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太阳辐射模型及其应用 版权信息
- ISBN：9787030714138
- 条形码：9787030714138 ; 978-7-03-071413-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
太阳辐射模型及其应用 本书特色
适读人群 ：太阳能开发利用、建筑光热环境、建筑能耗模拟、气象及农业生产等方面的研究人员与科技工作者，高等院校相关专业研究生该书是一本全面、详细介绍太阳辐射理论模型及其应用方面的专著。
太阳辐射模型及其应用 内容简介
本书从太阳辐射基本参数的计算开始，讨论了太阳总辐射及散射辐射的测量，在此基础上对比了不同类型水平面太阳总辐射和散射辐射模型的精度，并分析了其适用性，此外，对比分析了倾斜面的各向同性散射辐射模型和各向异性散射辐射模型，在此基础上开发了太阳辐射相关软件。本书可供各类太阳能光伏及光热利用、建筑节能及能耗模拟的研究者、设计者和使用者阅读使用，对他们了解并使用太阳辐射的基本理论具有重要的参考价值。
太阳辐射模型及其应用 目录
目录
序
前言
第1章 太阳辐射基本参数的计算 1
1.1 太阳几何学基本参数的计算 1
1.2 倾斜面的太阳位置计算 3
1.2.1 朝向赤道(即正南)方向的倾斜面 3
1.2.2 任意朝向的倾斜面 4
1.3 大气层外水平面辐射量的计算 5
1.3.1 大气层外水平面瞬时辐射照度的计算 5
1.3.2 大气层外水平面小时辐射量的计算 5
1.3.3 大气层外水平面日辐射量的计算 6
1.4 大气层外倾斜面辐射量的计算 6
1.4.1 大气层外倾斜面瞬时辐射照度的计算 6
1.4.2 大气层外倾斜面小时辐射量的计算 6
1.4.3 大气层外倾斜面日辐射量的计算 7
1.5 典型日大气层外太阳辐射量的计算结果 7
1.5.1 典型日大气层外月平均日辐射量的计算 7
1.5.2 典型日大气层外瞬时辐射照度的计算 8
1.5.3 典型日大气层外逐时辐射量的计算 10
1.5.4 典型日大气层外日辐射量的计算 11
第2章 太阳总辐射的理论模型 13
2.1 太阳总辐射的确定性模型 13
2.1.1 基于日序数建立的太阳总辐射模型 13
2.1.2 基于日照百分率建立的太阳总辐射模型 14
2.1.3 基于温度建立的太阳总辐射模型 16
2.1.4 基于其他气象参数建立的太阳总辐射模型 25
2.2 太阳总辐射的非确定性模型 43
2.2.1 大气逐层削弱的太阳总辐射模型 43
2.2.2 基于神经网络建立的太阳总辐射模型 49
第3章 太阳散射辐射的理论模型 52
3.1 各向同性散射辐射模型 52
3.2 各向异性散射辐射模型 52
3.2.1 既有散射辐射模型的分析 52
3.2.2 散射辐射新模型的构建 54
3.3 其他散射辐射模型 63
3.3.1 确定性散射辐射模型 63
3.3.2 非确定性散射辐射模型 80
第4章 各向异性太阳辐射的遮阳控制策略 82
4.1 遮阳控制策略 82
4.2 季节性因素的影响 83
4.3 不同玻璃材质的影响 84
4.4 倾角的影响 86
4.5 天气状况的影响 89
4.6 遮阳控制策略的研究结论 91
第5章 适应近年来大气状况变化的太阳辐射模型修正 93
5.1 大气污染及其对太阳辐射影响的现状分析 93
5.1.1 大气污染的现状分析 93
5.1.2 太阳辐射的历年变化状况 94
5.2 太阳总辐射模型的修正方法及修正思路 94
5.2.1 基于能量平衡分析的太阳总辐射与日照时间品质关系的研究 94
5.2.2 基于雾霾散射-削弱效应研究其对太阳辐射的影响 96
5.2.3 太阳总辐射日值分解为逐时值的新模型 99
5.2.4 上海地区太阳总辐射新模型 104
5.3 太阳总辐射模型修正效果的对比分析 105
5.3.1 基于SVM算法研究雾霾对太阳总辐射的影响 105
5.3.2 基于雾霾散射-削弱效应研究其对太阳辐射的影响 107
5.3.3 基于能量平衡分析的太阳总辐射与日照时间品质关系的研究 109
5.3.4 太阳总辐射日值分解为逐时值的新模型 112
5.3.5 上海地区太阳总辐射新模型的性能分析 112
5.4 太阳散射辐射模型的修正方法及修正思路 113
5.4.1 各向异性散射辐射的新模型 114
5.4.2 各向异性太阳散射辐射新模型的简化模型 116
5.4.3 重度雾霾地区基于AQI修正的太阳散射辐射日值新模型的研究 119
5.5 太阳散射辐射模型的修正效果对比分析 123
5.5.1 各向异性散射辐射新模型的修正效果 123
5.5.2 各向异性太阳散射辐射新模型的简化模型 124
5.5.3 重度雾霾地区基于AQI修正的太阳散射辐射日值新模型的研究 125
第6章 太阳辐射相关软件的开发 128
6.1 太阳辐射基本参数的计算程序 128
6.1.1 概述 128
6.1.2 运行环境 129
6.1.3 使用说明 129
6.2 基于神经网络的太阳散射辐射求解MATLAB工具箱V1.0 132
6.2.1 概述 132
6.2.2 运行环境 133
6.2.3 使用说明 133
6.3 基于神经网络算法的太阳散射辐射预测及评估MATLAB工具箱V1.0 137
6.3.1 概述 137
6.3.2 运行环境 138
6.3.3 使用说明 139
6.4 基于GPI的模型性能评价软件 142
6.4.1 概述 142
6.4.2 运行环境 143
6.4.3 使用说明 143
主要参考文献 149
附录一 太阳辐射基本参数计算程序软件源程序 157
附录二 基于神经网络的太阳散射辐射求解MATLAB工具箱源程序 172
附2.1 AA_NN_diffradi_ratio函数源程序 172
附2.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函数源程序 173
附2.3 BP主成分分析神经网络模型函数源程序 174
附2.3.1 main_PCA_prediction函数源程序 174
附2.3.2 main_PCA_prediction_cal函数源程序 176
附2.4 Elman神经网络模型函数源程序 179
附2.4.1 main_Elman_prediction函数源程序 179
附2.4.2 main_Elman_prediction_cal函数源程序 180
附2.5 遗传算法神经网络模型函数源程序 182
附2.5.1 main_genetic_prediction函数源程序 182
附2.5.2 main_genetic_prediction_cal函数源程序 186
附2.5.3 遗传神经网络模型中其他函数源程序 192
附2.6 statis_para_calcu函数源程序 200
附2.7 para_compar_selec函数源程序 202
附2.8 测试脚本及附属函数源程序 204
附2.8.1 脚本AA_NN_program_test 204
附2.8.2 getdata函数源程序 205
附2.8.3 divide函数源程序 206
附录三 基于神经网络算法的太阳散射辐射预测及评估MATLAB工具箱源程序 207
附3.1 AA_NN_diffradi_ratio函数源程序 207
附3.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函数源程序 209
附3.3 SVM神经网络模型函数源程序 212
附3.3.1 main_SVM_prediction函数源程序 212
附3.3.2 main_SVM_prediction_cal函数源程序 213
附3.3.3 SVMcgForRegress函数源程序 214
附3.4 RBF神经网络模型函数源程序 217
附3.4.1 采用approximate函数的RBF神经网络 217
附3.4.2 采用exact函数的RBF神经网络 219
附3.5 PSO神经网络模型函数源程序 221
附3.5.1 main_PSO_prediction函数源程序 221
附3.5.2 main_PSO_prediction_cal函数源程序 226
附3.5.3 PSO_fitness_fun函数源程序 234
附3.6 小波神经网络模型函数源程序 235
附3.6.1 main_smallwave_prediction函数源程序 235
附3.6.2 main_smallwave_prediction_cal函数源程序 240
附3.6.3 mymorlet函数源程序 248
附3.6.4 d_mymorlet函数源程序 248
附3.7 statis_para_calcu函数源程序 249
附3.8 GPI_statispara_cal函数源程序 252
附3.9 测试脚本及附属函数源程序 259
附3.9.1 脚本AA_NN_program_test 259
附3.9.2 getdata函数源程序 261
附3.9.3 divide函数源程序 262
附录四 基于GPI的模型性能评价软件源程序 264
附4.1 different_GPI_calcute_method函数源程序 264
附4.2 getdata函数源程序 282
序
前言
第1章 太阳辐射基本参数的计算 1
1.1 太阳几何学基本参数的计算 1
1.2 倾斜面的太阳位置计算 3
1.2.1 朝向赤道(即正南)方向的倾斜面 3
1.2.2 任意朝向的倾斜面 4
1.3 大气层外水平面辐射量的计算 5
1.3.1 大气层外水平面瞬时辐射照度的计算 5
1.3.2 大气层外水平面小时辐射量的计算 5
1.3.3 大气层外水平面日辐射量的计算 6
1.4 大气层外倾斜面辐射量的计算 6
1.4.1 大气层外倾斜面瞬时辐射照度的计算 6
1.4.2 大气层外倾斜面小时辐射量的计算 6
1.4.3 大气层外倾斜面日辐射量的计算 7
1.5 典型日大气层外太阳辐射量的计算结果 7
1.5.1 典型日大气层外月平均日辐射量的计算 7
1.5.2 典型日大气层外瞬时辐射照度的计算 8
1.5.3 典型日大气层外逐时辐射量的计算 10
1.5.4 典型日大气层外日辐射量的计算 11
第2章 太阳总辐射的理论模型 13
2.1 太阳总辐射的确定性模型 13
2.1.1 基于日序数建立的太阳总辐射模型 13
2.1.2 基于日照百分率建立的太阳总辐射模型 14
2.1.3 基于温度建立的太阳总辐射模型 16
2.1.4 基于其他气象参数建立的太阳总辐射模型 25
2.2 太阳总辐射的非确定性模型 43
2.2.1 大气逐层削弱的太阳总辐射模型 43
2.2.2 基于神经网络建立的太阳总辐射模型 49
第3章 太阳散射辐射的理论模型 52
3.1 各向同性散射辐射模型 52
3.2 各向异性散射辐射模型 52
3.2.1 既有散射辐射模型的分析 52
3.2.2 散射辐射新模型的构建 54
3.3 其他散射辐射模型 63
3.3.1 确定性散射辐射模型 63
3.3.2 非确定性散射辐射模型 80
第4章 各向异性太阳辐射的遮阳控制策略 82
4.1 遮阳控制策略 82
4.2 季节性因素的影响 83
4.3 不同玻璃材质的影响 84
4.4 倾角的影响 86
4.5 天气状况的影响 89
4.6 遮阳控制策略的研究结论 91
第5章 适应近年来大气状况变化的太阳辐射模型修正 93
5.1 大气污染及其对太阳辐射影响的现状分析 93
5.1.1 大气污染的现状分析 93
5.1.2 太阳辐射的历年变化状况 94
5.2 太阳总辐射模型的修正方法及修正思路 94
5.2.1 基于能量平衡分析的太阳总辐射与日照时间品质关系的研究 94
5.2.2 基于雾霾散射-削弱效应研究其对太阳辐射的影响 96
5.2.3 太阳总辐射日值分解为逐时值的新模型 99
5.2.4 上海地区太阳总辐射新模型 104
5.3 太阳总辐射模型修正效果的对比分析 105
5.3.1 基于SVM算法研究雾霾对太阳总辐射的影响 105
5.3.2 基于雾霾散射-削弱效应研究其对太阳辐射的影响 107
5.3.3 基于能量平衡分析的太阳总辐射与日照时间品质关系的研究 109
5.3.4 太阳总辐射日值分解为逐时值的新模型 112
5.3.5 上海地区太阳总辐射新模型的性能分析 112
5.4 太阳散射辐射模型的修正方法及修正思路 113
5.4.1 各向异性散射辐射的新模型 114
5.4.2 各向异性太阳散射辐射新模型的简化模型 116
5.4.3 重度雾霾地区基于AQI修正的太阳散射辐射日值新模型的研究 119
5.5 太阳散射辐射模型的修正效果对比分析 123
5.5.1 各向异性散射辐射新模型的修正效果 123
5.5.2 各向异性太阳散射辐射新模型的简化模型 124
5.5.3 重度雾霾地区基于AQI修正的太阳散射辐射日值新模型的研究 125
第6章 太阳辐射相关软件的开发 128
6.1 太阳辐射基本参数的计算程序 128
6.1.1 概述 128
6.1.2 运行环境 129
6.1.3 使用说明 129
6.2 基于神经网络的太阳散射辐射求解MATLAB工具箱V1.0 132
6.2.1 概述 132
6.2.2 运行环境 133
6.2.3 使用说明 133
6.3 基于神经网络算法的太阳散射辐射预测及评估MATLAB工具箱V1.0 137
6.3.1 概述 137
6.3.2 运行环境 138
6.3.3 使用说明 139
6.4 基于GPI的模型性能评价软件 142
6.4.1 概述 142
6.4.2 运行环境 143
6.4.3 使用说明 143
主要参考文献 149
附录一 太阳辐射基本参数计算程序软件源程序 157
附录二 基于神经网络的太阳散射辐射求解MATLAB工具箱源程序 172
附2.1 AA_NN_diffradi_ratio函数源程序 172
附2.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函数源程序 173
附2.3 BP主成分分析神经网络模型函数源程序 174
附2.3.1 main_PCA_prediction函数源程序 174
附2.3.2 main_PCA_prediction_cal函数源程序 176
附2.4 Elman神经网络模型函数源程序 179
附2.4.1 main_Elman_prediction函数源程序 179
附2.4.2 main_Elman_prediction_cal函数源程序 180
附2.5 遗传算法神经网络模型函数源程序 182
附2.5.1 main_genetic_prediction函数源程序 182
附2.5.2 main_genetic_prediction_cal函数源程序 186
附2.5.3 遗传神经网络模型中其他函数源程序 192
附2.6 statis_para_calcu函数源程序 200
附2.7 para_compar_selec函数源程序 202
附2.8 测试脚本及附属函数源程序 204
附2.8.1 脚本AA_NN_program_test 204
附2.8.2 getdata函数源程序 205
附2.8.3 divide函数源程序 206
附录三 基于神经网络算法的太阳散射辐射预测及评估MATLAB工具箱源程序 207
附3.1 AA_NN_diffradi_ratio函数源程序 207
附3.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函数源程序 209
附3.3 SVM神经网络模型函数源程序 212
附3.3.1 main_SVM_prediction函数源程序 212
附3.3.2 main_SVM_prediction_cal函数源程序 213
附3.3.3 SVMcgForRegress函数源程序 214
附3.4 RBF神经网络模型函数源程序 217
附3.4.1 采用approximate函数的RBF神经网络 217
附3.4.2 采用exact函数的RBF神经网络 219
附3.5 PSO神经网络模型函数源程序 221
附3.5.1 main_PSO_prediction函数源程序 221
附3.5.2 main_PSO_prediction_cal函数源程序 226
附3.5.3 PSO_fitness_fun函数源程序 234
附3.6 小波神经网络模型函数源程序 235
附3.6.1 main_smallwave_prediction函数源程序 235
附3.6.2 main_smallwave_prediction_cal函数源程序 240
附3.6.3 mymorlet函数源程序 248
附3.6.4 d_mymorlet函数源程序 248
附3.7 statis_para_calcu函数源程序 249
附3.8 GPI_statispara_cal函数源程序 252
附3.9 测试脚本及附属函数源程序 259
附3.9.1 脚本AA_NN_program_test 259
附3.9.2 getdata函数源程序 261
附3.9.3 divide函数源程序 262
附录四 基于GPI的模型性能评价软件源程序 264
附4.1 different_GPI_calcute_method函数源程序 264
附4.2 getdata函数源程序 282
展开全部
太阳辐射模型及其应用 节选
第1章 太阳辐射基本参数的计算 与太阳辐射相关的天文学参数的计算公式较多，张富等[D1][y2]采用1955～1997年的《天文年历》，以赤纬角、高度角、方位角和标杆长度为对比参数，对王炳忠法(Wang法)、Bourges法、Spencer法等7种经典算法进行了对比验证，结果表明王炳忠法(Wang法)*优、Bourges法次之。因此，本章借鉴王炳忠和张纬敏、王炳忠、张鹤飞等关于与太阳辐射相关天文参数的研究，对大气层外的太阳辐射瞬时值、逐时值、日值进行了求解，为求解不同时间尺度的晴空指数、构建太阳辐射的直散分离模型及各向异性散射辐射模型提供了相对准确的基础数据。 1.1 太阳几何学基本参数的计算 1. 计算日地距离 为避免日地距离用具体长度单位表示过于冗长，以其与日地平均距离比值的平方，即表示，如式(1.1)所示。 (1.1) (1.2) (1.3) 式中，为日角，(°)；N为积日(即日序数，日期在年内的顺序号)；为年份。[D3][y4] 2. 太阳赤纬角[D5][y6] 太阳赤纬角可由日角()求得，其计算公式如式(1.4)所示，即 [D7][y8](1.4) 3. 时差 时差可由日角()求得，其计算公式如式(1.5)所示，即 [D9][y10](1.5) 4. 年度校正、经度校正和时刻校正 时间会因所在地点的地理经度、具体时刻与表值有异而不同，因此需进行年度校正、经度校正和时刻校正，王炳忠等[D11][y12]针对上述校正过程复杂的特点，提出如下综合校正日地距离系数、太阳赤纬和时差的方法。 (1)年度校正：首先假定每个月平均为30.6d，然后给定一个校正系数C，1～2月份，C=30.6d；闰年3～12月份，C=31.8d；非闰年3～12月份，C=32.8d，计算系数G，即 G=INT(30.6Y–C+0.5)+YR(2–YM)[D13][y14](1.6) 式中，Y、YR、YM分别为月份、月份日和该月末。 (2)经度校正： L=(JD+JF/60)/15(1.7) 式中，JD、JF分别为经度、经分。 (3)时刻校正： H=SS–8(1.8) 式中，SS为北京时间。 积日计算：N=G+(H–L)/24，*后将经过各种校正后的积日N代入式(1.2)中计算日角，从而计算日地距离系数、太阳赤纬(°)和时差(h)。 5. 太阳时角 为了从北京时求出真太阳时，需要两个步骤：首先，将北京时换成地方时，计算公式如式(1.9)所示，即 (1.9) 式中，、、分别为北京时的时、分、秒；120°是北京时的标准经度，乘4是将角度转化成时间，即每度相当于4min，除60是将分钟化成小时，除3600是将秒化成小时；JD、JF、JM分别为经度、经分、经秒。 其次，进行时差订正，计算公式如式(1.10)所示，即 (1.10) 式中，为真太阳时，s；为地方时，s；为时差，s。 太阳时角ω的计算公式如式(1.11)所示，即 (1.11) 6. 太阳高度角[D15][y16] 太阳高度角[D17][y18]()可通过地理纬度()、太阳时角(ω)、太阳赤纬角()求得，其计算公式如式(1.12)所示，即 [D19][y20](1.12) 式中，为地理纬度，(°)；为太阳高度角，(°)。 7. 太阳天顶角 太阳天顶角()可以通过太阳高度角()计算得到，即 (1.13) 8. 太阳方位角 太阳方位角(γ)正南为0，偏东(上午)为负，偏西(下午)为正，其计算公式如式(1.14)所示，即 (1.14) 1.2 倾斜面的太阳位置计算 1.2.1 朝向赤道(即正南)方向的倾斜面 1. 入射角 纬度为的某地朝向赤道方向以倾角倾斜放置的太阳能装置，其相对于太阳光线的入射状况与纬度为地区水平放置的装置的入射状况一致。朝向赤道(即正南)方向的倾斜面入射角的计算公式如式(1.15)所示，即 (1.15) 式中，为入射角，(°)；为倾斜面入射角，(°)；为地理纬度，(°)；为太阳赤纬角，(°)；为时角，(°)。 2. 日出及日落时角 早晨当太阳光线**次能入射到水平面上的时角，称为该水平面的日出时角，其计算公式如式(1.16)所示，即 (1.16) 式中，为水平面日出时角，(°)。 相对应的水平面日落时角的计算公式如式(1.17)所示，即 (1.17) 式中，为水平面日落时角，(°)。 倾斜面日出时角的计算公式如式(1.18)所示，即 (1.18) 式中，为倾斜面日出时角，(°)。 倾斜面日落时角的计算公式如式(1.19)所示，即 (1.19) 式中，为倾斜面日落时角，(°)。 1.2.2 任意朝向的倾斜面 1. 入射角 任意朝向倾斜面入射角的计算公式如式(1.20)所示，即 (1.20) 式中，为太阳方位角，(°)。 2. 日出及日落时角 由于倾斜面的朝向是任意的，故任意朝向倾斜面的日出时角与日落时角的大小并不相等。对于朝东(或偏东)方向的日出及日落时角的计算公式如式(1.21)和式(1.22)所示，即 (1.21) (1.22) 式中，为任意朝向倾斜面的日出时角，(°)；为任意朝向倾斜面的日落时角，(°)；为水平面日出时角，(°)。 对于朝西(或偏西)方向的日出及日落时角的计算公式如式(1.23)和式(1.24)所示，即 (1.23) (1.24) 式中 (1.25) (1.26) 式中，为倾斜面的方位角，正南为0，偏东为负，偏西为正，(°)。 1.3 大气层外水平面辐射量的计算 1.3.1 大气层外水平面瞬时辐射照度的计算[D21][y22] 大气层外水平面瞬时辐射照度如式(1.27)所示，即 (1.27) 式中，为当天日地距离订正系数；为法向太阳直射辐射照度，W/m2；为太阳常数，取世界气象组织(WMO)1981年的推荐值1367W/m2。 1.3.2 大气层外水平面小时辐射量的计算[D23][y24] 由地球绕自转轴的旋转速度可以求得时角ω和时间t之间的关系如式(1.28)所示，即 (1.28) 某一时段内的辐射量如式(1.29)所示，即 (1.29) 对式(1.29)在小时内积分可得小时辐射量如式(1.30)所示，即 (1.30) 式中，3600为瞬时值(W/m2)转化为累计值时的单位进率。 1.3.3 大气层外水平面日辐射量的计算[D25][y26] 对式(1.27)从日出到日落时间内的辐射量积分可得日辐射量如式(1.31)所示，即 (1.31) 式中，24×3600为瞬时值(W/m2)转化为累计值时的单位进率；为角度转化为弧度的系数。 1.4 大气层外倾斜面辐射量的计算 1.4.1 大气层外倾斜面瞬时辐射照度的计算[D27][y28] 大气层外倾斜面瞬时辐射照度如式(1.32)所示： (1.32) 式中，为倾斜面的方位角，正南为0，偏东为负，偏西为正，(°)。 1.4.2 大气层外倾斜面小时辐射量的计算[D29][y30] 由地球绕自转轴的旋转速度可以求得角速度ω和时间t之间的关系如式(1.33)所示，即 (1.33) 某一时段内的辐射量如式(1.34)所示： (1.34) 对式(1.34)在小时内积分可得小时辐射量如式(1.35)所示，即 (1.35)
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