全球模拟太阳辐照度数据基准

核心观点

本研报旨在通过对比分析不同模型对太阳能辐照度数据的模拟结果与实际观测数据，帮助太阳能行业更好地进行太阳能资源评估。研报选取了全球129个地面辐射测量站点的数据，对比了10个不同模型模拟的直射正常辐照度（DNI）和全球水平辐照度（GHI）数据，并分析了不同地区和气候带的模型性能。

关键数据

• 参考数据库：来自25个不同来源的129个地面辐射测量站点，数据时间范围为2015-2020年，时间分辨率为1分钟。
• 模型数据：来自9个不同提供商的10个模型数据集，包括公共领域和商业数据集。
• 评估指标：平均偏差偏差（aMBD）、均方根偏差（aRMSD）、标准偏差（Stddev）、平均绝对偏差（aMAD）、Kolmogoroff-Smirnoff指数（rKSI）、相对越限频率（rOVER）和相对综合性能指数（rCPI）。

研究结论

• 不同模型的模拟结果存在显著差异，最佳模型选择取决于具体站点、气候或大陆。
• 模型误差和数据集之间的差异在DNI上的表现比GHI更高，这主要是因为DNI对气溶胶、云层、海拔等因素更为敏感。
• 基于卫星观测的模型数据在除ACCESS G3以外的所有地区都表现良好，而ACCESS G3模型由于缺乏DNI数据，在GHI预测上普遍存在正偏差。
• CERES全球数据集与其他基于卫星的数据库相比偏差显著更高，这主要是因为其分辨率较粗（1°）。
• 基于地球静止卫星图像的模型数据集之间的偏差比ACCESS G3或CERES数据集更接近。
• Solargis模型在平均偏差指标上通常表现最佳，但在某些站点上，其他模型可能表现更优。

未来工作

• 进一步分析各种后处理方法（“站点适应”）对评估数据的影响。
• 对更多参考站点进行类似基准测试，包括尚未覆盖或覆盖不足的地区。
• 涉及新的模型数据集和当前数据集的更新版本。
• 验证全球倾斜辐照度预测。