Исследователи солнечной энергетики традиционно использовали только измерения мощности отдельных жилых солнечных фотоэлектрических (PV) систем для оценки мощности, вырабатываемой в городе. Но одна инсталляция не является хорошим представлением всех крыш города, где время суток, направление панелей и тень от деревьев и облаков влияют на выработку электроэнергии.
Данные от фотоэлектрических систем, распределенных по городу, крайне необходимы, чтобы полностью понять, как этот возобновляемый источник энергии может быть интегрирован в энергосистему, не нарушая надежный поток электроэнергии, от которого зависит развивающийся мир.
Инженеры из Австралийского национального университета и Фраунгоферовского института систем солнечной энергии ISE, Германия, предоставили в свободном доступе проверенный и настроенный набор данных из 1 287 жилых установок по всей Австралии. Набор данных представлен в Journal of Renewable and Sustainable Energy от AIP Publishing.
Описывая набор данных как «подарок» исследователям Солнца, автор Джейми Брайт сказал: «Никто не предоставил в свободном доступе фрагмент данных, содержащий шестимесячные измерения из трех разных городов. сумма."
Брайт объяснил, что ранее исследователи были доведены до крайности, чтобы собрать измерения мощности, изобретая облачные модели, перемещающиеся по городу, чтобы «подделывать» выходную мощность фотоэлектрических модулей для разных мест.
«Впервые вы можете легко получить доступ к данным и выполнить пространственный анализ, необходимый для контролируемого управления интеграцией солнечной энергии в энергосистему», - сказал Брайт.
В Австралии, где около 23% всех жилых домов оборудованы фотоэлектрическими системами, это особенно актуально для безопасного и надежного управления сетью. Например, чтобы поддерживать рекомендуемое напряжение для приборов и обеспечить электроснабжение, операторы сетей должны реагировать и планировать колебания солнечной энергии.
Подписавшись на общедоступный веб-сайт pvoutput.org, Брайт и его коллеги смогли получить доступ к необработанным данным о фотоэлектрической мощности, полученным в результате автоматической регистрации электрических преобразователей фотоэлектрической системы. Программист извлек данные с веб-сайта и поместил их в базу данных для инженеров, которые затем собрали характерные данные о каждой фотоэлектрической системе, такие как ее размер и эффективность. Используя эти метаданные вместе со спутниковыми изображениями, они провели строгий контроль качества и обучили алгоритмы настройки набора данных, чтобы очистить любые «плохие данные»."
«Наша процедура настройки - это всеобъемлющий метод обнаружения всех возможных системных потерь, таких как затенение, и удаления их из данных. Не просто удаление их, но масштабирование обратно, чтобы сделать его репрезентативным», - сказал Брайт..
Репрезентативный сценарий затем может быть экстраполирован на более обширные территории и использоваться в тандеме со спутниками для улучшения прогнозирования солнечной активности.
«Теперь с помощью этого набора данных мы доказали, что фотоэлектрические системы с отчетами в реальном времени могут значительно улучшить прогнозирование - компании, занимающиеся прогнозированием солнечной активности, внедряют наш подход к реальной действующей промышленной системе прогнозирования», - сказал Брайт.
Предоставляя коды и инструкции для своего набора данных на каждом этапе обработки, Брайт надеется, что они дадут другим исследователям преимущество.