光伏电站太阳能资源如何评估

进行相关性分析时考虑以下两种方法：1)各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析;2)各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析。分析结果如下：

图1 各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析

图2 各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析

工程采用方式为：如方法二中各月相关系数小于方法一，采用方法一结果订正;大于方法一的，采用方法二结果订正。

因《太阳能资源评估办法》中的计算方法使得各选取年的计算值差异不大，采用此方法订正，最终结果均将接近该地区的理论太阳辐射量的a倍(线性回归方程系数)。

3.2、基于历史年日照时长的线性订正方法

数据订正方法具体过程如下：

1)先求出附近参证站近30年逐日的5日滑动平均日照时数;

2)计算观测时段附近参证站的逐日日照时数;

3)求解观测时段内，观测点与对应时段附近参证站日照时数的线性回归方程;

4)求解观测点观测时段内，12个月逐日日照时数与总辐射线性回归方程，共获得12个方程;

5)将附近参证站逐日的5日滑动平均日照时数代入第3步所求得的方程，可得到观测点多年平均的逐日日照时数。

6)将观测点多年平均的逐日日照时数代入第4步所求得的方程，可得到观测点多年平均逐日太阳辐射量。

该方法避免了订正数据与(某区域内)理论值的趋同，但该方法无法避免多云地区的太阳辐射量的最终订正的准确性。

3.3、基于历史年日照时长的概率密度订正方法

由于太阳辐射受到大气透过率，云量，地形状况等众多因素的影响，具有很大的随机性，如果直接根据各年的太阳辐射数据来计算相关的工程设计参数，其结果会有较大的误差。所以需要依据气候学与统计学方法，从多年的气象数据中挑选出具有代表性的太阳日照时长。

工程代表年的选定是通过选择“标准月”来完成的。根据气候学对日照时长的月总量服从正态分布的研究成果，对已有的日照时长资料进行分析整理，选择出适合的代表月作为标准月。并以此对工程运行期间的太阳辐射量进行预测，在工程设计计算中以预测值来“代表”光伏电站25年运行期间的各月日照时长，每年均保持不变。

通过对日照时长的订正，在采用上述方法的完成代表年的太阳辐射量计算。

该方法多采用正态分布概率密度值进行选取标准月，鲜见部分设计咨询单位采用t分布、F分布等方法。正如前文描述：当可以取得该地区多年历史数据的情况下，采用概率密度订正方法。可选取出最大概率的该地区的各月日照时数，数据的代表性更强，该方法与风电中采用Weibull分布方式部分类似，即最终值以一定概率落在某置信区的程度。

3.4、此类方法主要存在的问题

众所周知，日照时数是指太阳每天在垂直于其光线的平面上的辐射强度超过或等于120W/m2的时间。即当辐射强度大于120W/m2时，参证站的日照时数即进行计数，而在我国东南、西南地区，因多云天气较多。按此原理，晴天与半阴天时日照时数一致，但全年累计辐射量差异明显。考虑到上述地区类似天气偏多，造成代表年数据失真。同时，在目前大量的实际案列中，数据在夏季数据偏差较大(部分月份存在30%以上的差异)。

4、其它改进的订正方法

用同样方法，将以参证站逐月日照时数作为标准量，通过实测站累年平均逐月日照时数与同时段参证站累年平均逐月日照时数的百分比作为比例系数，两者的乘积可推出实测站的同时段的太阳辐射的月际变化。同时，为验证推算准确性，将参考点国外数据库与之做相关性分析比较。

该方法一定程度了解决了多云地区订正数据失真的情况。在该方法的基础上，部分设计咨询单位对上述方法进行细化引申，主要有以下几类：

1)细化逐周(或5天)数据进行百分比计算，以争取数据的精确性。

2)将日照时数与辐照量的乘积作为标准值，进行比例计算。

上述改进方法在一定的程度上对订正结果进行了优化。但是上述问题的根源在于我国具有太阳辐射观测的长序列数据的气象站较少。相信随着我国近年来的光伏电站的建设，通过光伏电站辐射观测的积累，各地区气象站对此问题的重视。在不久的将来，此问题将逐渐解决。