复杂地形区晴空太阳辐射模型构建与应用

以昆仑山提孜那甫河流域为研究区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)提供的大气数据基于Iqbal Model C模型估算晴空大气透射率空间分布,并引入地形开阔度(SVF)和遥感地表反照率数据分别用于估算散射辐射地形阻挡以及反射辐射反照率系数空间分布,最后结合Kumar模型的直接辐射地形阻挡模拟过程,实现对Kumar模型的改进,改进后模型综合考虑了大气以及地形对太阳辐射的影响。利用改进后模型对研究区地表太阳辐射时空分布进行模拟和分析,基于地面气象站点观测数据对模拟结果进行验证。结果表明：模型估算值与站点观测值存在很好的一致性,相关系数R²为0.96,平均绝对误差(MAE)为1.47 MJ/m²,平均绝对相对误差(MARE)为12.26%。春季、夏季以及秋季模型的模拟精度较高,冬季模型的模拟精度较低,可能的原因为冬季MODIS大气数据有所低估。     

河北省起伏地形下高分辨率地外太阳辐射空间分布

基于起伏地形下地外太阳辐射的计算模型,综合考虑天文关系和地理、地形因素,利用河北省1:5万地理信息数据计算出100m×100m分辨率逐日地外太阳辐射的空间分布,进而分析了逐月、各季和全年的地外太阳辐射空间分布特征。结果表明:河北省年地外太阳辐射分布受太阳高度角和地形影响明显,由北向南整体呈递增趋势;实际地形下四季地外太阳辐射的大小排序为夏季>春季>秋季>冬季;冬季地外太阳辐射受地理、地形因子影响最明显,尤其表现在山区,向阳山坡(偏南坡)可为背阴山坡(偏北坡)的2～3倍,极端地外太阳辐射的差异达10倍以上,夏季地外太阳辐射受地形影响最小,极端地外太阳辐射差异只有1.5倍。     

复杂地形风速数值模拟

应用GUIDE模式，利用给定参考点的风速资料，考虑粗糙度变化，地形特征对风速的影响，对一些试验点进行风速模拟，模拟结果与实测资料进行对比，表明模拟结果有较高的精度。     

风电场复杂地形的微观选址

以红牧风电场为例,分析了复杂地形的风电场微观选址,根据主风向上和垂直主风向上的不同间距布置风机,以对比单机平均发电量和尾流影响.结果表明,主风向上单机的平均发电量随风机间距的增加先增后疵,尾流损失不断减小;垂直主风向上随风机间距的增大单机平均发电量不断增大,尾流损失也不断减小.建议在复杂地形的主风向上风机间距的选择比简单地形小,均为风机直径6～7倍;简单地形的风机间距约为风机直径7～8倍.     

基于CFD的复杂地形风电机组机位微地形风资源数值模拟研究

  [目的]  在复杂地形进行风电机组建设时,机位点周围易形成高边坡地形,改变了风资源分布特征,影响机组发电量和安全性能,文章旨在研究高边坡地形的影响因素和预防其对机组的危害。  [方法]  基于STAR-CCM+软件平台对实际风电场机组高边坡地形进行了数值模拟,分析了立机位置选择、坡度、开挖深度等因素对机位处风资源参数的影响。  [结果]  结果表明:高边坡改变了原地形风的加速效应,产生大幅度的流体分离。当高边坡位于机组上风向时,机组下叶尖易产生较大的风切变,湍流强度超标,而高边坡在机组下风向时,机位处风资源参数则正常;高边坡的坡度大小对坡前立机风参数无显著影响;当下叶尖高度低于边坡高度时,机组位置下叶尖风速很小,切变值易超标。  [结论]  分析结果可为高边坡地形机组施工平台设计和塔筒高度选择提供参考。     

复杂地形风电场微观选址实践探讨

  [目的]  相对于平坦地形风电场,复杂地形风电场内的风速、风向表现出显著的区域性差异,给机组选型、风机排布、发电量评估等工作带来了不小的挑战。旨在解决复杂地形风电场微观选址过程中可能出现的测风塔、等高线、限制因素等问题。  [方法]  基于收集到的风电场项目资料,结合作者工作经验,分别对其进行了详尽阐述,举例说明了限制因素对风电场发电量的显著影响。  [结果]  通过现场勘察,核实了测风塔确切位置、标记了场区范围内的限制因素位置和范围;利用3D矢量数据生成立体高程网格,结合等高线数值对比分析,检验了地形图中等高线值的准确性。  [结论]  准确的测风塔位置和较高质量的测风数据对风能资源评估有决定性作用;限制因素区域的标识,缩短了制定风机排布方案所需的时间,提高了工作效率;结合准确无误的等高线地形图可以较准确地模拟风电场及周边区域的风能资源情况,为投资者提供优质的评估成果。     

复杂地形井下掘进巷道运输车最优路径建模研究

在机械化快速发展的前提下,复杂地形条件下的井下掘进速度也不断加快。为使运输车能安全、快速地通过复杂地形条件下的井下巷道,提出了复杂地形条件的井下掘进巷道运输车最优路径建模。对复杂地形条件的井下掘进巷道运输车最优路径模型的建立进行了分析,并对其仿真实验进行了探讨,以实现井下掘进巷道运输车最优路径的选择。     

复杂地形下激光雷达测风误差的修正

激光测风雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)在大气边界层观测试验中的应用越来越广泛。测风精度对风资源评估非常重要。复杂地形流场的非均匀性导致激光测风雷达测风的误差,可能对相关的工程应用造成系统风险。文章给出了基于流体模型修正LiDAR测风误差的算法,并利用德国Fraunhofer IWES测试站同期LiDAR和风杯观测数据验证了算法的有效性。研究发现:(1)80 m高度各风向LiDAR的实测误差为-5.0%~2.5%,平均为1.2%;(2)稳态雷诺平均计算流体力学软件Greenwich CFD可用来修正复杂地形下LiDAR的观测误差,估算的分风向LiDAR测风误差和实测的LiDAR测风误差趋势是一致的,且模拟表明,Cosine型的误差形状与场址地形特征直接相关;(3)线性流体模型WAs P不能有效刻画坡度超过15°地形的流场特征,基于WAs P的复杂地形LiDAR测风误差修正是不可靠的。     

复杂地形风电场非均匀入流条件研究

针对风电场入流条件受复杂地形影响非均匀分布的问题,提出了一种由风力机功率反推非均匀入流条件的方法。以均匀入流条件下复杂地形风场计算为基础,使用致动盘模型模拟风电场尾流效应,获得轮毂入流风速与致动盘平均风速的映射关系,再以致动盘平均风速为中间量,推导功率与轮毂入流风速的对应关系,最终反推非均匀入流条件。通过与CFD计算出的非均匀入流条件对比,误差在20%以内,验证了非均匀入流条件反推法的可行性,可为复杂地形风电场微观选址优化和功率预测提供理论依据。     

近40年来中国大陆总辐射的演变特征

利用1961~2002年中国大陆地区60个站月平均总辐射资料,讨论了我国大陆地区总辐射在年际—年代际时间尺度上的演变特征。研究表明:我国大部分地区总辐射的变化特征有很好的一致性。大部分地区总辐射自20世纪60年代开始呈现减少的趋势,这一趋势一直持续到1990年前后,其后大部分地区总辐射有明显增加的趋势。同时分析了各区总辐射的线性倾向系数以及其演变趋势的地理分布。     

夏季晴天不同土壤湿度条件的绿洲辐射特征

利用2005年在甘肃省金塔绿洲开展的"绿洲系统能量与水分循环过程观测试验"所取得的资料,分析了夏季晴天金塔绿洲不同土壤湿度条件下的辐射收支特征。结果表明:向下短波辐射不受土壤湿度的影响;当植被处于同一生长期,土壤湿度越大,向上的辐射就越小,净辐射就越大;当空气中的水汽含量相差不大时,土壤较湿润则大气逆辐射白天较小,夜晚较大。但当水汽含量差别较大时,水汽含水量起主要影响作用,空气越湿润,大气逆辐射越小。     

福州城市发展对太阳辐射的影响

利用福州市日射站１９６０年至１９９４年的观测资料，分析了福州城市发展对太阳直接辐射，散射辐射和总辐射的影响，建立了福州市太阳直接辐射和散射辐的１０年滑动平均值的年，月趋势方程和年总辐射及其分量与市区人口的相关方程。     

利用神经网络估算太阳辐射

太阳辐射是一项对太阳能利用，建筑能耗分析和农业等十分重要的气象数据，本文建立了日总太阳辐射月均值的神经网络估算模型，在此基础上利用北京市1971年至1995年的气象数据资料对神经网络进行了训练，用1996至2000年的数据对神经网络的估算进行了检验，并与其它经验模型的估算结果进行了对比，结果表明神经网络的估算结果与实测值吻合的较好，并且精度高于其它经验模型。因此利用神经网络来估算太阳辐射具有很好的应用前景。     

利用我国气象卫星遥感资料估算黄河源区净辐射辐照度的研究

以黄河源区为研究区域,利用我国静止气象卫星(FY-2D)及极轨气象卫星(FY-3A)资料,估算黄河源区一天中不同时刻的净辐射辐照度的空间分布。在晴天条件下,利用计算的向下太阳辐射照度,结合卫星遥感资料估算的地表反照率,得出地表太阳辐射收支。利用卫星遥感估算地表发射率和地表温度资料,结合地面观测站的气象观测资料,得到大气向下的长波辐射和地面向上的长波辐射值。在阴天条件下,借助FY-2D云顶的反照率资料,根据太阳辐射在大气中的衰减过程,推求透射比系数,进而得出阴天条件下地表净短波辐射照度。     

蒙特卡洛法模拟集热器入射面太阳辐射的算法研究

复杂几何形式的太阳集热器辐射分析一般采用射线跟踪法,模拟的太阳辐射仅考虑直射辐射的入射方向,不适用于精确的辐射分析。通过把集热器入射面作为太阳辐射的入射起始面,以蒙特卡洛法为基础模拟太阳辐射。通过考虑直射辐射、散射辐射、太阳辐射的光谱分布以及太阳辐射32/张角等影响因素,研究了模拟射线的辐射位置、辐射方向、波长分布及辐射能量的相关算法,并进行了数值计算验证。以上研究综合考虑了影响太阳辐射的因素,准确模拟了进入集热器入射面的太阳辐射,为太阳集热器精确的辐射分析提供了基础。     

太阳光控膜的实验研究

采用金属反射膜和介质膜相结合的方法，研制了三种太阳光控膜系，即ＺｎＳ／Ａｇ，Ｉｎ２Ｏ３；ＳｎＡｇ和ＳｉＯ２／Ａｇ，并给出各自的光蛮     

中国不同气候区日总太阳辐射计算模型适用性分析及通用计算模型优化

利用中国5个气候区96个气象台站的1981—2010年的日值气象数据,对比分析12个基于日照百分率和12个基于温度的日总太阳辐射计算模型在不同气候区的适用性。采用判定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MABE）、平均误差（MBE）和全局性能系数（GPI）5个评价指标,确定各气候区最适宜的模型形式。以该模型为基准,建立适用于中国不同气候区的基于日照百分率和基于温度的日总太阳辐射通用计算模型。结果表明,三次方形式的基于日照百分率和基于日较差-平均温度的模型在各气候区计算精度均最高;以该模型为基础,建立适用于中国不同气候区的基于日照百分率和基于温度的日总太阳辐射通用计算模型,其平均R²分别为0.91和0.68。     

冷辐射板吸收太阳辐射的特性研究

为计算辐射空调系统中冷辐射板吸收太阳辐射能的大小及比例,在分析室内太阳光线传播的基础上,提出采用一种线性方程的方法.结果表明,以本文房间为例,冷辐射板吸收的太阳辐射能的大小以及比例在夏至日表现为正午最小,冷辐射板所吸收的太阳辐射能理论上最大能达到32 W/m2,吸收系数在0.13～0.28之间变化.冷辐射板所吸收的太阳...     

基于GA-BP神经网络的逐时总辐射分组模型研究

通过分析影响太阳辐射的主要因素,提出以太阳高度角、季节和天气（晴空指数）作为数据划分依据的分组模型建立方法。以拉萨和西安地区的逐时气象数据和辐射数据为例,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的BP神经网络,建立太阳高度角、季节和天气类型的逐时总辐射分组模型。该研究揭示分组模型误差变化的规律,并将其估算误差与AllData模型比较。结果显示,相较于AllData模型,分组模型的估算误差均有降低。其中,天气分组模型误差最小,且西安的天气分组模型结果优于拉萨。西安天气分组模型平均绝对百分比误差（MAPE）和相对均方根误差（rRMSE）相较AllData模型结果分别下降3.96%和4.18%。研究结果表明分组模型能够降低逐时总辐射估算误差,可为估算逐时总辐射提供方法借鉴。