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Machine Learning techniques for solar irradiation nowcasting: Cloud type classification forecast through satellite data and imagery

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Machine Learning techniques for solar irradiation nowcasting: Cloud type classification forecast through satellite data and imagery

L’articolo presenta un algoritmo di identificazione delle nubi che ostacolano i raggi solari diretti verso un target e calcola, attraverso il machine learning, il clearness index per i seguenti quindici minuti, sfruttando dati satellitari e informazioni meteorologiche.

Una delle sfide più importanti per rendere competitiva la produzione rinnovabile è lo sviluppo di nuovi strumenti per gestire la non programmabilità, evitare perdite economiche e garantire il rispetto dei vincoli di rete e migliorare la gestione delle congestioni. L’energia solare presenta una variazione continua nel tempo e nello spazio, dovuta, in parte, a fattori astronomici e in parte legata alle condizioni meteorologiche. Le variazioni di energia solare a livello del suolo hanno una grande influenza sulla potenza di uscita di un impianto fotovoltaico, che può fluttuare significativamente in brevi intervalli. Questo lavoro presenta un nuovo modello per identificare, in tempo reale, le nubi che ostacolano i raggi solari diretti verso un determinato obiettivo geografico. Viene inoltre proposta una nuova metodologia per la previsione dell’indice di cielo sereno sul target nei quindici minuti, basata sul Machine Learning, sfruttando dati satellitari e meteorologici.

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