基于ArcGIS的城市屋顶太阳能应用潜力评估.pdf

低温建筑技术-建筑技术Jun.2023 No.300DOI：10.13905/ki.dwjz.2023.6.022基于ArcGIS的城市屋顶太阳能应用潜力评估ASSESSMENT OF THE POTENTIAL APPLICATION OF URBAN ROOFTOP SOLAR ENERGY BASEDON ArcGIS齐中琨，沈朝，王芳（哈尔滨工业大学建筑学院，寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，哈尔滨 150090）QI Zhongkun,SHEN Chao,WANG Fang（School of Architecture,Harbin Institute of Technology;Key Laboratory of Cold Region Urban and Rural Human SettlementEnvironment Science and Technology，Ministry of Industry and Information Technology,Harbin 150090,China）【摘要】随着光伏技术的发展，屋顶光伏系统在城市中发挥着越来越重要的作用，而评估城市建筑屋顶太阳能资源，寻求光伏设备最佳安装地点，是屋顶光伏系统开发利用的基础，但由于城市建筑数量庞大，气象观测设备不足，无法直接得到所有屋顶的观测数据，故亟需利用已有观测数据来估计其他地点太阳辐射量的方法。文中基于ArcGIS中的太阳辐射模拟工具，以哈尔滨市南岗区中心城区为例，获取了研究区域建筑屋顶海拔高度栅格数据，并采用气象站点日太阳辐射实测数据，对太阳辐射模拟计算所需的大气透过率T与散射率D进行了公式拟合，最后采用拟合公式对南岗区中心城区内所有建筑物进行模拟分析，导出了当地建筑屋顶太阳能分布地图，可探究建筑物屋顶太阳辐射分布及由于建筑物高度不同产生的阴影互相遮挡的影响。结果表明南岗区2021年建筑物屋顶太阳总辐射值为1287.79kW h/m2，且由于阴影遮挡产生的辐射损失约为7.63%，其中有91.4%投影面积的建筑屋顶年累计太阳辐射量超过1000kW h/m2。【关键词】ArcGIS；太阳辐射模拟；参数拟合；屋顶光伏潜力评估【中图分类号】TU984【文献标志码】A【文章编号】1001-6864（2023）6-0096-06Abstract：With the development of photovoltaic technology,rooftop photovoltaic systems are playing an importantrole in cities.The solar energy resources on the roofs of urban buildings are assessed to determine the optimal installation location for photovoltaic equipment,which is the foundation for the development and utilization of rooftop photovoltaic systems.However,due to the large number of urban buildings and insufficient meteorological observationequipment,it is not possible to directly obtain all observation data on the roofs.Therefore,there is an urgent need touse existing observational data to estimate the amount of solar radiation at other locations.Taking the central urbanarea of Nangang District,Harbin City as the case,the grid data of building roof elevation in the study area is obtained throughthe solar radiation simulation tool in ArcGIS.The daily solar radiation measurement data from meteorological stations are used to fit the atmospheric transmittance T and scattering rate D required for solar radiationsimulation calculation.Finally,the fitting formula is used to simulate and analyze all buildings in the central urbanarea of the district.A map of the solar energy distribution on the roofs of local buildings is obtained for the distribution of solar radiation on the roofs of buildings and the impact of shadows generated by different building heights oneach other.The results show that the total solar radiation value on the roofs of buildings in the district in 2021 is1287.79kW h/m2,and the radiation loss caused by shadow shading is about 7.63%,in which,91.4%of the buildingroofs with a projected area have an annual cumulative solar radiation amount exceeding 1000kW h/m2.Key words：ArcGIS；solar radiation simulation;parameter fitting;assessment of rooftop photovoltaic potential0引言随着社会经济的发展，人们对新能源的需求越来越大。太阳能作为一种清洁与可再生能源，对其开发利用越来越受到重视。太阳能光伏发电不产生有害废物，具有良好的环境效益，同时可实现能源多元化利用，缓解对化石能源的依赖，优化能源战略结构1。当前，在相关政策的扶持下，我国城市太阳能建筑的应用得到了快速发展，并呈现出光伏技术在城市环境中规模化安装与应用的趋势。其中建筑光伏屋顶的概念脱颖而出，建筑屋顶光伏发电具有不需占用大块区域土地面积，建设投产周期短，灵活高效，维护便捷等优势，且就近吸纳电能的方式使得电能传输损失较小，能量利用率高2，3。屋顶太阳光伏系统的潜力巨大，分析地区和城市建筑屋顶太阳能资源状况，估算太阳辐射量，寻求光伏设备最佳安装地点，是开发利用太阳能的基础。但96是目前很多地方气象观测点和观测设备不足，无法得到直接的观测数据，所以利用已有的观测数据估算更多地方的太阳辐射就非常重要4。但由于城市建筑体量庞大、分布散乱、建筑屋顶风格形式多种多样，同时城市不同高度的建筑、树木等阴影相互遮挡也对屋顶太阳辐射获取造成很大影响，这些问题都使得城市屋顶太阳辐射量的估算及可有效利用光伏屋顶面积的统计难以进行。造成光伏屋顶的在城市区域的应用推广受到了很大限制。因此，评估城市屋顶太阳能光伏潜力对于城市光伏发展规划具有重要的指导作用。基于这个问题，文中提出了一种基于ArcGIS平台的太阳辐射模拟工具，对模型所需输入大气参数进行拟合，从而进行大范围区域内建筑物屋顶太阳辐射量模拟的方法，探究其辐射量分布情况及由于建筑物高度不同产生的阴影互相遮挡的影响。最终可根据屋顶太阳能资源分布情况，为光伏设备的安装进行规划选址，为大范围城市屋顶太阳能利用开发奠定基础。1太阳辐射模拟方法及数据材料1.1数据材料ArcGIS软件是Esri公司的一套完整的GIS（地理信息系统）平台产品，它具有强大的地图空间数据分析能力。Spatial Analyst工具箱中的Area Solar Radiation tool（太阳辐射区域）工具可计算一段时间内某地理区域或指定点位的太阳辐射。由于太阳辐射会随着时间、气候条件和太阳的位置不断变化。因此，工具计算时综合考虑了地理位置、海拔高度及坡度、大气条件等信息，可以使模拟结果更加精确，同时可以对整个研究区域进行制图分析。工具的输入数据通常为数字高程模型（DEM）以及大气参数，输出数据可以是太阳辐射总量、直接辐射和散射辐射等。DigitalElevation Model（DEM）文件是一种数字地形模型，用于表示地球表面的高程和形状，DEM文件通常包含一个二维网格，每个网格单元都存储一个高程值，从而可以生成当地的三维地形模型。模拟计算采用12.5m精度的哈尔滨市DEM栅格数据文件，数据文件中记录哈尔滨市南岗区的地势海拔高度为 103213m。Shapefile（shp）文件是一种空间数据开放格式5。可用于描述几何体对象：点、折线与多边形，并可以储存相关信息。模拟采用哈尔滨市南岗区存储了高程信息的建筑轮廓shp文件见图1，据建筑轮廓图统计，哈尔滨市南岗区共计18418栋建筑物，建筑屋顶总面积约为12.84km2。哈尔滨市南岗区总面积为182.8km2，建筑物占地面积约为6.5%。由于DEM高程数据只含有地区地势海拔高度，不含有建筑物高度信息，而建筑轮廓图shp文件储存了建筑物高度，故同时叠加哈尔滨市南岗区的DEM高程数据和建筑高度栅格数据，最终得到南岗区建筑屋顶海拔高度1m1m精度的栅格数据，海拔高度172433m。1.2ArcGIS太阳辐射分析模型简介ArcGIS中Spatial Analyst中的Area Solar Radiation工具是基于Rich等人创立并进一步由Fu和Rich发展的半球视域算法方法，可计算某研究区域范围内或特定位置的日照6-8。工具会对输入栅格数据的每个要素位置或每个地形面中的位置重复计算直射辐射量、散射辐射量、总辐射量，从而生成整个地理区域的日照地图。计算时需要区域的纬度、高程信息，地形因子和大气参数9。由于大气环境极其多变复杂，难以准确模拟或预测较小时间与空间尺度天空大气参数。在模拟计算时，默认将区域内部各点大气条件均视为同等，忽视了研究区域内部云量或大气参数等的差异。1.3大气透过率与散射率的计算在太阳辐射分析工具中，除了所需地区的DEM或DSM文件外，最重要的输入参数是用于分别计算直射辐射和散射辐射的大气透过率（简写为T）和散射率（简写为D），它们均是一天内随大气参数变化而不断改变的值。T的范围为01，晴朗天空的T约为0.50.7（默认值为0.5）；D的范围也为01，晴朗天空条件下的典型值约为0.20.3（默认值为0.3），T和D呈负相关。这些大气参数很难对特定地理位置进行建模和计算。在不验证这些变量的情况下使用太阳辐射工具会对最终的计算结果产生重大影响。目前采用的统一方法是假设对目标区域内或附近的单一气象站点位置，利用气象站近几年获取的气象数据进行输入模型大气参数的校准，若校准值可靠，则无论对于其周围哪种分辨率或者时间尺度的模拟，结果都是可靠的。Kausika等10利用荷兰乌德勒气象站点20112020年10年的辐射气象数据，研究了荷兰每个月和一年的D和T的最佳组合。但分析表明并不存在固定的T和D的组合值可用作月度太阳辐射计算常数。图1南岗区建筑轮廓图shp文件N97低温建筑技术-建筑技术Jun.2023 No.300因此，如何获取模拟区域内精确的T与D的组合，建立数学模型进行计算取值，作为ArcGIS太阳辐射模拟分析模型的输入参数，依然是模型实际运用推广过程中最大的难点。1.3.1基于天气条件概化的参数取值目前对T与D取值用于ArcGIS太阳辐射模拟分析的研究采用较多也是最为简单的方法是对于两个大气参数的取值都进行概化，依据每日的天气情况或日照时数，将天空条件分为4种条件，见表1，每种天空条件下对应不同的D和T。但目前对于概化的天气条件的判定却没有精确且统一的标准。金鑫等11根据野牛沟气象站2011年气象数据，以不同季节测量的每日日照时数对当天的天气条件进行划分，但整体模拟结果并不理想，模拟值都小于实测值；且由于每天的天气情况都不同，尤其是在天气多变的夏季，简单利用日照时数划分的4种天气条件概化的参数值进行模拟难以体现不同天气条件的差异性。基于天气条件概化的参数取值计算的优点是简单方便，而且只需要地区的日照时数等参数作为原始计算参数；但其缺点也很明显，简单的概化天气条件，只是将复杂多变的天气状况划分为4种显然无法满足高精确度的辐射模拟需求，且日照时数参数较其他的的大气参数难以获取和测量，这都造成了这种方法进行辐射模拟分析的不便。1.3.2基于已知太阳辐射数据拟合参数的计算由于T与D的不确定性，一些研究便提出了采用已获取的气象数据对大气参数T与D进行拟合的方法。F.J.Batlles等12提出了一种利用西班牙的SierraMagina山脉自然公园的太阳总辐射数据，根据每日晴朗指数kt（每日地表太阳总辐射与大气外地外辐射的比值）拟合每日的D值；大气透过率T利用计算的D和总太阳辐射测量值得到。最终将每日的T值与D值输入到Solar Analyst模型中计算了日照辐射。kt=GHTG0（1）表1不同天气条件下的参数设置天气条件非常晴朗一般晴朗普通多云非常多云日照时数/h春/夏10810588.568.536 0.1898G0=24SCfcos()cos()sin()S+2S360sin()sin()（3）地外辐射G0，按式（4）式（6）计算13：f=1+0.033cos()2365J（4）=0.4093sin2365()248+J（5）S=arccos-tan()tan()（6）式中，f为地日相对距离的倒数；J为儒略日（计算时取每年的1月1日为1）；为纬度；为太阳赤纬角；S为日落时角。2.2.2T与D的公式拟合经过多次验证分析，引入两个新的比例参数对T与D 进行多元线性拟合：T 为地表水平面直射辐照GHB与地外辐射G0的比值；D 为地表水平面散射辐射GHD与地表水平面的总辐射GHT的比值。公式拟合如表3所示，T与D迭代计算数据及拟合公式曲线见图2。T=GHBG0（7）D=GHDGHT（8）经过多次迭代计算发现，对于一整年的时间跨度难以采用一组T与D公式对实际值进行拟合。根据迭代计算时的离散程度，将全年分为三个时间段进行公式拟合，分别为12月、39月、1012月，分别采用三组公式进行拟合。根据拟合结果可知，对于T和D的拟合均在精度要求范围内（T的拟合优度R2分别为0.9988、0.9972、0.9999；D 的 拟 合 优 度 R2分 别 为0.9880、0.9867、0.9783）。表3大气参数T与D拟合公式参数TD时间J59（12月）59J244（38月）J244（912月）J59（12月）59J244（38月）J244（912月）公式T=0.233+1.196T-0.002JT=0.052+1.201T+8.24110-5JT=-0.275+1.202T+0.002JD=1.087+0.155D-7.95510-4J-1.132TD=0.776+0.280D-3.11410-4J-0.788TD=0.521+0.416D+6.75710-4J-0.812TR20.99880.99720.99990.98800.98670.9783（a）T拟合结果2550751001251501752002252502753003253502021年儒略日/dT拟合值T实际值1.00.80.60.40.20T1.21.00.80.60.40.20D2550751001251501752002252502753003253502021年儒略日/dD拟合值D实际值图22021年大气参数拟合结果（b）D拟合结果需要注意的是，对于某些一整日都是阴天的极端天气，T极小（约为0.05），而D接近于1（约为0.98），此时D值极其微小的变动就会对散射辐射的模拟计算结果产生剧烈的影响，而使用公式拟合无法消除极端值的影响。故当D的拟合计算结果0.95时，均取D为0.95，以减小极端天气的误差影响。尽管如此，计算结果对于一年跨度，依然可能有510d的计算误差偏大，此时就要手动对误差极大的儒略日进行手动计算矫正，不影响研究结果。2.3拟合公式准确性验证分析选择该气象站点20182021四年辐射数据，包括总辐射、直射辐射、散射辐射进行拟合验证分析，其中2020年模拟结果如图3所示，其中相对误差：=Xmeasured-XestimatedXmeasured 100%（14）式中，Xmeasured为实测值；Xestimated为拟合值。99低温建筑技术-建筑技术Jun.2023 No.300403020100总辐射/（MJ m-2）2550751001251501752002252502753003253502020年儒略日/d500-50-100相对误差/%拟合总辐射实际总辐射相对误差（b）直射辐射403020100直射辐射/（MJ m-2）2550751001251501752002252502753003253502020年儒略日/d100500-50-100-300相对误差/%拟合直射辐射实际直射辐射相对误差20151050散射辐射/（MJ m-2）2550751001251501752002252502753003253502020年儒略日/d500-50-100相对误差/%拟合散射辐射实际散射辐射相对误差图32020年逐日太阳辐射拟合公式模拟验证分析（c）散射辐射对于20182021年太阳辐射累加值的拟合误差，采用MBE（平均偏差）及RMSE（均方根误差）两个指标进行分析，结果如表4所示。MBE=()Xestimated-XmeasuredNXmeasured 100%()Xestimated-XmeasuredN（15）RMSE=()Xestimated-Xmeasured2NXmeasured 100%()Xestimated-Xmeasured2N（16）对于20182021年拟合验证，发现总辐射模拟结果均偏小，MBE绝对值均小于3%，RMSE均小于11%；直射辐射的模拟精确度最高，MBE绝对值均最小，小于2.4%，RMSE均小于8%；但散射辐射的模拟结果较为散乱，20182020年MBE均在3%6%之间，但由于散射辐射在总辐射中占比较小，RMSE为最低，均小于7%。且总辐射、直射辐射、散射辐射随儒略日的逐日变化趋势与实测值变化趋势相同，表现出较好的模拟精确性，相对于金鑫等根据概化的天气条件模拟的结果，精确度有了较大提升。拟合公式在哈尔滨市南岗区对T与D的拟合精确性较高，可以用于气象站点周边大范围区域任一年份的太阳辐射模拟分析，探究太阳辐射分布情况。3结果分析3.1南岗区建筑物屋顶逐月太阳辐射模拟文中验证了对于T和D的公式拟合是可行的，故将该站点拟合计算出的2021年T与D参数用于整个南岗区建筑物屋顶的太阳辐射模拟分析。观察图4可发现，对于南岗区2021年建筑物屋顶，5月份的模拟太阳辐射最高，为619.27MJ/m2，12月份最低，为171.94MJ/m2，模拟的逐月变化趋势与2021年实测值变化趋势相同。由于地球的公转与自转，太阳高度角在冬至日至夏至日时期，正午太阳高度角逐表420182021年太阳辐射累加值分析年份2021202020192018辐射类型总辐射直射辐射散射辐射总辐射直射辐射散射辐射总辐射直射辐射散射辐射总辐射直射辐射散射辐射实测值/（MJ m-2）5064.323179.811884.515049.173195.491853.685179.683367.331812.355064.323179.811884.51拟合值/（MJ m-2）4923.933148.241775.694943.053145.431797.625093.623375.491718.134923.933148.241775.69MBE/%-2.62-2.31-1.80-2.10-1.57-3.02-1.660.245.12-2.77-0.995.78RMSE/%6.896.671.3510.207.765.6910.227.456.4810.537.286.41（a）总辐射100渐增大13，太阳投射建筑物的阴影区域也逐渐减小，阴影遮挡对太阳辐射获取的影响也逐渐减小；夏至日至冬至日时期，正午太阳高度角逐渐减小，太阳投射至建筑物的阴影也逐渐增大，阴影遮挡对太阳辐射的获取的影响也逐渐增大。因此，阴影遮挡对屋顶太阳辐射的影响出现从年初至年末先逐渐减小再逐渐增大的趋势。3.2南岗区建筑物屋顶年太阳辐射模拟将南岗区建筑屋顶2021年的月累计太阳辐射叠加，可得到2021全年的辐射地图见图5。可观察到海拔较高的建筑屋顶所获得的太阳辐射也略高，但总体的影响较小，并非影响其屋顶太阳辐射获取量的最主要原因，最主要的影响因素是周围建筑物的遮挡。由于此次模拟地区位于北纬45左右，对于南向有较高建筑物遮挡的屋顶区域，获取的太阳辐射量较低，对于周围没有较高建筑物遮挡的建筑，其屋顶太阳辐射获取量也明显较高。对文件进行统计分析，南岗区2021年建筑物屋顶太阳总辐射值为1287.79kW h/m2，无遮挡年累计平均值为1394.24kW h/m2，由于阴影遮挡产生的辐射损失约为7.63%（遮挡系数）。南岗区建筑屋顶总投影面积约为 12.84km2，其中 91.4%（约11.74km2）的投影面积屋顶年累计太阳辐射量超过1000kW h/m2，总体光伏可利用潜力巨大。4结语利用ArcGIS中的太阳辐射模拟工具以及大气参数拟合公式对哈尔滨市南岗区中心城区建筑物屋顶的太阳辐射进行模拟分析，得到建筑屋顶累月及累年屋顶太阳辐射分布图，可分析阴影遮挡对建筑屋顶造成的辐射损失，并根据太阳能资源的分布情况进行屋顶光伏板安装选址规划及光伏潜力评估。参考文献1 刘丽珍.太阳能光伏发电环境影响及环境效益分析 J.节能与环保，2014（6）：54-56.2 刘江.建筑屋顶太阳能光伏发电项目的分析研究 J.能源与节能，2014（6）：85-86.3 肖琳.光伏屋顶电站设计与实现 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