CN103440598A - 一种基于dem数据的山地光伏电站选址方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于DEM数据的山地光伏电站选址方法，属地理信息系统和光伏工程技术领域。该方法步骤如下：基于DEM建立选址区域坡度、坡向数字地形模型；若某点坡度为所处位置纬度±5度范围内并且坡向为正南方向±2度范围内，则认为适宜建立光伏电站，对其进行标记；相邻标记点连通，根据面积大小进行选址分类和计算出某一山地区域光伏电站安装容量；输出KML脚本文件，使用Google Earth对选址结果进行浏览。本发明方法不仅能够快速完成光伏电站的初步选址，为光伏电站工程设计和人工实地勘察提供依据，降低了光伏电站成本，提高了建设速度，而且能为全球地理位置进行光伏电站建站潜能进行分析和评价，实现太阳能资源更精细的评估。

Description

一种基于DEM数据的山地光伏电站选址方法

技术领域：

本发明涉及一种基于DEM数据的山地光伏电站选址方法，属地理信息系统和光伏工程技术领域。

背景技术：

在光伏电站的建设和筹划前，首先要进行选址。合理的位置选择对光能的产出显得非常重要^[1]，选址不合理会直接造成电站发电量损失和维修费用增加，整体效益和运行寿命降低，并且还会对周围环境造成不良影响。中国西部地区具有丰富的光照资源，却不像西北地区一样拥有辽阔平坦的土地适用于大型光伏项目建设，这里多是地形复杂的山地，其下垫面条件多样，各地辐射条件相差悬殊，局地能量收支存在巨大差异，需要对太阳能资源做更精细的评估，即对光伏电站建站潜能进行评价。一般认为光伏发电装机容量灵活、安装简单、不需要燃料输入、对站址的场地要求低，传统上主要采用人工方式现场踏勘的方法进行光伏电站选址^[2]，既费时费力，也难以达到最佳方案，主要存在太阳电池板倾斜角和方向随意人为设置导致电池板前后左右遮蔽，恶劣环境条件导致的太阳电池表面油污、灰尘、老化，特别是在高原山地区域，坡度坡向不合理将造成太阳辐射量低和土地资源浪费等问题。

现代地理信息系统（GIS）和图像分析处理技术的发展为这一问题的解决提供了先进的手段。地理信息系统数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统是基于高程或海拔分布的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)^[3]。以DEM数字高程图为本底资料，根据地理空间特征对大范围区域的建站潜能进行计算机分类评价，为山地光伏电站的选址提供决策。

在光伏系统设计中通常需要考虑太阳电池方阵最佳倾斜角，使受光面获得最大辐射量^[4]。太阳电池板的辐射量一般采用如下公式计算^[5]：

${\stackrel{\‾}{H}}_T=\stackrel{\‾}{H}(1-\frac{\stackrel{\‾}{H}d}{\stackrel{\‾}{H}}){\stackrel{\‾}{R}}_b+\stackrel{\‾}{H}d\left(\frac{1+\cos \mathrm{\β}}{2}\right)+\stackrel{\‾}{H}{\mathrm{\ρ}}_g\left(\frac{1-\cos \mathrm{\β}}{2}\right)$

式中

是倾角为β的电池板表面每月的太阳总辐射量，为水平面上月平均日射辐射量，

为水平面上月平均散射辐射量，

为大气月平均透明度，

为倾斜面上月平均日辐射量与水平面上月平均日辐射量之比，ρ_g为地面反射系数。

根据上式，文献[6]推论出固定太阳电池板面应正向赤道，最佳倾斜角为纬度±5°。由于地面太阳总辐射量是光伏电站选址的基本依据，而在在山地区域，地形的坡度、坡向对太阳总辐射量影响最大，若所选位置的度坡、坡向与太阳电池板安装倾角和方向一致，将极大降低土地资源浪费和电站建造成本。

参考文献：

[1]高军武,陶崇勃,"国内外太阳能光伏产业市场状况与发展趋势,"电气技术,2009.

[2]马勇刚,刘祖明,谢建,李自应,张跃,曾丽琴,"离网型村落光伏电站踏勘方法研究,"可再生能源,vol.25,2007.

[3]王家耀,崔铁军,苗国强,"数字高程模型及其数据结构,"海洋测绘,vol.24,pp.1-4,2004.

[4]张树明,何惊鸿,赵恒利,李光明,"微型固定方阵独立光伏电站设计,"中国西部科技,vol.9,pp.21-23,2010.

[5]J.A.Duffie and W.A.Beckman,"Solar engineering of thermal processes,"NASA STI/Recon TechnicalReport A,vol.81,p.16591,1980.

[6]唐润生,吕恩荣,"集热器最佳倾角的选择,"太阳能学报,vol.9,pp.269-375,1988.

[7]B.K.Horn,"Hill shading and the reflectance map,"Proceedings of the IEEE,vol.69,pp.14-47,1981.

[8]L.W.Martz and J.Garbrecht,"An outlet breaching algorithm for the treatment of closed depressions in araster DEM,"Computers&Geosciences,vol.25,pp.835-844,1999.

[9]李粉玲,李京忠,张琦翔,"DEM提取坡度·坡向算法的对比研究,"安徽农业科学,vol.36,pp.7355-7357,2008.

发明内容：

针对采用人工方式现场踏勘选址方法的不足，本发明根据山地光伏电站的特点，提供一种使用DEM数据对大范围山地区域进行光伏电站快速计算机自动选址的方法。

本发明的基于DEM数据的山地光伏电站选址方法，其具体步骤如下：

步骤1：选址区域海拔数据输入

从输入的DEM栅格文件中读取出海拔高程数据，将这些数据存放在m×n的一个二维内存数组Altitude[m,n]中，用于建立选址区数字地面模型；

步骤2：建立选址区域数字地形模型

使用步骤1中建立的高程二维数组Altitude[m,n]计算地形因子中的2个因子：坡度(Slope)、坡向(Aspect)，采用三阶反距离平方权差分(Horn算法)法^[7]，设g为DEM格网分辨率，z_i(i=1,2,…,9)为3×3的移动窗口内的高程,按行的顺序依次编号为1～9,z₅为中心格网；f_x和f_y分别表示中心点5南北方向高程变化率和东西方向高程变化率，则

f_x=[(z₇-z₁)+2(z₈-z₂)+(z₉-z₃)]/(8g)   （1）

f_y=[(z₃-z₁)+2(z₆-z₄)+(z₉-z₇)]/(8g)   （2）

中心点5的坡度S、坡向A定义为地形曲面z=f(x,y)在东西（Y轴）、南北（X轴）方向上高程变化率的函数：

S=arctan[(f_x)²+(f_y)²]   （3）

A=270°+arctan(f_x/f_y)-90°f_x/|f_x|   （4）

在3×3的DEM栅格窗口中，如果中心栅格是空（No Data）数据，则此栅格的坡度坡向值也是No Data数据；如果相邻的任何栅格是No Data数据，它们被赋予中心栅格的值再计算坡度坡向值^[8]；其中坡向值有如下规定：正北方向为0°，顺时针方向计算，取值范围为0°～360°；由于坡向的分布受到X方向上变化率是否为0的影响，因此当f_x不等于0时，直接使用式（3）计算坡向，但是由于存在一个公式综合的过程，其值域发生改变为(90°～450°)，这不符合坡向的取值范围(0°～360°)；由于角度的周期性,能够对其取模(mod360)来校正值域^[9]；对每一个DEM格网点计算坡度、坡向值，分别存放在二维数组Slope[m,n]、Aspect[m,n]中；

步骤3：栅格网点选址匹配

根据光伏电站对最佳地形的要求，对各栅格网点进行坡度坡向匹配，初步筛选出适合选址的空间栅格点；具体为操作为：若某一网点的坡度为所处位置纬度±5度范围内并且坡向为正南方向±2度范围内，则认为该网点适宜建立光伏电站，对其进行标记为1，否则标记为0，标记结果存放在二维数组Mark[m,n]中；

步骤4：选址格网点归类和评价

使用递归方法对所标记的格网点进行连通域归类检测，依据面积大小降序排列出适宜建立光伏电站的地理位置；具体为：步骤3中得到的栅格标记结果Mark[m,n]看作一幅二值图像，白色像素值为“1”，黑色像素值为“0”，先对该二值图像中所有的像素点进行一次完整的扫描，标记所有的目标像素点同时得到等价标记表；等价标记表中记录扫描过程中发现的所有等价对；等价对的产生是由于扫描次序导致开始时认为是两个不同的连通区域，随着扫描的深入发现两个连通区域又连在一起，把这两个连通区域标记号记录在等价表中，表明这两个标号标记的连通域属于同一个连通区域；

步骤5：KML（Keyhole Markup Language）文件输出

根据面积对联通区域作从大到小排序，对每个联通区域建立一个文件夹（<Folder>）标签，在其节点下用联通区域中心点建立一个点（<Point>）地标（<Placemark>），然后分别以该联通区域的点为中心，格网分辨率大小为边长，建立正方形线环状（<LineString>）地标；使用Google Earth浏览选址绘制结果即KML文件进行实验室主观评价。

本发明具有如下有益效果：

1.有效的、充分地利用计算机功能，能够对大面积甚至全球地理位置进行光伏电站建站潜能进行分析和评价，实现太阳能资源更精细的评估。

2.为传统的人工实地勘察提供指引，对给定的区域，能够得到不同等级的候选考察区域。

3.扩大了数字高程模型（DEM）的工程应用范围，使其能够产生直接的经济效益。

附图说明：

图1是本发明方法设计流程图；

图2是按照本发明方法实施的选址结果示意图。

具体实施方式：

本发明实施的基于DEM数据的山地光伏电站选址方法（图1）的步骤与发明内容部分描述的相同。输入的DEM数据为北纬25°～30°、东经100°～105°中国西南区域的SRTM90米分辨率原始高程数据，根据本发明的方法，由计算机自动找出满足给定选址条件的区域有17633块，最大区域面积为818098m²（中心点位于东经102.037°，北纬29.608°），最小面积区域面积为8099m²（中心点位于东经102.328°，北纬27.219°）。若以尺寸为1.638×0.982m²的240W的光伏组件为例，则1兆瓦光伏电站占地需求最小面积是6709m²,那么最大面积区域能够建光伏电站安装容量为121.94兆瓦，最小面积区域可建光伏电站安装容量达1.21兆瓦（见图2）。

Claims (1)

1.一种基于DEM数据的山地光伏电站选址方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

步骤1:输入选址区域DEM高程数据，使用三阶反距离平方权差分算法计算出各格网点的坡度、坡向值；

步骤2:对各格网点进行遍历，若某一网点的坡度为所处位置纬度±5度范围内并且坡向为正南方向±2度范围内，则认为该网点适宜建立光伏电站，对其进行标记；

步骤3:为了获得大面积的光伏电站建站地址和分类评价，使用递归方法对所标记的格网点进行连通域归类检测，依据面积大小降序排列出适宜建立光伏电站的地理位置；

步骤4:使用KML语言自动编写选址结果脚本文件，在Google Earth中对选址结果进行直观查看和实验室选址评价。

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