2020-10-27~28_稍息立正的博客-程序员秘密

技术标签: 笔记  

把清晰度指数kt作为模型输入量
建立辐照预测模型最重要的就是辐照数据。但是,在目前的预测模型当中,辐照数据的变化是通过辐照数据数值来体现的,因为辐照数据的数值是受日变化和周期性变化的影响,所以说用这种数据并不太好。但是之前因为晴空模型用的比较简单,然后导致误差很大,所以前段时间用神经网络做模型的时候,直接把辐照度输进去作为输入量。
因为开始写论文模型,这两天在考虑把晴空指数计算出来,考虑用国外的一种比较通用的辐照模型来计算。这种模型最核心的就是计算大气浑浊度指数。我参考了楚chuyinghao的文献,他在2017年的文章中提到一个开源数据库Soda中有大气浑浊度的数据。但是今天晚上我通过我查询之后发现那个数据库中的数据只有2003年的。所以通过数据库来获取数据的方法是行不通的。
2002年的inchein的文章中提到了一个公式,这个公式里面有大气质量,有太阳天顶角,还有一些关于海拔的常数,除了这些已知的量以外,还有就是大气浑浊度是不确定的,根据文中所提到的公式,这个浑浊度的计算需要依赖于法向直射。但是我们在预测时是无法得知未来法向辐射的。所以只能通过历史的最近时刻的晴空辐照点来反推大气浑浊度,然后把这个值作为很短一段时间内的平均值。但是这个很短时间多长时间是有效,现在是不知道的,这个平均值是一周还是?三天还是一个月?
查阅2016年法国佩皮尼昂大学的晴空辐照模型相关的论文,那篇论文中把这个很短时间分别设定为天,月,年。文章里通过最近一个晴空辐照点的大气浑浊度,结合判断之后的时间点的辐照度,设定阈值来判断那个时间点晴空情况。文章里面的方法无法复现,因为涉及一个阈值:最大浑浊度变化速度,是来自于历史数据的经验分析的。但是,这篇文章的启示是使用月平均浑浊度系数和日平均浑浊度系数所带来的晴空辐照差异是不大的,所以,在我在操作时可以使用月度的平均来试试看。inichein模型里的其他参量应该都是已知或者只是随时间变化的

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