O Sol está se tornando uma fonte cada vez mais importante de eletricidade limpa. Previsões precisas de luz solar desenvolvidas por pesquisadores do A * STAR podem melhorar muito o desempenho das usinas de energia solar, tornando-o uma alternativa viável às fontes de energia baseadas no carbono.

Uma usina fotovoltaica pode cobrir até 50 quilômetros quadrados da superfície da Terra e pode gerar até um bilhão de Watts de eletricidade. Esta capacidade depende da quantidade de luz solar naquele local, portanto, a capacidade de prever a irradiância solar é crucial para saber com quanta energia a planta contribuirá para a rede em um determinado dia.

"A previsão é um passo fundamental na integração da energia renovável na rede elétrica, "diz Dazhi Yang do Instituto de Tecnologia de Fabricação de Cingapura (SIMTech) da A * STAR." É um assunto emergente que requer um amplo espectro de conhecimento interdisciplinar, como estatísticas, ciência de dados, ou aprendizado de máquina. "

Yang, junto com Hao Quan do A * STAR Experimental Power Grid Center e colegas da University of Tennessee em Chattanooga e da National University of Singapore, desenvolveu uma abordagem numérica para a previsão do tempo que combina de forma eficiente vários conjuntos de dados para melhorar a precisão das previsões de irradiação solar.

Mudanças de hora em hora na atmosfera, mudanças anuais na distância entre a Terra e o Sol, ou mudanças de 10 anos nos ciclos internos do Sol podem alterar a quantidade de luz solar que atinge a superfície da Terra. Essas mudanças ocorrem em escalas de tempo muito diferentes, e assim os métodos convencionais de previsão modelam a variabilidade em diferentes escalas de tempo separadamente, o que torna o processamento do computador mais fácil. Contudo, esses métodos dependem de uma simples adição de previsões, sem ponderação que faz mais uso de melhores sub-séries de previsão. Além disso, as previsões que geram são precisas apenas na escala de tempo da série original.

Yang e a equipe desenvolveram uma estrutura que reconcilia as diferentes escalas de tempo, formando uma hierarquia temporal que agrega previsões obtidas em diferentes escalas de tempo, como alta frequência, dados horários e de baixa frequência, dados diários. "A reconciliação temporal é um tipo de modelo de previsão de conjunto que prevê a geração solar do dia seguinte muitas vezes, separadamente, usando dados de diferentes granularidades temporais, de hora em hora, a duas horas, e diariamente, "explica Yang." Essas diferentes previsões são combinadas de forma otimizada por meio de modelos estatísticos para produzir uma previsão final. "

Os pesquisadores testaram seu método numérico de previsão do tempo usando dados de 318 usinas fotovoltaicas na Califórnia ao longo de um ano. Seu método de reconciliação temporal demonstrou superar significativamente o desempenho de outras previsões numéricas para o dia seguinte.