Il Sole sta diventando una fonte sempre più importante di elettricità pulita. Le previsioni accurate della luce solare sviluppate dai ricercatori di A*STAR potrebbero migliorare notevolmente le prestazioni degli impianti di energia solare, rendendolo una valida alternativa alle fonti di energia a base di carbonio.
Una centrale fotovoltaica può coprire fino a 50 chilometri quadrati della superficie terrestre e può generare fino a un miliardo di Watt di elettricità. Questa capacità dipende dalla quantità di luce solare in quella posizione, quindi la capacità di prevedere l'irraggiamento solare è fondamentale per sapere quanta energia l'impianto contribuirà alla rete in un determinato giorno.
"La previsione è un passo fondamentale nell'integrazione delle energie rinnovabili nella rete elettrica, " afferma Dazhi Yang del Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech) di A*STAR. "È un argomento emergente che richiede un ampio spettro di conoscenze interdisciplinari, come le statistiche, scienza dei dati, o apprendimento automatico."
Yang, insieme a Hao Quan dell'A*STAR Experimental Power Grid Center e ai colleghi dell'Università del Tennessee a Chattanooga e della National University of Singapore, ha sviluppato un approccio numerico alla previsione meteorologica che combina in modo efficiente più set di dati per migliorare l'accuratezza delle previsioni sull'irraggiamento solare.
Cambiamenti orari nell'atmosfera, variazioni annuali della distanza tra la Terra e il Sole, o 10 cambiamenti annuali nei cicli interni del Sole possono alterare la quantità di luce solare che raggiunge la superficie terrestre. Questi cambiamenti avvengono su scale temporali molto diverse, e quindi i metodi di previsione convenzionali modellano separatamente la variabilità in diverse scale temporali, che facilita l'elaborazione informatica. Però, questi metodi si basano su una semplice aggiunta di previsioni, senza ponderazione che fa più uso di sottoserie di previsioni migliori. Inoltre, le previsioni che generano sono accurate solo sulla scala temporale della serie originale.
Yang e il team hanno sviluppato un framework che riconcilia le diverse scale temporali formando una gerarchia temporale che aggrega le previsioni ottenute in diverse scale temporali, come l'alta frequenza, dati orari e a bassa frequenza, dati giornalieri. "La riconciliazione temporale è un tipo di modello di previsione d'insieme che prevede molte volte la generazione solare del giorno successivo, separatamente, utilizzando dati di diversa granularità temporale, ogni ora, ogni due ore, e ogni giorno, " spiega Yang. "Queste diverse previsioni vengono poi combinate in modo ottimale attraverso modelli statistici per produrre una previsione finale".
I ricercatori hanno testato il loro metodo numerico di previsione del tempo utilizzando i dati di 318 siti di centrali fotovoltaiche in California per oltre un anno. Il loro metodo di riconciliazione temporale ha dimostrato di sovraperformare in modo significativo altre previsioni numeriche del giorno prima.
