O que é o P50-P90 no software PVsyst?

P50 - avaliações P90

A avaliação P50 - P90 é uma abordagem probabilística para a interpretação dos resultados da simulação ao longo de vários anos.

Isso requer vários parâmetros adicionais, que não são fornecidos pelo processo de simulação, e devem ser especificados (assumidos) pelo usuário.

Lei de probabilidades

Esta abordagem supõe que ao longo de vários anos de operação, a distribuição dos rendimentos anuais seguirá uma lei estatística, que é assumida como sendo a distribuição Gaussiana (ou "normal").

P50-P90 representam diferentes níveis de rendimento, para os quais a probabilidade da produção de um determinado ano estar acima deste valor é de 50%, resp. 90%.

O problema agora é estabelecer os 2 parâmetros desta distribuição Gaussiana, ou seja, o valor médio e a Variância (denominada sigma ou RMS).

A principal contribuição para estes parâmetros será a incerteza e variabilidade dos dados meteo. Mas outras incertezas no processo e parâmetros de simulação devem ser levadas em conta.

Incertezas nos dados meteo

Dados meteo (climáticos) disponíveis normalmente têm algumas incertezas, de diferentes tipos, que podem produzir diferenças muito significativas entre fontes, ou anos em uma mesma fonte. Estes podem ser:

- A variabilidade anual, que é suposto ter uma distribuição gaussiana,

- A qualidade do registo de dados, cuidado dos operadores, posicionamento, calibração e deriva dos sensores, perturbações como sombras, sujidade ou neve nos sensores, etc.

- A presença de um horizonte não negligenciável para medições terrestres,

- A diferença de localização (distância da estação de medição) para medições terrestres,

- A qualidade dos modelos utilizados para a interpretação dos dados de satélite, que está em melhoria contínua desde 20 anos,

- A evolução do clima. Na Europa, parece que a irradiação aumentou até 5% ou mais desde o início do século 21,

-Veja as diferenças nos dados PVGIS entre a antiga base de dados e a mais recente base de dados "Climate-SAF".

Outro exemplo: em Genebra, para medições oficiais do ISM, a média de 2003-1011 está 10% acima da média de 1980-2002, o que é provavelmente uma situação extrema.

Uso da ferramenta P50-P90 em PVsyst

Determinação de P50

O resultado da simulação está intimamente relacionado com a entrada Meteo usada para a simulação. Isto pode ser de diferentes tipos:

- Se os dados são representativos de uma média ao longo de vários anos (como médias mensais ou TMY), o resultado deve ser considerado como uma média, e corresponde a P50 (valor médio do gaussiano).

Contudo PVsyst dá a oportunidade de levar em conta uma mudança climática especificada: isto deslocará o valor médio P50 do gaussiano em relação ao resultado da simulação. Isto é útil para interpretar simulações realizadas com dados médios antigos (Meteonorm, PVGIS clássico, etc), que são conhecidos por serem inferiores ao clima atual.

- Se os dados são para um ano especificado, estes não podem ser considerados como representativos do valor P50. Na ausência de mais informações, não é possível determinar um indicador P50-P90 confiável. Mas se você tiver alguma informação sobre a média habitual do local, você pode introduzir uma estimativa do desvio deste ano em particular com respeito à média. Novamente, isto irá deslocar o valor de P50 em relação ao resultado da simulação.

Determinação da variabilidade

A variabilidade anual (valor sigma) será dominada pela variabilidade meteo ano a ano. Esta informação não é comumente disponível. Um relatório de Pierre Ineichen (2011) dá algumas avaliações para cerca de 30 sites no mundo. PVsyst propõe valores padrão de acordo com estes dados. .

Agora vários fornecedores de dados meteo podem agora entregar dados meteo de vários anos (15 a 25 anos), que você pode importar diretamente em PVsyst (por exemplo SolarGIS, 3-Tiers Vortex, Soda-Helioclim, ou outro). Se você dispõe de tais dados meteo para o seu site, você pode calcular o RMS da distribuição anual GlobInc. Você tem uma ferramenta para fazer isso em PVsyst: por favor use "Databases > Compare Meteo Data", e aqui escolha os arquivos MET correspondentes para diferentes anos. Você tem uma opção "Histo and Probabilidades" que mostra a distribuição gaussiana, média e RMS.

Indeterminações adicionais no processo de simulação podem eventualmente ser levadas em conta. Estes desvios representam a variabilidade aleatória da incerteza de ano para ano, não a incerteza absoluta.

- Modelo e parâmetros dos módulos PV (a principal incerteza após Meteo)

- Eficiência do inversor

(insignificante)

- Perda de qualidade da sujeira e do módulo (altamente dependente das condições do local)

- Degradação a longo prazo

- Outras contribuições personalizadas

Todas essas contribuições aleatórias irão adicionar quadraticamente, dando uma variância global que pode ser aplicada para a construção da função de distribuição final Gaussiana, e dar uma estimativa do P90 ou qualquer outro indicador Pxx.

NB: Na distribuição gaussiana, P90 representa um deslocamento de -1,28 sigma, P95 => -1,64 sigma, e P99 => -2,35 sigma.

PVsyst mostra uma representação gráfica de suas escolhas, seja como uma distribuição de probabilidade gaussiana por vários anos, ou como a função de repartição correspondente (a integral do gaussiano).

Neste exemplo, a simulação foi realizada usando um ano específico, que deveria estar -3% abaixo da média anual. Portanto, o valor de P50 é maior. Uma evolução positiva do clima teria o mesmo efeito.

Aplicar com os parâmetros de incerteza é altamente instrutivo sobre a representatividade do resultado da simulação. É interessante observar que de acordo com a sua interpretação do resultado da simulação (ou seja, E_Grid, fixo), a distribuição das produções previstas pode se mover em torno do seu resultado !