《太阳能资源评估方法GBT+37526-2019》详细解读

《太阳能资源评估方法GB/T37526-2019》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4符号5数据基本要求6数据处理方法7代表年数据订正contents目录8评估内容要求附录A(规范性附录)太阳能资源数据合理性检查方法附录B(资料性附录)地外太阳辐射计算方法附录C(规范性附录)a、b系数计算方法附录D(规范性附录)代表年时间序列确定方法参考文献011范围太阳能资源测量和监测提供了太阳能资源测量和监测的指导原则，确保评估结果的准确性和可靠性。太阳能资源评估本标准规定了太阳能资源评估的方法和技术要求，适用于对太阳能资源进行评估。太阳能利用工程的前期工作为太阳能光伏发电、太阳能热发电、太阳能热水等太阳能利用工程的前期工作提供资源评估依据。适用范围气象数据预测本标准不涉及利用气象数据对太阳能资源进行长期预测的方法。太阳能设备性能评估不涵盖对具体太阳能利用设备或系统的性能评估。太阳能资源以外的可再生能源评估不适用于风能、水能等其他可再生能源的评估工作。不适用范围022规范性引用文件评估方法所依据的标准与规范GB标准本评估方法主要依据的是一系列GB（国标）标准，这些标准详细规定了太阳能资源评估的流程、方法以及所需满足的技术要求。行业标准国际规范除了国标外，还参考了相关的行业标准，这些标准通常更加具体，针对某一特定领域或技术细节进行了规定。为了保持与国际接轨，本评估方法也参考了国际上的相关规范和标准，以确保评估结果的国际认可度。术语和定义文件中明确规定了太阳能资源评估的具体流程和方法，包括数据收集、处理、分析和报告编制等各个环节。评估流程和方法技术要求和指标为了确保评估结果的科学性和可靠性，规范性引用文件中还详细列出了所需满足的技术要求和评估指标。规范性引用文件中详细阐述了太阳能资源评估中使用的专业术语及其定义，以确保评估过程中的准确性和一致性。引用文件的具体内容033术语和定义太阳能资源以太阳辐射形式存在于自然界、可供人类直接利用的能量，主要包括太阳直接辐射和散射辐射。太阳总辐射到达水平地表的太阳直接辐射和太阳散射辐射之和。太阳能资源用于太阳能资源评估的太阳辐射数据，包括瞬时值、日均值、月均值和年均值等。太阳辐射数据一个地区太阳能资源的多少和利用的难易程度，通常以太阳总辐射量或日照时数等指标来衡量。太阳能资源丰富程度评估参数数据质量控制对太阳辐射数据进行完整性、准确性和一致性检查，以确保数据质量。数据插补与订正对于缺失或异常的数据进行插补和订正，以提高数据的完整性和准确性。数据统计分析对太阳辐射数据进行统计分析，包括计算平均值、标准差、最大值、最小值等指标，以揭示数据的分布特征和变化规律。数据处理与分析044符号表示太阳辐照度，单位为W/m²，用于描述太阳辐射的强度。表示太阳总辐射量，单位为MJ/m²或kWh/m²，用于表示一段时间内太阳辐射的总量。表示直射辐照度，单位为W/m²，是太阳直接照射到地面的辐射强度。表示散射辐照度，单位为W/m²，是由于大气中的微粒（如水汽、尘埃等）散射太阳光而产生的辐射强度。常用符号EGDNIDHIKt表示大气透明度系数，无量纲，用于描述大气对太阳光的透过能力。α表示太阳高度角，单位为度（°），是太阳光线与地平面的夹角。β表示太阳方位角，单位为度（°），是太阳光线在水平面上的投影与当地正北方向的夹角。ρ表示地表反射率，无量纲，是地表反射太阳光的能力。评估参数符号055数据基本要求通过地面气象观测站获取的太阳能资源相关数据，包括总辐射、散射辐射、直接辐射等。地面观测数据利用卫星遥感技术获取大范围、连续的地表太阳辐射数据，具有时空分辨率高的特点。卫星遥感数据基于气象学和太阳能辐射传输模型，通过计算机模拟得到的太阳能资源数据。数值模拟数据5.1数据来源010203数据应准确反映实际太阳能资源状况，避免由于仪器误差、观测方法不当等原因导致的数据偏差。准确性数据应覆盖评估区域内所有关键要素，确保评估结果的全面性和可靠性。完整性数据应具备时间上的连续性，以便分析太阳能资源的长期变化趋势。连续性5.2数据质量数据清洗对原始数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值等，以提高数据质量。数据转换根据评估需求，将数据转换为统一的格式和单位，便于后续分析和计算。数据验证通过与其他来源的数据进行对比分析，验证数据的准确性和可靠性。0302015.3数据处理定期对数据进行备份，以防数据丢失或损坏。数据备份制定完善的数据管理制度和规范，确保数据的合规性和可追溯性。数据管理建立专门的数据存储系统，确保数据的安全性和可访问性。数据存储5.4数据存储与管理066数据处理方法对收集到的太阳能资源数据进行完整性检查，剔除或插补缺失数据。数据完整性检查识别并处理数据中的异常值，以确保数据的准确性和可靠性。异常值处理对数据进行标准化处理，消除不同量纲和数量级对数据分析和比较的影响。数据标准化6.1数据清洗与预处理6.2数据统计与分析010203统计指标计算计算太阳能资源的各项统计指标，如平均值、最大值、最小值、标准差等。相关性分析分析太阳能资源数据与其他相关因素（如气象条件、地理位置等）之间的相关性。趋势分析对太阳能资源数据进行时间序列分析，探讨其长期变化趋势。数据可视化利用图表、图像等可视化手段展示太阳能资源数据及其分析结果，便于更直观地理解和分析数据。报告制作根据数据处理和分析结果，编写太阳能资源评估报告，为决策提供参考依据。6.3数据可视化与报告制作6.4数据存储与管理数据管理建立数据管理系统，对数据进行分类、归档和备份，确保数据的安全性和可追溯性。数据存储将清洗、预处理和分析后的数据存储到相应的数据库或数据仓库中，以便后续使用。077代表年数据订正应选取至少连续10年的逐时或逐日太阳能资源数据，以确保数据的代表性和可靠性。长时间序列数据所选取的代表年数据应尽可能完整，缺失数据应控制在一定范围内，以保证评估结果的准确性。数据完整性要求在选择代表年数据时，应充分考虑当地的气候特点，选择能够反映当地长期气候状况的数据。气候特点考虑代表年数据选择原则缺测数据插补对于缺失的数据，可采用线性插值、多项式插值等方法进行插补，以确保数据的连续性。异常数据处理数据归一化处理代表年数据订正方法对于明显偏离正常范围的异常数据，应进行剔除或替换，以避免对评估结果产生不良影响。为消除不同数据来源和量纲的影响，可对数据进行归一化处理，使其在同一尺度上进行比较和分析。电站设计与运行参考代表年数据可为太阳能电站的设计和运行提供重要参考，如光伏组件的倾角选择、逆变器的配置等。政策制定支持政府可根据代表年数据评估结果制定相关政策和规划，以促进太阳能产业的健康发展。资源评估依据经过订正的代表年数据可作为太阳能资源评估的重要依据，用于计算太阳能资源的各项指标。代表年数据的应用088评估内容要求01太阳总辐射根据长期气象观测数据，分析区域内的太阳总辐射量及其季节和日变化特征。8.1太阳能资源基本特征评估02光谱分布评估太阳辐射在不同波段的能量分布，为太阳能利用设备的设计提供参考。03日照时数统计区域内的平均日照时数，反映太阳能资源的可利用时间。根据太阳总辐射量、日照时数等指标，评估区域内太阳能资源的丰富程度。资源丰富程度分析太阳能资源的年际变化和季节变化，评估其稳定性。资源稳定程度结合当地气候条件，估算太阳能资源的可利用小时数，为太阳能发电项目的规划提供依据。可利用小时数8.2太阳能资源可利用价值评估8.3太阳能资源开发利用条件评估地理位置与交通评估区域内的地理位置和交通条件，分析其对太阳能资源开发利用的影响。土地条件分析区域内的土地类型、坡度、朝向等因素，评估其是否适合建设太阳能发电项目。电网接入条件调查区域内的电网建设情况，分析太阳能发电项目的并网条件。技术可开发量根据太阳能资源的丰富程度和可利用小时数，估算技术可开发的太阳能资源量。经济可开发量8.4太阳能资源经济可开发量评估综合考虑技术、经济、环境等因素，评估区域内太阳能资源的经济可开发量。010209附录A(规范性附录)太阳能资源数据合理性检查方法数据缺失检查确保数据集中不存在缺失值，对于缺失的数据需要进行插补或剔除处理。数据异常值检查通过统计学方法识别数据中的异常值，如使用四分位数范围或标准差等方法，对异常值进行处理。A.1数据完整性检查VS确保数据集中的时间序列是连续的，不存在时间跳跃或重复的情况。数据单位一致性检查检查数据集中各变量的单位是否一致，如辐照度的单位应为W/m²，时间的单位应为小时或分钟等。时间序列连续性检查A.2数据一致性检查分析太阳能资源数据与其他气象要素（如温度、湿度、风速等）之间的相关性，以验证数据的合理性。气象相关性分析根据不同地理位置的太阳能资源特性，对数据进行合理性分析，如高纬度地区冬季辐照度应低于夏季等。地理位置相关性分析A.3数据合理性分析A.4数据质量评估数据稳定性评估分析数据在不同时间段内的波动情况，以评估数据的稳定性。如某时间段内辐照度数据波动过大，则可能需要进一步检查该时间段内的数据质量。数据准确性评估通过与其他可靠数据源进行对比分析，评估太阳能资源数据的准确性。10附录B(资料性附录)地外太阳辐射计算方法B.1太阳常数的确定影响因素太阳活动、地球大气层外的空间环境等都会对太阳常数产生影响。测定方法通过卫星观测、地面观测站以及大气外太阳光谱辐照度的测量来确定。太阳常数定义在日地平均距离处，垂直于太阳光线的单位面积上，单位时间内接收到的太阳辐射能量。B.2地外太阳辐射的计算步骤计算大气层顶的太阳辐照度利用太阳常数和大气层顶的衰减因子，计算出大气层顶的太阳辐照度。计算地外太阳辐射通过大气层顶的太阳辐照度和观测点的地理位置、时间等参数，利用特定的数学模型，计算出地外太阳辐射。确定太阳位置根据观测时间和地理位置，计算出太阳的高度角和方位角。030201准确获取观测时间和地理位置信息，以确保计算结果的准确性。选择合适的大气层顶衰减因子，以反映不同地区和不同季节的大气状况。在进行地外太阳辐射计算时，应考虑地球的椭圆轨道和季节变化对太阳距离的影响。B.3注意事项010203观测误差观测时间和地理位置的误差会对计算结果产生影响。模型误差采用的数学模型和计算方法可能存在一定的误差。大气状况的不确定性大气层顶的衰减因子受到多种因素的影响，如气候、季节、地理位置等，因此存在一定的不确定性。B.4误差分析11附录C(规范性附录)a、b系数计算方法计算公式a系数是通过特定数学模型，结合实测数据和气象站历史数据，经过统计分析得出的关键参数。a系数计算数据来源计算a系数所需的数据包括太阳能资源实测数据、气象站长期观测数据以及地理位置信息等。影响因素a系数的准确性受多种因素影响，如数据质量、模型选择、统计方法等。计算公式b系数是另一个重要参数，其计算方法与a系数类似，但具体模型和考虑因素可能有所不同。适用范围b系数的适用范围和准确性受数据来源、模型适用性以及具体应用场景等因素的影响。注以上内容仅为对《太阳能资源评估方法GB/T37526-2019》附录C中a、b系数计算方法的简要解读，具体计算方法和步骤应参照标准中的详细规定。数据校正在计算b系数时，可能需要对实测数据进行必要的校正，以消除偶然误差和系统偏差。b系数计算12附录D(规范性附录)代表年时间序列确定方法数据来源应采用长期、连续、稳定的气象观测数据，确保数据的准确性和可靠性。数据处理对原始数据进行质量控制和异常值处理，以消除错误数据和异常值对代表年时间序列的影响。数据插补对于缺失的数据，应采用合适的方法进行插补，以确保数据的完整性和连续性。代表年逐时气象数据代表年逐时太阳辐射数据01太阳辐射数据是评估太阳能资源的关键参数，对太阳能系统的设计和运行具有重要影响。可通过地面观测、卫星遥感等途径获取太阳辐射数据，确保数据的全面性和准确性。对获取的太阳辐射数据进行必要的处理和转换，以满足代表年时间序列的要求。0203太阳辐射数据的重要性数据获取方式数据处理与转换时间序列的构建原则应遵循科学性、合理性和可操作性的原则，确保代表年时间序列的客观性和准确性。代表年时间序列的构建方法时间序列的构建步骤包括数据收集、数据预处理、时间序列分析和模型构建等步骤，以确保代表年时间序列的完整性和可靠