京滬漢地區(qū)光伏資源分析建模與評估
【學位授予單位】:上海電力學院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TK511
【圖文】:
全國太陽能資源評估53.412MJ (/m ia),1996 年到 2009 年增長速率為 11.032MJ (/m ia),2010 年到 2014 變化速率為 92.832MJ (/m ia)。我國太陽總輻射的變化和全球太陽輻射變化趨勢(1960-1990年呈明顯下降,之后略有回升[10])基本保持一致。的影響太陽輻射的因子可以分為三類:天文因子、地理因子和氣象環(huán)境因子,對于特定的時間和地點,天文和地理因子是一定的,但是氣象環(huán)境因子則有很大的不確定性,氣象環(huán)境因子一般包括云、水汽和大氣污染等[10]。我國自改革開放開放以來,經濟技術發(fā)展迅速而工業(yè)是經濟社會發(fā)展的動力和引擎,導致大氣污染變重,霧霾、暴雨、臺風等極端天氣出現(xiàn)或增加是影響太陽總輻射增加的主要原因。
圖 2-4 15 個一級站點的年均總輻射15 個一級站點的直射比xR 如圖 2-5 所示。由圖可知,西藏拉薩地區(qū)直射比最高 0.68,太陽輻射形式以直接輻射主導,西川省成都市直射比最低僅為 0.25,太陽輻式以散射輻射較多;烏魯木齊、青海格爾木和內蒙古三地直射比也超過 0.6,直射 0.35~0.5 間的地區(qū)占絕大數(shù)?梢园l(fā)現(xiàn),直接輻射分布特征總體和太陽總輻射分布相似,即在某種程度上表現(xiàn)出“強處更強”的特點,因為直接輻射受太陽高度角、大明度、云量、海拔高度和地理緯度等因素影響。太陽高度角越大,光線通過的大氣少,輻射分布的面積越小,直接輻射越強;大氣透明度越好,太陽輻射被削弱得越接輻射越強,云層越厚,云量越多,則直接輻射被削弱的越強值越;海拔高度越線穿過的大氣量越少,直接輻射到達地面的量就越多。0.40.60.8直 射直 0.6 0.5 0.35
被云層遮蔽越嚴重,對應的散射輻射也大,一般在晴朗無云的情況下,散射輻射的成分較小,而在陰雨天散射輻射的成分較大;大氣中氣溶膠含量高時,表明天空的渾濁程度加大,太陽輻射通過的路徑受到的阻擋嚴重,太陽散射輻射值也增大。圖 2-6 反映了我國 15 個一級站點的年均散射輻射值的變化。由圖可知,35 年來我國散射輻射具有明顯的“先降后升”的變化趨勢,其中 1990 年(包括當年)之前散射呈現(xiàn)下降趨勢,最高值為 1982 年的 25512MJ /m ,最低值為 1990 年的 22712MJ /m ,變化速率為 212MJ (/m ia);1990 年之后年均散射輻射總體為上升變化規(guī)律,年變化速率為 10.752MJ /m 。文獻[10]、[77]和[78]中指出近幾十年我國的年均總云量為減少趨勢云量的減少散射輻射也應減少,但分析可知我國年均散射輻射卻上升,可能由于我國的城市化,導致大氣層中的人為氣溶膠含量迅速增加,進而影響散射輻射。1993 年散射輻射的變化明顯偏大,可能因為 1993 年中國氣象局對全國所有氣象站點使用的輻射觀測儀器進行了更新?lián)Q代,從之前的熱電型(康銅、錳鋼焊接)、感應面(普通黑漆)仿蘇式輻射儀,換成我國自主研制的熱電型(繞線型康銅鍍銅)、感應面(專用光學黑漆)全自動遙測輻射儀,相對誤差從 10 降低到了 0.5,引起太陽散射輻射測量的異常。
【參考文獻】
相關期刊論文 前10條
1 馬年駿;李芬;邊澤強;趙晉斌;唐忠;;太陽輻射直散分離模型的改進及應用[J];水電能源科學;2016年04期
2 林順富;郝朝;湯曉棟;李東東;符楊;;基于數(shù)據(jù)挖掘的樓宇短期負荷預測方法研究[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2016年07期
3 李芬;馬年駿;劉邦銀;趙晉斌;屈克慶;陳正洪;;上海地區(qū)太陽能資源評估與散射輻射推算方法研究[J];水電能源科學;2015年05期
4 趙書強;王明雨;胡永強;劉晨亮;;考慮云量和氣溶膠不確定性的太陽輻射值預測[J];電工電能新技術;2015年05期
5 李芬;趙晉斌;段善旭;閆全全;申彥波;陳正洪;;3種斜面月平均總輻射模型評估及光伏陣列最佳傾角研究[J];太陽能學報;2015年02期
6 馮巍;董宏;楊柳;劉加平;;太陽輻射直散分離模型比較研究——以北京地區(qū)為例[J];土木建筑與環(huán)境工程;2015年01期
7 龔偉偉;師春香;張濤;姜立鵬;莊媛;孟現(xiàn)勇;;中國區(qū)域多種數(shù)值模式資料的地面氣象要素評估[J];氣候與環(huán)境研究;2015年01期
8 閆加海;張冬峰;安煒;劉月麗;武捷;楊培芬;;山西省太陽能資源時空分布特征及利用潛力評估[J];干旱氣象;2014年05期
9 王衛(wèi)東;李凈;張福存;張國飛;;基于BP神經網絡的太陽輻射預測——以蘭州市為例[J];干旱區(qū)資源與環(huán)境;2014年02期
10 白愷;李智;宗瑾;翟化欣;趙洲;劉斌;;積灰對光伏組件發(fā)電性能影響的研究[J];電網與清潔能源;2014年01期
相關博士學位論文 前2條
1 馬金玉;中國地面太陽輻射長期變化特征及短期預報方法研究[D];南京信息工程大學;2011年
2 趙東;中國太陽能長期變化及計算方法研究[D];南京信息工程大學;2009年
相關碩士學位論文 前6條
1 孫歡偉;積灰對光伏系統(tǒng)發(fā)電效率影響及改善[D];大連理工大學;2015年
2 黃麗芳;光伏發(fā)電效率檢測及跟蹤系統(tǒng)的實驗研究[D];廣西大學;2014年
3 沈義;我國太陽能的空間分布及地區(qū)開發(fā)利用綜合潛力評價[D];蘭州大學;2014年
4 徐華;中國太陽輻射區(qū)域影響因子研究[D];中國海洋大學;2013年
5 徐靜;自動跟蹤式獨立太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)研究[D];杭州電子科技大學;2009年
6 趙利紅;水文時間序列周期分析方法的研究[D];河海大學;2007年
本文編號:2776539
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/xnylw/2776539.html