Modelli per la previsione della potenza oraria prodotta da impianti fotovoltaici: analisi delle prestazioni ed ottimizzazione = Forecasting models for hourly energy produced by photovoltaic systems: performance analysis and optimization

Il lavoro di tesi svolto illustra il funzionamento di un modello di previsione della produzione di impianti fotovoltaici. Il modello è costruito per prevedere l’energia oraria prodotta da uno o più impianti fotovoltaici, in un determinato periodo temporale. Per poter effettuare la previsione, il modello necessita in input diverse grandezze di tipo meteorologico e costruttivo. Prima che la previsione sia eseguita, occorre però ottimizzare il modello su un periodo passato per cui si hanno a disposizione le misure di produzione degli impianti sotto esame. In questa tesi si è voluto analizzare l’intero parco impianti siciliano. Come periodo di riferimento invece è stato scelto l’anno 2018. E' stata quindi effettuata la “previsione”, per l’intero 2018, su un campione di impianti che rappresentasse statisticamente l’intera popolazione fotovoltaica presente in Sicilia. Affinché il modello fosse costruito e ottimizzato in maniera efficace, si è necessitato di un campione adeguato, che avesse avuto durante l’anno 2018 una produzione tipica di impianti costruiti e funzionanti correttamente. La selezione del campione è stata ottenuta andando ad analizzare la produzione oraria misurata di un sottoinsieme dell’intera popolazione, di cui si disponevano i dati. Si sono quindi osservati i profili di produzione reali e, attraverso un’operazione di filtraggio, sono stati selezionati quelli ritenuti più idonei per il modello. Così facendo si è ottenuto il campione di impianti corrispondente. Dopo aver raccolto i dati costruttivi e metereologici degli impianti filtrati, è stata realizzata l’ottimizzazione del modello. Questa si è basata sulla modifica di alcuni parametri presenti all’interno dell’espressione di calcolo dell’energia oraria, per far sì che il profilo di produzione previsto fosse il più vicino possibile a quello misurato. I profili di produzione reali hanno quindi rappresentato non soltanto uno strumento per la selezione del campione, ma anche un termine di paragone per l’ottimizzazione del modello. Una volta ottimizzato, il modello è risultato pronto per la stima della produzione. Il modello si presta a diverse configurazioni, ognuna delle quali differisce dall’altra a seconda dei parametri di ottimizzazione scelti. In questa tesi vengono illustrate le diverse configurazioni con i rispettivi risultati, giudicati attraverso un’attenta analisi degli scarti tra i profili stimati e quelli misurati.