[發明專利]一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法

在審

• 申請號: 201510040173.0
• 申請日: 2015-01-27
• 公開（公告）號: CN104598743A
• 公開（公告）日: 2015-05-06
• 發明（設計）人: 林紅陽;唐田;李喜蘭;邱柳青;楊辰星;徐青山
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網福建省電力有限公司;國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;東南大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06N3/02
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟S1：獲取某一特定太陽輻射數據無量測地區的經、緯度以及海拔信息，并在所述某一特定太陽輻射數據無量測地區附近選取與所述地區經、緯度值誤差在10%以內以及海拔值在相同或相鄰數量級上的若干個太陽輻射數據可測量的地區作為采樣地區，用以產生所述太陽輻射數據無量測地區的太陽輻射值；

步驟S2：采用改進的特征氣象年的方法獲得步驟S1中各采樣地區的典型月和典型年，用以得到各采樣地區的12個典型月總太陽輻射值；

步驟S3：基于步驟S2得到的各采樣地區的12個典型月總太陽輻射值計算太陽輻射數據無量測地區各月的月總太陽輻射值。

2.根據權利要求1所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：所述步驟S2具體包括以下步驟：

步驟S21：選擇多種氣象參數，并獲取各采樣地區的各月歷年的各氣象參數對應的各氣象參數指標數據；

步驟S22：計算各采樣地區中步驟S21中各月的各氣象參數對應的各氣象參數指標數據的長期和短期的累積分布函數值，其中長期為特定某幾年，短期為特定某一年；

步驟S23：計算各采樣地區中步驟S21中所述的各氣象參數指標數據的Finkelstein-Schafer統計值；

步驟S24：?對步驟S23中得到各個Finkelstein-Schafer統計值進行綜合統計，得出對應的加權統計值WS，分別將各個月份歷年以來加權統計值WS最小的五個月作為該月份的候選月；

步驟S25：利用RMSD方法在各采樣地區各個月份的候選月中選擇該月份的典型月，將所有12個月份的典型月組合起來形成一個典型年，并計算得出各采樣地區的12個典型月總太陽輻射值。

3.根據權利要求2所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：所述步驟S22中計算各采樣地區中步驟S21所述各采樣地區的各月歷年的各氣象參數對應的各氣象參數指標數據，其具體公式為：

??，

其中，S_n(x)為氣象參數指標x的累積分布函數值，n為氣象參數指標x的總個數。

4.根據權利要求2所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：步驟S23中Finkelstein-Schafer統計值的計算公式為：

，

其中，為氣象參數指標x的Finkelstein-Schafer統計值，其中y為年，m為月；CDF_m和CDF_y,m分別為氣象參數指標x各月的長期和短期的累積分布函數值；N為某月m的總天數。

5.根據權利要求2所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：步驟S24中對步驟S23中各Finkelstein-Schafer統計值進行綜合統計得到加權統計值WS，其中加權統計值WS的具體計算公式為：

，，

其中，WS(y,m)為FS(y,m)的加權統計值，y表示年，m表示月；WF_x為氣象參數指標x的權重系數；M為氣象參數指標的個數。

6.根據權利要求2所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：所述步驟S25中，針對各采樣地區各個月份的5個候選月中選擇日太陽總輻射值與其長期的平均值之間的均方根誤差最小的月被選作為該月份的典型月；其中均方根誤差RMSD的計算公式如下：

，

其中，RMSD為太陽總輻射的均方根誤差；H_y,m,k為第y年、m月、k日的日總太陽輻射值；H_ma為第m月的日太總陽輻射值長期的均值；N為第m月的總天數。

7.根據權利要求1所述的一種無量測地區太陽輻射數據的生成方法，其特征在于：所述步驟S3具體為：當各采樣地區和所述太陽輻射數據無量測地區的分布相對集中且具有相似的海拔值時，采用反距離加權法或神經網絡算法估計所述太陽輻射數據無量測地區12個月的月總太陽輻射值；當各采樣地區和所述太陽輻射數據無量測地區的分布相對分散且具有不同數量級的海拔值時，采用神經網絡算法估計無量測地區12個月的月總太陽輻射值。