Perché i piranometri broadband standard sovrastimano sistematicamente la produzione energetica fotovoltaica del 2–5% e perché i modelli di bancabilità devono cambiare.
Sovrastima media annua dell'energia da parte dei piranometri standard.
Energia infrarossa misurata dai piranometri ma invisibile al FV in silicio.
Correlazione (R²) della cella di riferimento con la potenza AC reale vs 97,2% dei piranometri.
Un piranometro è un dispositivo termico: "sente" il calore su tutto lo spettro. Una cella fotovoltaica è un dispositivo quantistico: "raccoglie" fotoni solo entro uno specifico bandgap. Questa disconnessione fondamentale crea un punto cieco nella valutazione energetica.
L'area grigia rappresenta l'intera irradianza solare AM1.5G che raggiunge il suolo.
L'area oltre 1100nm è misurata dal piranometro (linea piatta) ma genera zero elettricità nel silicio (curva blu).
Fig. 1: Confronto della Risposta Spettrale (Normalizzato)
Se l'errore fosse costante, potremmo semplicemente sottrarre un fattore di calibrazione. Tuttavia, i nostri dati di campo rivelano che il bias è dinamico e non lineare, guidato dalle condizioni atmosferiche variabili (airmass).
Ad airmass elevata (basso angolo solare), lo spettro si sposta verso il rosso. I piranometri catturano questa energia; le celle in silicio perdono efficienza. Il divario si amplia.
Come mostrato nel grafico a dispersione, il bias aumenta sistematicamente quando il sole si abbassa nel cielo (airmass in aumento).
Per un impianto utility-scale da 100MW, una sovrastima del 2,4% nella previsione di produzione si traduce in milioni di ricavi persi rispetto al modello finanziario.
1,845 MWh
Sovrastima la disponibilità della risorsa.
1,802 MWh
La realtà del contatore di impianto.
1,805 MWh
Accurata entro lo 0,16%.
La configurazione sperimentale proposta garantisce una correlazione diretta tra irradianza e potenza AC.
Piranometro e Cella di Riferimento co-localizzati (IEC 60904-2)
Vmpp e Impp misurate a livello di modulo
Potenza RMS ed efficienza del microinverter
Analisi dei residui e quantificazione del bias