. Best practices handbook for the collection and use of solar resource data for solar energy applications: Second edition.

Pereira, E. B., Martins, F. R., Gonçalves, A. R., Costa, R. S., Lima, F. J. L. D., Rüther, R., Abreu, S. L. D., Tiepolo, G. M., Pereira, S. V., Souza, J. G. D., 2017. Atlas Brasileiro de Energia Solar, 2ª ed.: INPE. São José dos Campos - SP.

Perez, R., Seals, R., Zelenka, A., 1997. Comparing satellite remote sensing and ground network measurements for the production of site/time specific irradiance data. Solar Energy, vol. 60, pp. 89–96.

Polo, J., Martín, L., Vindel, J.M. 2015. Correcting satellite derived DNI with systematic a seasonal deviations: Application to India. Renewable Energy, Vol. 80, pp. 238-243.

Polo, J., Wilbert, S., Ruiz-Arias, J.A., Meyer, R., Gueymard, C., Súri, M., Martín, L., Mieslinger, T., Blanc, P., Grant, I., Boland, J., Ineichen, P., Remund, J., Escobar, R., Troccoli, A., Sengupta, M., Nielson, K. P., Renne, D., Geuder, N., Cebecauer, T. 2016. Preliminary survey on site-adaptation techniques for satellite-derived and reanalysis solar radiation datasets. Solar Energy, Vol. 132, pp. 25-37

Polo, J., Fernández-Peruchena, C., Salamalikis, V., Mazorra-Aguiar, L., Turpin, M., Martín-Pomares, L., Kazantzidis, A., Blanc, P., Remund, J. 2020. Benchmarking on improvement and site-adaptation techniques for modeled solar radiation datasets. Solar Energy, Vol. 201, pp. 469-479.

Ruiz-Arias, J.A., Pozo-Vázquez, D., Lara-Fanego, V., Santos-Alamillos, F.J., Tovar-Pescador, J., 2011. A high-resolution topographic correction method for clear-sky solar irradiance derived with a numerical weather prediction model. Journal of Applied Meteorology and Climatology, vol. 50 (12), pp. 2460–2472.

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Publicado

2022-08-16

Edição

Seção

Anais