太陽能研究者傳統上只利用單個住宅太陽能光伏系統的功率測量值推測一個城市的發電量。但一個住宅的安裝情況并非一個城市的理想代表，因為一天的不同時間、太陽能板的方向、樹和云投下的陰影都會影響發電量。要充分了解如何在不破壞發展中國家賴以生存的可靠電力供應的前提下，將這種可再生能源整合到電網中，迫切需要從分布在整個城市的光伏系統中獲得數據。
澳大利亞國立大學和德國伊瑟市弗勞恩霍夫太陽能系統研究所的工程師提供了一個可免費獲取的控制質量的調優數據集，數據來自澳大利亞1287戶居民住宅的太陽能光伏系統安裝情況。該數據集5月28日發表在美國物理聯合會出版的《可再生和可持續能源雜志》上。該數據集作者Jamie Bright將其稱作是太陽能研究者的“禮物”，“之前還沒有人拿出一份可以免費獲取的涵蓋3個城市6個月測量值的數據集，這是一個很大的量”。
Bright解釋說，此前研究人員為了收集功率值絞盡腦汁，還發明了在城市中移動的云模型，“捏造”不同地點的光伏電力輸出。“這是第一次，人們可以輕而易舉地訪問數據，進行所需要的空間分析，以一種可控的方式管理太陽能與電網的整合。”Bright說。
在澳大利亞，近23%的居民家庭擁有光伏系統，這對于安全可靠地管理電網非常重要。例如，為了維持電器的建議電壓，保障電力供應，電網操作人員需要對太陽能波動作出應對和計劃。
通過訂閱公共網站pvoutput.org，Bright和同事得以獲取由光伏系統電力轉換器自動記錄和提供的原始光伏電力數據。一名計算機程序員從網站上提取數據，并將其輸入工程師的數據庫中，從而收集了每個光伏系統的細節特征，比如大小和效率。利用這些元數據和衛星圖像，他們對數據集進行了嚴格的質量控制，并訓練調優算法清理所有的“不良數據”。
“我們的調優程序是尋找陰影等所有潛在的系統性損失的方法，并將它們從數據集中刪除。不僅要刪除它們，還要將其縮小，使其具有代表性。”Bright說。然后，可以將具有代表性的情況外推到更大的區域，與衛星一起用于改進太陽能預報。
Bright說：“我們已經用這個數據集證明，實時報告光伏系統可以顯著改善預測情況。太陽能預測公司正在把我們的方法應用到實際的工業預測系統中。”
通過在每個處理階段為數據集提供代碼和指令，Bright希望能夠給其他研究人員提供一個良好的開端。
