基于MATLAB的太阳能资源分析76

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。