Analisi delle prestazioni
08.14.20

I giorni nuvolosi stanno rovinando le tue metriche sulle prestazioni?

Hai un impianto fotovoltaico che funziona bene nelle giornate di sole e non così bene nelle giornate nuvolose? Il problema potrebbe non essere la tua attrezzatura, solo la tua matematica. Illustriamolo con una struttura che ha un rapporto CC / CA elevato. In altre parole, l'array è sovradimensionato e gli inverter si agganciano ai limiti superiori durante un'elevata insolazione.

Di seguito sono riportati i dati ad alta risoluzione tracciati da una delle nostre strutture durante una mattinata parzialmente nuvolosa. Viene mostrata anche la generazione prevista dal modello di progetto:

Si può vedere che quando è stabile il sole, la generazione misurata e quella modellata sono in stretto accordo. Tuttavia, l'inverter non può seguire i grandi picchi di irraggiamento misurati causati dai riflessi delle nuvole. L'alimentazione è interrotta a causa dei controlli interni ed esterni. L'indice delle prestazioni è del 102% quando si eseguono i calcoli delle prestazioni sui dati ad alta frequenza. Molto bella!

Nei nostri rapporti, tuttavia, le metriche delle prestazioni sono spesso calcolate su intervalli orari. E ci sono due ragioni comuni per questo: (1) I modelli pro-forma si basano su set di dati meteorologici orari (TMY) e sono questi dati che vengono utilizzati per le metriche delle prestazioni con correzione meteorologica. (2) i metodi di correzione meteorologica possono essere complessi e potrebbe non essere computazionalmente possibile eseguire queste complesse equazioni ad alta frequenza.

Questo non sarà un problema se le risposte di causa ed effetto sono in qualche modo lineari. Facciamo la media dei dati in tempo reale; spingere queste medie nei calcoli delle prestazioni e speriamo che la seguente relazione sia vera:

Per decomprimerlo, la funzione dei valori di input medi (lato sinistro) avrà lo stesso risultato dell'esecuzione della funzione su ogni valore di input, e quindi prendere la media di tutti i risultati (lato destro dell'equazione).

Sfortunatamente, questo non è vero per le situazioni non lineari, e quando l'inverter si blocca e non può seguire i picchi di irraggiamento rende questa situazione non lineare. Il grafico successivo prende le medie orarie dal primo grafico e quindi calcola la metrica delle prestazioni:

L'indice di performance per le medie orarie è del 92%. Si tratta di una falsa sottostima del 10% (!) E non vogliamo segnalare una falsa prestazione bassa.

Una soluzione potrebbe essere l'esecuzione dei calcoli della media più frequentemente. Ma quanto sono frequenti? Il grafico seguente mostra i risultati utilizzando medie di 5 minuti:

C'è ancora una falsa sotto-segnalazione del 6%. Anche questo non è un buon risultato se le obbligazioni contrattuali sono misurate da questo tipo di valutazione.

Lo scopo di questo articolo è portare consapevolezza a questo artefatto computazionale. Finora, abbiamo esaminato questo effetto in una mattina parzialmente nuvolosa. Su base annua, abbiamo notato un 3% di false segnalazioni in alcune delle nostre strutture.

Allora, qual è una "buona" frequenza di calcolo? Sfortunatamente, la risposta dipende dalla situazione (volatilità meteorologica, frequenza di raccolta dei dati, metodo di aggregazione, complessità del modello e risorse di calcolo). Come minimo, esegui scenari simili a quelli presentati qui per comprendere le sensibilità per la tua situazione. Alla fine, sii consapevole. Una considerazione speciale può essere richiesta quando gli accordi finanziari dipendono da calcoli automatizzati come questo. 

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