[发明专利]基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型

说明书

本发明公开了一种基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，本发明首先基于真实观测数据，通过对数据进行处理得到84组太阳扫描剖面；在三次B样条函数拟合左侧端点插值条件下，通过添加两个约束，构造二次规划问题；使用差分进化算法求解CSR＝0.005时的节点向量位置，其余83太阳扫描剖面使用相同的节点向量个数和位置，进行二次规划求解，确定最优控制系数；经过二阶导约束矫正确定84组太阳形状表达式；其余未知CSR对应的太阳形状表达式通过插值相邻两个已知CSR的太阳形状函数表达式得到。该方法建立的地表太阳形状解析模型具有拟合精度高、模型连续、辐射能可解析积分和CSR直接对齐的优点。该发明在光热太阳能仿真领域具有很好的应用价值。

技术领域

本发明涉及太阳能光热发电领域，具体地说，涉及一种基于真实太阳光强分布观测数据建立的地表太阳形状模型。

背景技术

在太阳能光热发电系统仿真领域，太阳形状(描述太阳光强从中心到边缘的分布)是辐射能密度分布仿真的基础之一，直接影响仿真的准确性。因此，构建符合真实太阳光强分布的太阳形状模型至关重要。太阳形状模型分为两大类：地外太阳形状模型和地表太阳形状模型。地外太阳形状模型不考虑光晕，主要使用模型包括Pillbox模型和Kuiper模型。地表太阳形状模型考虑光晕，主要使用模型包括Gaussian模型、Buie模型和B样条拼接模型，其中Gaussian是经验模型，其余模型是基于地表真实的太阳光强分布观测数据拟合得到的模型。

目前，基于地表观测数据建立的地表太阳形状模型是最符合真实太阳光强分布的模型，该类模型一般和光晕辐照度占比(光晕能量占太阳总发射能量的百分比CircumsolarRatio，简称CSR)相关。但是，该类模型依然存在拟合精度不高、模型不连续、辐射能无法解析积分以及模型CSR无法直接对齐(模型输入CSR与根据模型计算CSR不相等)等问题。为解决现有模型存在的问题，本发明研究了基于真实太阳光强观测数据的地表太阳形状建模方法。

发明内容

本发明的目的在于针对目前地表太阳形状模型拟合精度不高、模型不连续、辐射能无法解析积分以及模型CSR无法直接对齐的问题，提供了一种基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，通过以下方法构建得到：

步骤(1)，测量数据处理，使用LBL实验室和DLR实验室测量的地表离散太阳形状数据；根据CSR分组求平均和数据拼接，得到多组不同CSR对应的太阳形状离散扫描剖面；

步骤(2)，使用单变量三次B样条函数建立二次规划拟合表达式；

步骤(3)，对处理之后的CSR＝0.005对应的离散数据，对于给定控制系数个数，使用差分进化算法确定节点向量位置；

步骤(4)，使用步骤(3)得到的节点向量个数与位置，分别求解其余83组CSR对应的二次规划问题，确定控制系数；

步骤(5)，分析不同个数节点向量下，拟合效果，确定最终控制系数个数；

步骤(6)，添加光晕部分二阶导约束进行拟合矫正；

步骤(7)，未知CSR对应的太阳形状通过插值相邻已知CSR对应的单变量B－样条函数模型得到。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明基于真实太阳光强分布观测数据，使用单变量三次B样条函数建立的地表太阳形状解析模型具有拟合精度高、模型连续、辐射能可解析积分和CSR直接对齐的优点。特别地，该模型CSR直接对齐，不需要对模型进行后期校准操作。并且，高拟合精度和模型连续特征使得该模型更加符合真实的太阳光强分布，在光热太阳能系统仿真中可以得到更加精确的结果。

附图说明

图1是DLR和LBL数据处理结果图；