Vallitsevan sään anturin havaintojen korjaus muiden pintasäähavaintojen avulla

Säähavainnonteon automatisoinnin kasvava trendi on ollut havaittavissa jo useiden vuosien ajan. Automatisoinnin hyötyjä ovat kustannustehokkuus, havainnonteon objektiivisuus sekä havainnointitiheyden helppo kasvattaminen. Automatisointi vaatii kuitenkin myös laadullista seurantaa. Havaintolaitteistojen sisäisiin ohjelmistoihin ei useimmiten ole pääsyä, joten havaintoihin joudutaan soveltamaan jälkikäteen määriteltyjä korjausluokitteluita ja testejä. Tutkielmassa perehdytään eri sääolosuhteissa vallitseviin olosuhteisiin ja niiden vallitsevan sään automaattiselle havainnoinnille tuomiin haasteisiin. Tutkimuksen lähestymistapa pohjautuu Alankomaiden ilmatieteen laitoksessa (KNMI) tehtyyn tutkimukseen. Tutkittavana havaintolaitteena on Vaisalan valmistama vallitsevan sään anturi, FD12P, jonka mittaustekniikka perustuu optisen eteenpäinsironnan, sadeanturin kapasitanssin, sekä lämpötilamittausten yhteiskäyttöön. Tavoitteena on rajata eri sääilmiöissä vallitsevia tilastollisia sääolosuhteita ja implementoida niitä automaattisen säähavainnoinnin havainnontarkastukseen. Samoja periaatteita noudattaen pyritään kehittelemään uudenlainen luokittelumenettely anturin mittaaman tuntemattoman sateen olomuodon sääluokalle. Aineistona käytettiin Helsinki-Vantaan ja Rovaniemen lentoasemien havaintoja vuosilta 2003-2012. WMO:n koodistojen mukaan ilmoitetut vallitsevan sään havainnot yhdenmukaistettiin sääilmiön mukaisiin säätyyppeihin. Luokittelun jälkeen automaatin mittaussarjoihin sovellettiin automaattisia lämpötilan, kostealämpötilan, FD12P:n mittaaman sateen intensiteetin sekä näkyvyyden, suhteellisen kosteuden, pilvisyyden ja pilvenkorkeuden havainnoista johdettuja korjausalgoritmeja. Automaatin mittaamaan alkuperäisdataan sovellettiin 23:a eri korjausalgoritmia parhaimmillaan neljällä eri modifikaatiolla. Korjausalgoritmien laatua tarkkailtiin viiden mm. sääennusteiden verifioinnissa laajalti käytetyn tunnusluvun sekä osuvuusmatriisien avulla. Manuaaliset havainnot toimivat referenssinä. Mittausten laatua parantaneita algoritmeja kertyi lopulta 16 kappaletta. Havaintoasemien yhdistetyn aineiston sääilmiöiden osuvuus parani kokonaisuudessaan 8,1 prosenttiyksikköä. Tuntemattoman sadeluokan uusi menettely tarkensi tuntemattoman sateen luokittelua 11,6 prosenttiyksikköä. Virheelliset havainnot pienentyivät molemmissa tapauksissa merkittävästi. Kokonaisuudessaan uudenlaisten korjausalgoritmien sekä tuntemattoman sadeluokan uusi korjausmenettely antoi rohkaisevia tuloksia. Optimaalisten korjausten saavuttaminen vaatinee joka tapauksessa vielä hieman lisätutkimusta. Lopullista operatiiviseen käyttöön soveltamista ennen tulee määritellä myös käytettävien korjausalgoritmien haluttu aggressiivisuus sekä niiden sovellettavuusaste

Residential solar power profitability with thermal energy storage and carbon-corrected electricity prices

We study the economic profitability of residential solar photovoltaic (PV) systems in Finland. We show a moderate rate of returns (1.0% in Northern and 1.4% in Southern Finland) for the PV system investments with time-of-use hot water heating. Optimized hot water heating increases the rate of return by 0.6 percentage points. We internalize the negative externalities of greenhouse gas emissions from electricity generation by presenting the hourly electricity prices as a function of emission permit costs. A 10 €/tCO2 increase in carbon price improves the PV investment rate of return by 0.3 percentage points

Nykyisen ja tulevan ilmaston säätietoja rakennusfysikaalisia laskelmia ja energialaskennan testivuotta 2020 varten

Ilmaston lämmetessä ja vesisateiden talvisinkin yleistyessä myös rakennetussa ympäristössä tulisi varautua muuttuviin sääolosuhteisiin. Tässä tutkimushankkeessa on luotu säähavaintoihin pohjautuvia tiedostoja, joita voidaan käyttää laskelmien pohjana arvioitaessa rakennusten energiantarvetta ja rakennusfysikaalista toimintaa nykyisessä ja tulevassa ilmastossa. Aluksi tarkasteltiin neljän paikkakunnan (Vantaa, Jokioinen, Jyväskylä ja Sodankylä) säähavaintoja 30 vuoden pituiselta aikajaksolta 1989–2018; paikat edustavat kutakin neljää energialaskennan lämpötilavyöhykettä. Havaintojen pohjalta muodostettiin lämpötilan, ilman suhteellisen kosteuden, auringon kokonaissäteilyn, hajasäteilyn, sädettä vastaan kohtisuoralle pinnalle saapuvan suoran säteilyn, tuulen suunnan ja nopeuden sekä sademäärän tunnittaiset aikasarjat vuosille 1989–2018. Ilmastomallien ennustamien muutosten perusteella nämä aikasarjat muunnettiin kuvaamaan tulevaisuuden olosuhteita vuosina 2015–2044 (lähitulevaisuutta kuvaava vuoden 2030 ilmasto), 2035–2064 (vuosisadan puoliväliä kuvaava v. 2050 ilmasto) ja 2065–2094 (vuosisadan loppupuolen eli v. 2080 ilmasto). Kaikki nämä tulevaisuuden ilmaston sääaikasarjat muodostettiin erikseen kolmelle kasvihuonekaasuskenaariolle, joista RCP2.6 vastaa vähäistä, RCP4.5 kohtalaista ja RCP8.5 hyvin voimakasta ilmastonmuutosta. Jakson 1989–2018 ilmastoa kuvaavista aikasarjoista haettiin kutakin 12 kuukautta kohti se vuosi, jona kyseisen kuukauden sääolot olivat vastanneet mahdollisimman hyvin keskimääräisiä ilmasto-oloja. Yhdistämällä nämä 12 kuukautta saatiin muodostettua kullekin energialaskennan vyöhykkeelle uusi rakennusten energialaskennan testi-vuosi TRY2020. Testivuotta kuvaavassa tiedostossa ovat mukana lämpötila, kosteus, auringon säteily (kokonaissäteily, suora säteily kohtisuoralle pinnalle ja hajasäteily) sekä tuulen suunta ja nopeus, mutta ei sademäärää. Samoja valittuja kuukausia käyttämällä muodostettiin vastaavat energialaskennan testivuodet myös kolmelle tulevaisuuden jaksolle, erikseen kullekin kasvihuonekaasuskenaariolle. Aiemmin laadittuun testivuoteen TRY2012 verrattuna uusi testivuosi TRY2020 koostuu lämpötilavyöhykkeestä riippuen 7–11 uudesta tyyppikuukaudesta, kun taas loput kuukaudet ovat samoja kuin aikaisemmin. Vantaalla, Jyväskylässä ja Sodankylässä, joita tarkasteltiin molempia testivuosia muodostettaessa, TRY2020 on koko vuotta ajatellen 0.17–0.36°C lämpimämpi kuin TRY2012, vaikka joinakin yksittäisinä kuukausina se onkin viileämpi. Vuotuisen kokonaissäteilyn erot uuden ja aiemman testivuoden välillä ovat pieniä, mutta joinakin yksittäisinä kuukausina säteilymäärät kyllä poikkeavat melko selvästi. Rakennusten energialaskennan testivuosien ohella koottiin rakennusfysikaalisten tarkastelujen vertailuja varten todellisen menneen vuoden (Jokioinen v. 2015) tunnittain mitatut säätiedot; näitä muokattiin myös kuvaamaan tulevaisuuden ajanjaksoja. Lisäksi hankkeessa tuotettuja 30-vuotisia nykyisen ja tulevaisuuden ilmaston säätietoja voidaan käyttää esimerkiksi aiemmin valittujen rakennusfysikaalisten testivuosien päivittämiseen. Raportissa tarkasteltiin myös lämmitysjärjestelmien mitoitukseen käytettäviä kylmiä lämpötiloja sekä sitä, miten ilmastonmuutos vaikuttaa nykyään harvoin esiintyvien lämpötilojen, sademäärien ja tuulen nopeuksien yleisyyteen tulevaisuudessa.As the Finnish climate becomes warmer and liquid precipitation events will be increasingly frequent even in winter, it is necessary to be prepared for changing weather conditions in the built-up environment. In this study, we have elaborated weather data files that can be utilized in assessing energy demand and physical functioning in buildings in the current and future climate. Weather datasets were compiled for four measurement sites in Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jokioinen and Vantaa, each of them representing different thermal zones for building energy demand. The datasets, comprising years 1989–2018, contained the following variables at hourly resolution: temperature, relative humidity, wind speed and direction, total, diffuse and direct normal solar radiation and precipitation. The tridecadal datasets were transformed to represent future climate by modifying the hourly values of the weather variables in accordance with climate model projections. Three future periods were considered, 2015–2044 representing the immediate future, 2035–2064 mid-century and 2065–2094 the late century climate. Henceforth, the periods will be referred to according to the mid-point year, i.e., 2030, 2050 and 2080, respectively. All the time series representing future climate were compiled for three representative concentration pathways, RCP2.6 representing small, RCP4.5 medium and RCP8.5 very large greenhouse-gas emissions. Next, the 30-year datasets were used to find for each of the twelve calendar months a "standard" month during which weather conditions have been as close as possible to typical long-term statistical distributions. These twelve months originating from different years were merged to create the new test reference year of building energy demand (TRY2020) for all four thermal zones. In the test reference year datasets, all the above-mentioned weather variables were included apart from precipitation. The months selected were likewise used to extract test reference year data from the data files representing future climate, separately for all three future periods and the three representative concentration pathways. Compared to the previously-compiled test reference year TRY2012, the new reference year TRY2020 consists of 7–11 fresh months, depending on the thermal zone, the remaining months being the same as in TRY2012. Regarding the three measurement sites for which both references years are available, the annual mean temperature in TRY2020 is 0.17–0.36°C higher than in TRY2012, even though some individual months are cooler. The total annual solar radiation sum in the two test reference years is nearly identical, while some single months exhibit quite remarkable differences. In addition to the test reference year for building energy demand, hourly measurements during a historical year (Jokioinen 2015) were collected for comparison purposes in building physical calculations. This comparison year data was also transformed to represent future climates. Moreover, the 30-year datasets elaborated in the project can be used to update previously-selected building physical test years for the Finnish climate. The report likewise examines very cold temperatures relevant for the design of heating systems. As well, we explored how the projected climate change affects the future occurrence of temperature, precipitation and wind speed extremes.Då det finska klimatet blir varmare och nederbörd i form av regn allt vanligare också vintertid, måste den bebyggda miljön vara beredd på förändringar i väderförhållanden. I detta arbete har vi framställt väderdata, som kan användas för att bedöma behovet av värme- och kylenergi samt byggnadsfysikalisk funktion i det nuvarande och framtida klimatet. Väderdata samlades från fyra orter i Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jockis och Vanda, som representerar de olika temperaturzonerna för energiberäkning i byggnader. Timvis väderdata för åren 1989–2018 sammanställdes för följande väderparametrar: temperatur, relativ luftfuktighet, vindhastighet och riktning, global-, diffus- och direkt solstrålning samt nederbörd. De här trettioåriga tidsserierna omräknades för att representera det framtida klimatet i enlighet med simuleringar gjorda med klimatmodeller. Tre framtida perioder betraktades: 2015–2044 beskriver den nära framtiden, 2035–2064 mitten av seklet och 2065–2094 klimatet i slutet av seklet. Perioderna har namngetts enligt året i mitten av perioden, dvs. 2030, 2050 och 2080. Alla de tidsserier som representerar det framtida klimatet sammanställdes för tre växthusgasscenarier: RCP2.6 motsvarar små, RCP4.5 medelmåttliga och RCP8.5 mycket stora utsläpp. Därefter användes de 30-åriga tidsserierna för att konstruera det nya testreferensåret, eller typåret, för efterfrågan av byggnadsenergi (TRY2020) för alla fyra termiska zoner. Typåret innehåller hela kalendermånader, som valts ut så att de rådande väderleksförhållandena under månaden motsvarar typiska långtida statistiska fördelningarna. I datafilerna för TRY2020 inkluderades alla ovannämnda väderparametrar förutom nederbörd. De valda månaderna användes också för att sammanställa typårsdata, som beskriver det framtida klimatet. Detta gjordes separat för alla tre framtida perioder och de tre växthusgasscenarierna. Jämfört med det tidigare typåret TRY2012 består det nya typåret TRY2020 av 7–11 nya typmånader, beroende på den termiska zonen, medan resten av månaderna är desamma som i TRY2012. Då man granskar de tre orterna, för vilka båda typår finns tillgängliga, är den årliga medeltemperaturen i TRY2020 0,17–0,36°C högre än i TRY2012, även om några enstaka månader är svalare. Den årliga summan av global solstrålning är nästan identisk i de två typåren, men under några enskilda månader skiljer strålningsmängden sig tydligt. Förutom typåren för energiberäkningar, sammanställdes väderdata för ett historiskt år (Jockis 2015) som kan användas för exempelvis byggnadsfysiska studier. Även detta jämförelseår omräknades till att representera framtida förhållanden. Dessutom kan de 30-åriga tidsserier, som utarbetats i projektet, användas för att uppdatera tidigare byggnadsfysiska typår. Rapporten undersöker också förekomsten av mycket låga temperaturer, som är relevanta för dimensioneringen av värmesystem. Dessutom granskade vi, hur den förväntade klimatförändringen inverkar på extrema temperaturer, nederbördsmängder och vindhastigheter i framtiden

Aurinkosähkön tuotantomallinnus: Monitorointi, ennustaminen, ja sovellukset

Defence is held on 10.12.2021 12:00 – 16:00 Zoom, https://aalto.zoom.us/j/65318154190Photovoltaics (PV) has emerged from a niche market towards becoming a potential mainstream electricity source. Despite the rapidly increasing share of PV systems in electricity production, the wide-spread adoption of PV still pose a handful of challenges related to the intermittent and weather-dependent nature of its output. Even though certain best practices in PV output modeling have gradually taken shape, no comprehensive solutions have yet been established for handling the entity, as a whole. In this doctoral thesis, modeling methods for monitoring and forecasting the output of specific PV systems were developed and validated, also demonstrating the utilization of these methods in real-world applications for assessing the general viability of PV technology in a Nordic context. In-situ measurements at two PV sites were used for optimizing and evaluating the performance of the PV output conversion model. The model was shown to perform well in snow-free conditions, demonstrating its value by estimating distinct system losses and its PV system monitoring capability. As a part of this process, the proposed quality control method for treating calculated direct normal irradiance (DNI) values was shown to provide a feasible approach for processing calculated DNI values. In order to attain an accurate and truthful depiction of a set of unique PV systems, the occurring characteristics of the investigated systems are to be taken into account. For sites where no external measurements are available, a novel approach for adjusting the baseline model for forecasting the output of specific PV systems was validated at 23 separate PV sites. The method was shown to capture time-dependent losses, proving it as a feasible approach for providing adjusted site-specific PV output forecasts. The studied PV output modeling tools were demonstrated in three different applications, covering domestic hot water heating cost optimization with a PV output forecast -based control method, a residential PV profitability study in Finland, coupled with energy storage and optimization, and a virtual power plant concept, required to regulate and aggregate active consumer behaviour in the future markets. In each case, a clear added value of PV output modeling through distinct cost reduction potential and imbalance mitigation, could be demonstrated. The contributions of this thesis demonstrate the performance of the selected modeling approaches, and provide tangible information about their application and value creation potential within the selected subject areas.Aurinkosähkö on noussut markkinaraosta potentiaaliseksi valtavirran sähköntuotantomuodoksi. Vaikka aurinkosähkön osuus sähköntuotannossa on kasvanut nopeasti, sisältää sen laaja-alainen integrointi edelleen haasteita tuotannon ajoittaisuuden ja sääriippuvuuden osalta. Osin vakiintuneita käytäntöjä aurinkosähkön tuotannon mallintamiseksi on hiljalleen muotoutunut, mutta kokonaisvaltaisia ja yhdenmukaisia ratkaisuja ei vielä ole olemassa. Tässä väitöskirjassa kehitettiin ja validoitiin työkaluja yksittäisten aurinkosähkökohteiden tuotannon mallintamiseksi monitoroinnin ja ennustamisen tarpeita ajatellen. Samalla havainnollistettiin kyseisten menetelmien soveltuvuutta reaalimaailman sovelluksissa, ja arvioitiin aurinkosähkön yleistä soveltuvuutta Pohjoismaisessa kontekstissa.  Kahden aurinkosähkökohteen in-situ -mittauksia hyödynnettiin optimoimaan ja arvioimaan aurinkosähkön tuotantomallin suorituskykyä. Malli suoriutui hyvin lumettomissa olosuhteissa, osoittaen lisäarvonsa järjestelmähäviöiden arvioinnissa ja soveltuvuudessaan monitorointityökaluksi. Samassa yhteydessä arvioitiin auringon suoran säteilyn laskettujen arvojen laadunvarmistusmenetelmää, ja osoitettiin sen tarjoavan soveltuvan lähestymistavan arvojen käsittelemiseksi. Järjestelmissä esiintyvät erityispiirteet tulee ottaa mallinnuksessa huomioon, jotta tarkka ja totuudenmukainen kuva tarkastelluista aurinkosähköjärjestelmistä saadaan muodostettua. Uutta lähestymistapaa tuotantoennustemallin perusversion tuottaman ennusteen säätämiseksi yksittäisiin kohteisiin arvioitiin 23:ssa kohteessa, joissa erillisiä ulkoisia mittauksia ei ollut saatavilla. Menetelmän osoitettiin vangitsevan aikariippuvaiset järjestelmähäviöt, tehden siitä soveltuvan tavan kohteiden tuotannon ennustamiseksi.  Tarkasteltuja aurinkosähkötuotannon mallinnusmenetelmiä hyödynnettiin kolmessa eri sovelluksessa. Tutkimuskohteet kattoivat kuuman käyttöveden lämmityksen optimoinnin aurinkosähkön tuotantoennusteeseen perustuvan kiinteistönohjausmenetelmän avulla, energiavarastointiin ja optimointiin pohjautuvan aurinkosähkön pientuotannon kannattavuuslaskelman Suomessa, sekä tulevaisuuden sähkömarkkinoilla aktiivikuluttajien käytöstä koordinoivan ja aggregoivan virtuaalivoimalaitoskonseptikokeilun. Aurinkosähkömallinnuksen tuoma selkeä lisäarvo sekä kokonaiskustannusten laskupotentiaalina että pienentyneenä järjestelmän epätasapainona kyettiin osoittamaan jokaisessa tarkastelussa. Väitöskirjan tulokset osoittavat valittujen mallinnusmenetelmien suorituskyvyn, tarjoten konkreettista tietoa kyseisten menetelmien soveltuvuudesta ja arvonluontipotentiaalista valittujen aihepiirien osalta