1.一种光电转换模型的率定方法，其特征在于，包括：
基于获取的总辐射数据和功率数据得到建模数据集；
基于所述建模数据集和预设的参考值计算拟合优度值；
基于所述拟合优度值确定光电转换关系曲线。
2.如权利要求1所述的率定方法，其特征在于，所述基于所述建模数据集和预设的参考值计算拟合优度值，包括：
基于所述建模数据集采用最小二乘多项式拟合方法，得到辐射‐功率关系式；
将所述建模数据集中的总辐射数据和功率数据根据所述辐射‐功率关系式绘制辐射‐功率转换关系曲线；
基于所述绘制的辐射‐功率转换关系曲线计算拟合优度值；
根据数据离散程度预先设定参考值，当所述拟合优度值不小于预设的参考值时，则得到当前的拟合优度值；
否则，将所述绘制的辐射‐功率转换关系曲线中的各离散点根据预设条件进行筛选后，重新绘制辐射‐功率转换关系曲线；
基于所述重新绘制的辐射‐功率转换关系曲线再次计算拟合优度值；
基于所述拟合优度值和所述参考值更新拟合优度值。
3.如权利要求2所述的率定方法，其特征在于，所述辐射‐功率关系式，如下式所示：
p(x)＝a0+a1x+...+amxm
式中：x：总辐射数据；p(x)：功率数据；am：拟合多项式的第m项系数；xm：拟合多项式的第m项。
4.如权利要求2所述的率定方法，其特征在于，所述将所述绘制的辐射‐功率转换关系曲线中的各离散点根据预设条件进行筛选后，重新绘制辐射‐功率转换关系曲线，包括：
计算所述辐射‐功率转换关系曲线中各离散点的实际功率与拟合功率值之间的相对误差；
筛除所有所述相对误差不满足预设条件的离散点后重新绘制辐射‐功率转换曲线。
5.如权利要求2所述的率定方法，其特征在于，所述基于所述拟合优度值和预设的参考值更新拟合优度值，包括：
当所述拟合优度值大于预设的参考值时，调整所述预设条件，继续绘制辐射‐功率转换关系曲线并计算拟合优度值；
当所述拟合优度值不小于预设的参考值时，结束循环，并更新拟合优度值。
6.如权利要求2所述的率定方法，其特征在于，所述拟合优度值按下式计算：
式中：r2：拟合优度值；yi：在辐射-功率转换关系曲线中第i个离散点；
7.如权利要求1所述的率定方法，其特征在于，所述基于获取的总辐射数据和功率数据得到建模数据集，包括：
对预先获取的总辐射数据和功率数据进行处理生成初始样本；
在所述初始样本中利用数据相关性按天分析辐射-功率相关系数；
从所述辐射-功率相关系数中筛选出不小于预设阈值的辐射‐功率相关系数；
筛选出的辐射‐功率相关系数所对应的数据，作为建模数据集。
8.如权利要求7所述的率定方法，其特征在于，所述对预先获取的总辐射数据和功率数据进行处理生成初始样本，包括：
剔除所述总辐射数据和功率数据中辐射为0而功率不为0、功率为0而辐射不为0、功率和辐射都为0、不规则数据和超出预设范围的数据，生成初始样本。
9.一种光电转换模型的率定系统，其特征在于，包括：
数据集模块，用于基于获取的总辐射数据和功率数据得到建模数据集；
计算模块，用于基于所述建模数据集和预设的参考值计算拟合优度值；
确定模块，用于基于所述拟合优度值确定光电转换关系曲线。
10.如权利要求9所述的率定系统，其特征在于，所述计算模块包括：
第一计算单元，用于基于所述建模数据集采用最小二乘多项式拟合方法，得到辐射‐功率关系式；
初次绘制单元，用于将所述建模数据集中的总辐射数据和功率数据根据所述辐射‐功率关系式绘制辐射‐功率转换关系曲线；
第二计算单元，用于基于所述绘制的辐射‐功率转换关系曲线计算拟合优度值；
判断单元，用于根据数据离散程度预先设定参考值，当所述拟合优度值不小于预设的参考值时，则得到当前的拟合优度值；
重新绘制单元，用于将所述绘制的辐射‐功率转换关系曲线中的各离散点根据预设条件进行筛选后，重新绘制辐射‐功率转换关系曲线；
第三计算单元，用于基于所述重新绘制的辐射‐功率转换关系曲线计算拟合优度值；
更新单元，用于基于所述拟合优度值和预设的参考值更新拟合优度值。