专业数据服务商所能提供的服务

Solargis Evaluate的核心输出能力

数据方法论

部分服务商采用基于统计相关关系构建的经验模型，这类模型在熟悉区域表现尚可，但在复杂地形或高气溶胶环境下精度会明显下降。还有一些服务商融合多源数据集，将月均值转换为合成小时数据，需要人工调整才能得到可用结果。

基于物理机理的太阳能模型——模拟太阳光在大气中的传播过程，充分考虑云、气溶胶、水汽以及地形的影响。在各类气候与地理条件下均保持稳定精度；计算结果可完整溯源、可复现。

历史记录

部分服务商仅提供15?20年时长的数据。他们以分辨率与地理位置定位精度较低为由，直接舍弃早期卫星数据源，这也削弱了其捕捉长期气候波动与年际变化规律的能力。

拥有30年以上经过验证的太阳能与气象数据：为市面上可商用的最长数据集，且直接集成至仿真所在的同一平台内。

时间分辨率

部分服务商可提供次小时级卫星数据，但这类数据的历史记录周期通常较短。

标准配置为15分钟时间序列数据，拥有30年以上历史数据；1分钟数据可作为附加模块选配。数据无需格式转换，可直接接入仿真运算。

验证透明度

服务商通常只公布概括性的精度统计指标，但极少公开测点位置、地面实测原始数据以及质量控制方法，无法供第三方开展独立核验。

完全公开透明：验证站点坐标、地面实测原始数据、质量控制报告及统计数据全部对外公开，所有结论均可接受第三方独立核验。

验证覆盖广度

验证研究大多聚焦辐照度精度，且通常仅针对选定的一批站点开展总水平面辐照度（GHI）验证。

已在全球 320 个总水平面辐照度（GHI）站点与 235 个直接法向辐照度（DNI）站点完成验证。此外，针对不同气候区开展的积尘、积雪以及气象参数专项验证结果均对外公开。

独立基准测试

精度对比结果通常由服务商自行发布，并且基于服务商自主挑选的站点与验证方法得出。

在国际能源署光伏电力系统项目（IEA PVPS）2023年全球太阳能辐照度模型数据基准评测中，凭借最低平均偏差指标位列第一（IEA PVPS，2023）。该评测由中立第三方开展，是针对全球10套模型最为全面的独立对比工作。

地表反照率

大多数服务商即便提供地表反照率数据，也仅能提供约1 公里分辨率的月尺度数据。还有部分服务商不论地点与季节变化，均采用单一固定反射率数值。

采用MODIS卫星数据生成的 1公里分辨率月度地表反照率数据，可随地理位置、季节及地表覆盖类型动态变化。同时提供0.5公里分辨率的日尺度时间序列数据，可供项目尽调分析使用。

不确定性计算

P90情景分析通常采用假设的不确定性数值，而非系统性误差传递方法。即便对不确定性开展量化计算，结果一般也仅为地理或区域平均水平。

不确定性（P90以及其他 Pxx 概率情景）通过合并三大分量计算得出：太阳辐照度模型、光伏仿真以及年际变率，计算采用方和根法。每一分量均基于至少10年历史数据分别量化，且为站点专属计算结果，而非区域平均值。

与仿真工具集成

数据以文件形式交付，需导入至独立的仿真工具使用。仿真过程中若出现数据版本不匹配问题，必须人工处理。

数据可在同一平台内直接流转至仿真模块，无需额外导入导出，不存在版本不一致风险。用于组件排布的数据集，与发电量报告所采用的数据集完全同源。

专用光伏仿真工具所能提供的能力

Solargis Evaluate可提供的核心能力

输入数据分辨率

小时级典型气象年（TMY）数据为行业标准输入：共计8760个数据点，模拟生成一个 “典型” 年份。该数据无法反映真实的年际波动，会系统性低估项目风险敞口，引入的误差幅度轻易可达 10%。

默认提供时长超30年的15分钟时间序列数据：每个参数拥有超过100万个数据点，数据量是小时级典型气象年（TMY）的120倍。可还原真实的历史波动特征，包含极端天气事件以及短时辐照度波动。

仿真速度

在台式机CPU上对地形复杂的大型项目开展精细化三维仿真需要数小时。无法在单次运算会话中高效运行多套设计方案。

云GPU处理能力让仿真速度实现阶跃式提升：在台式机CPU 上需要数小时运算的大型复杂地形项目，在云端仅需数分钟即可完成处理。

阴影模型

角系数模型计算速度快，但采用简化几何近似算法。在复杂地形、非规则布置方案以及双面组件背面建模场景下，计算精度会下降。

三维蒙特卡洛反向光线追踪：可在任意复杂地形条件下实现高精度近场阴影仿真。遮挡物体与周边构筑物可直接在能源系统设计工具（Energy System Designer）中完成建模，这类障碍物唯有基于物理严谨的光线追踪算法才能实现正确计算。

双面组件背面辐照度

角系数模型采用固定反照率对背面辐照度做均匀平均计算，忽略安装构件、地形以及阵列排布几何形态。由边框和相邻组件阵列造成的背面遮挡被简化处理或是直接忽略，同时不对背面做积尘与光谱修正。

三维光线追踪可在电池片层级同时计算组件正面与背面的辐照度，充分考虑安装构件、阵列结构、地形几何形态以及阵列间阴影。所有会降低背面发电量增益的遮挡物均进行显式建模。

双面组件地面反照率

对整个电站场地全年统一采用单一固定反照率数值（通常为0.20）。双面组件发电量增益对反照率高度敏感；对于存在季节性积雪或植被变化的场地，静态估算会带来系统性误差。

由卫星获取的月度地面反照率数据可反映积雪覆盖、植被周期以及地表类型变化。该数据直接输入双面系统的蒙特卡洛背面光线追踪计算，保证设计方案与仿真结果保持一致。

跟踪支架?双面组件耦合效应

回退算法可最大限度减少组件正面的阵列间遮挡，但跟踪支架优化并未将倾角对背面阴影分布以及双面组件发电量增益的影响纳入考量。

仿真将跟踪支架倾角、背面遮挡几何形态与地面反照率关联起来，针对单轴跟踪支架方案，实现覆盖完整年周期的高精度双面组件发电量模型计算。

电气失配

串级失配模型属于行业通用方案。即便支持电池片级仿真，通常也仅适用于5?MWp以下项目；项目规模扩大后仿真性能会下降，因此难以应用于大型地面电站项目。

基于德索托（De Soto）单二极管模型实现电池片级IV曲线聚合，可对任意规模项目开展精细化失配仿真。

积尘损耗

绝大多数工具依赖用户手动输入百分比数值。行业调研显示，62%的从业人员依靠经验估算积尘损耗与积雪损耗（SERENDI?PV，2023）。

基于物理机理的积尘模型，由卫星获取的大气输入数据（PM2.5、PM10、沙尘、降水量以及局地气候条件）驱动，已在全球51个站点完成验证。平均偏差 + 0.1%，标准差0.9%。

积雪损耗

很少进行显式建模。即便纳入计算，通常也只是依据用户判断设置固定百分比。

积雪损耗模型已在27个站点完成验证，作为标准模块集成于仿真流程中。

独立工具所能实现的功能

Solargis Evaluate核心能力

验收依据

桌面仿真工具能够获得放贷机构与技术顾问的认可，很大程度上源于其普及程度。该认可度建立在使用熟悉度之上，并非源于对底层方法论及其计算精度的独立验证。

Solargis提供可用于融资评估的数据，获得银行、投资方及其他利益相关方的认可。我们的算法基于真实物理机理，以经过同行评审的科学文献为理论基础，依托透明、可溯源且经过验证的模型构建而成。这套严谨成文的科学方法，让仿真的每一个环节都不存在疑点。

审计追踪

当数据、仿真运算与报告输出分散在不同工具中时，审计追踪就必须依靠导出文件和保存的输入参数手动重建。在审查过程中，放贷机构与技术顾问越来越多地指出该类缺陷。

从原始卫星数据到可用于融资评估的报告，全部流程均在一套集成系统内完成。审计追踪完整连续：不存在文件交接流转，不会出现版本不匹配，也没有需要额外解释的数据断点。

软件版本可追溯性

桌面仿真工具的计算结果与软件版本强相关。采用不同软件版本开展评估会得到不一样的结果，且没有集中记录来标明哪一版本生成了哪份输出结果。时隔数月想要复现计算结果，需要人为严格把控，而现有工作流并不具备该强制约束能力。

云平台采用统一维护的软件版本。每一次仿真都会记录运行时刻的软件状态，使得跨项目、跨团队、跨时间维度的结果均可复现与审计。

数据来源

资源数据为单独获取：从 TMY文件或第三方数据集导入后，作为仿真输入使用。源数据与最终发电量结果之间的关联，需要分析人员手动维护对应关系。

您的仿真是由开发该仿真工具的同一机构所产出的数据驱动运行。Solargis掌握完整业务链路：从卫星原始数据直至仿真输出结果。

独立数据识别

数据服务商通常依靠自行发布的对比分析，或是由其自行挑选的第三方验证研究，来佐证其精度声明。桌面工具则需要用户自行获取并核验输入数据。

在国际能源署光伏电力系统项目（IEA PVPS）2023年基准比对研究中，平均偏差指标表现排名第一（IEA PVPS，2023）；拥有320个总水平面辐照度（GHI）验证站点，且公开可查阅的质量控制（QC）报告，可供评审方核验整套方法体系。

经验证的损耗模型

无论仿真引擎是桌面工具，还是数据服务商的附加模块，积尘、积雪以及衰减相关输入参数通常都依赖用户主观判断或固定百分比假设。而恰恰是这类假设，最常受到技术顾问的质疑。

面向关键损耗的数据驱动型已验证模型：积尘损耗模型已在全球51个站点完成验证，积雪损耗模型已在美国与欧洲的 27个站点完成验证。

过往实绩

桌面仿真工具虽获得广泛市场认可，但模型迭代过程的透明度有限；专注数据的服务商在资源评估领域具备公信力，但作为端到端发电量建模平台，其项目实践积累尚浅。

2010年正式推向市场，历经16 年持续研发。每年为100多个国家的9000余个大型地面电站项目提供支撑。自问世起便得到银行、投资方及其他市场利益相关方的认可与信赖，作为可用于融资的发电量评估依据。

透明可追溯

仿真方法论的细节往往十分有限，或是需要专业知识才能解读。虽然服务商可能会公布验证统计数据，但底层数据（站点坐标、原始实测数据、质量控制结果）极少对外公开，无法开展独立核验。

完全透明：所有模型均在公开知识库中归档说明，每一项验证结论都配有可公开获取的站点坐标、地面原始实测数据以及质量控制报告。任何贷款机构或技术顾问均可开展独立核验。