태양복사의 가장 정확한 측정은 수년 동안, 보통 수십 년 동안 특정 위치에 설치한 전일조 계(pyrometer)를 이용하여 매 수분마다 직달복사를 측정하는 것이다. 하지만 이렇게 축적된 데이터의 부피가 너무 많아 태양광시스템 설계를 위한 특정 위치에 필요한 완전한 데이터를 제공하는 것이 매우 비실용적이며, 그 데이터를 여러 가지 다른 형태로 나타낼 수 있다.
개념적으로 데이터 세트를 줄이는 가장 간단한 방법은 측정 기간 동안의 데이터를 평균하는 것이다. 이런 형식의 데이터가 일평균, 월평균 혹은 연평균 복사 데이터이다. 비록 이 데이 터가 시스템 기본 설계에는 유용하지만 태양 복사의 일간 변화는 손실되어 버린다. 일간 변 화 데이터가 손실되면, 예를 들어 거의 매일 5 kWh/day인 경우와 어떤 날은 8 kWh/day 이고, 그 뒤의 날은 흐려서 2 kWh/day가 되는 경우와는 시스템 설계와 성능이 매우 다르므 로 매우 중요한 요소이다.
TMY와 평균 태양 복사 데이터의 비교
태양복사 데이터의 형식으로 가장 흔한 것이 TMY 데이터로(혹은 미국 NREL이 사용하는 TMY2), 이는 데이터에서의 매일의 변화를 포함하고 있다. TMY 데이터는 다음 페이지에 설 명되어 있다. 그러나 평균 태양복사 데이터, 특히 연중 특정 달의 데이터는 요구되는 태양 광 모듈의 양을 추정하는데 널리 사용된다.
완전한 복사 데이터 세트로부터 결정 수 있는 비록 흔하지는 않지만 유용한 데이터는 연속 해서 일어나는 흐린 날의 발생일수의 확률로, 흐린 날의 정의는 보통 이론적으로 기대되는 복사의 50 % 미만을 받는 날이다. 예를 들어 어느 특정 위치에서 연속해서 4 일 흐린 날은 일 년에 한번 일어나고, 5일 연속인 날은 매 5년마다 한번 일어난다는 것이다. 이 정보는 축전 요구량을 추정하는데 특히 유용하다. 그러나 이 정보는 표로 잘 정리하지 않으며, 사 용될 경우 오리지널 데이터 세트로부터 결정하여야 한다.
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