眾所周知，翔實精確的太陽能輻照數據對光熱發電項目開發的可行性研究和經濟性分析至關重要，這是確保光熱電站的科學化設計和融資可行性的關鍵影響因素，也是進行光熱發電項目開發和保障光熱電站正常運行的必要前提。

光熱電站的DNI數據測定是較為復雜的，其需要對本地氣象條件進行更多的關注和分析，對DNI的測定甚至要精確到每天每小時的輻照數據，一個項目所在地的DNI輻照值每天每時都會發生變化。

我國到現在為止都未能建立由政府主導的公開的DNI檢索數據庫，各項目開發商都是自己建設測光站來指導項目開發，這顯然并不能滿足未來光熱發電項目的規模化開發需求，DNI監測數據網絡的缺失將對未來我國的光熱發電項目開發產生諸多不利影響。那么，除了從SolarGIS上面購買資料或者從氣象站購買資料，是否有其余的途徑來收集項目所在地的DNI?哪些軟件里有集成的數據庫可用?

中國科學院大氣物理研究所的張悅通過CSPPLAZA微信平臺表示，目前覆蓋中國地區的輻射數據庫有NASA的SRB、DLR的SOLEMI、DLR的ISIS，商業數據庫有Vaisala旗下的3tier、SolarGis，以上數據庫很多來自衛星資料，不確定度較大，若有地面實測資料，可以用實測資料訂正衛星資料，以減少系統誤差。

確如張悅所言，衛星數據存在著很大的不可靠性，國際上現有數據庫的資料恐怕不足以支持做光熱項目的前期設計，依靠數據庫作出的DNI的預估與現實的DNI數據很有可能產生不小的差距。

華北電力大學教授宋記鋒也認為只有實測的數據庫可靠可信，他提到，軟件的集成數據庫用一些間接數據和一些適用性很窄的公式推算，精度較差，凡是公式擬合出的DNI，都有出現20%誤差的可能性，當工程參考比較勉強。

目前，我國各項目開發商都是自己建設測光站來獲取相對準確的DNI數據，DNVGL的王永明表示，獲得可靠的實測數據須具備三個條件:1，測量設備本身可靠;2，安裝方式正確;3，設備維護有保障。這三個條件缺一不可，只有一個沒滿足，就會影響準確性。有了準確的實測數據，還得運用正確的分析方法學，計算出正確的TMY(典型氣象年)，最后進一步計算發電量。王永明指出，有些光熱項目采用的測量設備不帶直射表，DNI是通過計算得出，比實際嚴重偏大，他認為據此做的設計，電廠投運后可能永遠都不會達到設計發電量。

事實上，不準確的輻射數據對光熱發電項目開發乃至行業發展都會帶來極大的不利作用，比如阿聯酋和印度。阿聯酋100MW的Shams1光熱電站曾因對DNI的數據預估不準確造成了項目地的重新選址和相關設備的重新招標，其預估的DNI與實際的DNI偏差高達10%~15%。這也導致了Shams1電站中途停工一年多。另外，印度尼赫魯國家太陽能計劃第一階段多個項目的延期也與DNI數據不準確有很大關系，因為預估DNI值與實際DNI值存在較大偏差，導致設計方案、經濟性評估需要大幅調整，甚至部分設備采購指標也需要重新進行核定，不但浪費了大量時間，還給投資者、項目開發商和政府機構帶來了很多麻煩，印度整個光熱發電行業的發展也因此受到很大影響。

反之，光熱發電的新興市場沙特則充分吸取了印度的教訓。自2012年5月份正式發布規劃到2032年實現41GW的太陽能發電裝機(其中光熱發電占25GW)后，但僅僅到2013年的12月18日，沙特就完成了初步覆蓋全國的可再生能源資源地圖集，建設完成43個實地測光站，并建立了公開的數據檢索網站，可實時查詢具體地點的輻照數據，為項目開發提供了強大的網絡數據支持。而且按照規劃，沙特未來將逐步擴充測光站站點至150個。

對于1GW光熱發電示范項目呼之欲出的中國來說，如何保障示范項目順利建設并成功運行，是未來一段時間整個中國光熱發電行業的頭等大事，而包括輻射數據測量在內的很多細節的工作質量都有可能影響最終的結果。相對于如何找到適合中國的光熱發電技術、核心裝備如何國產化等問題而言，獲取精確的輻射數據應該是光熱項目開發商較容易做到的事，只要足夠重視，相信獲取精確的DNI數據應不是難事。希望在未來，伴隨中國光熱發電產業的不斷發展，我國也能參考沙特的做法，進一步優化資源配置，建立公開的DNI數據庫，保障光熱電站順利開發和正常運行。