Avez-vous une installation photovoltaïque qui fonctionne bien les jours ensoleillés et moins bien les jours nuageux? Le problème n'est peut-être pas votre équipement, juste vos mathématiques. Illustrons cela avec une installation qui a un rapport CC / CA élevé. En d'autres termes, le réseau est surdimensionné et les onduleurs se clipsent aux limites supérieures pendant une insolation élevée.
Ce qui suit est des données haute résolution tracées à partir de l'une de nos installations pendant une matinée partiellement nuageuse. La génération prédite à partir du modèle de projet est également affichée:
On peut voir que lorsque le soleil est stable, la génération mesurée et modélisée sont en accord étroit. Cependant, l'onduleur ne peut pas suivre les grandes pointes d'irradiance mesurées causées par les réflexions des nuages. L'alimentation est coupée en raison des commandes internes et externes. L'indice de performance est de 102% lors de l'exécution des calculs de performances sur les données haute fréquence. Très agréable!
Dans nos rapports, cependant, les mesures de performance sont souvent calculées à des intervalles d'une heure. Et, il y a deux raisons courantes à cela: (1) Les modèles pro-forma sont basés sur des ensembles de données météorologiques horaires (TMY), et ce sont ces données qui sont utilisées pour les mesures de performance corrigées par la météo. (2) les méthodes de correction du temps peuvent être complexes et il peut ne pas être possible, d'un point de vue informatique, d'exécuter ces équations complexes à haute fréquence.
Ce ne sera pas un problème si les réponses de cause à effet sont quelque peu linéaires. Nous faisons la moyenne des données en temps réel; pousser ces moyennes dans les calculs de performances, et nous espérons que la relation suivante est vraie:
Pour décompresser cela, la fonction des valeurs d'entrée moyennes (côté gauche) aura le même résultat que l'exécution de la fonction sur chaque valeur d'entrée, puis en prenant la moyenne de tous les résultats (équation à droite).
Malheureusement, ce n'est pas vrai pour les situations non linéaires, et lorsque l'onduleur se clipse et ne peut pas suivre les pics d'irradiance, cela en fait une situation non linéaire. Ce tracé suivant prend les moyennes horaires du premier tracé, puis calcule la métrique de performance:
L'indice de performance pour les moyennes horaires est de 92%. Il s'agit d'une fausse sous-déclaration de 10% (!), Et nous ne voulons pas signaler une fausse faible performance.
Une solution pourrait être d'exécuter les calculs de moyenne plus fréquemment. Mais à quelle fréquence? Le graphique suivant montre les résultats en utilisant des moyennes sur 5 minutes:
Il y a toujours une fausse sous-déclaration de 6%. Ce n'est pas non plus un bon résultat si les obligations contractuelles sont mesurées par ce type d'évaluation.
Le but de cet article est de faire prendre conscience de cet artefact de calcul. Jusqu'à présent, nous avons passé en revue cet effet par une matinée partiellement nuageuse. Sur une base annuelle, nous avons remarqué une sous-déclaration de 3% de faux dans certaines de nos installations.
Alors, qu'est-ce qu'une «bonne» fréquence de calcul? Malheureusement, la réponse dépend de la situation (volatilité météorologique, fréquence de collecte des données, méthode d'agrégation, complexité du modèle et ressources de calcul). Au minimum, exécutez des scénarios similaires à ceux présentés ici pour comprendre les sensibilités de votre situation. En fin de compte, soyez conscient. Une attention particulière peut être requise lorsque les accords financiers dépendent de calculs automatisés comme celui-ci.
