傳統(tǒng)上，太陽能研究者只利用單個住宅太陽能光伏系統(tǒng)的功率測量值，推測一個城市的發(fā)電量。但一個住宅的安裝情況并非一個城市的理想代表，因為一天的不同時間、太陽能板的方向、樹和云投下的陰影都會影響發(fā)電量。
要充分了解如何在不破壞電力供應的前提下，將這種可再生能源整合到電網(wǎng)中，迫切需要從分布在整個城市的光伏系統(tǒng)中獲得數(shù)據(jù)。
澳大利亞國立大學和德國伊瑟市弗勞恩霍夫太陽能系統(tǒng)研究所的工程師提供了一個可免費獲取的控制質量的調優(yōu)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)來自澳大利亞1287戶居民住宅的太陽能光伏系統(tǒng)安裝情況。該數(shù)據(jù)集5月28日發(fā)表在美國物理聯(lián)合會出版的《可再生和可持續(xù)能源雜志》上。
該數(shù)據(jù)集作者Jamie Bright將其稱作是太陽能研究者的“禮物”，“之前還沒有人拿出一份可以免費獲取的涵蓋3個城市6個月測量值的數(shù)據(jù)集，這是一個很大的量”。
Bright解釋說，此前研究人員為了收集功率值絞盡腦汁，還發(fā)明了在城市中移動的云模型，“捏造”不同地點的光伏電力輸出。
“這是第一次，人們可以輕而易舉地訪問數(shù)據(jù)，進行所需要的空間分析，以一種可控的方式管理太陽能與電網(wǎng)的整合?！盉right說。
在澳大利亞，近23%的居民家庭擁有光伏系統(tǒng)，這對于安全可靠地管理電網(wǎng)非常重要。例如，為了維持電器的建議電壓，保障電力供應，電網(wǎng)操作人員需要對太陽能波動作出應對和計劃。
通過訂閱公共網(wǎng)站pvoutput.org，Bright和同事得以獲取由光伏系統(tǒng)電力轉換器自動記錄和提供的原始光伏電力數(shù)據(jù)。
一名計算機程序員從網(wǎng)站上提取數(shù)據(jù)，并將其輸入工程師的數(shù)據(jù)庫中，從而收集了每個光伏系統(tǒng)的細節(jié)特征，比如大小和效率。利用這些元數(shù)據(jù)和衛(wèi)星圖像，他們對數(shù)據(jù)集進行了嚴格的質量控制，并訓練調優(yōu)算法清理所有的“不良數(shù)據(jù)”。
“我們的調優(yōu)程序是尋找陰影等所有潛在的系統(tǒng)性損失的方法，并將它們從數(shù)據(jù)集中刪除。不僅要刪除它們，還要將其縮小，使其具有代表性?！盉right說。然后，可以將具有代表性的情況外推到更大的區(qū)域，與衛(wèi)星一起用于改進太陽能預報。
Bright說：“我們已經(jīng)用這個數(shù)據(jù)集證明，實時報告光伏系統(tǒng)可以顯著改善預測情況。太陽能預測公司正在把我們的方法應用到實際的工業(yè)預測系統(tǒng)中?！?
通過在每個處理階段為數(shù)據(jù)集提供代碼和指令，Bright希望能夠給其他研究人員提供一個良好的開端。
（來源：中國科學報，文：晉楠）
