Analisi delle prestazioni
12.08.20

Rimozione della distorsione del modello dalla metrica di garanzia

I nostri strumenti di previsione solare continuano a migliorare poiché incorporano progressi computazionali nella modellazione di irraggiamento, nuvole, ombra, fisica FV, trasferimento di calore degli array, inverter e altre situazioni dinamiche. Indipendentemente dalla sofisticazione, tuttavia, ci sarà sempre un errore sistematico che si manifesta in qualche modo e da qualche parte. Molto spesso non sapremo come si manifesterà questo bias mentre calcoliamo i KPI di performance. È molto importante evitare un falso positivo o un falso negativo, specialmente se applicato agli accordi contrattuali. Lo scopo di questo articolo è presentare un metodo che mitiga questo problema. Un ulteriore vantaggio è che questo metodo consente ai gestori delle prestazioni di diventare indipendenti dal modello.

Definizioni importanti:

  • Modello: Questo è il modello di previsione dell'energia solare configurato con i parametri di progettazione e i fattori di perdita di un progetto. Sono incluse le caratterizzazioni per i moduli, array, inverter, sistemi di raccolta energia elettrica e quant'altro compreso tra il sole e il punto di consegna.
  • Previsto: Questo è un set di dati che contiene la generazione di energia calcolata dal modello di un progetto con i dati meteorologici TMY [1] come input. Questo file TMY è rappresentativo dell'ubicazione del sito ei risultati della generazione FV simulata fanno tutti parte dei dati previsti che vengono archiviati a risoluzioni orarie o inferiori per un anno nominale. (Questo è spesso indicato come un file 8760hr). [2]
  • Previsto: Questo set di dati contiene la generazione di energia calcolata dallo stesso modello ma utilizzando i dati meteorologici misurati raccolti per l'impianto. I dati MET misurati e i risultati della generazione FV simulata fanno tutti parte dei dati previsti. Notare che "lo stesso modello" è sottolineato sopra e questo è molto importante per questo metodo. Ne parleremo più avanti. [2]
  • Misurato: La generazione elettrica misurata registrata per l'impianto che coincide con i dati MET misurati utilizzati per calcolare la prestazione attesa.
  • Piano: Questo set di dati contiene la generazione pianificata per tutta la vita operativa del progetto. Questo è in genere memorizzato in un pro-forma ed è stato utilizzato per determinare il prezzo di vendita del progetto o le condizioni di finanziamento. Spesso la TMY viene memorizzata insieme alla generazione del piano.

La nostra struttura è ora operativa e i responsabili delle prestazioni devono capire come stanno andando le cose rispetto a Plan. Questo è lo scopo dei KPI delle prestazioni. Tuttavia, il tempo reale molto probabilmente devia da TMY (a causa delle differenze di nuvole, vento, temperatura ambiente e neve).

Supponiamo di totalizzare la produzione di energia dell'ultimo mese e di volerla confrontare con il Piano. E diciamo che il mese è stato molto nuvoloso e piovoso. Come facciamo questo? L'approccio comune consiste nell'eseguire il modello del progetto con i dati MET misurati e quindi confrontare il risultato del modello direttamente con la generazione misurata. Questo è un approccio giudizioso, quasi.

Di seguito sono riportate solo alcune situazioni che possono far sì che il modello non riproduca più il Piano originale con lo stesso TMY:

  • La configurazione del modello originale è andata persa
  • Il software di modellazione è stato rivisto (o interrotto)
  • Il metodo del modello originale è manuale e richiede molto tempo e si desidera automatizzare con una piattaforma diversa

Anche in questo caso, che siano molto semplici o incredibilmente complessi, tutti i modelli non sono stimatori perfetti, e i modellisti non sanno come i risultati possano essere influenzati. Può essere che il Modello abbia un maggiore errore alle alte temperature, o non valuta bene il basso irraggiamento, o la curva di efficienza dell'inverter è imprecisa e così via. A volte il bias è stagionale, forse una previsione eccessiva durante i mesi invernali.

Per controllare la distorsione del modello, non confrontare i risultati del modello direttamente con Plan. Applicare invece una correzione meteorologica che sia un rapporto tra la generazione prevista e quella prevista. Di fondamentale importanza è che il modello per Predicted e Expected è identico con l'unica differenza che sono i dati metrologici di input. Ecco l'equazione che dovrebbe essere utilizzata per correggere la generazione del piano da confrontare con la generazione misurata:

Questo metodo mitiga gli errori di bias perché si annullano nel rapporto:

Importante è l'ipotesi che le caratteristiche di bias siano simili per il periodo di valutazione della donazione.
Ecco l'equazione completa per correggere il piano in modo che possa essere confrontato con l'energia del mese misurato:

Per correggere il Misurato da confrontare con il Piano, è sufficiente invertire il rapporto di correzione:

E abbiamo una valutazione imparziale!

Questo metodo è stato testato applicando diverse piattaforme di modellazione differenti alla stessa situazione, fornendo tutte risultati molto simili. Se lo si desidera, questo ci libera dall'essere potenzialmente confusi dal bias del modello. Questo permette anche di diventare indipendenti dal modello. Eseguire test accurati prima di cambiare i metodi di modellazione che potrebbero influire sugli obblighi finanziari.

Anche se questo articolo riguarda i sistemi di energia solare, il concetto è applicabile a quasi tutte le centrali elettriche. In effetti, questo autore ha sviluppato questi metodi negli anni '1980, quando le centrali elettriche a ciclo combinato erano una novità e l'ASME PTC 46 era inesistente.

Nota a margine: c'è un caso d'angolo molto importante che dovrebbe essere usato per testare qualsiasi metodo di correzione. Supponiamo che i dati MET misurati siano identici a TMY. In tal caso, non dovrebbe essere necessaria alcuna correzione meteorologica. Confrontiamo semplicemente le letture del contatore elettrico direttamente con Plan. Questo è tutto! Questo metodo soddisfa questo test perché Predicted [MWh] = Expected [MWh] e il fattore di correzione è 1.0000000.

Seconda nota a margine: l'utilizzo delle misurazioni della temperatura sul retro del modulo per la modellazione delle prestazioni fallirà questo test del case d'angolo. Questo perché il modello di trasferimento di calore dell'array SARÀ diverso dall'effettivo trasferimento di calore dell'array. [MWh] previsto non sarà lo stesso numero di [MWh] atteso anche quando MET misurato è uguale a TMY. Ergo, questo metodo è scoraggiato.



[1] TMY si riferisce a un anno meteorologico tipico e rappresenta molti anni di dati raccolti per una data posizione fornendo un valore atteso per elementi come irraggiamento, temperatura ambiente, vento, umidità e precipitazioni. Questa è l'energia nominale disponibile per la modellazione del ciclo solare. Gli anni effettivi variano ovviamente. Tuttavia, i valori TMY dovrebbero rappresentare la tendenza centrale.

[2] Analisi della valutazione delle prestazioni energetiche del sistema fotovoltaico, 1 novembre 2013, National Renewable Energy Laboratory. Anche IEC 61724 - Parte 3.

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