Wpływ warunków atmosferycznych na nasłonecznienie instalacji solarnych jest niebagatelny. Duże średnioroczne zachmurzenie, jak też duże zanieczyszczenie powietrza może silnie ograniczyć ilość dostępnej energii słonecznej. Efekty te mają też wpływ na prawidłowe ustawienie paneli słonecznych i oszacowanie wpływu zacienienia przez otaczające przeszkody. Wkrótce, ScanTheSun uwzględni warunki atmosferyczne w oparciu o dane NASA zebrane w czasie 22 lat pomiarów wykonanych przez ponad 200 satelitów.
Warunki atmosferyczne silnie wpływają na funkcjonowanie instalacji solarnych. Duża średnia ilość dni pochmurnych w roku może znacząco ograniczyć ilość uzyskanej energii. Równie istotna dla nasłonecznienia paneli jest rola atmosfery w okresie pogody bezchmurnej, kiedy ilość promieniowania docierającego do powierzchni Ziemi zależy od drogi optycznej promieni słonecznych w atmosferze. Znaczenie roli atmosfery dla nasłonecznienia w dni bezchmurne ilustruje proste pytanie: dlaczego niebo jest niebieskie? Niebieski kolor nieba jest wynikiem rozpraszania światła w powietrzu. Ilość światła potrzebna do „rozświetlenia” nieba błękitnym kolorem została „ukradziona” z promieniowania padającego bezpośrednio ze Słońca.
Popularnym podejściem, które umożliwia oszacowanie wpływu atmosfery na nasłonecznienie paneli jest wyznaczenie pewnej wartości parametrów powietrza uśrednionej po całym obszarze Ziemi. Taka średnia wartość parametrów dobrze odpowiada globalnemu wpływowi atmosfery na nasłonecznienie. Warunki atmosferyczne są jednak silnie zmienne z położeniem geograficznym, co powoduje że lokalne parametry powietrza mogą bardzo różnić się od globalnej średniej.
W tym dziale przedstawimy i udostępnimy mapy parametrów atmosfery uzyskane w oparciu o dane pomiarowe NASA oraz możliwie nieskomplikowane modele rozpraszania i pochłaniania światła słonecznego. Dane te pozwolą każdemu zainteresowanemu na oszacowanie wpływu atmosfery na nasłonecznienie paneli jak też uwzględnienie warunków pogodowych w obliczeniach wykonywanych przez aplikację ScanTheSun.
Kiedy w 1983 roku NASA rozpoczęła pomiary nasłonecznienia Surface meteorology and Solar Energy nie istniały powszechnie dostępne narzędzia umożliwiające łatwą analizę danych w ramach przybliżonych modeli atmosfery. Ten stan rzeczy szybko uległ zmianie w wyniku gwałtownego rozwoju technik komputerowych i obliczeniowych.
Algorytm obliczeniowy utworzony w 2012 i 2013 roku, który wykorzystuje aplikacja ScanTheSun okazuje się bardzo pomocny przy analizie danych SSE. Algorytm ten utworzono z myślą o urządzeniach mobilnych (smartfony, tablety). Wykorzystano wiele skrótów programistycznych opartych o algebrę i analizę matematyczną. Dzięki temu algorytm działa szybko i nie powoduje nadmiernego drenażu baterii w smartfonach i tabletach. Przedstawioną tu analizę wykonano przy pomocy jednego notebooka i algorytmu ScanTheSun.
Pojedynczy zestaw danych pomiarowych NASA zawiera średnie miesięczne nasłonecznienia dla danej lokalizacji z dokładnością co 1 stopień szerokości i długości geograficznej. W sumie jest to około 800 tysięcy punktów pomiarowych (12 x 180 x 360). Analiza tych danych polega na obliczeniu nasłonecznienia dla każdego punktu siatki geograficznej według danego modelu atmosfery. Wybieramy np. okolice Warszawy, szerokość geograficzna 52 stopnie , długość geograficzna 21 stopni. Dla tego pojedynczego obszaru wykonujemy obliczenia położenia słońca na niebie dla każdego dnia roku ze skokiem równym jednej godzinie. W sumie jest to około 8700 (24*365) obliczeń astronomicznych uwzględniających czynniki takie jak eliptyczny kształt orbity Ziemi wokół Słońca.
Dla każdego obliczonego położenia słońca na niebie wyznaczane jest osłabienie natężenia promieniowania Słońca w wyniku przechodzenia światła przez atmosferę pod różnymi kątami padania. Osłabienie obliczane jest według wybranego modelu, np.: Meinel, A. B. and Meinel, M. P. (1976). Applied Solar Energy Addison Wesley Publishing Co. Za każdym razem zmieniane są parametry modelu i obliczenie wykonywane jest ponownie. Dla dwuparametrycznego modelu Meinel wykonujemy każdorazowo 100 obliczeń z różnymi wartościami parametrów, co daje około 870000 (100*8700) obliczeń astronomicznych dla pojedynczej lokalizacji geograficznej.
W opisany wyżej sposób uzyskujemy parametry modelu, które najlepiej odtwarzają wartości dwunastu średnich miesięcznych wartości nasłonecznienia zmierzonych przez NASA dla danej lokalizacji. Takie gigantyczne obliczenie wykonujemy dla wszystkich punktów siatki geograficznej, co stanowi około 50 miliardów obliczeń (870000 * 180* 360). W tym miejscu daje o sobie znać jakość algorytmu ScanTheSun. Za jego pomocą, obliczenia te można wykonać jednego dnia za pomocą jednego notebooka. Uzyskujemy w wyniku zestaw parametrów modelu atmosfery dla każdej lokalizacji geograficznej, które najlepiej opisują roczne dane pomiarowe.
Wstępnie uzyskane dane mogą posłużyć dla zilustrowania interpretacji zaniku bezpośredniego promieniowania słonecznego np. wg modelu zamieszczonego w Meinel et al.. Model ten, zakłada wykładniczy zanik intensywności bezpośredniego promieniowania słonecznego wraz z przebytą w atmosferze drogą optyczną. Wykładniczy charakter zaniku promieniowania jest bardzo często spotykany w wielu dziedzinach, np. fizyka jądrowa, fizyka cząstek elementarnych i wysokich energii. Charakter wykładniczy zaniku wiązki promieniowania pojawi się zawsze gdy ilość cząstek (np. fotonów) rozproszonych lub pochłoniętych w warstwie absorbera zależy liniowo od ilości cząstek padających. Mówiąc krótko, im więcej jest fotonów padających na warstwę atmosfery, tym więcej jest fotonów rozproszonych i pochłoniętych przez tę warstwę. To niewątpliwie słuszne założenie czyni wyróżnionym model wykładniczego zaniku promieniowania.
Przy jednorodnej atmosferze, promieniowanie, które dociera do powierzchni Ziemi można zatem wyrazić za pomocą formuły
gdzie It – natężenie promieniowania słonecznego padającego na górna warstwę atmosfery, Ie- natężenie docierające do Ziemi, AM – masa przebytego powietrza czyli odpowiednik drogi optycznej światła w atmosferze, A – parametr modelu, który należy wyznaczyć z danych pomiarowych. Małe wartości parametru A (około 0.1) odpowiadają atmosferze o małej przejrzystości oraz silnemu zanikowi promieniowania. Bardzo przejrzysta atmosfera odpowiada wartości A=1.0, kiedy zanik promieniowania niemal nie występuje.
Naturalnie, atmosfera nie stanowi jednorodnego absorbera. W poszczególnych jej warstwach zanik promieniowania bezpośredniego może mieć różne nasilenie. Aby uwzględnić ten efekt w popularnym modelu Meinel et al. wprowadzono drugi parametr x
Dla wartości x=1.0 model odpowiada czystemu zanikowi wykładniczemu- czyli jednorodnej atmosferze. Dla wartości x=0, osłabienie promieniowania słonecznego, nie zależy od kąta padania światła i przebytej drogi optycznej. Odpowiada to skrajnej niejednorodności np. w postaci cienkiej warstwy absorbera oraz całkowicie przenikliwej pozostałej części atmosfery.
Przedstawiona powyżej interpretacja uzyskanych wartości parametrów A oraz x pozwala w uproszczony sposób sklasyfikować charakter pochłaniania światła słonecznego przez atmosferę w miejscu instalacji paneli słonecznych. Warto zaznaczyć, że jest to tylko jedna z wielu możliwych interpretacji. Te same wartości parametrów mogą być wynikiem różnych mechanizmów o odmiennym podłożu fizycznym. W aplikacji ScanTheSun nie jednak jest istotne to, który mechanizm wchodzi w grę. Ważne aby aplikacja dawała wyniki, które najlepiej odpowiadają danym pomiarowym. Dopasowanie parametrów modelu do danych pomiarowych NASA zapewni, że aplikacja prawidłowo oszacuje straty energii promieniowania słonecznego w atmosferze, dla dowolnej lokalizacji z uwzględnieniem warunków atmosferycznych, takich jak np. zachmurzenie. Pozwoli to na dokładne oszacowanie wpływu zacienienia paneli słonecznych – co jest głównym celem aplikacji.
Bogactwo udostępnionych przez NASA danych pozwala na porównanie wyników dla pomiarów uzyskanych przy różnych warunkach atmosferycznych. Wyniki uzyskane tylko w dni bezchmurne można porównać z wynikami uzyskanymi z uwzględnieniem zachmurzenia itp. Jako przedsmak prezentujemy mapy wartości parametrów A oraz x uzyskane dla pomiarów NASA przy bezchmurnym niebie.
Zgodnie z oczekiwaniami parametr A bardzo słabo zależy od położenia geograficznego. Przejrzystość atmosfery jest bardzo podobna w bezchmurne dni w różnych lokalizacjach. Globalnie wartość 0.6 < A < 0.7 dominuje. Odstępstwo stanowi zachodnia część Afryki centralnej, północna część Brazylii, oraz kraje azjatyckie jak Pakistan, Indie i południwo-wschodnie Chiny , gdzie efektywna przejrzystość atmosfery jest nieco mniejsza 0.5 < A < 0.6. Zwiększoną przejrzystość atmosfery obserwujemy natomiast głównie w południowo-zachodniej części Chin (Himalaje), niewielkich obszarach Afryki północnej oraz na całej powierzchni Grenlandii.
Wyniki dotyczące jednorodności atmosfery (parametr x) są bardziej skomplikowane. Atmosfera (w bezchmurne dni) cechuje się dużą jednorodnością dla parametru 0.9 < x < 1.0 (kolor zielony i żółty). Małe wartości parametru 0.0 < x < 0.1 odpowiadają atmosferze niejednorodnej (kolor czerwony i fioletowy). Globalnie parametr x cechuje się dużym rozrzutem (w całym zakresie wartości od 0.0 do 1.0) zależnie od położenia geograficznego. Rozrzut pokazuje, że lokalny zanik promieniowania bezpośredniego może istotnie różnić się od średniej globalnej.
Uwzględnienie innych warunków pogodowych – zachmurzenie – powoduje dramatyczną zmianę parametrów A oraz x w porównaniu z przedstawionymi wynikami dla nieba bezchmurnego. Wyniki te zostaną zaprezentowane wkrótce.
Uzyskane dane pokazują możliwe duże odstępstwa od przybliżonych globalnych średnich wartości A=0.7, x=0.678 dla modelu pochłaniania atmosferycznego używanego w dziedzinie energii słonecznej. Z tego powodu, aplikacja ScanTheSun zostanie wyposażona w mapy parametrów dla każdej lokalizacji. Mapy i wartości parametrów udostępnimy również na stronie www.scanthesun.com . Dzięki temu każdy zainteresowany będzie mieć możliwość oszacowania wpływu atmosfery w projektowaniu instalacji solarnych.
YouTube
Samouczek
Kalkulator
Pobierz
