Un nuovo algoritmo per migliorare l’efficienza dei pannelli solari
I ricercatori di Uppsala hanno sviluppato un nuovo modello per prevedere l’irraggiamento dei pannelli solari e quindi massimizzare la quantità di energia prodotta.
La tecnologia impiegata per il funzionamento dei pannelli solari li rende molto versatili e accessibili: gli impianti spaziano da quelli di svariati chilometri quadrati, a volte anche collocati sulle superfici di mari e laghi, alle piccole installazioni domestiche, che consentono di sfruttare appieno la superficie dei tetti nelle aree urbane.
Sommando l’energia delle grandi centrali fotovoltaiche con quella prodotta in modo diffuso e decentralizzato in ambito residenziale, si sostiene la crescita delle fonti rinnovabili e la decarbonizzazione, e al contempo si costruisce un sistema economico ed energetico più resiliente e indipendente, che permette al Paese e ai cittadini di autoprodurre la propria energia, limitando la domanda dall’estero.
Affinché questa visione si concretizzi, è cruciale continuare a investire nello sviluppo di tecnologie fotovoltaiche sempre più efficienti, che massimizzino le capacità produttive degli impianti.
Se da una parte i ricercatori si stanno concentrando sui materiali per realizzare le celle solari, dall’altra l’attenzione è rivolta verso i modelli matematici di previsione dell’irraggiamento solare.
Gli impianti fotovoltaici, soprattutto quelli domestici, impiegano diversi software per il monitoraggio della produzione e del consumo energetico, che svolgono un ruolo importante nell’ottimizzare le prestazioni dei pannelli e, di conseguenza, dei sistemi di accumulo fotovoltaico.
Tra le loro funzionalità c’è la capacità di prevedere la quantità di energia prodotta nel corso della giornata, analizzando i dati raccolti dall’ambiente esterno e da internet: in questo modo i software forniscono all’utente utili informazioni sulle prestazioni del suo impianto e permettono di adeguare i consumi in modo da utilizzare al meglio l’energia autoprodotta.
Queste previsioni vengono generate da appositi algoritmi che analizzano l’irraggiamento solare dei pannelli e stimano la loro capacità di produzione nell’arco della giornata.
I ricercatori di Uppsala, in Svezia, hanno sviluppato un nuovo modello matematico (chiamato Markov Chain Blend, MCM) che incrocia quattro fonti diverse di dati per calcolare più efficacemente il movimento del sole e le variazioni di irraggiamento minuto per minuto.
Un calcolo di probabilità, che viene costantemente affinato grazie al machine learning, elabora le misurazioni terrestri, le immagini scattate da sky-camera, le foto satellitari e le previsioni meteorologiche ottenendo un quadro accurato delle variazioni temporali dell’irraggiamento.
L’MCM offre un algoritmo trasparente, riproducibile e facile da installare, che permetterà ai produttori di pannelli solari di rendere ancora più efficienti i loro prodotti, con importanti ricadute sugli utilizzatori che possono aumentare la loro quota di energia autoprodotta.
Questo efficientamento può essere sommato all’impiego di sistemi per l’accumulo fotovoltaico, come sonnenBatterie, per incrementare ulteriormente la capacità di autoproduzione e autoconsumo dell’utente immagazzinando l’energia prodotta, ma non immediatamente consumata, per utilizzarla in un secondo momento.
