Radiazione solare

• Le previsioni MultiModel di meteoblue forniscono la massima accuratezza grazie alla combinazione di più modelli per ottenere la previsione che meglio si adatta.
• Questa previsione può essere ulteriormente migliorata con aggiornamenti in tempo reale (intraday) o tramite l'addestramento con dati sul rendimento energetico (MOS).
• Nel confronto tra i vari modelli meteorologici grezzi, ICON e GFS mostrano le prestazioni più elevate nella previsione della radiazione solare.
• meteoblue convalida costantemente diversi modelli e metodologie per migliorare le previsioni utilizzando dati e tecnologie più recenti.
• Per le serie storiche, le osservazioni satellitari (SARAH) raggiungono la massima accuratezza, mentre ERA5 è utile per la valutazione a lungo termine e gap filling.

Uno dei settori più importanti legati alle previsioni meteorologiche è quello delle energie rinnovabili, compresa l'energia solare. La rapida evoluzione del mercato porta alla necessità di modelli, prognostici e previsioni della radiazione solare precisi e applicabili. Per pianificare e gestire in modo efficiente gli impianti di energia solare, devono essere fornite previsioni fino a 48 ore.

Pertanto, è di grande importanza esaminare e confrontare il potenziale e le prestazioni dei modelli di previsione e delle previsioni meteorologiche. Di seguito riassumiamo i risultati di diversi studi che hanno analizzato la previsione della radiazione solare e le prestazioni dell'approccio MultiModel (meteoblue) e MOS per migliorare le previsioni.

Ultimi miglioramenti delle previsioni di radiazione solare meteoblue

Per le previsioni della radiazione solare e della produzione fotovoltaica, meteoblue si avvale di metodi di post-processamento. Oltre ai semplici modelli numerici di previsione meteorologica e alla multimodellazione, meteoblue applica tecniche come il nowcasting o il MOS per migliorare ulteriormente le previsioni. I diagrammi seguenti mostrano l'errore assoluto medio relativo (rMAE) di diversi set di dati meteoblue.

Sono inclusi i dati di previsione post-processati del MultiModel di meteoblue (previsione a un giorno "day-ahead"), del MOS e del 3h-nowcast. Inoltre, i dati grezzi del modello NEMS30 e i dati di radiazione in tempo reale derivati dal satellite SARAH (immagini in tempo reale). Per il confronto, tutti i dati sono stati convalidati rispetto alle misurazioni orarie di oltre 100 stazioni del DWD (Deutscher Wetterdienst) da marzo 2022 a febbraio 2023.

Il MOS è stato addestrato per tutte le località e per un periodo di 3 anni (2019-2022). I diagrammi mostrano il rMAE per ogni stazione per l'estate e l'inverno.

Entrambi i diagrammi mostrano una riduzione generale dell'errore di previsione fino al 5% con MultiModel e MOS rispetto al modello grezzo NEMS30. Inoltre, MOS ha prestazioni ancora migliori rispetto al MultiModel di meteoblue. In inverno, gli rMAE sono generalmente più elevati, poiché l'errore assoluto rimane relativamente costante durante tutto l'anno, ma l'irraggiamento è inferiore.

Poiché l'addestramento MOS prevede uno scambio di dati bidirezionale, richiede un impegno piuttosto elevato ed è adatto solo per previsioni di energia rinnovabile di alto livello, mentre la maggior parte dei casi d'uso può essere coperta con il meteoblue MultiModel.

I nostri continui sforzi per migliorare ulteriormente la previsione della radiazione hanno dato ottimi risultati. Se siete interessati a un confronto diretto con le precedenti validazioni delle previsioni di radiazione solare, pote consultare i nostri Studi.

Verifica globale della radiazione solare

Nell'ambito di una tesi di laurea (Reiss, 2021), la radiazione globale a onde corte in entrata dei modelli meteorologici NEMSGLOBAL, GFS, ICON e MFGLOBAL, nonché del modello di rianalisi ERA5, è stata verificata con misurazioni orarie a livello mondiale del Baseline Surface Radiation Network (BSRN) e del World Radiation Data Center (WRDC). L'analisi considera gli anni 2018-2020 per oltre 70 stazioni. A tutte le misurazioni è stato applicato un controllo di qualità per evitare misure errate nella verifica.

Verifica del modello grezzo

Per confrontare i diversi modelli grezzi, è stato calcolato il MAE. La figura mostra in modo esemplare i risultati del set di dati di BSRN. Il modello ERA5 ha il MAE più basso, seguito da ICON e GFS. MFGLOBAL e NEMSGLOBAL presentano gli errori più elevati.

La previsione della radiazione dipende molto dalla capacità dei modelli di prevedere le formazioni nuvolose. Spesso i modelli sovrastimano o sottostimano la radiazione perché queste formazioni nuvolose non sono previste correttamente. L'ERA5 è un buon esempio dei vantaggi dei metodi di post-processamento, in quanto combina i dati grezzi del modello con input aggiuntivi come misure o dati satellitari.

Verifica dell'approccio MultiModel

L'approccio MultiModel è stato testato e validato per la radiazione solare. Per l'approccio MultiModel, i modelli scelti vengono combinati e ponderati in modo diverso. Lo studio suggerisce che la combinazione di 3 o 4 modelli consente di ottenere gli errori più bassi e quindi di superare i modelli grezzi. Inoltre, non solo il MAE è stato ridotto, ma anche altri errori statistici come il MBE. Per maggiori dettagli, consultare la  tesi di laurea (3.5 MB).

All'interno di ogni set di dati, le combinazioni MultiModel ottimali e specifiche per ogni stazione sono state mediate, ottenendo una combinazione MultiModel globale. Con questo MultiModel è stato possibile ridurre l'errore di circa 4 W/m2 . Il MultiModel ha quindi prestazioni migliori rispetto ai modelli grezzi, mostrando risultati paragonabili alle prestazioni del modello di rianalisi ERA5.