Международная группа исследователей под руководством Университета Атенео де Манила и Манильской обсерватории разработала способ улучшения прогнозов солнечной погоды на 94%, что напрямую приносит пользу солнечной энергетике, сельскому хозяйству и другим отраслям промышленности Филиппин.
Исследование «Применение фильтра Калмана для постобработки прогнозов WRF-Solar над агломерацией Манила, Филиппины» опубликовано в журнале Solar Energy.
Синоптики и ученые по всему миру полагаются на инструменты компьютерного моделирования для прогнозирования погоды на несколько дней вперед, при этом модель исследования и прогнозирования погоды (WRF) является одной из самых известных и широко используемых.
В частности, прогнозы относительно того, сколько солнечного света получает та или иная территория в определенный набор дней, имеют множество применений — от помощи обычным людям в выборе одежды и образа жизни до предоставления возможности целым отраслям промышленности корректировать свою деятельность в ответ на воздействие солнечной радиации.
Исследователи под руководством Ateneo улучшили прогнозы WRF-Solar, применив математический алгоритм, называемый фильтром Калмана (KF). Используя данные с различных метеостанций метро Манилы, они обнаружили, что при некоторых условиях они могут минимизировать расхождение между прогнозами и фактическими наблюдениями до 6%.
В более технических терминах использование KF в прогнозах WRF-Solar глобальной горизонтальной освещенности для Метро Манила снизило среднюю ошибку смещения (MBE) до 94% и среднеквадратичную ошибку (RMSE) на 12% при использовании всего лишь трехдневных данных обучения. Оптимальное количество дней обучения варьировалось в зависимости от сезона: 42 дня для сухого сезона (с января по март) и 14 дней для влажного сезона (с июня по август).
Алгоритм KF также отлично справился с корректировкой прогнозов для облачного периода, хотя и с небольшими неточностями для ясного неба из -за чрезмерной компенсации для облачных периодов.
Эти результаты показывают, что KF является многообещающей альтернативой более затратным в вычислительном отношении методам прогнозирования для приложений солнечной энергетики. Это новаторское исследование подчеркивает потенциал объединения WRF-Solar и KF для улучшения прогнозирования солнечной энергии, что жизненно важно для планирования возобновляемой энергии на Филиппинах.
Результаты также подчеркивают необходимость дальнейшей оптимизации моделей с учетом разнообразных ландшафтов Филиппин для обеспечения надежных прогнозов в области солнечной энергетики с учетом уникальных климатических условий страны.
«Результаты исследования, первого в своем роде по оценке производительности WRF-Solar и KF над Филиппинами, послужат основой для вычислительно эффективной альтернативы более интенсивным прогнозам солнечной активности с более высоким разрешением и множественными ансамблевыми элементами. Дальнейшая работа будет направлена на применение этого метода к различным топографиям на Филиппинах с учетом доступности данных об освещенности», — заявили исследователи.