Solar Resource Assessment: A PracCcal Overview Dr. Ozgur - PowerPoint PPT Presentation

Solar ¡Resource ¡Assessment: ¡ ¡ A ¡PracCcal ¡Overview ¡ Dr. ¡Ozgur ¡Gurtuna ¡ gurtuna@turquoisetech.com ¡ ¡ May ¡17, ¡2012 ¡ First ¡Canadian ¡ ¡ Photovoltaics ¡Graduate ¡School ¡ O=awa ¡

Agenda ¡ • MoCvaCon ¡and ¡definiCons ¡ • ComparaCve ¡overview ¡of ¡SRA ¡methods ¡ • Data ¡availability ¡in ¡Canada ¡ • Case ¡study ¡ 2 ¡

ValuaCon ¡of ¡a ¡PV ¡Project ¡ PV ¡type ¡& ¡ efficiency ¡ GHI ¡ Resource ¡ Technology ¡ Tracking ¡ DNI ¡ system ¡ Finance ¡ Equipment ¡ Price ¡per ¡ cost ¡ kWh ¡ 3 ¡

DefiniCons ¡and ¡Units ¡ • InsolaCon ¡ – Generic ¡term ¡represenCng ¡the ¡solar ¡energy ¡received ¡ on ¡a ¡horizontal ¡surface ¡regardless ¡of ¡the ¡Cme ¡interval ¡ • Irradiance ¡(W/m2) ¡-­‑> ¡Power ¡ – RadiaCon ¡incident ¡onto ¡a ¡surface ¡ – Instantaneous ¡insolaCon ¡ • IrradiaCon ¡(J/m2 ¡or ¡Wh/m2) ¡-­‑> ¡Energy ¡ – Total ¡irradiance ¡over ¡a ¡specific ¡Cme ¡period ¡ – Usually ¡one ¡hour, ¡one ¡day ¡ 4 ¡

What ¡Are ¡We ¡Trying ¡to ¡EsCmate? ¡ ¡ • Solar ¡radiaCon ¡at ¡the ¡surface ¡of ¡Earth ¡ – Composed ¡of: ¡ • Direct ¡radiaCon ¡ • Diffuse ¡radiaCon ¡ – Global ¡Horizontal ¡Irradiance ¡(GHI) ¡ • “Fuel” ¡of ¡solar ¡PV ¡projects ¡ – Direct ¡Normal ¡Irradiance ¡(DNI) ¡ • “Fuel” ¡of ¡concentraCng ¡solar ¡and ¡solar ¡thermal ¡ applicaCons ¡ 5 ¡

Components ¡of ¡Solar ¡RadiaCon ¡ • As ¡the ¡solar ¡radiaCon ¡passes ¡through ¡the ¡atmosphere, ¡ some ¡of ¡it ¡is ¡absorbed ¡or ¡sca=ered ¡by ¡air ¡molecules, ¡ water ¡vapor, ¡aerosols, ¡and ¡clouds. ¡ ¡ • Direct ¡solar ¡radiaCon ¡ – RadiaCon ¡that ¡passes ¡through ¡directly ¡to ¡the ¡Earth’s ¡ surface. ¡ • Diffuse ¡solar ¡radiaCon ¡ – RadiaCon ¡that ¡has ¡been ¡sca=ered ¡out ¡of ¡the ¡direct ¡beam. ¡ • Global ¡solar ¡radiaCon ¡ – The ¡direct ¡component ¡of ¡sunlight ¡plus ¡the ¡diffuse ¡ component ¡of ¡skylight ¡falling ¡together ¡on ¡a ¡horizontal ¡ surface. ¡ 6 ¡

Atmospheric ¡Effects ¡ W. ¡C. ¡Dickinson ¡and ¡P. ¡N. ¡Cheremisinoff ¡(1980) ¡ 7 ¡

Three ¡Main ¡Determinants ¡of ¡ Solar ¡Irradiance ¡ ¡ • Earth’s ¡orbital ¡posiCon ¡ – extraterrestrial ¡solar ¡radiant ¡flux ¡ – Near ¡constant ¡value ¡for ¡our ¡Cme ¡scale ¡of ¡interest ¡(decades) ¡ – Very ¡simple ¡to ¡model ¡(adjustment ¡based ¡on ¡Sun-­‑Earth ¡distance) ¡ • Solar ¡geometry ¡ – LaCtude ¡(energy ¡density) ¡ – Seasonal ¡and ¡diurnal ¡variaCon ¡ – DeterminisCc ¡and ¡relaCvely ¡easy ¡to ¡model ¡ • Atmospheric ¡effects ¡ – Atmospheric ¡turbidity: ¡absorpCon ¡and ¡sca=ering ¡by ¡air ¡molecules, ¡ water ¡vapour ¡and ¡aerosols ¡ – ¡ReflecCon ¡by ¡clouds ¡ – Hardest ¡to ¡model; ¡not ¡determinisCc ¡ – Largely ¡determines ¡the ¡available ¡radiaCon ¡at ¡the ¡surface ¡(direct, ¡ diffuse) ¡ 8 ¡

Daily ¡VariaCon ¡of ¡Irradiance ¡ • Source: ¡Schillings ¡et ¡al., ¡2004 ¡ Source: ¡Schillings ¡et ¡al., ¡2004 ¡ 9 ¡

Clear ¡Sky ¡Model ¡ rad ¡= ¡f(t), ¡due ¡to ¡ellipCcal ¡orbit ¡ ¡ Sun ¡ Earth ¡ diffuse ¡ direct ¡ irradiance ¡= ¡f(lat, ¡lon, ¡alt, ¡incl, ¡rad, ¡θ, ¡turb) ¡ θ ¡= ¡f(t) ¡ 10 ¡

Sources ¡of ¡Data ¡ Type ¡ Advantages ¡ Disadvantages ¡ On-­‑site ¡ Measured ¡ • Very ¡accurate ¡ • LocaCon ¡specific ¡ measurements ¡ • Costly ¡ • No ¡“memory” ¡ Reanalysis ¡data ¡ Modeled ¡ • Global ¡coverage ¡ • Low ¡spaCal ¡ • Decades ¡of ¡ resoluCon ¡ available ¡data ¡ • Medium-­‑high ¡ accuracy ¡ Satellite-­‑to-­‑ Modeled ¡ • Global ¡coverage ¡ • Medium-­‑high ¡ irradiance ¡models ¡ • RelaCvely ¡high ¡ accuracy ¡ spaCal ¡resoluCon ¡ • Gaps ¡in ¡satellite ¡ • Decades ¡of ¡ data ¡availability ¡ available ¡data ¡ • Snow ¡cover ¡difficult ¡ to ¡handle ¡ 11 ¡

Measure-­‑Correlate-­‑Predict ¡ • Fine ¡tuning ¡the ¡satellite-­‑to-­‑irradiance ¡models ¡ by ¡adjusCng ¡model ¡parameters ¡based ¡on ¡ measured ¡data ¡ • Best ¡of ¡both ¡worlds ¡ – LocaCon ¡specific ¡accuracy ¡of ¡measured ¡data ¡ – “Time ¡machine” ¡advantage ¡of ¡satellite ¡data ¡ 12 ¡

Ground-­‑based ¡ ¡ Data ¡Availability ¡in ¡Canada ¡ • Limited ¡ availability ¡ of ¡historical ¡ solar ¡ radiaCon ¡ data ¡ • Obtaining ¡ recent ¡data ¡ (<5 ¡years) ¡is ¡ especially ¡ problemaCc. ¡ Image ¡credit: ¡Rory ¡Tooke, ¡UBC ¡ 13 ¡

Ground ¡staCon ¡for ¡ ¡ On-­‑site ¡Measurements ¡ • Pyranometer, ¡ ¡ pyrheliometer ¡and ¡a ¡ shadow ¡pyranometer ¡ on ¡a ¡tracking ¡system. ¡ ¡ • Cost: ¡approximately ¡ $28,500 ¡ • Source: ¡ meteorologyshop.eu ¡ Kippzonen.com ¡ 14 ¡

Ground-­‑based ¡ ¡ Data ¡Availability ¡in ¡the ¡US ¡ • Data ¡coverage ¡ from ¡mid ¡ 1990s ¡to ¡ yesterday ¡ • By-­‑minute ¡ data ¡sets ¡ Image ¡credit: ¡NOAA ¡ • Publicly ¡ h=p://www.srrb.noaa.gov/surfrad/ ¡ ¡ accessible ¡ 15 ¡

Satellite-­‑based ¡ ¡ Data ¡Availability ¡in ¡Canada ¡ • Hourly ¡ dataset ¡ covering ¡ [2000-­‑201 1] ¡ • 1-­‑2 ¡km/ pixel ¡ spaCal ¡ resoluCon ¡ • Very ¡recent ¡ data ¡ available ¡ Image ¡credit: ¡Turquoise ¡ 16 ¡

ImplementaCon ¡Example ¡ GOES ¡11 ¡Image ¡ Feb ¡10, ¡2007 ¡9pm ¡GMT ¡ Cloud ¡Index ¡ 56 ¡waPs/m 2 ¡ 1380 ¡waPs/m 2 ¡ Irradiance ¡map ¡ 17 ¡

Satellite ¡Data ¡Availability ¡(Global) ¡ • Satellite ¡systems ¡providing ¡imagery ¡ – GOES ¡(Americas) ¡ – Meteosat ¡(Europe, ¡Africa, ¡Middle ¡ East) ¡ – MTSAT, ¡FY ¡(Asia, ¡Australia) ¡ • Data ¡availability ¡ – Going ¡back ¡mulCple ¡decades ¡ • Image ¡refresh ¡rate ¡ – Depends ¡on ¡the ¡type ¡of ¡satellite ¡ (every ¡15 ¡minutes ¡for ¡latest ¡ generaCon ¡of ¡Meteosat ¡images) ¡ Image ¡credit: ¡NOAA ¡ 18 ¡

StaCsCcal ¡CharacterizaCon ¡ ¡ of ¡the ¡Resource ¡ • Time ¡series ¡data ¡ • Histograms ¡ • Heatmaps ¡ • P95 ¡ • Typical ¡Meteorological ¡Year ¡ 19 ¡

Common ¡Metrics ¡ • Hourly ¡GHI ¡ – Easiest ¡way ¡to ¡deal ¡with ¡missing ¡data ¡points ¡ – Can ¡be ¡easily ¡converted ¡to ¡daily ¡and ¡annual ¡averages ¡ – 150-­‑160 ¡wa=s/m2 ¡for ¡O=awa-­‑Toronto ¡area ¡ • kWh/kW ¡ – Annual ¡output ¡of ¡installed ¡capacity ¡ – 1200 ¡kWh/kW ¡for ¡O=awa-­‑Toronto ¡area ¡ • Full ¡sun ¡hours ¡ – Number ¡of ¡hours ¡per ¡day ¡at ¡1000 ¡wa=s/m2 ¡ 20 ¡

Historical ¡Data ¡for ¡O=awa ¡ 21 ¡

The ¡Need ¡for ¡Historical ¡Data ¡ 22 ¡

Maps, ¡P95 ¡and ¡Time ¡Series ¡ 23 ¡

Histograms ¡ 24 ¡