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基于野外光谱辐射测量与可解释性机器学习的干旱区光伏电站地表反照率评估
Surface albedo evaluation in an arid-region photovoltaic power plant through field spectral radiometry and explainable machine learning
Xiaoqing Gaoa · Jiang Ying · Zhimin Yang · Yi Liu 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299
摘要 随着对光伏（PV）发电引起的气候效应研究不断深入，数值模拟已成为不可或缺的研究手段。然而，现有的参数化方案仍存在局限性，尤其是在地表反照率的表征方面。为弥补这一不足，本研究基于2020年4月至8月在新疆五家渠一处PV-戈壁复合下垫面获取的观测数据，分析了光谱辐射特征及地表反照率的变化规律。结果表明，入射太阳辐射在光谱上呈现近红外（NIR）>可见光（VIS）>紫外（UV）的层级结构，其对总短波辐射的贡献率分别为57.4%、38.4%和4.1%。各光谱波段均表现出受天气过程驱动的同步波动特征。...
解读: 该研究通过光谱辐射观测和机器学习建立的地表反照率参数化模型,对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法具有重要参考价值。研究揭示的太阳高度角、相对湿度、组件温度三因素耦合机制,可用于优化iSolarCloud平台的发电功率预测模型,提升预测精度。特别是光伏-戈壁复合地表反照率特性(0.139)显...