CN107818403A - 基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法 - Google Patents

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CN107818403A CN201710934038.XA CN201710934038A CN107818403A CN 107818403 A CN107818403 A CN 107818403A CN 201710934038 A CN201710934038 A CN 201710934038A CN 107818403 A CN107818403 A CN 107818403A
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郭勉
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江钧
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Abstract

本发明公开了一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其可应用于可再生能源相关领域的科学研究和工程应用。本发明中，基于水平面上具有代表性的日太阳总辐射月均值数据，利用倾斜面上的太阳辐射月平均模型，提出了确定区域光伏面板月最佳倾角、季最佳倾角和年最佳倾角的方法，并综合分析了不同时段的最佳倾角。本发明适用于各种地域和气候条件，在光伏发电规划相关技术的研究中具有重要意义。

Description

基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法
技术领域
本发明属于新能源发电规划的技术领域，具体是一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，可以生成地区的月最佳倾角、季最佳倾角和年最佳倾角。
背景技术
目前，随着人们节约能源和保护环境的意识的提高，新能源发电逐渐成为研究热点。光伏发电以其洁净性和太阳能资源的丰富性等优势在国内外的电力供应中占据了重要的地位。光伏发电系统规划设计时，由于太阳辐射会因地理纬度、季节和时间造成太阳位置的改变而改变，通常将光伏阵列朝向赤道倾斜安装，从而使得光伏发电系统全年的发电量最大。选择不同的倾角，光伏发电系统的发电能力差异较大。因此，光伏倾角优化是光伏发电规划过程中不可缺少的重要环节。
目前，国内只有少部分地区的最佳倾角得到了研究，同时由于研究方法、原始辐射数据等差异，不同学者对同一地区优化的最佳倾角不同。在实际工程应用中，国内太阳能工作者往往根据经验(倾角为当地纬度，或当地纬度加5～20°)来确定光伏板的倾角，这样的做法显然不太合适，直接影响了光伏发电系统所带来的经济效益。因此，为了使光伏面板接收到的平均日辐射均匀性最好、太阳能能量利用价值最高，需要确定一种优化光伏倾角的方法，从而满足国内光伏应用的需要。
发明内容
发明目的：本发明为使光伏面板接收到的平均日辐射均匀性最好、提高光伏发电系统所带来的经济效益，提出了一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，对光伏发电规划相关技术的研究具有重要意义。
技术方案：本发明提供以下技术方案：一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，包括如下步骤：
1)根据获取的气象站实测气象数据，基于改进的TMY method理论构建区域的典型年数据；
2)依托于相应的典型年数据，计算区域的水平面日太阳总辐射月平均值；
3)基于一个通用模型，估算光伏面板在不同倾斜角度下倾斜面上的日太阳总辐射值月均值；
4)比较得出不同倾角下倾斜面上太阳总辐射月均值的最大值，其所对应的倾角即为区域月最佳倾角；
5)通过计算每个季节的月最佳倾角的平均值，获得该季节的最佳倾角；
6)求取一年的月最佳倾角的平均值，即得到了年最佳倾角；
7)综合分析不同时段的最佳倾角，针对不同应用目标，选择适用的最佳倾角的类型。
进一步的，所述步骤1)中，获取的气象站实测气象数据包括8种指标数据：风速的日最高值、日平均值，太阳辐射的日总辐射量，温度的日最高值、日最低值、日平均值和大气相对湿度的日最低值、日平均值。
进一步的，所述步骤1)中，基于改进的TMYmethod理论构建区域的典型年数据的关键在于典型年的生成。典型年由12个典型月组成，改进的TMYmethod理论中，对应于每个月，有5个候选月，比较5个候选月的日总太阳辐射值与其历年的平均值之间的均方根误差，误差最小值的月份则被选为典型月，计算均方根误差的公式如下：
式中，RMSD是指太阳辐射的均方根误差；Hy,m,i是第y年，m月，i日的总太阳辐射值；Hma是指第m月的日总太阳辐射量历年的均值；N是指第m月的总日数；
对应于每个月，选取8种气象指标的加权统计值WS最小的5个月作为该月的候选月，加权运算的公式为：
式中，WS(y,m)是第y年，m月，FS的加权统计值；WFx是某气象指标x的权重；FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；M是所统计的气象指标的总数；
历年各月的8种气象指标统计量FS的计算公式如下：
式中，FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；CDFm(xi)是指对于所有观测年的第m月，某气象指标x的长期累积分布值；CDFy,m(xi)是指对于第y年的第m月，某气象指标x的短期累积分布值；N是指第m月的总日数；
计算各个指标各月的长期分布函数和每年该月的短期分布函数的计算公式为：
式中，Sn(x)是某气象指标x的累积分布值；n是某指标x元素的总个数；i为序数。
进一步的，所述步骤3)中，倾斜面上的日总太阳辐射月均值HT由下式可得：
HT＝RH
其中，R为倾斜面上的日太阳总辐射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；
定义比值R为：
式中，H和Hd分别为水平面上的日太阳总辐射、日太阳散射的月均值；Rb是倾斜面上的日太阳直射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；β表示光伏面板的倾角；ρ表示地面的反射率，取ρ＝0.2；
水平面上的日太阳散射月均值的模型如下：
Hd＝H(1.00-1.13KT)
其中，KT表示天空晴天指数；KT的计算公式为：
KT＝H/H0
其中，H0为大气层上界水平面上的太阳辐射日总量平均值，其可由下式计算：
式中，I0是太阳常数，取I0＝1367W/m2；n代表从1月1日开始计算的天数；表示当地的地理纬度；ωs为水平面上日出或日落时角；δ指太阳赤纬角；
另外，本发明中，所有的光伏板都位于北半球，其Rb的公式为：
式中，ωs′为倾斜面上日出或日落时角。
进一步的，所述步骤3)中，光伏板倾角β优化过程中，其变化区间为-20°到90°，且步长为0.1°。
进一步的，所述步骤5)中，提出了季最佳倾角的概念，将一年分为四季，春季为3月、4月和5月，夏季为6月、7月和8月，秋季为9月、10月和11月，冬季为12月、1月和2月。
有益效果：
1)本发明提出的一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法可以确定光伏面板的最佳安装倾角，包括月最佳倾角、季最佳倾角和年最佳倾角；
2)可以针对不同的应用目标，选择合适的最佳倾角的类型；
3)本发明提出的方法能够广泛适用于各种地域和气候条件下；
4)为国内光伏发电规划相关技术的研究做合理的引导。
附图说明
图1为本发明涉及的确定地区月最佳倾角、季最佳倾角和年最佳倾角的处理流程图；
图2为基于不同时段最佳倾角的年太阳总辐射量的比较图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，详细说明本发明一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法的具体实施过程。选取6个属于不同气候类型区域的城市(三亚、上海、郑州、哈尔滨、漠河和拉萨)为研究对象，计算安装在各个城市的光伏面板的最佳倾角的处理过程如图1所示，具体如下：
1)根据获取的各个气象站实测气象数据，基于改进的TMY method理论构建区域的典型年数据。改进的TMYmethod理论中，典型年由12个典型月组成，对应于每个月，有5个候选月，比较5个候选月的日总太阳辐射值与其历年的平均值之间的均方根误差，误差最小值的月份则被选为典型月，计算均方根误差的公式如下：
式中，RMSD是指太阳辐射的均方根误差；Hy,m,i是第y年，m月，i日的总太阳辐射值；Hma是指第m月的日总太阳辐射量历年的均值；N是指第m月的总日数；
对应于每个月，选取8种气象指标的加权统计值WS最小的5个月作为该月的候选月，加权运算的公式为：
式中，WS(y,m)是第y年，m月，FS的加权统计值；WFx是某气象指标x的权重；FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；M是所统计的气象指标的总数；
历年各月的8种气象指标统计量FS的计算公式如下：
式中，FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；CDFm(xi)是指对于所有观测年的第m月，某气象指标x的长期累积分布值；CDFy,m(xi)是指对于第y年的第m月，某气象指标x的短期累积分布值；N是指第m月的总日数；
计算各个指标各月的长期分布函数和每年该月的短期分布函数的计算公式为：
式中，Sn(x)是某气象指标x的累积分布值；n是某指标x元素的总个数；i为序数。
表1列出了6个城市气象站的地理位置相关信息，表2展示了各个城市采用改进的TMYmethod理论生成的典型年组成。
表1 6个城市气象站点的相关信息
表2 6个城市的典型年
2)依托于相应的典型年数据，计算这6个城市的水平面日太阳总辐射月平均值。其结果如表3所示。
表3 6个城市的水平面上的日太阳总辐射月平均值(MJ/m2)
3)基于一个通用模型，估算光伏面板在不同倾斜角度下倾斜面上的日太阳总辐射值月均值，各个城市光伏面板倾斜面上的日总太阳辐射月均值HT由式(5)可得：
HT＝RH (5)
其中，R为倾斜面上的日太阳总辐射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；
定义比值R为：
式中，H和Hd分别为水平面上的日太阳总辐射、日太阳散射的月均值；Rb是倾斜面上的日太阳直射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；β表示光伏面板的倾角；ρ表示地面的反射率，取ρ＝0.2；
水平面上的日太阳散射月均值的模型如下：
Hd＝H(1.00-1.13KT) (7)
其中，KT表示天空晴天指数；KT的计算公式为：
KT＝H/H0 (8)
其中，H0为大气层上界水平面上的太阳辐射日总量平均值，其可由下式计算：
式中，I0是太阳常数，取I0＝1367W/m2；n代表从1月1日开始计算的天数；表示当地的地理纬度；ωs为水平面上日出或日落时角；δ指太阳赤纬角；
另外，本发明中，所有的光伏板都位于北半球，其Rb的公式为：
式中，ωs′为倾斜面上日出或日落时角。
4)月最佳倾角的优化：对于每个城市，比较得出不同倾角下倾斜面上太阳总辐射月均值的最大值，其所对应的倾角即为区域月最佳倾角。
表4显示了月最佳倾角优化过程中生成的多种数据，具体有6个城市各月的大气层上界水平面上的太阳辐射日总量平均值(H0)、天空晴天指数(KT)、水平面上的日太阳散射月均值(Hd)、倾斜面上的日太阳总辐射月均值(HT)、比较H与HT以及最佳安装倾角(βopt)。
表4 6个城市的各月的H0、KT、Hd、HT、H与HT的比较以及βopt
由表4可以看出，倾斜(最佳倾角)的光伏面板接收到的太阳总辐射月均值在冬季有了显著提高。
5)季最佳倾角的计算：通过计算每个季节的月最佳倾角的平均值，获得该季节的最佳倾角。在实际光伏系统运行中，如果光伏板每月的倾角都发生变化，势必会增加了太阳工作工作者的劳动强度。因此，本发明中提出了季最佳倾角的概念，将一年分为四季，春季为3月、4月和5月，夏季为6月、7月和8月，秋季为9月、10月和11月，冬季为12月、1月和2月，即每一季节变化一次倾角(季最佳倾角)，这样可以明显减轻工作人员的劳动强度。例如，将三亚地区的3月、4月、5月的月最佳倾角求平均值，得到三亚地区春季的最佳倾角(3.5°)
依据表4中的6个城市的月最佳倾角数据，通过季最佳倾角的运算方法，得到了这6个城市的季最佳倾角，以及对应的倾角面上的日太阳总辐射月均值HT，见表5。
表5 6个城市的季最佳倾角βopt以及对应的HT(MJ/m2)
6)年最佳倾角的计算：与季最佳倾角的获取方法相似，求取一年的月最佳倾角的平均值，即得到了年最佳倾角。表6给出了不同气候类型区域的6个城市的年最佳倾角以及其对应的倾角面上辐射值HT。
表6 6个城市的年最佳倾角βopt以及对应的HT(MJ/m2)
除了拉萨(青藏高原地区)，三亚、上海、郑州、哈尔滨和漠河的整体纬度逐渐提高(见表1)。由表6可以看出，各个城市代表的气候区的年最佳倾角整体也逐渐增加，由此可见，最佳倾角与纬度的关联比较大。
7)综合分析不同时段的最佳倾角，针对不同应用目标，选择适用的最佳倾角的类型。
图2为三亚、上海、郑州、哈尔滨、漠河和拉萨地区基于月最佳倾角、季最佳倾角、年最佳倾角以及0度倾角的倾斜面上的年太阳总辐射量。从图2可知，基于月最佳倾角的年太阳总辐射量最高，季最佳倾角次之，年最佳倾角第三，0度倾角最低。6个不同气候类型地区基于最佳倾角的年太阳总辐射量明显高于0度倾角的年太阳总辐射量。基于月最佳倾角、季最佳倾角的辐射值相差不大，即基于月最佳倾角、季最佳倾角的光伏系统的发电量相差较小；基于月最佳倾角、季最佳倾角的辐射量与年最佳倾角有一定的差距，差距在可承受的范围内。因此，在设定光伏板倾角时，从产能最大角度，可以采用本发明中的月最佳倾角；从综合效益角度，可以利用本发明中的季最佳倾角；从简便实用角度，可以选取本发明中的年最佳倾角。

Claims (6)

1.一种基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)根据获取的气象站实测气象数据，基于改进的TMY method理论构建区域的典型年数据；
2)依托于相应的典型年数据，计算区域的水平面日太阳总辐射月平均值；
3)基于一个通用模型，估算光伏面板在不同倾斜角度下倾斜面上的日太阳总辐射值月均值；
4)比较得出不同倾角下倾斜面上太阳总辐射月均值的最大值，其所对应的倾角即为区域月最佳倾角；
5)通过计算每个季节的月最佳倾角的平均值，获得该季节的最佳倾角；
6)求取一年的月最佳倾角的平均值，即得到了年最佳倾角；
7)综合分析不同时段的最佳倾角，针对不同应用目标，选择适用的最佳倾角的类型。
2.根据权利要求1所述的基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：所述步骤1)中，获取的气象站实测气象数据包括8种指标数据：风速的日最高值、日平均值，太阳辐射的日总辐射量，温度的日最高值、日最低值、日平均值和大气相对湿度的日最低值、日平均值。
3.根据权利要求1所述的基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：所述步骤1)中，基于改进的TMY method理论构建区域的典型年数据的关键在于典型年的生成。典型年由12个典型月组成，改进的TMY method理论中，对应于每个月，有5个候选月，比较5个候选月的日总太阳辐射值与其历年的平均值之间的均方根误差，误差最小值的月份则被选为典型月，计算均方根误差的公式如下：
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式中，RMSD是指太阳辐射的均方根误差；Hy,m,i是第y年，m月，i日的总太阳辐射值；Hma是指第m月的日总太阳辐射量历年的均值；N是指第m月的总日数；
对应于每个月，选取8种气象指标的加权统计值WS最小的5个月作为该月的候选月，加权运算的公式为：
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式中，WS(y,m)是第y年，m月，FS的加权统计值；WFx是某气象指标x的权重；FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；M是所统计的气象指标的总数；
历年各月的8种气象指标统计量FS的计算公式如下：
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式中，FSx(y,m)是第y年，m月，某气象指标x的FS的统计值；CDFm(xi)是指对于所有观测年的第m月，某气象指标x的长期累积分布值；CDFy,m(xi)是指对于第y年的第m月，某气象指标x的短期累积分布值；N是指第m月的总日数；
计算各个指标各月的长期分布函数和每年该月的短期分布函数的计算公式为：
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式中，Sn(x)是某气象指标x的累积分布值；n是某指标x元素的总个数；i为序数。
4.根据权利要求1所述的基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：所述步骤3)中，倾斜面上的日总太阳辐射月均值HT由下式可得：
HT＝RH
其中，R为倾斜面上的日太阳总辐射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；
定义比值R为：
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>H</mi> <mi>d</mi> </msub> <mi>H</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>b</mi> </msub> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>H</mi> <mi>d</mi> </msub> <mi>H</mi> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;beta;</mi> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;beta;</mi> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，H和Hd分别为水平面上的日太阳总辐射、日太阳散射的月均值；Rb是倾斜面上的日太阳直射月均值与水平面上的日太阳总辐射月均值的比值；β表示光伏面板的倾角；ρ表示地面的反射率，取ρ＝0.2；
水平面上的日太阳散射月均值的模型如下：
Hd＝H(1.00-1.13KT)
其中，KT表示天空晴天指数；KT的计算公式为：
KT＝H/H0
其中，H0为大气层上界水平面上的太阳辐射日总量平均值，其可由下式计算：
式中，I0是太阳常数，取I0＝1367W/m2；n代表从1月1日开始计算的天数；表示当地的地理纬度；ωs为水平面上日出或日落时角；δ指太阳赤纬角；
另外，本发明中，所有的光伏板都位于北半球，其Rb的公式为：
式中，ωs′为倾斜面上日出或日落时角。
5.根据权利要求1所述的基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：所述步骤3)中，光伏板倾角β优化过程中，其变化区间为-20°到90°，且步长为0.1°。
6.根据权利要求1所述的基于代表性水平面辐射数据优化光伏面板安装倾角的方法，其特征在于：所述步骤5)中，提出了季最佳倾角的概念，将一年分为四季，春季为3月、4月和5月，夏季为6月、7月和8月，秋季为9月、10月和11月，冬季为12月、1月和2月。
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