2 “最优秀的太阳能资源前期工具”——SolarGIS
SolarGIS根据自身建立的光伏数据库，经过科学的算法计算、模拟及分析，为开发商提供太阳能资源评估和光伏数据模拟服务，是一个提供光伏数据服务的线上B2B平台。与Geostellar不同的是，SolarGis主要面向的不是家庭用户，而是商业级用户，仅依靠为开发商或投资者提供太阳能资源评估和光伏数据模拟服务进行盈利，而不会涉及到光伏电站的设计、融资、安装和维护等，更不会像Geostellar那样为用户提供光伏设备供应商。
（1）SolarGIS的数据库
SolarGIS作为太阳能资源评估和光伏数据模拟的工具，其基础数据要素显得尤为重要。SolarGIS的基础数据为采用卫星遥感、GIS（地理信息系统）技术和先进的科学算法得到，从而可以保证数据的准确性和精确度。这些基础数据主要包括：GHI（水平面总辐射）、DNI（法向直接辐射）和DIFF（散射辐射）等辐射信息；2米处气温、相对湿度、压强、10米处平均风速、风向，以及正在开发的降水量等气象信息；海拔高度、地表倾斜角、地表方位角、地表植被、人口密度等地理信息。
（2）SolarGIS的交互工具
SolarGIS综合高分辨率的辐射信息、气象信息和地理信息，建立太阳能辐射预报与光伏发电功率预报的算法，从而可以输出最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，进一步地可以模拟光伏电站的发电性能及发电量，。SolarGIS主要提供四种具有交互特点的软件工具，iMaps、climData、pvPlanner和pvShot。
iMaps为高分辨率的互动式太阳辐射地图，包含长期太阳辐射和温度的平均值，可以作为光伏建站的可行性研究、选址和优化工具。
climData提供任意地区的太阳辐射（全球辐射、漫辐射和直射辐射）和其他气象数据。
pvPlanner是光伏项目的高性能模拟和报告工具，用户只需输入光伏系统的参数、设置地平线参数，即可实现光伏系统的电力预产量评估与性能比较，并输出PDF格式的标准报告。
pvShot则是根据实时的太阳能资源和温度数据，进行单个光伏电站的能源预产量评估、性能效率评估和错误侦测。
SolarGIS的本质是由一系列辐射数据、气象数据和地理数据构成的数据库。用户通过网络登录SolarGIS交互使用界面，输入坐标或地理位置，即可获取该地的辐射数据和气象数据等；在此基础上，通过输入装机容量、组件类型、折减系数、安装方式、方位角、倾角及自动计算最优倾角一系列选项，即可实现对该地光伏电站性能的模拟及产能预估，并生成分析报告，为投资商或开发商提供参考依据。
综上，虽然Geostellar和SolarGis均是光伏前期数据的“分析/模拟工具”，但是其商业模式、服务内容、面向对象、盈利模式和所使用的光伏数据均不同。其中，Geostellar模式已为一些国内光伏平台所采用，如淘科的”光伏宝+光伏客“平台；SolarGis也在第六届国际太阳能产业及光伏工程（上海）展览会上被评为十大亮点之一，并开始向中国的客户提供服务。
光伏大数据+监测/诊断
国务院日前印发的《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》针对“互联网+智慧能源”专项中指出，“推进能源生产智能化”，“鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平”；建设分布式能源网络，构建智能化电力运行监测、管理技术平台，使电力设备和用电终端基于互联网进行双向通信和智能调控，实现分布式电源的及时有效接入，逐步建成开放共享的能源网络。
对于光伏领域来说，要实现光伏设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的光伏电站远程监测/诊断系统，从而为光伏电站的正常运行和维护提供技术保障。传感器作为光伏电站运行数据的采集器，可以实现光伏设备的数字化，增加其智能感知和通信能力。进一步传感器将采集的光伏数据通过互联网上传到云端，进行统一存储和管理，再通过大数据技术进行深入分析、挖掘与预测，最终实现光伏数据的可视化。“光伏大数据+监测/诊断“可为光伏系统的科学研究提供有用数据；可提高光伏电站的运行水平，从而降低光伏企业的运行维护成本，并提升光伏电站的发电效益；可优化光伏企业的业务流程，从而使生产运行过程的资源与活动得到合理的安排，进而提高企业的经济效益和市场竞争力。
下面将逐个剖析国内三个典型的“光伏大数据+监测/诊断“平台：智慧光伏云iSolarCloud4.0、绿色电力网SmartPV和阿波罗光伏云平台。
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