Searching suitable areas for installing solar panels in Golestan province using observation, ERA5 and GEOS-5 data

Document Type : Research Article

Authors

1 Assistant Professor, Atmospheric science and Meteorological Research Center, Tehran, Iran

2 M.Sc. Graduate, Deputy of Development and Forecasting of Golestan Province, Gorgan, Iran

3 M.Sc. Graduate, Golestan province Meteorological Administration, Gorgan, Iran

4 Associate Professor, Atmospheric science and Meteorological Research Center, Tehran, Iran

Abstract

Due to its special geographical location, Iran has a high potential for the use of renewable energy. At present, electricity in Golestan province is supplied from Neka and Aliabad Katoul power plants, which due to the increase in population, it is necessary to build new power plants. In this study, the annual and monthly solar energy atlas maps were prepared using solar radiation data recorded in meteorological stations, GEOS-5, and ERA5 data to help decision-makers to locate suitable places for the establishment of solar power plants in different parts of Golestan province. In recent years, along with other kinds of data, the use of reanalysis data of numerical forecasting models has become popular, especially for those areas which are not covered by satellites and also to fill data gaps. To reach the goal of this study, statistical gaps in meteorological station data in the selected period (from 2014 to 2020) have been filled using the ratio method; then RUN-TEST method has been used to test the homogeneity of the data. To check the accuracy of data, the Absolute Error (MAE), Mean Bias Error (MBE), Mean Square Error (RMSE), and Coefficient of Determination (R2) between actual radiation values and GEOS-5 data as well as ERA5 data were calculated. The results show that although the accuracy varies across different locations and periods in the province, in general both outputs are suitable for estimating solar radiation and the correlation coefficients in both methods are significant at 95% confidence level. Annual solar radiation zoning of Golestan province indicates the range of annual radiation varies from 1089 kW/m2/year in forested mountainous areas up to 1800 kW/m2/year in the southwestern heights where the average of total annual radiation is 1485 kW/m2/year. The region of maximum annual radiation is located in the southwestern heights of Golestan province. In this area, solar rays strike the ground more vertically than in the other parts of the province, and also it has a semi-arid and cold mountainous climate. Moreover, the northeastern region of Golestan province has suitable annual solar radiation (1500 to 1600 kW/m2) due to its semi-arid climate and the high annual sunshine hours. The overlap map of the received radiation of Golestan province with its topography shows the appropriate quality of zoning in this area. The results of this overlap map indicate that the annual solar radiation is minimum in forested and wet areas and is maximum in semi-arid and low rainfall areas of the province. Therefore, the northeastern and southwestern regions of Golestan province have a good potential for utilizing solar energy.
 

Keywords

Main Subjects


اسفندیاری، ع.، 1390، پتانسیل­سنجی احداث نیروگاه­های خورشیدی با بررسی پارامترهای اقلیمی در استان خوزستان با استفاده از GIS: همایش ملی ژئوماتیک، تهران.
تاتاری، م.، کوچکی، ع. ر.، نصیری محلاتی، م.، 1388، پیش‌بینی عملکرد گندم دیم در استان خراسان با استفاده از داده های بارندگی و خاک با بکارگیری انواع مدلهای رگرسیونی: مجله پژوهش های زراعی ایران، 7(2)، 365-357.حجازی­زاده، ز.، کربلایی درئی، ع.، کربلایی، م.، 1397، برآورد تابش خورشیدی دریافتی سطح زمین در استان اصفهان با مدل برد و هول استورم: نشریه جغرافیا و توسعه، 16(51)، 159-174.
حیدری، م.، 1386، مکان­یابی ساخت نیروگاه­های خورشیدی در ایران: ماهنامه نفت وانرژی، 2(17)، 38-49.
خوش­اخلاق، ف.، 1386، مکان­یابی نیروگاه خورشیدی با توجه به پارامترهای اقلیمی: نشریه سپهر، 75-80.
درخشی، ج.، 1389، برآورد و پهنه­بندی تابش خورشیدی در سطح افقی با استفاده از پارامترهای اقلیمی در محیط GIS،  مطالعه موردی: استان آذربایجان شرقی، پایان نامه کارشناسی ارشد جغرافیا، دانشگاه سیستان و بلوچستان.
سبزی­پرور، ع. ا.، ختار، ب.، محب­زاده، ح.، 1394، بررسی و مقایسه توانایی  GISدر پهنه‌بندی توزیع فصلی و سالانه تابش خورشیدی کل (بررسی موردی: استان‌های مرکزی ایران): مجله ژئوفیزیک ایران، 9(2)، 14-29.
غلام­نیا، ا.، مبین، م. ح.، جبالی، ع.، علیپور، ح.، 1395، مدل­سازی و پهنه­بندی انرژی خورشیدی دریافتی در سطح زمین در مناطق خشک و نیمه­خشک مرکزی ایران: نشریه آب و خاک، 3(4)، 1294-1308.
فتح­نیا، ا.، رجایی، س.، 1394، برآورد اثر پارامترهای هواشناسی با تأکید بر تغییرات رطوبت نسبی بر کاهش تابش دریافتی سطح زمین به­منظور ایجاد سایت خورشیدی: مجله فیزیک زمین و فضا، 3، 487-497.
فرجی­مهیاری، خ.، خانعلی، م.، فرجی­مهیاری، ز.، 1394، ارزیابی مدل­های تجربی برآورد تابش خورشیدی روزانه بر پایه دمای هوا در چهار منطقه آب و هوایی ایران: فصلنامه انرژی ایران، 18(4)، 17-26.
لطفی، ح.، 1390، برآورد تابش خالص خورشیدی با کاربرد داده­های سنجندهMODIS : پایان­نامه کارشناسی ارشد، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه شیراز.
مجرد، ف.، فتح­نیا، ا.، رجایی، س.، 1394، برآورد تابش خورشیدی دریافتی سطح زمین در استان کرمانشاه: مطالعات جغرافیایی مناطق خشک، 19، 55-69.
معینی، س.، جوادی، ش.، کوکبی، م.، دهقان­منشادی، م.، 1389، برآورد تابش خورشیدی در ایران با استفاده از یک مدل بهینه: نشریه انرژی ایران، 13(2)، 1-10.
 
موقری، ع.، خسروی، م.، 1393، محاسبه، ارزیابی و تحلیل توزیع مکانی شاخص پرتو فرابنفش در گستره ایران: نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 14(34).
موقری. ع، طاوسی. ط.، 1392، امکان­سنجی و پهنه­بندی مکان­های مستعد جهت استقرار پنل­های خورشیدی با تکیه بر فراسنج­های اقلیمی در استان سیستان و بلوچستان: مجله پژوهش­های برنامه­ریزی و سیاست‌گذاری انرژی، 1(1)، 99-114.
مومن­زاده، ز.، کلانتری، س.، تازه، م.، تقی­زاده مهرجردی، ر.، 1399، پهنه­بندی و مکان­یابی نیروگاه‌های خورشیدی با استفاده از AHP و GIS در استان یزد: فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیست، 22(12)، 259-271.
یزدان­پناه، ح.، میرمجربیان، ر.، برقی، ح.، 1389، برآورد تابش کلی خورشید در سطح افقی زمین در اصفهان: مجله جغرافیا و برنامه­ریزی محیطی، 21(پیاپی 37)، 95-104.
Bunn, P. T. W., Holmgren, W. F., Leuthold, M., and Castro, C. L., 2020, Using GEOS-5 forecast products to represent aerosol optical depth in operational day-ahead solar irradiance forecasts for the southwest United States: Journal of Renewable and Sustainable Energy, 12(5), 053702.
De Martonne, E., 1926, Une nouvelle fonction climatologique: L’indice d’aridité: La Meteorologie, 449-458.
ECMWF, 2017, ERA5 data documentation: European Centre for Medium-range Weather Forecast (ECMWF), https://software.ecmwf.int/wiki/display/CKB/ERA5+data+documentation.
Hasanpur Kashani, M., and Dinpashoh, Y., 2012, Evaluation of efficiency of different estimation methods for missing climatological data: Journal of stochastic environment research risk assessment, 26, 59-71.
Joiner, J., 2018, GEOS-5 FP-IT Assimilation Geo-colocated to OMI/Aura UV-2 1-Orbit L2 Support Swath 13x24km V3: NASA Goddard Space Flight Center, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: 10.5067/Aura/OMI/DATA2031.
 
Mazorra Aguiar, L., Polo, J., Vindel, J.M.M., and Oliver, A., 2019, Analysis of satellite derived solar irradiance in islands with site adaptation techniques for improving the uncertainty: Renew Energy, 135, 98–107, https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.11.
Polo, J., and Estalayo, G., 2015, Impact of atmospheric aerosol loads on concentrating solar power production in arid-desert sites: Solar Energy, 115, 621–631, https://doi.org/10. 1016/j.solener.2015.03.031.
Polo, J., Fernández-Peruchena, C., Salamalikis, V., et al., 2020, Benchmarking on improvement and site-adaptation techniques for modeled solar radiation datasets: Solar Energy, 201, 469–479, https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.solener.2020.03.040.
Polo, J., Wilbert, S., Ruiz-Arias, J. A., et al., 2016, Preliminary survey on site-adaptation techniques for satellite-derived and reanalysis solar radiation datasets: Solar Energy, 132, 25–37, https://doi.org/10.1016/j.solener. 2016.03.001.
Ramachandra, T. V., 2007, Solar energy potential assessment using GIS: Energy Education Science and Technology, 18(2), 101-114.
Rinaldy, M., Losavio, N., and Flagella, Z., 2003, Evaluation of OILCROP-SUN model for sunflower in southern Italy: Agricultural systems, 78: 17-30.
Ruiz-Arias, J. A., Gueymard, C. A., Santos-Alamillos, F. J., and Pozo-Vázquez, D., 2015, Do spaceborne aerosol observations limit the accuracy of modeled surface solar irradiance?: Geophysical Research Letters, 42(2), 605–612, https://doi.org/10.1002/2014GL062309.
 
Sianturi, Y., Marjuki, K., and Sartika, K., 2020, Evaluation of ERA5 and MERRA2 reanalyses to estimate solar irradiance using ground observations over Indonesia region: Proceedings of the International Energy Conference ASTECHNOVA 2019, Yogyakarta, Indonesia, 6 April 2020.
Urraca, R., Huld, T., Gracia-Amillo, A., Martinez-de-Pison, F. J., Kaspar, F., and Sanz-Garcia, A., 2018, Evaluation of global horizontal irradiance estimates from ERA5 and COSMO-REA6 reanalyses using ground
 
     and satellite-based data: Solar Energy, 164, 339–354, https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.solener.2018.02.059.
Wang, Y., Zhao, X., Mamtimin, A., Sayit, H., Abulizi, S., Maturdi, A., Yang, F., Huo, W., Zhou, C., Yang, X., and Liu, X., 2021, Evaluation of reanalysis datasets for solar radiation with in-situ observations at a location over the Gobi Region of Xinjiang, China: Remote Sensing, 13, 4191, https://doi.org/10.3390/rs13214191.