[发明专利]一种基于天气类型有效识别的斜面辐射预测方法

说明书

本发明公开了一种基于天气类型有效识别的斜面辐射预测方法。本发明的方法采用的步骤如下：S1：获取气象和辐射的历史数据；S2：计算直射比和修正清晰度指数，计算天气类型指数SCF和太阳高度角；S3：判断太阳高度角是否大于10度，如太阳高度角大于10度进入下一步，否则返回上一步；S4：分类天气，即对天气类型指数SCF使用K‑means聚类算法分类；S5：获取实测的数据，计算天气类型指数SCF并判断所属的天气类型；S6：根据不同天气类型，选用不同的直散分离模型。本发明通过计算避开了单一模型在特定天气类型下的精度降低现象，并且选择了各个模型最适合的天气条件，从而显著提升了预测模型的精度。

技术领域

本发明涉及光伏系统领域，具体地说是一种基于天气类型有效识别的斜面辐射预测方法。

背景技术

温室气体的主要来源是传统的化石燃料，而可再生能源的开发应用为减少温室气体排放提供了可行的方案。其中，太阳能资源具有极大的开发潜力，因而受到越来越多的重视。目前，太阳能资源开发技术中又以光伏发电技术最为成熟。根据欧洲光伏产业协会发布的2019-2023光伏回顾与展望报告预测，2020年光伏新增装机将实现26％的增长，达到20-21GW；2021年光伏新增装机将达到21.9GW，接近年度光伏装机容量的历史最高值。根据国家能源局的统计数据，截至2019年底，全国光伏发电总装机容量约为1.9亿千瓦时，2019年前三季度全国光伏发电量1715亿千瓦时，同比增长28％。

入射总辐射直接决定了光伏阵列的输出功率。而入射总辐射主要由三部分组成，分别为直接辐射、散射辐射和反射辐射。为了最大化接收的能量，北半球的光伏阵列通常选择朝南倾斜放置(最佳倾角)。而气象站中测得的辐射数据一般是水平面上的，这就需要模型将辐射数据从水平面转化为倾斜面。

文献：S Armstrong,W G Hurley.A new methodology to optimise solarenergy extraction under cloudy conditions[J].Renewable Energy,2010,35:780-787。其针对阴天条件下散射辐射占比较多这一特点引入了日照百分率(即日照时数与可照时数之比)和总云量这两个参数，通过对历史数据的计算，得到不同天气类型的平均占比，从而计算辐射量，但是计算值较实际值偏低。

文献：Demain C,Journée M,Bertrand C,et al.Evaluation of differentmodels to estimate the global solar radiation on inclined surfaces[J].Renewable Energy,2013,50:710-721。其引入了修正清晰度指数这一概念，降低了太阳高度角对清晰度指数的影响。通过将修正清晰度指数分段划分天气，挑选出该分段内精度最高的斜面辐射模型，并进行组合预测，结果表明该组合模型精度较单一模型有明显提高。

文献：李芬,胡超,马年骏等人.不同天气类型下计及PM2.5的直散分离模型研究[J].太阳能学报,2017,38(12):3339-3347。其将PM2.5，清晰度指数和日照百分率这三个参数组合，建立了预测北京地区直散分离的BP神经网络模型，并测试了不同天气情况下的最优参数组合。

文献：Li F,Li C,Shi J,et al.An evaluation index system forphotovoltaic systems statistical characteristics under hazy weatherconditions in central China[J].IET Renewable Power Generation,2017,11(14):1794-1803.其比较了五种斜面辐射模型，发现LiuJordan模型最适合武汉地区。

我国气象行业标准、地面气象观测规范及业务运行气象预报中，通常使用单一指标，如总云量或是日照时数等划分天气。而总云量的观测主要依赖于人工观察，存在人为误差，且采用单一指标，天气类型划分的准确性有所欠缺。