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所有太阳能行业的参与者都需要在某些时候模拟他们的发电厂设计和财务计划。直到最近，根据 "典型气象年 "等数据产品提供的汇总条件进行模拟一直很常见。不过，我们建议使用多年时间序列数据描述的更真实条件进行能源模拟，以降低项目风险并评估所有方案。

太阳辐照度建模涉及计算到达地球表面的太阳光量。日食期间，月球会阻碍太阳辐射，导致辐照度暂时降低。

在本文中，我们将分享 Solargis 如何提高我们提供的气温数据集以及影响太阳能发电模拟的其他参数的准确性。

Solargis 分析了 2023 年太阳辐照度的年度表现，揭示了全球太阳辐照度的趋势和变化。

Solargis 公司的最新分析表明，与温带和亚热带地区相比，热带地区模型太阳辐照度与实际测量值之间的差异更为明显。

极端寒冷的条件会导致光伏 (PV) 模块中的电压升高，从而可能造成系统过载。了解了解最低预期工作温度参数（或 Solargis 语言中的 TLEO）对于优化光伏阵列尺寸至关重要。

根据数据源和所需应用的不同，太阳能数据可以有不同的时间分辨率，如每小时以下（1、2、5、10、15、30 分钟）或每小时间隔。但是，您怎么知道它们的区别呢？

考虑到太阳能资源的不确定性和波动性，太阳能项目融资者面临的主要挑战之一是评估项目在整个生命周期内的预期能源产量和收入。

为了设计出最佳的光伏发电项目，设计人员必须参考 1 分钟的数据，这些数据能够最准确地反映出电站的光伏发电潜力和产出，同时为太阳能投资者提供更多的财务确定性。

该研究总结了各太阳辐照度模型机构或商业供应商提供的数据与在全球 129 个地点收集的地面测量数据的比较结果。它有助于太阳能开发人员浏览所有可用的数据库。

越来越多的太阳能光伏电站开发商、运营商和业主需要高频数据（1 分钟），以便在太阳能项目的整个生命周期内进行质量改进。

Solargis 团队发布了新版 Solargis Prospect，这是一种可快速获取可靠太阳能产量估算的解决方案。