Метеоданные в PVsyst 8.1 : полный разбор всех источников для проектов в России и СНГ (2026)

Введение

Один из самых распространённых вопросов среди инженеров-проектировщиков СЭС звучит так: «Я запустил симуляцию одной и той же системы в PVsyst с двумя разными источниками метеоданных и получил результаты E_Grid, которые отличаются на 9%. Какому верить?»

Этот вопрос затрагивает самую суть точности симуляции солнечной энергетики. Метеорологические данные, подаваемые в PVsyst — прежде всего глобальная горизонтальная инсоляция (GHI), рассеянная горизонтальная инсоляция (DHI), температура окружающей среды и скорость ветра — напрямую определяют точность каждой цифры в вашем отчёте. Если входное значение GHI на 5% выше реального, ваш E_Grid тоже будет примерно на 5% выше реального. Для проекта мощностью 50 МВт завышение GHI на 5% означает ошибку в прогнозе годовой выручки на несколько миллионов рублей.

Для инженеров, работающих в России и СНГ, вопрос выбора источника метеоданных особенно актуален: плотность сети метеостанций в Сибири, Казахстане и Центральной Азии существенно ниже, чем в Западной Европе, а это означает, что погрешности интерполяционных источников здесь выше. При этом именно эти регионы — Юг России, Казахстан, Узбекистан, Таджикистан — обладают наиболее высоким солнечным потенциалом и привлекают наибольший инвестиционный интерес к ВИЭ.

В этом руководстве мы детально разберём каждый источник метеоданных, доступный в PVsyst 8.1: принцип работы, процедуру импорта, сильные и слабые стороны, и — что особенно важно — как интерпретировать расхождения между источниками применительно к условиям России и СНГ.

💡 Предварительное условие: Это второй урок в серии по PVsyst 8.1. Если вы ещё не провели первую симуляцию, начните с Полного руководства по симуляции сетевой СЭС в PVsyst 8.1.

---

Почему качество метеоданных так важно?

Прежде чем сравнивать источники, разберём, как именно метеоданные влияют на каждый шаг расчёта PVsyst.

Цепочка расчётов PVsyst

На каждом почасовом шаге PVsyst выполняет следующую последовательность:

1. Считывает GHI и DHI из метеофайла
2. Применяет модель декомпозиции (Erbs, Reindl или Perez) для оценки DNI из GHI и DHI
3. Применяет модель транспозиции (Perez, Hay-Davies или изотропную) для пересчёта горизонтальной инсоляции в инсоляцию в плоскости массива (POA)
4. Применяет коэффициент затенения горизонтом для текущего положения солнца
5. Применяет ближнее затенение, загрязнение и IAM
6. Рассчитывает температуру ячейки с помощью тепловой модели (температура окружающей среды + инсоляция + скорость ветра)
7. Рассчитывает мощность DC по одно-диодной модели при фактической температуре ячейки и инсоляции
8. Рассчитывает выходную AC-мощность через модель КПД инвертора
9. Записывает E_Grid для данного шага

Метеоданные участвуют в шагах 1, 6 и (через алгоритм расчёта положения солнца) в шаге 4. Ошибка в GHI проходит через декомпозицию, транспозицию, тепловую модель и модель мощности — она нигде не корректируется ниже по цепочке. Именно поэтому точность GHI является единственным наиболее значимым фактором точности симуляции.

Три фундаментальных источника погрешности климатических данных

Погрешность наземных измерений: Пиранометры на хорошо обслуживаемых метеостанциях дают наиболее точные данные об инсоляции, с типичной погрешностью 2–3% для приборов класса A. Однако сети наземных станций имеют ограниченное пространственное покрытие. В России и СНГ значительная часть территории — особенно Сибирь, Дальний Восток и Центральная Азия — слабо обеспечена высококачественными пиранометрическими станциями.

Погрешность интерполяции: Источники типа Meteonorm интерполируют данные ближайших наземных станций для получения значений в точках между станциями. Чем дальше ваш объект от опорных станций, тем выше погрешность интерполяции. В густоизмеренных регионах (Западная Европа) погрешности интерполяции невелики. В регионах с редкой сетью (Сибирь, Казахстан, Центральная Азия) они могут быть существенными.

Погрешность спутникового считывания: Спутниковые источники (PVGIS, NASA NSRDB, Solcast) используют изображения от метеорологических спутников для оценки приземной инсоляции. Точность считывания зависит от зоны покрытия спутника над вашим регионом, качества алгоритма обнаружения облачности, атмосферной коррекции и пространственно-временного разрешения. Для ясных аридных объектов спутниковый GHI обычно точен в пределах 3–5%. Для часто облачных или дымчатых объектов погрешности выше.

---

Все источники метеоданных в PVsyst 8.1 — полный справочник

PVsyst 8.1 поддерживает восемь путей получения метеорологических данных. Ниже приведён полный технический анализ каждого.

---

1. Meteonorm 8.2

Что это такое

Meteonorm — глобальная климатическая база данных, разработанная швейцарской компанией Meteotest. Версия 8.2, поставляемая в комплекте с PVsyst 8.1, использует данные более 8 000 наземных метеостанций в сочетании со спутниковыми данными для формирования глобальной сетки.

Как работает

Meteonorm работает в два этапа. Сначала интерполирует месячные средние климатические показатели (GHI, температура, ветер, влажность) от ближайших опорных станций к целевому местоположению с использованием кригинга и физических поправочных коэффициентов (высота, шероховатость рельефа, удалённость от побережья). Затем применяет стохастический почасовой генератор для синтеза файла TMY на 8 760 часов, статистически воспроизводящего интерполированные месячные показатели с физически реалистичной почасовой изменчивостью.

Период привязки Meteonorm 8.2 — 1991–2020 год (30-летний климатологический норматив ВМО).

Преимущества:

• Полностью автономен (офлайн) — данные включены в установку PVsyst, интернет не требуется
• Всегда включает температуру и скорость ветра — необходимы для тепловой модели
• Отраслевой стандарт — принимается без вопросов независимыми инженерами и кредиторами по всему миру
• Хорошее покрытие в хорошо измеренных регионах — крупные города России, Казахстана, Беларуси

Недостатки:

• Погрешность интерполяции растёт с удалённостью от опорных станций — для Сибири и Центральной Азии это существенно
• Стохастический почасовой генератор вносит элемент случайности в почасовые последовательности (хотя годовые суммы стабильны)
• Может недостаточно отражать недавние климатические тенденции (снижение аэрозольного загрязнения в Европе, изменение режима облачности)

Лучшие случаи применения: Основной источник для хорошо измеренных регионов. Всегда включайте как один из двух источников в двойной симуляции — из-за его статуса отраслевого стандарта.

Пошаговый импорт:

1. Откройте проект и нажмите Site на левой панели
2. Задайте местоположение с помощью интерактивной карты или введите GPS-координаты
3. Введите высоту над уровнем моря — не оставляйте значение 0
4. В раскрывающемся списке Meteo database выберите Meteonorm 8.2
5. Нажмите Import — данные загружаются менее чем за 5 секунд без подключения к интернету
6. Проверьте столбчатый график GHI по месяцам: убедитесь, что сезонный паттерн и годовая сумма выглядят разумно для вашего объекта

---

2. PVGIS-TMY 5.2

Что это такое

PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System) — проект Совместного исследовательского центра (JRC) Европейской комиссии в Испре, Италия. Версия 5.2, поддерживаемая в PVsyst 8.1, использует спутниковые данные SARAH-3 от спутников Meteosat (охватывающих Европу, Африку, Ближний Восток и часть Азии) и данные реанализа ERA5 для остального мира для формирования почасовых TMY-файлов.

Как работает

PVGIS 5.2 получает спутниковые снимки Meteosat и применяет физический алгоритм считывания инсоляции (Heliosat-4 для зоны Meteosat) для оценки приземного GHI и DNI в каждом спутниковом пикселе. Эти спутниковые значения используются для построения TMY путём выбора репрезентативных месяцев из многолетнего архива (период привязки PVGIS 5.2: 2005–2020).

Преимущества:

• Бесплатно — подписка не требуется
• Отличное покрытие в Европе, на Ближнем Востоке, в Африке и Центральной Азии — зона видимости Meteosat охватывает примерно 60% суши Земли, включая большинство регионов с высоким солнечным потенциалом
• Период привязки 2005–2020 — более современный, чем у Meteonorm, лучше отражает недавние климатические тенденции
• Более высокое пространственное разрешение, чем у Meteonorm, в регионах с редкой сетью станций — спутниковые пиксели имеют размер 3–5 км против 50+ км интерполяции Meteonorm в малоизученных районах
• Регулярно обновляется

Недостатки:

• Требует подключения к интернету
• Качество покрытия снижается в высоких широтах (выше 65° с.ш.) из-за ухудшения угла обзора Meteosat — это важно для северных регионов России
• Данные ERA5 для Сибири и Дальнего Востока менее точны, чем данные Meteosat для южных регионов

Лучшие случаи применения: Основной или соосновной источник для объектов в Европейской части России, Юге России, Казахстане, Узбекистане и Таджикистане. Обязательный второй источник для перекрёстной проверки везде.

Пошаговый импорт:

1. В окне Site выберите PVGIS-TMY 5.2 из раскрывающегося списка Meteo database
2. Убедитесь в наличии активного подключения к интернету
3. Нажмите Import — PVsyst отправляет запрос к API JRC PVGIS и загружает файл TMY (обычно 10–30 секунд)
4. Проверьте месячный график GHI и сравните с результатом Meteonorm

Альтернативный ручной способ: Если интернет-соединение из PVsyst недоступно (корпоративный брандмауэр, ограниченный доступ), скачайте данные PVGIS вручную через браузер на сайте pvgis.ec.europa.eu в формате TMY CSV, затем импортируйте через Tools → Meteo files → Import.

---

3. NASA NSRDB v4

Что это такое

База данных национальной солнечной радиации (NSRDB) поддерживается Национальной лабораторией возобновляемой энергии (NREL) и использует данные спутников GOES NOAA. Версия 4, интегрированная в PVsyst 8.1, применяет Physical Solar Model v4 (PSM v4) для считывания инсоляции.

Преимущества:

• Наивысшая точность в Северной и Южной Америке — спутники GOES оптимизированы именно для этих регионов
• Бесплатно
• Пространственное разрешение 2 км для Америки
• Явно моделирует аэрозольную оптическую глубину

Недостатки:

• Качество значительно снижается за пределами Америки — для России и СНГ используются менее точные источники данных
• Требует подключения к интернету
• Нативное разрешение 30 минут (сворачивается до почасового для импорта в PVsyst)

Лучшие случаи применения для России и СНГ: Используйте как третий источник для перекрёстной проверки, не как основной. Для объектов в России и СНГ PVGIS 5.2 существенно точнее NASA NSRDB.

Пошаговый импорт:

1. Выберите NASA-SSE из раскрывающегося списка Meteo database
2. Убедитесь в наличии подключения к интернету
3. Нажмите Import (обычно 30–60 секунд)

---

4. Solcast TMY

Что это такое

Solcast — австралийская компания, объединяющая высококачественные спутниковые снимки с нескольких геостационарных спутников с постобработкой на основе машинного обучения для получения данных об инсоляции, непрерывно валидируемых по наземным измерениям.

Как работает

Solcast использует данные Meteosat (Европа/Африка/Ближний Восток), Himawari (Азиатско-Тихоокеанский регион), GOES-East и GOES-West (Америка) для обеспечения практически глобального покрытия. Алгоритмы непрерывно обучаются и валидируются по сети наземных пиранометров.

Преимущества:

• Наивысшая абсолютная точность среди коммерчески доступных источников — типичное смещение GHI <1–2% относительно наземных измерений глобально
• Пространственное разрешение 2 км глобально
• Непрерывная валидация с публикуемыми показателями точности
• Исторические данные с 2007 года — достаточно для надёжного анализа межгодовой изменчивости
• Суб-часовое разрешение (5-минутные данные для суб-часовой симуляции в PVsyst)

Недостатки:

• Требуется платная подписка — стоимость зависит от объёма использования
• Избыточно для небольших кровельных систем, где стоимость превышает ценность точности

Лучшие случаи применения для России и СНГ: Рекомендуется для крупных наземных СЭС (от 10 МВт и выше), где повышенная точность окупается снижением стоимости финансирования, лучшими оценками P90 и более высоким доверием инвесторов. Особенно ценен для объектов в регионах со сложными условиями аэрозольного загрязнения (степные пыльные бури в Казахстане, промышленные зоны Урала).

Метод импорта: Через API-ключ из PVsyst 8.1 или скачиванием CSV через веб-интерфейс Solcast Toolkit с последующим импортом вручную.

---

5. ERA5 (Реанализ ECMWF, версия 5)

Что это такое

ERA5 — набор данных реанализа пятого поколения, созданный Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Реанализ означает объединение численной модели прогноза погоды с историческими наблюдениями с помощью усвоения данных — в результате получается физически согласованный глобально полный набор данных, охватывающий 1940 год — настоящее время.

Как работает

ERA5 — это не специализированная база данных солнечной инсоляции, а полный атмосферный реанализ, включающий приземную радиацию как одну из многих выходных переменных. Солнечная радиация в ERA5 получается из радиационной схемы прогностической модели IFS, а не из прямого спутникового считывания.

Преимущества:

• Длинный исторический архив — с 1940 года по настоящее время, обеспечивает надёжный анализ межгодовой изменчивости с 80+ годами данных
• Бесплатно — через Copernicus Climate Data Store
• Глобальная согласованность — нет пробелов, нет неоднородностей от смены спутниковых инструментов
• Почасовое временно́е разрешение, пространственное разрешение 31 км

Недостатки:

• Точность GHI ниже, чем у спутниковых источников — ERA5 обычно показывает смещения 5–10% в аридных регионах
• Недоступен напрямую из интерфейса PVsyst — требует ручного скачивания и преобразования формата
• Пространственное разрешение 31 км не улавливает мезомасштабные эффекты

Лучшие случаи применения: ERA5 наиболее ценен для анализа межгодовой изменчивости, а не как основной источник для симуляции. Используйте исторические данные ERA5 для оценки стандартного отклонения годового GHI за несколько десятилетий — это значение sigma непосредственно входит в расчёт P90.

Пошаговое ручное скачивание и импорт:

1. Зарегистрируйтесь бесплатно на cds.climate.copernicus.eu
2. Перейдите в ERA5 → Download data → ERA5 hourly data on single levels
3. Выберите переменные: Surface solar radiation downwards (ssrd) и 2m temperature
4. Выберите нужный диапазон лет и географический ограничивающий прямоугольник
5. Скачайте в формате NetCDF
6. Преобразуйте в PVsyst CSV с помощью Python:

import xarray as xr
import pandas as pd

ds = xr.open_dataset('era5_download.nc')
# ERA5 ssrd указывается в Дж/м², преобразуем в Вт/м² (делим на 3600)
df = pd.DataFrame({
    'Month': ds.time.dt.month.values,
    'Day':   ds.time.dt.day.values,
    'Hour':  ds.time.dt.hour.values,
    'GHI':   ds['ssrd'].sel(latitude=lat, longitude=lon,
                            method='nearest').values / 3600,
    'Ta':    ds['t2m'].sel(latitude=lat, longitude=lon,
                           method='nearest').values - 273.15
})
df.to_csv('era5_pvsyst.csv', index=False)

7. В PVsyst: Tools → Meteo files → Import from file → выберите свой CSV

---

6. Solar Anywhere TGY

Что это такое

Solar Anywhere — американский сервис данных солнечной инсоляции от Clean Power Research. Ориентирован прежде всего на рынок США. Для проектов в России и СНГ этот источник не рекомендуется — PVGIS и Meteonorm обеспечивают лучшее покрытие.

---

7. Meteonorm 9 (Суб-часовые данные)

Что это такое

При активации возможности суб-часовой симуляции в PVsyst 8.1 можно импортировать данные Meteonorm 9 с минутным разрешением (10-минутным или 1-минутным шагом).

Когда использовать: Суб-часовые данные важны для:

• Систем с ограничением экспорта мощности — потери на клиппинге существенно занижаются при почасовых данных, если лимит экспорта близок к пиковой мощности системы
• Систем накопления энергии — решения о заряде/разряде принимаются внутри часа
• Анализа устойчивости сети с высокой долей ВИЭ

Для стандартной сетевой симуляции без накопителей почасовые TMY-данные достаточны — суб-часовые данные обычно изменяют годовой E_Grid менее чем на 0,5%.

---

8. Пользовательские измеренные данные (наземная метеостанция)

Что это такое

Если у вас есть фактически измеренные данные инсоляции от пиранометра на объекте или вблизи него — от кампании по оценке ресурса, действующей станции или национальной метеосети — их можно импортировать напрямую в PVsyst.

Почему это важно

Измеренные на объекте данные при правильном сборе и контроле качества всегда точнее любого модельного или спутникового источника. Для крупных наземных СЭС, где на кону стоит проектное финансирование, кампания по измерению ресурса продолжительностью 1–3 года является оправданной инвестицией.

Требования к данным:

• Минимум 1 год, желательно 3+ года для надёжного репрезентативного набора данных
• Интервал измерений: почасовой или суб-часовой (15-минутный или 1-минутный предпочтителен)
• Класс прибора: ISO 9060 Класс A (например, Kipp & Zonen CMP11, Hukseflux SR20) для данных уровня bankable
• Регулярная калибровка (ежегодная для приборов Класса A)
• Контроль качества данных: маркировка и коррекция загрязнения датчика, затенения и дрейфа

Требования к формату CSV для PVsyst:

Month  Day  Hour  GHI   DHI   Ta    Ws
1      1    1     0     0     -8.5  3.2
1      1    2     0     0     -9.1  2.8
...

Где:

• GHI и DHI указываются в Вт/м²
• Ta — температура окружающей среды в °C
• Ws — скорость ветра в м/с (необязательно, но повышает точность тепловой модели)

Метод импорта: Используйте Tools → Meteo files → Import from file для загрузки CSV. PVsyst проверит файл и сообщит об ошибках формата.

---

Комплексное сравнение источников

Сводная таблица сравнения

Источник	Лучший регион	Точность GHI	Период привязки	Стоимость	Интернет	Офлайн
Meteonorm 8.2	Хорошо измеренные регионы	★★★★	1991–2020	С лицензией	Нет	✅
PVGIS-TMY 5.2	Европа, СНГ, Ближний Восток, Африка	★★★★★	2005–2020	Бесплатно	Да	❌
NASA NSRDB v4	Северная и Южная Америка	★★★★★	1998–н.в.	Бесплатно	Да	❌
Solcast TMY	Глобально	★★★★★★	2007–н.в.	Подписка	Да	❌
ERA5	Глобально (анализ изменчивости)	★★★	1940–н.в.	Бесплатно	Да	❌
Naземная станция	Конкретный объект	★★★★★★	Ваша кампания	Оборудование	Нет	✅

Ожидаемые значения GHI для ключевых регионов России и СНГ

Используйте эти ориентиры для быстрой проверки разумности загруженных метеоданных:

Регион	Город / Область	GHI сред. год. (кВт·ч/м²)	Рекомендуемый основной источник
Южный ФО	Краснодар	1 400 – 1 550	Meteonorm 8.2
Южный ФО	Астрахань	1 450 – 1 600	Meteonorm 8.2
Крым	Симферополь	1 450 – 1 600	PVGIS 5.2
СКФО	Ставрополь	1 350 – 1 500	Meteonorm 8.2
Поволжье	Оренбург	1 200 – 1 350	Meteonorm 8.2
ЦФО	Москва	950 – 1 050	Meteonorm 8.2
Сибирь	Омск	1 050 – 1 200	PVGIS 5.2
Сибирь	Иркутск	1 150 – 1 300	PVGIS 5.2
Казахстан	Алматы	1 600 – 1 800	PVGIS 5.2
Казахстан	Астана	1 300 – 1 500	PVGIS 5.2
Узбекистан	Самарканд	1 750 – 1 950	PVGIS 5.2
Таджикистан	Душанбе	1 700 – 1 900	PVGIS 5.2

Если загруженные метеоданные выходят за пределы указанного диапазона более чем на 10% — немедленно проверьте координаты и высоту.

---

Пошаговое руководство: двойная симуляция в PVsyst 8.1

Это рабочий процесс, которому следует придерживаться при любой профессиональной симуляции. Цель — количественно оценить метеорологическую неопределённость в оценке выработки.

Шаг 1 — Завершите базовую симуляцию с источником A

Проведите полную симуляцию (определение системы, потери, затенение — всё) с использованием Meteonorm 8.2 в качестве метеорологического источника. Запишите результаты:

• Годовой GHI (кВт·ч/м²)
• E_Grid (МВт·ч/год)
• Коэффициент использования (PR, %)
• Удельная выработка (кВт·ч/кВт_п)

Шаг 2 — Дублирование варианта

В PVsyst щёлкните правой кнопкой мыши на вашем варианте и выберите Duplicate. Присвойте копии имя, идентифицирующее источник (например, «Вариант Б — PVGIS 5.2»).

Шаг 3 — Смените только метеорологический источник

В дублированном варианте перейдите в Site и измените выбор базы метеоданных на PVGIS-TMY 5.2. Нажмите Import. Всё остальное в описании системы остаётся идентичным.

Шаг 4 — Повторно запустите симуляцию

Нажмите Run Simulation для варианта Б. Запишите те же показатели.

Шаг 5 — Сравните и интерпретируйте

Показатель	Вариант А (Meteonorm)	Вариант Б (PVGIS)	Дельта (%)
Годовой GHI (кВт·ч/м²)	___	___	___
E_Grid (МВт·ч/год)	___	___	___
PR (%)	___	___	___
Удельная выработка	___	___	___

Интерпретация дельты GHI:

• <3%: Отличное совпадение. Оба источника, по всей видимости, надёжны для вашего объекта. Используйте Meteonorm как P50 (отраслевой стандарт) и укажите в отчёте, что PVGIS подтверждает результат в пределах 3%.
• 3–5%: Хорошее совпадение в пределах ожидаемой погрешности. Укажите оба значения и задокументируйте, какой источник используется для оценки P50 и почему.
• 5–8%: Заметное расхождение. Загрузите третий источник (Solcast или, при наличии, измеренные данные). Выясните, есть ли у одного из источников известные ограничения для вашего конкретного региона.
• >8%: Значительное расхождение. Не завершайте отчёт, пока расхождение не объяснено. Типичные причины: объект в зоне сложного микроклимата, один из источников не охватывает регион должным образом, ошибка в координатах.

Почему PR может двигаться в обратном направлении относительно E_Grid: Если PVGIS даёт более высокий GHI, чем Meteonorm, вы обычно увидите более высокий E_Grid, но более низкий PR из симуляции на базе PVGIS. Это не противоречие: PR нормируется на входящую инсоляцию. Более высокая инсоляция → более высокая температура ячейки → большие термические потери → более низкий PR. При этом абсолютная выработка (E_Grid) выше, поскольку входящая энергия больше.

---

Почему источники расходятся: технический разбор

Причина 1 — Разные методологии измерений

Meteonorm интерполирует с наземных станций; PVGIS считывает данные со спутников. Это принципиально разные подходы с разными характеристиками погрешности. Интерполяция с наземных станций высокоточна вблизи станций, но деградирует с расстоянием. Спутниковое считывание обеспечивает пространственно непрерывное покрытие, но может давать смещения из-за необнаруженных тонких перистых облаков, аэрозольной нагрузки или эффектов отражения земной поверхности.

На практике: если ваш объект находится в пределах 20 км от высококачественной метеостанции стандарта ВМО, Meteonorm может превосходить PVGIS по точности. Если объект в регионе с редкой наземной сетью и хорошей видимостью Meteosat, PVGIS, скорее всего, точнее.

Причина 2 — Разные периоды привязки

Период привязки определяет, что означает «типичный» год при построении TMY:

Источник	Период привязки	Длина
Meteonorm 8.2	1991–2020	30 лет
PVGIS-TMY 5.2	2005–2020	15 лет
NASA NSRDB v4	1998–н.в.	~26 лет
Solcast TMY	2007–н.в.	~17 лет

Если в вашем регионе наблюдается тенденция к осветлению (увеличению приземной солнечной радиации вследствие снижения аэрозольного загрязнения) или, напротив, к усилению облачности, разные периоды привязки могут давать систематически разные значения GHI.

Причина 3 — Пространственное разрешение и эффекты микроклимата

PVGIS 5.2 имеет пространственное разрешение 3–5 км. Шаг интерполяции Meteonorm зависит от плотности сети станций — от 10 до 100+ км в регионах с редкой сетью. Для объектов с выраженными эффектами микроклимата (прибрежные туманы на Балтике, туман в речных долинах Сибири, промышленная дымка вблизи уральских городов) ни один источник не улавливает специфику конкретного объекта. Только наземные измерения решают эту проблему.

Причина 4 — Разные алгоритмы декомпозиции при построении TMY

Оба источника дают GHI, но для расчёта инсоляции в плоскости массива PVsyst нуждается в DNI. Преобразование GHI → DNI использует модель декомпозиции. PVsyst применяет одну и ту же модель декомпозиции ко всем импортируемым TMY-файлам, поэтому это, как правило, не источник межисточниковых различий. Однако если источник предоставляет измеренный DNI наряду с GHI (как Solcast и NSRDB), использование его напрямую точнее декомпозиции GHI.

---

Региональное руководство по выбору источника для России и СНГ

Европейская Россия (ЦФО, ПФО, ЮФО, СКФО)

Рекомендация: Meteonorm 8.2 (основной) + PVGIS-TMY 5.2 (перекрёстная проверка)

Плотная сеть метеостанций Росгидромета обеспечивает хорошую базу для интерполяции Meteonorm. PVGIS обеспечивает отличное спутниковое покрытие зоной Meteosat. Оба источника, как правило, расходятся менее чем на 4% для большинства объектов.

Юг России (Краснодарский край, Ставрополье, Крым, Калмыкия, Астраханская обл.)

Рекомендация: PVGIS-TMY 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (перекрёстная проверка)

Этот регион с наиболее высоким солнечным потенциалом России находится в превосходной зоне покрытия Meteosat. Хорошие наземные данные Росгидромета делают Meteonorm тоже надёжным. Для крупных проектов (>50 МВт) рекомендуется Solcast как дополнительный источник — пыльные бури и высокая аэрозольная нагрузка в степных районах могут сместить GHI на 3–6%.

Урал и Западная Сибирь

Рекомендация: Meteonorm 8.2 (основной) + PVGIS-TMY 5.2 (перекрёстная проверка)

Наземная сеть Росгидромета на Урале и в Западной Сибири достаточно плотная. Meteonorm здесь надёжен. Для удалённых объектов (севернее 60° с.ш.) PVGIS деградирует из-за угла обзора Meteosat — в этой зоне оба источника ненадёжны и наземные измерения становятся критически важными.

Восточная Сибирь и Дальний Восток

Рекомендация: PVGIS-TMY 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (перекрёстная проверка). Для проектов выше 55° с.ш. рекомендуется наземная кампания.

Редкая сеть станций и ограниченное покрытие Meteosat снижают надёжность обоих источников в этом регионе. Расхождения между источниками могут достигать 10–15%. Для крупных проектов наземная кампания измерений — не роскошь, а необходимость.

Казахстан (Юг и Центр)

Рекомендация: PVGIS-TMY 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (перекрёстная проверка). Для крупных объектов — Solcast.

Казахстан — один из наиболее перспективных регионов для солнечной энергетики в СНГ. PVGIS обеспечивает хорошее спутниковое покрытие для южных и центральных районов. Однако высокая аэрозольная нагрузка от пыльных бурь может создавать локальные эффекты, которые лучше улавливает Solcast.

Узбекистан, Таджикистан, Туркменистан

Рекомендация: PVGIS-TMY 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (перекрёстная проверка). Для проектов >20 МВт — Solcast.

Центральная Азия — регион с наивысшим солнечным потенциалом среди СНГ (GHI в Узбекистане и Таджикистане сопоставим с Ближним Востоком). Редкая сеть наземных станций означает, что спутниковые источники здесь, как правило, надёжнее Meteonorm. Для флагманских проектов Solcast является золотым стандартом.

---

Расширенные темы

Построение пользовательского TMY из многолетних измеренных данных

Если у вас есть несколько лет почасовых данных пиранометра с объекта, вы можете построить специфический для данного объекта TMY. Стандартный метод ISO 15927-4:

1. Для каждого календарного месяца во всех имеющихся годах рассчитайте месячную сумму GHI
2. Ранжируйте месячные суммы GHI для каждого месяца
3. Выберите месяц из доступных лет, чья сумма GHI ближе всего к долгосрочной медиане для этого месяца
4. Соберите 12 выбранных месяцев в полный TMY-год на 8 760 часов
5. Сгладьте границы между выбранными месяцами для устранения разрывов

PVsyst не автоматизирует этот процесс, но вы можете реализовать его в Python с библиотекой pvlib и затем импортировать результат как пользовательский CSV.

Оценка межгодовой изменчивости и расчёт P50/P90

Каждый bankable-отчёт об энергетическом выходе должен включать оценку P90 — выработку, которая будет превышена в 9 годах из 10. P90 ниже P50 (медианная выработка), поскольку инсоляция варьируется от года к году.

Стандартная методология:

Шаг 1 — Установите долгосрочный средний GHI (инсоляция P50) Это GHI из вашего TMY-файла (Meteonorm или PVGIS). TMY разработан для представления долгосрочного среднего, поэтому ваша TMY-симуляция даёт оценку выработки P50.

Шаг 2 — Оцените межгодовую изменчивость GHI (σ_GHI) Скачайте почасовые данные ERA5 для вашего объекта за 20–30 лет. Для каждого года рассчитайте годовую сумму GHI. Стандартное отклонение этих годовых значений и есть ваша оценка σ_GHI.

Для большинства объектов в России и СНГ σ_GHI составляет 2–5% от среднего GHI. Аридные степные объекты (Казахстан, юг России) тяготеют к нижней границе диапазона — стабильный, преимущественно ясный климат. Объекты с морским или континентальным умеренным климатом (Москва, Урал) тяготеют к верхней границе.

Шаг 3 — Рассчитайте выработку P90

P90_GHI = P50_GHI × (1 - 1.28 × σ_GHI_доля)
P90_E_Grid ≈ P50_E_Grid × (P90_GHI / P50_GHI)

Коэффициент 1.28 соответствует одностороннему нормальному распределению на 10-м процентиле.

Пример расчёта:

• P50 GHI из Meteonorm для Краснодара: 1 480 кВт·ч/м²/год
• σ_GHI из 30-летнего анализа ERA5: 3,2%
• P90 GHI = 1 480 × (1 − 1,28 × 0,032) = 1 480 × 0,959 = 1 419 кВт·ч/м²
• P50 E_Grid = 22,0 ГВт·ч/год (для 20 МВт_п)
• P90 E_Grid ≈ 22,0 × (1 419 / 1 480) = 21,1 ГВт·ч/год

Это означает, что проект будет вырабатывать не менее 21,1 ГВт·ч в 9 годах из 10 — только с учётом межгодовой изменчивости инсоляции. (Полный анализ P90 также включает технологическую неопределённость, погрешность моделирования и деградацию — каждая добавляет свою σ в квадратуре.)

---

Устранение типичных проблем при импорте

Проблема 1 — Тайм-аут загрузки PVGIS или NASA

Причины: Медленный интернет, нагрузка на сервер JRC/NREL, брандмауэр, блокирующий API-запрос. Решения:

• Повторите попытку через несколько минут
• Используйте ручной вариант скачивания: получите TMY CSV напрямую с сайта pvgis.ec.europa.eu через браузер, затем импортируйте через Tools → Meteo files → Import
• Если онлайн-источники полностью недоступны из корпоративной сети — используйте Meteonorm в офлайн-режиме

Проблема 2 — Два источника расходятся более чем на 8%

Диагностические шаги:

1. Проверьте координаты — указывают ли они на правильное местоположение? Проверьте на встроенной карте PVsyst
2. Проверьте высоту — она корректна?
3. Загрузите третий источник (Solcast или NASA) и посмотрите, к какому из первых двух он ближе
4. Проверьте, обладает ли ваш объект известными характеристиками микроклимата (прибрежный, долинный, промышленный), которые ни один источник не моделирует хорошо
5. При возможности запросите любые имеющиеся данные ближайших наземных станций

Проблема 3 — Импорт пользовательского CSV завершается с ошибкой

Типичные причины и исправления:

• Неверный десятичный разделитель: PVsyst ожидает точку (3,14 нужно записать как 3.14). Исправьте локаль CSV.
• Неверный порядок столбцов или отсутствующие столбцы: Откройте корректный экспортированный CSV Meteonorm через Tools → Meteo files → View и приведите структуру вашего файла в соответствие.
• Неверное соглашение о времени: PVsyst использует солнечное время. Если ваши данные станции используют UTC или местное гражданское время — необходимо сдвинуть часы.
• Неверные единицы измерения: GHI должен быть в Вт/м² (мгновенное значение), а не в Вт·ч/м².

Проблема 4 — График GHI по месяцам выглядит перевёрнутым или неправдоподобным

Причины: Знак широты неверен, ошибка долготы, или высота введена неправильно. Решение: Вернитесь в Site → Location и проверьте каждое поле координат. Нажмите на карту для визуальной верификации положения маркера.

---

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между GHI, DNI и DHI — и что именно использует PVsyst?

GHI (глобальная горизонтальная инсоляция) — суммарная солнечная инсоляция на горизонтальной поверхности: прямой пучок + диффузное небо + отражение от земли. DNI (прямая нормальная инсоляция) — пучковая составляющая, измеренная перпендикулярно лучам солнца. DHI (рассеянная горизонтальная инсоляция) — только рассеянный компонент неба на горизонтальной поверхности, без прямого пучка.

PVsyst считывает GHI и DHI из TMY-файла. Он получает DNI через модель декомпозиции, а затем использует DNI, DHI и отражённую от земли радиацию как входные данные для модели транспозиции для расчёта инсоляции в плоскости массива (POA). Если TMY-файл включает измеренный DNI напрямую (как файлы Solcast и NSRDB могут), PVsyst будет использовать его вместо декомпозиции GHI — что повышает точность.

Что такое TMY и почему он лучше данных одного реального года для симуляции?

Типовой метеорологический год (TMY) — синтетический набор данных на 8 760 часов, построенный путём выбора репрезентативных месяцев из многолетнего архива. Цель в том, чтобы каждый месяц представлял статистическую медиану для данного календарного месяца, а весь год представлял долгосрочные средние условия. Для долгосрочного прогнозирования выработки TMY является правильным входным данным. Для сравнения фактической измеренной выработки с базовой линией симуляции используйте реальный измеренный год.

Почему PR снижается при переходе с Meteonorm на PVGIS, хотя E_Grid растёт?

Это физически корректно и ожидаемо. PR нормируется на входящую инсоляцию. Если PVGIS даёт более высокий GHI, модули получают больше инсоляции, что повышает температуру ячеек и увеличивает термические потери. Пропорционально теряется больше энергии, поэтому PR снижается. E_Grid при этом всё равно растёт, поскольку абсолютная входящая энергия больше.

Сколько лет наземных данных необходимо, чтобы они стали полезнее Meteonorm?

Статистически один год измеренных данных имеет высокую неопределённость, поскольку этот год может быть аномальным. Три года — практический минимум для репрезентативного набора данных. Пять лет дают разумную уверенность. Для очень крупных проектов, где финансирование существенно, отраслевым стандартом является однолетняя кампания измерений с последующей корреляцией с долгосрочными спутниковыми данными (метод MCP — измерение-корреляция-прогнозирование).

Включает ли Meteonorm 8.2 данные о температуре и скорости ветра?

Да — Meteonorm включает месячную статистику температуры окружающей среды (Ta) и скорости ветра (Ws), которую стохастический почасовой генератор преобразует в почасовые значения. Они необходимы для тепловой модели PVsyst. PVGIS также предоставляет Ta, но если источник не включает данные о температуре, PVsyst прибегает к модели температуры по умолчанию, что несколько снижает точность.

Каково влияние выбора неверного источника метеоданных на итоговый E_Grid?

В хорошо измеренных регионах, где несколько надёжных источников расходятся в пределах 3%, выбор источника влияет на E_Grid не более чем на 2–4%. В плохо измеренных регионах, где источники расходятся на 8–12%, выбор источника может сместить E_Grid на 6–10%. Для проекта мощностью 50 МВт с выработкой ~80 ГВт·ч/год ошибка в 5% означает ~4 ГВт·ч/год разницы — существенную сумму в многолетней финансовой модели.

Как учесть снижение доступа к иностранным сервисам при работе в России?

Meteonorm полностью работает в офлайн-режиме и не зависит от внешних серверов. Если PVGIS или NASA недоступны из корпоративной сети — используйте ручной вариант: скачайте TMY CSV через браузер (при необходимости с VPN) с сайта pvgis.ec.europa.eu и импортируйте через Tools → Meteo files → Import. Для архивных данных ERA5 аналогично: скачайте с cds.climate.copernicus.eu и конвертируйте скриптом Python.

---

Заключение и практическая система принятия решений

Выбор правильного источника метеоданных не имеет единственного универсального ответа — он зависит от местоположения объекта, доступных источников, масштаба проекта и требований к точности. Практическое руководство для России и СНГ:

Для любого проекта — всегда:

1. Проводите симуляцию минимум с двумя независимыми источниками
2. Сравнивайте дельту GHI между источниками — всё, что выше 5%, требует анализа
3. Документируйте, какой источник вы использовали как P50 и почему
4. Явно включайте метеорологическую неопределённость в анализ P90

Выбор источника по регионам:

• Европейская Россия, Юг России → PVGIS 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (второй)
• Урал, Западная Сибирь → Meteonorm 8.2 (основной) + PVGIS 5.2 (второй)
• Восточная Сибирь, Дальний Восток → оба ненадёжны выше 60° с.ш.; рекомендуются наземные измерения
• Казахстан, Узбекистан, Таджикистан → PVGIS 5.2 (основной) + Meteonorm 8.2 (второй)
• Крупные наземные СЭС (>10 МВт) везде → Solcast (основной) + PVGIS или Meteonorm (второй)
• Объект с измеренными данными (>3 лет) → пользовательский TMY (основной) + Meteonorm (второй)

Для анализа P90: Используйте 30-летние исторические данные ERA5 для количественной оценки межгодовой изменчивости GHI (σ), затем применяйте P90 = P50 × (1 − 1,28σ).

Ни один источник метеоданных не является совершенным. Цель использования двух независимых источников — не найти «истинный» ответ, а количественно оценить диапазон неопределённости, присущей любой оценке инсоляции, и честно передать эту неопределённость в отчёте. Эта прозрачность является основой по-настоящему bankable-оценки энергетического выхода.

💡 Проводите симуляции с полным доступом ко всем функциям PVsyst 8.1, включая встроенный Meteonorm 8.2. Скачайте полную лицензионную версию на Docrack.me — PVsyst 8.1.

---