Desenvolvimento de algoritmo para geração de séries sintéticas de radiação solar e temperatura para cidades brasileiras

Abstract

A substituição gradual das fontes de energia oriundas de combustíveis fósseis por fontes de energia renováveis e não poluentes é cada vez mais necessária, apesar do ainda importante papel da energia de origem fóssil na economia mundial. Para isso, a utilização da energia solar é uma excelente alternativa. Entretanto, dada a intermitência da radiação solar, a necessidade de dados históricos é fundamental para o planejamento e simulação do desempenho de sistemas de conversão de energia solar. Para se obter os dados da radiação solar na superfície terrestre em uma determinada localidade geográfica é necessária a medição dessa radiação com o uso de instrumentos no solo ou por meio de modelos que utilizam variáveis medidas por instrumentos em satélites. As bases de dados públicas mais comuns tradicionalmente disponibilizam apenas a radiação média de cada mês do ano. Entretanto, na etapa de simulação e análise de viabilidade de sistemas de conversão da energia solar, dados horários são necessários para uma simulação com maior precisão. O objetivo do trabalho foi desenvolver uma aplicação computacional para a obtenção de dados sintetizados de radiação diária e horária a partir de valores médios com a utilização de métodos estocásticos e autorregressivos gaussianos. Para o desenvolvimento do trabalho, os algoritmos foram construídos a partir de equações da literatura programadas em linguagem Python 3.11.4. Os dados de irradiação do LABREN (Laboratório de Modelagem e Estudos de Recursos Renováveis de Energia) pertencente ao INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) foram incorporados no programa. Como resultado, obteve-se valores de irradiação diária e horária a partir de médias mensais, que foram utilizados em um programa de simulação de desempenho de sistemas fotovoltaicos para validação da metodologia. O maior valor de erro encontrado para os valores de energia calculados foi de 3,10% quando comparada uma série sintetizada com um arquivo TMY (Typical Meteorological Year) referência cujas médias foram usadas para gerar a série sintética. Assim sendo, os resultados obtidos foram satisfatórios, nos quais baixos valores de erro, tanto para as séries de irradiação geradas, bem como para os valores mensais e anuais de energia calculados com programas de simulação de desempenho de sistemas fotovoltaicos foram encontrados.

The gradual substitution of fossil fuel energy sources by renewable and non-polluting ones is becoming increasingly necessary despite the importance of fossil sources on global economy. In this context, the use of solar energy is an excellent alternative. However, due to the intermittence of solar radiation, historical data is essential for projecting and simulating the performance of solar energy conversion systems. Solar radiation data on earth’s surface at a certain geographic location can be obtained using ground-based measuring instruments or throughout models which utilize variables obtained by instruments aboard satellites. Most commonly public databases only provide averaged monthly data throughout the year. However, when simulating and analysing the viability of solar energy conversion systems, hourly data is necessary to achieve higher precision. The main objective of this work was to develop a computer application to obtain synthesized radiation on a daily and hourly basis. The application uses stochastic and autoregressive gaussian methods along with geographical location information and monthly averaged data. The entire algorithm, based on literature equations, was implemented using Python 3.11.4. Irradiation data from LABREN (Modelling and Studying of Renewable Energy Resources Laboratory), which belongs to INPE (National Institute of Spatial Research) was incorporated into the algorithm. As a result, daily and hourly radiation values were obtained using monthly averaged values as the origin, which were subsequently used in a photovoltaic system simulation software to validate the methodology. The highest error percentage value was 3.10% when compared to a TMY (Typical Meteorological Year) reference file which its averaged values were used to generate a synthetic series. Therefore, the obtained results were satisfactory, demonstrating that low values of error for the synthesized radiation values and the monthly and annual energy production, obtained by inputting the synthesized values on a simulating software, were found.