一种基于光谱影响的辐照预测方法及系统与流程

本发明涉及太阳光谱与辐照预测技术领域，具体涉及一种基于光谱影响的辐照预测方法及系统。

背景技术：

太阳辐照的准确预测对提高光伏组件的输出功率有着重要意义，也是大规模并网光伏发电需要解决的问题。目前多用历史辐照数据和天气预报数据建立的辐照预测模型对短期辐照进行预测，但云层和天气的随机性变化对辐照预测带来的误差不可忽略。太阳光谱对光伏组件各种性能的影响研究则多依据建立简单的参数化模式来展开，如简单的大气辐射传输模型(smarts模型)。现有研究并未将太阳光谱与太阳辐照的预测系统的结合起来，也未详细地提供受太阳光谱影响的太阳辐照预测的方法。

技术实现要素：

为了克服现有技术上的不足，本发明提供了一种基于光谱影响的辐照预测方法，生成预设时刻太阳光谱，精确预测短期太阳辐照。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于光谱影响的辐照预测方法，其特征是，包括以下步骤：

获取待预测辐照地太阳光谱分布；

根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照。

进一步的，所述获取待预测辐照地太阳光谱分布包括：

依据不同的气象参量模型，得出待预测辐照地太阳光谱分布，所述不同的气象参量模型包括大气质量模型、气溶胶衰减模型、可降水量衰减模型、臭氧衰减模型、瑞利散射衰减模型和大气污染衰减模型。

进一步的，所述依据不同的气象参量模型，得出待预测辐照地太阳光谱分布包括：

1-1)获取大气质量模型：

式中，am是大气质量，p是待预测辐照地气压，p0是海平面气压，θz是天顶角；

1-2)获取气溶胶衰减模型：

式中，ka(λ)是气溶胶衰减系数，0.3442是根据美国标准大气垂直分布中的气温和相对湿度参数计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，τ500是根据待预测辐照地实际的气温和相对湿度计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，δa(λ)是气溶胶对0.3μm到2.3μm波段的光谱透射率；

1-3)获取可降水量衰减模型：

式中，kp(λ)是可降水量衰减系数，δp(λ)是可降水量对300nm到1100nm波段的光谱透射率；wp是可降水量；

1-4)获取臭氧衰减模型：

式中，ko(λ)是臭氧衰减系数，on是全球臭氧含量，δo(λ)是臭氧对0.27μm到0.31μm波段的光谱吸收率；

1-5)获取瑞利散射衰减模型：

式中，kr(λ)是臭氧衰减系数，λ是波长。

1-6)获取大气污染衰减模型：

式中，λ是波长，β是污染系数，α是波长指数。

1-7)将所述步骤1-1)-1-6)中的各个模型带入下式，计算得到的太阳光谱分布：

式中，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱分布，e0(λ)是大气层上界太阳光谱。

进一步的，污染系数β和波长指数α的取值通过以下步骤确定：

根据pm2.5与pm10的含量不同，确定污染等级，不同污染等级下对应不同的污染系数β和波长指数α的取值。

进一步的，所述根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照包括：

2-1)某时刻太阳总辐照度：

其中，h(t)是t时刻太阳总辐照度，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱分布，λ是波长；

2-2)假定光谱影响系数k与时间t的关系为：

k＝at²+bt+c(14)

式中，a、b、c是常量，对于晴天、多云、阴天和雨天等不同的天气模式，a、b、c的取值不同；

2-3)基于下式计算出经过一段时间δt后太阳总辐照度：

h(t+δt)＝h(t)·(1+k)(15)

式中，k是光谱影响系数，h(t+δt)是一段时间δt后的太阳辐照。

相应的，本发明提供了一种基于光谱影响的辐照预测系统，其特征是，包括光谱分布模块和预测辐照模块；其中：

光谱分布模块，用于获取待预测辐照地太阳光谱分布；

预测辐照模块，用于根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照。

进一步的，光谱分布模块中，所述获取待预测辐照地太阳光谱分布包括：

1-1)获取大气质量模型：

式中，am是大气质量，p是待预测辐照地气压，p0是海平面气压，θz是天顶角；

1-2)获取气溶胶衰减模型：

式中，ka(λ)是气溶胶衰减系数，0.3442是根据美国标准大气垂直分布中的气温和相对湿度参数计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，τ500是根据待预测辐照地实际的气温和相对湿度计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，δa(λ)是气溶胶对0.3μm到2.3μm波段的光谱透射率；

1-3)获取可降水量衰减模型：

式中，kp(λ)是可降水量衰减系数，δp(λ)是可降水量对300nm到1100nm波段的光谱透射率；wp是可降水量；

1-4)获取臭氧衰减模型：

式中，ko(λ)是臭氧衰减系数，on是全球臭氧含量，δo(λ)是臭氧对0.27μm到0.31μm波段的光谱吸收率；

1-5)获取瑞利散射衰减模型：

式中，kr(λ)是臭氧衰减系数，λ是波长。

1-6)获取大气污染衰减模型：

式中，λ是波长，β是污染系数，α是波长指数。

1-7)将所述步骤1-1)-1-6)中的各个模型带入下式，计算得到的太阳光谱分布：

式中，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱分布，e0(λ)是大气层上界太阳光谱。

进一步的，预测辐照模块中，所述根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照包括：

2-1)某时刻太阳总辐照度：

其中，h(t)是t时刻太阳总辐照度，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱，λ是波长；

2-2)假定光谱影响系数k与时间t的关系为：

k＝at²+bt+c(14)

式中，a、b、c是常量，对于晴天、多云、阴天和雨天等不同的天气模式，a、b、c的取值不同；

2-3)基于下式计算出经过一段时间δt后太阳总辐照度：

h(t+δt)＝h(t)·(1+k)(15)

式中，k是光谱影响系数，h(t+δt)是一段时间δt后的太阳辐照。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明将太阳光谱与太阳辐照的预测合理的结合，在特定时刻，只需计算出待预测辐照地的大气质量和测量出待预测辐照地的气压、气温、相对湿度、水汽压、经纬度、pm2.5和pm10，就能预测出一段时间后的太阳总辐照。

附图说明

图1为气溶胶光谱透射率与波长关系图；

图2为可降水量光谱透射率与波长关系图；

图3为臭氧光谱透射率与波长关系图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明的一种基于光谱影响的辐照预测方法，参见图1所示，包括以下过程：

步骤1：依据不同的气象参量模型，得出待预测辐照地太阳光谱分布。

不同的气象参量模型包括大气质量模型、气溶胶衰减模型、可降水量衰减模型、臭氧衰减模型、瑞利散射衰减模型和大气污染衰减模型，根据这些不同的气象参量模型，得出待预测辐照地特定时刻的太阳光谱分布。

具体包括以下步骤：

1-1)大气质量模型：

式中，am是大气质量，p是待预测辐照地气压，p0是海平面气压，θz是天顶角，即太阳光入射方向和天顶方向的夹角。

1-2)气溶胶衰减模型：

式中，ka(λ)是气溶胶衰减系数，0.3442是根据美国标准大气垂直分布中的气温和相对湿度参数计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，τ500是根据待预测辐照地实际的气温和相对湿度计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，δa(λ)是气溶胶对0.3μm到2.3μm波段的光谱透射率。

已知美国标准大气下大气气溶胶光学厚度为0.3442时δa(λ)与波长λ的关系如图1所示，对图中曲线多项式拟合可得：

δa(λ)＝0.14×λ³-0.72×λ²+1.30×λ+0.12(3)

1-3)可降水量衰减模型：

式中，kp(λ)是可降水量衰减系数，δp(λ)是可降水量对300nm到1100nm波段的光谱透射率。

已知美国标准大气下可降水量为1.419cm时δp(λ)与波长λ的关系如图2所示，对图中曲线分段多项式拟合可得：

对300nm到1100nm波段为进行拟合的其余波段，δp(λ)的值为1。wp是可降水量，可用经验公式表示为：

wp＝a0+a1es+a2es²(6)

式中，a0，a1，a2为经验系数，es为地面水汽压，单位为hpa。

1-4)臭氧衰减模型：

式中，ko(λ)是臭氧衰减系数，on是全球臭氧含量，δo(λ)是臭氧对0.27μm到0.31μm波段的光谱吸收率。

已知美国标准大气下臭氧光学厚度为0.3434时δo(λ)与波长λ的关系如图3所示，对图中曲线分段多项式拟合可得：

臭氧含量on的综合模型可表示为：

表1列出了各参数的取值办法。待预测辐照地位于赤道以北时用北半球取值，位于赤道以南时用南半球，取值参数与南北半球无关时，两个半球共同使用。e的取值与月份数相等，1月时e取值为1，2月时e取值为2，以此类推。λ的取值大小为地球的经度，东半球为正，西半球为负。

表1各参数的取值

1-5)瑞利散射衰减模型：

式中，kr(λ)是臭氧衰减系数，λ是波长。

1-6)大气污染衰减模型：

式中，λ是波长，β是污染系数，α是波长指数。

根据pm2.5与pm10的含量不同，污染等级可以分为：轻度污染(pm2.5＜35，pm10＜50)、中度污染(35≤pm2.5＜75，50≤pm10＜150)和重度污染(pm2.5＞75，pm10＞150)。表2列出了不同污染等级下β和α的取值(经验值)办法。

表2不同污染等级下参数取值

1-7)得到的太阳光谱分布：

式中，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱分布，e0(λ)是已知的大气层上界太阳光谱，可通过热气球获得。

步骤2：根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照。

具体包括以下步骤：

2-1)某时刻太阳总辐照度：

将得到的太阳光谱分布对全波长进行积分得出待预测辐照地特定时刻的辐照。

2-2)已知光谱影响系数k的值在未来短时间内的变化规律是先增后减或先减后增，且对于不同的天气模式的增减速度不同，故假定光谱影响系数k与时间t的关系为：

k＝at²+bt+c(14)

式中，a、b、c是常量，对于晴天、多云、阴天和雨天等不同的天气模式，a、b、c的取值不同。

2-3)当太阳光谱不发生变化，即k＝0时，辐照必然不变化，即h(t+δt)＝h(t)；当太阳光谱发生微小变化，即k→0时，辐照在原来的基础上发生微小变化，从而经过一段时间δt后太阳总辐照度可表达为：

h(t+δt)＝h(t)·(1+k)(15)

式中，k是光谱影响系数，h(t+δt)是一段时间δt后的太阳辐照。

相应的，本发明提供了一种基于光谱影响的辐照预测系统，其特征是，包括光谱分布模块和预测辐照模块；其中：

光谱分布模块，用于获取待预测辐照地太阳光谱分布；

预测辐照模块，用于根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照。

进一步的，光谱分布模块中，所述获取待预测辐照地太阳光谱分布包括：

1-1)大气质量模型：

式中，am是大气质量，p是待预测辐照地气压，p0是海平面气压，θz是天顶角；

1-2)气溶胶衰减模型：

式中，ka(λ)是气溶胶衰减系数，0.3442是根据美国标准大气垂直分布中的气温和相对湿度参数计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，τ500是根据待预测辐照地实际的气温和相对湿度计算出的波长500nm处的大气气溶胶光学厚度，δa(λ)是气溶胶对0.3μm到2.3μm波段的光谱透射率；

1-3)可降水量衰减模型：

式中，kp(λ)是可降水量衰减系数，δp(λ)是可降水量对300nm到1100nm波段的光谱透射率；wp是可降水量；

1-4)臭氧衰减模型：

式中，ko(λ)是臭氧衰减系数，on是全球臭氧含量，δo(λ)是臭氧对0.27μm到0.31μm波段的光谱吸收率；

1-5)瑞利散射衰减模型：

式中，kr(λ)是臭氧衰减系数，λ是波长。

1-6)大气污染衰减模型：

式中，λ是波长，β是污染系数，α是波长指数。

1-7)得到的太阳光谱分布：

式中，e(λ)是待预测辐照地太阳光谱分布，e0(λ)是大气层上界太阳光谱。

进一步的，预测辐照模块中，所述根据待预测辐照地太阳光谱分布预测辐照包括：

2-1)某时刻太阳总辐照度：

将得到的太阳光谱对全波长进行积分得出待预测辐照地特定时刻的辐照；

2-2)假定光谱影响系数k与时间t的关系为：

k＝at²+bt+c(14)

式中，a、b、c是常量，对于晴天、多云、阴天和雨天等不同的天气模式，a、b、c的取值不同；

2-3)经过一段时间δt后太阳总辐照度可表达为：

h(t+δt)＝h(t)·(1+k)(15)

式中，k是光谱影响系数，h(t+δt)是一段时间δt后的太阳辐照。

实施例

选择常州晴天天气特定日期特定时刻，计算出该时刻的大气质量，测量出该时刻该地区的气压、气温、相对湿度、水汽压、经纬度、pm2.5和pm10，得出该时刻的太阳光谱分布，计算太阳光谱对全波长的积分。计算5min后的光谱影响系数，预测5min后该地区的辐照。

选择常州晴天10月24日9：30，测得该时刻该地区的气压为1020hpa，气温为1℃；相对湿度为66.8％，水汽压为1.548hpa，经纬度为119°58′e，31°48′n，pm2.5含量为67μg/cm³，pm10含量为117μg/cm³。由式1可计算出am＝1.513，由式2可计算出：

由式4可计算出：

由式7可计算出：

由式10可计算出：

由式11可计算出：

由式12和式13可计算出该时刻的总辐照度：

h(t)＝347.58w/m²

将t＝300代入式14可计算出k＝-0.0134，再代入式15可计算出：

h(t+δt)＝342.92w/m²

由此预测出常州晴天10月24日9:35时刻的总辐照度为342.92w/m²。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。