Spóroljon a villanyszámláján! Kérje ingyenes napelem kalkulációnkat itt! (x)

Egy nemzetközi kutatócsoport azt vizsgálta, hogy miként befolyásolják a különböző felhőtípusok a napenergia-termelés előrejelzésének pontosságát – számol be a PV Magazine. A felhők köztudottan jelentős kihívást jelentenek ezen a területen, mivel eltérő makro- és mikrofizikai, valamint optikai tulajdonságaik hatással vannak az elnyelt, illetve a visszavert napfény mennyiségére. Ez a komplexitás komoly bizonytalanságot okoz az előrejelzésekben, különösen gyorsan változó felhőformációk esetén. A kutatás az amerikai Energiaügyi Minisztérium ARM (Atmospheric Radiation Measurement) programjának 2001-2014 között gyűjtött adataira épült. A szakemberek nyolc fő felhőtípus hatásait elemezték az előrejelzések vonatkozásában, a vizsgált fajták a Cumulus, a Stratus, az Altocumulus, az Altostratus, a Cirrostratus, a Cirrus, a Congestus és a Cumulonimbus voltak – a felhőket a szakemberek az élőlényekhez hasonlóan gyakran nemekbe és fajokba sorolják.

A tudósok fizikainformált, adatvezérelt modelleket alkalmaztak, amelyek figyelembe veszik a felhők és napsugárzás közötti kölcsönhatásokat. Ezeket az ARM South Great Plain Central Facility nevű, az USA középső részénél fekvő létesítményénél végzett mérések alapján tesztelték. A vizsgálat során a modellek pontosságában világos trend rajzolódott ki: a legjobb eredményeket a vékony, gyenge konvektív felhők (például Cirrus) esetén kapták, míg a legrosszabbakat az erős konvektív, bonyolult térszerkezetű felhőknél, ilyenek többek között a Cumulonimbus nembe sorolt formációk.

A tanulmány kimutatta, hogy a felhőtípusok explicit figyelembevétele 12–33%-os javulást eredményezhet az előrejelzések pontosságában, szemben azokkal a modellekkel, amelyek nem dolgoznak ilyen részletes adatokkal. A kutatók kiemelték: az ilyen fejlesztés kulcsfontosságú a napenergia rendszerbe történő hatékonyabb integrálása szempontjából, különösen a növekvő arányú megújuló energiaforrásokkal működő villamosenergia-hálózatok esetében.

A további finomítás érdekében a kutatócsoport a felhőinformációk közvetlen integrálását, a felhő-sugárzás kölcsönhatások pontosabb fizikai modellezését, valamint fejlettebb gépi tanulási módszerek alkalmazását javasolja.