Các nhà khoa học giải thích, mây là một thách thức lớn đối với dự báo năng lượng mặt trời do bức xạ mây có các tương tác đa dạng và phức tạp. Các loại mây thể hiện các đặc tính vật lý khác nhau, cũng như các đặc điểm quang học khác nhau, quyết định cách mây phân tán và hấp thụ ánh sáng mặt trời, làm tăng hoặc giảm bức xạ mặt trời. Sự hình thành mây cũng thay đổi nhanh chóng, làm tăng thêm sự không chắc chắn cho dự báo năng lượng mặt trời.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu do chương trình Đo lường bức xạ khí quyển (ARM) của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ thu thập từ năm 2001 đến năm 2014, để phân tích cách tám loại mây ảnh hưởng đến dự báo bức xạ mặt trời. Các loại mây được đề cập trong nghiên cứu là: mây tích (cumulus), mây tầng (stratus), mây tụ (congestus), mây đối lưu sâu (deep convective), mây trung tầng (altostratus), mây trung tích (altocumulus), mây ti tầng (cirrostratus) và mây ti (cirrus).
Công trình được xây dựng dựa trên nghiên cứu trước đó của nhóm về các mô hình dự báo dựa trên thông tin vật lý, tích hợp bức xạ đám mây để cải thiện độ chính xác dự báo năng lượng mặt trời. Các nhà nghiên cứu nhận thấy có sự khác biệt về độ chính xác mô hình dự báo dựa trên các loại mây. Trong đó, mô hình hoạt động tốt nhất với các đám mây đối lưu yếu, như mây ti, tiếp theo là mây tầng; mô hình hoạt động kém hơn với các đám mây đối lưu mạnh như mây đối lưu sâu.
Nghiên cứu cũng nhấn mạnh việc đưa thông tin các loại mây vào mô hình dự báo, giúp cải thiện dự đoán. Họ thấy rằng, các mô hình đưa yếu tố vật lý vào, về cách đám mây tương tác với ánh sáng mặt trời chính xác hơn các mô hình trước đó không xem xét các loại mây. Nhóm nghiên cứu ghi nhận sự cải thiện độ chính xác của dự báo từ 12% đến 33%.
Khi năng lượng mặt trời đóng góp ngày càng lớn hơn vào lưới điện, việc có các dự báo chính xác hơn sẽ giúp tối ưu hóa cách chúng ta sử dụng năng lượng mặt trời. Những tiến bộ của nghiên cứu này rất quan trọng vì chúng có thể giúp chúng ta dự đoán tốt hơn về khả năng cung cấp năng lượng mặt trời trong điều kiện trời có mây.
Các nhà nghiên cứu cho biết có thể cải thiện hơn nữa khả năng dự đoán bằng cách tích hợp trực tiếp thông tin đám mây vào các mô hình dự báo, thông qua việc sửa đổi công thức vật lý của tương tác đám mây - bức xạ, cũng như bằng cách sử dụng các mô hình máy học tiên tiến hơn.
Phát hiện trên có trong “Sử dụng vật lý để cải thiện dự báo năng lượng mặt trời: Phần III, tác động của các loại mây khác nhau”, trên tạp chí Solar Energy. Công trình thực hiện bởi nhóm nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm quốc gia Brookhaven của New York, hợp tác với nhóm nghiên cứu từ Đại học Stony Brook của New York, Đại học Khoa học và công nghệ thông tin Nam Kinh của Trung Quốc và Phòng thí nghiệm năng lượng tái tạo quốc gia của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ.
