Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2019, 8(2), 168-174
Published Online March 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/journal/ccrl
https://https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/10.12677/ccrl.2019.82019
Evaluation of Solar Energy Resource in Hami
Zhehua Wei, Guanglin Feng
Meteorological Bureau of Hami, Hami Xinjiang
Received: Feb. 16th, 2019; accepted: Mar. 1st, 2019; published: Mar. 8th, 2019
Abstract
Based on the meteorological data of total solar radiation and sunshine duration from 1998 to 2017 from Hami National Reference Climatological Station, the temporal and spatial distribution characteristics of solar radiation in Hami are analyzed by various statistical methods, and the so-lar energy resources in Hami are evaluated from the aspects of solar energy resource abundance, stability, available value and optimal utilization period. The results show that the average solar radiation in Hami in the past 20 years is 6105.47 MJ/m2, which varies greatly from year to year.
The average sunshine duration was 3424.5 h, showing a significant growth trend. The total radia-tion and sunshine duration are the maximum in May and the minimum in December. Hami has good solar energy resource and belongs to abundance belt in resource. The solar energy resource is stable, the average number of daily sunshine duration more than 6 hours is 326 d, and the solar energy utilization value is very high. The best utilization period is 9~17 o’clock every day. Except for the relatively short sunshine hours in the morning of November-December, the rest time is the best utilization period throughout the year.
Keywords
Hami, Solar Radiation, Sunshine Duration, Solar Energy Resource
哈密市太阳能资源评估
魏哲花，冯广麟
哈密市气象局，新疆哈密
收稿日期：2019年2月16日；录用日期：2019年3月1日；发布日期：2019年3月8日
摘要
利用哈密市国家基准气候观测站1998~2017年太阳总辐射和日照时数气象资料，通过采用多种统计方法，
魏哲花，冯广麟
对哈密市太阳辐射时空分布特征进行了分析，并从太阳能资源丰富度、稳定性、可利用价值、最佳利用时段等方面对哈密市太阳能资源情况进行评估。结果表明：哈密市近20 a年平均太阳辐射量为6105.47 MJ/m2，年际变化较大；平均日照时数为3424.5 h，呈显著增长趋势。总辐射和日照时数均为5月份最大，12月份最小；哈密市具有较好的太阳能资源，属于资源很丰富带；太阳能资源稳定；年日照时数大于6小时天数平均为326 d，太阳能利用价值很高；每日9~17时为最佳利用时段，全年中除了11~12月上午日照时数相对偏短之外，其它时间均为最佳利用时段。
关键词
哈密，太阳辐射，日照时数，太阳能资源
Copyright ? 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/licenses/by/4.0/
1. 引言
新疆太阳能资源十分丰富，年日照时间较长，日照百分率为60%~80%，全疆日照6 h以上的天数在250~325天。新疆水平表面年太阳辐射总量为5000.7 MJ/m2~6500.7 MJ/m2，年平均值为5800.7 MJ/m2，年总辐射量比同纬度地区高10%~15%。哈密市地处新疆维吾尔自治区最东部，地跨天山南北。地理坐标为东经91?06'33''~96?23'00''，北纬40?52'47''~45?05'33''，平均海拔2692.1 m。哈密市属典型的温带大陆性干旱气候，干燥少雨，晴天多，日照充足，为全国光能资源丰富地区之一。近年来，新疆气象工作者对太阳能资源有较多论述，如阿帕尔等[1]对昌吉市太阳总辐射进行了气候学计算，杨勇等[2]对博州地区太阳能资源进行了分析评估，杜军剑[3]分析了和静县山区及平原地区太阳总辐射变化特征等。但针对哈密市太阳能资源评估方面的研究较少。由于哈密市太阳能资源丰富，现已成为国家级重要能源基地，大力发展光热发电，将有效地改善能源结构，增加可再生能源的比例，优化电力系统电源结构，对实现该区域经济的可持续发展，具有重要作用。因此，研究哈密区域太阳辐射强度变化特征，分析、评估太阳能资源利用价值，为光热发电设计提供科学的数据支撑，对太阳能资源充分利用具有重要意义。
2. 资料来源和方法
哈密市现有太阳辐射观测项目的气象站是哈密市国家基准气候观测站，为二级站，观测项目有太阳总辐射、净辐射。此站建站时间长，气象条件无根本变化，气象资料经过气象业务主管部门严格质量控制，数据完整，符合一致性和可靠性要求。本文选取1998~2017年近20 a逐年、月、日太阳辐射和日照观测资料进行统计，分析时空分布特征；同时利用线性气候倾向率，分析总辐射量和日照时数变化趋势及空间分布特征；用Mann-Kendall方法[4]对近20a总辐射量和日照时数时间序列进行突变检验。
3. 太阳辐射和日照时数分析
3.1. 太阳辐射年际变化
哈密市近20 a年平均太阳总辐射量为6105.47 MJ/m2，年际变化如图1所示。其数值5431.6 MJ/m2~7138.6 MJ/m2之间变化，年际变化比较大；最大值出现在2006年，达到7138.63 MJ/m2；最小值出现在2012年，为5431.6 MJ/m2。由图2可以看出，太阳总辐射自2006年起呈现显著下降趋势，下降
魏哲花，冯广麟
趋势的突变年份为2006年，2010年下降趋势突破0.05的显著性检验。
Figure 1. Variation curve of total solar radiation in Hami 图1. 哈密市太阳总辐射变化曲线
Figure 2. M-K test of total solar radiation in Hami 图2. 哈密市太阳总辐射M-K 检验
3.2. 太阳辐射月际变化
20a 间哈密太阳辐射的月际变化较大(如图3所示)，其数值在158.85 MJ/m 2~986.78 MJ/m 2之间，最大值出现在2016年6月，为986.78 MJ/m 2，最小值出现在2000年12月，为158.85 MJ/m 2；多数时间(3月~9月)处于高值区，均在470 MJ/m 2以上；1月、2月、11月和12月较小，其值均在300 MJ/m 2以下。如图3所示，月均总辐射年内分布呈单峰式分布，月总辐射量从3月份开始快速增加，至5月达最大，为769.75 MJ/m 2；8月以后开始迅速下降，到冬季的12月达到最小值，为199.44 MJ/m 2。
3.3. 日照时数年际变化分析
近20 a 年来哈密市平均日照时数为3424.6 h ，1998年日照最少为3154.4 h ，2009年最多为3672.9 h ，极差(最多与最少年之差)为518.5 h 。从近20 a 日照时数年际变化趋势来看(如图4所示)，哈密市年日照时数呈增长趋势，增速为13.391/10a 。由图5可知，从2000年起，日照时数有明显的增长趋势，到2002年增长趋势超过了0.05显著性临界线，直到2006年这种增长趋势甚至已经超过了0.001显著性水平，这充分表明哈密市日照时数的增长趋势是十分显著的。根据UF 和UB 的交点位置可以看出，哈密市日照时数增长突变发生在2000年，此后一直保持增多趋势。
魏哲花，冯广麟
Figure 3. Variation curve of monthly mean solar total radiation variation in Hami (MJ/m 2) 图3. 哈密市逐月平均太阳总辐射变化情况(MJ/m 2)
Figure 4. Variation curve of sunshine duration in Hami 图4. 哈密日照时数变化曲线(h)
Figure 5. M-K test of sunshine duration in Hami 图5. 哈密市日照时数M-K 检验
3.4. 日照时数月际变化和季节变化分析
从近20a 的日照时数月平均值来看，最大值为5月，日照时数356.6 h ；最小值为12月，日照时数195.2 h 。由图6可见，月变化呈单峰型分布。从日照时数的四季分布来看，夏季日照时数占全年比例的30.4%，冬季最少，占18.3%；春秋两季所占比例相差不大，分别为24.5%和26.8%。
魏哲花，冯广麟
Figure 6. Variation curve of monthly sunshine duration in Hami 图6. 哈密市日照时数月变化曲线
4. 太阳能资源评估
4.1. 太阳能资源丰富度评估
根据1998~2017年太阳辐射观测资料统计，哈密市近20a 平均总辐射量为6105.47 MJ/m 2。根据《太阳能资源等级——总辐射》等级划分标准(表1) [5]，当地太阳能资源属于B 类“很丰富带”。
Table 1. Richness grade of solar resources 表1. 太阳能资源丰富度等级
名称 等级符号
年辐射总量指标(MJ/m 2)
年辐射总量指标(kWh/m 2)
最丰富带 A ≥6300 ≥1750 很丰富带 B 5040~6300 1400~1750 较丰富带 C 3780~5040 1050~1400 一般带
D
<3780
<1050
4.2. 太阳能资源稳定程度评估
太阳能资源稳定程度用各月的日照时数大于6小时的最大值与最小值的比值表示，见下面公式，其等级见表2。
()()
12121212max Day ,Day ,,Day min Day ,Day ,,Day K =
式中，K 为太阳能资源稳定指标，无量纲数；1212Day ,Day ,,Day 为1至12月各月日照时数大于6小时天数，单位为天(d)；max( )、min( )分别是求最大值和最小值的函数。该项指标是太阳能资源评估的重要指标之一，该值越小说明该地区日照越充裕、越稳定，受天气变化影响越小，越有利于太阳能资源的开发利用。
Table 2. The grade of solar energy stability 表2. 太阳能资源稳定程度等级
太阳能资源稳定程度指标
稳定程度 <2 稳定 2~4 较稳定
>4
不稳定
魏哲花，冯广麟
根据以上公式计算得出哈密各月太阳稳定度K值(表3)，哈密市平均K值为1.4，各月的K值均<2，这表明哈密市太阳能资源稳定，非常适宜太阳能资源开发利用。
Table 3. Hami K value per month
表3. 哈密市各月K值
月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月平均
K值 1.8 1.4 1.3 1.3 1.2 1.2 1.3 1.2 1.2 1.3 1.5 1.8 1.4 4.3. 太阳能利用价值的评估
在太阳能利用价值的评估中，一般认为若单日日照时数小于6 h，太阳能就不具有利用价值。经统计得出(如图7所示)，近20 a来哈密市年日照时数大于6小时天数平均为326天，在305~349 d区间变化，呈增加趋势；2011年日照时数大于6小时天数最多，为349 d；1998年天数最少，为305 d。因此，太阳能可利用天数多，有很高的利于价值。
Figure 7. Variation curve of the annual sunshine duration are more than 6 hours in Hami
图7. 哈密市年日照时数大于6小时天数变化曲线
4.4. 太阳能资源日最佳利用时段评估
根据太阳能资源评估行标，利用太阳能日变化的特征作为指标，评估太阳能资源日变化规律。以当地正太阳时9~10时的年平均日照时数作为上午日照情况的代表，以正太阳时11~13时的年平均日照时数作为中午日照情况的代表，以正太阳时14~15时的年平均日照时数作为下午日照情况的代表。哪一段时期的年平均日照时数长，则表示该段时间是一天中最有利太阳能资源利用的时段。
统计近20a哈密市各月逐时日照时数，哈密市正太阳时年平均日照时数上午时段为0.79 h，中午时段和下午时段平均日照时数均为0.89 h。如图8所示，全天中9时~17时均为可利用最佳时段。从各月分布来看(如图9)，除11~12月上午日照时数相对偏少之外，其它月份白天太阳能资源均为最佳利用时段。5. 结论和讨论
1) 哈密市近20 a年平均太阳辐射量为6105.47 MJ/m2，年际变化较大，自2006年起出现突变性下降趋势，2010年下降趋势达到显著。平均日照时数为3424.5 h，2000年起出现突变性增长趋势，2002年增长趋势达到显著。太阳总辐射和日照时数在月际变化中均呈单峰型分布，其值均为5月份最大，12月份
最小。
魏哲花，冯广麟
Figure 8. Variation curve of hourly mean sunshine duration in Hami 图8. 哈密市平均逐时日照时数变化曲线
Figure 9. Variation curve of per hour sunshine duration monthly in Hami 图9. 哈密市各月逐时日照时数变化曲线
2) 哈密市具有较好的太阳能资源，属于资源很丰富带；各月太阳稳定度K 值均小于2，为稳定级别；年日照时数大于6小时天数平均为326 d ，太阳能利用价值很高；全天中9~17时为最佳利用时段，全年中除了11~12月上午日照时数相对偏少之外，其它月份白天太阳能资源均为最佳利用时段。
哈密市的太阳年总辐射量高于新疆平均值。从地形来看，因自西向东移动的气流到达哈密区域后，受东部祁连山所阻分为两股，一股进河西走廊，另一股经库鲁克塔克格低山区倒灌塔里木盆地，因此，哈密区域低层气流减弱，高层气流下沉，导致哈密气候干旱，晴天日数多，降水、雾、沙尘日数相对较少，云量较少，空气中水分少，以上条件保证了大气较好的透光性，能够有更多的太阳直射到达地面。因此，哈密市太阳能资源利用价值高，具有开发利用价值。
参考文献
[1] 阿帕尔, 叶尔克江. 昌吉市太阳总辐射的气候学计算及其变化特征分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 2007, 1(2): 36-39. [2] 杨勇, 普宗朝, 黄杰, 等. 博州地区1961-2006 年太阳能资源的分析评估[J]. 沙漠与绿洲气象, 2008(5): 41-45. [3] 杜军剑, 等. 和静县太阳总辐射计算及太阳能资源评估[J]. 沙漠与绿洲气象, 2013, 7(4): 45-50. [4] 魏凤英. 现代气候统计诊断预测技术[M]. 北京: 气象出版社, 1996.
[5] 中国气象局. 太阳能资源评估方法QX/TQX/T89-2008 [M]. 北京: 气象出版社, 2008: 1-7.
知网检索的两种方式：
1. 打开知网页面https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/kns/brief/result.aspx?dbPrefix=WWJD
下拉列表框选择：[ISSN]，输入期刊ISSN：2168-5711，即可查询2. 打开知网首页https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/
左侧“国际文献总库”进入，输入文章标题，即可查询
投稿请点击：https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/Submission.aspx
期刊邮箱：ccrl@https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,
【摘要】风电场区域范围内的风能资源藴藏状况，是开发风力发电项目最基础的组成因素，能否客观的掌握其风能资源状况是项目成功和避免投资风险的关键所在。 【关键词】区域初步甄选风资源评估微观选址 1 概述 风能资源评估是整个风电场建设、运行的重要环节，是风电项目的根本，对风能资源的正确评估是风电场建设取得良好经济效益的关键，有的风电场建设因风能资源评价失误，建成的风电场达不到预期的发电量，造成很大的经济损失。风能资源评估包括三个阶段：区域的初步甄选、区域风能资源评估及微观选址。 2 区域的初步甄选 建设风电场最基本的条件是要有能量丰富，风向稳定的风能资源。区域的初步甄选是根据现有的风能资源分布图及气象站的风资源情况结合地形从一个相对较大的区域中筛选较好的风能资源区域，到现场进行踏勘，结合地形地貌和树木等标志物在万分之一地形图上确定风电场的开发范围。 风电场场址初步选定后，应根据有关标准在场址中立塔测风。测风塔位置的选择要选具有代表整个风电场的风资源状况，具体做法：根据现场地形情况结合地形图，在地形图上初步选定可安装风机的位置，测风塔要立于安装风机较多的地方，如地形较复杂要分片布置立测风塔，测风塔不能立于风速分离区和粗糙度的过渡线区域，即测风塔附近应无高大建筑物、地形较陡、树木等障碍物，与单个障碍物距离应大于障碍物高度的3倍，与成排障碍物距离应保持在障碍物最大高度的10倍以上；测风塔位置应选择在风场主风向的上风向位置。 测风塔数量依风场地形复杂程度而定：对于较为简单、平坦地形，可选一处安装测风设备；对于地形较为复杂的风场，要根据地形分片布置测风点。 测风高度最好与风机的轮毂高度一样，应不低于风机轮毂高度的2/3，一般分三层以上测风。 3 区域风资源评估 区域风资源评估内容包括： 对测风资料进行三性分析，包括代表性，一致性，完整性；测风时间应保证至少一周年，测风资料有效数据完整率应满足大于90％，资料缺失的时段应尽量小(小于一周)。
中国气象科学研究院根据20世纪末期最新研究数据又重新计算了中国太阳能资源分布。 太阳能资源的分布具有明显的地域性。这种分布特点反映了太阳能资源受气候和地理等条件的制约。根据太阳年曝辐射量的大小，可将中国划分为4个太阳能资源带，如图所示。 这4个太阳能资源带的年曝辐射量指标： Ⅰ资源丰富带6700MJ(m2.a)* Ⅱ资源较富带5400-6700MJ/(m2.a) Ⅲ资源一般带4200-5400MJ/(m2.a) Ⅳ资源贫乏带< 4200MJ/(m2.a) 20世纪80年代中国的科研人员根据各地接受太阳总辐射量的多少，将全国划分为如下5类地区： (1)一类地区 全年日照时数为3200~3300h。在每平方米面积上一年内接受的太阳辐射总量为 6680~8400M]，相当于225~285kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括宁夏北部、甘肃北部、新疆东南部、青海西部和西藏西部等地。是中国太阳能资源最丰富的地区。 (2)二类地区 全年日照时数为3000~3200h。在每平方米面积上一年内接受的太阳能辐射总量为5852~6680 M]，相当于200~225kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括河北西北部、山西北部、内蒙古南部、宁夏南部、甘肃中部、青海东部、西藏东南部和新疆南部等地。为中国太阳能资源较丰富区。 (3)三类地区 全年日照时数为2200~3OOOh。在每平方米面积上一年接受的太阳辐射总量为 5016~5852M] ，相当于170~200kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括山东东南部、河南东南部、河北东南部、山西南部、新疆北部、吉林、辽宁、云南、陕西北部、甘肃东南部、
广东南部、福建南部、江苏北部、安徽北部、天津、北京和台湾西南部等地。为中国太阳能资源的中等类型区。 (4)四类地区 全年日照时数为1400~2200h。在每平方米面积上一年内接受的太阳辐射总量为4190~5016 MJ，相当于140~170kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括湖南、湖北、广西、江西、浙江、福建北部、广东北部、陕西南部、江苏南部、安徽南部以及黑龙江、台湾东北部等地。是中国太阳能资源较差地区。 (5)五类地区 全年日照时数为1000~1400h。在每平方米面积上一年内接受的太阳辐射总量为3344~4190 MJ，相当于115~140kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括四川、贵州、重庆等地。此区是中国太阳能资源最少的地区。 从两次测得的数据来看，我发现80年代到世纪末仅仅十几年我国的太阳能资源由原来的5个分区变为现在的4个分区，而且每个分区的辐射值均有降低现象。从太阳本体发射出的太阳辐射是不会减少的，造成太阳辐射量减少是因为我们的大气质量在逐渐减少，环境质量在逐渐降低。可见我们的太阳能事业还需继续发展来缓解地球的环境危机！
内蒙古工业大学 硕士学位论文 风资源评估方法研究 姓名：李常春 申请学位级别：硕士专业：动力机械及工程指导教师：刘志璋 20060601
摘要 针对我国大型风电场建设起步相对较晚，风能资源的测量评估依据不够充分，评估所用的资料大都是10米高度处的气象站资料。部分气象站由于周围建筑环境的影响使测量数据严重失真，给风电场的选址和规划方面带来很多困难。为此作者进行了风资源评估方法的研究。 本论文介绍了有关风资源的基本概念、风的变化和风的统计特性；从风电场测风的角度出发，分析了风资源测量站址的选择方法、测量参数分析及设备安装原则等。 在实际风电场测风的基础上，本论文运用WASP软件整合数据，提出了采用NASA （美国国家航空航天局）数据库中的风资料与瑞利概率密度函数相结合的方法，来拟合风速频率分布，评估当地风资源。作者利用锡林浩特风电场实测的一年数据和百灵庙的实测数据对新方法的准确度进行了验证。得到了如下结论： （1）论文提出的风资源评估的新方法，采用NASA数据库中的风资料数据计算风速分布频率的结果与实测一年的当地风资源数据计算结果的差值在±10%以内。 （2）本文提出的风资源评估的新方法和相关理论分析及应用技术能够指导当前的风电场的选址工作。 为了更好的开展本课题的后续工作，作者提出如下建议： （1）在测风塔安装的多层风速仪中，一定要安装50米高度处的风速仪，为进一步修正新方法的估计精度打好基础。 （2）本课题的提出的研究方法并未考虑地形地貌的影响，建议下一步研究中利用电子地图提高计算准确性。 （3）基于本课题的方法，进一步规划内蒙古自治区和我国的风能资源分布情况。关键词：风资源；NASA数据；瑞利分布函数；风速频率分布；评估
光伏电站太阳能资源评估 1、太阳能资源数据特点 根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。而《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。 目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：QX/T89-2008中方法）； 为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。 因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理 2.1、数据预处理 数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。本文不再对各环境因子进行规一化处理。 由于受传感器故障、AD采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。结合光伏电站太阳能分析工作实践与相关国家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如下表所示。 因记录的数据为每秒采样一次，并自动计算和记录的每1min的平均辐射值。因此，数据不再进行低通滤波。 2.2、数据的插补 采用期间（完整年）应获得的525600组数据（采样时间1min），因仪器故障等原因，数据一般存在缺失。需对缺失数据进行插补，
中国三北地区太阳能资源分布 按接受太阳能辐射量的大小，全国大致上可分为五类地区，如表1.1所示 五类地区分布图见图1.1
内蒙古太阳能资源状况： 内蒙古全区太阳能资源的分布自东部向西南增多，以巴彦淖尔市西部
及阿拉善盟最 多，太阳能总辐射量高达6490～6992兆焦耳/平方米，仅次于青藏高原，处我国的第二位。 一年之中，4～9月辐射总量与日照率都在全年的50%以上。特别是4～6月，东南季风还未推 进到内蒙古境内，所以空气干燥，阴云天气少，日照充足。内蒙古大部分年日照时数都大 于2700小时，其中： 1、巴彦淖尔市西部，日照时数为3100—3300小时。 巴彦淖尔市太阳能资源十分丰富，属我国太阳能资源富集区域。全市各地太阳年总辐 射量为198.8-208.5瓦/平方米之间，由东向西逐步增多。其中，杭锦后旗、五原为200-204 瓦/平方米之间，临河、乌中旗200瓦/平方米。各月总辐射的高值在5、6、7月，其次为8月 、4月和9月，其中5月达到极高值。5、6、7月的太阳高度角为一年中最高的时候，而5月是 降水量最少的月份，此时的云量少，晴天多，日照足，因而辐射强烈;6、7月份随云量和降 水天气的逐渐增多，总辐射量有所下降;8月为降水量多的时期，且日照时数也减少，辐射进一步减弱，其他月份由于太阳高度角低，日照时间短，比5月平均少30小时以上。
青海省位于青藏高原东北部，境内80%以上地区海拨高度3000m。大气层相对稀薄，目 光透过率高，加之气候干旱，降雨量少，无霜期长，云层遮蔽率低，故太阳能辐射资源十 分丰富。其特征为：一是年日照时间长，全省各地年日照时间达2300～3650h，年平均日照 率达60%～80%;二是光辐射强度大，省内各地的辐射总量达586×104～754×104kJ/m2·h。 三是直接辐射比例高。境内西、北部地区一般超过60%，全省直接辐射年平均值为419× 104kJ/m2·h以上。 新疆太阳能资源状况： 新疆水平表面太阳辐照度年总量为5×105～6.5×105 J / (cm2·a)，年平均值为5.8 ×105J/(cm2·a)，年总辐射量比同纬度地区高10%～15%，比长江中下游高15%～25%，仅次 于青藏高原，居全国第二位。太阳辐射峰值出现在东疆和南疆东部一带，最低值出现在博 州、阿尔泰和天山北麓部分地区，年总辐照度的区域分布大致是由东南向西北不均匀递减 。东南部太阳总辐照度多在5.8×105J/(cm2·a)以上，西北部均为5.2×105 J/(cm2·a)。
Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2019, 8(2), 168-174 Published Online March 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/journal/ccrl https://https://www.doczj.com/doc/0318541420.html,/10.12677/ccrl.2019.82019 Evaluation of Solar Energy Resource in Hami Zhehua Wei, Guanglin Feng Meteorological Bureau of Hami, Hami Xinjiang Received: Feb. 16th, 2019; accepted: Mar. 1st, 2019; published: Mar. 8th, 2019 Abstract Based on the meteorological data of total solar radiation and sunshine duration from 1998 to 2017 from Hami National Reference Climatological Station, the temporal and spatial distribution characteristics of solar radiation in Hami are analyzed by various statistical methods, and the so-lar energy resources in Hami are evaluated from the aspects of solar energy resource abundance, stability, available value and optimal utilization period. The results show that the average solar radiation in Hami in the past 20 years is 6105.47 MJ/m2, which varies greatly from year to year. The average sunshine duration was 3424.5 h, showing a significant growth trend. The total radia-tion and sunshine duration are the maximum in May and the minimum in December. Hami has good solar energy resource and belongs to abundance belt in resource. The solar energy resource is stable, the average number of daily sunshine duration more than 6 hours is 326 d, and the solar energy utilization value is very high. The best utilization period is 9~17 o’clock every day. Except for the relatively short sunshine hours in the morning of November-December, the rest time is the best utilization period throughout the year. Keywords Hami, Solar Radiation, Sunshine Duration, Solar Energy Resource 哈密市太阳能资源评估 魏哲花，冯广麟 哈密市气象局，新疆哈密 收稿日期：2019年2月16日；录用日期：2019年3月1日；发布日期：2019年3月8日 摘要 利用哈密市国家基准气候观测站1998~2017年太阳总辐射和日照时数气象资料，通过采用多种统计方法，
太阳能资源分析 太阳能作为可再生能源成员中主要的发展对象，其大规模的开发利用是目前人类调整能源消费结构、缓解能源危机、改善生态环境的最及时有效途径。太阳是一颗自己能发光的气体星球，其内部不断进行着热核反应，因而每时每刻都在稳定地向宇宙空间发射能量。人类开发太阳能主要是利用太阳光辐射所产生的能量，由于地球表面大部分被海洋覆盖，达到陆地表面的能量约占太阳达到地球范围内太阳辐射能的10%，然而太阳每秒钟到达地球陆地表面的辐射能相当于世界一年内消耗的各种能源所产生的总能量的3.5万倍，因此太阳能的开发利用日益受到人们的青睐。受日地距离（日地运动）、气象条件及地理位置等多种因素综合影响，不同季节、不同气象条件下地球上不同地区的太阳能资源分布又各不相同，因此对应于不同等级的太阳能资源。太阳能资源分析是大规模太阳能开发利用过程中较为关键的环节，资源分析结果的差异对大规模太阳能项目启动、开发利用及投资收益产生重大的影响。了解我国的太阳能资源分布、采用适当的方式获取有效的太阳能资源数据，利用先进的方法处理太阳能资源数据，依据国家颁布的太阳能资源评估标准（或规范）对拟开发项目的太阳能资源进行分析，其结果对太阳能资源的开发利用有着重要的指导意义。 太阳能资源分析其广义分析范围包含：全球（含海洋）太阳能辐射资源分布与分析概况、区域或国家大气候太阳能资源分布与分析；小气候形成的地域太阳能资源分布与分析。本文针对具体工程项目的需求，结合国内外现有技术水平和发展趋势，只对距离（具有代表性的小气候环境）观测站较近或容易获取有效辐照数据的项目地点进行太阳能资源分析，力求太阳能资源分析具备实用性和精确性，至于影响太阳能资源的各种因素（云量、气溶胶等）不在本文分析范围内。 1.我国太阳能资源分布及辐射分析 1.1我国太阳能资源分布 我国幅员辽阔，有着十分丰富的太阳能资源。据估算，我国陆地表面每年接受的太阳辐射能约为50×1018 kJ，全国各地太阳年辐射总量达335～837
我国太阳能资源分布概况 北极星太阳能光伏网 我国幅员广大，有着十分丰富的太阳能资源。据估算，我国陆地表面每年接受的太阳辐射能约为50x1018kJ，全国各地太阳年辐射总量达335～837kJ/cm2·a，中值为586kJ/cm2·a。从全国太阳年辐射总量的分布来看，西藏、青海、新疆、内蒙古南部、山西、陕西北部、河北、山东、辽宁、吉林西部、云南中部和西南部、广东东南部、福建东南部、海南岛东部和西部以及台湾省的西南部等广大地区的太阳辐射总量很大。尤其是青藏高原地区最大，那里平均海拔高度在4000m以上，大气层薄而清洁，透明度好，纬度低，日照时间长。例如被人们称为“日光城”的拉萨市，1961年至1970年的平均值，年平均日照时间为3005.7h，相对日照为68%，年平均晴天为108.5天，阴天为98.8天，年平均云量为4.8，太阳总辐射为816kJ/cm2·a，比全国其它省区和同纬度的地区都高。全国以四川和贵州两省的太阳年辐射总量最小，其中尤以四川盆地为最，那里雨多、雾多，晴天较少。例如素有“雾都”之称的成都市，年平均日照时数仅为1152.2h，相对日照为26%，年平均晴天为24.7天，阴天达244.6天，年平均云量高达8.4。其它地区的太阳年辐射总量居中。 我国太阳能资源分布的主要特点有：太阳能的高值中心和低值中心都处在北纬22°～35°这一带，青藏高原是高值中心，四川盆地是低值中心;太阳年辐射总量，西部地区高于东部地区，而且除西藏和新疆两个自治区外，基本上是南部低于北部;由于南方多数地区云雾雨多，在北纬30°～40°地区，太阳能的分布情况与一般的太阳能随纬度而变化的规律相反，太阳能不是随着纬度的增加而减少，而是随着纬度的增加而增长。 按接受太阳能辐射量的大小，全国大致上可分为五类地区： 一类地区 全年日照时数为3200～330O小时，辐射量在670～837x104kJ/cm2·a。相当于225～285kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括青藏高原、甘肃北部、宁夏北部和新疆南部等地。这是我国太阳能资源最丰富的地区，与印度和巴基斯坦北部的太阳能资源相当。特别是西藏，地势高，太阳光的透明度也好，太阳辐射总量最高值达921kJ/cm2·a，仅次于撒哈拉大沙漠，居世界第二位，其中拉萨是世界著名的阳光城。 二类地区 全年日照时数为3000～3200小时，辐射量在586～670x104kJ/cm2·a，相当于200～225kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括河北西北部、山西北部、内蒙古南部、宁夏南部、甘肃中部、青海东部、西藏东南部和新疆南部等地。此区为我国太阳能资源较丰富区。 三类地区 全年日照时数为2200～3000小时，辐射量在502～586x104kJ/cm2·a，相当于170～200kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括山东、河南、河北东南部、山西南部、新
国家标准《太阳能资源评估方法》 编制说明 一、工作简况 1、任务来源 本标准题目为《太阳能资源评估方法》，项目编号20150587-T-416。 本标准由中国气象局公共气象服务中心、中国气象局风能太阳能资源中心联合编写。 本标准由全国气候与气候变化标准化技术委员会风能太阳能气候资源分技术委员会(SAC/TC540/SC2)归口。 2、编制目的 我国的太阳能资源十分丰富，大规模开发利用太阳能资源对于我国调整能源结构、改善环境质量、应对气候变化等均具有重要意义。 近年来我国太阳能开发利用开速发展，科学地评估太阳能资源是国家制定太阳能发展规划的基础，也是太阳能工程建设的基本前提。 随着太阳能资源数据的应用越来越深入，数据的来源和处理方法也越来越多元化，太阳能资源评估中，除涉及的气象部门实测的和基于日照百分率计算的太阳辐射数据之外，还有大量的太阳能电站现场短期实测数据，以及根据卫星反演或数值模拟等方法得到的长序列格点化数据，这些数据也可用于太阳能资源评估。在国内外太阳能资源评估相关的文献和实践中，上述数据的处理和使用方法并未形成规范
性文件，不利于对我国的太阳能资源形成客观、准确的认识。为适应太阳能资源开发利用的需要，规范我国太阳能资源评估工作，特制订本标准。 太阳能开发方式多种多样，每种方式利用的太阳辐射能量有差异，例如按照一定角度放置的平板式光伏组件利用的是倾斜面上接收到的总辐射，而光热发电则利用的是法向直接辐射，而不同辐射数据的来源、计算和处理方法均存在较大差异，很难在一项标准中给出符合所有利用方式的太阳能资源评估方法。因此，本标准以水平面总辐射为主要指标，对到达地球表面的太阳能资源进行评价，这样也使得不同地区的太阳能资源具有可比性。下一步，我们还将在此基础上，逐步制定针对光伏发电、光热发电以及其他利用方式的太阳能资源评估方法相关标准。 3、主要工作过程 （1）2015年8月中国气象局下发了气象标准研制通知《中国气象局政策法规司关于下达2015年～2016年气象标准制修订计划的通知(气法函[2015]36号)》，成立编写小组，明确了目标任务。 （2）2015年9月正式立项，项目编号为20150587-T-416，项目名称为《太阳能资源评估方法》。 （3）2016年7月，形成工作组讨论稿。 （4）2016年7月至2017年12月，充分研究现场短期实测数据、卫星反演及数值模拟等方法得到的长序列格点化数据在太阳能资源
我国太阳能资源分布概述 编辑：sunny 作者：马月北京木联能软件技术有限公司高级工程师发表于：2014-04-09 来源：索比太阳能光伏网 摘要：根据过去一些太阳能辐射资源分布的相关研究，基于中国气象局及其下属单位、NREL和NASA 的研究成果，本文将对对我国太阳能资源分布情况进行描述。 Solarbe(索比)光伏太阳能网讯：摘要：根据过去一些太阳能辐射资源分布的相关研究，基于中国气象局及其下属单位、NREL和NASA的研究成果，本文将对对我国太阳能资源分布情况进行描述。 太阳能是一种清洁的、环保的可再生能源。太阳能发电成为目前备受关注的焦点之一。我国太阳能发电正处于蓬勃发展阶段，详细了解我国太阳能资源分布情况能够有效的指导宏观决策，对我国太阳能资源开发具有重要意义。 目前，一些机构已从事太阳辐射观测、数值模拟工作多年，并取得了重要成果。例如，中国气象局及其下属单位建立了多个太阳辐射观测站、气象站，组成了太阳能资源观测网，获取真实的观测资料，并结合气候统计和数值模拟等方法绘制我国太阳能资源气候分布图。美国可再生能源实验室（NREL）研发了太阳辐射气候模式（Climatological Solar Radiation (CSR) Model），结合云盖、水汽和示踪气体信息，并考虑气溶胶数量，计算得到分辨率为40km×40km的月平均太阳辐射数据，该数据免费对外开放。美国航空航天局（NASA）通过对卫星观测数据的反演，免费为用户提供分辨率为1°×1°的太阳辐射数据。 根据过去一些太阳能辐射资源分布的相关研究，基于中国气象局及其下属单位、NREL和NASA的研究成果，下面对我国太阳能资源分布情况进行描述。 一、我国太阳能资源分布概述 我国属太阳能资源丰富的国家之一，全国总面积2/3以上地区年日照时数大于2000小时，年辐射量在5000MJ／m2以上。据统计资料分析，中国陆地面积每年接收的太阳辐射总量为3.3×103～8.4×103MJ/m2，相当于2.4×104亿吨标准煤的储量。 根据国家气象局风能太阳能评估中心划分标准，我国太阳能资源地区分为以下四类： 一类地区（资源丰富带）：全年辐射量在6700~8370MJ/m2。相当于230kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括青藏高原、甘肃北部、宁夏北部、新疆南部、河北西北部、山西北部、内蒙古南部、宁夏南部、甘肃中部、青海东部、西藏东南部等地。 二类地区（资源较富带）：全年辐射量在5400～6700MJ/m2，相当于180～230kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括山东、河南、河北东南部、山西南部、新疆北部、吉林、辽宁、云南、陕西北部、甘肃东南部、广东南部、福建南部、江苏中北部和安徽北部等地。
中国的太阳能资源分布状态 我国幅员广大，有着十分丰富的太阳能资源。据估算，我国陆地表面每年接受的太阳辐射能约为50x1018kJ，全国各地太阳年辐射总量达335～837kJ／cm2?a，中值为586kJ／cm2?a。从全国太阳年辐射总量的分布来看，西藏、青海、新疆、内蒙古南部、山西、陕西北部、河北、山东、辽宁、吉林西部、云南中部和西南部、广东东南部、福建东南部、海南岛东部和西部以及台湾省的西南部等广大地区的太阳辐射总量很大。尤其是青藏高原地区最大，那里平均海拔高度在4000m以上，大气层薄而清洁，透明度好，纬度低，日照时间长。例如被人们称为“日光城”的拉萨市，1961年至1970年的平均值，年平均日照时间为3005.7h，相对日照为68％，年平均晴天为108.5天，阴天为98.8天，年平均云量为4.8，太阳总辐射为816kJ／cm2?a，比全国其它省区和同纬度的地区都高。全国以四川和贵州两省的太阳年辐射总量最小，其中尤以四川盆地为最，那里雨多、雾多，晴天较少。例如素有“雾都”之称的成都市，年平均日照时数仅为1152.2h，相对日照为26％，年平均晴天为24.7天，阴天达244.6天，年平均云量高达8.4。其它地区的太阳年辐射总量居中。 我国太阳能资源分布的主要特点有：太阳能的高值中心和低值中心都处在北纬22°～35°这一带，青藏高原是高值中心，四川盆地是低值中心；太阳年辐射总量，西部地区高于东部地区，而且除西藏和新疆两个自治区外，基本上是南部低于北部；由于南方多数地区云雾雨多，在北纬30°～40°地区，太阳能的分布情况与一般的太阳能随纬度而变化的规律相反，太阳能不是随着纬度的增加而减少，而是随着纬度的增加而增长。 按接受太阳能辐射量的大小，全国大致上可分为五类地区： 一类地区 全年日照时数为3200～330O小时，辐射量在670～837x104kJ／cm2?a。相当于225～285kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括青藏高原、甘肃北部、宁
Windfarmer软件操作步骤及注意事项 目录 一、目的： (1) 二、准备资料 (1) 三、计算步骤 (2) 1 wasp——导入文件: (2) 2 wasp-------输出文件： (2) 3 导入windfarmer： (2) 4 设置： (2) Windfarmer 应用步骤 (2) 001 前提：选型完成之后—— (2) 02 wasp部分 (3) 003 windfarmer部分 (5) 01 以现场测量数据为依据 (8) 004 RIX（陡峭度指标问题） (11) 006 损耗 (13) 007 不确定性 (13) 一、目的： windfarmer用于简单地形——基于wasp模型——同时也用于复核计算（湍流） 二、准备资料 1 原始风速数据——windgrogher——输出。Tab文件 2 边界坐标——txt-wob——或者自己在windfarmer里面地图上画 3 风机点位坐标——或者自己排布优化 4 功率曲线——.wtg 文件——wasp中建立一个风机后直接save为。Wtg格式文件 5 地图——.map+roughness 6
三、计算步骤 1 wasp——导入文件: windgrogher导出tab文件 wasp turbine editor导出风机功率曲线wtg文件 cad—globalmaper—wasp editor—导出contours+roughness的map文件 风机点位文件 计算resource grid文件前要设置边界（control+shift—画，control—移动） 若测风塔在风场边界之外则计算三个资源栅格（mast高度、mast轮毂高度、轮 毂高度） 2 wasp-------输出文件： Hub 高度的wrg文件 Mast 高度的wrg文件 3 导入windfarmer： Map+roughness地图文件 画边界点或者拖入wob文件 画出禁止区域等设置 导入风场和测风塔点位的wrg文件 布机或者导入风机点位坐标 风机属性设置——功率曲线设置——导入wtg文件 优化——迭代300-500次左右 4 设置： 控制面板设置 Windfarmer 应用步骤 001 前提：选型完成之后—— 01 windogragher部分风速数据处理整理成txt格式，包括风速风向标准偏差，
竭诚为您提供优质文档/双击可除光伏并网电站太阳能资源评估规范 篇一：光伏电站太阳能资源评估 光伏电站太阳能资源评估 1、太阳能资源数据特点 根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。而《太阳能资源评估办法》（qx/t89-20xx）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：qx/t89-20xx中方法）； 为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源 分析。但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统
计值相同。但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作 为订正太阳能数据的依据。并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。 因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。 2、太阳能资源数据预处理 2.1、数据预处理 数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。本文不再对各环境因子进行规一化处理。 由于受传感器故障、ad采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。结合光伏电站太阳能分析工作实践与相关国家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如下表所示。 因记录的数据为每秒采样一次，并自动计算和记录的每
青海 面积约72万平方公里，人口550万。处青藏高原东北部，北纬31°40′至39°19′，全省平均海拔３０００米以上，３０００—５０００米的地区占６７％。高原大陆性气候，降水少、温差大、日照时间长。处中纬度地带，太阳辐射强度大，光照时间长，年总辐射量每平方厘米可达６９０.８—７５３.６千焦耳，直接辐射量占辐射量的６０％以上，年绝对值超过４１８.６８千焦耳，仅次于西藏，位居全国第二。 西藏 面积约120多万平方公里，人口280万。地处世界上最大最高的青藏高原西南部，北纬26°44′至36°32′之间，平均海拔4千米以上。独特的高原气候，空气稀薄，日照充足，气温较低。西藏是中国太阳辐射能最多的地方，比同纬度的平原地区多一倍或三分之一，日照时数也是全国的高值中心，拉萨市的年平均日照时数达3021小时，年辐射量为6000—8000兆焦尔/平方米，呈自东向西递增分布，此数值仅次于撒哈拉沙漠居世界第二。宁夏 面积6.6万平方公里，人口560万。位于北纬35°14~39°23，山地海拔多在1600~3000米。宁夏太阳能资源丰富，是我国太阳辐射的高能区之一。据1961-2004年宁夏太阳辐射资料统计表明,全区平均5781MJ/ m2.a其空间分布特征是北部多于南部，南北相差约1000MJ/m2.a，灵武、同心最大，达6100 MJ/ m2.a以上。且太阳辐射能直接辐射多、散射辐射少，对于太阳能利用十分有利。全年平均总云量低于5成，晴天多，阴天少，日照时数多达2835h，年日照百分率达64％，北部石嘴山地区年日照时数高达3100 h。 内蒙古 面积118万平方公里，人口2400万。太阳能资源也很丰富，总辐射量在每平方米4800-6400兆焦耳，年日照时数为2600-3200小时。其中巴彦淖尔
风 能是清洁的可再生能源，大力开发利用风能资源是有效应对气候变化的重要举措之 一。中国政府十分重视风能资源的有序开发和合理利用，20世纪70年代至2006年期间，先后组织开展了3次全国风能资源普查，为我国的风能资源开发提供了基础依据；为更好地满足我国风能资源持续、有序、合理地规划和开发利用需要，国家发改委、财政部及国家相关部门决定在之前全国风 中国风能资源的详查和评估 ■文—中国气象局风能太阳能资源评估中心 能资源普查结果的基础上，实施“全国风能详查和评价”项目，该项目针对中国大陆风能资源丰富、适宜建设大型风电场、具备风能资源规模化开发利用条件的地区，通过现场观测、数值模拟、综合分析等技术手段，进一步摸清我国陆上风能资源特点及其分布，为促进我国风电又好又快发展做好前期工作。该项目于2008年正式启动，由中国气象局具体牵头组织实施。 一、中国风能资源详查和评估技术发展和项目主要成果 1. 初步建立全国陆上风能资源专业观测网 依托全国风能资源详查和评价工作，中国气象局针对风能资源规划和风电场选址需要，采用规范、统一的标准，在中国大陆风能资源可利用区域设立了400座70～120米高的测风塔，初步建成了全国陆上风能资源专 图1 全国风能资源专业观测网测风塔分布示意图
业观测网（图1），该专业观测网于2009年5月正式全网观测运行，已获取的实地观测数据为全国（陆上）风能详查和评价提供了可靠的依据，同时也为规范风能资源观测的专业化运行和管理积累了丰富的实际操作经验。该专业观测网的持续运行，可为开展风能预报业务和风电场后评估提供基础支持。 2. 研发了适用于中国的风能资源评估系统 中国气象局风能太阳能资源评估中心在引进和吸收加拿大、丹麦和美国等风能数值模拟评估的成功经验基础上，根据中国地理、气候特点进行改进和优化，采用先进的地理信息系统（GIS）分析技术，开发了适于中国气候和地理特点的风能资源评估系统（W E R A S/C M A），数值模拟的水平分辨率达到1千米以下，风能参数模拟精度能够满足各级风电规划和风电场选址需要。图2展示了W E R A S/ CMA的系统工作流程图。 3. 研发了规范、适用的风能资源 计算评估系统 依据IEC61400-1、IEC61400- 12-1、GB/T 18710-2002、QX/T74- 2007等国际国内风能资源计算评估技 术规范，在气象部门原有的“风能资 源计算评估系统” V1.0版软件基础上 进行研制和完善，使之适用于风能专 业观测网一体化观测系统特有的仪器 设置和数据采集方式，实现了多种观 测仪器原始数据格式的标准转换，原 始观测数据的质量检查、缺测数据的 自动插补订正、统一的数据库管理、 Word文档图表的全自动生成等功能， 满足了本项目计算评估大量的数据处 理、规范的参数计算、标准的图表制 作和便捷的报告编制等要求。 4. 建立了风能资源数据库共享系统 以地理信息系统和网络技术为支 撑，根据风能观测数据的采集和传输 特点，通过新一代气象通信系统，建 立了具备测风塔观测数据实时采集、 传输、质量控制、统计加工、分发存 储等全功能处理流程；建成的全国 风能资源数据库包括了风能观测塔数 据、风能评估参政气象站历史数据、 数值模拟计算结果和风能资源综合评 价的各类参数，通过分级管理形成了 全国风能资源数据共享系统，可为全 社会各个层面提供风能基础数据、评 估参数和图表成果等的公共服务。 5. 编制完善了一系列风能资源详 查和评价的规范性技术文件 针对项目执行中的各个技术环 节，参考国际、国内相关规范，考虑 我国气候特点、地理条件等因素，并 结合本项目工作大纲要求，研究编制 了《风能资源详查和评价工作测风塔 选址技术指南》、《测风塔塔体及其 防雷技术要求》、《测风塔风能观测 系统技术要求》和《风能资源综合评 价技术规定》、《风能资源短期数值 模拟技术规定》等规范性技术文件， 在规范和指导项目执行的同时，及时 进行总结、补充和修正，使各规范性 技术文件更加完善、合理，并具有普 适性和可操作性。 图2 WERAS/CMA的系统工作流程图
资源评估 我国的太阳能资源 我国幅员广大，有着十分丰富的太阳能资源。据估算，我国陆地表面每年接受的太阳辐射能约为50x1018kJ，全国各地太阳年辐射总量达335～837kJ／cm2·a，中值为586kJ／cm2·a。从全国太阳年辐射总量的分布来看，西藏、青海、新疆、内蒙古南部、山西、陕西北部、河北、山东、辽宁、吉林西部、云南中部和西南部、广东东南部、福建东南部、海南岛东部和西部以及台湾省的西南部等广大地区的太阳辐射总量很大。尤其是青藏高原地区最大，那里平均海拔高度在4000m以上，大气层薄而清洁，透明度好，纬度低，日照时间长。例如被人们称为“日光城”的拉萨市，1961年至1970年的平均值，年平均日照时间为3005.7h，相对日照为68％，年平均晴天为108.5天，阴天为98.8天，年平均云量为4.8，太阳总辐射为816kJ／cm2·a，比全国其它省区和同纬度的地区都高。全国以四川和贵州两省的太阳年辐射总量最小，其中尤以四川盆地为最，那里雨多、雾多，晴天较少。例如素有“雾都”之称的成都市，年平均日照时数仅为1152.2h，相对日照为26％，年平均晴天为24.7天，阴天达244.6天，年平均云量高达8.4。其它地区的太阳年辐射总量居中。 我国太阳能资源分布的主要特点有：太阳能的高值中心和低值中心都处在北纬22°～35°这一带，青藏高原是高值中心，四川盆地是低值中心；太阳年辐射总量，西部地区高于东部地区，而且除西藏和新疆两个自治区外，基本上是南部低于北部；由于南方多数地区云雾雨多，在北纬30°～40°地区，太阳能的分布情况与一般的太阳能随纬度而变化的规律相反，太阳能不是随着纬度的增加而减少，而是随着纬度的增加而增长。 按接受太阳能辐射量的大小，全国大致上可分为五类地区： 一类地区 全年日照时数为3200～330O小时，辐射量在670～837x104kJ／cm2·a。相当于225～285kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括青藏高原、甘肃北部、宁夏北部和新疆南部等地。这是我国太阳能资源最丰富的地区，与印度和巴基斯坦北部的太阳能资源相当。特别是西藏，地势高，太阳光的透明度也好，太阳辐射总量最高值达921kJ／cm2·a，仅次于撒哈拉大沙漠，居世界第二位，其中拉萨是世界著名的阳光城。 二类地区 全年日照时数为3000～3200小时，辐射量在586～670x104kJ／cm2·a，相当于200～225kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括河北西北部、山西北部、内蒙古南部、宁夏南部、甘肃中部、青海东部、西藏东南部和新疆南部等地。此区为我国太阳能资源较丰富区。 三类地区 全年日照时数为2200～3000小时，辐射量在502～586x104kJ／cm2·a，相当于170～200kg标准煤燃烧所发出的热量。主要包括山东、河南、河北东南部、山西南部、新疆北部、吉林、辽宁、云南、陕西北部、甘肃东南部、广东南部、福建南部、江苏北部和安徽北部等地。 四类地区
基于MATLAB的太阳能资源分析 摘要：为了减少数据处理的繁琐性和提高数据处理的准确度和效率，本文介绍 了利用了MATLAB数据处理和图形处理而编制的一款太阳能资源评估软件，将太 阳能资源数据按照最小二乘法等分析方法进行长序列征订、程序设计并数据处理，将结果用图表形式输出。 关键词：光伏电站；太阳能资源；分析 1 引言 截至2014年底，云南省内投产光伏电站达到300MW以上，目前正在规划、建设、设计 的光伏电站超过约2000MW。由于云南省光伏电站具有海拔高、湿度大、地形复杂等特点， 使得前期设计时间较长。尤其是因高原地形引起的太阳能资源分布复杂，对太阳能资源评估 提出较大的挑战。 MATLAB具有程序简单可靠、处理时间短、计算精度高优点，并能得到仿真图像，所以 编制了基于MATLAB的针对太阳能资源评估的分析、计算方法软件，利用MATLAB强大的数 据可视化功能，实现了数据的可视化，使得数据的描述更为生动、直观，对太阳能资源评估 更直观、将分析数据以图形的实行体现，并整理。在光伏电站的前期太阳能资源数据分析中，节省了大量的时间。 2 太阳能资源数据特点 根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）[1]的要求：项目现场太阳辐射 观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序 列数据。而《太阳能资源评估办法》（QX/T 89-2008）[2]中的方法不能满足《光伏发电工程 可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。 现有的太阳能资源评估的技术手段有三种：基于气象站历史观测资料的评估、基于辐射 观测站观测资料的评估和太阳能资源评估的数值模拟（即：QX/T 89-2008中方法）； 为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映 光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。但由于受气象及地形影响，太阳 能资源的随机性较大。在一些光伏电站内，虽然太阳能年与长系列长系列年太阳能辐射统计 值相同。但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。如果只是单一以实测数据年与长系列 年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。并不能反映实测数据年内各月相对于长系 列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。 因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前云南省电力设计院在进行光伏电站的太阳 能资源评估时，结合实际的工程经验和类似工程相应资源的评估办法，采用基于气象站历史 观测资料的评估与基于辐射观测站观测资料的评估相结合的方式，编制一款太阳能资源分析、评估软件。本文首先以云南省某光伏电站实测数据及参考气象站为例。对代表年的数据进行 订正。并对其结果进行比较分析。 3 太阳能资源数据分析 3.1 数据预处理 数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。本文不再对各环 境因子进行规一化处理。 由于受传感器故障、AD采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据 在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法 见下文）。根据云南省光伏电站气象特征，结合前期光伏电站太阳能分析工作实践与相关国 家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如表1所示。