[发明专利]一种基于有限气象预报参数的实时太阳辐射预测方法

说明书

一种基于有限气象预报参数的实时太阳辐射预测方法属于太阳辐射预测技术领域。本发明选用显著影响实际太阳辐射的天气类型、云量与理论太阳辐射作为特征变量，利用智能算法结构，实现预测逐时太阳辐射值的目的。输入参数中天气类型与云量预报值可以通过气象预报简单获取，理论太阳辐射可通过简单计算得出。

技术领域：

本发明属于太阳辐射预测技术领域，具体涉及一种基于有限气象预报参数的实时太阳辐射预测方法。

背景技术

太阳能作为一种可再生能源具有清洁、环保、无污染等优势，我国为解决资源短缺、环境污染等严峻问题开始加大对太阳能的利用。光伏发电系统提供了一种有效利用太阳能的途径。但地面接收到的实际太阳辐射受大气情况的影响，因此地面太阳辐射具有一定的波动性，影响光伏发电设备的使用与光伏发电站并网后的系统稳定性，因此有效预测逐时太阳辐射有助于太阳能的高效利用，保障电网安全运行。

准确预测建筑冷、热负荷有利于建筑运行优化控制，是建筑实现节能的重要手段。建筑负荷预测模型需要将气象数据的预测值作为输入参数，太阳辐射作为影响建筑负荷的重要因素之一无法简单地从气象预报中获取预测值，因此简便、准确地预测逐时太阳辐射值是提升建筑负荷预测精度的重要环节之一。

已有许多学者利用大量历史数据总结出每日太阳辐射计算模型，基于日照的计算模型需要用到实际日照时间，但该参数无法获取预测值；基于温度的计算模型无法有效地反映大气情况进行逐时化分解；基于多参数混合的计算模型存在以上两种局限性，因此通过经验计算公式无法获取逐时太阳辐射预测值。

一些预测逐时太阳辐射的智能算法也被大量研究人员提出，多数模型所用的输入参数复杂，一般工程实际难以获取到相关参数，且原始数据处理分析过程繁琐，因此需要一种输入变量易于获取且预测精度较高的方法来获取逐时太阳辐射预测的需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种输入参数获取容易且预测效果良好的实时太阳辐射预测模型，本发明选用显著影响实际太阳辐射的天气类型、云量与理论太阳辐射作为特征变量，利用智能算法结构，实现预测逐时太阳辐射值的目的。输入参数中天气类型与云量预报值可以通过气象预报简单获取，理论太阳辐射可通过简单计算得出。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于有限气象预报参数的实时太阳辐射预测方法，包括以下步骤：

步骤1：获取当地历史和预报气象数据；

步骤2：计算当地逐时理论太阳辐射；

步骤3：数据的清洗与划分；

步骤4：实时太阳辐射预测方法的构建与应用。

更详细地，步骤1中当地历史数据与预报数据的获取方式为：

历史的天气类型与云量数据可通过气象预报资源或自建气象站获取，历史太阳辐射数据可从国家气象科学数据中心或者自建气象站获取；天气类型与云量数据预报值通过气象预报获取。

步骤2中当地逐时理论太阳辐射的确定与计算原则如下：

地面接收到的实际太阳辐射受到大气状态的影响，反应大气状态的云量与天气类型已是模型的输入参数，因此选取未受大气层影响的地球大气上界水平面上的太阳辐射值，即地外水平面辐射量作为理论太阳辐射值。

在考虑一年实际长度基础上，利用地点经度和日期序列计算出某地某日的时角，根据日期序列可计算出当地赤纬角与年角，利用计算得出的年角计算某天的日地距离修正值。根据上述计算出的参数可计算得出某地的逐时理论太阳辐射值，理论太阳辐射仅随地点与时间而变化，且计算过程简便，易于获取。

步骤3中清洗数据与划分方法为：