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20 Apr 2022
We launched TMY API product

Users can send requests for TMY data generation, check technical details here.

 

 

10 Apr 2022
GTI Stability Fix

The GTI calculation method has been upgraded with an improved numerical stability for every small sun elevation angle.

20 Mar 2022
Extended Coverage for Kamchatka and South Patagonia

Now available is the extended coverage of the Kamchatka peninsula and South Patagonia regions for historic and monitor time-series data. The data available for the former is full historical data, and for the latter the data available begins from 2018-01-01. 

04 Feb 2022
Updates to the Historical Time-Series Data
  • Yearly files for satellite models up to 2021-12-31.
  • Yearly files for ERA5 meteo-data up to 2021-12-30 (with some data replaced with the final version).
  • The IFS historical forecast now extended to 2021-07-01.
  • The satellite model for 2022-01 was reanalyzed with fixed AOD (Aerosol Optical Depth). Original re-analysis from 2022-02-03 was replaced on 2022-02-04 evening.
02 Feb 2022
Updates & Improvements to Forecast

 

  • The global numerical weather prediction system used (from ECMWF), IFS forecast model, has been upgraded to a global coverage with increased resolution from a partial regional coverage previously. More information can be found here
  • Historical forecast is available with global coverage from 10/2021 and onwards, and is being continuously extended to previous years. 
25 Jan 2022
Improved gap filling of historical data (minor change in values)

One of the key benefits of the Solargis time series data is that the data have no gaps. Yet, there might be gaps in the archive of satellite images that are used as input in the Solargis model. For time stamps with missing satellite data, we apply intelligent statistical algorithms to deliver datasets without any gaps. The gap-filling of our accurate and validated time series historical irradiance data has been even further improved, leading to a minor change in values. 

 

05 Jan 2022
Updated TMY Pxx Calculation

Solargis offers TMY data which is information from a multi-year time series summarized into a Typical Meteorological Year (TMY), which reflects the most frequent weather conditions of a particular site, consisting of synthetic months. These synthetic months are updated and the generation of the TMY data is now further accelerated. 

18 Sep 2021
Faster Access to Historical Data

Now our historical TMY and time series data can be accessed faster for North America, Europe, Africa, South Asia, Middle East, Central Asia, and parts of East Asia.

15 Jul 2021
Prospect v1.8.0 - Update of database to include years 2019 and 2020

New features and improvements:

  • The underlying solar resource and meteo database was updated. The updated database includes data from years 2019 and 2020. Read more for details.
  • New functionality was added to recalculate data for an existing project when updated data are available in the Prospect application
    • User is informed when new or updated data are available on the server
    • User may choose to update the Project with new data or to keep historic data in the Project
    • Metadata section in project detail is now dynamically populated with actual project metadata

Bugfixes

  • Search results are now again displayed on Prospect map
  • Empty legend is not displaying for satellite and topographic maps
12 Jul 2021
GTI Calculation Change
  • The circumsolar contribution of radiation, which is the radiation that emanates from the region closely surrounding the solar disk, is now included in the beam component of the irradiance calculation, in angular correction of GTI, which is a part of the PVOUT calculation. Previously the circumsolar contribution was a part of the diffuse component angular correction. 
  • The solar resource modelling of losses/gain has been upgraded. This is due to the horizon belt contribution to the diffuse component. The horizon belt is the ratio of the covered part of the horizon to sky part of horizon belt. The horizon belt is introduced into the Perez Model, which is a complex model that depends on some empirical coefficients of each component. You can read more about that here