..光伏電站太陽能資源評估1、太陽能資源數據特點根據《光伏發電工程可行性研究報告編制辦法》〔試行的要求：項目現場太陽輻射觀測站至少連續一年的逐分鐘太陽能的總輻射、直接輻射、散射輻射、氣溫等的實測時間序列數據。而《太陽能資源評估辦法》〔QX/T89-2008中的方法不能滿足《光伏發電工程可行性研究報告編制辦法》〔試行的要求。目前基于數據訂正的長序列數據來源主要有以下幾種：基于數據庫數據、基于氣象站歷史觀測資料、基于太陽能資源評估的數值模擬〔即：QX/T89-2008中方法；為了提高對光伏電站太陽能資源評估的準確性,太陽能資源評價根據現場一年的實測數據,結合附近有代表性的長期測站的觀測資料。將驗證后的現場太陽能數據訂正為一套反映光伏電站長期平均水平的代表性數據進行太陽能資源分析。但由于受氣象及地形影響,太陽能資源的隨機性較大。在一些光伏電站內,雖然數據觀測年與長系列太陽能輻射統計值相同。但各月變化仍存在較大差別,且有正負之分。如果只是單一以實測數據年與長系列年太陽能輻射值差值作為訂正太陽能數據的依據。并不能反映實測數據年內各月相對于長系列年太陽能輻射值各月的變化趨勢,這將在太陽能資源評估中產生一定的誤差。因缺少太陽能資源評估詳細的技術規范,目前各設計咨詢單位在進行光伏電站的太陽能資源評估時,其方法各異。本文將對各設計咨詢單位目前采用的主要方法進行探討,以分析各類方法的差異。2、太陽能資源數據預處理2.1、數據預處理數據預處理包括數據修正、歸一化和低通濾波。如前文論述,數據包含的各環境因子較多,各環境因子的數量級差別較大,因本文只對太陽能資源數據進行分析。本文不再對各環境因子進行規一化處理。由于受傳感器故障、AD采集轉換模塊故障、總線通信誤碼和電磁干擾等影響,測量數據在某些采樣點波動很大,遠遠超出物理量的實際最大可能變化范圍,須對其修正〔修正方法見下文。結合光伏電站太陽能分析工作實踐與相關國家標準、行業標準,制定以下數據趨勢檢驗判別標準,如下表所示。因記錄的數據為每秒采樣一次,并自動計算和記錄的每1min的平均輻射值。因此,數據不再進行低通濾波。2.2、數據的插補采用期間〔完整年應獲得的525600組數據〔采樣時間1min,因儀器故障等原因,數據一般存在缺失。需對缺失數據進行插補,缺失的數據分為如下幾類：1小時內少量不連續數據的缺失；2一天內大量連續數據的缺失；3幾天數據的連續缺失。針對上述三種情況,對數據的插補采用了如下不同的處理方式。1首先插值為前10點數據的平均值,比較并計算σ〔σ為每點相對平均值的標準差；平均值如相差超過±3σ,認為該插值需向上或向下修正；再將該值與以前的數據逐點平均,直到逐點平均值與前10點數據平均值相差小于±3σ或超過5個點,即將逐點平均值作為該點的插值〔該插值方法同樣用于數據的修正。2首先找出年內與該天對稱時間的數據進行最小二乘的線性擬合,而后進行插補。〔該天對稱時間定義如下：與該地真太陽時12時相差相同時長的時刻。如對稱時間的數據也缺失,則與相鄰天的輻照值進行最小二乘的線性擬合,而后進行插補。3首先根據《太陽能資源評估辦法》〔QX/T89-2008中方法計算數據缺失天及前后十天的理論輻射值,再對數據缺失天的前后十天的實測數據與理論值進行最小二乘的相關分析,最后根據擬合曲線,根據理論值推算缺失天的輻射值。為得到光伏電站的太陽能資源平均狀況,必須以參證站氣候平均值為氣候背景,將為期一年的太陽能樣本數據進行長序列訂正。3、基于日照時數的線性相關數據訂正方法目前我國大部分地區均無太陽輻射的長序列歷史數據。僅有近30年的太陽日照時數。大多設計咨詢單位首先對日照時數進行相關,再將訂正后的日照時數與輻射量進行線性相關。其基于的理論基礎為：根據目前太陽輻射的氣候學研究成果表明：〔1到達地面的太陽輻射量主要受太陽高度角、大氣透明度、地理緯度、日照時數及海拔高度等因素的影響；〔2長期的太陽輻射量和日照百分率數據是統計線性相關的；〔3太陽輻射的月總量服從正態分布。長期日照總輻射與日照百分率存在以下關系：Q/Q0=a+bS1其中：Q——月太陽總輻射值；Q0——月天文總輻射值；S1——月均日照時數百分率；a,b——經驗系數,與大氣平均透明系數、透光云的透射系數、各種云的散射能力等相關。上式中由于月天文總輻射值Q0在每個時刻對同一地點是可以精確計算出來的,所以月均日照時數百分率S1的大小直接影響到了月太陽總輻射值Q的大小。而日照時數百分率S1是與日照時數直接相關。3.1、基于太陽能資源評估的數值模擬當該地區缺少歷史數據時,首先根據《太陽能資源評估辦法》〔QX/T89-2008中方法計算該地區理論日照時數,再與該地區實測的太陽日照時數進行相關性分析。根據得到的擬合函數,結合實測值進行訂正。進行相關性分析時考慮以下兩種方法：1各年日照時數理論值與實測日照時數相關分析；2各年逐月日照時數理論值與逐月實測日照時數相關分析。分析結果如下：圖1各年日照時數理論值與實測日照時數相關分析圖2各年逐月日照時數理論值與逐月實測日照時數相關分析工程采用方式為：如方法二中各月相關系數小于方法一,采用方法一結果訂正；大于方法一的,采用方法二結果訂正。因《太陽能資源評估辦法》中的計算方法使得各選取年的計算值差異不大,采用此方法訂正,最終結果均將接近該地區的理論太陽輻射量的a倍〔線性回歸方程系數。3.2、基于歷史年日照時長的線性訂正方法數據訂正方法具體過程如下：1先求出附近參證站近30年逐日的5日滑動平均日照時數；2計算觀測時段附近參證站的逐日日照時數；3求解觀測時段內,觀測點與對應時段附近參證站日照時數的線性回歸方程；4求解觀測點觀測時段內,12個月逐日日照時數與總輻射線性回歸方程,共獲得12個方程；5將附近參證站逐日的5日滑動平均日照時數代入第3步所求得的方程,可得到觀測點多年平均的逐日日照時數。6將觀測點多年平均的逐日日照時數代入第4步所求得的方程,可得到觀測點多年平均逐日太陽輻射量。該方法避免了訂正數據與〔某區域內理論值的趨同,但該方法無法避免多云地區的太陽輻射量的最終訂正的準確性。3.3、基于歷史年日照時長的概率密度訂正方法由于太陽輻射受到大氣透過率,云量,地形狀況等眾多因素的影響,具有很大的隨機性,如果直接根據各年的太陽輻射數據來計算相關的工程設計參數,其結果會有較大的誤差。所以需要依據氣候學與統計學方法,從多年的氣象數據中挑選出具有代表性的太陽日照時長。工程代表年的選定是通過選擇"標準月"來完成的。根據氣候學對日照時長的月總量服從正態分布的研究成果,對已有的日照時長資料進行分析整理,選擇出適合的代表月作為標準月。并以此對工程運行期間的太陽輻射量進行預測,在工程設計計算中以預測值來"代表"光伏電站25年運行期間的各月日照時長,每年均保持不變。通過對日照時長的訂正,在采用上述方法的完成代表年的太陽輻射量計算。該方法多采用正態分布概率密度值進行選取標準月,鮮見部分設計咨詢單位采用t分布、F分布等方法。正如前文描述：當可以取得該地區多年歷史數據的情況下,采用概率密度訂正方法。可選取出最大概率的該地區的各月日照時數,數據的代表性更強,該方法與風電中采用Weibull分布方式部分類似,即最終值以一定概率落在某置信區的程度。3.4、此類方法主要存在的問題眾所周知,日照時數是指太陽每天在垂直于其光線的平面上的輻射強度超過或等于120W/m2的時間。即當輻射強度大于120W/m2時,參證站的日照時數即進行計數,而在我國東南、西南地區,因多云天氣較多。按此原理,晴天與半陰天時日照時數一致,但全年累計輻射量差異明顯。考慮到上述地區類似天氣偏多,造成代表年數據失真。同時,在目前大量的實際案列中,數據在夏季數據偏差較大〔部分月份存在30%以上的差異。4、其它改進的訂正方法用同樣方法,將以參證站逐月日照時數作為標準量,通過實測站累年平均逐月日照時數與同時段參證站累年平均逐月日照時數的百分比作為比例系數,兩者的乘積可推出實測站的同時段的太陽輻射的月際變化。同時,為驗證推算準確性,將參考點國外數據庫與之做相關性分析比較。該方法一定程度了解決了多云地區訂正數據失真的情況。在該方法的基礎上,部分設計咨詢單位對上述方法進行細化引申,主要有以下