历史时间序列和TMY数据

用于太阳能发电厂的可靠能源建模和设计优化

太阳辐射和气象变量的时间序列是太阳能发电厂能量生产建模的关键要求。在尽职调查阶段,时间序列可用于了解预期的逐年变化,季节或一日内能源生成概况,以及计算P90或其他概率情景的能源估计。

在运营阶段,Solargis时间序列有助于了解太阳能板在过去几个月中接收的太阳辐射量,或太阳能发电厂在前几个月应当产生的能量。

solar radiation data

主要特点

最低的不确定性

多项独立验证研究已将Solargis确定为最可靠的模拟太阳辐射数据源。太阳能数据有助于降低开发阶段的项目风险,并在太阳能项目的运营阶段实现可靠的性能评估。

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10/15/30分钟的时间步长

高频数据可以更好地代表极端天气情况并提高能量建模的准确性。使用10/15/30分钟数据的光伏自耗模型和近阴影遮蔽也比每小时数据更准确

250m x 250m 空间分辨率

高分辨率太阳辐射数据确保您在太阳能资源具有高空间变异性地区(即沿海和丘陵地区)的能量计算也是可靠的。

全球覆盖

Solargis数据库已在全球200多个地点得到验证。太阳辐射长期历史数据可用于北纬60度和南纬45度之间的任何位置。无论您的项目位于何处,您都可以信赖Solargis。

网上购买,实现快速订购和交付

在很多情况下,您无法等待所需的数据数天之久。您可以直接在我们的在线商店订购数据而无需与我们进行任何电子邮件互动。交货时间从5分钟到2天不等,具体取决于订单的复杂程度。

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典型的气象年(TMY)数据

典型气象年(TMY)数据集源自多年时间序列。

大多数光伏模拟软件(如PVsyst,SAM等)能够使用最多8760小时的太阳辐射和气象数据作为能量模拟的输入。为了更容易将Solargis数据导入光伏仿真软件并加快速度,我们还生成了多年时间序列的TMY数据文件,可以为P50,P90和其他超出概率场景生成TMY文件。

由于TMY数据的准备总是导致信息丢失,因此建议尽可能使用多年时间序列进行能量模拟。

TMY approach by Solargis