Monitoring of photovoltaic systems using different solar radiation and temperature databases

Abstract

With the demand for electricity growing, the migration to renewable sources is a reality. In distributed generation, photovoltaic systems are a renewable and sustainable alternative to the main energy sources to generate electricity. Monitoring a photovoltaic system over its operating time guarantees its good performance. This requires solar radiation and temperature data measured at the installation site or the use of solarimetric stations databases. However, the differences between the results simulated with databases and with data measured at the installation site are not widely known, which would be the ideal case from a technical point of view. The aim of this study was to verify the feasibility of monitoring the performance of a 2.5 kWp photovoltaic system located in the city of Porto Alegre -Brazil using the System Advisor Model (SAM) modeling tool and a public database. Simulation results were compared using data provided by a station of the National Institute of Meteorology (INMET) with the results obtained with data measured at the site of the photovoltaic system. Differences were verified between the solar radiation measured on site and that of the INMET database, and the difference in accumulated radiation was 9.2% for the entire period analyzed. When comparing the measured and simulated alternating current energy using the radiation and temperature data measured on site for the non-shading time, it was found that the difference between the results was 0.5%. Using the INMET climate file, the monthly differences ranged from -6% to 14% and the difference in accumulated energy for the entire measurement period was 2.5%. The results showed that the use of a database measured by a public solarimetric station close to the site, in this case approximately 6 km away from the installation, is feasible for monitoring photovoltaic systems, since the differences found were not significant. This monitoring can identify system failures and performance loss over time.

Com a demanda por energia elétrica crescendo, a migração para fontes renováveis é uma realidade. Na geração distribuída, os sistemas fotovoltaicos são uma alternativa renovável e sustentávelàs principais fontes de energia para gerar eletricidade. Monitorar um sistema fotovoltaico ao longo do tempo de operação garante o seu bom desempenho.Para isso, são necessários dados de radiação solar e temperatura medidos no local da instalaçãooua utilização de bancos de dados de estações solarimétricas. Porém, ainda não são amplamente conhecidas as diferenças entre os resultados simulados com bancos de dados e com dados medidos no local da instalação, que seria o caso ideal sob o ponto de vista técnico. O objetivo deste estudo foi verificar a viabilidade do monitoramento de desempenho de um sistema fotovoltaico de 2,5 kWp localizado na cidade de Porto Alegre -Brasil fazendo uso da ferramenta de modelagem System Advisor Model(SAM) e um banco de dados público. Foram comparados os resultados desimulação utilizando dados fornecidos por umaestação do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) comos resultados obtidos comdados medidos no local do sistema fotovoltaico. Foram verificadas diferenças entre a radiação solar medida no local e a do banco de dados do INMET, sendo que a diferença na radiação acumulada foi de 9,2% para todo o período analisado. Ao comparar a energia em corrente alternada medida e a simulada utilizando os dados de radiação e temperatura medidos no local para o horário sem sombreamento, verificou-se que a diferença entre os resultados foi de 0,5%.Com o uso do arquivo climático do INMET, as diferenças mensais variaram em torno de -6% a 14% e a diferença em energia acumulada para todoo período de medição foi de 2,5%. Os resultados mostraram que o uso de uma base de dados medidos por uma estação solarimétrica pública próxima ao local, no caso distante aproximadamente 6 km da instalação, é viável para o monitoramento de sistemas fotovoltaicos, uma vez que as diferenças encontradas não foram significativas. Este monitoramento pode identificar falhas no sistemaeperda de desempenho ao longo do tempo.