这项验证研究通过将预测值与卫星数据进行比较，评估了太阳能和 PVOUT 预测的准确性。
- 地点153 个全球站点，遍布各大洲
- 范围： 提前一小时（现在预报）和提前一天
- 结果按主要气候区分组：温带、寒带、干旱、热带和极地
- 指标：偏差、平均绝对偏差 (MAD) 和均方根偏差 (RMSD)
随着光伏发电在全球能源结构中的占比不断提升，预测准确性的重要性也前所未有。可靠的光照指数（GHI）和发电量（PVOUT）预测，有助于电网运营商维持电网稳定，帮助资产所有者避免罚款，并助力交易商优化其策略。
这项验证研究通过将预测值与卫星数据进行比较，评估了太阳能和 PVOUT 预测的准确性。
本验证研究中PVOUT的精度统计数据基于以下配置：
GHI 代表水平面接收的总太阳辐射量，是光伏发电量的主要气象驱动因素。因此，验证 GHI 预报的准确性是评估预报系统整体质量的关键第一步。
了解 Solargis GHI Forecast 背后的数据。其一小时前和一天前的预测准确性已在覆盖所有主要气候区的 153 个全球站点中得到验证。
我们的工作
我们获得的结果
| GHI | 每小时 | 15 分钟 |
| 平均偏差 | -0.18% | -0.18% |
| 平均绝对偏差 | 4.87% | 5.39% |
| 平均均方根误差 | 8.58% | 9.58% |
我们所做的工作
所得结果
| GHI | 每小时 | 15 分钟 |
| 平均偏差 | 0.56% | 0.57% |
| 平均绝对偏差 | 6.15% | 6.61% |
| 平均均方根误差 | 10.11% | 10.89% |
PVOUT 是指光伏组件将阳光转化为电能时，光伏系统所产生的电功率。Solargis 的 GTI 和 TEMP 历史时间序列数据是 Solargis 光伏模型模拟 PVOUT 的主要输入参数。
预测精度还取决于光伏系统的配置参数，例如组件倾角和朝向、装机容量、遮挡情况以及系统损耗。
了解 Solargis PVOUT 预测背后的数据。其一小时前和一天前的预测准确性已在全球 153 个主要气候区的站点中得到验证。
我们采取的措施
我们获得的结果
| PVOUT | 每小时 | 15 分钟 |
| 平均偏差 | -0.15% | -0.15% |
| 平均绝对偏差 | 4.89% | 5.40% |
| 平均均方根误差 | 8.66% | 9.68% |
我们所做的工作
我们获得的结果
| PVOUT | 每小时 | 15 分钟 |
| 平均偏差 | 1.08% | 1.08% |
| 平均绝对偏差 | 6.27% | 6.70% |
| 平均RMSD | 10.49% | 11.24% |