太阳能评估与预测-大气对太阳辐射影响（第一部分）

最新推荐文章于 2025-12-01 14:23:28 发布
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#深度学习

本文探讨了到达地面的太阳辐射受大气散射、吸收及云层影响的复杂性，着重于云的光学厚度、类型和粒子大小对太阳直接辐射的影响。介绍用于预测太阳辐照度的方法，考虑太阳位置、大气特性及其变化效应。

到达地面的太阳辐射被大气散射和吸收（不计算地面反射经过再次大气反射，以及大气发射的辐射），但是众所周知影响太阳直接辐射的最大的是云的影响（云的光学厚度，水云和冰路径，以及有效云滴半径）。

大约97%的辐射来自太阳光谱的波长范围为290nm至3000nm，在大气层顶部的太阳光谱是相当恒定的，近似于发出5520 K的黑体辐射。

预测太阳辐照度的方法必须考虑太阳的位置和大气特性的变化以及这些特性的影响太阳能转换系统。

太阳能预测处理流程图

3、智能电网中太阳能辐射预测与需求响应策略
lake5的博客
06-17 56
本文探讨了智能电网中两种关键技术：基于非线性自回归神经网络（NAR和NARMA）的太阳能辐射预测方法，以及商业园区微电网中医疗冰柜的需求响应策略。通过ANNs对全球水平辐照度（GHI）进行短期预测，并结合PVsim估算光伏能量生产，提高了太阳能的利用效率。同时，医疗冰柜作为灵活负载，通过多物理需求响应框架优化电网运行，增强了电网稳定性并降低了峰值功率消耗。研究还分析了这两种技术的综合优势、应用前景以及未来发展方向，包括技术改进、市场机制建设与数据安全挑战。
59、机器学习在太阳能辐射预测与医疗记录分析中的应用研究
ooo22的博客
06-29 35
本文探讨了机器学习在太阳能辐射预测和医疗记录分析中的应用。在太阳能辐射预测方面，基于NNARX模型并采用多种训练函数进行评估，结果显示Levenberg–Marquardt训练函数表现最优。在医疗记录分析中，重点研究了决策树集成模型及其可视化分析技术，发现SHAP在模型解释方面具有更高的可解释性。此外，文章还展望了未来研究方向，并强调了模型可解释性与多学科合作的重要性。
bp神经网络数字识别matlab_MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测
weixin_39700215的博客
11-28 752
点击上方蓝字关注“公众号”MATLAB基于BP神经网络的光伏发电太阳辐照度预测光伏发电功率主要受太阳辐照度影响，所以准确预测太阳辐照度对光伏功率预测十分重要。程序采用小波分解先对辐照度数据进行分解，然后再用bp神经网络对分解的辐照度数据分别预测，再组合作为最后的预测结果。 人工神经网络(Artificial Neural Network，缩写为ANN)预测技术能从数据样本中自动地学习以前...
太阳能评估与预测 （第一部分，背景-太阳辐射）
塔奇克马AI
09-21 3269
太阳辐射照度一般表述为辐射通量密度或者功率密度单位为,而太阳能转化为其他能源是需要将入射太阳辐射照度乘以收集器的总有效面积。估计太阳能发电的过程是基于可用的太阳辐照度，特定系统设计以及其他重要的环境因素。在考虑转换以及设备运行期间的能量损耗，光伏板的能量转换效率一般低于20%。对于CSP来说，由于热力学效应的非线性，将CSP的输出与DNI联系很具有挑战。目前有很多模型可以用来估计太阳能转换系统的性能例如： Marion, B., M. Anderberg, and P. Gray-Hamm. 2006.
基于MATLAB的BP神经网络太阳辐射预测
ScriptCharm的博客
09-13 355
在本文中，我们将使用MATLAB编写一个基于BP（反向传播）神经网络的太阳辐射预测模型，并提供相应的源代码。通过收集合适的输入和输出数据，并使用神经网络工具箱进行训练，我们可以预测太阳辐射的数值。当然，为了得到更准确的预测结果，还可以对神经网络模型进行优化和调参。例如，可以尝试不同的隐藏层大小、训练集和测试集的比例，以及不同的训练算法和参数。在上面的代码中，我们首先设置了隐藏层的神经元数量，并创建了一个前馈神经网络模型。最后，我们使用训练好的模型对输入数据进行预测，得到太阳辐射的预测值。
SolarCube: 高分辨率太阳辐照预测基准数据集
2401_88870554的博客
11-30 2322
1.1 数据来源与类型地球同步卫星影像：从GOES-16和Himawari-8卫星提取了三个光谱波段的数据（0.47 µm、0.86 µm和13.3 µm），这些波段与地表太阳辐照高度相关。GOES-16提供15分钟分辨率影像，而Himawari-8的时间分辨率为10分钟，经过平均处理后也达到了15分钟。物理模型计算的太阳辐照数据：利用辐射传输模型生成的15分钟分辨率的太阳辐照数据，通过辐射传输参数化模型推导出地表接收到的太阳辐照。模型使用了卫星影像的波段信息，并结合了表面反射率、大气水汽含量等变量。
太阳能辐射预测与微电网恢复策略研究
- **案例研究与数据集**：为实现对每小时全球太阳能辐射（GSR）的预测，采用新的优化算法，结合机器学习模型，并利用摩洛哥得土安科学学院屋顶气象站收集的外生数据。通过皮尔逊系数测试，筛选出与太阳能辐射显著...
【太阳能辐射影响：预测准确性的关键】
太阳能辐射预测是新能源领域的一个关键研究方向，对太阳能发电站的运营优化、建筑设计以及环境监测等领域具有重要价值。本文首先介绍了太阳能辐射的基础概念和经典及高级预测模型，包括统计学模型、物理学模型、机器...
太阳能辐射预测：智能输入组合与建模方法
# 太阳能辐射预测：智能输入组合与建模方法 ## 1. 智能方法概述 在太阳能辐射预测领域，以往缺乏系统研究来探寻所有可能的输入组合并应用于预测技术。目前提出了一种智能方法，用于寻找最佳输入组合并应用于太阳能...
太阳能辐射计算_第三讲地外水平面辐射量的计算.pdf
11-12
本文将详细介绍如何计算地外水平面的太阳辐射量，这对于太阳能系统的规划与设计具有重要意义。 #### 二、地外水平面辐射量的概念 地外水平面辐射量是指地球大气层外部某一水平面上单位时间内接收到的太阳辐射能量...
EMC环境底噪测试方法
weixin_40861725的博客
07-02 8445
1.首先，确认频谱仪的仪器底噪下限，因为仪器底噪决定了仪器所能探测到的最小环境底噪。若仪器底噪过大，则会将环境底噪淹没，因此仪器底噪应该尽可能小。常用的频谱仪器最低底噪能达到-155dBm/Hz左右。 查看仪器底噪下限的方法：将频谱仪的衰减值调为0dB，打开仪器的预置放大器，此时仪器底噪为最低。可以计算仪器底噪的值 = 频谱仪显示的值 - 10lgRBW。如下图所示，仪器的底噪能达到-159.24dBm/Hz，能够很好地探测环境噪声。 2、对频谱仪的RBW和VBW进行设置。据有经验的测试人员描述，R
【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
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04-12 2581
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疾风气象大模型：实现太阳辐照度数据全球可视化的创新方案
专注AI大模型,软件混淆,授权
04-30 375
太阳辐照度的精准预测与直观可视化是可再生能源数字化转型的关键基础设施。疾风气象大模型通过人工智能与气象科学的深度融合，为全球太阳能开发利用提供了可靠的技术支撑。我们期待与更多行业伙伴合作，共同推动清洁能源的高效利用。附录：技术指标对比表指标传统数值模型疾风气象大模型时间分辨率3小时1小时空间分辨率25公里5公里72小时预测MAE12-15%4-6%数据处理延迟2-3小时30分钟内支持区域有限区域全球覆盖数据来源：疾风气象实验室测试结果，2025年。
国能日新太阳辐射指数预测大赛个人baseline(0.17)
karmacode的博客
10-27 4188
刚接触这种比赛也没多久，大佬太多，主要是学习大佬的trick吧，拿奖是没想过了。 该baseline是本人自己写的，跟大佬的baseline没法比的。 特征基本上没有做，就清洗了下数据，模型采用的是最简单的线性回归模型。 目前线上成绩 0.17339 提升空间：做特征，换模型，做下融合。用深度学习应该也没问题。 比赛地址 完整代码 import pandas as pd import numpy ...
第二部分 太阳能预测（半经验模型）
塔奇克马AI
07-19 1328
1. 基于卫星的半经验卫星预测光伏 https://community.wmo.int/activity-areas/wmo-space-programme-wsp/satellite-status#geocurrent 目前的静止卫星包括日本美国欧盟印度俄罗斯以及中国韩国的卫星已经实现了对全球的覆盖 ...
太阳能评估与预测 （第一部分，背景）
塔奇克马AI
09-20 766
太阳能与其他能源不同强烈的依赖选址和和天气，精确地光能预报和评估可以降低项目选址风险，并且建议适当的太阳能转换技术，以及运行太阳能电站并网的方案。太阳能资源评估是指对特定地点，一段历史时间内可用于将太阳辐射转化为能源的评估。 太阳能预测是太阳能发电网日常运行需要的。光能评估和预测对于太阳能项目的每个阶段都非常必要。 企划阶段：根据历史太阳能资源数据以及其他技术工艺，确定潜在项目的位置和电力技术。 设计阶段：选择最佳的技术（光热，光伏等），模拟合理的配套设备，用于产生期望的输出和项目寿命。 部署阶段：
太阳能评估与预测 （第一部分；前言）
塔奇克马AI
09-20 567
自爱因斯坦发现光电效应之后，将光能转化为电能的研究一直在进行之中。美国国家可再生能源实验室（NREL）提供了一张自1976年到2020年的光伏技术研究的最高转换效率的图表。然而光伏电池技术的提高不一定表示对光能利用率的提高。还要依赖光伏电站选址，太阳能预报等相关技术发展。 图1.1 太阳能电池转换效率变画图（https://www.nrel.gov/pv/ce...
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
最新发布
子午的博客
12-01 494
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
基于DEM的全年逐小时太阳辐射计算工具
“matlab开发-SolarRadiation”这一项目聚焦于利用MATLAB编程语言实现对数字高程模型（DEM）进行太阳辐射模拟与计算，其核心功能是评估在一年时间尺度内每小时的地表太阳辐射总量。该项目通过编写一个名为`...
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