基于晴空指数的南昌地区建筑外墙的传热得热量预测模型

采用数值模拟的方法,以晴空指数为表征室外温度和太阳辐射的参数,研究了夏季不同气象条件下江西南昌地区建筑南墙的传热得热量。结果表明,南墙内表面和外表面的温度随晴空指数的增大而升高,通过单位面积南墙的最大传热得热量以及南墙日得热总量也均随晴空指数的增大而升高,但其增长速率随晴空指数的增大趋于平缓,表明南墙的传热得热量与晴空指数之间为非线性关系。研究结果还显示,用Rational函数拟合晴空指数与南墙的传热得热量之间的关系,拟合方程的决定系数R^(2)在0.99以上,表明该拟合模型可用于预测南昌地区居住建筑南外墙在不同天气状况下的传热得热量。

基于每时晴空指数的大规模光伏电站出力多维时间序列模拟

建立准确的光伏出力时间序列模型,对含大规模光伏的电力系统规划运行研究有着重要意义。提出一种基于每时晴空指数序列的多维光伏出力序列生成方法,并考虑电站间光伏出力空间关联特征进行大规模电站光伏出力模拟。首先,计算每时晴空指数序列,采用分段函数对日出、日落时段光伏理论出力进行序列平稳化,并将平稳化每时晴空指数序列作为输入进行向量自回归(vector auto-regressive,VAR)建模。其次,通过多步聚类算法对两种空间尺度进行大规模光伏电站空间最优分群,筛选出典型电站和变动电站分别进行多维光伏出力序列模拟,得到大规模光伏模拟时间序列。最后利用宁夏回族自治区内大规模集中式光伏电站的出力实测数据进行仿真测试。结果表明,与传统方法相比,该方法生成的大规模电站多维光伏出力序列更好地继承原始序列的统计特性、概率分布及自相关特性,较好地还原光伏出力波动特性,模拟精度提高了28.06%,验证了所提方法的有效性。

超短期太阳辐照度多模型预测

为了提高太阳辐射预测精度,提出了1种超短期混合预测模型。该模型用非线性方法集成多个子模型,从而克服了单一模型的局限性,提高了整体预测性能。预测时,首先将历史太阳辐射值转换为晴空系数,消除太阳位置对辐射值的影响;然后根据相关性分析,将转换的晴空系数输入各子模型,并将子模型的预测结果非线性集成。最后,将预测的晴空系数转换为目标水平总辐照度。实验结果表明:所提出的混合模型性能优于单一预测模型,非线性集成方法优于传统的平值加权集成方法,且整体预测均方差相对持续模型提高了约60%。

屋面夏季日得热总量与晴空指数的关系

以江西南昌地区近30年的气象数据为基础,用非线性曲线拟合的方法,分析了该地区夏季晴空指数与室外气温的随动性关系;采用数值计算的方法,研究晴空指数对屋面平均温度、传热通量等热工参数的影响,分析晴空指数与屋面全天得热总量的定量关系。结果表明:室外空气温度最大值及室外气温日较差与晴空指数的相关性较大;晴空指数与屋面夏季日热总量的相关性非常明显,可以将屋面日得热总量表达成晴空指数的函数。

1961~2014年中国光合有效辐射重构数据集

光合有效辐射是生态学、农学以及气候学等学科研究中的一个关键因子。它是揭示相关物质与能量交换过程的基本生理变量;作为一种重要的气候资源,它在光合作用潜力、潜在的产量和作物生长模拟研究,土壤碳的固定模拟研究中扮演着不可缺少的角色。在创建本数据集时,首先根据“混合模型”,利用中国气象局常规观测数据模拟得到地面总辐射历史数据,然后由晴空指数(Ks)、太阳高度角和日照时数建立的光合有效辐射估算模块重构我国724个观测站日光合有效辐射数据。本数据集的时间范围为1961~2014年。

基于GRU神经网络的太阳辐照度短期预测

随着新能源技术的不断发展,光伏发电已逐渐成为电力供应的重要来源。由于太阳辐照度变化受诸多因子影响,其不确定性仍然给光伏发电并网带来了极大挑战。鉴于门限单元(gated recurrent unit,GRU)神经元特殊的门结构对周期性变化的数据结构具有较好的学习能力,建立了一种基于GRU神经网络的辐照度短期预测模型。对历史气象数据及卫星数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)降维处理后输入上述模型,实现对太阳辐照度的短期预测,从而提高太阳辐照度的预测精度。对同一模型不同预测时长进行对比,得到24 h预测效果最好,其均方根误差(root-mean-square error,RMSE)仅为0.356。将该模型预测的结果与传统的反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测结果进行对比,RMSE减少了34%。最后利用晴空指数划分不同的天气情况分别对GRU预测结果误差进行分析研究,探究了误差产生的原因。

深圳不同气象条件下各朝向太阳辐射分布特征

利用深圳地区搭建的多朝向太阳辐照与光伏发电效率测量系统2013—2017年120个朝向光伏组件实测数据,分析入射太阳辐射最佳朝向及其时间变化规律,不同气象条件下各朝向辐射的表现特征,以及方位角和倾角的差异对辐射影响的程度,得出:1)年均太阳辐射最大值的倾斜面为-15°/10°,即光伏发电最佳方位角南偏东15°,最佳倾角10°;3—10月份最佳倾角较低,在0°~20°之间,11月份—次年2月份最佳倾角在30°~50°之间,最佳朝向的月平均辐射量比水平面上要高出6.6%;对于可调倾角的光伏电站,每年可进行4次调节(4月份0°、7月份10°、9月份20°、11月份40°),就可达到较高的发电效率。2)深圳的多云天气最多,累计辐射值超过了1/3,因此多云天气时的太阳能利用也极具价值;3)深圳地区太阳辐射与气象条件关系密切,且东侧辐射值往往大于西侧。

基于太阳辐射的光伏电站可靠性模型及算例分析

根据波动性与晴空指数为太阳辐照度构建构建得到包含状态转移抽样的可靠性模型,在IEEE-R测试系统上分析光伏电站可靠性模型对发电系统运行可靠性。根据晴朗、全天高波动、阴雨、混合天气共4类天气类型对样本进行分类,辐照强度曲线可以看到,在下午时形成了相对平缓的辐照强度变化曲线,因此属于混合天气。按照状态转移抽样方法模拟出太阳能辐射强度符合真实变化情况。算例分析得到,当光伏电站容量上升后,LOLF值表现为先增大后减小的规律。到达LOLF峰值时,光伏电站容量比多状态模型更小。光伏电站出力属于抽样结果直接累加的结果,这会导致光伏电站容量增大后LOLF值显著降低。

基于日照时数的光合有效辐射估算方法研究

区域日序、时序光合有效辐射的准确估算是揭示区域农林产量、品质形成机理不可或缺的数据源。基于广西武鸣2018年10月1日至2020年3月31日地表太阳总辐射、光合有效辐射等观测数据,统计分析了日序及其各时次地表太阳总辐射、光合有效辐射曝辐量与其对应的日照的变化关系。结果表明,日序及其各时次的晴空指数与其对应的日照百分率呈现二阶函数变化,而日序及其各时次的光合有效系数与其对应的晴空指数的自然对数呈现良好的线性变化关系,尤以农作物、林果等主要生长季的4—11月期间效果最佳。由此而构建的基于日照时数的日序及其时次光合有效辐射估算模型,对弥补农林产量、品质构成的光合作用影响机理研究等所需的基础数据源有非常重要意义。

葵花-8卫星辐射数据的精度评估及其在光伏电站的应用研究

为验证葵花-8卫星辐射数据的质量,文章利用9个中国气象局标准气象站的辐射计观测数据,分别对葵花-8卫星的逐时太阳辐照度、日总太阳辐射量及典型月的日累积太阳辐射量进行了比较。首先,基于晴空因子参数,将卫星和气象站观测数据按照天气类型,分为晴天、多云和阴雨天3类数据,对不同的天气分组数据,分别计算卫星和气象站观测数据的相关系数和平均偏差的分布特性。对比结果表明,9个站点的卫星和气象站的日总辐射数据的平均相关系数为0.98,平均偏差为29.3 W/m^(2)。葵花-8卫星数据和气象站观测数据的相关性较高,平均偏差较低,因此卫星辐射数据可以近似代替地面辐射计,应用于光伏电站的发电量分析、智能运维等场景。通过对4个光伏电站的辐射计数据和卫星辐射数据进行对比,发现个别电站的辐射计数据和卫星辐射数据存在很大的系统偏差,说明电站的辐射计数据可能存在问题。卫星辐射数据可以辅助光伏电站进行辐射计故障的主动筛查,为光伏电站的智能运维提供了数据依据。

多云条件有利于亚热带人工针叶林不同季节净生态系统碳吸收（英文）

太阳辐射的动态变化对生态系统固碳有重要影响,而不同天气条件下太阳辐射的改变对森林净生态系统碳交换(NEE)的影响还不明确。本研究利用亚热带人工针叶林生态系统2012年的通量数据和气象数据,分析了晴天、多云、阴天三种天气对NEE的影响。基于一年数据的研究结果表明:在不同季节中,不同天气下光响应曲线的变化没有季节性差异。和晴天条件相比,多云条件下的表观量子效率(?),150和750 W m^(–2)光强下的潜在光合速率(P_(150)和P_(750))分别平均提高了82.3%、217.7%、22.5%;阴天条件下的α和P_(150)分别平均提高了118.5%和301%。中等辐射条件有利于NEE达到最大值,但低辐射条件对NEE有抑制作用。在大多数情况下,与晴天相比,多云下NEE的相对改变量(%NEE)为正,但阴天下为负。多云条件下最大%NEE的平均值在春夏秋冬分别为42.4%、34.1%、1.6%、-87.3%。本研究表明多云天气促进亚热带人工针叶林的潜在光合速率和NEE。

FY2号气象卫星估算地面太阳辐射研究

综合考虑太阳因素、地形因素、地表积雪覆盖情况、云量以及非均质大气对太阳辐射的影响，基于FY2 号静止卫星构建晴空太阳总辐射计算模型，并利用山西省3 个辐射观测站2011 年逐时、逐日、逐月太阳总辐射观测资料对其估算结果进行检验。研究结果显示：逐时误差在1 MJm-2之间，逐日误差在5 MJm-2之间，表明模型计算的太阳辐射误差较小，稳定性较好；逐月误差结果显示，三个站模拟值都大于实测值，且误差趋势一致，均表现为冬季误差高于夏季；进一步对模拟值和实测值进行相关性分析，三站线性拟合度均在0.86～0.92 之间，且相关系数均达到显著相关水平，表明模型计算的太阳辐射准确性和精度较高，且在数值拟合上较好地反映了实际的太阳总辐射量，证实该模型应用于FY2 号气象卫星的可行性。