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FAQ

Domande e risposte basilari per comprendere cosa sono i TRY, le loro caratteristiche principali e le motivazioni alla base della loro generazione.

1. Che cos’è il TRY?

TRY è l’acronimo di Test Reference Year: si tratta di una sequenza di 8760 dati orari effettivamente misurati per ognuna delle variabili meteorologiche considerate, selezionati da una serie storica quanto più lunga possibile. 8760 è esattamente il numero totale di ore in un anno non bisestile. Il TRY viene generato selezionando, per ogni mese del calendario, quello più “fedele” al trend del lungo periodo: ad esempio, il mese di Gennaio scelto sarà quello più vicino al trend di tutti i mesi di Gennaio presenti nella serie storica considerata. Sono state sviluppate quattro tipologie di TRY, a seconda della specifica applicazione per cui se ne richiede l’utilizzo. Nello specifico, sono stati elaborati:
  • TRY FOTOVOLTAICO: per l’analisi della producibilità di impianti fotovoltaici;
  • TRY EOLICO: per analisi di performance degli impianti eolici;
  • TRY SOLARE - TERMICO: per l’analisi della producibilità di impianti solari-termici e per dimensionare l’impianto di climatizzazione degli edifici;
  • TRY AMBIENTALE: per il monitoraggio delle dispersioni inquinanti in atmosfera.
Ciascuna tipologia si basa sull’analisi di un diverso set di variabili meteorologiche, ciascuna associata ad uno specifico peso nella selezione dei mesi per la composizione dell’anno meteorologico tipico.

2. Perché sono stati generati i TRY?

Esistono molte applicazioni che richiedono analisi di simulazione: la qualità dei risultati dipende in larga parte da quella dei dati inseriti come input, pertanto l’affidabilità di questi ultimi è di fondamentale importanza. Tra gli input principali per le applicazioni in ambito energetico troviamo i dati meteorologici, che servono proprio a “simulare” le condizioni climatiche tipiche di un dato luogo durante tutto l’anno: la maggior parte dei software oggi in commercio richiede dati orari, che consentono una simulazione dinamica del sistema in esame. Si pensi alla progettazione di un impianto eolico: per studiarne la fattibilità, sia da un punto di vista energetico che economico, occorre formulare delle stime sulla sua effettiva producibilità. La domanda che emerge è dunque la seguente: quale insieme di dati meteo può essere considerato un “anno tipico”? Fino ad oggi, si sono utilizzati dati statistici elaborati molti anni fa, che non solo non riflettono più le condizioni attuali, ma si sono rivelati anche metodologicamente limitati, fornendo valori slegati dalle misurazioni reali e mancando di un requisito essenziale: la contemporaneità delle diverse variabili. Un esempio: se in un’analisi di simulazione che richiede dati di temperatura e velocità del vento si utilizzano dati mediati, si inseriranno coppie di valori di temperatura-velocità del vento che non si sono mai verificati “realmente” insieme; l’anno meteorologico elaborato non è quindi un anno “reale” bensì un’astrazione, e questo può condurre ad errori anche piuttosto importanti nei risultati della simulazione. Il TRY è invece composto da dati orari effettivamente misurati, e consente di garantire la contemporaneità delle diverse variabili considerate.

3. Chi può utilizzare i TRY?

Nell’immediato, il TRY costituisce uno strumento affidabile per una più efficace progettazione di edifici ed impianti, finora vincolata a dati meteo medi  e poco realistici, mediante software di simulazione dinamica (come EnergyPlus, TRNSYS, ecc.). Previsioni più precise possono anche facilitare la dimostrazione della fattibilità di un progetto, nonché consentire un notevole risparmio mediante un dimensionamento accurato degli impianti. Infine, il TRY trova un’ulteriore importante applicazione nella modellistica della dispersione degli inquinanti in atmosfera: l’utilizzo dei tradizionali dati statistici risulta infatti inadeguato per rappresentare la situazione reale di una data località. Al contrario, è stato dimostrato che l’impiego del TRY nei modelli di simulazione consente di ottenere dati molto più vicini a quelli ottenuti inserendo i dati meteo reali di serie storiche decennali.

4. Come sono stati generati i TRY?

Il processo di selezione avviene mediante un algoritmo statistico in due step: il primo è  basato sulla teoria di Finkelstein-Schafer (FS), che sostanzialmente per ognuno dei mesi calcola un indice di “fedeltà” rispetto alla serie storica. Ad esempio, a ciascun mese di Gennaio di cui si dispone sarà associato un indice che esprime la sua vicinanza rispetto all’andamento medio di tutti i mesi di gennaio della serie storica. Per ogni tipologia di TRY si calcola l’indice di “fedeltà” su una serie di opportuni parametri statistici (ad esempio temperatura minima, massima, media giornaliera, radiazione giornaliera): ad ogni indice viene dato un peso nella formazione di quello complessivo, a seconda del peso associato alla corrispondente variabile meteorologica. La somma pesata degli indici dà origine ad un valore complessivo, che serve a selezionare il mese più rappresentativo. Scelti i cinque candidati migliori, il secondo step consiste nel confrontare la media e la mediana del mese in esame rispetto alla media e la mediana di tutti i mesi della serie storica. In tal modo si perviene alla scelta definitiva. Puoi approfondire la metodologia statistica di selezione seguendo i nostri corsi di e-learning, accessibili dalla sezione “FAD”.

5. Come sono stati raccolti i dati che compongono i TRY?

In Italia, a differenza di altri Paesi, non esiste un’unica rete meteorologica nazionale gestita da un solo referente: le stazioni sono di  proprietà di più soggetti, sia pubblici che privati, e tale frammentarietà si traduce in pratiche e processi  alquanto diversi tra loro. In particolare, è stata riscontrata un’elevata disomogeneità sia nella strumentazione utilizzata, che varia per età, caratteristiche tecniche e sensori presenti, sia nella registrazione e trattamento dei dati. Nella sezione “Collaborazioni” puoi trovare l’elenco di tutti gli enti che hanno collaborato alla creazione della nostra banca dati.

6. Quali criteri sono stati utilizzati per decidere quali parametri utilizzare per la generazione dei diversi tipi di TRY?

Nella tabella sono riportate le variabili utilizzate nella generazione delle diverse tipologie di TRY. I pesi assegnati a ciascuna variabile, quindi la relativa importanza nel processo di selezione, sono stati validati attraverso opportuni test; per i TRY fotovoltaico ed eolico, i test si basano sulla simulazione di impianti standard, valutando gli output ottenuti processando la serie storica ed il TRY generato; per il TRY solare-termico, si sono ripresi i pesi utilizzati negli Stati Uniti per il TMY2; per il TRY ambientale, si sono comparate due simulazioni di gas in atmosfera differenti, una effettuata processando il TRY prodotto e una utilizzando la serie storica originale.

 TemperaturaRadiazione SolarePressione AtmosfericaVelocità del ventoDirezione del ventoUmidità relativa
TRY FOTOVOLTAICO        
TRY EOLICO      
TRY SOLARE-TERMICO    
TRY AMBIENTALE    

7. Quanto sono lunghe le serie storiche di dati utilizzate?

La selezione `e stata condotta  considerando solo quelle stazioni che avevano, per ciascun mese dell’anno,  un numero di anni disponibili non inferiore a sette. Anche se la selezione ottimale prevede  almeno 10 anni per ogni mese del calendario da cui generare i TRY, si `e deciso di abbassare questo limite per potere generare un numero di TRY soddisfacente. In futuro, il database potrà essere aggiornato inserendo ulteriori anni e ripetendo il processo di selezione dei TRY.

8. I mesi che compongono il TRY appartengono tutti allo stesso anno?

No, la procedura di selezione del TRY avviene su base mensile. Per ogni mese del calendario si sceglie quello che, in base ai criteri statistici applicati e alle variabili scelte per la particolare applicazione, risulta essere il più vicino all’andamento poliennale del mese in esame. Così un TRY potrà essere formato, ad esempio, dai dati orari del Gennaio 1998, del Febbraio 2001, e così via. I mesi successivi, provenienti da anni diversi, saranno “raccordati” con opportuni criteri per evitare “salti” nei valori delle variabili coinvolte.

End FAQ

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