研究目的
研究太阳辐射预测以预估光伏发电机产生的电力注入。
研究成果
研究表明，将WRF与libRadtran耦合能更准确地预测太阳辐射，尤其在小范围孤立云层情况下效果显著。该行为电学模型能有效计算预测发电量，与实测值呈现良好相关性。但建议进行长期验证以获得更客观的评估。
研究不足
研究指出，对于非常孤立且小范围分散的云层，预测的全球辐射可能呈现随机性，从而影响预测的电力输出。此外，实测值与预测值之间的空间分辨率差异也可能导致偏差。
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利用数值天气预报和辐射传输模型结合行为电学模型对光伏发电机的预测功率进行建模
DOI：10.1016/j.egyr.2019.08.018
期刊：Energy Reports
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
太阳辐射的间歇性是智能电网管理面临的主要挑战。因此，预测太阳辐射仍是预估光伏发电系统电力注入的关键目标。本研究采用数值天气预报模型WRF与辐射传输模型libRadtran耦合，对总辐射、直接辐射和散射辐射进行预测。通过WRF模型的NMM核心?？樵げ獯笃蟛问拇怪狈植迹òㄒ禾?冰态水浓度、云量、相对湿度、温度等），并将这些数据作为libRadtran的输入，在实际气象条件下计算逐小时太阳辐射分量（直射、散射和总辐射）。辐射值以规则地理网格点形式获取，采用电力行为模型计算阿尔及尔市可再生能源发展中心光伏发电系统的发电量。对比研究表明，预测结果非常令人鼓舞。
作者：
A. Razagui，K. Abdeladim，S. Semaoui，A. Hadj Arab，S. Boulahchiche
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