CN105303254B - 一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，包括：获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。本发明能够准确计算由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高了光伏功率预测的精确度。

Description

一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置

技术领域

本发明涉及光伏功率预测技术领域，特别是涉及一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置。

背景技术

由于光伏发电输出功率具有随机性和波动性，近些年大规模光伏电站的接入电网已经对电网安全稳定和经济运行造成了影响。对光伏电站的输出功率进行准确预测，能为电力调度提供重要的决策支持，有助于电力调度部门提前根据光伏发电功率变化及时调整调度计划，保证电能质量，减少系统的备用容量，降低电力系统运行成本，使得光伏资源得到充分的利用，从而获得更大的经济效益和社会效益。

但是，光伏发电系统的输出功率很大程度上决定于光伏面板所能接收到的太阳辐射量，容易受到天气因素的影响。而云作为影响太阳地面辐照量的主要气象要素，其生消和移动变化是地面辐照度变化不确定性的根本原因之一。当云遮挡光伏电站时，会对光伏电站的太阳辐射造成衰减，从而造成其输出功率不稳定且难以预测。在云遮挡光伏电站造成辐射衰减时，云高和云厚是影响云辐射衰减的关键因素，较为正确的计算出云的高度和厚度对于光伏电站辐射衰减的预测精度提高，将会有很大的帮助。而云团主要是由水汽构成，经过研究人员长期气象观测和辐射监测对比计算，发现在所有云类中，积云由于其水汽浓度、粒子大等因素，导致积云对辐射的衰减影响最大，通过长期对C多普勒雷达进行研究，发现该波段雷达主要用于降水方面的研究，而降雨主要发生在积云天气，从而利用该波段雷达数据可以实现对积云的有效监测。

虽然目前国内外的一些光伏功率预测方面的文献提出了一些云遮挡辐射衰减方法，但是都只是对云和辐射关系进行粗略分类，没有对云高和云厚等数据进行详细计算和处理，而且算法的实际应用效果也不是很好，不具有普适性。

发明内容

本发明的目的是提供一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，以准确计算光伏电站由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高光伏功率的预测精确度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法，包括：

获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。

可选地，所述获取雷达扫描区域内的回波单体含水量包括：

通过C波段多普勒雷达的主用户终端子系统导出VIL数据，获取扫描区域内的回波单体含水量。

可选地，所述通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量包括：

根据雷达扫描的单体回波强度数据，通过公式

计算t时刻云团单体C(x,y,nd, md)的运动向量；其中，x、y为起始点坐标，t_ts为雷达当前设置的体扫时间。

可选地，所述根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡包括：

根据不同云类型的dBZ特征，推算出具有云团特征回波单体的中心；

根据VIL数据中的垂直液态含水量的变化，计算出所述中心在不同时刻所在的VIL格点区域；

根据格点和经纬度的换算关系，计算出所述中心实际所覆盖的地理空间区域；

判断所述光伏电站是否位于所述地理空间区域内，以判断所述云团单体是否会对所述光伏电站造成遮挡。

可选地，所述根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站收到的辐射进行预测包括：

根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射；

预先根据所述光伏电站的实测监测数据、所述大气层外切面接收到的太阳辐射、雷达导出的VIL数据以及通过所述VIL数据计算出的云高和云厚数据，按照不同季节，建立VIL云类-辐射衰减等级对照表，所述VIL云类-辐射衰减等级的计算方法为：

其中，S为辐射等级衰减因子，dBZ为回波反射强度，I_理论为大气层外切面接收到的太阳辐射，I_监测为实测监测数据，λ为季节矫正因子，M_VIL为垂直累积液态含水量，H_云底高为对应类的云底高度；

通过I_理论、I_监测以及S计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值。

可选地，所述根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射包括：

根据公式计算大气层顶的太阳辐射强度；其中，N为积日，I_sc为太阳常数；

根据所述大气层顶的太阳辐射强度以及太阳辐射方向计算大气层外切平面的太阳辐射强度。

可选地，还包括：

通过历史数据对预测到的辐射数据进行误差校正。

可选地，所述通过历史数据对预测到的辐射数据进行误差校正包括：

通过公式I_预测(t)＝I_理论(t)*S*ω(t-1)计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值I_预测(t)；其中，ω为误差校正因子，其值为t-1的误差与平均误差的比值。

本发明还提供了一种对光伏电站接收辐射进行预测的装置，包括：

获取模块，用于获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

第一计算模块，用于根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

第二计算模块，用于通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

判断模块，用于根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

预测模块，用于当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。

本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，通过获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；并通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量，以判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。本发明能够准确计算光伏电站由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高了光伏功率预测的精确度。

附图说明

图1为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的一种具体实施方式的流程图；

图2为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的另一种具体实施方式中VIL的格点数据示意图；

图3为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的一种具体实施方式中雷达扫描区域内回波单体示意图；

图4为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的一种具体实施方式中回波单体运动向量计算示意图；

图5为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的一种具体实施方式中格点与经纬度之间的换算关系示意图；

图6为本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的装置的一种具体实施方式的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示，该方法包括：

步骤S101：获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

步骤S102：根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

步骤S103：通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

步骤S104：根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

步骤S105：当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。

本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，通过获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；并通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量，以判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。本发明能够准确计算光伏电站由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高了光伏功率预测的精确度。

具体地，本发明实施例可以通过选择C波段多普勒雷达的主用户终端子系统PUP导出产品VIL(垂直液态含水量)数据，获取扫描区域内的回波单体含水量。VIL是在某一确定的底面积的垂直柱体内液态水总量的分布图象产品，它以往主要被用于识别强降水及其降水潜力、强对流天气等。

不同型号的多普勒雷达所生成的导出产品都是相似的，它们在出厂时就设定雷达的扫描半径和PUP导出产品的每个格步长。如附图2所示，VIL(垂直累积液态水)的导入产品是一个二进制的数据文件，文件中每个字节代表特定的意义，后面的数据区字节就是VIL的格点数据，每个格点为正方形区域，每个格点区域中的VIL值相同，如A₁和A₂的VIL值是相同的。以某型号C波段多普勒雷达为例，其扫描半径为150公里，扫描频率6分钟，其导出的VIL产品有150个格，每个格的长和宽为1公里。用体积扫描得到的反射率数据处理得到的，反映降水云体中垂直液态含水总量分布的16种颜色分层的图像产品，它是根据云体中液态含水量和回波强度之间的对应关系，在假设坐标网格上方的垂直气柱里所有反射率均由液态水所致，然后对气柱内各个采样体积的液态含水量求和得到，它有助于对强降水和强对流天气的判别，也可用于指示大冰雹的存在。

垂直累积液态水(VIL)表示将反射率因子数据转换成等价的液态水值，根据所采用的雷达型号不同，其扫描半径也不同，所以每个格点的长度也不相同，其VIL值就是格点上液态水混合比的导出值作垂直累加。

VIL的计算方法为：

M＝3.44×10³×Z^4/7

其中，M为液态水含量(g·m^-3)，Z为雷达反射率因子(mm⁶·m^-3)，而VIL的单位为kg/m^-2。

通过一定时间的雷达数据积累，将天气类型分为晴天、多云天和阴天，此处主要解决多云天和雨天的VIL阈值设定。根据大气学知识，一般云滴是半径小于100um的水滴或冰晶，云的辐射衰减主要是由于云团的吸收、反射和散射作用引起的，其衰减系数与云区的液态含水量成正比。能够对雷达波产生明显回波的云主要有三类，积云、层状云、积云层状云混合云团。而这三种云团是对光伏电站太阳辐射衰减最严重的几种云类。在常规多普勒雷达上，积状云的雷达回波具有密实的结构，其反射率因子的空间梯度较大，其强度通常在35dBZ以上；层状云回波具有较为均匀的纹理结构，其反射率因子空间梯度较小，反射率因子一般会大于10dBZ，而积云层状云混合云团的雷达回波具有絮状结构。

本发明实施例利用VIL中垂直液态含水量，结合积云、层云、层积云的回波特征，可以基于VIL中这几类云团单体特征提取出PUP导入文件中云团重直液态含水量的阈值。通过利用VIL的液态水含量的空间结构分布，可以计算出云或者近似云的厚度和云高。

具体地，通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量的过程可以为：

根据雷达扫描的单体回波强度数据，通过公式

计算t时刻云团单体C(x,y,nd, md)的运动向量；其中，x、y为起始点坐标，t_ts为雷达当前设置的体扫时间。

具体地，根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡可以包括：

根据不同云类型的dBZ特征，推算出具有云团特征回波单体的中心；

根据VIL数据中的垂直液态含水量的变化，计算出所述中心在不同时刻所在的VIL格点区域；

根据格点和经纬度的换算关系，计算出所述中心实际所覆盖的地理空间区域；

判断所述光伏电站是否位于所述地理空间区域内，以判断所述云团单体是否会对所述光伏电站造成遮挡。

雷达回波强度图是最直接反应云团特性的数据产品，可以根据回波强度图计算出云团的运动路径的变化过程，进而预测出云团运动趋势。如附图3所示，假如雷达扫描区里回波强度因子的一些单体回波，根据积云、层云等的dBZ特征，推算出具有云团特征回波单体的中心C₁和C₂。可以根据VIL产品中的垂直液态含水量的变化，计算出C₁和C₂在不同时刻所在的VIL格点区域，根据其在VIL的格点和经纬度的换算关系，可计算出C₁和C₂对那些格点区域所覆盖面积的地理空间产生了遮挡影响。

如附图4，假设某一云团单体在C(x,y,nd,md)，其中x，y是起始点坐标，如t时刻云团单体C_t的x＝-2d，y＝0，n＝2，m＝2，同样可以计算出t-1时刻云团单体C_t-1和t+1时刻云团单体C_t+1，而t-1、t、t+1的时间间隔由雷达的体扫频率决定，设该型雷达当前设置的体扫时间为t_ts，则t时刻云团单体的运动向量为

因此可计算出t+1时刻云团单体的和进而可推算出VIL中的格数和地理空间的垂直液态含水量的变化。

上述格点与经纬度之间的换算关系为：

如图5所示，设O_radar是某型号雷达站的位置，其经纬度为(Lon_radar,Lat_radar)，B点是光伏电站的位置，其经纬度为(Lon_B,Lat_B)。设雷达的扫描半径为R，VIL产品的每个格区d×d，A(m,n)是光伏电站在VIL格中的映射点，其中m和n为X方向和Y方向的格数，R_earth为地球的近似半径。以0度经线为基准，东经取经度正值，西经取经度负值。假设光伏电站B和多普勒雷达站O_radar与地球心夹角为θ，两点弦长为D，l为O_radar与A水平距离，α为与之间的夹角，则根据三角推荐，可计算，

cosθ＝sin(Lat_radar)*sin(Lat_B)*cos(Lon_radar-Lon_B)+cos(Lat_radar)*cos(Lat_B)；

α＝(180°-θ)/2；

l＝D*cosα；

其中，设定地球为标准圆球体，其半径R_earth≈6371.004km。

通过以上计算，可以得到l，从而将B点转换到VIL对应的A点，因此，就可知道A点的m，n所在VIL中的格点区域，进而计算出A在VIL中的垂直液态含水量(kg/m^-2)。接着，再根据阈值换算出VIL中云团所对应的阈值，所以云团回波的顶高、云团回波的底高也就计算出来了，最终得到云团单体的云高和云厚。

具体地，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站收到的辐射进行预测包括：

根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射；

预先根据所述光伏电站的实测监测数据、所述大气层外切面接收到的太阳辐射、雷达导出的VIL数据以及通过所述VIL数据计算出的云高和云厚数据，按照不同季节，建立VIL云类-辐射衰减等级对照表，所述VIL云类-辐射衰减等级的计算方法为：

其中，S为辐射等级衰减因子，dBZ为回波反射强度，I_理论为大气层外切面接收到的太阳辐射，I_监测为实测监测数据，λ为季节矫正因子，M_VIL为垂直累积液态含水量，H_云底高为对应类的云底高度；

通过I_理论、I_监测以及S计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值。

大气层外切平面的瞬时太阳辐射强度只与大气上界的太阳辐射强度和太阳辐射方向有关，这些都可以通过天文学有关公式精确计算得到。近地面瞬时太阳辐射强度与大气层外切平面的瞬时太阳辐射强度之间的关系式，就可以实时推算出近地面的太阳辐射强度。在同一个地方，同为晴空天气情况下，可以通过历史数据统计而得到前几天的关系式，以历史辐射数据为基础，采用优选的统计方法对晴空辐射进行建模，加以实时辐射数据校正，就可以实现对光伏电站未来2小时晴空辐射的预测。

基于太阳常数(I_sc≈1367W/m²)，不同时间到达大气层上界的太阳辐射强度，可通过实际日地距离对太阳常数的修正，

其中，I₀为大气层顶的太阳辐射强度，N为积日(当前日在一年中的序号)。

大气层外切面接收到的太阳辐射I，太阳辐射的强度和辐射传输方向都有关系，如下，

I＝I₀

上式，θ为太阳天顶角，δ为太阳赤纬角，光伏电站的纬度，τ为太阳时角。

S和F分别表示真太阳时的小时数和分钟数，它们与北京时间的转换方式为，

其中，E为地球绕太阳公转时运动和转速变化所产生的时间差。这样就可以计算出大气层外切面接收到的太阳辐射。

基于天气型理论辐射计算方法、光伏电站气象监测数据、多普勒雷达回波强度数据和PUP导出产品VIL数据，可以建立光伏电站辐射预测模型。天气型理论辐射计算方法实现太阳辐射基础预测数据的准备，光伏电站气象监测数据实现云遮挡关系计算和对预测数据进行矫正，而多普勒雷达数据和导出产品VIL实现对积云、层云、层积云的云高和云厚的计算。

首先，对历史的多普勒雷达导出产品VIL数据按积云、层云、层积云进行统计分类，再对三类云单体按照云底高度和云厚进行划分，并光伏电站气象监测历史数据中提取出不同云类、不同云高、不同云厚时间段的光伏辐射数据。按照春夏秋冬四个季节，生成一表VIL云类-辐射衰减等级对照表，VIL云类-辐射衰减等级计算方法如下，

其中，S为辐射等级衰减因子，dBZ回波反射强度，I_理论等于大气层外切面接收到的太阳辐射，I_监测为实测监测数据，λ为季节矫正因子，M_VIL垂直累积液态含水量，H_云底高为对应类的云底高度。

此外，本发明还可以通过历史数据对预测到的辐射数据进行误差校正。

综上，光伏电站未来一段时间辐射预测I_预测(t)为，

I_预测(t)＝I_理论(t)*S*ω(t-1)

其中，ω为误差矫正因子，其值等于t-1的误差与平均误差之比。

本发明实施例基于多普勒雷达数据产品，特别是对VIL(垂直累积液态含水)的应用，着重对光伏辐射衰减影响较大的三大类云(积云、层云、层积云)的提取和分析，计算出对应云团单体的云高和云厚，结合光伏电站的实测监测数据，建立辐射衰减评估模型。通过在西北地区CINRAD-CC多普勒雷达的实际应用，其对积云的提取分析效果要优于以往的笼统云团辐射衰减的方法，通过对VIL分析，实现了对云团、水汽等气象结构的波顶和波底高度的较为精确的量化，在针对三类云状的辐射衰减预测方面，效果很好。

本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的装置的一种具体实施方式的结构框图如图6所示，该装置包括：

获取模块100，用于获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

第一计算模块200，用于根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

第二计算模块300，用于通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

判断模块400，用于根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

预测模块500，用于当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。

本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的装置与上述方法相对应，可相互参照，在此不再赘述。

综上，本发明所提供的对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，首先利用天气型模型计算出理论辐射曲线，然后利用多谱雷达的VIL产品计算云团或水汽的厚度，以及距离地面的高度，然后利用雷达回波反射率因子图像计算出云团的移动向量，预测出未来一段时间内一定厚度的云团或水汽的运动趋势，并结合实测的光辐射监测数据，从而最终预测出不同等级云团条件下的光伏电站的辐射衰减情况，实现了对光伏电站辐射衰减的精确评估，提高了光伏电站超短期功率预测的精度。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，包括：

获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测；

所述根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站收到的辐射进行预测包括：

根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射；

预先根据所述光伏电站的实测监测数据、所述大气层外切面接收到的太阳辐射、雷达导出的VIL数据以及通过所述VIL数据计算出的云高和云厚数据，按照不同季节，建立VIL云类-辐射衰减等级对照表，所述VIL云类-辐射衰减等级的计算方法为：

其中，S为辐射等级衰减因子，dBZ为回波反射强度，I_理论为大气层外切面接收到的太阳辐射，I_监测为实测监测数据，λ为季节矫正因子，M_VIL为垂直累积液态含水量，H_云底高为对应类的云底高度；VIL表示垂直液态含水量；

通过I_理论、I_监测以及S计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值。

2.如权利要求1所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，所述获取雷达扫描区域内的回波单体含水量包括：

通过C波段多普勒雷达的主用户终端子系统导出VIL数据，获取扫描区域内的回波单体含水量。

3.如权利要求2所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，所述通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量包括：

根据雷达扫描的单体回波强度数据，通过公式

计算t时刻云团单体C(x,y,nd,md)的运动向量；其中，x、y为起始点坐标，t_ts为雷达当前设置的体扫时间。

4.如权利要求1所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，所述根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡包括：

根据不同云类型的dBZ特征，推算出具有云团特征回波单体的中心；

根据VIL数据中的垂直液态含水量的变化，计算出所述中心在不同时刻所在的VIL格点区域；

根据格点和经纬度的换算关系，计算出所述中心实际所覆盖的地理空间区域；

判断所述光伏电站是否位于所述地理空间区域内，以判断所述云团单体是否会对所述光伏电站造成遮挡。

5.如权利要求1至4任一项所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，所述根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射包括：

根据公式计算大气层顶的太阳辐射强度；其中，N为积日，I_sc为太阳常数；

根据所述大气层顶的太阳辐射强度以及太阳辐射方向计算大气层外切平面的太阳辐射强度。

6.如权利要求5所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，还包括：

通过历史数据对预测到的辐射数据进行误差校正。

7.如权利要求6所述的对光伏电站接收辐射进行预测的方法，其特征在于，所述通过历史数据对预测到的辐射数据进行误差校正包括：

通过公式I_预测(t)＝I_理论(t)*S*ω(t-1)计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值I_预测(t)；其中，ω为误差校正因子，其值为t-1的误差与平均误差的比值。

8.一种对光伏电站接收辐射进行预测的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；

第一计算模块，用于根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；

第二计算模块，用于通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；

判断模块，用于根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；

预测模块，用于当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测；

所述根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站收到的辐射进行预测包括：

根据大气层理论辐射计算大气层外切面接收到的太阳辐射；

预先根据所述光伏电站的实测监测数据、所述大气层外切面接收到的太阳辐射、雷达导出的VIL数据以及通过所述VIL数据计算出的云高和云厚数据，按照不同季节，建立VIL云类-辐射衰减等级对照表，所述VIL云类-辐射衰减等级的计算方法为：

其中，S为辐射等级衰减因子，dBZ为回波反射强度，I_理论为大气层外切面接收到的太阳辐射，I_监测为实测监测数据，λ为季节矫正因子，M_VIL为垂直累积液态含水量，H_云底高为对应类的云底高度；VIL表示垂直液态含水量；

通过I_理论、I_监测以及S计算所述光伏电站在预设时间的辐射预测值。