El modelo de eficacia luminosa utiliza datos de radiación solar para generar datos de iluminancia, y su rendimiento también depende de la calidad de los datos de radiación solar. Se revisan y evalúan varios modelos de eficacia luminosa para seleccionar un modelo de eficacia luminosa universal. Dado que la mayoría de los modelos de eficacia luminosa se ajustan a características climáticas locales específicas, el modelo que tenga la menor localidad así como precisión es un requisito obligatorio. Se seleccionan tres modelos de eficacia luminosa representativos y se evalúan con datos medidos de radiación solar e iluminancia de cuatro ciudades de todo el mundo. Se comprobó que todos los modelos evaluados proporcionan buenas predicciones (por encima del valor R2 de 0,96) tanto para la iluminancia global como para la difusa. Entre ellos, el modelo de eficacia luminosa de Pérez muestra el mayor rendimiento en términos de precisión y sesgo. Sin embargo, la predicción de datos de iluminancia basada en datos estimados de radiación solar es una práctica más habitual que la basada en datos solares medidos. El rendimiento de los modelos de eficacia luminosa seleccionados se evalúa cuando el modelo de radiación solar universal propuesto recientemente suministra datos de radiación solar predichos. El resultado indica que la calidad de los datos estimados de radiación solar tiene un impacto mucho más profundo en el rendimiento del modelo de eficacia luminosa. Dentro de la limitada tecnología actual y de los recursos de datos medidos, el procesamiento consecutivo del modelo solar modificado de Zhang y Huang y del modelo de eficacia luminosa de Pérez podría proporcionar la mejor opción para predecir tanto la radiación solar global y difusa como la iluminancia. Pero, los usuarios de los datos de iluminancia basados en el modelo deben interpretar sus resultados de simulación con el error (30%~40% en RMSE y ±6% en MBE) en la predicción de la iluminancia global y difusa.
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