基于MLP-Garson模型的分钟尺度太阳辐照直、散射分离建模与验证研究

为模拟分钟尺度的太阳辐射波动，根据江苏省常州市2018—2021年逐分钟辐射数据，采用Garson权重算法优化模型输入特征，并引入前10分钟的清晰度指数k_t时序数据作为附加特征，建立基于时序数据与MLP神经网络的分钟尺度新分离模型。在此基础上，对Engerer2模型、Starke模型和Yang模型3个最新提出的分钟尺度分离模型进行参数本地优化，并设计测试实验验证。验证结果表明：采用时序数据与MLP神经网络的新模型可有效提取短时间内的太阳辐射波动信息，新模型的归一化均方根误差(e_nRMSE)为10.690%，新模型精度较Yang模型提高了17.08%。