省级太阳辐射模拟可视化查询平台设计

2020-04-18陆标标刘德刚陈永鑫成驰

Advances in Meteorological Science and Technology 2020年1期

陆标标刘德刚陈永鑫成驰

（1 中国地质大学（武汉），武汉 430074；2 湖北省气象服务中心，武汉 430205）

关键字：太阳辐射，模拟分析，可视化查询，光伏电站

0 引言

为了合理地利用太阳能资源，对太阳辐射进行可视化分析在光伏电站项目选址、发电量估计方面有着重要的意义。2013年底，国家能源局出台了光伏电站暂行管理办法，其中里面第12条明确规定，项目开发前期必须要有现场实测数据，或者有代表性的实测数据[1]。目前，很多气象部门已经建立了气象数据相关的查询平台，但是这些平台多是用于气象预报、信息查询等业务，在太阳辐射数据模拟和分析方面的针对性不强[2-4]。国内具有多年观测资料的辐射站点数量有限，而且观测站大多设在开阔地段，采集到的数据覆盖面较窄。单靠这些站点的实测资料分析全省的太阳辐射分布，显然是不充分的[5-6]。鉴于这些原因，利用气象局提供的历年气象、辐射数据和MODIS遥感云量数据，设计实现了省级太阳辐射模拟可视化查询平台。

1 平台总体框架

平台总体上按照主要功能分为数据处理子系统和查询分析子系统（图1）。数据处理子系统以遥感云量数据作为基础，建模计算出辐射相关数据。查询分析子系统利用计算得到的各类数据，完成可视化查询、统计分析、数据存储等功能需求。

数据处理子系统采用C/S架构，直接从本地读取遥感数据进行计算。根据Andrzej[7]对比MODIS云量和地面观测数据的结果，证明在温带的MODIS云量数据比其他卫星数据更接近真实值。所以，平台采用MOD06_L2卫星上采集的云量数据作为基础资料[8]，MODIS传感器的空间分辨率有250 m、500 m和1000 m三种，统一采用1 km×1 km的分辨率为标准。为了得到日照百分率和清晰度的模型系数，采用省内的气象站实测的历年云量、日照数据和辐射站实测的历年辐射数据来进行反演计算。通过对高精度的MODIS云量数据和反演系数建立计算模型，系统所模拟辐射数据的空间分辨率可达到1 km×1 km。

查询分析子系统框架采用B/S架构，以ArcGIS作为基础，实现多要素数据可视化查询。通过在内网中架设服务器，系统提供模拟分析、统计查询等功能，辅助用户对光伏发电资源进行综合分析，为光伏电站建设提供依据。

2 数据处理子系统设计

2.1 数据处理子系统框架设计

数据处理子系统使用Qt编程实现，系统架构分为数据预处理层和和数据处理层（图2）。

图2 数据流图 Fig.2 Data flow

数据预处理层的主要功能有两个。一个功能是对MODIS数据进行格式转：MODIS数据原始格式为矩阵形式，矩阵大小为408×270。根据计算要求，将矩阵形式的数据转换成表格格式的离散云量数据[9]。另一个功能是反演模型系数：通过气象站和辐射站实测得到的大量历史数据，反演出日照模型系数和清晰度模型系数，这些系数将会作为日照模型和清晰度模型的计算参数[10]。

数据处理层以离散云量数据作为基础，提供了日照百分率和清晰度指数两种系数来计算水平面辐射。最长数据流经过插值计算、日照模型、清晰度模型、辐射模型四个步骤，最终得到直射、散射、总辐射、地形修正辐射等多种辐射数据。四个步骤的详细过程如下：

1）系统是采用从DEM提取出的开阔度和省经纬度数据作为基准点，所以离散云量使用的地理坐标系（WGS84）与DEM中的地理坐标系（GCS_WGS_1984）不同。为了将云量转换到基准坐标系上，系统从离散云量中取出距离基准点最近的四个云量值插值计算，得到省经纬度下的标准云量数据。

2）根据云量与日照百分率良好的负相关关系，建立日照百分率估算模型，为一元线性拟合。具体公式如下：

其中，SRg为日照百分率；CL为对应经纬度下的云量值；a、b为气象站实测数据通过预处理层反演得到的系数[11]。

3）与日照百分率计算模型相似，根据日照百分率与清晰度的负相关性，利用反演得到的清晰度模型系数，进一步计算出清晰度指数[12]。

4）辐射模型主要用于求解总辐射、直接辐射、散射辐射和地形修正辐射。系统利用太阳总辐射气候学评估方法，以日照百分率作为基础，建立水平面太阳总辐射模型[13]。使用日照百分率和清晰度指数资料，采用成分分解法建立水平面太阳直接辐射模型。利用水平面直接辐射、散射辐射与总辐射的闭合关系，在散射辐射各向异性的情况下，建立太阳散射辐射模型[14]。利用开阔度与直接辐射的线性关系，建立地形修正辐射模型[15]。

图3给出了2014—2016年3年平均的四川7个辐射站总辐射模拟结果与实测结果的对比。7个站点依次对应甘孜（31.37°N，100.00°E）、红原（32.48°N，102.33°E）、绵阳（31.27°N，104.45°E）、成都（30.40°N，104.01°E）、峨眉山（29.31°N，103.20°E）、攀枝花（26.35°N，101.43°E）、纳溪（28.77°N，105.38°E）。由于站点所处的海拔不同，模拟数据与实测数据会有一些波动，但模拟数据依然能够较为准确地反映实际辐射状况。

图3 辐射模拟数据与实际数据对比 Fig.3 Comparison of radiation simulation data with actual data

2.2 数据成图与发布

得到的各类数据主要提供给查询分析系统使用，在给查询分析系统使用之前，还需要进行数据可视化处理。平台使用ArcGIS将数据制作成地图影像进行可视化，发布为ArcGIS Server，通过ArcGIS Server提供不同的API给查询分析系统，实现数据的可视化查询。

得到地图影像需要将所有数据转换为栅格数据，存储栅格文件到ArcGIS空间数据库。数据处理子系统中的数据文件统一以表格格式存储（.csv），平台先将数据文件转换为shapefile文件格式（.shp），然后转换为栅格文件，最后保存文件到工作空间。ArcGIS Server通过ArcGIS Desktop中的ArcCatalog来管理，使用agsadmin组中的账户登陆，再发布工作空间中的影像数据。

针对以上的每一个操作，ArcGIS都提供了相应的Python接口，平台使用Python让这些操作联系起来，使得整个成图和服务发布的流程自动化[16]。

3 查询分析子系统设计

3.1 主要功能

查询分析子系统主要功能如下：

1）模拟分析功能。在地图上的位置模拟光伏电站，统计在该位置的各类辐射数据。通过计算不同倾角下的斜面辐射量，分析出光伏电站对太阳能资源的利用情况。

2）站所数据管理功能。对省内的辐射站、气象站、光伏电站的实测历史数据进行管理，便于用户对实测数据的查询和分析。

3）图层管理功能功能。对每一个月的影像数据进行分层管理，方便用户进行对比和分析。

4）管理用户信息功能。对系统管理提供了管理用户、导出平台数据等功能。

此外，还有一些常用的地理信息系统功能，比如放大、缩小、面积量算等操作，以及指定行政区、地名、显示背景地图等简单功能。

3.2 架构设计

查询分析子系统总体上分为数据层、逻辑层、应用层等三层架构（图4）。

图4 查询分析系统架构 Fig.4 Architecture of the query analysis subsystem

在数据层中，通过辐射信息数据库和ArcGIS空间数据库存储数据。辐射信息数据库使用MySQL存储观测站历年数据、处理后的辐射相关数据和用户信息；ArcGIS空间数据库存储ArcGIS工作空间中的栅格影像数据。

逻辑层分包含两条业务流，一条业务流使用ASP.NET MVC框架，实现数据查询、用户管理等业务逻辑。在ASP.NET MVC架构中，使用EF（Entity Framework）对数据库进行访问，经过Repository逻辑处理提供服务。另一条业务流使用ArcGIS Server，完成GIS相关的交互逻辑。逻辑层的两个服务，分别提供不同的restful API给应用层，实现与应用层的交互。

应用层负责界面交互，根据用户的操作，调用不同的Restful API。要在保证界面美观、简洁的同时，还要让平台具备较好的兼容性。

4 关键技术实现

数据处理子系统需要三年及以上的数据量作为基础，以确保数据的可靠性和准确性。按照程序正常计算速度，完成这个数据量的处理，至少需要3天时间。平台进一步采用Qt多线程解决这一问题，让一个程序同时处理多个文件，极大地缩短了数据处理时间。在实际插值计算时，使用了三年云量数据，一天的存储量约60万条。正常速度下，计算一个月的平均云量需要6 h，处理完成所有数据则需要72 h。使用Qt多线程之后，将一台机器设置6个线程，处理完成所有的数据只需要12 h，将数据处理时间缩短了6倍。

在数据查询分析子系统中，前端采用Dojo Toolkit做开发，Dojo使开发HTML和JavaScript Web应用变得更为容易，解决了很多Web 应用普遍存在的跨浏览器不兼容的矛盾。更为重要的是，ArcGIS提供的Web开发库ArcGIS API for JavaScript是基于Dojo的。后端使用了C#开发，采用语言集成查询（Language Integrated Query）方法访问MySQL数据库。

ArcGIS Server和MVC服务通过Windows 的IIS发布，访问服务地址即可进入平台。图5a～5c 的太阳能板图标模拟了新增的光伏电站，模拟的电站会给出一年内的各类辐射数据的变化情况，提供表格和柱状图等多种展示方式（图6）。其还给出了理论最佳倾角作为参考，提供不同倾角下的辐射数据计算工具。通过计算结果，帮助用户分析光伏电站的太阳能资源丰富程度，评估出光伏电站建设完成后的发电效率。

图5 云量图层（a）、水平面总辐射图层（b）和地形修正辐射图层（c） Fig.5 Cloud amount layer (a), total radiation layer of the horizontal plane (b), and terrain correction radiation layer (c)