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温度、湿度、气压、风向、风速、太阳总辐射、直接辐射、散射辐射、反射辐射、雨量等气象要素。目前自动气象站建设安装和调试工作都已完成，所有数据都正常上传。自动气象观测站的建立将为园区光伏功率预测预报系统提供更加标准化的气象数据，对园区光伏电站产业发展起到了积极的推动作用。

，再根据中国的气象特点，根据不同的资源进行分区，每个资源区我们在针对它的气象要素进行加权，这样就得出了我们所谓的中国效率。目前对于气象要素的加权，根据气象常年的气象要素积累，我们现在来看，在欧洲效率

厚度数据、NOAA的GFS和CSFR的积雪厚度数据以及SRTM-3的数字地形数据，经过计算得出的包括GHI、DNI、DIF、GTI、OPTA、PVOUT在内的太阳能及光伏参数、气象要素数值。除了太阳能
辐射和光伏参数，SolarGIS另外两种主要数据库分别为气象要素、地理要素，这两个数据库的原始数据同样来自第三方，比如后者的地表植被一项是整合了Global Land Cover 2000

针对性的气象预报常规的天气预报，通常会提供某一地区的气象要素，而数值天气预报则能够提供比常规气象预报时空分辨率更为精细的气象要素数值。中国电科院资源评价与功率预测技术研究室主任冯双磊介绍说
两小时内完成东北、华北、西北、华东沿海等地区未来72小时之内，时间分辨率为15分钟，水平分辨率为5千米5千米的风向、风速、气压、湿度、降水等多种气象要素的预报信息。随着智能电网的快速发展及大规模高压

气象预报常规的天气预报，通常会提供某一地区的气象要素，而数值天气预报则能够提供比常规气象预报时空分辨率更为精细的气象要素数值。中国电科院资源评价与功率预测技术研究室主任冯双磊介绍说。中国电科院数值
、西北、华东沿海等地区未来72小时之内，时间分辨率为15分钟，水平分辨率为5千米5千米的风向、风速、气压、湿度、降水等多种气象要素的预报信息。随着智能电网的快速发展及大规模高压、特高压电网建设，气象条件

。实时四维数据同化示意图更有针对性的气象预报常规的天气预报，通常会提供某一地区的气象要素，而数值天气预报则能够提供比常规气象预报时空分辨率更为精细的气象要素数值。中国电科院资源评价与功率预测技术研究
运行中心可在两小时内完成东北、华北、西北、华东沿海等地区未来72小时之内，时间分辨率为15分钟，水平分辨率为5千米5千米的风向、风速、气压、湿度、降水等多种气象要素的预报信息。随着智能电网的快速发展及

监测电站运行参数的行业经验是采用15分钟平均值。但是对于辐照强度这种随瞬时波动比较大的气象要素，进行15分钟步长的瞬时值采样是非常不明智的。所以采集器需要更快的采样频率（可能高达1s），同时输出在此采样

对历史观测数据资料进行分析和处理，以历史发电量预报未来发电量。一般采用回归模型预测、神经网络等数学方法，建立光伏发电系统与气象要素相关性的统计模型，进行发电量预测。该方法模型构造及运算方法较为简单，但
达到设定误差值。在传统统计无法满足要求时，可利用人工神经网络进行预测方法，但该方法同样基于历史气象数据进行预测，发电量预报严重依赖于太阳总辐射预报准确：未能找出影响光伏发电量的关键逐时气象要素，对