Negli ultimi anni, l’Italia e l’Europa hanno avviato un processo di decarbonizzazione mirato a raggiungere l’obiettivo di neutralità carbonica entro il 2050. Per affrontare questa sfida, è essenziale ottimizzare la generazione di energia prodotta da impianti fotovoltaici (FV), sia utilizzando componenti innovativi (quali moduli bifacciali su tracker monoassiali con asse di rotazione in direzione Nord-SUD) sia con tecniche di O&M digitale, anche attraverso una previsione accurata della produzione attesa dagli impianti non programmabili, nonché monitorandone le prestazioni nel tempo. Dato il forte sviluppo di impianti FV con moduli bifacciali su strutture fisse o a inseguimento solare e la necessità di disporre di adeguati sistemi previsionali di produzione per queste tipologie di moduli, il presente studio si è concentrato sull’analisi della produzione ottenuta da queste tipologie di impianti fotovoltaici rispetto a quelli con moduli monofacciali, analizzando i dati sperimentali acquisiti all’interno del progetto europeo GOPV presso la località di Cadarache.

Lo studio è stato volto ad identificare le differenze significative tra queste diverse tipologie di impianti FV, per poter individuare gli elementi fondamentali da tenere in considerazione nella loro produzione. I risultati dell’analisi hanno evidenziato un guadagno, in termini di produzione, di circa il 14% degli impianti con moduli bifacciali rispetto ai monofacciali, consentendo un vantaggio a parità di superficie occupata. In relazione all’uso di tracker mono assiali, lo studio ha evidenziato un aumento nella produzione durante la mattina ed il pomeriggio, ma una riduzione quando il Sole è alto nel cielo, comportando il vantaggio di aumentare le ore di produzione giornaliera a potenza elevata. Lo studio è stato inoltre finalizzato ad individuare le relazioni esistenti tra produzione e variabili ambientali, nell’ottica di sviluppare un metodo di previsione della produzione da impianti con moduli bifacciali nel prosieguo delle attività. A tale scopo è stato sviluppato un modello di machine learning che stima la potenza prodotta da un modulo bifacciale sulla base di differenti predittori misurati in campo o calcolati matematicamente.

Il modello più performante, con valori di relative Mean Absolute Error (rMAE) di 3.5 %, di relative Root Mean Square Error (rRMSE) di 4.7 % e relative Bias Error (rBIAS) di 1.0 %, si è ottenuto considerando, come usualmente avviene, le variabili di irraggiamento orizzontale globale e diffuso, il coseno dell’angolo di inclinazione del modulo fotovoltaico rispetto al Sole, a cui saranno aggiunti nel prosieguo di questa ricerca i valori dell’albedo (per tener conto della bifaccialità). Saranno pertanto queste le variabili da prevedere con accuratezza al fine di sviluppare un modello affidabile di previsione di produzione da impianti con moduli bifacciali su tracker monoassiali.