GB／T 40099-2021  太阳能光热发电站 代表年太阳辐射数据集的生成方法

数据应来自现场地面观测站（或等效站点，参见附录C)。观测站点的选择参见附录B。 数据应由直接日射辐照度的现场直接或间接测量值（见3.2，3.3)组成。如条件允许，宜增加测量水 平面总辐照度。 现场测量记录应进行质量控制和数据验证。现场测量持续时间取决于质量控制和数据验证的结 果。现场测量周期与长时间序列之间宜有1年的重叠期，且同期数据缺测时间不得超过30d

5.2.3数据验证和数据插补

通过质量控制的观测数据参与数据验证和数据插补。 一个完整的有效年由12个不同的有效月份组成，不一定是连续月份，也不要求来自同一年。 有效月中无效天数不超过4d[11]。无效天数较多的观测数据可用于订正基于卫星图像或气象模型 数据。当一个月存在无效记录时，采用其他日期的辐照量或其他气象变量逐时值替代无效记录。替代 记录距离无效记录时间跨度不超过士5d，且辐照度观测值应接近月平均值。世界辐射数据中心 WRDC)提出了相似方法[]，数据缺测时，数据插补优先采用观测数据，而不是观测数据的统计平

均值。 有效日是指，一天中如果直接日射辐照度测量时存在异常（测量值未通过附录D中的质量控制）， 但累积异常记录的时间周期不超过1h。例如车库设计规范和图纸，对于小时周期数据，每关只允许1个异常记录；对于 10分钟周期数据，每天只允许6个异常记录。每月数据验证前，应对异常数据进行订正（例如，采用线 性插值法）。

5.3具有长期代表性数据的研究

气候学研究发现，研究某一变量在一个地区的长期代表性数据，至少需要30年的时间序列2。但 乃有研究建议，对于太阳辐射变量[13].[14]，5年～15年的时间序列也可满足要求。本文件中，长期代表 生数据时间跨度应至少为连续10年。由于在近十年中，太阳能资源发生了一些变化，因此，计算长序列 数据的平均间隔宜尽可能选取较近年份[19]。 对于表征法向直接辐照度长期变化特征的变量，本文件允许采用该表征变量（应用5.3.3的步骤计 算得到）或长序列水平面总辐射量（应用5.3.2或5.3.3的步骤计算得到）。 代表年长序列值由12个有代表性的月值确定。月值可采用法向直接辐照度或水平面总辐照度，以 及每个量间的标准偏差。获取代表年长序列值应采用以下两种方法中的任一种。

本节阐述了根据10年单一太阳辐射 长期月值（RMV）及其标准差的过程， 除3.2～3.7描述的数据类型外，还可以使用与目标站所在地区气候特性相似且距离不超过50km 的观测站数据。 数据源应按照5.2.2和5.2.3的方法进行质量控制及数据验证，可为逐时数据，也可为日值数据。 日值数据的有效序列至少为10年（即本文件规定的最短时间跨度）。 现场测量周期的选取、短期测量数据与长期序列数据集重叠时段的选取均应符合5.2的要求。短 期测量数据与长期序列数据之间应有至少1年的重叠期。长期时间序列数据的订正可应用于所有的地 表太阳辐射变量。 经过上述订正后即可得到一组完整的地表太阳辐射日值序列。序列中的地表太阳辐射变量日值 （法向直接辐照度、水平面总辐照度或以上两者）可填入表2。

表2基于单一数据源估算具有长期代表性数据

日值变量的分布区间（横坐标），用于计算分布函数； 分布函数的值域范围（横坐标）； CDFj(r)一 变量在k年月的日值样本在范围r的累积分布函数； CDF,(r) 变量工在所有的i月的日值样本在范围r的累积分布函数； 8 每个变量的相对权重。 采用上述方法，宜满足下列条件：

·至少10年的数据库：

·气象变量只有直接太阳辐照度和/或全辐照度。如果只包含一个变量，它的相对权重为1（8， 1)，如果包含两个变量，每个变量的相对权重为0.5(8，=0.5）。 FS统计值（公式1)及其相应的加权平均值（公式2)由表2中的年(K)和月)数据计算而来。 选择特定月份时，首先选择FS统计值最小的五个月份，其中月均值与全部数据月均值最为接近的 份，即是特定月份。 因此，可根据上述过程中使用的变量（直接太阳辐照度和/或全辐照度)以及所选月份的日值总和 定代表性长期月值（RMV）。 得到代表性长期月值后，就可以通过分析所有月值，得到代表性长期月值的标准差。

本节阐述了利用几种不同来源的水平面总辐照度估算代表性长期月值（RMV)及其标准差（。）的 步骤。 在本节中，可能会用到3.2～3.7所描述的不同来源的数据，但是3.2～3.7的数据类型不可用于最 整的ASR。采用这类数据时，宜记录来源。例如，数据是否来自特定年份或来自之前估算得到的长期 时间序列。此种来源的数据使用前宜按照5.2.2和5.2.3的方法进行质量控制和数据验证。 在处理每个数据源时，适当考虑该数据源的特性，比如是否已经被核对过。 不同来源的数据综合在一起宜至少跨越一个连续的10年。对应不同数据源的年份宜均匀分布，避 免特定年份受到某种数据源的过度影响。 每个数据源应提供（或计算)完整年的月值（无论月值是否属于同一年或连续的几年），并宜接表3 镇写有关信息。如果需要对数据源进行订正，订正应在使用月值之前完成

基于多个数据源估算代表性长期月值数据

每个数据源权重可利用公式（3)计算：

每个数据源权重可利用公式（3）计算：

第个数据源； T： 时间（单位为年）。取值范围为1到10的整数（不充许小于1和大于10）。数据库的时间段 以年表示，换言之，它表示数据来源或数据代表的年份数； 距离（单位为干米）。取值范围为10到100的整数（不充许小于10和大于100）。该值代表 距离或分辨率，取决于数据源是测量数据还是估算数据。对于测量数据，该值取数据源所 在位置和评估地点之间的距离。对于估算数据，该值取估算分辨率。因此，距离评估地点 100km以上的测量数据或者超过10000km"（或1°）面积区域的估算数据不可使用； C; 数据源分类（单位为不带单位的数据源重要性因子），不限于3.2～3.7的数据源。取值可为 1、2或3。数值1表示数据源来自直接或间接的现场测量（或等效站点测量数据，参照附录 C)。数值2表示数据源可提供估算数据、代表性数据或已知的有效测量数据。数值3表示 数据源是长期代表性数据估算值，且来源无法查证（例如科技文献或其他非直接信息来 源）。 当满足下列条件之一时，可使用上述方法： 数据源数目不小于4； P；总和不小于1。 当每个数据源权重已知时，P：应采用归一化处理，其和为1，称为P。当测量数据和估算数据相 重不同时，归一化处理可作为一个中间步骤（例如，推荐测量数据相对权重为0.6，估算数据相对权 为0.4）。 每个特定月份长期代表性月值（RMV)可采用公式（4)计算：

RMV, =Z P× MVj

生成ASR应有一个完整年的逐时或更高时间分辨率数据。从某一确定数据源选择12个有效月 份，包含所有相应的记录（气象变量、数据采集日期和来源标记参数），这些记录经过关联组合和处理生 产ASR。数据源地理和时间信息应满足4.1的要求。 原则上，ASR数据序列生成基于现场测量（3.2或3.3所述的直接日射辐照度数据类型）。但3.6和 .7所述的直接日射辐照度估算数据也可采用。采用估算数据计算RMV（见5.3.2和5.3.3）时，数据应 进行质量控制和数据验证。 以下两种方法都可以生成ASR

5.4.2基于估算数据的ASR生成流程

本节阐述了基于直接日射辐照度估算数据生成ASR文件的流程 此流程是基于对接5.3的方法 选定的月份进行关联组合的过程 结果应是365个有效和完整的日组合，日值包含所有同期变量。 最终文件包括所有数据，按照4.3的格式进行详细说明

5.4.3基于现场测量数据的ASR生成流程

本方法中，ASR生成是基于现场测量数据选定的月份。 首先，每一选定月份准备好经测量过、验证有效和合格的数据序列。再将12个合格月的月值，与 5.3中得到的代表性长期月值（RMV)的辐射量（法向直接辐射量或水平面总辐射量)对比。 对于所选数据，应检查每月辐射量现场测量数据和相应的RMV之间的差异。根据公式（6），产生 的差异应小于长期代表性年值十二分之一的2%：

ARVASR的代表性年值。 所选月份满足上述公式，即是ASR。某些月份不满足这一条件，这些月份中的不完整日（及其所有 关联变量）应用原始数据中的完整日替代，直至满足公式要求。不得不采用替代形式时，应将替代操作 次数降至最低。 替代操作应遵循下列原则： 用另一年的同一日替代不完整日。为避免引人缺失数据的太阳几何误差，该方案宜为首选项。 用不完整日前后5日内的另一日替代不完整日（例如，当不完整日是1月20日时，可用1月15

日至25日之间的某一日数据替代）。在适宜太阳能热电厂 几何参数误差降至10min内。 ASR中的同一日数据（来自原始数据）最多可重复4次。 生成的数据集每月不应包含超过25%的替代日期。 结果应是一个由365个完整有效日组合而成的年数据集，日值包括所有的同期变量，且变量的 月辐射值满足公式（6）。用这些数据，按照4.3的步骤可生成最终数据文件

几何参数误差降至10min内。 ASR中的同一日数据（来自原始数据）最多可重复4次。 生成的数据集每月不应包含超过25%的替代日期。 结果应是一个由365个完整有效日组合而成的年数据集，日值包括所有的同期变量，且变量的 月辐射值满足公式（6）。用这些数据，按照4.3的步骤可生成最终数据文件

基本信息： ·作者信息（隶属机构及作者）； ·生成日期； ·站址描述。 简介： ·时间间隔； ·ASR所含变量。 现场测量： ·观测站情况： 1）地理位置； 2）观测站技术报告； 3） 传感器质量证书。 · 质量控制（描述和结果）； · 数据验证： 1）简要描述（包括有效日数、年均值和月均值)； 2）结果。 长期代表性数据： ·方法： 1）数据源描述； 2）若存在长时序订正，指出订正结。 ·结果。 代表年时间序列数据的生成： ·方法； ·结果。 月值一览： ·从现场测量得到的月值； · 从长期代表性数据中得到的月值； · 从ASR中所有气象变量中得到的月值

平均太阳时（SMT)：也被称作民用时，指以当地子午线为基准，连续日照的时间跨度（假设太阳每年 以恒定的速度移动）。 格林尼治标准时间（GMT)：以英国格林尼治皇家天文台0°经线为基准的日照时间。国际天文学联 合会于1928年决定将其作为世界时的参考依据。 世界时间（UT)：是一种基于关文学而不是太阳作为参照的测量方式，这种方式比太阳标准时更精 确，由于世界时是以地球自转为基准，所以是非均一的。 世界标准时间（UTC)：是以原子时秒长为基础，类似于世界时的一种时间计量系统。世界标准时间 是当前国际通用的时间计量标准。 官方时间（OT)：也称“官方时”，是特定国家通过立法确定的时间基准。加那利群岛与西欧时间基 准相一致（西欧基准时间一冬令时UTC十0，夏令时UTC十1)，西班牙其他地区与中欧时间 CET一一冬令时UTC十1，夏令时UTC十2)。 官方修正：（C官方修正）：大部分国家一年修正两次（春秋两季开始时），根据协调世界时间设定官方时 同公（A1）1

由于实际时间并不会变更，所以采集数据时一般不考虑此因素。 标准时间(ST)：也称法定时间，是相同时区所有地点对应的时间基准，在地球赤道上每隔15°划分 一个区域，中央子午线将一个时区分为相等的两部分，每个时区的标准时间设定以此时区的中央子午线 为基准[公式（A.2)]。

式中C官方修正是一种与官方修正类似的修正方式，其表达式如公式（A.3)（格林尼治标准线以西采用 负数形式）：

官方修正=C官方储正+L相对/1

L相对一一相对子午线的经度（单位为度）。 真太阳时（TST)：是根据太阳的移动规律得出的一种记时方式，太阳通过某地子午线的时间间隔叫 作一个太阳日。一般通过在特定位置的日暑来表示时间。真太阳时与法定时间的关系见公式（A.4） （以小时为单位）：

注：式中C经度指经度修正系数；L当地指当地对应的标准经度。 时间方程（E，）：是某位置给定时刻的真实太阳时和平均太阳时之间的差异。利用傅里叶级数来计 算以分钟为单位的时间等式17。

在研究地点上应设立一个气象站，用来测定较长时间段内生成ASR的可用太阳能资源（在标准中 描述为表征测量数据品质的函数）。 这个测量站应在一个曝光良好的位置上，这个位置比周围地形要有代表性。要注意仪器测量不会 受建筑或是地形或是其他同一地点设备的影响。 这个测量站宜与电子单元和IT媒体（软件)有着远程的连接以方便管理、贮存和转移收集数据，以 更日后的筛选和分析。 为了尽可能避免采集到错误数据，或由于传感器受故障或偶然事件影响而带来的数据缺失，宜在站 点配置一名组件维护程序员。 数据获得系统宜有一个远程的同步机制。最好通过一个网络时间协议来连接。 下列参数宜被测定： ·水平面总辐照度； 散射辐照度； 温度； 相对湿度； 大气压力； 风速； 风向。

在研究地点上应设立一个气象站，用来测定较长时间段内生成ASR的可用太阳能资源（在标准中 描述为表征测量数据品质的函数）。 这个测量站应在一个曝光良好的位置上，这个位置比周围地形要有代表性。要注意仪器测量不会 受建筑或是地形或是其他同一地点设备的影响。 这个测量站宜与电子单元和IT媒体（软件)有着远程的连接以方便管理、贮存和转移收集数据，以 更日后的筛选和分析。 为了尽可能避免采集到错误数据，或由于传感器受故障或偶然事件影响而带来的数据缺失，宜在站 点配置一名组件维护程序员。 数据获得系统宜有一个远程的同步机制。最好通过一个网络时间协议来连接。 下列参数宜被测定： ·水平面总辐照度； ? 散射辐照度； 温度； 相对湿度； 大气压力； 风速； 风

附录C （资料性） 等效测量站位置 一个与原气象站等效的气象站位置控制在半径10km之内。

附录D （资料性） 测量数据的质量控制

附录D描述了质量控制过程示例，本文件要求的辐射（逐时或以上分辨率）数据（记录）均应通过质 量控制。 以基准地面辐射观测网（BSRN)为参考的该步骤或任何步骤，包含了至少两级质量控制，按顺序 为：(1)物理上可能的值，(2)极稀有值检查。如果产生RSY的系列有三种太阳辐射成分（水平总辐射， 法向直接辐射和散射辐射），则应增加一个步骤，即检查三种辐射变量的一致性。上述过程应依次应用， 如果第一级没通过，则认为数据没能通过质量控制，不再继续下面的步骤。 为避免以上质量控制步骤均未检测到的错误发生，宜增加一些补充检查，例如对数据进行可视化处 理，采用图表的方式进行检查。 同样，检查未通过质量控制的数据当天是否随机分布，或者是否有指明数据来源的错误，如时间登 记错误（时间截）。 BSRN程序如下所示。需要指出的是，不宜更正数据库中的值，而是删除不可靠的数据。 依次接照3个步骤检查数据，如有1项未通过，就认为没有通过质量管理

D.2步骤1.检查物理上可能的值

表D.1质量控制步骤1物理上可能的数值

Isc 太阳常数（1367W/m）； I。 采样频率（逐时或更高频率)下水平总辐射

计算机标准IsC 太阳常数（1367W/m）； 0 采样频率（逐时或更高频率）下水平总辐射

D.3步骤2.极稀有值的检

步骤2区间限制比步骤1更加严格。超出区间限制的辐射值在本文件规定的情形下不太可能出 现，实际上只会在极短时间或极端的情况下产生（见表D.2）。无论如何，在模拟长期太阳能热电厂性能 的参考系列中考虑极端情况是完全没有必要的。

D.2质量控制步骤2极稀有值

其中： 8 太阳高度角； I。 采样频率(逐时或更高频率)下水平总辐射； Isc 太阳常数： Eo 地球轨道偏心移动的修正因子； m 空气的相对光学质量

D.4步骤3.辐射变量的一致性检查

表D.3质量控制步骤3变量一致性

设备安装规范其中： Gb 直射辐射； , 太阳高度角