CN108011586B - 标称工作温度测量系统及标称工作温度测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种标称工作温度测量系统及测量方法，所述测量方法包括如下步骤：获取一段时间内光伏组件工作站点的气象数据；获取光伏组件的温度数据；对气象数据、温度数据进行筛选，保留符合条件的数据；对符合条件的数据作图并进行拟合，得出光伏组件的散热系数，并利用散热系数计算光伏组件的标称工作温度。该测量方法所需采集的数据较易获得，且计算的NMOT值非常准确，与第三方实验室测试出的结果非常一致。另外，数据筛选和作图拟合均可以通过计算机软件进行处理，只需运行10分钟左右即可以获得NMOT值；在智能运行、智能维护、相关光伏组件大数据计算模型建立方面有广泛的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及光伏组件测试领域，尤其涉及一种用于光伏组件的标称工作温度测量系统及测量方法。
背景技术
光伏发电系统是利用光生伏特效应、将太阳能转换成电能的发电系统。其具有可靠性高、使用寿命长、环保、能独立发电又能并网运行等特点，深受到各国企业组织的青睐，具有广阔的发展前景。光伏发电系统在实际运用过程中，光伏组件的发电量受光伏电池工作温度的影响较大，而环境温度，辐照度与风速是影响光伏电池工作温度的主要因素。
根据标准IEC61215《地面用晶体硅光伏组件-设计鉴定和定型》中规定，光伏组件的标称工作温度(NMOT值)的标准参考环境为：组件安装角度为37°±5°、整体辐照度为800W/m2、环境温度为20℃、风速为1m/s、连接电子负载使光伏组件在最大功率点(MPPT)附近工作。在此特定的环境条件下，光伏组件中光伏电池的温度值即为光伏组件的NMOT值。NMOT值可以作为光伏组件在现场工作时的参考温度，对于光伏组件定型和系统设计是非常有用的参数。
现有的NMOT值需要通过第三方的认证实验室获得，对于测试设备要求与测试条件非常高。同时测试周期较长，花费费用较高，不利于数据的收集。
有鉴于此，有必要提供一种用于光伏组件的标称工作温度测量系统及测量方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于光伏组件的标称工作温度测量系统及测量方法。
为实现上述发明目的，本发明提供了一种标称工作温度测量系统，包括：
气象获取模块，用于获取光伏组件工作站点的气象数据；
温度获取模块，用以获取光伏组件的温度数据；
主控模块，与气象获取模块和温度获取模块均通讯连接，所述主控模块包括对气象数据和温度数据进行筛选的筛选模块、对筛选后的数据作图并拟合出光伏组件的散热系数的作图模块、根据散热系数计算光伏组件的标称工作温度的计算模块。
作为本发明的进一步改进，所述气象获取模块包括用于采集环境温度的温度计、采集辐照强度的辐照度计、采集风速的风速计。
为实现上述发明目的，本发明还提供一种用于光伏组件的标称工作温度测量方法，包括如下步骤：获取一段时间内光伏组件工作站点的气象数据；获取光伏组件的温度数据；根据筛选条件对气象数据、温度数据进行筛选，保留符合筛选条件的数据；对符合条件的数据做线性回归统计并进行拟合，得出光伏组件的散热系数U0和U1；参考公式Tm-Tamb＝G/(U0+U1)，利用散热系数U0和U1计算光伏组件的标称工作温度。
作为本发明进一步改进，所述气象数据包括辐照度、环境温度与风速数据。
作为本发明进一步改进，光伏组件温度数据的获得方法具体为：利用温度获取模块实时监测光伏组件多个位置处的温度，计算多个位置处的平均温度，以所述平均温度作为光伏组件当前的温度数据。
作为本发明进一步改进，所述气象数据包括辐照度，对辐照度筛选的条件为：删除辐照度小于400W/m2的数据；和/或删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据。
作为本发明进一步改进，删除辐照度小于400W/m2的数据的具体过程为：进入第i行辐照度数据，判断第i行辐照度值是否大于400W/m2，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；按照上述判断过程对第i+1行数据进行判断；对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
作为本发明进一步改进，删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据的具体步骤为：
S31.进入第i行辐照度值，判断第i行是否有连续的前10min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S32步骤；
S32.选取第i行在内的前10min数据，判断最大值与最小值变化率是否小于10％，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后间隔10min的数据，并对该行备注0，跳转至第i行后间隔10min的数据；其中，最大值与最小值变化率为：(Max-Min)/min；
重复步骤S31和S32，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
作为本发明进一步改进，所述气象数据包括风速数据，对风速数据的筛选条件为：删除在任意5min的间隔内，风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过该5min内平均值的200％的数据；删除在任意5min的间隔内，平均风速小于1m/S和大于8m/S的数据。
作为本发明进一步改进，在对于任意5min间隔内的数据，删除风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据的具体过程为：
S41.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S42步骤；
S42.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断第i+1行与第i行的风速差值是否介于0.25m/S与Vm*200％之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i行后5min的数据；
重复步骤S41和S42，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
作为本发明进一步改进，删除风速小于1m/S和大于8m/S的数据的具体过程为：
S4a.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S4b步骤；
S4b.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断平均值Vm是否介于1m/S～8m/S之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；
重复步骤S4a和S4b，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
作为本发明进一步改进，对气象数据、温度数据进行筛选的具体方法为：通过数据处理软件，以筛选条件编写程序语言建立筛选模型，将气象数据和温度数据导入筛选模型中，筛选并保留符合条件的数据。
本发明的有益效果是：本发明的标称工作温度测量方法，所需采集的数据较易获得，且计算的NMOT值非常准确，与第三方实验室测试出的结果非常一致。另外，数据筛选和作图拟合均可以通过计算机软件进行处理，只需运行10分钟左右即可以获得NMOT值；在智能运行、智能维护、相关光伏组件大数据计算模型建立方面有广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明的标称工作温度测量系统的示意图；
图2是本发明的标称工作温度测量方法中按照辐照度大小筛选数据的具体过程；
图3是本发明的标称工作温度测量方法中按照预定时间内辐照度的最大值与最小值变化率筛选数据的具体过程；
图4是本发明的标称工作温度测量方法中按风速变化筛选数据的具体过程；
图5是本发明的标称工作温度测量方法中按风速风速变化筛选数据的具体过程；
图6是利用本发明的标称工作温度测量系统或标称工作温度测量方法，在一具体实施中对筛选后的数据的线性统计图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
请参阅图1所示，本发明用于光伏组件的标称工作温度测量系统，包括
气象获取模块，用于获取光伏组件工作站点的气象数据；
温度获取模块，用以获取光伏组件的温度数据；
主控模块，与气象获取模块和温度获取模块均通讯连接，所述主控模块包括对气象数据和温度数据进行筛选的筛选模块、对筛选后的数据作图并拟合出光伏组件的散热系数的作图模块、根据散热系数计算光伏组件的标称工作温度的计算模块。
其中，所述气象获取模块包括用于采集环境温度的温度计、采集辐照强度的辐照度计、采集风速的风速计，所述温度计、所述辐照度计、所述风速计均与所述主控模块通讯连接。具体地，所述温度获取模块、所述温度计、所述辐照度计、所述风速计与所述主控模块之间通过无线连接或有线连接，优选蓝牙、网络、NFC等无线连接方式，可以远程进行测量。
请参阅图2～图5所示，为本发明用于光伏组件的标称工作温度测量方法，包括如下步骤：
S1：获取一段时间内光伏组件工作站点的气象数据；
S2：获取光伏组件的温度数据；
S3：根据筛选条件对气象数据、温度数据进行筛选，保留符合筛选条件的数据；
S4：对符合筛选条件的数据作图并进行拟合，得出光伏组件的散热系数；
S5：利用散热系数计算光伏组件的标称工作温度。
其中，上述步骤中的标号S1步骤～S4步骤仅仅为了描述方便，并不代表步骤顺序。其中，S1步骤、S2步骤之间并无关联，可以同时进行，也可以任意顺序进行；S1步骤和S2步骤均完成后，进行S3步骤；S3步骤完成后进行S4步骤。
S1步骤具体为：通过气象获取模块获取光伏组件工作站点的气象数据，所述气象数据包括通过所述温度计采集的环境温度、通过所述辐照度计采集的辐照度、通过所述风速计采集的风速数据。
S2步骤具体为：利用温度获取模块实时监测光伏组件多个位置处的温度，计算多个位置处的平均温度，以所述平均温度作为光伏组件当前的实际温度数据。
请参阅图2和图3所示，S3步骤中对辐照度数据筛选的条件为：删除辐照度小于400W/m2的数据，也即保留辐照度不小于400W/m2的辐照度数据；删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据.
具体参阅图2，是本发明的标称工作温度测量方法按照辐照度大小筛选数据的具体过程，也即删除辐照度小于400W/m2的数据的具体过程为：按照采集时间顺序依次对所有数据进行筛选，对每一行数据的判断过程为：判断第i行辐照度值是否大于400W/m2，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；按照上述判断过程对第i+1行数据进行判断；对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
具体参阅图3，是本发明的标称工作温度测量方法按照预定时间内辐照度的最大值与最小值变化率筛选数据的具体过程；也即删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据的具体过程为：按照采集时间顺序依次对所有数据进行筛选，对每一行数据的判断过程为：S31.进入第i行辐照度值，判断第i行是否有连续的前10min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S32步骤。S32.选取第i行在内的前10min数据，判断最大值与最小值变化率是否小于10％，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后间隔10min的数据，并对该行备注0，跳转至第i行后间隔10min的数据。重复步骤S31和S32，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。其中，最大值与最小值变化率为：(Max-Min)/min。
请参阅图4和图5所示，S3步骤中的风速数据的筛选条件可以为：对于风速数据处理需删除在任意5min的间隔内，风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据；和/或删除在任意5min的间隔内，平均风速小于1m/S和大于8m/S的数据。
具体参阅图4，是本发明的标称工作温度测量方法按风速变化筛选数据的具体过程，也即在对于任意5min间隔内的数据，删除风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据的具体过程为：按照采集时间顺序依次对所有数据进行筛选，对每一行数据的判断过程为：S41.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S42步骤。S42.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断第i+1行与第i行的风速差值是否介于0.25m/S与Vm*200％之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i行后5min的数据。重复步骤S41和S42，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
具体参阅图5，也即在任意5min的间隔内，删除风速小于1m/S和大于8m/S的数据的具体过程：S4a.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S4b步骤。S42.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断平均值Vm是否介于1m/S～8m/S之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据。重复步骤S4a和S4b，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
另外，S3步骤的具体筛选操作，可以通过例如Labview、C++、C语言等数据处理软件，以S3步骤中的筛选条件编写程序语言建立筛选模型，将气象数据和温度数据导入筛选模型中，筛选并保留符合筛选条件的数据。并且建立筛选模型的步骤可以与S1步骤和S2步骤同时进行，或三者以任意顺序先后进行。
S4步骤具体为：对符合条件的数据做线性回归统计并进行拟合，得出光伏组件的散热系数U0和U1；
S5步骤具体为：参考标准IEC61853-2公式Tm-Tamb＝G/(U0+U1)，利用散热系数U0和U1计算光伏组件的标称工作温度。
目前各个大型光伏电站都会装有采集环境温度、辐照强度、风速的气象数据获取模块，采集光伏组件温度的温度传感器；因此，本发明的标称工作温度测量系统及测量方法，所需采集的数据较易获得，且计算的NMOT值非常准确，与第三方实验室测试出的结果非常一致。
另外，步骤S3步骤的数据筛选、S4步骤的数据线性回归统计、S5步骤中标称工作温度的计算均可以通过计算机软件进行处理，只需运行10分钟左右即可以获得NMOT值；在智能运行、智能维护、相关光伏组件大数据计算模型建立方面有广泛的应用前景。
以下将以一个具体的实施例说明本发明的标称工作温度测量系统及测量方法：
S1：通过气象获取模块获取光伏组件工作站点的辐照强度、环境温度与风速数据；
S2：通过温度获取模块获取光伏组件上多个位置处的平均温度；
S3：以以下筛选条件建立筛选模型：删除辐照度小于400W/m的数据，删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据；删除在一个10min的间隔内，风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据；删除在一个5min的间隔内，风速小于1m/S和大于8m/S的数据；将数据导入建立好的筛选模型中，筛选并保留符合条件的数据；
S4步骤将S3步骤中筛选后的数据，通过软件做线性回归统计，得出散热系数U0＝39.248，U1＝3.3315；利用散热系数根据公式Tm-Tamb＝G/(U0+U1)，得出常规多晶光伏组件的NMOT值为38.79度。
综上所述，本发明的标称工作温度测量系统及测量方法，所需采集的数据较易获得，且计算的NMOT值非常准确，与第三方实验室测试出的结果非常一致。另外，步骤S3步骤的数据筛选、S4步骤的数据线性回归统计、S5步骤中标称工作温度的计算均可以通过计算机软件进行处理，只需运行10分钟左右即可以获得NMOT值；在智能运行、智能维护、相关光伏组件大数据计算模型建立方面有广泛的应用前景。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种标称工作温度测量系统，其特征在于，包括：
气象获取模块，用于获取光伏组件工作站点的气象数据；所述气象获取模块包括用于采集环境温度Tamb的温度计、采集辐照强度G的辐照度计、采集风速的风速计；
温度获取模块，用以获取光伏组件的温度数据Tm；
主控模块，与气象获取模块和温度获取模块均通讯连接，所述主控模块包括：对气象数据和温度数据进行筛选的筛选模块、对筛选后的数据作图并拟合出光伏组件的散热系数的作图模块、根据散热系数计算光伏组件的标称工作温度的计算模块；
其中，所述作图模块以G/(Tm-Tamb)作为纵坐标、风速作为横坐标作图，做线性回归统计并进行拟合，得出光伏组件的散热系数U0和U1；所述计算模块根据公式Tm-Tamb＝G/(U0+U1)，利用散热系数U0和U1计算光伏组件的标称工作温度；
所述筛选模块对风速数据的筛选条件为：删除在任意5min的间隔内，风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过该5min内平均值的200％的数据；删除在任意5min的间隔内，平均风速小于1m/S和大于8m/S的数据；
在对于任意5min间隔内的数据，删除风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据的具体过程为：
S41.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S42步骤；
S42.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断第i+1行与第i行的风速差值是否介于0.25m/S与Vm*200％之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i行后5min的数据；
重复步骤S41和S42，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选；
删除风速小于1m/S和大于8m/S的数据的具体过程为：
S4a.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S4b步骤；
S4b.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断平均值Vm是否介于1m/S～8m/S之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；
重复步骤S4a和S4b，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
2.一种用于光伏组件的标称工作温度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取一段时间内光伏组件工作站点的气象数据，所述气象数据包括辐照度G、环境温度Tamb与风速数据；
获取光伏组件的温度数据Tm；
根据筛选条件对气象数据、温度数据进行筛选，保留符合筛选条件的数据；
对符合条件的数据，以G/(Tm-Tamb)作为纵坐标，风速作为横坐标，做线性回归统计并进行拟合，得出光伏组件的散热系数U0和U1；
参考公式Tm-Tamb＝G/(U0+U1)，利用散热系数U0和U1计算光伏组件的标称工作温度；
对风速数据的筛选条件为：删除在任意5min的间隔内，风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过该5min内平均值的200％的数据；删除在任意5min的间隔内，平均风速小于1m/S和大于8m/S的数据；
在对于任意5min间隔内的数据，删除风速小于0.25m/S的瞬时风速和风速的变化超过5min内平均值的200％的数据的具体过程为：
S41.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S42步骤；
S42.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断第i+1行与第i行的风速差值是否介于0.25m/S与Vm*200％之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i行后5min的数据；
重复步骤S41和S42，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选；
删除风速小于1m/S和大于8m/S的数据的具体过程为：
S4a.进入第i行风速数据，判断第i行是否有连续的前5min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S4b步骤；
S4b.选取第i行在内的前5min数据，计算器平均值Vm，判断平均值Vm是否介于1m/S～8m/S之间，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后5min数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；
重复步骤S4a和S4b，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
3.根据权利要求2所述的标称工作温度测量方法，其特征在于：光伏组件温度数据的获得方法具体为：利用温度获取模块实时监测光伏组件多个位置处的温度，计算多个位置处的平均温度，以所述平均温度作为光伏组件当前的温度数据。
4.根据权利要求2所述的标称工作温度测量方法，其特征在于：所述气象数据包括辐照度，对辐照度筛选的条件为：删除辐照度小于400W/m2的数据；和/或删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据。
5.根据权利要求4所述的标称工作温度测量方法，其特征在于：删除辐照度小于400W/m2的数据的具体过程：进入第i行辐照度数据，判断第i行辐照度值是否大于400W/m2，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；按照上述判断过程对第i+1行数据进行判断；对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
6.根据权利要求4所述的标称工作温度测量方法，其特征在于：删除在任意10min的间隔内，辐照度的最大值与最小值变化率超过10％以上的数据的具体步骤为：
S31.进入第i行辐照度值，判断第i行是否有连续的前10min数据，若否，删除第i行数据并对该行备注0，跳转至第i+1行数据；若是，跳转至S32步骤；
S32.选取第i行在内的前10min数据，判断最大值与最小值变化率是否小于10％，若是，存储第i行数据并对该行备注1，跳转至第i+1行数据；若否，删除第i行在内的后间隔10min的数据，并对该行备注0，跳转至第i行后间隔10min的数据；其中，最大值与最小值变化率为：(Max-Min)/min；
重复步骤S31和S32，对最后一行数据判断完成后，检查是否筛选了所有数据，若是，筛选结束；若否返回第i行，并按照上述判断方法依次对未筛选的数据进行筛选。
7.根据权利要求2所述的标称工作温度测量方法，其特征在于：对气象数据、温度数据进行筛选的具体方法为：通过数据处理软件，以筛选条件编写程序语言建立筛选模型，将气象数据和温度数据导入筛选模型中，筛选并保留符合条件的数据。
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