L’attività svolta nel corso del triennio è stata finalizzata a sviluppare un metodo per stimare i dati spettrali e broadband d’irraggiamento solare nelle sue componenti diretta normale, diffusa e globale sull’intero territorio nazionale, con una risoluzione spaziale di circa 4 km x 4.5 km e temporale di 15 minuti. La necessità di ottenere stime di irraggiamento solare, anche a livello spettrale, deriva dalla capacità delle celle fotovoltaiche innovative, quali le tandem, di sfruttare porzioni diverse dello spettro solare.

La metodologia è stata implementata per poter essere eseguita in tempo reale a valle dell’acquisizione dell’elaborazione delle immagini del satellite geostazionario Meteosat Second Generation (MSG). Il metodo Automatic Radiative TransfEr Model for Irradiance with Satellite data (ARTEMIS) è un metodo ibrido, che utilizza informazioni fornite dai radiometri montati a bordo del satellite MSG e dei satelliti polari Terra e Aqua, oltre a dati forniti da modelli numerici meteorologici globali e regionali.

Sono utilizzati due differenti modelli di trasferimento radiativo, a seconda che il punto esaminato sia di cielo sereno o nuvoloso. Una serie di parametri necessari a questi modelli o non sono forniti dai dati satellitari o dai modelli numerici, oppure il livello di accuratezza non è tale da poter essere usati per una stima soddisfacente delle irradianze solari.

Sono state pertanto sviluppate diverse tecniche, basate su metodi di machine learning, per stimare la trasmittanza degli aerosol atmosferici, la frazione di copertura nuvolosa e lo spessore delle nubi. I metodi di machine learning sviluppati ed utilizzati operativamente richiedono dati misurati (diretti o indiretti) per poter eseguire i loro addestramenti.

Sono stati così utilizzati i dati radiometrici forniti da vari spettrofotometri (SSIM) e quelli forniti da alcuni particolari strumenti installati presso la sede di Milano Segrate di RSE, ovvero un albedometro, un nefoipsometro ed una skycam.

Le stime di irraggiamento così prodotte sono messe a disposizione del pubblico attraverso il portale webgis SunRiSE.