Last ned et bankable TMY-datasett (8760 timer: GHI, DNI, DHI, temperatur, fukt, vind) for en hvilken som helst koordinat på fastlands-Norge. Bygget på 30 år MET-produserte data (1991 til 2020) (NORA3 3 km + SunPoint 1 km), stasjons-biaskorrigert og validert mot 45 pyranometerstasjoner (månedsavvik < 6 W/m²). Bedre oppløsning enn PVGIS — laget for PVsyst, EnergyPlus og egne produksjonsberegninger.
Er bygget et næringsbygg, et landbruksbygg eller et borettslag, lagrer vi adressen og resultatet og kan kontakte virksomheten om solceller. Boliger lagres ikke, bortsett fra våningshus på gårdsbruk med driftsbygning, som lagres som landbruk. Les mer om personvern.
« EPW for Oslo, typisk år »
curl -o oslo_tmy.epw "https://api.solkart.no/api/tmy?lat=59.91&lon=10.75"
« CSV, P90, kun NORA3, med API-nøkkel »
curl -H "X-API-Key: sk_live_…" \
"https://api.solkart.no/api/tmy?lat=69.65&lon=18.96&format=csv&confidence=p90&source=nora3"
« Statistikk (P50–P95, valgte år, bias, vekter) »
curl "https://api.solkart.no/api/tmy/stats?lat=60.39&lon=5.32"
« Proveniens — hvilket kildeår per måned »
curl "https://api.solkart.no/api/tmy/sources?lat=59.66&lon=10.78"| Parameter | Verdier | Standard |
|---|---|---|
format | epw · csv · json · tmy3 · pvsyst · meteonorm · pvgis · nsrdb · solcast · solaranywhere · dwd · dwdxml · custom · wbv · measurement | epw |
source | ensemble · nora3 · sunpoint | ensemble |
period | 30 (1991–2020, alle kilder) · 18 (2008–2025, kun source=nora3 — SunPoint-kartet stopper i 2020) | 30 |
confidence | tmy (uskalert typisk år) · mean (langtidsmiddel) · p50 (median) · p75 · p90 · p95 — serien skaleres så årssummen blir den oppgitte verdien | tmy |
tz | utc · local (kun CSV/JSON; EPW/TMY3 er alltid lokal normaltid) | local |
license i JSON, kommentarlinje i CSV/EPW).
Nedlasting fra denne siden krever firma, navn og e-postadresse.
Alt bygger på to datasett produsert av Meteorologisk institutt — Norges suverene klimadatamyndighet:
Ingen utenlandske sekundærkilder inngår i selve TMY-en — det gjør provenansen enkel å dokumentere overfor banker og revisorer, og alle kildedata er offentlig tilgjengelige, slik at beregningen kan reproduseres uavhengig.
Reanalyser har systematiske avvik — vår kontroll viste at NORA3 overestimerer sommer-GHI med ca. +20 W/m² i månedsmiddel. Derfor korrigeres NORA3 per celle og kalendermåned mot de 45 MET-kvalitetssikrede pyranometerstasjonene på fastlandet (kuratert stasjonssett fra SUNPOINT-prosjektet, kun måleår som består kvalitetskontroll 2013–2025): de tre nærmeste stasjonene innen 100 km, avstandsvektet, og bare når avviket er reelt (>5 W/m² — små avvik korrigeres ikke, for å unngå overtilpasning til støy). Etter korreksjon: NORA3 timefeil redusert fra MBE +12,7 til +2,4 W/m². SunPoint-kartet er i seg selv nesten forventningsrett mot målingene (MBE +0,5 W/m², korrelasjon 0,94).
For hver av de 38 671 cellene (3 km, hele fastlands-Norge) velges den «mest typiske»
utgaven av hver kalendermåned fra 30-årsperioden med
Finkelstein–Schafer-statistikk — den samme prosedyren som NRELs TMY3-datasett og
internasjonal PV-praksis bruker: månedens kumulative fordelinger sammenlignes med
langtidsfordelingen, vektet GHI 0,50 · DNI 0,25 · lufttemperatur 0,15 · duggpunkt 0,05 ·
vind 0,05, med en persistens-kontroll som utelukker måneder med ekstreme enkeltdøgn.
De 12 valgte månedene sys sammen til et 8760-timers år. Hvilke kildeår som er valgt per
måned vises åpent i «Vis nøkkeltall» og i API-et (/api/tmy/sources) —
full sporbarhet.
«Bankable» betyr fremfor alt at usikkerheten er tallfestet. Fra den fulle år-for-år-fordelingen beregner vi per celle årssummen for hvert enkelt år og leverer P50, P75, P90 (verdien som overskrides i 9 av 10 år — standard krav ved prosjektfinansiering) og P95.
P50 er medianen av årssummene — ikke gjennomsnittet, og ikke det samme som TMY-året. Det er verdt å være presis på, for de to er ulike størrelser:
Disse to faller ikke sammen. Vi har regnet ut langtidsgjennomsnittet av årssummene for alle 38 671 celler, og TMY ligger +1,6 % over middelet i 91 % av dem (medianavvik +1,61 %, øverste 5 % over +3,5 %). Middel og median er nesten like (−0,15 %), så dette er ikke en skjevhetseffekt — det kommer fra selve månedsutvalget. Årsaken ligger i persistenskontrollen i TMY3-metoden: av de fem beste kandidatmånedene forkastes den med lengst og den med flest sammenhengende serier av dager under 33-persentilen for innstråling. To av tre forkastningsregler rammer altså de skyeste kandidatene, og utvalget trekkes mot sol. Det er en kjent og standardisert del av metoden, ikke en feil — men den skal være uttalt.
Velger du Middel, P50, P75, P90 eller P95 skaleres hele timeserien slik at årssummen faktisk blir den oppgitte verdien. Standardvalget «TMY» leverer det typiske året uskalert. Skal du gjøre en produksjonsvurdering, er Middel normalt riktig utgangspunkt og P90 riktig for finansiering. År-til-år-variabiliteten i datasettet er σ ≈ 4,7–4,8 % av middelet; P90/P50 ligger typisk rundt 0,95.
Sluttproduktet er kontrollert mot bakkemålingene (485 stasjonsmåneder ved de 45 vetted stasjonene): TMY-ens månedsmiddel avviker fra observert klimatologi med +0,7 W/m² i middel (MAE 5,6 W/m²) — godt innenfor målekravet ±10 W/m², og på nivå med eller bedre enn det som publiseres for kommersielle datasett i Norden. Som eksempel er det kjente sommeravviket i Tromsø redusert fra +49 W/m² (rå reanalyse) til +17 W/m². Beregningen er deterministisk: samme kilder gir samme TMY, og hele kjeden (kildeuttrekk → biaskorreksjon → FS-utvalg → eksport) er versjonert.
For full åpenhet: (1) ca. 18 % av cellene (i hovedsak indre Finnmark og høyfjell) har ingen målestasjon innen 100 km og får derfor ukorrigert NORA3 der — P-statistikken fanger usikkerheten, men månedsmiddelet kan ha større bias enn tallene over. (2) Vindretning, skydekke og nedbør inngår ikke i eksportformatene ennå. (3) TMY representerer et typisk år — for ekstremår-analyser bør P90/P95 eller enkeltår brukes. (4) Datasettets versjon (v1, 2026-08) og valgte kildeår følger med i hver leveranse, slik at grunnlaget kan etterprøves.