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请问已知某地的经纬度能否计算出当地的太阳辐射值或者光合有效辐射值是一年内具体某一天某一时刻的太阳辐射值或者光合有效辐射值
微光降临673
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不能,影响太阳辐射值或者光合有效辐射值的因素除了经纬度,还包括海陆位置、地形、天气等多个因素
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【收藏】电站开发经理必看 基于Meteonorm和NASA对比60个城市辐照数据差异
光伏电站评估软件——虚拟电站初探（一）——基于Meteonorm数据的发电量预测目前，在光伏电站开发前期，选址和收益估算非常重要，而直接影响投资收益估算的最重要因素之一，即为发电量预测。发电量预测需要结合当地辐照资源、气候条件、系统效率等因素进行测算，从而得出光伏电站投资收益率和项目回收期，供光伏电站选址和建站参考。也就是说，提高发电量预测值的准确性，就是降低了光伏电站投资决策的风险。市场上有许多光伏电站发电量计算软件，如RETScreen、PVsyst、PVsol、SunnyDesign等，其中最常用的主要是PVsyst软件。该软件包括了气象数据库（NASA数据库和meteonorm数据库）、光伏组件数据库、光伏逆变器数据库等，但其使用方法过于专业，需要由专业工程师自建光伏系统模型后进行测算，不利于项目开发人员使用。为了方便光伏电站项目开发人员前期选址和投资收益估算，PVtrade光伏交易网开发了一款智能光伏电站在线应用产品——虚拟电站。该软件包括了一键智能测算和专业测算两种模型，可同时满足项目开发人员和电站设计人员的使用需求，支持一键输入面积和地区，智能输出光伏电站设备清单、发电量预测值、投资收益率、项目回收期等项目关键决策参数。同时支持电站设计人员针对项目实际情况，选择所需产品、调整设计参数、提高设计效率。通过便捷的操作体验获得与PVsyst同样专业精准的结果输出。虚拟电站涵盖了影响光伏电站投资决策的重要因素——光照资源、装机容量、发电量、光伏系统PR值、项目投资收益率、回收期、设备清单等。其中发电量预测模型是虚拟电站的亮点。本文中笔者先与大家分享基于Meteonorm数据计算出的发电量预测值，供投资者参考。Meteonorm数据来源于瑞士的Meteonorm研究所，包含有全球7750个气象站的辐射数据，我国98个气象辐射观测站中的大部分均被该软件的数据库收录。输入项目地点的经纬度坐标后可以得到该地区年的平均各月总辐射量。而NASA数据，收录的是该地区年的平均个月总辐射量。从时间角度讲，Meteonorm数据更接近于实际情况。另外，通过对比中国3105个地区的辐照数据，NASA数据与Meteonorm数据偏差很大。对于大部分地区来说，Meteonorm数据比NASA数据偏低，更接近于实际情况。常用地区辐照数据对比如下表。常用地区辐照数据对比表通过与气象站同期观测数据相比，Meteonorm数据更接近于实际值。虚拟电站的发电量预测采用Meteonorm数据，其发电量预测值更接近于实际电站发电量，从而提高了投资收益测算的准确性，降低了投资风险。本期主要基于Meteonorm数据的发电量预测，为大家初步介绍PVtrade虚拟电站。
TA的最新馆藏光伏电站选址的必备条件：太阳能辐射数据
开发光伏电站项目，太阳能资源条件应该是投资商最关心的前提条件之一。因为光伏发电是靠天吃饭，太阳能资源条件直接决定了你的项目收益。那应该如何判断一个地方的太阳能资源呢？
一、太阳能辐射数据的来源
太阳能资源数据的来源有很多，所付出的成本也不尽相同。因此，我一直认为，在不同阶段，可以选用不同的资源数据。按项目的进展阶段谈一下太阳能资源的评价吧。
1、前期选址阶段
在决定在某地投资光伏前，业主必定要先粗略地判断一下当地的资源条件是否能保证项目盈利。大多数业主在这个时候是没有什么经费的，没有购买资源数据的钱。因此，就必须借助一些免费的数据，比如卫星数据。
目前，比较常用的卫星数据就是NASA和Meteonorm。通过项目的经纬度坐标，可以免费读取场址或附近的总辐射量数据。利用这个资源数据和当前光伏电站的基本造价，就可以粗略的估计出项目的收益来。虽然是一个比较粗的数，但是否值得继续投入精力往下做，应该心里有数了。
还有很多其他的方法。1）现在很多网站提供光伏电站收益速测的软件，只要你输入地点，就能得到项目收益，比如比较火的“光伏宝”，就是依靠它背后强大的数据库。（从电站设计到发电量、收益预测，感觉其功能十分强大！）2）如果你选的场址附近有已经建成的电站，而你人缘又比较好，就可以去打听一下电站的实测资源数据。
2、可行性研究阶段
通过上一步的判断，基本决定要在这里做，那就要进行扎实的资源分析了，也就是项目的可行性研究。按照规范，太阳能资源数据应该收集最近气象站30年的各月辐射量、日照时数数据和项目场址1年的实测辐射量数据（气象站和场址要有1年同期数据）。虽说太阳能资源的局地变化少，但我一直认为准确的现场观测数据是非常有必要的。一般认为，如果两地的气候条件基本相同（海拔、周边条件等），50km以内的数据都是可以用的。
1）气象站的30年数据
我国有辐射观测的气象站比较少，项目场址附近的气象站，往往没有辐射观测数据。在这种情况下，一般采用“气候学方法推算”的方法。一般，日照时数或日照百分率是每个气象站都有的监测数据。因此，就可以利用两地的日照百分率、天文总辐射量进行推算。
我国的太阳能辐射数据一共有三个数据库：CMA太阳辐射数据库1（实测数据），CWERA太阳能资源评估数据库2（气候学方法推算），CWERA太阳能资源评估数据库3（卫星数据）。因此，如果你附近的气象站没有实测数据，也可以获得利用“气候学方法推算”得到的数据。
2）场址实测数据
场址实测数据就必须依靠业主自己观测了。我拿到过很多实测的数据，但很少有准确的，跟实际数值差距很大。我跟一些专家认真的讨论过这个问题，觉得现场实测数据不准，主要是有3个原因：
仪器质量问题。这个问题就不展开说了。
未进行标定。测光设备在使用前，最好多国家气象局做一个标定，否则结果有可能会整体漂移。
维护不善。气象站的仪器是每天都有专业人员维护的。我看的几个现场观测设备，都在荒山野岭，没人去维护。
二、每项数据的意义与作用
收集这么多的数据，我们怎么用呢？
1、30年的总辐射量数据
总辐射数据是最根本的资源数据，也是我们计算发电量的基础。一般我们会关注四个指标：
1）长期变化趋势。光伏电站运营期是25年，业主必须知道当地的太阳能资源长期来看是什么变化趋势。
计算30年、20年、10年的平均值，
若基本相同，则当地资源就比较稳定，可用30年的数据来计算；
若下降趋势明显，则用最近10年的数据计算可能更准确。
2）年际稳定度。我一般会算一下相对偏差。太阳能资源是分大小年的，而预测的发电量是一个平均值。业主需要了解，项目年发电量的实际值和预测值可能在一个多大的区间内变化。
3）数值大小。在特定的地点，数值大，发电量大；数值小，发电量小。
4）年内稳定度。最小月份与最大月份的比值。通过这个数值，可以判断太阳能资源在一年之内的变化幅度。
直射比应该是一个非常重要的参数，但由于只有一级站才有直接辐射观测数据，所以这个参数总是被忽略。
光伏发电主要靠直接辐射。同样的辐射量，直射比大的肯定发电量会相对较多。我们固定式支架的倾角，就是根据全年太阳光的入射角设计的。直射比高的地方，方阵倾角会大一些；直射比低的地方，方阵倾角会小一些。
3、30年的日照时数数据
1）反映当地的太阳能资源情况。辐射量=日照时间×辐照度。所以日照时间长的地方，太阳能资源会相对较好。
2）进行气候学方法推算。根据当地的经纬度，可以计算出场址的“天文辐射量”、“可照时数”；据实测的日照时数和可照时数，获得日照百分率；利用参考站，算出a、b系数。这样，就可以进行辐射量的推算了！
3）设计。虽然冬至日才是日照时间最短的一天，但如果当地12月份的平均日照时间为7小时，你设计时考虑保证6小时不遮挡，似乎就有点说不过去了。
4、现场实测1年数据
只有在现场自己测了数据，并与气象站的同期和长期数据做了对比以后，资源分析工作才是扎实的，结果才会是最准确的，业主的心才是踏实的。
5、其他气象数据
温度、风速、冻土深度等，都是设计中重要的气象参数，在此不一一赘述。
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SOLARZOOM杂志2017年1月刊正式上线，速速点击阅读吧。精彩文章推荐如下：
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联系我们：021- 服务邮箱：山东地区Meteonorm辐照数据修正&山东地区已成为华东地区地面、屋顶光伏电站重要的开发区域，因此需要更精确的辐照数据进行支撑。通常我们会采用PVsyst软件进行发电量模拟，数据源会采用较Nasa数据精确的Meteonorm数据。但对山东，河北，山西等区域进行发电量模拟时，我们会发现得出的有效小时数低于实际值或是经验值。所以我们需要采用辐照度更为精确的软件或是采用设计院气象站数据库中的数据进行对比。1.设计院专业设计人员提供的数据可作为参考依据，见下表所示。2.采用专业太阳能资源评估和光伏数据模拟的工具SolarGIS。SolarGIS是由欧洲GeoModelSolar s.r.o.开发的太阳能评估和规划交互式工具，利用卫星遥感数据、GIS（地理信息系统）技术和先进的科学算法得到高分辨率太阳能资源及气候要素数据库，涉及范围已涵盖欧洲、非洲和亚洲。SolarGIS实质上由一系列高分辨率的气象要素数据库构成，这些气象要素包括：太阳辐射：水平面总辐射GHI，法向直接辐射DNI，散射辐射DIFF气象参数：气温、相对湿度、平均风速、风向，以及正在开发的降水量环境参数：海拔高度、地表倾斜角、地表方位角、地表植被、人口密度主要参数在中国范围内分辨率可达到250米。瑞士日内瓦大学公开发表的数据对比试验文章显示，SolarGIS可以提供最准确的卫星模拟的太阳辐射数据。使用准确的长期卫星数据与短期实测数据相结合，可以对当地太阳能资源做最为精确的评估。SolarGIS报告参考数据如下：以下利用PVsyst软件（version6.3.5）对山东省东营、泗水、枣庄三个地区的导入SolarGIS和Meteonorm7.1数据源进行对比。SolarGIS数据为平均值，Meteonorm数据为的平均值。&&&&通常在项目评估初期获取不到SolarGIS辐照数据，可用Meteonorm数据代替，但需要对于数据不准确的山东地区需进行相应修正，修正值可参考上表。东营地区的数据偏差较大，达到10%左右，山东南部泗水和枣庄的数据偏差较小，在3%-5%左右。所以在山东可根据不同区域进行数据修正。免责声明：本文部分内容载于互联网，版权归原作者所有。如涉及作品版权问题，请与我们联系，我们将在第一时间协商版权问题或删除内容！内容为作者个人观点，并不代表本公众号赞同其观点和对其真实性负责。转载请注明出处。分享最新的光伏系统、微网储能的专业知识，长按二维码加我好友新智能电网(NewSmartGrid)　
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