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太阳能光伏电站土地选址评估流程
1. 简介
本文档旨在提供太阳能光伏电站土地选址评估的流程指南。
该流程主要包括以下几个步骤：
1. 需求分析
2. 候选地筛选
3. 土地评估
4. 决策和报告
2. 需求分析
在进行土地选址评估之前，首先需要明确太阳能光伏电站的需求。
这包括但不限于以下要素：
- 电站容量需求
- 地理位置要求
- 环境要求
- 法律和政策要求
3. 候选地筛选
根据需求分析的结果，选择一系列可能的候选地。
候选地的选择应基于以下几个因素：
- 太阳资源潜力
- 土地可用性和可行性
- 基础设施和交通便利度
- 社会和环境影响评估
4. 土地评估
对候选地进行土地评估，以确定最适合建设太阳能光伏电站的土地。
土地评估包括以下几个方面：
- 土地所有权和使用权调查
- 土地规划和用途审查
- 地质和地形调查
- 土地水文和环境评估
- 土地价格评估
5. 决策和报告
根据土地评估的结果，进行决策并撰写评估报告。
评估报告应包括以下内容：
- 土地评估结果和分析
- 决策依据和建议
- 风险评估和管理方案
- 法律和政策合规性分析
6. 结论
太阳能光伏电站土地选址评估流程的准确执行可以帮助确定最佳的土地选址，确保电站建设的成功和可持续性。
在实施过程中，需要充分考虑法律和政策的要求，并且保证评估报告的准确性和可靠性。
请注意，本文档提供的是一般性的流程指南，具体实施过程中可能需要根据实际情况进行调整和补充。
太阳能光伏发电系统的环境影响评估随着全球对可再生能源的需求日益增加，太阳能光伏发电系统作为一种清洁能源技术，正逐渐成为人们关注的焦点。
然而，与其它能源发电系统一样，太阳能光伏发电系统也会对环境产生一定的影响。
为了确保可持续发展，对太阳能光伏发电系统的环境影响进行评估是至关重要的。
本文将对太阳能光伏发电系统的环境影响评估进行讨论。
一、太阳能光伏发电系统的生命周期分析太阳能光伏发电系统的生命周期分析是评估其环境影响的重要方法之一。
生命周期分析包括从原材料采集、制造、使用到废弃等全过程，通过综合评估各个环节对环境的影响，为制定可持续发展策略提供依据。
1. 原材料采集和制造阶段：太阳能电池板中常用的材料如硅、银等在采集和制造过程中会产生一定的环境污染。
同时，制造过程中还会产生大量的废水和废气，可能对周围环境造成污染。
因此，在太阳能电池板生产中应采取减少污染和节能减排的措施，以降低环境影响。
2. 使用阶段：太阳能光伏发电系统的使用阶段没有直接的排放物质，且不消耗燃料，因此具有很低的生命周期温室气体排放量。
然而，太阳能光伏发电系统的运行和维护仍然需要能源和材料，包括清洗、维修和更换组件等。
因此，在发电系统的使用过程中，需合理利用和节约资源。
3. 废弃阶段：太阳能光伏发电系统的废弃物主要包括废旧电池板和废弃的电气设备。
这些废弃物可能对环境造成负面影响，因此合理处理和回收是重要的环节。
通过专门的回收和处理手段，可以减少对环境的不良影响。
二、水资源的影响评估除了生命周期分析外，对太阳能光伏发电系统的水资源使用也需要进行评估。
水资源是一个宝贵的自然资源，在发电系统的建设和运营中，需要考虑到对水资源的影响。
1. 建设阶段：太阳能光伏发电系统的建设通常涉及基础设施建设，如光伏电站的建设和逆变器的安装等。
这些建设活动可能会占用一定的水资源，因此需要合理规划和利用水资源，保证其可持续发展。
2. 运营阶段：太阳能光伏发电系统的运营过程中，并不需要大量的水资源。
光伏发电资源评估方法
光伏发电是一种重要的可再生能源发电方式，其对全球节能减排和改
善能源结构具有重要意义。
在进行光伏发电建设之前，需要对其资源进行
充分的评估，以确定是否适合建设光伏发电站。
下面介绍几种光伏发电资
源评估方法。
1.太阳能资源测绘法。
太阳能资源测绘法是通过全球辐射计、直射辐射计、斜面直射辐射计、通量塔等装置来对地面太阳总辐射、太阳直接辐射和太阳散射辐射等进行
测定和推算，从而得出一个地区的太阳能资源情况。
通过这种方式可以评
估一个地区是否适合建设光伏发电站，以及建设光伏发电站的设计方案。
2.空间遥感法。
空间遥感法是指通过遥感卫星拍摄地面图像资料及各类环境特征参数，采用遥感处理、分析技术，并配合地面测量和实地调查，评估一个地区的
光伏发电资源。
通过这种方式可以确定一个地区的地表覆盖类型、土地利
用情况、地形特征等，从而确定建设光伏电站的合理位置和规模。
3.经验法。
经验法是通过对历史天气数据及用电量数据分析，建立一个光伏发电
的数学模型，根据模型得出该地区的光伏发电潜力。
通过这种方式可以评
估一个地区的光伏发电资源、电站总投资、发电成本等，并指导工程设计
和运维管理。
总之，光伏发电资源评估是一个复杂的过程，需要综合考虑地表特征、天气数据等因素。
不同的评估方法各有优缺点，在实际的应用中需要选择
合适的方法。
同时，评估的结果也要充分考虑到现实的情况，不能简单地依据数字进行决策。
贵州省光伏电站集中开发区太阳能资源评估丁立国; 黄晨然【期刊名称】《《中低纬山地气象》》【年(卷),期】2019(043)005【总页数】3页(P59-61)【关键词】集中开发区; 气候学模型; 总辐射; 稳定度; 日照有效性【作者】丁立国; 黄晨然【作者单位】贵州省气候中心贵州贵阳550002【正文语种】中文【中图分类】X3820 引言贵州省的能源结构以煤为主，燃煤造成的环境污染日益突出，调整能源结构，增加替代能源，实现能源的可持续发展和解决广大山区农村的能源问题已迫在眉睫，要求必须加快太阳能等可再生能源的开发利用[1]。
贵州省是我国太阳能资源相对匮乏的地区，但是贵州省西部威宁、盘县等地区太阳能资源相对丰富，具备一定的开发价值，陈娟等[2]利用贵州省所有气象站到达地面太阳辐射和日照实测资料，对贵州太阳能利用带进行区域气候划分和综合潜力评价，其中贵州西部地区被划分为太阳利用资源丰富带，约占贵州总面积的18%，属于贵州省太阳能高效利用最佳区域。
该区域的地形多以高海拔山地为主，利用当地荒山和太阳能资源，可改善当地电网结构，为贵州电网提供清洁可再生能源，保护当地生态环境；同时有利于人民群众增收就业，有利于人民群众生活方式变革，具有明显的产业带动和社会效益。
本文利用贵州省光伏电站集中开发区仅有的威宁、水城、兴仁和紫云4个辐射站2011年1月—2016年2月的月总辐射和日照时数资料，采用气候学辐射模型推算方法得到了适合该地区的太阳能总辐射气候学计算公式，并由此对该地区的太阳能资源进行评估。
1 资料和方法1.1 资料本文选取贵州省光伏电站集中开发区的威宁、水城、兴仁和紫云4个辐射站2011年1月—2016年2月的月总辐射和日照百分率资料以及该地区18个站点2009—2018年的月日照时数资料。
1.2 方法1.2.1 研究区域的选取本文根据贵州近几年光伏企业在贵州开发光伏电站的选址位置，选择贵州西部和西南部18个县作为贵州省光伏电站集中开发区的评估区域，该区域包括了贵州省90%以上的光伏电站开发选址，选址分布情况如图1所示。
竭诚为您提供优质文档/双击可除光伏并网电站太阳能资源评估规范篇一：光伏电站太阳能资源评估光伏电站太阳能资源评估1、太阳能资源数据特点根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。
而《太阳能资源评估办法》（qx/t89-20xx）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。
目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：qx/t89-20xx中方法）；为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。
将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。
但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。
在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。
但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。
如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。
并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。
因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。
本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理2.1、数据预处理数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。
如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。
本文不再对各环境因子进行规一化处理。
由于受传感器故障、ad采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。
太阳能光伏电站的经济效益评价随着全球环境保护意识的提高和能源需求的增加，太阳能光伏电站作为一种新型的清洁能源得到了广泛的关注和应用。
然而，在建设光伏电站时，许多人都会关心电站的经济效益，即光伏电站能否带来出色的经济回报。
在本文中，我们将探讨太阳能光伏电站的经济效益，重点分析影响光伏电站经济效益的因素，并介绍如何评估光伏电站的经济效益。
一、光伏电站的经济效益主要受以下因素影响：1. 太阳能资源太阳能资源是光伏电站发电的基础，由于各地太阳能资源的差异，因此光伏电站的经济效益也不尽相同。
通常情况下，太阳辐射强度越高，光伏电站的发电量就越大，经济效益也越好。
2. 市场电价市场电价是影响光伏电站经济效益的关键因素之一。
在有些地区，市场电价相对较高，光伏电站的经济效益就越好；而在一些电价较低的地区，光伏电站的经济效益可能会受到影响。
因此，选择合适的建设地点和采购电价以及制定合理的电价调整机制都是提升光伏电站经济效益的重要措施。
3. 组件质量和性能组件质量和性能也对光伏电站的经济效益产生显着影响。
组件质量好的光伏电站寿命长、维护成本低，发电量稳定，能够提高电站的收益。
此外，高效率的光伏组件能够提高光伏电站的发电量，从而提升电站的经济效益。
4. 投资金额和建造时间投资金额和建造时间也是影响光伏电站经济效益的关键因素之一。
在光伏电站建设前，必须评估项目的成本，以确定可行性和可行性。
建造时间也需要考虑，因为它会影响电站开始发电的时间。
二、如何评估光伏电站的经济效益了解光伏电站的经济效益，有利于决策者制定合理的决策，以增加电站的收益。
以下是评估光伏电站经济效益的关键指标：1. 投资回报率（IRR）投资回报率（IRR）是指项目的总收益与总投资之比，可以反映项目的盈利能力。
当IRR大于项目的折现率时，项目具有收益价值。
在光伏电站项目中，IRR通常会因地区而异。
2. 纯现值（NPV）净现值（NPV）是指对项目的所有现金流进行折现，然后将所有负现金流减去所有正现金流得出的数字。
太阳能光伏发电站的太阳能资源评估方法太阳能作为一种可再生的干净新能源，在人们的日常生活、工作中受到广泛的青睐。
这使得太阳能光伏发电事业在国内市场得到了迅猛发展。
其太阳能的工作原理之一就是将太阳能转换为电能。
其次是太阳能热电站则是利用汇聚太阳光的工作原理，把水烧至沸腾变为水蒸气，然后用来发电。
太阳能资源作为宝贵的可再生新能源，已经成为太阳能研究太阳能选址的重要依据，从实际应用出发以太阳能最丰富的地区太阳能光伏发电项目为基础，简单的阐述太阳能资源评估方法。
标签：太阳能光伏发电站；太阳能资源；评估方法太阳能具有储存量大、分布广泛两大特点，是可再生的清洁能源。
目前主要有光发电和热发电两种太阳能发电模式，简称称光伏（PV）发电。
光伏（PV）发电是一种新兴起来的发电技术，工作原理是将太阳辐射能直接转换为电能。
光伏发电作为新兴支柱产业具有能独立发电、规模大小随意、建设时间短、维护起来简单的突出特点，从进入市场以后就得到了迅猛发展。
随着技术的不断进步和光伏组件成本的逐步降低，光伏发电解决了世界各化石燃料资源不足等问题，同时改善了环境变差的影响，由于大规模光伏发电已被列为21世纪的重要替代能源，成为新能源发展的主要方向之一。
1、太阳能光伏发电简介太阳能资源顾名思义就是直接或者间接地方式把光电、光热和光化学等转化为人类所能利用的太阳能。
到达地面的太阳直接辐射与天空散射辐射量之和称为太阳能总辐射量，太阳能资源一般以总辐射量来表示。
1.1太阳能技术开发量太阳能技术可开发量是指在不考虑经济和其他条件下，现有技术条件下已经开发和可能开发的太阳能资源总和。
1.2太阳能资源经济可开发量太阳能资源经济可开发量是指在开发成本应可与其他能源相竞争的条件下，太阳能资源技术可开发量中，目前可预见时期内以及已经开发的当地经济允许的基础下能够开发的部分太阳能。
1.3表述太阳能资源最常用的辐照度（E）表述太阳能资源最常用的辐照度（E）是指物体在单位时间内，单位面积上接收到的辐射能，单位为W/m ，主要表示接受辐射能的强度；另一个是曝辐射量（H），即在给定时间内辐照度的总积分量，单位为MJ/m ，表示接受辐射的能量。
太阳能光伏电站的土地利用与环境影响评估在当下全球能源需求日益紧张的背景下，太阳能光伏电站作为可再生能源的重要组成部分，正受到越来越多的关注和应用。
作为利用太阳能发电的关键设施，太阳能光伏电站的土地利用和对环境的影响评估成为一个重要的研究方向。
太阳能光伏电站的土地利用问题一直备受关注。
由于太阳能光伏电站需要大量面积布置太阳能电池板，因此对土地的需求较大。
然而，在有限的土地资源下，如何更好地利用土地来建设电站，是摆在光伏电站建设者面前的一个重要问题。
因此，对太阳能光伏电站的土地利用进行评估和规划显得尤为重要。
首先，评估土地资源的适宜性是决定电站布局的一项重要工作。
通过对离网和联网型太阳能光伏电站建设地点的地质、地貌、水文气象等因素的研究和评估，确定各地适宜建设电站的条件和限制，能够避免将电站建设在那些土地条件不适合的地区，从而提高土地利用效率。
其次，进行合理的土地利用规划对太阳能光伏电站的发展具有重要意义。
利用GIS技术和空间分析方法，综合考虑土地类型、土地利用强度和生态环境等因素，制定可行的土地利用规划方案。
该方案既要满足太阳能光伏电站建设所需的土地面积，又要兼顾保护生态环境和土地资源的可持续利用。
通过合理规划和划定建设用地、保护用地和生态用地的边界，确保电站的土地利用具有可持续性和环境友好性。
另外，考虑土地利用对环境的影响也是评估的重点之一。
太阳能光伏电站的建设和运行对周围环境可能造成一定的影响，如土地的改变、水源和生态系统的破坏等。
因此，在评估中需要充分考虑电站建设对自然环境的影响，并提出相应的环保措施和修复方案。
例如，在电站建设过程中，可以采用生态补偿措施，种植适宜的植被，以保持土壤的稳定性和生物多样性。
此外，电站建设和运营过程中的噪音、废水、废气等排放问题也需要进行充分的评估和管理。
合理规划设施布局，采用低噪音设备和环保技术，减少运行中的噪音和排放对周围环境的影响。
通过严格的环境监测和管理措施，确保电站的运营与周围环境的协调共存。
光伏电站太阳能资源评估
1、太阳能资源数据特点
根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。
而《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。
目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：QX/T89-2008中方法）；
为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。
将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。
但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。
在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。
但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。
如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。
并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。
因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。
本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理
2.1、数据预处理
数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。
如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。
本文不再对各环境因子进行规一化处理。
由于受传感器故障、AD采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。
结合光伏电站太阳能分析工作实践与相关国家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如下表所示。
因记录的数据为每秒采样一次，并自动计算和记录的每1min的平均辐射值。
因此，数据不再进行低通滤波。
2.2、数据的插补
采用期间（完整年）应获得的525600组数据（采样时间1min），因仪器故障等原因，数据一般存在缺失。
需对缺失数据进行插补，
缺失的数据分为如下几类：1）小时内少量不连续数据的缺失；2）一天内大量连续数据的缺失；3）几天数据的连续缺失。
针对上述三种情况，对数据的插补采用了如下不同的处理方式。
1）首先插值为前10点数据的平均值，比较并计算σ（σ为每点相对平均值的标准差）；平均值如相差超过±3σ，认为该插值需向上或向下修正；再将该值与以前的数据逐点平均，直到逐点平均值与前10点数据平均值相差小于±3σ或超过5个点，即将逐点平均值作为该点的插值（该插值方法同样用于数据的修正）。
2）首先找出年内与该天对称时间的数据进行最小二乘的线性拟合，而后进行插补。
（该天对称时间定义如下：与该地真太阳时12时相差相同时长的时刻）。
如对称时间的数据也缺失，则与相邻天的辐照值进行最小二乘的线性拟合，而后进行插补。
3）首先根据《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中方法计算数据缺失天及前后十天的理论辐射值，再对数据缺失天的前后十天的实测数据与理论值进行最小二乘的相关分析，最后根据拟合曲线，根据理论值推算缺失天的辐射值。
为得到光伏电站的太阳能资源平均状况，必须以参证站气候平均值为气候背景，将为期一年的太阳能样本数据进行长序列订正。
3、基于日照时数的线性相关数据订正方法
目前我国大部分地区均无太阳辐射的长序列历史数据。
仅有近30年的太阳日照时数。
大多设计咨询单位首先对日照时数进行相关，再将订正后的日照时数与辐射量进行线性相关。
其基于的理论基础为：
根据目前太阳辐射的气候学研究成果表明：（1）到达地面的太阳辐射量主要受太阳高度角、大气透明度、地理纬度、日照时数及海拔高度等因素的影响；（2）长期的太阳辐射量和日照百分率数据是统计线性相关的；（3）太阳辐射的月总量服从正态分布。
长期日照总辐射与日照百分率存在以下关系：
Q/Q0=a+bS1
其中：
Q——月太阳总辐射值；
Q0——月天文总辐射值；
S1——月均日照时数百分率；
a，b——经验系数，与大气平均透明系数、透光云的透射系数、各种云的散射能力等相关。
上式中由于月天文总辐射值Q0在每个时刻对同一地点是可以精确计算出
来的，所以月均日照时数百分率S1的大小直接影响到了月太阳总辐射值Q的大小。
而日照时数百分率S1是与日照时数直接相关。
3.1、基于太阳能资源评估的数值模拟
当该地区缺少历史数据时，首先根据《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中方法计算该地区理论日照时数，再与该地区实测的太阳日照时数进行相关性分析。
根据得到的拟合函数，结合实测值进行订正。
进行相关性分析时考虑以下两种方法：1）各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析；2）各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析。
分析结果如下：
图1 各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析
图2 各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析工程采用方式为：如方法二中各月相关系数小于方法一，采用方法一结果订正；大于方法一的，采用方法二结果订正。
因《太阳能资源评估办法》中的计算方法使得各选取年的计算值差异不大，采用此方法订正，最终结果均将接近该地区的理论太阳辐射量的a倍（线性回归方程系数）。
3.2、基于历史年日照时长的线性订正方法
数据订正方法具体过程如下：
1）先求出附近参证站近30年逐日的5日滑动平均日照时数；
2）计算观测时段附近参证站的逐日日照时数；
3）求解观测时段内，观测点与对应时段附近参证站日照时数的线性回归方程；
4）求解观测点观测时段内，12个月逐日日照时数与总辐射线性回归方程，共获得12个方程；
5）将附近参证站逐日的5日滑动平均日照时数代入第3步所求得的方程，可得到观测点多年平均的逐日日照时数。
6）将观测点多年平均的逐日日照时数代入第4步所求得的方程，可得到观测点多年平均逐日太阳辐射量。
该方法避免了订正数据与（某区域内）理论值的趋同，但该方法无法避免多云地区的太阳辐射量的最终订正的准确性。
3.3、基于历史年日照时长的概率密度订正方法
由于太阳辐射受到大气透过率，云量，地形状况等众多因素的影响，具有很大的随机性，如果直接根据各年的太阳辐射数据来计算相关的工程设计参数，其结果会有较大的误差。
所以需要依据气候学与统计学方法，从多年的气象数据中挑选出具有代表性的太阳日照时长。
工程代表年的选定是通过选择“标准月”来完成的。
根据气候学对日照时长的月总量服从正态分布的研究成果，对已有的日照时长资料进行分析整理，选择出适合的代表月作为标准月。
并以此对工程运行期间的太阳辐射量进行预测，在工程设计计算中以预测值来“代表”光伏电站25年运行期间的各月日照时长，每年均保持不变。
通过对日照时长的订正，在采用上述方法的完成代表年的太阳辐射量计算。
该方法多采用正态分布概率密度值进行选取标准月，鲜见部分设计咨询单位采用t分布、F分布等方法。
正如前文描述：当可以取得该地区多年历史数据的情况下，采用概率密度订正方法。
可选取出最大概率的该地区的各月日照时数，数据的代表性更强，该方法与风电中采用Weibull分布方式部分类似，即最终值以一定概率落在某置信区的程度。
3.4、此类方法主要存在的问题
众所周知，日照时数是指太阳每天在垂直于其光线的平面上的辐射强度超过或等于120W/m2的时间。
即当辐射强度大于120W/m2时，参证站的日照时数即进行计数，而在我国东南、西南地区，因多云天气较多。
按此原理，晴天与半阴天时日照时数一致，但全年累计辐射量差异明显。
考虑到上述地区类似天气偏多，造成代表年数据失真。
同时，在目前大量的实际案列中，数据在夏季数据偏差较大（部分月份存在30%以上的差异）。
4、其它改进的订正方法
用同样方法，将以参证站逐月日照时数作为标准量，通过实测站累年平均逐月日照时数与同时段参证站累年平均逐月日照时数的百分比作为比例系数，两者的乘积可推出实测站的同时段的太阳辐射的月际变化。
同时，为验证推算准确性，将参考点国外数据库与之做相关性分析比较。
该方法一定程度了解决了多云地区订正数据失真的情况。
在该方法的基础上，部分设计咨询单位对上述方法进行细化引申，主要有以下几类：
1）细化逐周（或5天）数据进行百分比计算，以争取数据的精确性。
2）将日照时数与辐照量的乘积作为标准值，进行比例计算。
上述改进方法在一定的程度上对订正结果进行了优化。
但是上述问题的根源在于我国具有太阳辐射观测的长序列数据的气象站较少。
相信随着我国近年来的光伏电站的建设，通过光伏电站辐射观测的积累，各地区气象站对此问题的重视。
在不久的将来，此问题将逐渐解决。
