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Maximum Likelihood Estimation (MLE) Approach for Determining Most Representative Solar Resource Data Set for United States

机译:确定美国大多数代表太阳能资源数据的最大似然估计(MLE)方法

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摘要

Solar projects in the US benefit from having many irradiation data sources available for comparative analysis. Not many countries in the world have a database extending back to the 1960s as well as multiple providers of satellite-derived irradiance estimates. The National Solar Resource Database ("NSRDB") program envisioned to support the growth of the solar market by laying a strong foundation for irradiation measurement. The "site-specific" NSRDB modeling approach transitioned in 2014 to use a satellite-derived Physical Solar Model ("PSM"). Currently, several additional satellite-derived data sets are commercially available which provide more recent estimates of irradiation data. The key question is: which one of these data sets is likely to be most representative of the 'long term' resource for a site? This paper explores using the concept of Maximum Likelihood Estimation (MLE) to be applied to several equally relevant data sources to provide feedback on long-term weather selection.
机译:美国的太阳能项目受益于具有许多可用于比较分析的辐照数据来源。 世界上没有许多国家的数据库延伸回到20世纪60年代以及多个卫星衍生辐照度估算提供商。 全国太阳能资源数据库(“NSRDB”)计划设想支持太阳能市场的增长,通过为照射测量奠定坚实的基础。 “特定于站点的”NSRDB建模方法于2014年转换为使用卫星衍生的物理太阳能模型(“PSM”)。 目前,几种额外的卫星衍生的数据集是商业上可用的,其提供了更新的辐照数据估计。 关键问题是:这些数据集中的哪一个可能是一个网站的“长期”资源的最具代表性的? 本文探讨了使用最大似然估计(MLE)的概念来应用于几个同样相关的数据源,以提供关于长期天气选择的反馈。

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