天津地面太阳辐射变化特征分析

天津地面太阳辐射变化特征分析

近年来，随着新能源和可支配能源的开发利用，将太阳能转化为传统的石化能源越来越受到重视。世界能源委员会的研究报告认为,到21世纪下半叶,太阳能将成为能源利用中非常重要的一种。在太阳能的众多利用方式中,太阳能光伏发电被认为是转换效率最高、使用期长、可提供大量电力的一种,国内外学者对此进行了大量研究;而此前,国内外对光伏发电系统的研究大多集中在太阳能电池材料技术、最大功率跟踪算法、并网逆变器电路拓扑、并网稳定性如孤岛效应的防护、并网谐波抑制等方面,对到达地表的太阳辐射研究较少,而准确了解不同区域不同时段太阳辐射情况对太阳能光伏发电系统的设计非常重要。近年来,国内外众多学者提出了诸多太阳辐射模型,诸如Collares-Pereira&Rabl模型、半正弦模型、ARMA逐时模型、自回归滑动平均模型(ARIMA)、对角小波BP网络(DRWBPN)模型、神经网络模型以及混沌优化神经网络预测模型等[10,11,12,13,14,15]。这些模型虽然取得了一定成果,但由于影响地面太阳辐射的因素多种多样,不同季节、不同气象条件均对到达地面的太阳辐射强度产生影响,且影响程度也因地理位置和时间的不同存在较大差异,因此很难用某个确定模型来准确描述所有区域的太阳总辐射变化规律。天津市位于东经116.72°至118.07°,北纬38.57°至40.25°之间,属于太阳能资源较丰富地区,其太阳能资源具有良好的开发前景。利用天津城市边界层太阳辐射观测数据,在分析该地区太阳辐射特征的同时,结合同期气象资料,尝试建立天津市逐时地面太阳辐射预报方程,分析其预报效果,以期为天津太阳能资源的开发和应用提供科学依据。1地面逐时太阳辐射模型的建立中国气象局天津大气边界层观测站(北纬39°04′,东经117°12′,海拔高度2.2m,台站编号:54517)位于天津市城区南部。太阳短波辐射观测仪器为荷兰Kipp&Zonen公司生产的CNR—1型净辐射仪,大气水平能见度观测采用美国Belfort公司生产的MODEL6000前向散射能见度仪,两种仪器均实现24h连续在线采集,采用频率为1min。所用到的温度、风速、相对湿度和气压等气象资料由天津市气象信息中心提供,数据均经过严格审核和订正,且观测仪器与辐射和能见度观测仪位于同一观测场内,不必做高度订正。对于一个观测站点而言,所处的地理位置和海拔高度不同,每时每刻接收到的地面太阳总辐射(Q,下同)也不一样,而且太阳辐射在穿过大气到达地面的过程中还要受到如云的反射和散射、气溶胶的散射和吸收、水汽的吸收、大气的分子散射和气体的吸收等使太阳辐射被削弱,因此国内外众多学者采用大气透明度系数(Q/Q0),Q0为天文辐射,下同)来进行地面太阳辐射的拟合,这样有利于地面太阳辐射值模拟精度的提高。逐时天文辐射可由式(1)—式(6)计算得到。x=2πD-1365(1)x=2πD−1365(1)dm=1.000109+0.033494cosx+0.001472sinx+0.000768cos2x+0.000079sin2x(2)δ=0.006894-0.399512cosx+0.072075sinx-0.00799cos2x+0.000896sin2x-0.002689cos3x+0.001516sin3x(3)η=0.000043+0.00206cosx-0.03204sinx-0.014974cos2x-0.040685sin2x(4)ω=π12(h-0.5+-11.2+229.183η60-12)(5)ω=π12(h−0.5+−11.2+229.183η60−12)(5)Q0=I0d2m2m(sinφsinδ+cosφcosδcosω)(6)式(1)—式(6)中,I0为太阳常数,取值1367W/m2。dm为日地距离订正因数,不同年份dm有所变化。φ为该点的纬度,δ为太阳赤纬,ω为时角,h为北京时,η为时差,D为一年中日序数(1月1日为D=1)。在分析太阳辐射特征时,采用整点前后30min数据计算小时均值,然后进行日平均和月平均。建立地面逐时太阳辐射预报方程时所有资料均采用整点瞬时值。研究表明,Q/Q0最小可接受值为0.015,即一整天都是阴沉的天气情况,故在计算过程中将Q/Q0小于0.015数据剔除,并将各气象要素除以一个合理上限做统一处理,处理方法见公式(7)。A=aamax(7)A=aamax(7)式(7)中,a代表各气象要素实测值,amax代表各气象要素历年最大值,文中能见度数据(VIS),温度(T)和相对湿度(RH)历年最大值分别取20km,40℃和100%。2结果分析2.1太阳辐射的季节分布特征图1给出了天津市2008—2011年地面太阳辐射日间(北京时间6—19时)月均值变化特征。可以看出,天津市地面太阳辐射呈现明显的单峰型分布,年均值为269.36W/m2,最大值出现在5月,值为(373.22±126.38)W/m2,最小值出现在12月,值为(156.54±52.33)W/m2,其年分布特征异于天文辐射分布特征。受季风环流影响,天津地区春季干燥少云,夏季潮湿多云,不同季节辐射日变化特征差异明显。对地面太阳辐射进行季节划分,从图2可以看出,四季地面太阳辐射日变化特征较为一致,均呈明显的单峰型分布,早晚最小,正午12点达到最大;众所周知,地球公转的椭圆形轨道以及自转与公转平面的夹角,导致相同位置上一年不同时间接受到的太阳辐射量出现差异,季节日变化最大值出现在春季正午12点,值为623.73W/m2,为夏季的1.08倍,秋季的1.33倍,冬季的1.67倍。总体看来,春、夏两季太阳能资源较为丰富,可利用程度较高,冬季最低。2.2结果表1选取地面气象资料中的能见度(VIS),温度(T),相对湿度(RH),在对各因子进行处理后,与大气透明度系数Q/Q0进行相关分析,结果见表1。从表1中可以看到,无论是全年还是各季节,各气象要素与Q/Q0之间均为显著相关,并通过0.01的显著性水平检验,其中Q/Q0与VIS和T之间为显著正相关,与P(冬季除外)和RH之间为显著负相关,Q/Q0与RH的相关关系最为显著,无论是年还是季节,相关系数均在-0.6以上,最高可达-0.683(夏季),可见相对湿度是影响地面太阳辐射的一个至关重要的因子,这与李明财等研究结果是一致的。2.3地面太阳辐射预报值对比分析夜间地面太阳辐射不大,利用价值较低,从应用角度出发,故首先采用2008年3月—2010年2月的日间(6—19点)逐小时Q/Q0与同期各气象数据进行逐步回归分析(表2),建立全年和四个季节地面太阳辐射预报方程,然后将2010年3月—2011年2月日间各时刻温度、湿度和能见度实测数据代入各预报方程,得到各时刻地面太阳辐射预报值,并将其与实测值进行对比分析,讨论预报效果。从表2可以看到,在逐步回归分析过程中,能见度在春季、夏季以及冬季被剔除,风速在春季被剔除,全年复相关系数R为0.854,四个季节R分别为:0.828(春),0.864(夏),0.863(秋),0.869(冬),除冬季外,各季节R值均高于全年,预报准确率相对较高,因此在下文重点对四个季节的模拟效果进行了检验。图3a—图3d给出了利用四季预报方程计算得到的地面太阳辐射值与实测值之间的对比分析。可以看到,各季节地面太阳辐射预报值与实测值之间均呈现较好一致性,但总体上看,预报值均比实测值要小。四个季节相关系数R2均在0.75左右,且均通过了置信度为0.01的显著性检验。2.4季节地面太阳辐射预报方程的对比为了进一步验证各季节预报方程对不同天气状况下地面太阳辐射的模拟效果,这里引入晴空指数Ks,其表示入射到地面太阳辐射(Q)与天文辐射(Q0)之比,可用于描述大气对太阳短波辐射影响的综合效应。现利用2010年3月—2011年2月日间各时刻地面太阳辐射实测值与相应的天文辐射值计算得到晴空指数Ks,并将其分为4大类:晴天(Ks≥0.6),多云(0.4≤Ks<0.6),阴天(0.1≤Ks<0.4),雨天(Ks<0.1)。表3给出了四类天空状况下,各季节地面太阳辐射实测值与预报值之间的均方根偏差(RMSE),平均偏差(MBE),平均绝对偏差(MABE)以及平均绝对误差(MAPE)。从误差分析可以看出,MBE值在晴天和多云条件下为正值,即实测值大于模拟值,预报结果偏小,而阴天和雨天的预报结果则明显偏大。RMSE值在晴天及多云情况下为18.50%—34.65%,阴天情况下40.09%—65.39%,雨天误差则在290.74%—436.40%。MAPE值在晴天和多云天气条件下均在20%左右,阴天条件下在40%左右,而雨天则在200%左右。可见,本文建立的各季节地面太阳辐射预报方程在晴天和多云天气条件下预报结果较为理想,阴天条件下预报效果一般,而雨天条件下预报效果最差。由此可见,区分不同季节建立预报方程能够得到较好的预报效果,但是预报方程在不同天气条件下适用性存在很大的差异。3不同季节预报方程的检验结果(1)天津地面太阳辐射年分布呈单峰型,5月最大,12月最低,各季节差异明显,春季最大,冬季最小。各季节地面太阳辐射日变化呈明显的单峰型分布,中午前后最大,早晚较小,秋冬季地面太阳辐射最大值出现时间要比春夏季推迟近1h。(2)无论是全年还是各季节,各气象要素与Q/Q0之间均为显著相关,其中,RH与Q/Q0之间的相关关系最为显著,相对湿度是影响地面太阳辐射的一个重要因子。(3)逐步回归分析表明,除了冬季外,各季节复相关系数R均要高于全年,季节划分对提高预报精度有一定的效果。利用建立的预报方程计算各季节地面太阳辐射预报值与实测值之间均呈现较好一致性,但总体上看,预报值比实测值要小。(4)不同季节预报方程在不同天气状况下的预报效果存在差异,误差分析表明,这里所建模型在晴天以及多云情况下预报效果较为理想,但预报值偏小;阴天条件下预报效果一般,预报值偏高;雨天预报效果最差,模型不具备适用性。本文利用地面常规气象资料和地面太阳辐射实测资料建立预报方程,取得了相对较好的预报效果,但是由于太阳辐射在通过大气到达地面的过程中,受到气溶胶、云以及水汽等的影响,仅用地面常规资料并不能完全反映大气对太阳辐射的影响,此外,从不同天空状况下预报效果