Modelar com precisão a radiação solar usando distribuições estatísticas pode crucial para implementar projetos de energia solar. Pesquisadores de quatro universidades federais brasileiras e de uma universidade indiana investigaram os níveis globais de radiação solar em seis cidades de Alagoas, Brasil, de 2008 a 2016, avaliando a adequação de várias distribuições de probabilidade para modelar dados de radiação solar. As descobertas ressaltam a necessidade de observar dados de longo prazo para levar em conta as variações e melhorar a precisão da previsão da radiação solar na região.
O grupo testou diversas distribuições estatísticas, como Weibull, Generalized Extreme Value (GEV), Extreme Value (EV) e Lognormal, para modelar os padrões de radiação solar com precisão. Os resultados indicaram que a função GEV se ajusta melhor aos dados para a maioria das cidades, com a distribuição EV sendo mais adequada para Maceió.
Funções de distribuição de probabilidade (PDFs), apontam os pesquisadores, são essenciais para caracterizar padrões de radiação solar, um componente crítico para modelagem climática precisa e previsão de energia renovável. “PDFs como distribuições Weibull e gama fornecem insights estatísticos essenciais sobre tendências de radiação solar, informando projetos futuros de sistemas de energia”, diz o estudo.
A análise da radiação solar global em seis cidades de Alagoas, abrangendo de 2008 a 2016, revelou flutuações significativas nos padrões de radiação sazonais e diários, particularmente durante a estação seca, quando níveis mais altos de radiação foram registrados. . Cidades como São Luiz Quintude e Maceió exibiram variabilidade substancial, com São Luiz Quintude atingindo um máximo de 3883,8 kJ/m², destacando a complexidade da radiação solar influenciada não apenas pela latitude, mas também por fatores climáticos locais, como cobertura de nuvens e aerossóis, particularmente observados em Maceió.
A análise de distribuição estatística do estudo demonstrou que diferentes distribuições de probabilidade são mais adequadas para modelar a radiação solar em cidades, com a distribuição de valor extremo generalizado (GEV) apresentando o melhor desempenho para a maioria dos locais, enquanto a distribuição de valor extremo (EV) foi mais precisa para Maceió. “Essas descobertas enfatizam a importância de considerar as variações climáticas locais ao desenvolver modelos preditivos para radiação solar”, disseram os pesquisadores.
Além disso, o uso de métricas de desempenho, como R² e RMSE, indicou que a distribuição GEV forneceu o ajuste mais preciso aos dados, enquanto a distribuição log normal destacou potenciais eventos extremos de radiação solar, que são cruciais para aplicações de energia solar.
Os resultados foram descritos no artigo “Modelagem de distribuição estatística da radiação solar global em Alagoas, Brasil: Um estudo comparativo (2008-2016)“, publicado na Geosystems and Geoenvironment.
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