本发明专利技术是基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成方法，可应用于太阳能相关领域的科学研究和工程应用。本发明专利技术中，基于正弦和余弦波理论，提出了太阳辐射模型。依据光伏发电历史辐射数据，对回归函数的系数作估计，获得了基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成方法，可构成代表性太阳辐射数据。该数据有较高的代表性和准确性，可以满足光伏资源评估的需要，是光伏相关领域、农业、气象、建筑等领域的数据基础。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，属于光伏发 电
技术介绍
近年来，随着我国社会经济的快速发展，能源需求缺口不断加大。为促进可持续发 展，可再生能源需要被合理地开发利用。太阳能作为永久性能源，具有无污染、分布广等优 点，被国际公认为未来最有竞争力的能源之一。获取代表性辐射数据，分析评估光伏资源状 况，是开发利用太阳能的基础。 由于我国的太阳能总辐射观测站较少，太阳辐射观测资料相对欠缺。同时我国气 候学计算方法的研究还不成熟，只有少数地区拟合出一些简单的太阳辐射公式，而这些公 式的适用范围通常会受到地域和气候等诸多客观因素的制约，这极大地限制了我国在该领 域的进一步研究。利用回归模型构建太阳辐射数据的主要优点在于可以通过计算机来快速 操作和运行数学模型，快速准确地获得辐射数据，保证太阳能资源的合理开发利用。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术针对现有专利技术中明显的不足，提出了基于经验回归的光伏资源 评估代表性辐射数据生成方法，可满足光伏发电规划工程应用的需求。 技术方案：本专利技术为实现上述目的，采用如下技术方案：基于经验回归的光伏资 源评估代表性辐射数据生成方法，包括以下步骤： 1)基于正弦和余弦波理论，提出太阳总辐射模型； 2)确定刻画变量关系的线性模型和优化判据； 3)获得关于a，b为未知数的两个方程； 4)求解这个方程组，确定回归系数； 5)将回归系数带入模型，得到基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成 方法。 作为优化，在步骤1)中，太阳总辐射模型公式： 式中：1为日太阳总辐射值；η为从1月1日开始计算的天数（例如，1月1日，η = 1 ;12月31日，η = 365) ;a，b，c，d和e为回归系数。 作为优化，在步骤2)中，线性模型公式为： y = a+bx+ ε ； 式中：a，b是未知常数，为回归系数；ε为误差项的随机变量； 优化判据公式： 式中：η为样本容量，即实验次数；Xp Y1分别为任意一组实验x，y的数值。 作为优化，在步骤3)中，两个方程为： 有益效果：本专利技术与现有技术相比：采用本专利技术所提出的基于经验回归的光伏资 源评估代表性辐射数据生成方法，能够生成可行性和准确性较高的光伏辐射数据，满足实 际的工程需要，为相关领域科学理论研究和实际工程应用打下重要的基础。【附图说明】 图1为本专利技术辐射数据生成方法的具体流程图； 图2为采用本专利技术的某城市的历史（1994-2009年）日太阳辐射数据和平均日太 阳辐射数据分布图。 具体实施方案 下面结合附图对专利技术的技术流程进行详细说明： 为了便于说明本专利技术原理，本专利技术选取了从国家气象局获取的某城市的太阳辐射 数据为研究对象，具体过程如图1所示。 1)基于正弦和余弦波理论，提出太阳总辐射模型： 式中：1为日太阳总辐射值；η为从1月1日开始计算的天数（例如，1月1日，η = 1 ;12月31日，η = 365) ;a，b，c，d和e为回归系数。 2)对选定的城市历年各日期的太阳辐射数据进行求和平均计算得到该城市各日 期的太阳辐射数据平均值。太阳总辐射横轴以日期为坐标，纵轴是各日期历年太阳总辐射 的平均值。某城市的历史（1994-2009年）日太阳辐射数据和平均日太阳辐射数据如图2 所示，黑点代表历史（1994-2009年）日太阳辐射数据，红点代表平均日太阳辐射数据。 3)确定刻画变量关系的线性模型和优化判据。 对于具有线性关系的两个变量，可以借助于线性模型来刻画它们的关系： y = a+bx+ ε ； (2) 式中a，b是未知常数，称为回归系数；ε称为误差项的随机变量。它反映了除x 和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响，是不能有X和y之间的线性关系所解释 的变异性。 为建立这直线方程就要确定a和b的值，将实测值￥1与利用直线方程Y = a+bX的 计算值$ ( 6 = ? + />& )的离差;^ $的平方和最小为优化判据。 令： η为样本容量，即实验次数；Xl，yi分别为任意一组实验X，y的数值。 把Yj= a+bX』代入⑵中得： 4)获得关于a，b为未知数的两个方程。最小时，可用Φ函数对a，b求偏导数，令这两个偏导数等于零。 5)求解这个关于a，b为未知数的方程组，确定回归系数。 6)将回归系数带入公式，得到基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成 方法。该城市含回归系数的太阳总辐射模型为： 生成的全年逐日的代表性太阳辐射数据如表1所示。 7)对本专利技术提出的模型进行性能评估。该城市利用该方法生成的数据平均百分比 误差（MPE)为0. 7772%，平均绝对百分比误差（MAPE)为7. 2236%，平均绝对偏差（MABE)为 0. 9301MJ/m2,均方根误差（RMSE)为I. 2804MJ/m2,相关系数（R)为0. 9733。分析误差指标， 结果表明了提出的经验回归模型有着较高的可行性和准确性，生成的日太阳总辐射数据可 满足工程和科学研究的需要。表 1 【主权项】1. ，其特征在于：包括以下步 骤： 1) 基于正弦和余弦波理论，提出太阳总辐射模型； 2) 确定刻画变量关系的线性模型和优化判据； 3) 获得关于a，b为未知数的两个方程； 4) 求解这个方程组，确定回归系数； 5) 将回归系数带入模型，得到基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成方 法。2. 根据权利要求1所述的，其 特征在于：在步骤1)中，太阳总辐射模型公式：式中：1为日太阳总辐射值；n为从1月1日开始计算的天数（例如，1月1日，n= 1 ; 12月31日，n= 365) ;a，b，c，d和e为回归系数。3. 根据权利要求1所述的，其 特征在于：在步骤2)中，线性模型公式为： y=a+bx+e； 式中：a，b是未知常数，为回归系数；e为误差项的随机变量； 优化判据公式：式中m为样本容量，即实验次数；Xi，Y1分别为任意一组实验x，y的数值。4. 根据权利要求1所述的，其 特征在于：在步骤3)中，两个方程为：5. 根据权利要求1所述的，其 特征在于：在步骤4)中，回归系数a，b的解为：【专利摘要】本专利技术是，可应用于太阳能相关领域的科学研究和工程应用。本专利技术中，基于正弦和余弦波理论，提出了太阳辐射模型。依据光伏发电历史辐射数据，对回归函数的系数作估计，获得了，可构成代表性太阳辐射数据。该数据有较高的代表性和准确性，可以满足光伏资源评估的需要，是光伏相关领域、农业、气象、建筑等领域的数据基础。【IPC分类】G06F19/00【公开号】CN105046091【申请号】CN201510509615【专利技术人】臧海祥, 郭勉, 卫志农, 孙国强, 孙永辉, 朱瑛, 陈 胜, 楚云飞 【申请人】河海大学【公开日】2015年11月11日【申请日】2015年8月18日本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成方法，其特征在于：包括以下步骤：1)基于正弦和余弦波理论，提出太阳总辐射模型；2)确定刻画变量关系的线性模型和优化判据；3)获得关于a，b为未知数的两个方程；4)求解这个方程组，确定回归系数；5)将回归系数带入模型，得到基于经验回归的光伏资源评估代表性辐射数据生成方法。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：臧海祥，郭勉，卫志农，孙国强，孙永辉，朱瑛，陈胜，楚云飞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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