全球太阳能行业推动下法向直射辐射短期预报进展与挑战

随着全球太阳能行业的蓬勃发展，法向直接辐射（Direct Normal Irradiance, DNI）的短期预报在光伏发电、热发电和聚光光伏（Concentrated Solar Power, CSP）等领域变得越来越关键。DNI是垂直于太阳光线照射到地球表面的辐射强度，对于太阳能系统的高效运行和电网管理至关重要，因为它直接影响到能源产量的预测和优化。 我国电力工业标准对DNI的测量和预报有着明确的要求，这对于保障太阳能项目的稳定并网和运维具有基础性作用。目前，DNI的短期预报方法主要包括基于物理模型的方法（如辐射传输模型）、统计学方法（如时间序列分析和回归分析）以及数值天气预报的结合。物理模型通过考虑大气参数、云层状态和季节性变化等因素来计算DNI，而统计方法则依赖历史数据，寻找其规律性来做出预测。 国内外科研人员对DNI预报的研究已经取得了一定的进步，例如，深入研究了云层对DNI的影响、不同气象条件下的辐射衰减以及季节性和空间尺度的特征。然而，仍然存在一些挑战，如如何提高预测精度特别是在多变天气条件下，以及如何将先进的遥感技术和大数据融合到预测模型中，以实现更高精度的实时预报。 未来的研究趋势可能朝着以下几个方向发展： 1. **高精度预报模型**：开发更复杂的物理模型，结合机器学习和人工智能技术，提高预测的准确性和时效性。 2. **实时数据集成**：利用卫星遥感和地面观测数据的无缝对接，实现DNI预报的实时更新。 3. **跨学科合作**：太阳能专家与气象学家、数据科学家的紧密合作，共享数据和研究成果，推动预报技术的整体提升。 4. **适应性预报**：针对特定地区的地理特征和气候条件，定制化DNI预报模型，提高预报的地域适应性。 这篇综述论文由张悦、申彦波和石广玉共同完成，张悦作为博士研究生专注于太阳能预报研究，石广玉则作为资深学者，提供了大气辐射及全球变化领域的深厚背景。论文回顾了国内外的研究成果，并展望了未来发展趋势，对于我国十三五期间太阳能预报技术的发展具有重要的参考价值。 中图分类号P49表明该文章属于能源与动力工程类的资源，15A部分是论文的英文标题，强调了短时间尺度上的DNI预报。这篇综述旨在为太阳能行业的实践者和研究人员提供一个全面理解DNI短期预报现状和前景的窗口。