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Datos de series temporales

Los datos de series temporales de SolarAnywhere® están disponibles para periodos de tiempo históricos, en tiempo real y de previsión con una licencia de SolarAnywhere Sites, Forecast o SystemCheck®.

Los datos históricos de series temporales pueden descargarse del sitio web de datos de SolarAnywhere o solicitarse a través de la API con acceso a una licencia de Sitios. Estos datos pueden solicitarse con una resolución de 15 minutos, 30 minutos o por hora. El periodo disponible y la resolución espacial dependen de la región geográfica de los datos.

También se recomiendan los datos históricos de series temporales para calcular las pérdidas del sistema fotovoltaico. Uso de datos de series temporales en la modelización de la pérdida de nieve puede ayudar a reducir la sobreestimación o subestimación de las pérdidas debidas a la cobertura de nieve en los paneles fotovoltaicos. Los datos de las series temporales históricas son los más bancables para la financiación de proyectos fotovoltaicos y la gestión de activos. Se utilizan para determinar la variabilidad interanual del recurso solar, así como los totales de irradiación esperados en varios probabilidad de superación niveles.
Variabilidad interanual de los totales mensuales del GHI

Por último, los datos históricos de series temporales de SolarAnywhere pueden ajustarse a datos de alta calidad medidos en tierra para reducir aún más la incertidumbre de los recursos. Para obtener más información, visite la página de servicios de ajuste en tierra.

Servicios de puesta a punto en tierra

Los usuarios pueden hacer una demostración series temporales datos con SolarAnywhere Público.

Cálculo de la variabilidad interanual

La variabilidad interanual puede calcularse como el coeficiente de variación. El coeficiente de variación es la relación de la desviación estándar (σ^{AI}) de las irradiaciones anuales (\overline{x^{AI}}) para el conjunto de datos de series temporales de SolarAnywhere dividido por la media de las irradiaciones anuales (como se muestra en las ecuaciones siguientes).

\overline{x^{AI}}=\frac{∑_{i=1998}^{n}x_{i}^{AI}}{N}

σ^{AI}=\sqrt{\frac{∑_{i=1998}^{n}{(x_{i}^{AI}-\overline{x{^{AI}}}})^2}{N}}

CV=\frac{σ^{AI}}{\overline{x^{AI} }}*100

Donde N representa el número de años completos en el conjunto de datos de series temporales de SolarAnywhere, y x_i{^{AI}} representa la irradiancia total anual de cada año en el conjunto de datos completo de SolarAnywhere, y n representa el último año completo de datos disponibles en el conjunto de datos de series temporales de SolarAnywhere.

 


Referencias

1 SolarAnywhere versiones 3.4 y anteriores: A medianoche UTC del día 16 de cada mes, los datos de SolarAnywhere de un mes anterior se vuelven a generar utilizando el modelo histórico de SolarAnywhere y se archivan. Una vez archivados los datos, no cambiarán dentro de la versión de datos. Por ejemplo, a la medianoche UTC del 16 de julio, los datos de junio se volverán a generar y archivar con los modelos históricos.

SolarAnywhere versiones 3.5 y posteriores: A medianoche UTC del día 6 de cada mes, los datos de SolarAnywhere de 2 meses anteriores se vuelven a generar utilizando el modelo histórico de SolarAnywhere y se archivan. Una vez archivados los datos, no cambiarán dentro de la versión de datos. Por ejemplo, a la medianoche UTC del 6 de julio, los datos de mayo se volverán a generar y archivar con los modelos históricos.

Utilice el campo de datos de irradiancia y meteorológicos del tipo de observación de la irradiancia en el formato de salida de SolarAnywhere o solicítelo en sus solicitudes de API para comprender cuándo se produce esta transición del modelo en tiempo real al modelo histórico en sus datos.