Solargis提供开发地理数据库
模拟工具和网络服务
用于太阳能发电的规划
性能监控和管理
推动全球经济
转向可持续生产和消费
并推广环保能源技术
Solargis数据是用于
屋顶光伏系统性能监测的
日射强度计的实用替代方案
对于大型地面安装光伏系统
Solargis可作为
独立数据源来验证
和填补现场辐照测量值
开发商介绍
自2010年以来，Solargis开发并运营了能够快速访问地球上几乎任何位置的历史、近期和预测数据的平台。Solargis的客户重视我们严格和系统的验证方法，从而降低数据不确定性。
全球有数百家客户使用Solargis的光伏软件应用程序和基于网络的解决方案来优化太阳能资产的建设、评估和管理，Solargis的太阳能资源数据库已被独立验证为市场上准确和可靠的数据库。
产品优势
选择Solargis的主要好处是提高太阳能评估的效率和生产力，同时显着降低与天气相关的风险。
Solargis数据在可用的太阳能数据库中具有极高的准确性和可靠性。这已被多项独立研究证实。
Solargis数据适用于过去、现在和未来的时间段。数据实时更新。因此，我们可以满足您从项目构思到日常日常管理的能源评估需求。
高分辨率数据（250 米空间分辨率和亚小时时间分辨率）更好地代表典型和极端天气，并提高太阳能模拟的准确性。
到目前为止，Solargis数据已在全球 200 多个地点得到验证，并且模型验证正在系统地扩展。可以很容易地估计不同气候区域的Solargis数据的不确定性。
Prospect
在预可行性研究阶段，准确估算太阳能潜力至关重要。除了准确的结果外，还需要高效地完成预可行性研究。Solargis勘探工具 iMaps和pvPlanner可快速访问可靠的太阳能发电量估算值。新的Prospect工具进一步提高了估算的准确性，并使在太阳能项目开发方面的高效协作变得更加容易。
Solargis 数据在可用的太阳能数据库中具有更好的准确性和可靠性。这已被几项独立研究证实。Solargis 数据已在全球 1000 多个地点得到验证。可以在我们的验证图上查看 180 多个非机密站点的验证统计数据。
流行的仿真软件，如 PVsyst，具有先进的系统设计和能源建模功能。但是，此类工具中的默认天气数据并不是非常可靠的。从第三方数据源导入天气、反照率和地平线数据通常非常耗时。借助 Solargis 勘探工具，您可以在一个平台上获得初步产量评估所需的一切。
超过 17 个太阳能资源、气象和地理数据层，用于准确估计温度损失、太阳和雪损失以及双面增益。
输出数据汇总为年度和月度平均值，以及每个月的平均每小时配置文件。交互式图表有助于更好地了解光伏发电潜力和光伏性能。
模拟模型基于新的科学发展。考虑了影响电厂性能的所有因素，并提供了详细的损失细目。
Evaluate (时间序列/ TMY)
太阳辐射和气象变量的时间序列是模拟太阳能发电厂能源生产的关键要求。在尽职调查阶段，时间序列可用于了解预期的年度变化、季节性或日内能源发电概况，以及计算P90或其他概率情景的能源估计。
在运营阶段，Solargis时间序列有助于了解过去几个月有多少太阳辐射落在太阳能电池板上，或者太阳能发电厂在过去几个月应该产生多少能量。
典型气象年 (TMY) 数据集源自多年时间序列。
大多数光伏模拟软件，如PVsyst，都能够使用长达8760小时的太阳辐射值和气象数据作为能量模拟的输入。为了更容易地将 Solargis 数据导入 PV 模拟软件并加快模拟速度，我们还从多年时间序列中生成 TMY 数据文件。可以为 P50、P90 和其他超出概率的场景生成 TMY 文件。
由于准备 TMY 数据总是会导致信息丢失，因此建议尽可能使用多年时间序列进行能源模拟。
地面反照率的值与双面光伏技术的发展相关。然而，要检索为特定项目区域提供代表性值的反照率信息并不容易。
在 Solargis 中，我们开发了一种方法，可以在分辨率中提供经过验证的地面反照率，这需要具有可靠的值并了解它们的可变性。
现代卫星每 10,15 或 30 分钟提供一次图像。然而，快速移动的云在比这些间隔短得多的时间尺度上产生太阳辐照度斜坡。我们正在使用随机模型从我们的原始时间序列中生成 1 分钟的数据。
当您需要太阳辐照度变化的统计特征时，此数据很有用。辐照度斜坡对于正确设计光伏系统的组成部分至关重要，例如电池大小和逆变器调谐。
Monitor
获取无间隙和无错误的太阳辐射数据以进行性能评估可能非常具有挑战性且成本高昂。如果要为跨许多地区的大量光伏系统组合系统地获取此类数据，则更是如此。
定期更新Solargis卫星衍生的太阳辐射是一种可靠的替代或补充解决方案。Solargis数据提高了效率并为绩效报告引入了透明度。
基于地面的测量通常有明显或隐藏的错误。使用卫星衍生的辐照数据可以提高绩效报告的透明度。除了独立之外，Solargis 数据的月度和年度值精度与日射强度计测量值相当。
有几种卫星衍生的太阳能数据源，它们的准确性各不相同。将建模数据与高质量地面观测数据进行比较的独立验证研究表明，在大多数情况下，Solargis的GHI每月RMSD和偏差精度指标低。因此，Solargis是适合用于光伏性能监测的卫星太阳能数据库。
除了使用 pvSpot 在线应用程序外，Solargis 还提供通过 FTP 或 API 服务访问每日更新的太阳能和预期光伏生产数据。API 服务允许直接从其他监控平台访问 Solargis。
Solargis pvSpot 服务不仅提供对太阳辐射和气温的访问，还可以模拟光伏发电。因此，您可以直接将实际光伏发电量与任何感兴趣时期的预期发电量进行比较。
Solar Forecast
我们提供基于准确的数值天气预报 (NWP) 模型和卫星到辐照度模型的预报。准确的预测与15年以上的太阳能建模经验相结合，使我们成为满足您太阳能光伏预测需求的合作伙伴。
Solargis 对 0 至 14 天的预报基于对性能佳的全球数值天气预报 (NWP) 模型的气象输出进行后处理。对于主要市场，我们对 ECMWF 运营的 IFS 模型的输出参数进行后处理。在相关的情况下，我们还使用来自 NOAA 运行的 GFS 模型的数据。输出与 Solargis 云运动矢量 (CMV) 模型处理的短期预测（临近预报，长达6小时）相结合。
Solargis定期处理来自5颗地球静止气象卫星的卫星图像。我们利用实时卫星数据来预测不久的将来的云层运动。然后应用我们的卫星辐照度模型来计算全球水平和面内辐照度。Solargis云运动矢量 (CMV) 模型在提前-1到6小时的时间范围内提供更准确的数据。在一些地区，CMV模型可以顺利请求从近期历史到现在到未来10天的太阳能和光伏数据。
可以使用（半）物理或统计方法根据太阳辐照度和温度预测计算光伏发电量。Solargis 光伏功率预测基于利用光伏系统配置信息的半物理模型。与需要预先使用历史太阳能或光伏数据作为模型输入的统计方法相比，它还提供了更准确的结果。对于 Solargis，用户提供的数据是提高准确性的唯一选择。
除了接收 Solargis 预测外，您还可以选择每隔一个月接收一次预测性能报告。该服务可帮助您了解 Solargis 预测的准确性，并帮助我们识别系统错误并微调我们的模型以提高您的太阳能发电厂的预测准确性。
我们已经实施算法来计算大多数类型的跟踪器系统的阵列平面太阳辐照度和光伏功率输出。