Frigivelse af solpaneldatasæt hjælper byer med at gøre elnettene mere sikre, pålidelig

Solenergiforskere har traditionelt kun brugt effektmålinger fra solcelleanlæg (PV) i enkelte boliger til at estimere den strøm, der genereres i en by. Men én installation er ikke en god repræsentation af alle hustage i byen, hvor tidspunktet på dagen, panel retning, og skygge kastet af træer og skyer påvirker elproduktionen.

Data fra PV-systemer fordelt på tværs af en by er desperat nødvendige for fuldt ud at forstå, hvordan denne vedvarende energikilde kan integreres i elnettet uden at forstyrre den pålidelige strøm af elektricitet, som udviklingslandene er afhængige af.

Ingeniører fra Australian National University og Fraunhofer-Institute for Solar Energy Systems ISE, Tyskland, har leveret et frit tilgængeligt kvalitetskontrolleret og tunet datasæt fra 1, 287 boliginstallationer i hele Australien. Datasættet præsenteres i Journal of Renewable and Sustainable Energy .

Beskriv datasættet som "en gave" til solforskere, forfatter Jamie Bright sagde, "Ingen har leveret et frit tilgængeligt stykke data, der har seks måneders målinger fra tre forskellige byer. Det er en betydelig mængde."

Bright forklarede, at tidligere, forskere var blevet presset til ekstremer for at indsamle effektmålinger, opfinder skymodeller, der bevæger sig på tværs af en by for at "falske" PV-effektudgang for forskellige lokationer.

"For første gang, du er i stand til nemt at få adgang til data og lave den slags rumlige analyser, der er nødvendige for at styre solar integration i nettet på en kontrolleret måde, " sagde Bright.

I Australien, hvor cirka 23 % af alle boliger har solcelleanlæg, dette er især relevant for sikker og pålidelig styring af nettet. For eksempel, at opretholde den anbefalede spænding for apparater og sikre elforsyning, netoperatører skal reagere og planlægge for udsving i solenergi.

Ved at abonnere på et offentligt websted—pvoutput.org—var Bright og kolleger i stand til at få adgang til rå PV-strømdata leveret af den automatiske logning af PV-systemets elektriske omformere. En computerprogrammør udtrak data fra webstedet og lagde det ind i en database til ingeniørerne, som derefter indsamlede karakteristiske detaljer om hvert solcelleanlæg, såsom størrelse og effektivitet. Ved at bruge disse metadata sammen med satellitbilleder, de udførte strenge kvalitetskontroller og trænede tuning-algoritmer på datasættet for at rydde op i "dårlige data".

"Vores tuning rutine er en overordnet metode til at finde alle de mulige systemlignende tab, såsom skygge, og fjerne dem fra dataene. Ikke bare at slette dem, men skalerer det op igen for at gøre det repræsentativt, " sagde Bright.

Det repræsentative scenarie kan derefter ekstrapoleres til større områder og bruges sammen med satellitter for at forbedre solprognoser.

"Nu har vi bevist med dette datasæt, at PV-systemer med live-rapportering kan forbedre prognoserne væsentligt - virksomheder, der foretager solprognoser, implementerer vores tilgang til et rigtigt operationelt industrielt prognosesystem, " sagde Bright.

Ved at levere koder og instruktioner til deres datasæt på hvert behandlingsstadium, Bright håber, at de giver andre forskere et forspring.