基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法，该方法首先使用三次B样条函数最小二乘拟合德国宇航中心CSR＝5％观测数据构建光盘太阳形状解析模型，然后使用Buie指数模型作为光晕太阳形状解析模型，最后将光盘和光晕太阳形状拼接得到B样条拼接模型，基于反函数与原函数的复合是恒等函数原理，使用三次B样条函数对模型进行CSR校准对齐。该方法建立的地表太阳形状解析模型具有模型简单、辐射能可解析积分、拟合精度高的优点。并且CSR对齐操作保证了模型使用阶段的CSR对齐。该发明专利技术在光热太阳能仿真领域具有很好的应用价值。应用价值。应用价值。

【技术实现步骤摘要】
基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法


[0001]本专利技术涉及太阳能光热发电领域，具体地说，涉及一种基于真实太阳光强分布观测数据建立一个解析的地表太阳形状模型的方法。

技术介绍

[0002]在太阳能光热发电系统仿真领域，用于描述太阳光强分布的太阳形状是辐射能密度分布仿真的主要影响因素之一，直接影响了仿真的准确性。因此，构建与真实太阳光强分布相符的太阳形状模型对准确仿真至关重要。根据是否考虑太阳光晕光强分布，太阳形状分为地外太阳形状和地表太阳形状两类。与地外太阳形状相比，基于地表观测数据建立的地表太阳形状模型更符合真实太阳光强分布的模型。但是，常见的地表太阳形状模型在模型上通常不连续，且其辐射能难以解析积分，如Buie模型。此外，在该类模型中，光晕能量占太阳总发射能量的百分比，即光晕辐照度占比(Circumsolar Ratio，简称CSR)是一个重要参数，但目前的地表太阳模型的CSR无法对齐，模型输入CSR通常与根据模型计算CSR不相等。上述问题使得目前的地表太阳形状模型的拟合精度仍然有待提高。针对这些问题，本文对地表太阳形状建模方法进行了一系列研究。
[0003]考虑现有模型缺点，本专利技术将要解决现有模型复杂、辐射能无法解析积分、拟合精度低和CSR无法对齐的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对目前地表太阳形状模型复杂、辐射能无法解析积分、拟合精度不高和CSR无法对齐的问题，提出一种基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法，包括以下步骤：
[0006]步骤(1)，对于光盘部分，使用三次B样条函数对DLR CSR 5％光盘部分数据进行最小二乘拟合，得到光盘部分的太阳形状解析模型；
[0007]步骤(2)，对于光晕部分，使用Buie指数分布函数，得到光晕部分的太阳形状解析模型；
[0008]步骤(3)，使用步骤(1)和(2)得到的解析模型，基于原函数与反函数的复合为恒等函数原理，使用三次B样条函数进行CSR对齐。
[0009]进一步地，步骤(1)中使用B样条函数对DLR CSR＝5％光盘部分数据进行最小二乘拟合。
[0010]进一步地，使用节点向量生成方法，节点向量为：
[0011]u0，u1，...，u
d
，u
d+1
，...，u
n
，u
n+1
，...，u
n+d+1
[0012]其中，u0＝u1＝...＝u
d
＝θ0，u
n+1
＝...＝u
n+d+1
＝θ
s
；
[0013]其他部分的节点由以下公式生成：
[0014]u
d+j
＝(1
‑
α)θ
i
‑1+αθ
i
，j＝1，...，n
‑
d
[0015][0016]这里，[jp]代表不大于jp的最大整数。
[0017]进一步地，步骤(3)中使用B样条函数进行CSR对齐操作。
[0018]进一步地，采样点的采样方式：将区间[0，1]均匀划分为一百份等长微区间，取微区间的中点作为CSR采样点，并将CSR为零，加入采样点，共计101个采样点。
[0019]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术基于真实的太阳光强分布观测数据，使用三次B样条函数和Buie指数分布模型建立的地表太阳形状解析模型具有模型简单、辐射能可解析积分、拟合精度高的优点。基于反函数与原函数的复合是恒等函数原理对该模型进行CSR校准对齐操作，保证了模型使用阶段的CSR对齐。
附图说明
[0020]图1是三次B样条函数拟合结果图；
[0021]图2是CSR校准对齐图；
[0022]图3是B样条拼接模型半对数坐标系下部分结果图；
[0023]图4是模型误差比较图，其中，(a)为最大绝对值误差图，(b)为均方根误差图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合实施例及其附图对本专利技术作进一步说明。
[0025]实施例
[0026]假设太阳形状解析模型为：
[0027][0028]其中，θ表示角度偏移，θ
disk
表示太阳中心光盘最大角度偏移量，取值为4.65mrad，θ
aureole
表示外围光晕最大角度偏移量，取值为43.6mrad。这里，θ的单位为mrad。
[0029]光盘和光晕部分的总辐射能可以通过如下推导得到：
[0030][0031]其中，Φ
disk
表示光盘部分的总辐射能。这里，θ的单位为rad，因为θ充分小时，sin(θ)≈θ，cos(θ)≈1，所以
[0032][0033]同理，
[0034][0035]其中，Φ
aureole
表示光晕部分的总辐射能。CSR(χ)定义为光晕部分的总辐射能Φ
aureole
与总辐射能Φ
all
的比值，总辐射能Φ
all
是指包括光盘和光晕的辐射能。
[0036][0037]本文的B样条拼接模型构建包括以下步骤：
[0038]S1，构建光盘太阳形状解析模型。假设光盘太阳形状解析模型为：
[0039][0040]其中，N
i，d
(θ)代表B样条函数基函数，P
i
代表B样条函数控制系数。
[0041]参见图1，图中圆圈标号表示DLR(德国宇航中心German Aerospace Center)CSR＝5％观测数据，该数据角度偏移θ从0mrad到4.7mrad共计17个数据点。使用首末端点插值的三次B样条函数进行最小二乘拟合，参数即为角度偏移：
[0042]θ0＝0，θ1＝0.4，θ2＝0.8，...，θ
s
‑2＝4.4，θ
s
‑1＝4.6，θ
s
＝4.7
[0043]其中，s＝16。
[0044]对于给定的有序二维数据点集节点向量的生成方式如下:
[0045]假设节点向量为：
[0046]u0，u1，...，
u
d，u
d+1
，...，u
n
，u
n+1
，...，u
n+d+1
[0047]其中，u0＝u1＝...＝u
d
＝θ0，u
n+1
＝...＝u
n+d+1
＝θ
s
。这样的节点向量生成方式保证了拟合函数插值数据序列首末端点。
[0048]其余节点向量由以下公式生成：
[0049]u...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)，对于光盘部分，使用三次B样条函数对DLR CSR 5％光盘部分数据进行最小二乘拟合，得到光盘部分的太阳形状解析模型；步骤(2)，对于光晕部分，使用Buie指数分布函数，得到光晕部分的太阳形状解析模型；步骤(3)，使用步骤(1)和(2)得到的解析模型，基于原函数与反函数的复合为恒等函数原理，使用三次B样条函数进行CSR对齐。2.根据权利要求1所述的基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法，其特征在于，步骤(1)中使用B样条函数对DLR CSR＝5％光盘部分数据进行最小二乘拟合。3.根据权利要求2所述的基于观测数据的B样条拼接模型地表太阳形状建模方法，其特征在于，使用节点向量生成方法，节点向量为：u0u1，...，u
d
，u
d+1
，...，u
n
，u
n+1
，....

【专利技术属性】
技术研发人员：冯结青，孙业顺，赵乐，赵豫红，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：