Pannelli Solari ai Tropici: Quale Tecnologia Vince la Sfida del Caldo e dell’Umidità?

Ciao a tutti, amici appassionati di energia pulita e innovazione! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante nel mondo del fotovoltaico, ma non uno qualsiasi: andremo a scoprire come se la cavano le diverse tecnologie di pannelli solari sotto il sole cocente e l’umidità tipica degli ambienti tropicali. Perché, diciamocelo, installare un pannello solare in Germania non è la stessa cosa che farlo in Brunei, vero?

Recentemente, ho avuto modo di analizzare i risultati di uno studio super interessante che ha messo sotto la lente d’ingrandimento ben sei diverse tecnologie fotovoltaiche. Immaginatevi un enorme parco solare sperimentale da 1.2 MW, un vero e proprio laboratorio a cielo aperto, dove per tre lunghi anni sono stati raccolti dati preziosissimi. Parliamo di tecnologie che forse avete già sentito nominare:

• Silicio monocristallino (sc-Si)
• Silicio policristallino (pc-Si)
• Silicio microcristallino (nc-Si/a-Si)
• Silicio amorfo (a-Si)
• Rame indio selenio (CIS)
• Eterogiunzione con strato sottile intrinseco (HIT)

Insomma, un bel campionario per capire chi la spunta in condizioni climatiche non proprio da passeggiata!

Ma come si misura chi è “il migliore”?

Per confrontare questi campioni, ci siamo basati su alcuni indici di prestazione standard, nomi un po’ tecnici ma che vi spiego subito. Abbiamo guardato l’Array Yield (quanta energia effettivamente producono rispetto alla loro potenza nominale), il Reference Yield (un confronto con l’irraggiamento ideale), le Capture Loss (le perdite, ahimè, inevitabili), il Performance Ratio (l’efficienza reale sul campo) e l’Efficiency Ratio (quanto bene convertono la luce in elettricità in condizioni reali).

Ebbene, tenetevi forte: i risultati hanno mostrato che i sistemi basati su silicio amorfo (a-Si) e quelli HIT hanno tirato fuori gli artigli, dimostrando prestazioni superiori. Hanno registrato i Performance Ratio e gli Efficiency Ratio più alti, e, cosa non da poco, perdite di cattura più basse. Pensate che il silicio amorfo ha raggiunto un picco di Array Yield di 4.81 ore al giorno a marzo, mentre i moduli CIS hanno toccato il minimo con 3.12 ore al giorno a dicembre. Questo ci dice molto sulla stagionalità e su come le diverse tecnologie reagiscono.

Le perdite di cattura? I moduli HIT (18.06%) e quelli a-Si (18.22%) sono stati i più virtuosi. Chi ha sofferto di più è stato il silicio monocristallino (sc-Si), con perdite del 27.15%. Anche per il Performance Ratio, a-Si (0.81) e HIT (0.80) si sono confermati al top, mentre l’sc-Si è rimasto un po’ indietro (0.69).

Un dato curioso e importante, soprattutto per zone come il Brunei Darussalam dove lo studio è stato condotto (latitudine 4°37′ N, longitudine 114°23′ E), è che le tecnologie a film sottile di seconda generazione, come il silicio amorfo e l’HIT, mantengono un’efficienza relativamente migliore anche con bassi livelli di irraggiamento solare. Questo è un jolly non da poco in regioni con frequente copertura nuvolosa! Immaginatevi un cielo che si annuvola spesso: avere pannelli che non “crollano” subito in termini di produzione fa una bella differenza. I moduli CIS, da parte loro, hanno mostrato una bella coerenza tra le prestazioni dichiarate in laboratorio e quelle reali, con un Efficiency Ratio medio annuo di 0.83.

Le montagne russe dell’energia: il “ramping”

Ma non è solo una questione di quanta energia si produce in media. Un altro aspetto cruciale, soprattutto quando si parla di impianti connessi alla rete, sono le fluttuazioni di potenza, il cosiddetto “ramping”. Avete presente le montagne russe? Ecco, l’energia prodotta dai pannelli solari può avere andamenti simili a causa della natura stocastica dell’irraggiamento solare. Capire queste variazioni è fondamentale per gestire la rete elettrica ed evitare brutte sorprese.

Analizzando i dati, abbiamo scoperto che, tra i vari fattori ambientali (temperatura, velocità del vento), l’irraggiamento solare è il re indiscusso, influenzando la produzione per il 99.9%! Le bizze del sole, insomma, dettano legge. Per modellare questi “sbalzi” di potenza, sia minuto per minuto che su base oraria, abbiamo usato un approccio probabilistico. E indovinate un po’? La Distribuzione Logistica Generalizzata è risultata essere il modello matematico che meglio descrive il comportamento di tutte e sei le tecnologie.

Chi si è dimostrato più “tranquillo”, con le minori variazioni di potenza? I sistemi CIS! Al contrario, i sistemi basati su tecnologia HIT sono risultati i più “ballerini”, con le fluttuazioni di potenza più elevate. Ad esempio, al 95° percentile, i pannelli HIT hanno mostrato un ramp-up orario di 396.6 W e un ramp-down di 364.15 W, mentre i CIS si sono attestati rispettivamente a 356.77 W e 323.23 W. Queste informazioni sono oro colato quando si deve dimensionare un sistema di accumulo energetico per stabilizzare l’impianto.

L’Intelligenza Artificiale ci dà una mano

E se volessimo prevedere queste fluttuazioni? Qui entra in gioco il machine learning! Abbiamo sviluppato modelli basati su Reti Neurali Artificiali (ANN), Support Vector Machines (SVM) e k-Nearest Neighbors (kNN) per predire il ramping minuto per minuto e orario, basandoci sulle variazioni dell’insolazione. I dati di due anni sono stati usati per “allenare” i modelli, e il terzo anno per testarli.

I risultati? Davvero incoraggianti! Tutti i modelli hanno dimostrato un’elevata accuratezza, con un Errore Quadratico Medio Normalizzato (NRMSE) superiore al 96%. Le Reti Neurali Artificiali (ANN) e le Support Vector Machines (SVM) si sono spesso distinte per la loro capacità di apprendere pattern complessi e non lineari, superando in alcuni casi il più semplice kNN, che pur si è difeso bene. Ad esempio, per le previsioni minuto per minuto, SVM è andato alla grande per il silicio monocristallino, mentre i modelli ANN sono stati migliori per policristallino, HIT, CIS, amorfo e microcristallino.

Perché tutto questo ci interessa?

Beh, capire nel dettaglio come si comportano le diverse tecnologie fotovoltaiche in climi specifici come quelli tropicali e come prevedere le loro fluttuazioni di potenza ha un valore pratico enorme.

• Progettazione efficiente: Aiuta i progettisti a scegliere la tecnologia giusta per il posto giusto e a dimensionare correttamente l’impianto, inclusi i sistemi di accumulo.
• Gestione della rete: Permette ai gestori di rete di ottimizzare le strategie di dispacciamento dell’energia e di prepararsi a gestire i periodi di calo della produzione solare.
• Mercati energetici: Se integrati con previsioni di insolazione, questi modelli consentono ai proprietari degli impianti di impegnare la loro produzione in modo più accurato sui mercati dell’energia.

In sintesi, questo studio ci offre una bussola preziosa per navigare nel complesso mondo delle energie rinnovabili, soprattutto in quelle aree del pianeta dove il sole picchia forte ma il clima può essere una vera sfida. La scelta della tecnologia giusta, supportata da modelli predittivi intelligenti, è la chiave per un futuro energetico sempre più solare e sostenibile. E io non vedo l’ora di vedere cosa ci riserveranno le prossime innovazioni!

Fonte: Springer