Quantifying the real-world productivity of PV solar panels and the accuracy of the Renewables.Ninja model

This thesis focuses on understanding the performance of the Renewables.ninja photovoltaic (PV) simulation model by comparison with real data. To do so, data of photovoltaic generation and photovoltaic installed capacity at a national-level scale are collected, by drawing on different Transmission System Operators and creating a unified database of historic photovoltaic capacity factor. The time resolution of the collected data is on three levels: yearly (y), monthly (m) and hourly (h). The countries and subregions within countries considered are: Australia (y, h), Bulgaria (y, m, h), Canada (y) and Ontario (m, h), Chile (y), China (y), Israel (y), India (y), Japan (y), South Korea (y), Lithuania (y, m, h), Malaysia (y), Philippines (y), Slovakia (y, m), Thailand (y), Taiwan (y), the United States of America (y, m) and California (h). The TSO collected data have been processed to address inconsistencies from the comparison with the Renewables Ninja simulation. At monthly and hourly level, when only the photovoltaic generation data are available, the installed capacity was evaluated using the information at lower time resolution (yearly). This algorithm was called proportional approach. Once evaluated the values of installed capacity at the end of every year, the next step was to interpolate this value over the months or the hours. All the comparison between the collected data and the models have been done on one of the fundamental parameters of the photovoltaic systems: the capacity factor. An improvement of the model is done with a calibration process that can adjust the duration curves of the model to match the duration curves of the TSO, in analogy to what performed by EMHIRES model, developed at European level. The comparison between the hourly time series of Renewables Ninja model and TSO collected data are performed using Taylor diagram.

Quantificazione della reale produttività di pannelli fotovoltaici e l'accuratezza del modello Renewables.Ninja. Questo lavoro di tesi si focalizza sul miglioramento del modello di simulazione fotovoltaica (PV) Renewable.ninja tramite la comparazione con dati reali di produzione. Per fare ciò, sono stati raccolti dati di generazione e capacità installata fotovoltaica a livello nazionale, attingendo dai diversi gestori dei sistemi di trasmissione (TSO) e creando un unico database di capacity factor. La risoluzione temporale dei dati raccolti è su tre livelli: annuale (y), mensile (m), e oraria (h). I paesi considerati sono: Australia (y, h), Bulgaria (y, m, h), Canada (y) e Ontario (m, h), Cile (y), Cina (y), Israele (y), India (y), Giappone (y), Korea del Sud (y), Lituania (y, m, h), Malesia (y), Filippine (y), Slovacchia (y, m), Thailandia (y), Taiwan (y), Stati Uniti d’America (y, m) e California (h). I dati raccolti dai TSO sono stati selezionati ed elaborati per far fronte a incongruenze con la simulazione del modello Renewables Ninja. A livello mensile e orario, quando è stata disponibile solo la generazione fotovoltaica, la capacità installata corrispondente è stata stimata usando le informazioni ad un livello di risoluzione temporale più basso (annuale). L’algoritmo usato è stato chiamato approccio proporzionale. Una volta calcolata la capacità installata alla fine di ogni anno considerato, lo step successivo è stato quello di interpolare questo valore nei vari mesi o nelle varie ore dell’anno. Tutte le comparazioni tra i dati raccolti e quelli simulati sono state fatte attraverso un parametro fondamentale dei sistemi fotovoltaici: il capacity factor. Il modello è stato migliorato introducendo un processo di calibrazione che consente di aggiustare le curve di durata del modello in modo da avvicinarle a quelle del TSO, in analogia a quanto fatto dal modello EMHIRES, sviluppato a livello europeo. Il confronto tra la serie di dati orari del modello e quella del TSO è stato fatto usando il diagramma di Taylor.