INTEGRATING PHYSICAL AND STATISTICAL APPROACHES FOR SOLAR IRRADIANCE ANALYSIS UNDER VARYING CLOUD CONDITIONS

Abstract

INTEGRATING PHYSICAL AND STATISTICAL APPROACHES FOR SOLAR IRRADIANCE ANALYSIS UNDER VARYING CLOUD CONDITIONS

MARCUS VINÍCIUS CONTES CALÇA¹; MATHEUS RODRIGUES RANIERO² E JOSÉ RAFAEL FRANCO³

¹ Departamento de Engenharia Rural e Socioeconomia, Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” - UNESP, Avenida Universitária, 3780 - Altos do Paraíso, Botucatu - SP - Brazil, marcus.calca@unesp.br (https://orcid.org/0000-0002-5685-3980).

² Departamento de Engenharia Rural e Socioeconomia, Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” - UNESP, Avenida Universitária, 3780 - Altos do Paraíso, Botucatu - SP - Brazil, matheus.raniero@unesp.br (https://orcid.org/0000-0001-8338-4887).

³ Departamento de Engenharia Rural e Socioeconomia, Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” - UNESP, Avenida Universitária, 3780 - Altos do Paraíso, Botucatu - SP - Brazil, jose-rafael.franco@unesp.br (https://orcid.org/0000-0002-7129-4304).

1 ABSTRACT

High-quality solar irradiance data are fundamental for precise agrometeorological modeling and renewable energy planning. This study evaluates the integration of physical and statistical approaches for the quality control of 5-minute global (IG), sky diffuse (ID), and direct-beam (IB) solar irradiance measurements on a horizontal surface under varying sky cover conditions. The procedure was applied to a 5-year dataset (2018-2022) from the School of Agricultural Sciences (UNESP), Botucatu - São Paulo, Brazil. The methodology combines International Commission on Illumination (CIE) standards (absolute and consistency checks) with statistical ranges conditioned by cloud cover. The results revealed distinct failure signatures; absolute checks were most effective under overcast sky conditions, capturing cloud enhancement in direct-beam measurements, whereas consistency checks proved rigorous for global solar irradiance under clear skies. The statistical analysis successfully identified outliers, such as shadow band misalignments, that remained within physically valid ranges. Overall, the procedure validated approximately 88% of the dataset, ranging from 83.73% (IG) to 93.94% (ID), ensuring high reliability for agricultural water management and energy systems planning.

Keywords: solar energy, quality control, agrometeorology, data validation, sky cover.

CALÇA, M.V. C.; RANIERO, M. R.; FRANCO, J. R.

INTEGRAÇÃO DE ABORDAGENS FÍSICAS E ESTATÍSTICAS PARA ANÁLISE DA IRRADIÂNCIA SOLAR EM CONDIÇÕES VARIÁVEIS DE NUVENS

2 RESUMO

Medições de irradiância solar de alta qualidade são fundamentais para a modelagem agrometeorológica precisa e o planejamento de energias renováveis. Este estudo avalia a integração de abordagens físicas e estatísticas para o controle de qualidade de dados de irradiância solar global (IG), difusa (ID) e direta (IB) em superfícies horizontais com resolução temporal de 5 minutos, sob diferentes condições de cobertura do céu. O procedimento foi aplicado a um conjunto de dados de cinco anos (2018-2022) da Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP), Botucatu - São Paulo, Brasil. A metodologia combina padrões da Comissão Internacional de Iluminação - CIE (verificações absolutas e de consistência) com intervalos estatísticos condicionados à cobertura de nuvens. Os resultados revelaram motivos distintas de falhas, as verificações absolutas mostraram-se mais eficazes sob condições de céu nublado, capturando o realce por nuvens nas medições da direta, enquanto as verificações de consistência se mostraram mais rigorosas para a irradiância solar global sob céu aberto. A análise estatística identificou com sucesso valores discrepantes, como desalinhamentos do anel de sombreamento, que permaneciam dentro de limites fisicamente válidos. De forma geral, o procedimento validou aproximadamente 88% do conjunto de dados, variando de 83,73% (IG) a 93,94% (ID), garantindo alta confiabilidade para o manejo hídrico agrícola e o planejamento de sistemas de energia renovável.

Palavras-chave: energia solar, controle de qualidade, agrometeorologia, validação de dados, cobertura do céu.