基于机器学习模型的倾斜太阳能板表面太阳辐射预测：台湾台南市的个案研究。外文翻译资料

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基于机器学习模型的倾斜太阳能板表面太阳辐射预测：台湾台南市的个案研究。

魏志强 ID

台海大学海洋环境信息学系，北宁路2号。台湾省基隆市荣郑区20224；ccwe@ntou.edu.tw；电话： 886-2-2462-2192。

收到：2017年九月二十七日； 接受：2017年十月十八日；公布：2017年十月二十日。

摘要:在本文中，我们建立了预测模型，以估计每小时的地面太阳辐射，以及不同角度下太阳能电池板接收到的太阳辐照度，通过估算光伏系统的发电量来提高光伏系统的能力，从而提高了它们供电的可靠性。研究地点是台湾南部的台南，因其位于纬度约23°的地方而获得了充足的阳光。利用多层感知器（MLP），随机森林（RF），k近邻（kNN）和线性回归（LR）算法分别构建了四种地表太阳辐照度预测模型。预测范围为1至12小时。结果如下：首先，当应用地面天气数据和太阳位置数据组合时，太阳辐照度得到有效估计。其次，MLP中的平均绝对误差高于RF和kNN，LR具有最差的预测性能。第三，观测到的太阳总辐照度是

当太阳能电池板的倾斜角度为0°时（即非倾斜位置），每年为156.2万w / m2，而当角度为20-22°时，每年达到165.5万w / m2。当太阳能电池板的倾斜角度为0°时，辐射度的水平几乎相同，如角度为41°。总之，台南太阳能电池板的最佳倾斜角度为20-22°。

关键词：太阳辐照度；机器学习；预测；太阳能电池板

1、介绍

太阳是地球上主要的能源之一。随着地球上不可再生的能源资源日益枯竭，可再生资源日益受到需求，太阳能的发展潜力值得关注。太阳能为发电提供环保解决方案。台湾位于北纬22-25°N，日照时间长，日照角度小。目前，该公司是全球第二大硅晶片太阳能电池生产商，在发展太阳能技术方面处于有利3地位。台湾能源局已经启动了全国性举措 - 百万屋顶光伏 - 以促进在住宅楼顶上安装太阳能光伏（PV）。公众对光伏系统的需求仍然强劲;太阳能光伏发电装机总装机容量为847兆瓦，预计到2020年达到2120兆瓦，到2030年达到100兆瓦。
太阳能发电是安全的，可持续的，环保的，并有助于减少空气污染。然而，它有几个局限性，包括生产成本高，电力生产能力低，电力供应不确定和零星，易受区域特性影响，需要大的安装面积以及较高的初始投资成本。因此，台湾在大力推进太阳能光伏发电技术的同时，应该研究如何准确预测太阳能辐射量，从而最大限度地发挥太阳能光伏发电系统的发电量。本文建立了地表太阳辐射预报模型（SSIFMs）以来生成每小时地面太阳辐照度的数据，并估计安装在不同倾斜角度的太阳能电池板所接收的太阳辐照度。预计fi网络将优化太阳能的使用。 在电网系统中，通过预测它们在随后几个小时内产生的电量，从而稳定它们的供电能力。

关于表面太阳辐射估算的文献，Loacute;pez等人[1]开发人工神经网络（ANN）预测太阳辐射，发现人工神经网络需要大量的计算时间，处理能力和记忆。戈麦斯和卡萨诺瓦斯[2]在斜面上制定了太阳辐射的模糊模型。 Reda和Andreas [3]提出了太阳辐射应用的太阳位置算法。沉等人。 [4]采用Simulink编程语言来估计任何时间间隔的水平和倾斜太阳辐射数据。 Yeom和Han [5]利用神经网络模型计算了多功能传输卫星-1R（MTSAT-1R）卫星数据的太阳表面辐照度，以获得比经验和物理方法更准确的结果。陈等人。 [6]开发了基于模糊和神经网络的太阳辐射预测技术，在不同天气条件下保持准确。 Inman等人[7]回顾了太阳能预测方法背后的理论，以及太阳能发电和太阳能发电的太阳能预测方法的一些成功应用。 Bode等人[8]使用地理信息系统模型估计地面太阳辐射模型和河流表面水平太阳辐射。 Li等人[9]评估了ANN和支持向量回归，用于预测太阳能光伏系统的能源生产。佩尔松等人。 [10]提出了一种非参数机器学习方法，用于1-6小时预测范围内的太阳能发电多点预测。 Yousif等人[11]提出了一个基于自组织特征映射模型预测光伏电池板能量产生的数学模型，并将其与多层感知器（MLP）和支持向量机进行了比较。此外，云在地球气候系统中扮演着重要的角色[12-14]）;液态水滴的数量，粒径和垂直云范围表征了云的散射和吸收特征，这反过来影响了短波辐射预算[15]。通过卫星遥感可以获得全球范围内云特性及其空间分布信的

可能性。在过去的几十年中，已经开发出各种算法[16-18]来检索光学和微物理云的性质。此外

Shafiullah [19]提出了一种混合型可再生能源集成系统，该系统包含预测太阳能和风能发电的

预测模型和分析可再生能源的技术经济和环境前景的技术经济模型。上述研究已成功应用于预

测未来太阳能资源或估算标题表面上的太阳能。

本文的目的是利用机器学习模型每小时预测地面太阳辐射，以及太阳能电池板在不同倾斜角度下接收到的太阳辐照度，通过估算其产生的电量来提高光伏系统的能力，从而改善它们供电的可靠性。也就是说，本文有两个主要目标：（1）使用机器学习技术预测未来的太阳辐射水平;（2）估算到达倾斜表面的太阳能资源，然后演示这些倾斜表面估计值可用于未来的预测。由于机器学习算法使计算机能够通过计算机分析现有数据并从现有数据中学习，自动生成对未知数据的预测，因此本研究采用了最广泛使用的机器学习模型：MLP，随机森林（RF），k近邻（kNN）和线性回归（LR）。人工神经网络用于模拟神经系统和大脑活动。基于人工神经网络的MLP网络被广泛用于对具有可观察输入和输出的未知系统进行建模，并且由于其简单性，灵活性和易用性而被广泛采用[20]。近年来，RF [21]受到越来越多的关注。这种集合分类和回归技术是基于这样一个假设，即一整组树比单个树产生更准确的预测[22]。最近邻搜索（NNS）分类器是非参数分类器，因其简单性和广泛使用、性能良好[23]。关于NNS，典型的kNN方法涉及使用邻居搜索算法来实现计算易处理性[24,25]。另外，选择LR是为了与上述模型进行比较，因为LR是传统的回归分析建模技术。此外，研究（如[5,16]）也表明，卫星遥感数据可用于分析大气并据此计算太阳辐照度。因此，在本研究中，收集卫星遥感数据和地面天气数据以建立SSIFM。该研究地点位于台湾南部的台南市，其低纬度地区的阳光比全国任何其他地区都要多，年日照时间为2598小时，太阳能发电量为1343千瓦时。这凸显了驾驭城市赋予的绝对数量的阳光。资源。然而，两个主题：（1）预测未来的太阳能资源，（2）估算太阳能资源的标题表面很少被同时研究。

本文的其余部分组织如下：第2节描述从研究现场获得的数据模式。 第3节描述了所提出方法的程序，并介绍了基于机器学习算法的太阳辐射预测技术。 第4节介绍了预测建模过程，包括参数校准和研究案例的性能水平。 第5部分推导了倾斜太阳能平面上的太阳辐射估算方程。 第6节提供了对倾斜太阳能平面的太阳辐射预测的评估。 最后，第7节给出了结论。

2、研究地点和数据

该研究点位于台湾台南市（图1）。 这项研究收集了7年（2010 - 2016年）的小时数据。 收集完整的地面天气，遥感和太阳位置数据。 表1给出了所有参数的单位描述统计量，即它们的最大值，最小值，平均值和标准偏差。

图一：研究地点的位置

2.1 地面天气数据集{A}

由中央气象局管理的永康气象站，每小时收集约六万一千四百个地面天气资料。六地面天气参数 选择与太阳辐照度相关的参数：气压、风速、降水、温度、相对湿度和辐射。辐射是SSIFMS的一个客观变量。

2.2 卫星遥感数据集{B}

从中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）网站（https://modis.gsfc.nasa.gov/）收集了约5200个跨越2010 - 2016年的卫星遥感数据记录。 MODIS于1999年发射进入Terra卫星轨道，观测地球大气，海洋和陆地表面。 Terra卫星以下降的方式绕地球轨道运行，从北向南穿过赤道[26]。本研究使用了4个MODIS参数进行太阳辐照：气溶胶光学深度，水汽，卷云反射率和云量。参数“气溶胶光学深度”中的“气溶胶”一词是指悬浮在气态介质中的固体或液体0.01-10mu;m颗粒的胶体。气溶胶吸收或扩散大气辐射，以减少到达地球表面的辐射量;因此，大气柱中气溶胶的总浓度可以根据气溶胶光学深度来确定。

表1.地面气象数据属性统计。

2.3太阳位置数据集{C}

利用太阳位置的理论公式计算2010-2016年期间永康气象站的每小时太阳位置。 使用太阳位置的五个参数：偏角，小时角，天顶角，仰角和方位角。 这些参数可以通过公式（1） - （5）进行估算，公式如下[3,27-29]。

2.3.1 偏向角

地球绕太阳以椭圆轨道运行，称为黄道。赤道的平面和从地球中心到太阳中心的一条线形成了一个叫做 斜度角，用delta;表示。春分(3月20日或21日)的斜度角为0◦。太阳能电池板接收到的太阳辐照度与直接和dif有关。 熔断器太阳辐射，相当于delta;，可通过以下方法估算：

= 23.45◦ sin 360(nd minus; 80) (1)

365

在太阳年的第二天（12月31日以365结束）。

2.3.2 时角

小时角(omega;)是指太阳在地球天球上从东向西的视运动形成的每小时的角度。地球大约要花24小时才能到达地面。 太阳的位置由东向西移动15◦/小时。中午

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