O Solargis Evaluate combina o conjunto de dados de irradiância comercial mais amplamente validado — classificado de forma independente como o n.º 1 pela IEA PVPS — com as ferramentas de projeto e simulação que o transformam numa avaliação de rendimento financeiramente viável. Não há discrepância entre os dados que recolheu e o relatório que apresenta.
| O que os fornecedores de dados especializados oferecem | O que o Solargis Evaluate oferece | |
| Metodologia de dados | Alguns fornecedores baseiam-se em modelos empíricos construídos a partir de correlações estatísticas — estes podem ter um bom desempenho em regiões conhecidas, mas apresentam um desempenho inferior em terrenos complexos ou ambientes com elevada concentração de aerossóis. Outros combinam conjuntos de dados de várias fontes e convertem médias mensais em valores sintéticos por hora, exigindo ajustes manuais para produzir resultados aceitáveis. | Modelo solar baseado na física — simula a forma como a luz solar atravessa a atmosfera, tendo em conta as nuvens, os aerossóis, o vapor de água e o terreno. Precisão consistente em todos os climas e geografias; os resultados são totalmente rastreáveis e reproduzíveis. |
| Registo histórico | Alguns fornecedores cobrem 15 a 20 anos de dados. Excluem explicitamente as gerações de satélites mais antigas, alegando menor resolução e qualidade de geolocalização, o que limita a sua capacidade de captar a variabilidade climática a longo prazo e os padrões interanuais. | Mais de 30 anos de dados solares e meteorológicos validados: o registo mais longo disponível no mercado, integrado na mesma plataforma que a sua simulação. |
| Resolução temporal | Estão disponíveis dados de satélite com frequência inferior a uma hora junto de alguns fornecedores, mas frequentemente a partir de um registo histórico mais curto. | Séries temporais de 15 minutos como padrão: mais de 30 anos de histórico. Dados de 1 minuto disponíveis como complemento. Os dados são introduzidos diretamente na simulação sem conversão de formato. |
| Transparência na validação | Os fornecedores publicam normalmente estatísticas gerais de precisão. As localizações dos locais, as medições brutas no terreno e a metodologia de controlo de qualidade raramente são divulgadas para verificação independente. | Total transparência: as coordenadas dos locais de validação, os dados brutos medidos no terreno, os relatórios de controlo de qualidade e as estatísticas estão todos disponíveis ao público. Todas as afirmações são verificáveis de forma independente. |
| Amplitude da validação | Os estudos de validação centram-se na precisão da irradiação e limitam-se normalmente à GHI num conjunto definido de estações. | Validado em 320 locais de GHI e 235 locais de DNI a nível global. Além disso, estão disponíveis publicamente validações separadas de sujidade, neve e parâmetros meteorológicos em diversos climas. |
| Referência independente | As comparações de precisão são normalmente publicadas pelos próprios fornecedores e baseiam-se na seleção de estações e na metodologia do próprio fornecedor. | Classificado em 1.º lugar no IEA PVPS 2023 Worldwide Benchmark of Modeled Solar Irradiance Data pelas métricas de desvio médio mais baixas (IEA PVPS, 2023). A comparação independente mais abrangente entre 10 modelos globais, conduzida por uma entidade terceira neutra. |
| Albedo do solo | A maioria dos fornecedores oferece albedo mensal com uma resolução de ~1 km, se é que o fornecem. Alguns aplicam um único valor fixo de refletância, independentemente da localização ou da estação do ano. | Albedo do solo mensal a partir de dados do satélite MODIS com resolução de 1 km — varia consoante a localização, a estação do ano e a cobertura da superfície. Séries temporais diárias disponíveis com resolução de 0,5 km para análises de due diligence. |
| Cálculo da incerteza | Os cenários P90 baseiam-se frequentemente em valores de incerteza assumidos, em vez de uma propagação sistemática. Quando a incerteza é quantificada, trata-se normalmente de uma média geográfica ou regional. | A incerteza (P90 e outros Pxx) é calculada combinando três componentes: modelo de irradiância solar, simulação fotovoltaica e variabilidade interanual — utilizando o método da raiz quadrada da soma dos quadrados. Cada um é quantificado separadamente a partir de, pelo menos, 10 anos de dados históricos e derivado especificamente para o local, não como uma média regional. |
| Integração com a simulação | Os dados são fornecidos como um ficheiro para importação para uma ferramenta de simulação separada. Qualquer incompatibilidade entre a versão dos dados utilizada para simulação deve ser gerida manualmente. | Os dados fluem diretamente para a simulação dentro da mesma plataforma. Sem importações e exportações adicionais, sem risco de versões. O conjunto de dados que alimenta o seu layout é o mesmo que alimenta o seu relatório de rendimento energético. |
As ferramentas de simulação mais utilizadas foram concebidas numa época em que os projetos eram mais simples e o poder de computação era escasso. Naquela altura, os conjuntos de dados horários, o sombreamento com fator de vista, o desajuste ao nível das cadeias e os valores de perda estimados por especialistas constituíam aproximações razoáveis.
Para os sistemas fotovoltaicos modernos à escala de rede — módulos bifaciais, seguidores de eixo único, terrenos complexos e previsões a 25 anos —, introduzem um erro sistemático que se agrava ao longo da vida útil do projeto.
O motor de simulaçãodo Solargis Evaluate lida com a energia fotovoltaica à escala de rede atual: módulos bifaciais, seguidores de eixo único, terrenos complexos e modelos de perdas validados.
| O que as ferramentas de simulação fotovoltaica dedicadas oferecem | O que o Solargis Evaluate oferece | |
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Resolução dos dados de entrada |
Os dados TMY por hora são a entrada padrão: 8.760 pontos de dados representando um ano «típico» sintético. Não captam a variabilidade real de ano para ano, subestimam sistematicamente a exposição ao risco e introduzem margens de erro que facilmente atingem os 10%. |
Séries temporais de 15 minutos abrangendo mais de 30 anos como padrão: mais de 1 000 000 de pontos de dados por parâmetro, 120 vezes mais do que o TMY horário. Capta a variabilidade histórica real, incluindo eventos meteorológicos extremos e flutuações de irradiância a curto prazo. |
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Velocidade de simulação |
A simulação 3D detalhada de projetos de grande dimensão e com terreno complexo numa CPU de computador de secretária demora horas. Executar múltiplas variantes de projeto numa única sessão não é prático. |
O processamento por GPU na nuvem proporciona uma mudança radical na velocidade de simulação — projetos de grande dimensão e com terreno complexo, que demoram horas numa CPU de computador de secretária, são processados na nuvem em questão de minutos. |
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Modelo de sombreamento |
Os modelos de fator de vista são computacionalmente rápidos, mas utilizam aproximações geométricas simplificadas. A precisão diminui em terrenos complexos, disposições irregulares e modelação bifacial da face posterior. |
Ray tracing 3D Monte Carlo retroativo: simulação precisa de sombreamento aproximado em qualquer complexidade de terreno. Objetos de sombreamento e estruturas próximas podem ser modelados diretamente no Energy System Designer — obstáculos que apenas o ray tracing fisicamente rigoroso consegue lidar corretamente. |
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Irradiação traseira bifacial |
Os modelos de fator de vista calculam a irradiância traseira média de forma uniforme utilizando um albedo fixo — ignorando o hardware de montagem, o terreno e a geometria das fileiras. O sombreamento do lado traseiro causado por estruturas e fileiras adjacentes é simplificado ou ignorado. A correção de sujidade e espectral não é aplicada ao lado traseiro. |
O ray tracing 3D calcula a irradiação traseira ao nível da célula, tanto no lado da frente como no lado de trás — tendo em conta o hardware de montagem, a estrutura das fileiras, a geometria do terreno e as sombras entre fileiras. Cada obstrução que reduz o ganho do lado de trás é modelada explicitamente. |
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Albedo do solo para bifacial |
Um único valor fixo de albedo (normalmente 0,20) é aplicado uniformemente em todo o local ao longo do ano. O ganho bifacial é altamente sensível ao albedo; uma estimativa estática introduz um erro sistemático em locais com cobertura de neve sazonal ou vegetação variável. |
O albedo do solo mensal obtido por satélite capta a cobertura de neve, os ciclos de vegetação e o tipo de superfície. É introduzido diretamente no traçado de raios do lado posterior por Monte Carlo para sistemas bifaciais, garantindo a consistência entre o que foi projetado e o que é simulado. |
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Interação entre o seguidor e o sistema bifacial |
Os algoritmos de retrocesso minimizam o sombreamento entre fileiras na face frontal. A influência do ângulo de inclinação nos padrões de sombra na face posterior e no ganho bifacial não é considerada na otimização do seguidor. |
A simulação associa o ângulo de inclinação do seguidor, a geometria do sombreamento na parte traseira e o albedo do solo — fornecendo um modelo energético bifacial preciso para configurações de seguidores de eixo único ao longo de todo o ciclo anual. |
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Desfasamento elétrico |
Os modelos de incompatibilidade ao nível da cadeia são a norma. Quando a simulação ao nível da célula está disponível, esta é normalmente restrita a projetos com menos de 5 MWp e apresenta um desempenho inferior em escalas maiores — tornando-a impraticável para projetos à escala de rede. |
Agregação da curva IV ao nível da célula utilizando o modelo de diodo único de De Soto — simulação detalhada da incompatibilidade para projetos de qualquer dimensão. |
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Perdas por sujidade |
A maioria das ferramentas baseia-se numa percentagem introduzida pelo utilizador. Estudos do setor mostram que 62% dos profissionais recorrem a uma estimativa especializada para as perdas por sujidade e neve (SERENDI-PV, 2023). |
Modelo de sujidade baseado na física, alimentado por dados atmosféricos derivados de satélite (PM2,5, PM10, poeira, precipitação e condições climáticas locais), validado em 51 locais a nível global. Desvio médio de +0,1%, desvio padrão de 0,9%. |
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Perdas por neve |
Raramente modeladas explicitamente. Quando incluídas, trata-se geralmente de uma percentagem fixa baseada no julgamento do utilizador. |
Modelo de perdas por neve validado em 27 locais. Incluído como padrão na cadeia de simulação. |
Uma avaliação da rentabilidade financeira não é apenas um número — é uma metodologia que os financiadores podem seguir, desde os princípios básicos até ao resultado final. Uma ferramenta de secretária domina o mercado, sendo aceite como padrão de facto por convenção do setor, enquanto os fornecedores de dados especializados sustentam a vertente de recursos do estudo. Ambos apresentam lacunas.
O Solargis Evaluate colmata ambas as lacunas numa única plataforma.
| O que as ferramentas autónomas oferecem | O que o Solargis Evaluate oferece | |
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Base para aceitação |
As ferramentas de simulação para computador são aceites por entidades financiadoras e consultores técnicos, em grande parte devido à sua ubiquidade. Essa aceitação baseia-se na familiaridade, e não na validação independente da metodologia subjacente ou da sua precisão. |
A Solargis fornece dados fiáveis aceites por bancos, investidores e outras partes interessadas. Os nossos algoritmos baseiam-se na física do mundo real, assentam em literatura científica revista por pares e são construídos com base em modelos transparentes, rastreáveis e validados. A nossa abordagem científica e rigorosamente documentada não deixa margem para dúvidas em nenhuma etapa da simulação. |
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Pista de auditoria |
Quando os dados, a simulação e os relatórios residem em ferramentas separadas, a pista de auditoria tem de ser reconstruída manualmente a partir de ficheiros exportados e entradas guardadas. Os financiadores e consultores técnicos assinalam cada vez mais estas lacunas quando as analisam. |
Desde dados brutos de satélite até relatórios financeiramente viáveis, tudo funciona num único sistema integrado. A pista de auditoria é ininterrupta: sem transferências de ficheiros, sem incompatibilidades de versões e sem lacunas para explicar. |
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Rastreabilidade da versão do software |
As ferramentas de simulação para computador dependem da versão. Estudos executados em diferentes versões de software produzem resultados diferentes, sem um registo central de qual a versão que gerou qual o resultado. Reproduzir um resultado meses mais tarde requer uma disciplina que o fluxo de trabalho não impõe. |
Plataforma na nuvem com uma única versão mantida. Cada simulação é registada com o estado do software no momento em que foi executada — os resultados são reproduzíveis e auditáveis entre projetos, equipas e ao longo do tempo. |
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Origem dos dados |
Os dados de recursos são obtidos separadamente: importados de um ficheiro TMY ou de um conjunto de dados de terceiros e, em seguida, utilizados como entrada para a simulação. A ligação entre os dados de origem e o valor final do rendimento depende do analista manter a ligação manualmente. |
A sua simulação é executada com dados produzidos pela mesma organização que a criou. A Solargis detém o controlo de toda a cadeia: desde os dados de satélite até aos resultados da simulação. |
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Reconhecimento independente dos dados |
Os fornecedores de dados normalmente fundamentam as suas alegações de precisão com comparações auto-publicadas ou estudos de validação de terceiros da sua própria seleção. As ferramentas de desktop dependem do utilizador para obter e validar os seus próprios dados de entrada. |
Classificado em 1.º lugar no benchmark IEA PVPS 2023 para métricas de desvio médio mais baixo (IEA PVPS, 2023). 320 locais de validação GHI e relatórios de controlo de qualidade disponíveis publicamente proporcionam aos revisores uma metodologia que podem verificar. |
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Modelos de perdas validados |
Os dados relativos a sujidade, neve e degradação dependem normalmente do julgamento do utilizador ou de pressupostos de percentagem fixa — independentemente de o motor de simulação ser uma ferramenta de secretária ou um complemento de um fornecedor de dados. Estes são exatamente os pressupostos que os consultores técnicos contestam com mais frequência. |
Modelos validados e baseados em dados para as principais perdas: modelo de perda por sujidade validado em 51 locais a nível global e modelo de perda por neve validado em 27 locais nos EUA e na Europa. |
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Histórico |
As ferramentas de simulação de secretária têm ampla aceitação no mercado, mas transparência limitada sobre a forma como os seus modelos evoluíram. Os fornecedores focados em dados têm credibilidade na avaliação de recursos, mas um historial limitado como plataformas de modelação de rendimento de ponta a ponta. |
No mercado desde 2010; 16 anos de I&D contínua. Mais de 9.000 projetos à escala de serviços públicos apoiados anualmente em mais de 100 países. Aceite e reconhecido por bancos, investidores e outras partes interessadas do mercado desde o primeiro dia como base para avaliações de rendimento financiáveis. |
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Transparência |
Os detalhes da metodologia de simulação são frequentemente limitados ou requerem conhecimentos especializados para serem interpretados. As estatísticas de validação podem ser publicadas, mas os dados subjacentes (coordenadas do local, medições brutas, resultados de controlo de qualidade) raramente são divulgados para verificação independente. |
Total transparência: todos os modelos estão documentados na base de conhecimento pública e todas as alegações de validação são apoiadas por coordenadas do local disponíveis publicamente, dados brutos medidos no terreno e relatórios de controlo de qualidade. Qualquer entidade financiadora ou consultor técnico pode verificar de forma independente. |
Esta comparação baseia-se em informações disponíveis ao público em abril de 2026.
