IJP 国际期刊的Photoenergy 1687 - 529 x 1110 - 662 x Hindawi 10.1155 / 2020/9605950 9605950 研究文章 比较模型估算太阳辐射在克罗地亚日照时间 https://orcid.org/0000 - 0003 - 1988 - 8356 贝蒂 Tihomir 1 Zulim 伊凡娜 1 Brkić Slavica 2 Tuka Blanka 2 Poggi 菲利普 1 电子和计算机科学 大学分 电气工程学院 机械工程和海军的架构 克罗地亚 unist.hr 2 物理系 莫斯塔尔大学 科学和教育的教师 莫斯塔尔 波斯尼亚和黑塞哥维那 sve-mo.ba 2020年 27 2 2020年 2020年 30. 10 2019年 03 02 2020年 10 02 2020年 27 2 2020年 2020年 版权©2020 Tihomir贝蒂et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

17 sunshine-duration-based模型的性能已经使用7个气象站的数据评估在克罗地亚。常规统计指标作为模型的数值指标性能:平均绝对百分误差(日军),意味着偏移误差(MBE),平均绝对误差(MAE),和均方根误差(RMSE)。模型的排名是使用所有这些参数的组合,都有相等的权重。里特维德模型被发现整体表现最佳,其次是太阳系和Dogniaux-Lemoine每月依赖模型。三个表现最好的模型,新调整系数计算,使用独立的数据集进行验证。只有Dogniaux-Lemoine模型与调整系数表现更好,但在所有位置分析,调整模型显示改善降低最大百分比误差。

 克罗地亚科学和教育 1。介绍

任何与能源相关的应用程序需要知识感兴趣的资源可用性的网站。在太阳能的情况下,这是相当具有挑战性的由于其固有的可变性。白天太阳辐射的变化,在整个一年,但也很大程度上取决于当地条件在大气中,以及太阳能收集器太阳的相对位置。为了考虑内部和太阳辐射的年际变化,建议的做法是估计太阳辐射从长期测量数据 1- - - - - - 4]。太阳辐射的直接测量涉及特殊的太阳辐射计:日射强度计用于测量太阳辐射全球,和太阳热量计测量太阳辐射的直接梁组件时使用( 5]。作为一个标准,全球水平表面太阳辐射测量(全球水平照度(GHI)),和一个太阳热量计安装在双轴太阳能跟踪装置,确保仪器传感器总是指向太阳(直接正常发光(DNI))。散射太阳辐射的组件通常是测量GHI一样,外加一个阴影装置,防止太阳直射到传感器(扩散水平照度(济))。然而,上述技术相当昂贵,因为他们需要定期维护由训练有素的人员(常规仪器校准,清洁传感器面积的灰尘和污垢,控制太阳热量计校准,调整跟踪设备,等等)。在大多数的世界,然后测量太阳辐射在其他一些,更经济的方法。最广泛采用的技术之一是测量日照时间,然后使用这些数据来计算全球健康行动计划。在全球许多地方日照时间测量和可能是最长的太阳辐射测量技术的历史。Campbell-Stokes日照计是使用最广泛的日照时间测量仪,它是一个健壮和简单的仪器要求最低的维护。相关测量技术的主要缺点是不同的阅读材料的光敏卡之间可能发生不同的观察者,以及测量精度依赖于这一事实记录纸的属性。不过,在很多地方,这是唯一的地面太阳辐射测量方式。 More recent approach towards estimating solar radiation is based on meteorological satellite images. There are several freely available solar radiation databases with data obtained from satellite observations, e.g., PVGIS [ 6, 7,苏打水 8),美国国家航空航天局SSE ( 9]。然而,这种方法涉及图像处理技术和不同的算法估算太阳辐射所以这些数据库之间的数据可以明显不同。所以,我们认为,地面测量仍有价值的估算太阳辐射。

太阳辐射在克罗地亚没有得到广泛的研究。虽然阳光录音机已经运行在许多克罗地亚位置数十年来,太阳辐射测量使用日射强度计仅限于一些气象监测站和最近的日期。在本文中,我们使用了来自7个气象站的太阳辐射测量在克罗地亚审查和比较17模型估算GHI日照时间。我们所知,这是第一次,这些数据已被用于研究。模型评估和排名对平均绝对百分比误差(日军),意味着偏移误差(MBE),平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。然后选择三个表现最好的模型,使用最小二乘方法及其参数重新计算,以调整模型对克罗地亚的气候。调整模型的评估是使用独立的数据集执行的,和他们的性能与原始模型进行比较。

 2。方法

有很多不同的模型估算太阳辐射从各种气象参数。我们只有有限的研究模型,利用地理数据从测量站(纬度、经度和海拔),日照时间是唯一所需的气象参数。的计算是基于月平均每日值这意味着每个月所代表的是典型的每日价值。每月平均每日全球辐射水平给出的函数相对日照时间(日照时间除以最大可能的日照时间)和地外辐射水平表面。描述外星辐射计算使用过程在欧洲太阳辐射阿特拉斯(将有关) 1, 2与太阳常数的值更新),1361 W / m2( 10]。分析模型分为三组基于函数类型和模型回归系数:每月独立线性模型、非线性每月的独立的模型,和每月的依赖模型。

2.1。使用模型的描述 2.1.1。每月线性独立的模型

Glower-McCulloch模型( 模型1)给出如下 11]: (1) H ¯ H 0 ¯ = 一个 ⋅ 因为 φ + b ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ , 在系数 一个 和 b 分别等于0.29和0.52。参数 φ ,有效期为 φ < 60 ° ,考虑到站点的纬度的影响。

页面( 模型2)派生一个线性平均每日全球辐射的比率之间的关系 H的外星辐射水平表面 H0 和日均日照时间的比率 年代最大可能的日照时间 年代0 。模型如下( 12]: (2) H ¯ H 0 ¯ = 一个 + b ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ , 在回归系数 一个 和 b 有常量值分别为0.23和0.48。

Bahel ( 模型3)、耆那教( 模型4)和品德有问题的( 模型5)模型都是由方程( 2为回归系数),不同的值 一个 和 b 。Bahel模型的系数等于0.175和0.552,分别为( 13]。意大利Jain分析数据和建议系数值0.177和0.692 ( 14),而声名狼籍的科西嘉岛的阿雅克修得到回归系数为0.206和0.546 ( 15]。

Dogniaux-Lemoine模型( 模型6)用回归系数的方程( 2)下面的方程 16]: (3) 一个 = 0.37022 − 0.00313 ⋅ φ , (4) b = 0.32029 + 0.00506 ⋅ φ , 在哪里 φ 的纬度位置。

里特维德( 模型7)在他的研究中分析数据来自42个世界各地,发现回归系数 一个 取决于线性和系数 b hyperbolically相对日照时间( 17]: (5) 一个 = 0.1 + 0.24 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ , (6) b = 0.38 + 0.08 ⋅ 年代 0 ¯ 年代 ¯ 。

如果方程( 5)和( 6()替换成页面关系 2),系数 一个 = 0.18, b 值0.62。

Gopinathan ( 第八号模型)提出了方程的回归系数( 2),网站的功能高度 h (公里)表达,相对日照时间( 18]: (7) 一个 = 0.265 + 0.07 ⋅ h − 0.135 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ , (8) b = 0.401 − 0.108 ⋅ h + 0.325 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 。

2.1.2。非线性每月独立的模型

Ogelman et al。( 模型9)表示sunshine-based模型的二阶多项式函数日照时间的比率( 19]: (9) H ¯ H 0 ¯ = 一个 + b ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ − c ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 2 , 在系数 一个 , b , c 是由值0.195,0.676和0.142,分别。

Bahel ( 模型10)提出了一个非线性模型,基于明媚的阳光小时和全球辐射世界各地的48台,作为三阶阳光比的函数 年代 / 年代 0 ( 13]: (10) H ¯ H 0 ¯ = 0.16 + 0.87 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ − 0.61 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 2 + 0.34 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 3 。

纽兰( 模型11(形式)给了对数模型 20.]: (11) H ¯ H 0 ¯ = 一个 + b ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ + c ⋅ 日志 年代 ¯ 年代 0 ¯ 。

在这里,系数 一个 , b , c 等于0.34,0.4和0.17,分别。

Almorox-Hontoria模型( 模型12)使用以下指数相关性描述太阳辐射在西班牙( 21]: (12) H ¯ H 0 ¯ = 一个 + b ⋅ 经验值 年代 ¯ 年代 0 ¯ , 在系数 一个 和 b 分别等于-0.0271和0.3096。

Gopinathan ( 模型13)建议下面的非线性相关性sunshine-based模型( 22]: (13) H ¯ H 0 ¯ = − 0.309 + 0.539 ⋅ 因为 φ − 0.0693 ⋅ h + 0.29 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ + 1.527 − 1.027 ⋅ 因为 φ + 0.0926 ⋅ h − 0.359 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 。

在这里,参数 φ 和 h 分别是站点的纬度和海拔。

Zabara ( 模型14)提出了方程的回归系数( 2), 一个 和 b 关系后, 23]: (14) 一个 = 0.395 − 1.247 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ + 2.68 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 2 − 1.674 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 3 , (15) b = 0.395 + 1.384 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ − 3.249 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 2 + 2.055 ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ 3 。

一个三阶函数的相关性给出每月相对日照时间 年代 ¯ / 年代 0 ¯ 。

 2.1.3。每月相关的模型

Kilic-Ozturk ( 模型15)建议回归系数 一个 和 b 纬度位置的函数 φ ,网站的高度 h (米)表达和太阳赤纬 δ ( 24]: (16) 一个 = 0.103 + 0.000017 ⋅ h + 0.198 ⋅ 因为 φ − δ , (17) b = 0.533 − 0.165 ⋅ 因为 φ − δ 。

Dogniaux-Lemoine ( 模型16)以下形式的模型 16]: (18) H ¯ H 0 ¯ = 一个 ⋅ φ + B + C ⋅ φ + D ⋅ 年代 ¯ 年代 0 ¯ , 在每月的相关系数 一个 范围从-0.00245到-0.00369,每月相关的系数 B 范围从0.33459到0.41234,系数 C 范围从0.00412到0.00578,系数 D 范围从0.27004到0.36377。

太阳系( 模型17)调整到欧洲的里特维德模型,使用的数据来自100个车站并提出每月不同的系数 一个 和 b 方程( 2)[ 25]。的回归系数 一个 范围从0.17到0.24,系数 b 范围从0.52到0.66。系数的值Dogniaux-Lemoine和太阳系模型给出了表 1。

原始和调整系数(标有撇号)Dogniaux-Lemoine(16)模型和太阳系模型(17)模型。

模型 多项式系数。 月
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
模型16 一个 -0.00301 -0.00255 -0.00303 -0.00334 -0.00245 -0.00327 -0.00369 -0.00269 -0.00338 -0.00317 -0.00350 -0.00350
一个 ′ -0.008 -0.008 -0.00378 -0.00621 -0.00540 -0.00754 -0.00360 -0.00338 -0.00104 -0.00101 -0.00799 -0.008
B 0.34507 0.33459 0.36690 0.38557 0.35057 0.39890 0.41234 0.36243 0.39467 0.36213 0.36680 0.36262
B ′ 0.5858 0.5859 0.2804 0.4176 0.3622 0.5025 0.2713 0.2636 0.1378 0.2785 0.4791 0.553
C 0.00495 0.00457 0.00466 0.00456 0.00485 0.00578 0.00568 0.00412 0.00564 0.00504 0.00523 0.00559
C ′ 0.001 0.001 0.001 0.00461 0.00667 0.00206 0.00737 0.008 0.00799 0.008 0.001 0.001
D 0.34572 0.35533 0.36377 0.35802 0.33550 0.27292 0.27004 0.33162 0.27125 0.31790 0.31467 0.30675
D ′ 0.4188 0.4589 0.7707 0.5193 0.4554 0.5752 0.3886 0.3327 0.4118 0.102 0.6913 0.5221
模型17 一个 0.18 0.20 0.22 0.20 0.24 0.24 0.23 0.22 0.20 0.19 0.17 0.18
一个 ′ 0.2051 0.1996 0.0822 0.099 0.106 0.102 0.1236 0.1481 0.1151 0.2505 0.0944 0.1705
b 0.66 0.60 0.58 0.62 0.52 0.53 0.53 0.55 0.59 0.60 0.66 0.65
b ′ 0.5387 0.5879 0.8808 0.808 0.7812 0.7698 0.6982 0.6474 0.7256 0.4203 0.8186 0.6361
2.2。研究区和实验数据

日照时间和全球水平辐射数据来自克罗地亚的气象和水文服务。全球太阳辐射的测量在克罗地亚开始在2003 - 2006年期间七个地面气象站(杜布罗夫尼克,GospićParg,里耶卡,分裂,扎达尔,和萨格勒布)在2014年,两个车站被添加(Križevci和Osijek)。对测量数据进行彻底检查可能的错误和不一致。个月有超过100小时的缺失数据被排除在分析,为了避免低估。使用两个数据集:提到的七个站的数据在2009 - 2019年期间用于模型评估,选择表现最好的三个模型,计算回归系数调整。2009 - 2019年期间被选中,是因为它有最小的数缺失数据的大部分位置。调整模型的验证,我们使用2003 - 2013年的数据对萨格勒布,分裂,里耶卡,以及2014 - 2019年数据为Križevci Osijek。有两个原因选择这些数据验证过程:首先,我们希望至少有一些数据测量至少10年期间,第二,我们想测试调整模型的位置,这并不包括在评估步骤和计算调整模型的系数。描述过程的缺点源于限制可用的数据库(少量的位置,而短时间内)。部分重叠的数据用于评估和验证步骤(萨格勒布,分裂,里耶卡2009 - 2013)被认为是一个必要的取舍,而不是使用较短的时间内。 This choice is based on the fact that majority of missing data occurs during the initial years of measurement.

车站在图所示 1和他们的数据表 2。

克罗地亚的地图显示气象监测站日照时间和太阳辐射测量( 26]。

气象监测站的列表在克罗地亚日照时间和全球水平辐射测量和数据集使用。

位置 纬度 经度 Alt (m)。 一段记录 使用数据集
杜布罗夫尼克 42°38 ′ 41 ” N 18°05 ′ 06 ” E 52 2003 - 2019 2009 - 2019比较
Gospić 44°33 ′ 02 ” N 15°22 ′ 23 ” E 564年 2005 - 2019 2009 - 2019比较
Križevci 46°01 ′ 44 ” N 13°33 ′ 13 ” E 155年 2014 - 2019 2014 - 2019验证
Osijek 45°30 ′ 09年 ” N 18°33 ′ 41 ” E 89年 2014 - 2019 2014 - 2019验证
Parg 45°35 ′ 37 ” N 14°37 ′ 50 ” E 863年 2003 - 2019 2009 - 2019比较
里耶卡 45°20 ′ 13 ” N 14°26 ′ 34 ” E 120年 2003 - 2019 2009 - 2019比较2003 - 2013验证
分裂 43°30 ′ 30. ” N 16°25 ′ 35 ” E 122年 2003 - 2019 2009 - 2019比较2003 - 2013验证
扎达尔 44°07 ′ 48 ” N 15°12 ′ 21 ” E 5 2006 - 2019 2009 - 2019比较
萨格勒布 45°49 ′ 19 ” N 16°02 ′ 01 ” E 123年 2004 - 2019 2009 - 2019比较2003 - 2013验证
2.3。统计分析

17 sunshine-based模型估计的性能使用常用的统计指标:平均偏移误差(MBE),平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。均值偏移误差可以提供模型是否倾向于低估或高估的太阳辐射测量。然而,小的价值并不一定意味着MBE模型是公正的,因为积极和消极偏见相互抵消。出于这个原因,我们还计算了平均绝对误差,使模型的平均大小测量值的偏差。美价值越小,越精确模型。均方根误差也是一样,最好是尽可能小,表明模型一致的测量数据。RMSE一个问题在于,它给更多的重量大的错误,所以它只能用于比较不同模式使用相同的数据集。每个月,百分误差计算,全年相对误差表示的平均百分比误差(MPE)和平均绝对百分误差(日军)。平均百分误差MBE患有同样的缺点因为正面和负面的错误可以相互抵消,所以即使有非常大的比例小迈普值可能发生错误。上述参数形式的基础数值评估模型的性能和计算使用以下表达式: (19) MBE = 1 12 ∑ j = 1 12 H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 , (20) 美 = 1 12 ∑ j = 1 12 H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 , (21) RMSE = 1 12 ∑ j = 1 12 H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 2 , (22) 体育 = H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 H ¯ j , 量 ⋅ One hundred. % , (23) 迈普 = One hundred. % 12 ∑ j = 1 12 H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 H ¯ j , 量 , (24) 日军 = One hundred. % 12 ∑ j = 1 12 H ¯ j , calc − H ¯ j , 量 H ¯ j , 量 , 在哪里 H ¯ j , calc 和 H ¯ j , 量 每月平均每天的计算和测量值是全球水平的辐射,分别。

 3所示。结果与讨论

月平均每日全球水平辐射计算七使用17阳光duration-based模型测量站在克罗地亚。对于每个位置,模型比较和排名对四个统计指标:日军,美,和RMSE, MBE。应该注意的是,MBE美,和RMSE都用千瓦时/ m2。结果在表 3。日军常被用来表达模型和测量之间的相对差异,很容易理解。它给的平均性能相关的模型与实际值的差异。当然,作为一个单值,它不能告诉任何关于模型的性能。从某种意义上说,美是类似的参数,只有不表示相对而言。美给积累差异模型和测量,MBE固有的缺点改善,积极的和消极的差异可以相互抵消。然而,可能有情况下,很小的价值美后面隐藏着相当大的差异数月太阳辐射较低。因此,一些作者建议使用相对美,通常对平均值。同样可以获得很高的RMSE值较大的模型和测量之间的偏差。

统计比较模型的性能选择的克罗地亚的位置。

位置 模型没有。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
杜布罗夫尼克 日军 7.0% 7.9% 10.0% 7.0% 5.9% 4.3% 4.1% 5.0% 4.8% 5.5% 5.0% 5.0% 6.7% 5.1% 10.7% 3.3% 3.8%
MBE -0.265 -0.325 -0.405 0.267 -0.198 -0.011 -0.048 -0.084 -0.099 -0.183 -0.146 -0.136 0.236 -0.117 -0.498 -0.003 -0.034
美 0.330 0.384 0.451 0.272 0.271 0.159 0.169 0.211 0.211 0.262 0.232 0.222 0.236 0.229 0.536 0.117 0.150
RMSE 0.403 0.471 0.526 0.369 0.340 0.233 0.241 0.277 0.280 0.338 0.305 0.298 0.316 0.302 0.661 0.187 0.233
Gospić 日军 5.9% 5.4% 8.8% 6.2% 4.1% 4.1% 3.3% 4.6% 3.7% 4.1% 3.7% 4.7% 6.7% 4.4% 6.9% 3.5% 3.0%
MBE -0.218 -0.196 -0.332 0.211 -0.125 0.057 -0.039 -0.003 -0.013 -0.100 -0.080 -0.052 0.097 -0.007 -0.264 0.070 -0.002
美 0.236 0.228 0.335 0.230 0.152 0.090 0.087 0.107 0.105 0.145 0.123 0.134 0.206 0.118 0.305 0.100 0.087
RMSE 0.300 0.307 0.399 0.277 0.196 0.113 0.100 0.133 0.127 0.186 0.151 0.167 0.253 0.143 0.419 0.120 0.101
Parg 日军 4.3% 4.5% 6.9% 8.8% 3.3% 7.5% 3.4% 8.6% 5.8% 3.6% 3.3% 5.7% 6.9% 6.5% 5.9% 6.7% 4.9%
MBE -0.103 -0.040 -0.199 0.286 0.007 0.181 0.066 0.161 0.129 0.044 0.057 0.078 0.097 0.138 -0.058 0.199 0.130
美 0.136 0.116 0.220 0.286 0.071 0.181 0.084 0.164 0.129 0.070 0.072 0.100 0.212 0.138 0.157 0.199 0.130
RMSE 0.172 0.145 0.253 0.354 0.096 0.200 0.123 0.188 0.151 0.098 0.099 0.130 0.291 0.158 0.198 0.227 0.146
里耶卡 日军 6.6% 7.1% 6.6% 10.4% 5.7% 7.4% 4.8% 5.3% 6.8% 6.1% 5.7% 6.3% 9.5% 6.9% 8.9% 6.4% 6.3%
MBE -0.195 -0.163 -0.278 0.295 -0.075 0.103 0.029 -0.013 0.040 -0.047 -0.017 -0.026 0.287 0.034 -0.310 0.118 0.067
美 0.257 0.253 0.302 0.295 0.170 0.153 0.108 0.135 0.153 0.169 0.147 0.156 0.287 0.161 0.376 0.148 0.144
RMSE 0.328 0.322 0.393 0.317 0.215 0.169 0.130 0.166 0.176 0.214 0.181 0.199 0.308 0.184 0.490 0.169 0.165
分裂 日军 5.8% 6.3% 9.0% 6.1% 4.0% 2.1% 2.3% 3.3% 2.3% 3.6% 2.9% 3.2% 5.7% 2.5% 9.8% 1.3% 1.8%
MBE -0.268 -0.305 -0.385 0.280 -0.180 0.005 -0.032 -0.064 -0.082 -0.165 -0.129 -0.117 0.248 -0.101 -0.474 0.014 -0.021
美 0.268 0.305 0.385 0.280 0.182 0.069 0.099 0.149 0.106 0.172 0.137 0.142 0.248 0.124 0.474 0.041 0.072
RMSE 0.317 0.368 0.433 0.365 0.221 0.079 0.121 0.180 0.134 0.214 0.172 0.179 0.298 0.160 0.569 0.055 0.086
扎达尔 日军 8.6% 8.5% 11.0% 4.4% 6.7% 3.7% 4.6% 5.2% 4.7% 6.2% 5.7% 5.2% 3.9% 5.0% 11.7% 3.2% 3.7%
MBE -0.387 -0.406 -0.488 0.162 -0.285 -0.101 -0.142 -0.173 -0.188 -0.270 -0.236 -0.220 0.143 -0.208 -0.589 -0.092 -0.136
美 0.402 0.421 0.489 0.196 0.312 0.163 0.183 0.206 0.235 0.302 0.272 0.250 0.163 0.255 0.589 0.132 0.176
RMSE 0.481 0.515 0.575 0.265 0.369 0.205 0.227 0.269 0.290 0.365 0.326 0.309 0.222 0.319 0.733 0.158 0.216
萨格勒布 日军 4.3% 4.7% 7.0% 6.5% 2.9% 5.4% 1.9% 4.3% 3.6% 2.6% 1.6% 5.6% 6.7% 5.1% 6.9% 4.4% 2.4%
MBE -0.170 -0.106 -0.256 0.244 -0.052 0.121 0.016 0.001 0.067 -0.022 -0.006 0.017 0.200 0.084 -0.226 0.138 0.068
美 0.180 0.153 0.256 0.244 0.089 0.121 0.060 0.093 0.072 0.073 0.049 0.105 0.251 0.088 0.267 0.138 0.069
RMSE 0.231 0.192 0.307 0.312 0.110 0.136 0.083 0.103 0.091 0.089 0.067 0.118 0.330 0.110 0.343 0.164 0.087

注:美,和RMSE, MBE千瓦时/ m2。

分析位置,只有1.3%的最小的日军价值计算每月Dogniaux-Lemoine依赖模型(模型16)分裂。日军而言,相同的模型是最好的杜布罗夫尼克3.3%和扎达尔3.2%的价值。所有三个地方都在海边有典型的地中海气候。对于每个剩余的位置,最好的日军性能是通过不同的模型:Gospić,最好的模型是太阳系模型(模型17)值3.0%;Parg,声名狼籍的模型(模型5)3.3%;纽兰模型(模型11)记录1.6%萨格勒布,里特维德模型(模型7)给最好的结果里耶卡4.8%,这也是表现最好的日军之间的最大价值。另一件需要注意的是,日军对所有模型和位置通常仍低于10%。

而言,MBE模型表现最佳的是每月Dogniaux-Lemoine依赖模型(最适合杜布罗夫尼克和扎达尔),Gopinathan的线性模型(最好的里耶卡和萨格勒布,太阳系模型(Gospić最好),品德有问题的模型(Parg最好),Dogniaux-Lemoine每月独立模型(分最好)。一个有趣的观察是,地中海位置(杜布罗夫尼克,分裂,和扎达尔),多数有负偏压测试模型,这意味着他们低估了太阳辐射。

看着美价值,它可以发现已经提到模型主导:Dogniaux-Lemoine每月依赖模型执行最好的杜布罗夫尼克,分裂和扎达尔。Gospić,美价值最低的是计算的太阳系模型,而Bahel模型( 模型10对Parg)表现最好的。里特维德模型对里耶卡最好,纽兰模型给最好的结果在萨格勒布。

RMSE值的分析发现Dogniaux-Lemoine月再次依赖模型是最好的杜布罗夫尼克,分裂,和扎达尔,正如日军和梅值。GospićRMSE而言,表现最好的模型是里特维德模型,并为里耶卡相同的模型是最好的。纽兰模型再次显示了萨格勒布的最佳模型中,作为Parg是声名狼籍的模型。

为了找到最好的整体执行模型,模型已经排名为每个位置和对每个统计参数(参数值越小,排名越高)。表现最好的是里特维德模型( 模型7),其次是太阳系( 模型17)和Dogniaux-Lemoine每月依赖模型( 模型16)。

全年最好的模型的性能如表所示 4- - - - - - 6。很明显,即使是表现最好的模型,有几个月显著偏离测量数据。只有Dogniaux-Lemoine月度依赖模型分割误差百分比(PE)个月低于5%。对于所有其他位置,有至少一个月PE超过5%。里特维德和太阳系模型,没有位置与PE不到5%,至少一个月。这表明,即使是表现最好的sunshine-duration-based模型估算太阳辐射在短时间尺度相当有限。然而,有几个地方体育一直低于10%的边界。对所有三种模式,这是分手的理由,扎达尔,和萨格勒布,还有Gospić当使用里特维德模型。此外,我们发现,通常最大的PE发生期间降低太阳辐射(October-February)。在这种情况下,模型估算太阳辐射的可能仍然是有价值的,特别是在每年的能源生产方面,通常所需的初步研究。

比较每月平均每日全球水平辐射计算里特维德模型 H calc 与测量 H 量 七克罗地亚的位置。 H calc 和 H 量 在千瓦时/ m2。

位置 月
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
杜布罗夫尼克 H calc 1.682 2.359 3.606 4.882 5.978 6.839 7.355 6.835 4.893 3.262 1.988 1.682
H 量 1.673 2.384 3.878 5.078 6.187 7.292 7.457 6.670 4.883 2.718 1.995 1.721
体育 0.6% -1.0% -7.0% -3.9% -3.4% -6.2% -1.4% 2.5% 0.2% 20.0% -0.4% -2.3%
Gospić H calc 1.127 1.793 3.165 4.404 5.329 6.540 6.874 6.055 3.969 2.396 1.310 1.069
H 量 1.205 1.966 3.202 4.509 5.472 6.695 6.926 6.006 3.867 2.358 1.206 1.083
体育 -6.5% -8.8% -1.1% -2.3% -2.6% -2.3% -0.7% 0.8% 2.6% 1.6% 8.6% -1.3%
Parg H calc 1.094 1.651 2.932 4.152 4.849 6.019 6.139 5.678 3.598 2.185 1.318 1.139
H 量 1.103 1.666 3.005 4.164 4.837 6.011 5.884 5.473 3.470 2.118 1.103 1.126
体育 -0.8% -0.9% -2.4% -0.3% 0.3% 0.1% 4.3% 3.7% 3.7% 3.2% 19.5% 1.2%
里耶卡 H calc 1.360 2.068 3.241 4.595 5.386 6.358 6.686 6.318 4.061 2.691 1.485 1.247
H 量 1.216 1.931 3.258 4.520 5.428 6.655 6.771 6.219 4.092 2.618 1.329 1.102
体育 11.8% 7.1% -0.5% 1.7% -0.8% -4.5% -1.3% 1.6% -0.8% 2.8% 11.7% 13.1%
分裂 H calc 1.627 2.307 3.605 4.865 5.939 6.965 7.463 6.748 4.701 3.158 1.839 1.527
H 量 1.592 2.362 3.803 4.979 6.113 7.061 7.362 6.509 4.789 3.127 1.884 1.544
体育 2.2% -2.3% -5.2% -2.3% -2.8% -1.4% 1.4% 3.7% -1.8% 1.0% -2.4% -1.1%
扎达尔 H calc 1.456 2.253 3.531 4.805 5.980 7.128 7.508 6.534 4.671 2.970 1.692 1.336
H 量 1.530 2.389 3.883 5.228 6.322 7.425 7.583 6.653 4.709 2.727 1.757 1.368
体育 -4.8% -5.7% -9.1% -8.1% -5.4% -4.0% -1.0% -1.8% -0.8% 8.9% -3.7% -2.4%
萨格勒布 H calc 1.017 1.661 2.991 4.337 5.288 6.159 6.210 5.713 3.736 2.274 1.210 0.912
H 量 1.015 1.689 3.078 4.454 5.274 6.170 6.155 5.541 3.587 2.293 1.149 0.909
体育 0.2% -1.6% -2.8% -2.6% 0.3% -0.2% 0.9% 3.1% 4.2% -0.8% 5.3% 0.3%

比较每月平均每日全球水平辐射计算太阳系模型 H calc 与测量 H 量 七克罗地亚的位置。 H calc 和 H 量 在千瓦时/ m2。

位置 月
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
杜布罗夫尼克 H calc 1.747 2.420 3.754 5.071 5.987 6.841 7.140 6.664 4.889 3.251 2.025 1.734
H 量 1.673 2.384 3.878 5.078 6.187 7.292 7.457 6.670 4.883 2.718 1.995 1.721
体育 4.4% 1.5% -3.2% -0.1% -3.2% -6.2% -4.2% -0.1% 0.1% 19.6% 1.5% 0.7%
Gospić H calc 1.159 1.864 3.329 4.590 5.438 6.585 6.727 5.965 4.003 2.408 1.310 1.094
H 量 1.205 1.966 3.202 4.509 5.472 6.695 6.926 6.006 3.867 2.358 1.206 1.083
体育 -3.8% -5.2% 4.0% 1.8% -0.6% -1.6% -2.9% -0.7% 3.5% 2.1% 8.7% 1.0%
Parg H calc 1.126 1.723 3.103 4.336 5.032 6.139 6.097 5.627 3.647 2.202 1.323 1.169
H 量 1.103 1.666 3.005 4.164 4.837 6.011 5.884 5.473 3.470 2.118 1.103 1.126
体育 2.1% 3.4% 3.3% 4.1% 4.0% 2.1% 3.6% 2.8% 5.1% 4.0% 19.9% 3.9%
里耶卡 H calc 1.409 2.127 3.394 4.780 5.483 6.429 6.565 6.195 4.088 2.692 1.499 1.282
H 量 1.216 1.931 3.258 4.520 5.428 6.655 6.771 6.219 4.092 2.618 1.329 1.102
体育 15.9% 10.1% 4.2% 5.7% 1.0% -3.4% -3.1% -0.4% -0.1% 2.8% 12.8% 16.3%
分裂 H calc 1.689 2.366 3.747 5.053 5.952 6.949 7.232 6.584 4.704 3.149 1.870 1.573
H 量 1.592 2.362 3.803 4.979 6.113 7.061 7.362 6.509 4.789 3.127 1.884 1.544
体育 6.1% 0.2% -1.5% 1.5% -2.6% -1.6% -1.8% 1.2% -1.8% 0.7% -0.7% 1.9%
扎达尔 H calc 1.509 2.311 3.674 4.991 5.985 7.088 7.270 6.392 4.672 2.966 1.716 1.373
H 量 1.530 2.389 3.883 5.228 6.322 7.425 7.583 6.653 4.709 2.727 1.757 1.368
体育 -1.4% -3.3% -5.4% -4.5% -5.3% -4.5% -4.1% -3.9% -0.8% 8.7% -2.3% 0.4%
萨格勒布 H calc 1.045 1.731 3.157 4.520 5.399 6.258 6.157 5.657 3.778 2.288 1.209 0.931
H 量 1.015 1.689 3.078 4.454 5.274 6.170 6.155 5.541 3.587 2.293 1.149 0.909
体育 3.0% 2.5% 2.6% 1.5% 2.4% 1.4% 0.0% 2.1% 5.3% -0.2% 5.2% 2.4%

比较的月平均每日全球水平辐射计算使用Dogniaux-Lemoine每月依赖模型 H calc 与测量 H 量 七克罗地亚的位置。 H calc 和 H 量 在千瓦时/ m2。

位置 月
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
杜布罗夫尼克 H calc 1.720 2.444 3.820 5.132 6.198 6.984 7.267 6.593 4.865 3.236 1.982 1.664
H 量 1.673 2.384 3.878 5.078 6.187 7.292 7.457 6.670 4.883 2.718 1.995 1.721
体育 2.8% 2.5% -1.5% 1.1% 0.2% -4.2% -2.5% -1.1% -0.4% 19.0% -0.7% -3.3%
Gospić H calc 1.191 1.910 3.388 4.673 5.625 6.741 6.873 5.947 4.074 2.457 1.358 1.096
H 量 1.205 1.966 3.202 4.509 5.472 6.695 6.926 6.006 3.867 2.358 1.206 1.083
体育 -1.2% -2.9% 5.8% 3.6% 2.8% 0.7% -0.8% -1.0% 5.3% 4.2% 12.6% 1.2%
Parg H calc 1.146 1.765 3.154 4.425 5.191 6.293 6.247 5.628 3.743 2.255 1.349 1.146
H 量 1.103 1.666 3.005 4.164 4.837 6.011 5.884 5.473 3.470 2.118 1.103 1.126
体育 3.9% 6.0% 5.0% 6.3% 7.3% 4.7% 6.2% 2.8% 7.9% 6.5% 22.3% 1.8%
里耶卡 H calc 1.395 2.147 3.445 4.833 5.674 6.586 6.714 6.164 4.141 2.705 1.501 1.247
H 量 1.216 1.931 3.258 4.520 5.428 6.655 6.771 6.219 4.092 2.618 1.329 1.102
体育 14.7% 11.2% 5.8% 6.9% 4.5% -1.0% -0.8% -0.9% 1.2% 3.3% 12.9% 13.1%
分裂 H calc 1.659 2.386 3.807 5.105 6.165 7.096 7.363 6.522 4.699 3.136 1.840 1.518
H 量 1.592 2.362 3.803 4.979 6.113 7.061 7.362 6.509 4.789 3.127 1.884 1.544
体育 4.2% 1.0% 0.1% 2.5% 0.9% 0.5% 0.0% 0.2% -1.9% 0.3% -2.3% -1.7%
扎达尔 H calc 1.497 2.330 3.730 5.041 6.203 7.240 7.405 6.346 4.668 2.965 1.702 1.340
H 量 1.530 2.389 3.883 5.228 6.322 7.425 7.583 6.653 4.709 2.727 1.757 1.368
体育 -2.2% -2.5% -3.9% -3.6% -1.9% -2.5% -2.3% -4.6% -0.9% 8.7% -3.1% -2.0%
萨格勒布 H calc 1.073 1.771 3.205 4.590 5.584 6.414 6.307 5.656 3.858 2.330 1.248 0.937
H 量 1.015 1.689 3.078 4.454 5.274 6.170 6.155 5.541 3.587 2.293 1.149 0.909
体育 5.7% 4.9% 4.1% 3.0% 5.9% 4.0% 2.5% 2.1% 7.5% 1.6% 8.6% 3.1%

为了改善模型性能,我们使用测量数据,并使用最小二乘法计算回归系数。里特维德调整系数 一个 = 0.1756 (最初 一个 = 0.18 ), b = 0.6277 (最初 b = 0.62 ), R 2 = 0.9379 。给出了新的太阳系和Dogniaux-Lemoine模型系数表 1。

调整模型的验证,一个新的数据集已经使用:数据里耶卡,分裂,萨格勒布的2003 - 2013年期间和数据两个额外的电台Križevci和Osijek覆盖2014 - 2019年期间。Križevci和Osijek克罗地亚站的最新列表之外全球水平辐射测量(在两个站点2014年开始测量)。原始和调整模型给出的结果数据 2- - - - - - 6。

比较百分比Križevci原始误差和调整模型。

比较百分比Osijek原始误差和调整模型。

比较原始和调整模型的误差百分比里耶卡。

比较原始和调整模型的误差百分比分裂。

比较原始和调整模型的误差百分比萨格勒布。

比较模型与原始的执行和调整系数对日军的统计参数,梅和RMSE。度量模型的色散,最大值的百分比误差(最大PE)添加(它是作为绝对值,所以它是积极的)。这三个模型的结果调整系数数据所示 7- - - - - - 9。在这里,我们必须强调,所有指标计算作为归一化值对模型与原始的值系数。因此,小于1的值意味着调整模型提高了参数,而相反的是,如果值大于1。

比较的统计参数(日军,梅、RMSE和马克斯PE)里特维德模型基于数据从五个车站(Osijek Križevci,里耶卡,分裂,和萨格勒布)。所有参数都显示为相对的值调整到原始模型。

比较的统计参数(日军,梅、RMSE和马克斯PE)的太阳系模型基于数据从五个车站(Osijek Križevci,里耶卡,分裂,和萨格勒布)。所有参数都显示为相对的值调整到原始模型。

比较的统计参数(日军,梅、RMSE和马克斯PE)为Dogniaux-Lemoine每月依赖模型基于数据从五个车站(Osijek Križevci,里耶卡,分裂,和萨格勒布)。所有参数都显示为相对的值调整到原始模型。

里特维德模型,我们可以看到原始和调整模型几乎没有区别。它有所预期,作为调整系数仅略不同于原始的。另一件事是与模型本身有关。使用最简单的线性形式,这种模式不能占每月不同的小气候条件。因此很难期待完美匹配的测量每个月,通常,夏季调整系数,而是“移动”更大的偏差期间太阳辐射较低。虽然没有多少改进,调整系数实现了这一模型,可以看出,所有五个测试地点,最大百分比误差降低。

最初的太阳系模型,使用每月特定的回归系数,模型的调整并不能证明成功。三个五个位置,执行比原始的模型,而对于另外两个位置,有一个小的改进。一个可能的原因为什么我们一直未能改善太阳系模型在于少数站用于计算回归系数。当每个月必须计算回归系数,样本的数量线性回归的数量等于位置。因此,只有7个值是计算每个月的系数。这个假设也支持小 R 2 值几个月(2月10月份的0.735,0.847,0.849,4月1月和0.856)。有趣的观察最大百分比误差,这里比原来的低,在两种情况下(Križevci和萨格勒布),改善是显著的。

每月Dogniaux-Lemoine依赖模型被证明是最好的三个地方,但模型总体排名第三,因为它表现糟糕一些其他网站。当新模型系数计算,我们得到清晰的模型改进为三个位置(Osijek、里耶卡和萨格勒布)。Križevci的性能是不确定的,该模型提高了日军,但与此同时,美和RMSE增加。最初的模型表现很好分离,所以改变系数导致性能稍差。再次,马克斯PE的改善达到五个位置。

 4所示。结论

最新的数据覆盖了2009 - 2019年期间获得七个地面气象站在克罗地亚是用来评估十七的性能模型估算全球水平辐射使用日照时间数据。模型的性能数值表示结合四个统计指标:平均绝对百分比误差,意味着偏移误差、平均绝对误差和均方根误差。里特维德模型整体是最好的,其次是太阳系和Dogniaux-Lemoine每月依赖模型。尽管太阳系和Dogniaux-Lemoine模型每月特定系数,他们落后最简单的,里特维德模型使用页面与年度常系数的线性关系。Dogniaux-Lemoine模型表现最好的三个海滨位置与地中海气候(杜布罗夫尼克,分裂和扎达尔),里特维德本身里耶卡是最好的模型,和太阳系模型Gospić表现最好的。纽兰模型萨格勒布给最好的结果和排名4th总体而言,虽然声名狼籍的模型,这对Parg是最好的,只是排名11th整体。模型误差百分比,计算%作为测量值的偏差,我们发现,在某些情况下,这个错误甚至可以超过20%。一般来说,最大的百分比误差发生在几个月太阳辐射较低。已经重新计算所有模型的系数来调整模型克罗地亚气候,和调整模型的验证是使用另一个数据集组成的数据执行5台(Osijek Križevci,里耶卡,分裂,和萨格勒布)。可用的数据集,我们发现只有Dogniaux-Lemoine模型与调整模型表现更好,而太阳系模型甚至显示有点糟糕的性能对原始系数。我们认为,这是因为数据值用于计算的数量调整系数太小,取得更好的相关性。这将是包含在我们的未来的工作。里特维德模型, R 2 值为0.9397,从原始的调整系数差别并不是很大的性能调整和原始模型几乎是一样的。注意到的一件事是,调整系数在所有情况下改善了最大百分比误差,在某些情况下,这种改进是重要的。

 数据可用性

日照时间数据用于研究由克罗地亚的气象和水文研究许可下服务,不能免费提供。计算数据可从相应的作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 确认

作者要感谢克罗地亚气象和水文研究提供数据服务。这项工作是由克罗地亚科学和教育。

 欧洲太阳能辐射Atlas-vol。1 -按des地雷 2019年10月 https://www.pressesdesmines.com/produit/the-european-solar-radiation-atlas-vol-1/ 欧洲太阳能辐射Atlas-Vol。2 -按des地雷 2019年10月, https://www.pressesdesmines.com/produit/the-european-solar-radiation-atlas-vol-2/ 普兰特 r·H。 太阳能,光伏发电,国内热水 2014年 爱思唯尔 莱彻 M。 Fthenakis 诉M。 一个全面的指南,太阳能系统 2018年 爱思唯尔 艾哈迈德 l 哈比卜Kanth R。 Parvaze 年代。 Sheraz救世主 年代。 艾哈迈德 l 哈比卜Kanth R。 Parvaze 年代。 Sheraz救世主 年代。 测量的日照时间 实验农业气象学:实用手册 2017年 可汗 施普林格国际出版 37 39 Šuri M。 Huld t。 邓洛普 e . D。 PV-GIS:一个基于web的太阳辐射数据库在欧洲光伏潜在的计算 国际可持续能源杂志》上 2005年 24 2 55 67年 10.1080 / 14786450512331329556 2 - s2.0 - 23944460089 PVGIS 光伏地理信息系统 2019年10月, https://re.jrc.ec.europa.eu/pvgis.html 苏打水 太阳辐射数据 2019年10月, http://www.soda-pro.com/ 电力数据访问查看器 2019年10月, https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/ 科普 G。 5.02地球的能量:太阳总辐照度 地球系统和环境科学 2018年 5 爱思唯尔 32 66年 综合遥感 10.1016 / b978 - 0 - 12 - 409548 - 9.10366 - 5所示 格洛弗 J。 麦卡洛克 j·s·G。 太阳辐射和日照之间的经验关系 季度皇家气象学会杂志》上 1958年 84年 360年 172年 175年 10.1002 / qj.49708436011 2 - s2.0 - 84979318414 页面 j·K。 每日的月度平均值估计总短波辐射在垂直和倾斜表面阳光记录纬度40°N-40°S 4 诉讼的联合国会议上新能源 1961年 罗马 378年 390年 Bahel V。 Srinivasan R。 Bakhsh H。 太阳辐射对达兰,沙特阿拉伯 能源 1986年 11 10 985年 989年 10.1016 / 0360 - 5442 (86)90029 - 0 2 - s2.0 - 0022792789 耆那教徒的 p C。 全球意大利辐照估计位置 太阳能&风能技术 1986年 3 4 323年 328年 10.1016 / 0741 - 983 x (86) 90013 - 5 2 - s2.0 - 38149145413 品德有问题的 一个。 Notton G。 Poggi P。 Simonnot G。 相关性直接正常和全球水平照射在法国地中海网站 太阳能 1991年 46 4 261年 266年 10.1016 / 0038 - 092 x (91) 90072 - 5 2 - s2.0 - 0000253288 Dogniaux R。 莱莫恩 M。 辐射网站的不同分类指数大气透明度 太阳辐射数据 1983年 2 94年 107年 在欧洲共同体系列太阳能研发F 里特维德 m·R。 估计回归系数的一种新方法公式涉及太阳辐射的阳光 农业气象学 1978年 19 2 - 3 243年 252年 10.1016 / 0002 - 1571 (78)90014 - 6 2 - s2.0 - 49349127090 Gopinathan K·K。 一个简单的方法来预测全球太阳能辐射水平表面上 太阳能&风能技术 1988年 5 5 581年 583年 10.1016 / 0741 - 983 x (88) 90050 - 1 2 - s2.0 - 0008813277 Ogelman H。 埃杰维特 一个。 Tasdemiroǧlu E。 一种新的方法从明亮的阳光数据估算太阳辐射 太阳能 1984年 33 6 619年 625年 10.1016 / 0038 - 092 x (84) 90018 - 5 2 - s2.0 - 0021621275 纽兰 f·J。 太阳辐射模型的研究为中国南部的沿海地区 太阳能 1989年 43 4 227年 235年 10.1016 / 0038 - 092 x (89) 90022 - 4 2 - s2.0 - 0024943906 Almorox J。 Hontoria C。 全球太阳能辐射估计使用日照时间在西班牙 能量转换和管理 2004年 45 9 - 10 1529年 1535年 10.1016 / j.enconman.2003.08.022 2 - s2.0 - 0442312334 Gopinathan K·K。 计算的一般公式系数的相关连接全球太阳辐射来日照时间 太阳能 1988年 41 6 499年 502年 10.1016 / 0038 - 092 x (88) 90052 - 7 2 - s2.0 - 0001062880 Zabara K。 在希腊估计全球的太阳辐射 太阳能&风能技术 1986年 3 4 267年 272年 10.1016 / 0741 - 983 x (86) 90005 - 6 2 - s2.0 - 0008851109 Sonmete m . H。 Ertekin C。 孟 h . O。 Hacıseferoğullari H。 Evrendilek F。 评估月平均太阳辐射模型:在土耳其比较案例研究 环境监测和评估 2011年 175年 1 - 4 251年 277年 10.1007 / s10661 - 010 - 1510 - 8 2 - s2.0 - 79952455617 20544278 太阳系 一个。 每月特定里特维德的相关性 太阳能&风能技术 1990年 7 2 - 3 305年 308年 10.1016 / 0741 - 983 x (90) 90100 - g 2 - s2.0 - 0025230073 克罗地亚的地图 https://d-maps.com/m/europa/croatie/croatie09.gif