Solargis Evaluate 与其他方案相比

输入数据分辨率

每小时TMY数据是标准输入：8,760个数据点代表一个合成“典型”年份。它忽略了实际的年际变异性，系统性地低估了风险敞口，且引入的误差幅度很容易达到10%。

默认采用覆盖30余年的15分钟时间序列：每个参数超过1,000,000个数据点，是每小时TMY数据的120倍。可捕捉真实的历史变异性，包括极端天气事件和短期辐照度波动。

模拟速度

在桌面CPU上对大型、地形复杂的项目进行详细3D模拟需要数小时。在单次会话中运行多个设计方案并不现实。

云端GPU处理使模拟速度实现质的飞跃——那些在桌面CPU上需要数小时的大型、地形复杂项目，在云端仅需几分钟即可完成处理。

遮挡模型

视因模型计算速度虽快，但采用简化的几何近似。在复杂地形、不规则布局以及双面组件背面建模中，其精度会下降。

3D蒙特卡洛逆向光线追踪：可在任何地形复杂度下实现精准的近景光照模拟。可在“能源系统设计器”中直接建模遮挡物体及周边结构——这些障碍物唯有物理上严谨的光线追踪技术才能正确处理。

双面后侧辐照度

视因数模型采用固定反照率对背面辐照度进行均匀平均——忽略了安装硬件、地形及排布几何结构。来自支架和相邻排的背面遮挡被简化或忽略。背面未应用污垢和光谱校正。

3D光线追踪技术在电池级别的正反两面计算背光辐照度——同时考虑安装硬件、排结构、地形几何形状以及排间阴影。所有降低背光增益的障碍物均被显式建模。

双面电池的地面反照率

全年在整个场址范围内统一采用单一固定反照率值（通常为0.20）。双面增益对反照率极为敏感；在存在季节性积雪或植被变化的场址中，静态估算会引入系统性误差。

基于卫星数据的月度地面反照率可捕捉积雪覆盖、植被周期及地表类型。该数据直接输入双面系统的蒙特卡洛背面光线追踪模型，确保设计方案与模拟结果的一致性。

跟踪器与双面发电的交互

反向追踪算法可最大限度地减少正面行间遮挡。追踪器优化过程中未考虑倾角对背面阴影分布及双面增益的影响。

模拟将 跟踪器倾角、背面遮挡几何形状与地面反照率相结合 ，为单轴跟踪器配置提供覆盖全年周期的精准双面发电模型。

电气不匹配

串级不匹配建模是行业标准。虽然存在电池级仿真技术，但通常仅适用于5 MWp以下的项目，且在大规模项目中性能会下降，因此不适用于公用事业级项目。

采用De Soto 单二极管模型进行电池级 IV 曲线聚合——可针对任何规模的项目进行详细的失配模拟。

污损损耗

大多数工具依赖用户输入的百分比。行业调查显示，62%的从业者对污损和积雪损耗采用专家估算（SERENDI-PV，2023）。

基于物理原理的污损模型，由卫星获取的大气数据（PM2.5、PM10、粉尘、降水及当地气候条件）驱动，并在全球51个站点经过验证。平均偏差+0.1%，标准差0.9%。

积雪损耗

极少被显式建模。即使纳入模型，通常也仅采用基于用户判断的固定百分比。

雪损模型已在27个站点经过验证。作为标准组件纳入模拟链中。

认可依据

桌面模拟工具之所以被贷款机构和技术顾问广泛接受，主要是因为其普及度。这种接受度建立在熟悉度之上，而非对其底层方法论或准确性的独立验证。

Solargis 提供银行、投资者及其他利益相关方认可的可融资数据。我们的算法基于真实物理规律，以同行评审的科学文献为依据，并构建于透明、可追溯且经过验证的模型之上。我们科学严谨且有据可查的方法，确保模拟的每个步骤都无可置疑。

审计追踪

当数据、模拟和报告分散在不同工具中时，必须通过导出文件和保存的输入数据手动重建审计轨迹。贷款机构和技术顾问在审查过程中越来越频繁地指出这些缺失。

从原始卫星数据到银行认可的报告，所有流程均在单一集成系统中运行。审计轨迹完整无缺：无需文件交接、无版本不一致，也无需解释任何数据缺口。

软件版本可追溯性

桌面模拟工具受版本限制。在不同软件版本上运行的研究会产生不同结果，且没有中央记录来追踪哪个版本生成了哪种输出。数月后要重现结果，需要一种工作流程无法强制执行的纪律性。

云平台采用单一维护版本。每次模拟都会记录运行时的软件状态——结果可在不同项目、团队和时间维度上实现可重现和可审计。

数据来源

资源数据需单独获取：从 TMY 文件或第三方数据集导入后，再作为仿真输入。源数据与最终产量数据之间的关联，依赖于分析师手动维护该链接。

您的模拟运行在由构建该模拟的同一组织生成的数据之上。Solargis 掌控完整数据链：从卫星数据到模拟输出。

独立数据认证

数据提供商通常通过自行发布的对比分析或自行挑选的第三方验证研究来佐证其准确性声明。桌面工具则依赖用户自行获取并验证输入数据。

在IEA PVPS 2023基准测试中，平均偏差指标排名第一（IEA PVPS, 2023）。320个GHI验证站点及公开的质量控制报告，为评审人员提供了可验证的方法论。

经验证的损耗模型

无论模拟引擎是桌面工具还是数据提供商的插件，污损、积雪和老化参数通常都依赖于用户的判断或固定百分比的假设。而这些恰恰是技术顾问最常质疑的假设。

针对关键损耗的数据驱动型经验证模型：全球51个站点经验证的污损损耗模型，以及在美国和欧洲27个站点经验证的积雪损耗模型。

业绩记录

桌面模拟工具虽被市场广泛接受，但其模型演进过程的透明度有限。专注于数据的服务商在资源评估方面具有公信力，但在端到端发电量建模平台领域却缺乏历史积淀。

自2010年进入市场；拥有16年的持续研发经验。每年为遍布100多个国家的9,000多个公用事业规模项目提供支持。自成立之初便被银行、投资者及其他市场利益相关方认可并信赖，作为可融资收益评估的基础。

透明度

模拟方法论的细节往往有限，或需要专业知识才能解读。虽然可能会公布验证统计数据，但很少披露基础数据（场地坐标、原始测量数据、质量控制结果）以供独立验证。

全面透明：每个模型均在公开知识库中详细记录，每项验证声明均由公开的场地坐标、原始地面测量数据及质量控制报告支撑。任何贷款机构或技术顾问均可进行独立验证。