From sky to grid: integrating ground-based cloud observations into power system

The efficiency and power output of photovoltaic (PV) systems are significantly influenced by a variety of environmental factors, including solar irradiance, ambient temperature and cloud cover. Each of these elements can enhance or hinder the energy production capabilities of solar installations. The key focus of this thesis is understanding these influences, specifically the relationship between cloud properties and photovoltaic power production. It explores how and if detailed observations of cloud composition collected from the JOYCE (Jülich Observatory for Cloud Evolution) station located near PV installations on the Forschungszentrum Jülich (FZJ) campus, can influence the output of solar energy systems. By leveraging precise meteorological data, this research aims to refine the predictions of PV output. Additionally, as a use case, this study develops a new kind of pseudomeasurement in state estimation, which traditionally relies on nominal or historical data. This innovative approach is employed to ascertain the feasibility of leveraging particular cloud attributes to improve the management and operational efficiency of photovoltaic systems.\\ The research is structured into three main parts: firstly, the development of an efficient and straightforward state estimation algorithm. Secondly, and the most relevant part, it investigates the correlation between detailed cloud formation metrics and solar PV plant output. Finally, the study culminates in the validation of this new approach for pseudomeasurements by simulating the network model on the OPAL-RT real-time simulator. This simulation involves a comparison of state estimations using weather-based pseudo-measurements and the actual measured power output. This comparison aims at assessing the viability of integrating these novel weather-based measurements into state estimation processes and their potential impact on enhancing the accuracy of grid management.

L'efficienza e la produzione di energia dei sistemi fotovoltaici (PV) sono significativamente influenzate da una serie di fattori ambientali, tra cui l'irraggiamento solare, la temperatura ambientale e la copertura nuvolosa. Ognuno di questi elementi può migliorare o ostacolare le capacità di produzione energetica degli impianti solari. Il focus principale di questa tesi è comprendere queste influenze, in particolare la relazione tra le proprietà macrofisiche delle nuvole e la produzione di energia fotovoltaica. Si esplora come e se le misurazioni dettagliate sulla composizione delle nuvole, raccolte dalla stazione JOYCE (Jülich Observatory for Cloud Evolution) situata nei pressi dell'impianto fotovoltaico del campus del Forschungszentrum Jülich (FZJ), possano influenzare la produzione di energia solare. Sfruttando dettagliati dati meteorologici, questa ricerca mira a perfezionare le previsioni sulla produzione fotovoltaica. Inoltre, esempio applicativo, questo studio sviluppa un nuovo tipo di pseudomisura nell'ambito della stima dello stato, che tradizionalmente si basa su dati nominali o storici. Questo approccio innovativo viene impiegato per valutare la possibilità di sfruttare specifici attributi delle nuvole al fine di migliorare la gestione e l’efficienza operativa dei sistemi fotovoltaici. \\ La ricerca è strutturata in tre parti principali: in primo luogo, lo sviluppo di un algoritmo di stima dello stato efficiente e semplice. In secondo luogo, e aspetto più rilevante, si indaga la correlazione tra metriche dettagliate sulla formazione delle nuvole e la produzione di un impianto fotovoltaico. Infine, lo studio culmina nella validazione di questo nuovo approccio alle pseudomisure attraverso la simulazione del modello di rete con l'OPAL-RT real-time simulator. Questa simulazione prevede il confronto tra le stime dello stato ottenute con pseudomisure basate sulle condizioni meteorologiche e i reali dati di produzione energetica misurati. L'obiettivo di questo confronto è valutare la fattibilità dell'integrazione di queste nuove misurazioni meteorologiche nel processo di stima dello stato e il loro potenziale impatto nel migliorare l'accuratezza della gestione della rete elettrica.