IRRADIÂNCIA ESPECTRAL EM PETROLINA - BRASIL

CARACTERIZAÇÃO E VALIDAÇÃO DE SIMULAÇÕES.

Autores

  • Janis Joplim Bezerra Galdino Universidade Federal de Pernambuco
  • Olga de Castro Vilela Universidade Federal de Pernambuco
  • Naum Fraidenraich Universidade Federal de Pernambuco
  • Helmut Muniz Universidade Federal de Pernambuco
  • Alex Coutinho Pereira Companhia Hidro Elétrica do São Francisco
  • Eduardo Boudoux Jatoba Companhia Hidro Elétrica do São Francisco
  • Alcides Codeceira Neto Companhia Hidro Elétrica do São Francisco
  • José Bione de Melo Filho Companhia Hidro Elétrica do São Francisco

DOI:

https://doi.org/10.59627/cbens.2022.1182

Palavras-chave:

Irradiância espectral, Energia fotovoltaica, SMARTS2

Resumo

Medições de irradiância solar espectral trazem um maior detalhamento sobre o comportamento da radiação solar, sendo importantes na análise da geração fotovoltaica. Neste trabalho, foi realizada uma caracterização do espectro da irradiância global horizontal para a cidade de Petrolina, utilizando mais de 100 mil medições da irradiância espectral com alta resolução (1 nm) na faixa de comprimento de onda de 300 a 1700 nm, obtidas entre setembro de 2018 a julho de 2021. Foi analisado o impacto da massa de ar na intensidade e no formato da distribuição espectral da irradiância solar de céu claro. Além disso, foi obtida a proporção das componentes da radiação ultravioleta, luz visível e infravermelha do espectro local e como elas são afetadas com a massar de ar. Através dos espectros observados, foi possível também analisar o comportamento médio da distribuição espectral da irradiância sob efeito de cloud enhancement. Além da caracterização do espectro local, simulações da irradiância espectral obtidas com o software SMARTS2 foram validadas para momentos de céu claro. Foi observado que o erro do modelo SMARTS2 aumenta com a massa de ar e possui valores mais altos para a faixa de radiação ultravioleta. O valor da raiz do erro quadrático médio normalizado pela média das observações (nRMSE) para as simulações do SMARTS2 foi acima de 10 %, porém, ao considerar o valor de energia integrado total e seu impacto na energia absorvida pelas tecnologias fotovoltaicas de silício monocristalino, silício amorfo, telureto de cádmio e módulos formados pelo polímero orgânico P3HT:PCBM, o valor do nRMSE ficou em torno de 3 %.

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Biografia do Autor

Janis Joplim Bezerra Galdino, Universidade Federal de Pernambuco

Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Energias Renováveis

Referências

Alonso-Abella, M., Chenlo, F., Nofuentes, G., Torres-Ramírez, M., 2014. Analysis of spectral effects on the energy yield of different PV (photovoltaic) technologies: The case of four specific sites. Energy, vol. 67, pp. 435-443.

Appelbaum, J., Maor, T., 2020. Dependence of PV module temperature on incident time-dependent solar spectrum. Applied Sciences, vol. 10, n. 3, pp. 914.

ASTM G173-03, 2012. Standard Tables for Reference Solar Spectral Irradiances: Direct Normal and Hemispherical on 37° Tilted Surface. Disponível em: <http://www.astm.org/Standards/G173.htm>

Benelli, A., Cevoli, C., Fabbri, A., 2020. In-field hyperspectral imaging: An overview on the ground-based applications in agriculture. Journal of Agricultural Engineering, vol. 51, n. 3, pp. 129-139.

Bird, R. E., Riordan, C., 1986. Simple solar spectral model for direct and diffuse irradiance on horizontal and tilted planes at the earth's surface for cloudless atmospheres. Journal of Applied Meteorology and Climatology, vol. 25, n. 1, pp. 87-97.

Bornman, J. F., Barnes, P. W., Robson, T. M., Robinson, S. A., Jansen, M. A., Ballaré, C. L., Flint, S. D., 2019. Linkages between stratospheric ozone, UV radiation and climate change and their implications for terrestrial ecosystems. Photochemical & Photobiological Sciences, vol. 18, n. 3, pp. 681-716.

Dirnberger, D., Blackburn, G., Müller, B., Reise, C., 2015. On the impact of solar spectral irradiance on the yield of different PV technologies. Solar Energy Materials and Solar Cells, vol. 132, pp. 431-442.

Gueymard, C., 1995. SMARTS2: a simple model of the atmospheric radiative transfer of sunshine: algorithms and performance assessment. Cocoa, FL: Florida Solar Energy Center.

Gueymard, C. A., 2005. Interdisciplinary applications of a versatile spectral solar irradiance model: A review. Energy, vol. 30, n. 9, pp. 1551-1576.

Gueymard, C. A., 2017. Cloud and albedo enhancement impacts on solar irradiance using high-frequency measurements from thermopile and photodiode radiometers. Part 1: Impacts on global horizontal irradiance. Solar Energy, vol. 153, pp. 755-765.

Haag, R., 2012. Estimativa da distribuição espectral da radiação solar sobre o território brasileiro através de análise multiinstrumental. Tese de doutorado pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica.

Haag, R., Krenzinger, A., 2016. Espectro solar característico para a região do semiárido brasileiro. In VI Congresso Brasileiro de Energia Solar.

Iqbal, M., 1983. An introduction to solar radiation. Elsevier.

Kaskaoutis, D. G., Kambezidis, H. D., Dumka, U. C., Psiloglou, B. E., 2016. Dependence of the spectral diffuse-direct irradiance ratio on aerosol spectral distribution and single scattering albedo. Atmospheric Research, vol. 178, pp. 84-94.

Lefevre, M., Oumbe, A., Blanc, P., Espinar, B., Gschwind, B., Qu, Z., et al., 2013. McClear: a new model estimating downwelling solar radiation at ground level in clear-sky conditions. Atmospheric Measurement Techniques, vol. 6, n. 9, pp. 2403-2418.

Lindsay, N., Libois, Q., Badosa, J., Migan-Dubois, A., Bourdin, V., 2020. Errors in PV power modelling due to the lack of spectral and angular details of solar irradiance inputs. Solar Energy, vol. 197, pp. 266-278.

Miyauchi, M., Nakajima, H., 2016. Determining an effective UV radiation exposure time for vitamin D synthesis in the skin without risk to health: simplified estimations from UV observations. Photochemistry and photobiology, vol. 92, n. 6, pp. 863-869.

Pecenak, Z. K., Mejia, F. A., Kurtz, B., Evan, A., Kleissl, J., 2016. Simulating irradiance enhancement dependence on cloud optical depth and solar zenith angle. Solar Energy, vol. 136, pp. 675-681.

Polo, J., Alonso-Abella, M., Ruiz-Arias, J. A., Balenzategui, J. L., 2017. Worldwide analysis of spectral factors for seven photovoltaic technologies. Solar Energy, vol. 142, pp. 194-203.

Rodziewicz, T., Rajfur, M., Teneta, J., Świsłowski, P., Wacławek, M., 2021. Modelling and analysis of the influence of solar spectrum on the efficiency of photovoltaic modules. Energy Reports, vol. 7, pp. 565-574.

Tatsiankou, V., Hinzer, K., Haysom, J., Schriemer, H., Emery, K., Beal, R., 2016. Design principles and field performance of a solar spectral irradiance meter. Solar Energy, vol. 133, pp. 94-102.

Taylor, K. E., 2001. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, vol. 106, n. D7, pp. 7183-7192.

Utrillas, M. P., Bosca, J. V., Martı́nez-Lozano, J. A., Cañada, J., Tena, F., Pinazo, J. M., 1998. A comparative study of SPCTRAL2 and SMARTS2 parameterised models based on spectral irradiance measurements at Valencia, Spain. Solar Energy, vol. 63, n. 3, pp. 161-171.

Yordanov, G. H., 2015. A study of extreme overirradiance events for solar energy applications using NASA’s I3RC Monte Carlo radiative transfer model. Solar Energy, vol. 122, pp. 954-965.

Xu, Y., Cui, G., 2021. Influence of spectral characteristics of the Earth's surface radiation on the greenhouse effect: Principles and mechanisms. Atmospheric Environment, vol. 244, pp. 117908.

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Publicado

2022-08-16

Edição

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Anais