向可再生能源的转变减少了我们对化石燃料的依赖，提供了更清洁、更可持续的替代能源。然而，随着它们的日益使用和发展，我们也面临着新的挑战。例如，太阳能光伏 (PV) 发电厂会受到天气和许多其他环境条件的影响。这种可变性导致这些工厂的电力输出不一致。
冲绳科学技术学院 (OIST) 非线性和非平衡物理组组长 Mahesh Bandi 教授和内盖夫本古里安大学 Golan Bel 教授希望找到一种方法来预测太阳能光伏系统产生的能量。在《应用物理评论》上发表的研究中，研究人员开发了一种方法来研究太阳能光伏电站的功率输出随时间的变化，并考虑到在不同地理区域观察到的不同功率波动。
电网整合的挑战
我们的电力系统依赖多种电源来提供稳定的电力，但需求全天都在变化。挑战在于平衡发电(输入侧)的波动与不断变化的电力需求(需求侧)。燃气轮机和能源交易有助于稳定供需，这对于医院和数据中心等关键任务用户至关重要。然而，电网缺乏存储能力，因此生产和消费必须匹配，以避免停电。
当将风能和太阳能等可变可再生能源纳入电网时，就会出现“电网并网问题” 。与传统能源相比，这些资源由于其可变性和不确定性而带来了独特的挑战。
带有监控供需的传感器的智能电网可能是解决方案的一部分。他们可以在需要时重新路由电力或巧妙地调整能源使用。然而，设计这样的网络需要了解不同的能源生产场景。由于太阳能和风能等可再生能源是不可预测的，因此需要仔细分析它们以平衡供应、需求和技术。
不同地点的太阳辐射变化
科学家使用功率谱的概念来研究太阳能光伏发电输出的变化。功率谱有助于测量全球各个太阳能发电厂和不同时间尺度的发电波动，有助于有效规划和运营太阳能光伏系统。然而，由于云层覆盖和灰尘颗粒等环境因素的变化，导致能源生产间歇性和不确定性，比较不同太阳能发电厂的测量结果具有挑战性。
Bandi 教授和 Bel 教授扩展了他们2019 年的研究，他们分析了晴空指数，以计算不同地点太阳能发电的变化。晴空指数告诉我们在晴空条件下到达地球表面的总太阳辐射量。该指数有助于气象学家和研究人员了解由于云、气溶胶和其他大气条件而导致的与理想晴空条件的偏差。
“对于风力发电，我们有大气湍流理论的优势来帮助我们理解这些波动。这是因为风力涡轮机产生的电力与风速的立方直接相关。然而，对于太阳能发电来说，没有“这种关系是存在的。这意味着我们没有系统的方法或理论框架来预测太阳能输出的变化。”班迪教授说。
“在我们的分析中，我们专门检查了地球表面测量的全球辐射强度。我们想了解这种强度如何随时间变化，以及它如何受到导致与预测晴空条件偏差的因素的影响。在此之前，有没有基线研究考虑这些因素来比较不同地理区域的太阳辐射。”
太阳辐照度波动取决于晴空信号(对该位置晴空条件的测量)和某些环境因素。晴空信号是可预测的，因为它们取决于您所在的位置(纬度)和日照持续时间，而环境因素(例如影响空气质量的因素)是不可预测的。
利用来自内盖夫沙漠和位于印度洋赤道的浮标这两个地理位置的数据，科学家们计算了这些地点的晴空信号和实际测量的太阳辐射信号。他们发现，太阳辐射的频繁变化与不可预测的环境变化有关，而中间的变化则与晴朗的天空模式有关。
未来，科学家可以利用这种新方法来研究太阳能光伏电站的规模和影响能量吸收的具体因素如何影响不同地点的太阳能发电。这可以帮助我们理解为什么能量波动因地点而异。虽然当我们考虑不同的位置时，能量水平的一些不规则变化变得不那么极端，但其他变化可能会持续存在。为了获得更清晰的了解，研究人员可以收集并比较来自许多不同地点的光伏电站的数据。
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