作为一种资本密集型的发电技术，太阳热发电 (CSP) 项目的 “燃料” 来自太阳光照射，用太阳直接法向辐射 (Direct Normal Irradiance，简称 DNI) 值表示，燃料成本为零。在光热电站开发中，DNI 数值直接影响对于整体系统表现的精准分析和 CSP 电站整个生命周期的经济回报，因此对 DNI 数据的质量以及可靠性的把握至关重要，哪怕是再小的偏差对于发电量和金融成本的计算都有着重大的影响。
太阳能资源的评估是基于历史气象数据，从而对太阳辐射情况和特点进行分析概括。在光热发电项目的前期预可研阶段，年度平均 DNI 值是一个值得参考的重要指标。然而值得注意的是，在电站具体运行中，一年中不同季节太阳辐射值波动较大，这会直接影响 CSP 电站的输出效率。
尽管地理条件相对复杂多样，中国拥有良好的光照资源，非常适宜发展光热发电产业。DNI 资源较好的地区主要集中在内蒙古西部、西藏、青海、新疆、甘肃等西北地区。这些区域的年度平均 DNI 处于 1700-2300 kWh/m2 之间。
国际领先太阳能数据公司 Solargis 董事总经理 Marcel Suri 先生表示，“中国的 CSP 市场前景广阔，是开展 CSP 业务最重要的市场之一。但由于其复杂的地理条件，每个光热项目的太阳能资源和天气条件必须通过结合使用模型数据和地面测量结果来综合、细致评估。”
推荐步骤：基于卫星数据的 CSP 电站太阳能资源评估
1. 地区分析：绘制当地 DNI 地图 (长期年度平均 DNI 值)
2. 预可行性分析：参考长期月度平均 DNI 值
3. 可行性分析：参考历史 DNI 小时 (及以下) 值
4. 场地测评：开展实地测量活动
5. 尽职调查：提供专业的经济及场地匹配分析报告
中国太阳直接法向辐射 DNI 分布
若要对光热发电项目的场地条件和产能进行较为精准的评估，理想状况下要参考至少十年的可靠历史 DNI 数据和其他天气参数。
SPN1 太阳辐射传感器的输出允许在太阳跟踪、水平和倾斜安装中计算 DNI。
有两种计算 DNI 的方法：
1. DNI 固件： SPN1 太阳辐射传感器可以计算 DNI。结果仅在串行输出上可用，并且需要使用终端程序或类似程序来发送 RS232 命令并接收结果。如需更多信息，请下载《DNI 函数在 SPN1 太阳辐射传感器中的使用》。
2. DNI 电子表格：您可以下载 Excel 电子表格插件，使用从模拟或串行输出记录的数据，根据水平安装的 SPN1 太阳辐射传感器的输出计算 DNI。在此处下载电子表格。