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摘要
利用1961～2010年格尔木地区及其周边站点的常规和辐射气象资料，通过天气学原理和方法，针对格尔木地区影响光伏电站太阳辐射的天气环流形势和影响系统进行了详细的分析，提取了预报指标建立了预报方法，并对预报的结论进行了检验。结果表明，此研究建立的辐射预报方法预报与实况误差较小，该方法对逐时、逐日太阳辐射的预报均具有使用价值，该方法能为格尔木地区光伏产业发展提供必要的气象科技支撑和决策依据。
关键词格尔木；太阳辐射；预报方法；光伏电站
中图分类号S214文献标识码A文章编号0517-6611（2014）06-01772-04
AbstractBy using the principle and method of synoptic meteorology， based on the meteorological data of Golmud area in 1961-2010， this paper analyzed the weather circulation situation and influence system of Golmud area that influencing the solar radiation of PV power station. It tested forecasting results from the forecast index and prediction method. Results showed that： there is a small error between the radiation prediction method established in this study and the actual observation. Therefore， the method for prediction of hourly， daily solar radiation has use value and can provide necessary technical support and decisionmaking basis for the development of photovoltaic industry in Golmud area.
Key words Golmud； Solar radiation； Forecasting method； PV power station
格尔木地处青藏高原腹地、柴达木盆地南缘，空气稀薄，干燥少雨，日照时间长，太阳能资源十分丰富，在全国属高值区。2011年建成太阳能并网发电项目24个，装机规模573 MW，为全市经济社会发展提供了电力支撑。2012年格尔木市根据电网接入、土地、园区基础设施等条件，新开工太阳能并网光伏发电项目21个，装机规模530 MW。规划建设东出口、南出口、格尔木河西岸、小灶火和乌图美仁5个光伏发电园区，总规划用地面积721 km2、总规划装机容量7 210 MW。光伏电站的发电量受太阳辐射强度变化而起伏不定，它受云量、大气透明度等气象因素的影响变化幅度明显[1]，当光伏电站发电量在整个电网流动中占有一定的比重后如何最大限度发挥光伏电站的效益，且保证供电网安全、平衡成为电力调度部门高度关注的问题。光伏电与水电、火电相比它的可控性差，为了保持供电网的安全与平衡，作为电力部门、光伏企业必须掌握光伏电站地区的太阳辐射强度逐日逐时变化状况，针对光伏发电量多与少，调剂水电、火电发电量来保证电量供给和传输电网安全。光伏电站发电量的多少直接与当地太阳辐射强度、时间密切相关。国内学者对光伏电站辐射方面做了很多研究[2-4]，但格尔木地区光伏电站辐射预报方面的研究还处于空白，为此，笔者利用1961～2010年格尔木地区及其周围站点的常规和辐射资料，通过天气学原理和方法，针对该地区影响光伏电站太阳辐射的天气环流和影响系统进行了分析，提取预报指标建立预报方法，并对其预报进行了检验，研究光伏电站地区的太阳辐射强度变化，分析和掌握变化规律及影响的因素，从天气学和统计学方面研究太阳辐射的预报指标和方法，建立光伏电站气象预报服务系统，可以实现对太阳能资源充分利用，对光伏电站充分发挥气象科技为政府决策、发电企业进行科学合理布局和调度，对满足格尔木电力服务需求、提高专业气象服务水平、进一步拓展专业气象服务领域、提高专业气象服务经济效益、加强气象与电力部门的合作起到积极的推动作用，也为保护生态环境、促进经济的可持续发展起到积极的促进作用。
1资料与方法
1.1 资料的选取
选取1961年1月～2010年12月格尔木、德令哈、乌兰、大柴旦、冷湖、茫崖、小灶火、茶卡、诺木洪和都兰10个气象站的日照、地面温度等气象资料。为了研究方便选取西宁、格尔木、刚察的辐射进行对比分析。应用刚察的日照时数、地面最高温度建立刚察月总辐射量计算方程，用该方程计算了2005年1月～2009年12月诺木洪、都兰、小灶火地区1～12月日太阳总辐射量进行对比分析。
1.2分析方法
首先分析未来5 d影响格尔木地区的高低空环流形势、影响系统等，并根据短期预报结果确定未来5 d格尔木地区的天空状况，然后再根据天气状况是否是晴天、多云天还是阴雨天研究未来5 d逐日逐时和日总辐射预报方法。利用2005年10月1日～2009年12月31日格尔木的逐日天况、最高气温、最低气温和通过9210工程下发的欧洲数值预报产品的格点为2.5°×2.5°数值预报产品资料中的25°～50°N、80°～110°E范围内高度、温度、相对湿度、地面气压、全风速以及计算得出的24 h变压和变温等资料作为预报因子，选取格尔木逐时辐射和日总辐射资料作为预报对象，采用多元逐步回归方法将预报因子和预报对象建立逐月逐时辐射的客观预报方程，建立了客观定量的逐月逐时辐射预报方法。首先利用上述资料分别与格尔木、诺木洪、都兰、小灶火4个站逐时辐射和日总辐射资料进行相关普查，选出相关系数绝对值较大的因子作为逐步回归分析的備选因子。2结果与分析 2.1天氣背景
根据调查研究，格尔木地区对太阳能利用影响最大的气象灾害是降水、大风和沙尘暴。进入21世纪，格尔木地区降水量呈增多趋势，且夏半年较冬半年明显，不同量级雨日平均雨量也呈增大趋势，尤其是夏半年≥10 mm的雨日明显增多。春季（3～5月）是沙尘暴天气出现次数最多的季节，占年总次数的50%以上，其次是冬季（12月～次年2月），而秋季（9～11月）出现次数最少。分析发现，格尔木地区沙尘暴日数总的变化呈减少趋势，大风日数在12.4～50.0 d，中心在诺木洪附近。大风日数主要集中在3～6月份，约占全年大风日数的50%～70%。年沙尘暴日数约3～5 d；沙尘暴日数主要集中在2～5月，约占全年沙尘暴日数的70%～90%。大风日数空间分布与沙尘暴日数的空间分布关系极为密切。
2.1.1
大风和沙尘暴环流形势。
通过天气学方法，分析格尔木地区大风、沙尘暴天气的历史资料，将大风并伴有沙尘暴天气的500 hPa高空环流形势（55°～130°E、15°～65°N）划分为蒙古冷槽型、巴湖低槽型、西北气流型、西亚横槽型、西风急流型5种类型。沙尘暴天气的影响系统一般有冷低压槽、强冷锋和飑线等中小尺度系统配合。大风和沙尘暴天气的冷空气路径一般有西北路径、偏西路径和偏北路径3条[5-6]。
2.1.2
降水环流形势。
根据格尔木地区系统性降水的特点，在500 hPa天气图上，将55°～130°E、15°～65°N范围内造成降水的天气形势进行了分型，分为南北槽叠加型、两高一低型、西风槽型、高原切变型、副高东退型5种。通过天气个例统计分析，发现形成格尔木地区区域性降水的影响系统主要有低压槽、低涡、切变线、冷锋、锢囚锋等，且区域性降水主要出现在大尺度环流背景下。
2.2辐射预报方法的建立
2.2.1
大风、沙尘暴天气学预报模型。对应大风、沙尘暴天气形势，统计分析出了大风、沙尘暴出现前一天08：00、20：00或出现当天08：00高空及大风出现前一天14：00地面指标或当天05：00地面指标，以巴湖低槽型为例，当满足以下3个条件中的2个条件时，则预报未来24 h内有大风、沙尘暴天气：
3 结论与讨论
（1）格尔木地区日照时数最多的月份是5月，8和10月为日照时数相对高值期，隆冬季节的1、2和12月的日照时数最少，月日照时数变化曲线呈三峰型；年日照时数变化趋势呈明显下降趋势。
（2）格尔木地区辐射月平均总辐射从3月开始急剧增加，5月达峰值， 7月开始下降，9月迅速下降，冬季12、1月达最小值；日辐射持续时间最长的是5、6和7月，日辐射时间分别达15 h，但07：00和21：00的辐射量非常小；日辐射持续最短的是1和12月，日辐射时间分别为11和10 h。
（3）通过对太阳辐射预报结果和实测值进行检验发现，逐日太阳总辐射预报与实况误差较小，该方法对逐时、逐日太阳辐射的预报均具有使用价值。
（4）格尔木太阳辐射预报受天气条件制约比较明显；天气晴好、日照时数较长时，太阳辐射预报误差明显减小。阴雨天气时，预报误差明显增大，如何降低阴雨天气时的预报误差，是下一步工作中需要研究的重点。
（5）格尔木地区是青海省太阳能光伏电站发展的集聚区，研究太阳辐射预报方法，对光伏产业发展提供决策、发电企业进行科学合理布局和调度具有十分积极的作用。
参考文献
[1]
刘金兰.火山爆发对柴达木盆地太阳辐射、气温、蒸发量的影响[J].青海气象，1994（3）：20-22.
[2] 李芬，陈正洪，成驰，等.太阳能光伏发电量预报方法的发展[J].气候变化研究进展，2011（2）：136-142.
[3] 刘布春，卢志光，高景民，等.干旱、半干旱地区紫外线辐射强度及其预报方法的研究[J].中国农业气象，2003，24（1）：57-62.
[4] 保广裕，张景华，钱有海，等.柴达木光伏发电地区逐时太阳辐射预报方法研究[J].青海农林科技，2012（1）：17-18.
[5] 朱乾根，林锦瑞，寿绍文，等.天气学原理和方法[M].北京：气象出版社，2000.
[6] 丁一汇.高等天气学[M].北京：气象出版社，2005.
利用1961～2010年格尔木地区及其周边站点的常规和辐射气象资料，通过天气学原理和方法，针对格尔木地区影响光伏电站太阳辐射的天气环流形势和影响系统进行了详细的分析，提取了预报指标建立了预报方法，并对预报的结论进行了检验。结果表明，此研究建立的辐射预报方法预报与实况误差较小，该方法对逐时、逐日太阳辐射的预报均具有使用价值，该方法能为格尔木地区光伏产业发展提供必要的气象科技支撑和决策依据。
关键词格尔木；太阳辐射；预报方法；光伏电站
中图分类号S214文献标识码A文章编号0517-6611（2014）06-01772-04
AbstractBy using the principle and method of synoptic meteorology， based on the meteorological data of Golmud area in 1961-2010， this paper analyzed the weather circulation situation and influence system of Golmud area that influencing the solar radiation of PV power station. It tested forecasting results from the forecast index and prediction method. Results showed that： there is a small error between the radiation prediction method established in this study and the actual observation. Therefore， the method for prediction of hourly， daily solar radiation has use value and can provide necessary technical support and decisionmaking basis for the development of photovoltaic industry in Golmud area.
Key words Golmud； Solar radiation； Forecasting method； PV power station
格尔木地处青藏高原腹地、柴达木盆地南缘，空气稀薄，干燥少雨，日照时间长，太阳能资源十分丰富，在全国属高值区。2011年建成太阳能并网发电项目24个，装机规模573 MW，为全市经济社会发展提供了电力支撑。2012年格尔木市根据电网接入、土地、园区基础设施等条件，新开工太阳能并网光伏发电项目21个，装机规模530 MW。规划建设东出口、南出口、格尔木河西岸、小灶火和乌图美仁5个光伏发电园区，总规划用地面积721 km2、总规划装机容量7 210 MW。光伏电站的发电量受太阳辐射强度变化而起伏不定，它受云量、大气透明度等气象因素的影响变化幅度明显[1]，当光伏电站发电量在整个电网流动中占有一定的比重后如何最大限度发挥光伏电站的效益，且保证供电网安全、平衡成为电力调度部门高度关注的问题。光伏电与水电、火电相比它的可控性差，为了保持供电网的安全与平衡，作为电力部门、光伏企业必须掌握光伏电站地区的太阳辐射强度逐日逐时变化状况，针对光伏发电量多与少，调剂水电、火电发电量来保证电量供给和传输电网安全。光伏电站发电量的多少直接与当地太阳辐射强度、时间密切相关。国内学者对光伏电站辐射方面做了很多研究[2-4]，但格尔木地区光伏电站辐射预报方面的研究还处于空白，为此，笔者利用1961～2010年格尔木地区及其周围站点的常规和辐射资料，通过天气学原理和方法，针对该地区影响光伏电站太阳辐射的天气环流和影响系统进行了分析，提取预报指标建立预报方法，并对其预报进行了检验，研究光伏电站地区的太阳辐射强度变化，分析和掌握变化规律及影响的因素，从天气学和统计学方面研究太阳辐射的预报指标和方法，建立光伏电站气象预报服务系统，可以实现对太阳能资源充分利用，对光伏电站充分发挥气象科技为政府决策、发电企业进行科学合理布局和调度，对满足格尔木电力服务需求、提高专业气象服务水平、进一步拓展专业气象服务领域、提高专业气象服务经济效益、加强气象与电力部门的合作起到积极的推动作用，也为保护生态环境、促进经济的可持续发展起到积极的促进作用。
1资料与方法
1.1 资料的选取
选取1961年1月～2010年12月格尔木、德令哈、乌兰、大柴旦、冷湖、茫崖、小灶火、茶卡、诺木洪和都兰10个气象站的日照、地面温度等气象资料。为了研究方便选取西宁、格尔木、刚察的辐射进行对比分析。应用刚察的日照时数、地面最高温度建立刚察月总辐射量计算方程，用该方程计算了2005年1月～2009年12月诺木洪、都兰、小灶火地区1～12月日太阳总辐射量进行对比分析。
1.2分析方法
首先分析未来5 d影响格尔木地区的高低空环流形势、影响系统等，并根据短期预报结果确定未来5 d格尔木地区的天空状况，然后再根据天气状况是否是晴天、多云天还是阴雨天研究未来5 d逐日逐时和日总辐射预报方法。利用2005年10月1日～2009年12月31日格尔木的逐日天况、最高气温、最低气温和通过9210工程下发的欧洲数值预报产品的格点为2.5°×2.5°数值预报产品资料中的25°～50°N、80°～110°E范围内高度、温度、相对湿度、地面气压、全风速以及计算得出的24 h变压和变温等资料作为预报因子，选取格尔木逐时辐射和日总辐射资料作为预报对象，采用多元逐步回归方法将预报因子和预报对象建立逐月逐时辐射的客观预报方程，建立了客观定量的逐月逐时辐射预报方法。首先利用上述资料分别与格尔木、诺木洪、都兰、小灶火4个站逐时辐射和日总辐射资料进行相关普查，选出相关系数绝对值较大的因子作为逐步回归分析的備选因子。2结果与分析 2.1天氣背景
根据调查研究，格尔木地区对太阳能利用影响最大的气象灾害是降水、大风和沙尘暴。进入21世纪，格尔木地区降水量呈增多趋势，且夏半年较冬半年明显，不同量级雨日平均雨量也呈增大趋势，尤其是夏半年≥10 mm的雨日明显增多。春季（3～5月）是沙尘暴天气出现次数最多的季节，占年总次数的50%以上，其次是冬季（12月～次年2月），而秋季（9～11月）出现次数最少。分析发现，格尔木地区沙尘暴日数总的变化呈减少趋势，大风日数在12.4～50.0 d，中心在诺木洪附近。大风日数主要集中在3～6月份，约占全年大风日数的50%～70%。年沙尘暴日数约3～5 d；沙尘暴日数主要集中在2～5月，约占全年沙尘暴日数的70%～90%。大风日数空间分布与沙尘暴日数的空间分布关系极为密切。
2.1.1
大风和沙尘暴环流形势。
通过天气学方法，分析格尔木地区大风、沙尘暴天气的历史资料，将大风并伴有沙尘暴天气的500 hPa高空环流形势（55°～130°E、15°～65°N）划分为蒙古冷槽型、巴湖低槽型、西北气流型、西亚横槽型、西风急流型5种类型。沙尘暴天气的影响系统一般有冷低压槽、强冷锋和飑线等中小尺度系统配合。大风和沙尘暴天气的冷空气路径一般有西北路径、偏西路径和偏北路径3条[5-6]。
2.1.2
降水环流形势。
根据格尔木地区系统性降水的特点，在500 hPa天气图上，将55°～130°E、15°～65°N范围内造成降水的天气形势进行了分型，分为南北槽叠加型、两高一低型、西风槽型、高原切变型、副高东退型5种。通过天气个例统计分析，发现形成格尔木地区区域性降水的影响系统主要有低压槽、低涡、切变线、冷锋、锢囚锋等，且区域性降水主要出现在大尺度环流背景下。
2.2辐射预报方法的建立
2.2.1
大风、沙尘暴天气学预报模型。对应大风、沙尘暴天气形势，统计分析出了大风、沙尘暴出现前一天08：00、20：00或出现当天08：00高空及大风出现前一天14：00地面指标或当天05：00地面指标，以巴湖低槽型为例，当满足以下3个条件中的2个条件时，则预报未来24 h内有大风、沙尘暴天气：
3 结论与讨论
（1）格尔木地区日照时数最多的月份是5月，8和10月为日照时数相对高值期，隆冬季节的1、2和12月的日照时数最少，月日照时数变化曲线呈三峰型；年日照时数变化趋势呈明显下降趋势。
（2）格尔木地区辐射月平均总辐射从3月开始急剧增加，5月达峰值， 7月开始下降，9月迅速下降，冬季12、1月达最小值；日辐射持续时间最长的是5、6和7月，日辐射时间分别达15 h，但07：00和21：00的辐射量非常小；日辐射持续最短的是1和12月，日辐射时间分别为11和10 h。
（3）通过对太阳辐射预报结果和实测值进行检验发现，逐日太阳总辐射预报与实况误差较小，该方法对逐时、逐日太阳辐射的预报均具有使用价值。
（4）格尔木太阳辐射预报受天气条件制约比较明显；天气晴好、日照时数较长时，太阳辐射预报误差明显减小。阴雨天气时，预报误差明显增大，如何降低阴雨天气时的预报误差，是下一步工作中需要研究的重点。
（5）格尔木地区是青海省太阳能光伏电站发展的集聚区，研究太阳辐射预报方法，对光伏产业发展提供决策、发电企业进行科学合理布局和调度具有十分积极的作用。
参考文献
[1]
刘金兰.火山爆发对柴达木盆地太阳辐射、气温、蒸发量的影响[J].青海气象，1994（3）：20-22.
[2] 李芬，陈正洪，成驰，等.太阳能光伏发电量预报方法的发展[J].气候变化研究进展，2011（2）：136-142.
[3] 刘布春，卢志光，高景民，等.干旱、半干旱地区紫外线辐射强度及其预报方法的研究[J].中国农业气象，2003，24（1）：57-62.
[4] 保广裕，张景华，钱有海，等.柴达木光伏发电地区逐时太阳辐射预报方法研究[J].青海农林科技，2012（1）：17-18.
[5] 朱乾根，林锦瑞，寿绍文，等.天气学原理和方法[M].北京：气象出版社，2000.
[6] 丁一汇.高等天气学[M].北京：气象出版社，2005.