This paper presents a sensitivity a

This paper presents a sensitivity analysis of satellite-based methods for deriving solar irradiance components for analyzing the impact of the external inputs that are normally associated to the satellite model. Different sensitivity calculations have been performed using as reference site the PSA (Solar Platform of Almeria) station placed at the south-east of Spain. Thus, the sensitivity to the aerosol information input has been addressed by comparing the estimations using aerosol input from AERONET data with those using aerosol dataset such as MODIS or MISR (based on satellite) and MACC (based on reanalysis). Sensitivity to the clear sky model choice has been also studied by using three different models, from the simpler ESRA model (in terms of input parameters) to the most sophisticated REST2. Finally, three global to direct conversion models (Louche, DirInt and DirIndex) have been included to explore the sensitivity of the direct normal irradiance estimations. The sensitivity analysis has shown the interrelations between the different cases according to the uncertainty of the input information used. The results have been analyzed for clear and non-clear sky conditions separately and for the DNI irradiance range of 400–900 W m−2 as a case of special interest for the concentrating solar power applications. The work presented here has as novelty the analysis of the propagation of uncertainty of individual models and atmospheric datasets in the framework of a satellite-based model for solar irradiance computation and their relative weights to the final performance of the model. An underestimation of AOD by 50% causes an error in the global horizontal irradiance calculated by a clear sky model of 3–5% depending on the model used, and slightly less for an overestimation of AOD. For DNI the error ranges are 12–15% and 9–12% for 50% underestimation and overestimation of AOD respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงการวิเคราะห์ความไวของวิธีใช้ดาวเทียมสำหรับบริษัทฯ ประกอบแสง irradiance สำหรับวิเคราะห์ผลกระทบของปัจจัยการผลิตภายนอกที่เกี่ยวข้องโดยปกติแบบจำลองดาวเทียม คำนวณความไวแตกต่างกันมีการใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเว็บไซต์สถานี PSA (แสงอาทิตย์แพลตฟอร์มของลเมเรีย) วางไว้ที่ใต้ตะวันออกของสเปน ดังนั้น ความไวในการรับข้อมูลอินพุตได้ถูกส่ง โดยการเปรียบเทียบการประเมินใช้รับอินพุตจากข้อมูล AERONET กับใช้ชุดข้อมูลขวด MODIS หรือ MISR (ขึ้นอยู่กับดาวเทียม) และ MACC (ตาม reanalysis) ความไวในการเลือกแบบจำลองท้องฟ้าถูกยังเรียน โดยใช้รูปแบบแตกต่างกัน 3 จากง่ายกว่า ESRA แบบ (ในรูปแบบของพารามิเตอร์) เพื่อ REST2 ทันสมัยที่สุด สุดท้าย สามโลกแปลงตรงรุ่น (Louche, DirInt และ DirIndex) ได้รวมอยู่ในการสำรวจระดับความสำคัญของการประเมินโดยตรงปกติ irradiance การวิเคราะห์ความไวได้แสดง interrelations ระหว่างกรณีต่าง ๆ ตามที่ความไม่แน่นอนของข้อมูลอินพุทที่ใช้ มีการวิเคราะห์ผลลัพธ์สำหรับฟ้าล้าง และไม่ล้างเงื่อนไขต่างหาก และ DNI irradiance ช่วง 400-900 W m−2 เป็นกรณีน่าสนใจพิเศษสำหรับโปรแกรมประยุกต์พลังงานแสงอาทิตย์ concentrating งานนำเสนอที่นี่ได้เป็นนวัตกรรมวิเคราะห์เผยแพร่ความไม่แน่นอนของแต่ละรุ่นและ datasets บรรยากาศในกรอบของแบบจำลองดาวเทียมที่ใช้สำหรับคำนวณแสง irradiance และน้ำหนักสัมพัทธ์ผลการดำเนินงานสุดท้ายของรุ่น Underestimation ของ AOD 50% ทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการสากลแนว irradiance คำนวณ โดยแบบจำลองท้องฟ้า 3-5% ขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ใช้ และเล็กน้อยน้อยสำหรับการ overestimation AOD สำหรับ DNI ช่วงข้อผิดพลาดได้ 12 – 15% และ 9 – 12% 50% underestimation และ overestimation AOD ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์ความไวของวิธีการดาวเทียมที่ใช้สำหรับชิ้นส่วนที่ได้รับรังสีแสงอาทิตย์สำหรับการวิเคราะห์ผลกระทบของปัจจัยการผลิตภายนอกที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการรับสัญญาณดาวเทียมปกติ การคำนวณความไวที่แตกต่างกันได้รับการดำเนินการโดยใช้เป็นสถานที่อ้างอิง PSA (Platform พลังงานแสงอาทิตย์ของอัลเมเรี) สถานีอยู่ที่ตะวันออกเฉียงใต้ของประเทศสเปน ดังนั้นความไวต่อการป้อนข้อมูลสเปรย์ได้รับการแก้ไขโดยการเปรียบเทียบการประมาณโดยใช้การป้อนละอองจากข้อมูล Aeronet กับชุดข้อมูลที่ใช้สเปรย์เช่น MODIS หรือ MISR (ขึ้นอยู่กับดาวเทียม) และไอวี (ขึ้นอยู่กับ reanalysis) ความไวในการเลือกรูปแบบฟ้าใสได้รับการศึกษาโดยใช้สามแบบที่แตกต่างจากรูปแบบ ESRA ง่าย (ในแง่ของการป้อนพารามิเตอร์) เพื่อ REST2 ที่ทันสมัย​​ที่สุด ในที่สุดสามโลกกับรุ่นแปลงโดยตรง (Louche, DirInt และ DirIndex) ได้รับการรวมอยู่ในการสำรวจความไวของประมาณการรังสีโดยตรงปกติ การวิเคราะห์ความไวได้แสดงให้เห็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างการกรณีที่แตกต่างกันไปตามความไม่แน่นอนของข้อมูลที่ใช้ในการป้อนข้อมูล ผลที่ได้รับการวิเคราะห์สภาพท้องฟ้าที่ชัดเจนและไม่ชัดเจนแยกจากกันและสำหรับช่วงรังสี DNI ของ 400-900 เมตร W-2 เป็นกรณีที่น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับการใช้งานที่มุ่งเน้นการใช้พลังงานแสงอาทิตย์ งานนำเสนอที่นี่ได้เป็นความแปลกใหม่ในการวิเคราะห์ของการขยายพันธุ์ของความไม่แน่นอนของแต่ละรุ่นและชุดข้อมูลบรรยากาศในกรอบของรูปแบบดาวเทียมที่ใช้ในการคำนวณรังสีแสงอาทิตย์และน้ำหนักญาติของพวกเขาเพื่อประสิทธิภาพการทำงานขั้นสุดท้ายของแบบจำลอง เบาของ AOD 50% ทำให้เกิดข้อผิดพลาดในแนวนอนรังสีทั่วโลกคำนวณโดยแบบจำลองท้องฟ้าที่ชัดเจนของ 3-5% ขึ้นอยู่กับรุ่นที่ใช้และน้อยกว่าเล็กน้อยสำหรับการประเมินค่าสูงของ AOD สำหรับ DNI ช่วงข้อผิดพลาดอยู่ที่ 12-15% และ 9-12% สำหรับเบา 50% และเช็คสเปียร์ของ AOD ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์ความอ่อนไหวของดาวเทียมที่ใช้วิธีการอาศัยส่วนประกอบดังกล่าวแสงอาทิตย์สำหรับการวิเคราะห์ผลกระทบของปัจจัยภายนอกที่โดยปกติจะเกี่ยวข้องกับดาวเทียมแบบ การคำนวณความไวแตกต่างกันได้รับการใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเว็บไซต์ PSA ( แพลตฟอร์มพลังงานแสงอาทิตย์ของ อัลเมเรีย ) สถานีตั้งอยู่ที่ตะวันออกเฉียงใต้ของประเทศสเปน ดังนั้นความไวต่อละอองข้อมูลข้อมูลได้รับการ addressed โดยเปรียบเทียบการใช้สเปรย์ข้อมูลจากข้อมูล aeronet กับผู้ใช้ของข้อมูลเช่นโมดิสหรือ Misr ( จากดาวเทียม ) และ MACC ( ตาม reanalysis ) ความไวในการเลือกแบบจำลองท้องฟ้าใสได้ถูกศึกษาโดยใช้สามรุ่นที่แตกต่างกันจากเอสซ่าแบบเรียบง่าย ( ในแง่ของพารามิเตอร์การป้อนข้อมูล ) เพื่อ rest2 ที่ซับซ้อนมากที่สุด ในที่สุด สามโลกรูปแบบการแปลงโดยตรง ( louche dirint , และได้รับการรวม dirindex ) เพื่อศึกษาความไวของดังกล่าวโดยตรงปกติ ภาค .การวิเคราะห์ความไวได้แสดง interrelations ระหว่างคดีแตกต่างกันตามความไม่แน่นอนของข้อมูล ข้อมูลที่ใช้ ผลลัพธ์ที่ได้วิเคราะห์ที่ชัดเจนและไม่ชัดเจน สภาพท้องฟ้าแยกต่างหาก และในวันดังกล่าวช่วง 400 - 900 W m − 2 เป็นกรณีที่น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับจดจ่อพลังงานแสงอาทิตย์โปรแกรมประยุกต์งานนำเสนอนี้เป็นนวัตกรรมการวิเคราะห์การแพร่ของความไม่แน่นอนของแต่ละรุ่น โดยข้อมูลในกรอบของดาวเทียมตามรูปแบบพลังงานแสงอาทิตย์ดังกล่าวและการคำนวณของญาติน้ำหนักเพื่อการแสดงสุดท้ายของแบบจำลองการการประเมินค่าต่ำไปของ AOD โดย 50% สาเหตุข้อผิดพลาดในแนวนอน ( irradiance ) โดยฟ้าใสรุ่น 3 – 5% ขึ้นอยู่กับรุ่นที่ใช้ , และเล็กน้อยน้อยสำหรับการประเมินมากเกินไปของโทรศัพท์ . สำหรับวันที่ผิดพลาดช่วง 12 – 15 % และ 9 – 12 % สำหรับประเมินค่าต่ำกว่า 50% และประเมินมากเกินไปของ AOD ตามลำดับ