Estimativa de Radiação e a Geração Solar
O crescimento da geração solar nos últimos anos impulsiona a necessidade de dados atmosféricos de qualidade
Avaliação da radiação solar e caracterização do potencial energético para usinas fotovoltaicas
O crescimento da geração solar nos últimos anos impulsiona a necessidade de dados atmosféricos de qualidade, uma vez que este tipo de geração possui grande impacto das condições meteorológicas. A busca por capacitação de profissionais no que diz respeito a regulação do setor fotovoltaico vem aumentando a cada ano, porém, a capacitação dos profissionais na pauta climática se torna fundamental para melhorar o planejamento e investimento em novos ativos, tanto em projetos de geração centralizada quanto em geração descentralizada, levando em consideração a atuação das mudanças climáticas no longo prazo.
Porém, para que seja possível o completo entendimento dos processos físicos envolvendo a radiação e o seu total aproveitamento para a geração solar, é necessário a criação de um banco de dados de radiação solar, com medições de qualidade, o que na grande maioria dos casos não é possível. Entretanto, alternativas estão surgindo para melhorar a caracterização da radiação solar a nível nacional e uma delas é a estimativa usando modelos físicos e empíricos.
Atualmente, diversos trabalhos de pesquisa sobre estimativa da radiação solar continuam surgindo para diferentes regiões do globo, o que permite aperfeiçoar cada vez mais as técnicas de modelagem e os métodos de estimativa.
E como podemos obter dados de qualidade de radiação solar?
A modelagem é importante em diversas áreas das ciências atmosféricas, tendo em vista a grande limitação de dados medidos proveniente de estações meteorológicas, o. Geralmente, são utilizados dois tipos de modelos: físico e o empírico. Os modelos físicos usam leis físicas para simular ou prever condições futuras. Tais modelos devem conseguir reproduzir as principais características da atmosfera, como campos de radiação, temperatura, pressão, precipitação, entre muitas outras.
Já os modelos empíricos são baseados em técnicas estatísticas e partem do pressuposto de um dado de entrada, onde este é um dado observado por uma estação meteorológica, com rigoroso controle de qualidade dos dados. Os primeiros modelos empíricos da estimativa da radiação média mensal diária surgiram na década de 1920 e vêm sendo continuamente atualizados. Diversos estudos subsequentes desenvolveram diferentes equações empíricas para estimar a radiação solar global utilizando diferentes dados meteorológicos, como: horas de brilho solar, umidade relativa, temperatura (máxima e mínima), cobertura de nuvens, entre outras. É sobre estes modelos empíricos que vamos explorar um pouco mais.
Na prática, quais dados são resultantes destes modelos?
Para responder a esta pergunta, vamos descrever dois estudos recentes sobre a estimativa de irradiância solar global feitos em 2018 e em 2021 realizado por pesquisadores da Universidade Federal de Pelotas. O estudo de 2018 formulou um modelo empírico para analisar as variações diárias e horárias da Irradiância solar global, bem como suas componentes, a irradiância solar direta e difusa para um sítio de pastagem em Rondônia. A irradiância solar direta é a radiação que chega diretamente a superfície sem interação com os constituintes atmosféricos (nuvem, poluição entre outros), já a difusa é a radiação solar que chega na superfície após a interação com estes constituintes da atmosfera, de forma que incidência da radiação a superfície chegue de múltiplos ângulos.
Figura 1 - Distribuição das componentes da radiação solar global, radiação solar direta e radiação solar difusa.
É importante analisarmos essas duas componentes da radiação porque é o somatório delas que compõe a radiação que chega nas placas de energia solar, por exemplo, sendo crucial ter uma boa estimativa de ambas as componentes. O segundo estudo, segue a mesma metodologia, com um período de dados maior e considerando a variação do ENOS (El Niño Oscilação Sul) na cidade de São Martinho da Serra - Rio Grande do Sul.
De maneira geral, a nebulosidade se mostrou como a principal moduladora da irradiância ao longo do ano, tanto na magnitude quanto no particionamento entre as componentes direta e difusa da irradiância solar global. Os modelos de estimativa da irradiância solar apresentaram bons resultados para os dois trabalhos citados. Apesar dos modelos de fração difusa apresentarem uma melhor variabilidade dos dados, os erros estatísticos foram maiores para a estimativa da difusa do que para a direta. Uma constatação interessante é que os maiores erros de estimativa ocorreram para dias com céus parcialmente nublados, em que a irradiância solar difusa tende a ser máxima, causando uma superestimativa desta componente. Isso está normalmente associado à ocorrência do fenômeno de espalhamento de radiação pelos lados das nuvens. Mas de maneira geral, estes modelos empíricos utilizados são uma ótima opção para a caracterização da radiação solar em diferentes regiões.
Ao falar de radiação, não podemos deixar de pensar em energia solar!
A fim de garantir uma boa estimativa de geração fotovoltaica, é necessário utilizar de uma base de dados meteorológicos contínua e confiável, dos quais contemplem, no mínimo, dados de temperatura (máxima, mínima e média), radiação global horizontal, rajada de ventos e albedo. Infelizmente, devido ao custo elevado dos instrumentos, da implementação e manutenção das estações solarimétricas a nível Brasil, a demanda por estes dados ainda é uma dor do mercado. Potencialmente, os dados obtidos através da modelagem se tornam uma solução para esta dor, uma vez que reduz os custos, mantém a qualidade e permite o acesso a um grande volume de dados com granularidade até mesmo horária e para um longo período de tempo.
Além de aplicável à estimativa de geração, permite a reconstrução de uma longa série histórica, o que por sua vez permite um melhor entendimento do comportamento das variáveis a longo prazo, como, por exemplo, o impacto das mudanças climáticas às variáveis para aquele local, facilitando a identificação de anos atípicos e melhorando o entendimento quanto aos potenciais riscos do investimento.
E como está a tendência do setor nestas estimativas?
Em vista de obter melhores dados de irradiância, o laboratório de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Climatempo fechou no início de 2022 uma parceria com a Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ - Brasil) e com a Empresa de Pesquisa Energética (EPE) para a criação da maior base de dados direcionada ao setor solar e eólico, trazendo informações de diversas variáveis meteorológicas que impactam diretamente estes setores. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma plataforma digital para disponibilizar uma base histórica de dados climáticos confiáveis, além de trazer um conjunto de produtos e ferramentas visando a geração de informação que contribua para um planejamento de investimentos mais eficiente para o setor. O intuito é que todos os dados disponíveis dentro da plataforma sejam validados por meio de técnicas estatísticas e dos dados observacionais disponíveis, de maneira que o produto final seja extremamente calibrado e confiável para o planejamento destes setores.
Além do olhar histórico, também é importante olhar para o futuro, do ponto de vista da previsão das variáveis meteorológicas mais importantes para o setor, como nebulosidade, irradiação, entre outras. Desta forma, é interessante citar que o próprio Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) lançou no segundo semestre de 2022 uma chamada de projetos direcionada à energia solar fotovoltaica, com o objetivo de monitorar e prever a geração destas fontes com até 30 dias antecedência. Ou seja, o setor de energia está se movimentando para conseguir disponibilizar dados históricos e de previsão de geração de qualidade relacionados à energia solar.
A Climatempo é líder no fornecimento de informações meteorológicas e para entender melhor sobre como os dados e a modelagem podem ser utilizados para melhorar seu planejamento solar, entre em contato conosco através do verticalenergia@climatempo.com.br.
REFERÊNCIAS:
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AUTORES:
Guilherme Borges - Talento do mês de novembro | Energy Talent 22
Lara Marques - Analista Comercial da Climatempo Energia
Rafael Benassi - Analista Comercial da Climatempo Energia
Luciano Ritter - Analista Comercial da Climatempo Energia
Pedro Regoto - Especialista em Clima da Climatempo
Vitor Hassan - Head de Energia
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