实用多朝向太阳辐照度概率密度函数研究

利用安装在国内多地12朝向太阳辐照度远程监测系统所采集的数据,分析和比较不同地区的太阳辐照度概率分布特性,针对其截断双峰性、时序周期性和不确定性的基本特征,选用双贝塔混合模型,构建不同朝向、不同时间尺度（年、月、时）的太阳辐照度概率密度函数,搭建相应的数据库,为光伏发电系统的规划与建设提供科学依据,为大型光伏电站对电网安全与稳定运行影响的研究提供数学模型。     

云南省丽江地区倾斜面太阳总辐射计算模型对比分析

介绍5种根据水平面太阳总辐射、直接辐射、散射辐射和太阳天顶角计算南向倾斜面太阳总辐射的数学模型。利用云南省丽江地区太阳辐射观测数据,计算南向纬度倾斜面太阳总辐射值,与同期纬度倾斜面太阳总辐射观测值进行比对,并以观测值为参考,对由5种模型计算的纬度面太阳总辐射值作统计分析。结果显示:5种南向倾斜面太阳总辐射计算模型均能较好地计算出丽江地区南向纬度面上的太阳总辐射值。其中,Hay模型最适合于在不区分天气状况的条件下使用,Ma-Iqbal模型最适合于应用在阴天和多云天气状况下,而晴天条件下则最好选用Muneer模型。     

基于GRU-RF模型的太阳辐照度短时预测

针对现有太阳辐照度短期预测方法的建模复杂、准确度低等问题,提出一种基于深度学习的GRU-RF动态权值组合预测方法。大气因素与太阳辐照度数据融合,将运算速度较快且模型复杂度较低的随机森林（RF）模型与带有时序记忆的门控循环单元（GRU）神经网络进行动态权值的加权集成,分别将地表接收到的太阳辐照度、近地层气温、相对湿度、近地层风速和相对气压等变化特征进行预测研究。通过几种模型对比分析,结果表明使用GRU-RF模型预测短时（9 h）太阳辐照度结果较好,运行速度较快,在不同时间间隔（5、10以及15 min）下能够很好地预测太阳辐照度数据。     

几种倾斜面辐射量计算模型的对比分析

根据几种斜面上散射量的计算模型,通过实例验证对比分析每种模型的精确性,得出工程计算中可选用Reindl模型或Hay模型计算。     

基于EMD-LMD-LSSVM联合模型的逐时太阳辐照度预测

由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到传统方法建立的单一最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LSSVM)模型精度不高,该文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)局部均值分解(local mean decomposttion,LMD)和与机器学习方法 LSSVM联合的逐时太阳辐照度预测模型。先利用信号处理算法EMD及LMD将时间顺序数据分解成一系列相对平稳的分量序列,再对各子序列分别建立LSSVM预测模型,最后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。仿真结果表明,该模型取得比单一模型更好的预测效果,均方根误差精度可提高24.59%。     

太阳紫外线辐射预测计算模型研究

地表紫外辐射强度计算的准确与否,直接关系到紫外辐射指数（UVI）预报的准确性。其计算方法受到气象部门的特别重视,采用简化大气辐射计算模式,离散坐标（DISORT,discrete-coordinate-method)辐射传输算法、气候学经验模式及观测的方法研究了南京地区紫外辐射量的变化。计算与观测的比较显示,简化模式、DISORT及气候学方法的计算值与观测结果具有较好的一致性。表明三种模型都具有一定的可靠性。     

中国低纬度地区的夏季太阳总辐照度研究

目前GB 50736—2012已给出中国北纬20°～50°地区的夏季太阳总辐照度,尚缺少北纬10°～20°之间低纬度地区的规范值。为解决该问题,对处于低纬度地区的永暑、西沙的太阳辐射数据进行统计整编,并根据中国太阳辐射基础数据的确定原则,在现行规范的基础数据上补充太阳高度角为3°、大气透明度等级为4时的太阳辐射基础数据;然后通过插值法与理论计算生成中国北纬10°和15°地区、大气透明度等级为4时的夏季太阳总辐照度表,为低纬度岛礁地区太阳辐照度研究和太阳能应用提供规范数据。     

双面光伏组件辐照度模型的研究

针对双面光伏组件正面和背面获均能吸收太阳光的特点,通过光线跟踪辐照度模型分析,构建区分阴影区和无阴影区的热传输理论视觉因子太阳辐照度模型.模拟结果表明:当双面光伏组件倾斜角比单面组件增加约4°,在地面反射率为30％和50％的情况下,年辐照度增益可提高17.41％和28.79％;且随着离地高度与行间距增加,年辐照度可进一...     

基于CNN-Bi-LSTM的太阳辐照度超短期预测

针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法.该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长短期记忆网络预测模型,实现对未来15 min的太阳总辐照度的超短期预测.实验结果表明,所提出的预测模...     

基于光纤束的高辐照度太阳模拟器

高辐照度太阳模拟器是太阳能高温试验研究中的关键设备.传统的太阳模拟器光源阵列采用固定式环状排列结构,只能沿光轴方向投射出平面光斑.该文研究玻璃光纤为传输辐射的介质,开发出一种灵活的高辐照度太阳模拟器,并通过通量映射方法对太阳模拟器的辐照性能进行验证.实验结果表明该太阳模拟器可通过改变光纤束的布置方式在2D和3D空间中得...     

利用蝙蝠算法优化SVR的太阳辐照度预测方法研究

为了提高太阳辐照度的预测精度,提出一种利用蝙蝠算法(BA)优化支持向量回归(SVR)的太阳辐照度预测方法。首先,确定SVR预测器的基本结构,选取环境温度、云量、风速、风向、环境湿度以及年积日等与太阳辐照度关系较为紧密的气象监测数据,构成SVR的输入特征向量,将待预测时段小时平均太阳辐照度作为SVR的输出;然后,以预测精度为判断依据,利用蝙蝠算法对SVR的惩罚因子和RBF核函数方差进行寻优;最后,利用最优参数建立SVR预测模型,并对太阳辐照度进行预测。分析结果表明,相比于无参数优化SVR预测模型和利用粒子群算法优化SVR模型的太阳辐照度预测方法,文章所提出的预测方法具有更高的预测精度。     

基于长短期记忆神经网络的地表太阳辐照度预测

针对地表太阳辐照度(GHI)短期预测问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期太阳辐照度预测模型.采用递归结构的训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性.为验证所提模型预测GHI的有效性,采用算例与传统人工神经网络模型预测结果进行对比分析.结果表明:基于长短期记忆神经网络预测模型将均方误差降低88.48％,表明所建模型...     

基于多维特征分析的双层协同太阳辐照度预测

为增强逐日太阳辐照度预测的准确性和普适性,提出一种基于多维特征分析的双层协同预测模型。首先,搭建一种双层协同架构,将整个模型分成基准层和提升层两部分,使用分层预测的方式追踪目标对象的多维特征和变化趋势;其次,以数值天气预报（NWP）为输入,采用LightGBM基于特征学习预测方法构建基准预测模型;然后,在前者的基础上,挖掘目标时刻太阳辐照度与历史时序数据之间的关联性,引入改进AdaBoost算法与多隐层极限学习机（MH-ELM）作为提升层主体,提高时序预测的稳定性;最后,选用中国中部地区某光伏电站实测太阳辐照度数据进行算例分析,验证了该模型的合理性和有效性。     

基于EMD-TCN的多能供热系统太阳辐照度预测模型

针对太阳辐照度的非平稳性和非线性影响多能供热系统运行效率和可靠性问题,该文提出一种基于经验模态分解（EMD）和时间卷积网络（TCN）的太阳辐照度混合预测模型EMD-TCN,更精准地从气象数据中提取太阳辐照度非线性和非平稳的隐含特征,获得更佳的预测精度。该研究利用逐时气象数据对所提出的EMD-TCN模型进行不同时间尺度的太阳辐照度预测实验,并与4种主流深度学习预测算法进行对比分析,结果表明该太阳辐照度预测模型具有更高的预测精度和泛化能力。     

波纹板太阳能集热器吸热板表面太阳辐照度分布特性研究

采用蒙特卡洛射线追踪法,研究不同季节和安装角度等关键参数对波纹板太阳能集热器与平板太阳能集热器吸热板表面太阳辐照度的影响,并对得到的数据进行分析。模拟结果显示,在相同安装角度下,波纹板太阳能集热器吸热板表面太阳辐照度比平板太阳能集热器大。二者相差的百分比随光线对集热器的入射角而变化,入射角较小时,相差的百分比较大。90°安装时,冬季波纹板太阳能集热器累积辐照度比平板太阳能集热器提升6.2%,夏季二者接近。40°安装时,冬季和夏季波纹板太阳能集热器累积辐照度分别比平板太阳能集热器提升7.1%和6.9%。     

基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测

为提升短期太阳辐射预测的准确性,提出一种基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测方法。该方法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）将原始辐射序列分解为多尺度模态分量,同时引入残差注意力机制对原始气象特征进行重构,然后利用长短期记忆网络分别提取两部分的时序特征,并融合所得特征输入至多层感知器,进行提前1小时的水平面总辐照度预测。实验结果表明,该方法能捕捉辐射序列的波动和突变,并考虑不同气象特征的重要程度,可有效提高短期太阳辐照度的预测精度。     

非球面聚光镜辐照度分布的计算方法

本文讨论了反射式聚光镜会聚短弧氙灯在给定平面内辐照度分布的计算方法,并给出了手工计算实例。     

各类光伏方阵面辐照度的计算

光伏方阵有多种运行方式,如固定安装、单轴太阳跟踪、双轴太阳跟踪等,正确计算光伏方阵面任意时刻的辐照度,从而正确计算光伏方阵面上的辐射量始终是困扰光伏系统设计人员的课题。本文从太阳和地球的运行规律及基本的球面三角关系推导出了不同光伏方阵运行方式下的数学模型,为正确计算不同运行方式下光伏方阵面(包括背表面)的辐照度提供了理论依据,使光伏系统的设计者能够正确、方便地计算不同光伏方阵面的辐射量和光伏系统的发电量。     

高辐照度多准直角太阳模拟光学系统设计与仿真研究

为实现不同光束准直角下的辐照度模拟,依据太阳模拟器基本成像原理,设计高辐照度多准直角太阳模拟器光学系统。根据太阳辐照度、光束准直角、辐照均匀度、光谱特性和辐照稳定性等指标要求,选取氙灯作为光源,利用Lighttools软件建立嵌套灯弧模拟模型,分析氙灯体光源、发光功率分布和空间光强分布模拟方法;同时,设计椭球聚光系统、匀光系统和准直系统,实现0.1S0(32′)、0.3S0(45′)和1.0S0(±1°)的太阳辐照度与光束准直角模拟;利用光学系统仿真模型对氙灯和光学积分器进行离焦分析,建立离焦位置与辐照均匀性的函数关系。由仿真结果可知:设计的光学系统可实现142.5 W/m~2(32′)、428.4 W/m~2(45′)和1395.6 W/m~2(±1°)的太阳辐照度与光束准直角模拟,且辐照均匀度优于95.7%。     

基于Kmeans++-Bi-LSTM的太阳辐照度超短期预测

针对地表太阳辐射的不确定性和随机波动性,进而对大型光伏发电并网对电力系统的稳定性造成冲击,提出一种新的太阳辐照度超短期预测方案。该方案通过使用皮尔逊相关性分析和无监督学习中的Kmeans++算法,对多种气象数据进行筛选,找出关键气象数据并进行划分以及添加标签,接着将带有标签的关键气象数据输入双向长短期记忆网络预测模型中,以达到10 min时间间隔的太阳辐照度超短期预测。结果表明所提预测模型相较于目前常用的模型提高了预测精度。