众所周知，翔实精确的太阳能辐照数据对光热发电项目开发的可行性研究和经济性分析至关重要，这是确保光热电站的科学化设计和融资可行性的关键影响因素，也是进行光热发电项目开发和保障光热电站正常运行的必要前提。
光热电站的DNI数据测定是较为复杂的，其需要对本地气象条件进行更多的关注和分析，对DNI的测定甚至要精确到每天每小时的辐照数据，一个项目所在地的DNI辐照值每天每时都会发生变化。
我国到现在为止都未能建立由政府主导的公开的DNI检索数据库，各项目开发商都是自己建设测光站来指导项目开发，这显然并不能满足未来光热发电项目的规模化开发需求，DNI监测数据网络的缺失将对未来我国的光热发电项目开发产生诸多不利影响。那么，除了从SolarGIS上面购买资料或者从气象站购买资料，是否有其余的途径来收集项目所在地的DNI?哪些软件里有集成的数据库可用?
中国科学院大气物理研究所的张悦通过CSPPLAZA微信平台表示，目前覆盖中国地区的辐射数据库有NASA的SRB、DLR的SOLEMI、DLR的ISIS，商业数据库有Vaisala旗下的3tier、SolarGis，以上数据库很多来自卫星资料，不确定度较大，若有地面实测资料，可以用实测资料订正卫星资料，以减少系统误差。
确如张悦所言，卫星数据存在着很大的不可靠性，国际上现有数据库的资料恐怕不足以支持做光热项目的前期设计，依靠数据库作出的DNI的预估与现实的DNI数据很有可能产生不小的差距。
华北电力大学教授宋记锋也认为只有实测的数据库可靠可信，他提到，软件的集成数据库用一些间接数据和一些适用性很窄的公式推算，精度较差，凡是公式拟合出的DNI，都有出现20%误差的可能性，当工程参考比较勉强。
目前，我国各项目开发商都是自己建设测光站来获取相对准确的DNI数据，DNVGL的王永明表示，获得可靠的实测数据须具备三个条件:1，测量设备本身可靠;2，安装方式正确;3，设备维护有保障。这三个条件缺一不可，只有一个没满足，就会影响准确性。有了准确的实测数据，还得运用正确的分析方法学，计算出正确的TMY(典型气象年)，最后进一步计算发电量。王永明指出，有些光热项目采用的测量设备不带直射表，DNI是通过计算得出，比实际严重偏大，他认为据此做的设计，电厂投运后可能永远都不会达到设计发电量。
事实上，不准确的辐射数据对光热发电项目开发乃至行业发展都会带来极大的不利作用，比如阿联酋和印度。阿联酋100MW的Shams1光热电站曾因对DNI的数据预估不准确造成了项目地的重新选址和相关设备的重新招标，其预估的DNI与实际的DNI偏差高达10%~15%。这也导致了Shams1电站中途停工一年多。另外，印度尼赫鲁国家太阳能计划第一阶段多个项目的延期也与DNI数据不准确有很大关系，因为预估DNI值与实际DNI值存在较大偏差，导致设计方案、经济性评估需要大幅调整，甚至部分设备采购指标也需要重新进行核定，不但浪费了大量时间，还给投资者、项目开发商和政府机构带来了很多麻烦，印度整个光热发电行业的发展也因此受到很大影响。
反之，光热发电的新兴市场沙特则充分吸取了印度的教训。自2012年5月份正式发布规划到2032年实现41GW的太阳能发电装机(其中光热发电占25GW)后，但仅仅到2013年的12月18日，沙特就完成了初步覆盖全国的可再生能源资源地图集，建设完成43个实地测光站，并建立了公开的数据检索网站，可实时查询具体地点的辐照数据，为项目开发提供了强大的网络数据支持。而且按照规划，沙特未来将逐步扩充测光站站点至150个。
对于1GW光热发电示范项目呼之欲出的中国来说，如何保障示范项目顺利建设并成功运行，是未来一段时间整个中国光热发电行业的头等大事，而包括辐射数据测量在内的很多细节的工作质量都有可能影响最终的结果。相对于如何找到适合中国的光热发电技术、核心装备如何国产化等问题而言，获取精确的辐射数据应该是光热项目开发商较容易做到的事，只要足够重视，相信获取精确的DNI数据应不是难事。希望在未来，伴随中国光热发电产业的不断发展，我国也能参考沙特的做法，进一步优化资源配置，建立公开的DNI数据库，保障光热电站顺利开发和正常运行。
