GB∕T 40099-2021 太阳能光热发电站 代表年太阳辐射数据集的生成方法.pdf

ICS 27.160 CCS F 12 中华人民共和国国家标准GB/T 40099-2021/IEC TS 62862-1-2: 20 17 太阳能光热发电站代表年太阳辐射数据集的生成方法Solar thermal electric plant-Creation of annual solar radiation data set (IEC TS 62862-1-2: 20 17 ,Solar thermal electric plants-Part 1-2! Creation of annual solar radiation data set for solar thermal electric plant simulation, IDT) 2021-05-21发布国家市场监督管理总局俗世国家标准化管理委员会Q(.-IIJ 2021-12-01实施G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 目次皿1112222222233444444555688889程流程成流生成RH究生M补研罚的素插的A据报HHUHHH据据uu的数去HH数数.据量生uu程和性.源源成数测海则别准率定量量时量定制证表定据据生定算场划如唰肌陆栅刷版帧阳i刷刷部刷刷刷吼叫咱制酬刊刊刊以酬酬地时时量一必其式捕酬撒一质数酥一单多姗一基基性和阳地12J变iJJ格且一现JJJ具iJJ年12J围范语太111333奴332JJJAAA告言范规术年J4443444JA13555J5554.555报A也AAAAFhUFhuphUFhu前12345附录A(资料性时间类型的表述及其关系10附录B(资料性)关于测量站的一般建议11附录c(资料性)等效测量站位置12附录D(资料性)测量数据的质量控制13参考文献. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 目IJ 本文件按照GB/T1.1-2020(标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件使用翻译法等同采用IECTS 62862-1-2 : 2017(太阳能光热发电站第1-2部分:建立年太阳辐射数据的步骤。与本文件中规范性引用的国际文件有一致性对应关系的我国文件如下:GB/T 12936-2007太阳能热利用术语(ISO9488:1999，NEQ)。本文件做了下列编辑性修改:一一为与现有标准系列一致，将标准名称改为太阳能光热发电站代表年太阳辐射数据集的生成方法); 一一将国际文件中参考文献18用适用的我国文件代替并调整至1，国际文件的1l7 J按顺序调整为2Jl町，国际文件正文中提及的参考文献编号也相应进行了修改;一一附录A中公式CA.5)增加了注，用以说明公式符号的含义。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国电力企业联合会提出并归口。本文件起草单位:中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司、中国大唐集团新能源股份有限公司、中国气象局公共气象服务中心、内蒙古电力勘测设计院有限责任公司。本文件主要起草人:唐宏芬、申彦波、寇建玉、刘颖黎、王小春、万可欣、梁旭东、范晓青、阎秦、葛卿、龙泉。阳山G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 太阳能光热发电站代表年太阳辐射数据集的生成方法1 范围本文件规定了太阳能光热发电站代表年太阳辐射数据集的生成组成要素、生成流程和方法。本文件生成的代表年太阳辐射数据集适用于太阳能光热发电站项目性能仿真。2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单适用于本文件。ISO 9488 : 1999太阳能术语CSolarenergy- Vocabulary) 3 术语和定义3.1 3.2 下列术语和定义适用于本文件。代表年太阳辐射数据集annual solar radiation data set; ASR 完整标准化的太阳辐射数据集，可包括多种相关气象变量，可用于表征特定地区太阳辐射年变化。注:该数据集具有普适性，体现历史数据较长时间内的变化特征。直接测量direct measurement 由测量仪器在特定地点表面测量得到变量值的方法。示例:在给定时间段内，任何满足上述定义的同一变量的统计数据都应被视为直接测量数据。例如，测量装置(传感器或数据采集系统)在给定时间段内记录数据的算数平均值。3.3 间接测量indirect measurement 综合其他直接测量值得到变量值的方法。示例:利用直接辐射表现测直接辐照度是一种直接测量过程。利用两个直接测量数据一一总辐照度和散射辐照度，计算直接辐照度是一种间接测量过程。注:利用回归方程等数值模型求解直接辐照度，既不属于直接测量，也不属于间接测量。3.4 衍生数据derived data 通过联立同一地点多种同期变量的统计函数所得到的数据。示例:利用回归模型或相关模型由全辐照度导出的直接日射辐照度就属于衍生数据。3.5 合成数据synthetic data 在不同空间和/或时间频率中记录的同一变量的插值数据。GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 3.6 3.7 示例:对时间或空间插值得到的数据属于合成数据。卫星数据satellite data 由星载测量仪器采集到的数据。注:本文件区分高质量和低质量卫星数据。高质量卫星数据时间分辨率不大于1h .且空间分辨率最低为20 km9 0 ASR宜由高质量卫星数据获得。气象模型数据meteorological model data; NWP 根据给定初始条件，对描述大气层行为的微分方程进行数值求解所得到的数据。注:本文件区分高质量和低质量气象模型数据。高质量气象模式数据时间分辨率不大于1h.最大空间分辨率为20 km9 0 ASR数据宜由高质量气象模型数据获得。4 年太阳辐射数据集生成要素4.1 地理和时间识别4.1.1 地理识别兰勃特投影坐标系地理位置以WGS84大地坐标系为参考椭球。数据集地理信息包括:经纬度坐标;一一平均海平面上的海拔高度。4.1.2 时间基准ASR的每个单独数据点宜有两个时间戳。一个时间戳指示ASR数值对应时间(即功能日期)，另一个时间戳指示数据原始时间(即原始日期)0ASR数据集年份宜设置为2015年。用户可据此计算太阳位置参数，且ASR不含闰年数据。日期信息应符合本文件时间参考基准，即日期应对应协调世界时(UTC)(参见附录A)。4.1.3 时间频率ASR数据时间频率应为小时或更高，更高的频率对应更短的时间周期。小时值、10min值、5min 值等ASR数据值可由更高的采样频率求得，宜为小时的因数。根据观测变量，对应记录上可采用平均值、最大值、最小值或瞬时值。直接日射辐照度应至少包括平均值。4.2 变量4.2.1 一般规定ASR应包括整年数据记录，其频率与直接日射辐照度的采集频率一致，并包含其他所有变量。数据记录对应12个月份，不一定是连续月份，不一定在同一年。4.2.2 必选变量直接日射辐照度，单位为Wm-2，用整数表示。本文件所指直接日射辐照度与ISO9488定义一致，即，直接日射辐照度是指，在一个平整表面上从集中于太阳圆面的小立体角接收到的辐射通量，该表面G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 与小立体角轴线垂直。宜参考GB/T40104-2021中直接日射辐照度的详细定义。本文件所指小立体角可参照最新WMO直接辐射仪标准问。直接日射辐照度宜采用Gb表示(ISO9488)，也可采用其他表示方式:DNI (Direct Normal Irradiance的首字母缩写、B(来自术语Beamradiation)和IJIOL4.2.3 其他变量直接日射辐照度可随着其他变量而变化，例如:一一水平面总辐照度;一一散射辐照度;一一环境温度;一一相对湿度;一一风速;一一风向;一一气压。以上变量观测周期和时间频率(见4.1.3)应与直接日射辐照度相同，且在绝对值(物理)和序列(动态)上保持一致。即，直接日射辐照度时间分辨率为10min时，其他气象变量时间分辨率也应为10min, 同时，绝对值(物理)和顺序(动态)与之一致。测量环境温度、相对湿度和气压时，仪器不受温度骤变、振动及沙尘的影响。环境温度和相对湿度的采样高度参照20J宜在地面以上1.2m2.0 m。风速及风向测量可参照参考文献20J第5章第1部分的规定，选择平坦开阔地区，采样高度为地面以上10m。4.3 格式年数据格式宜参照IECTS 62862-1-3的方法建立。数据集中宜包含指示数据来源或类型的标记。根据数据来源，取值可选27(取值定义见3.23.7), 1为未知。标记值可按表1取值。每条记录宜有2列标记，1列为原始日期(labeLorig勺，另外l列为功能日期(la beLfunc)。与功能日期标记关联的任何数据，若非功能日期对应年的年度实测数据(这里原始日期与功能日期不相同一一年份除外)，无论其来源如何，均被视为合成数据。表1直接日射辐照度标记值数据来源标记值直接测量数据1 间接测量数据2 衍生数据3 综合数据4 卫星数据5 气象模型数据6 GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 5 ASR生成流程和方法5.1 一般规定ASR生成流程分为3个步骤(见图1):一一现场数据测量;一一具有代表性的长期数据研究;一一生成代表年时间序列数据。200911 000 200911 0100 2008 4 8 12 30850 2008 4 8 12 10875 完整年数据库，列(5.4) 生成年数据序列代表性长期月值(RMV)对应的年度序列月值相关联的天数代表性长期月值(RMV)对应的年度序列月值相关联的月份圄1代表年太阳辐射数据集数据生成流程5.2 现场数据测量5.2.1 一般规定数据应来自现场地面观测站(或等效站点，参见附录C)。观测站点的选择参见附录B。数据应由直接日射辐照度的现场直接或间接测量值(见3.2，3.3)组成。如条件允许，宜增加测量水平面总辐照度。现场测量记录应进行质量控制和数据验证。现场测量持续时间取决于质量控制和数据验证的结果。现场测量周期与长时间序列之间宜有1年的重叠期，且同期数据缺测时间不得超过30 d。5.2.2 质量控制观测站采集的数据可参照附录D描述的方法进行质量控制，未通过质量控制的数据不能用于生成ASR。5.2.3 数据验证和数据插补通过质量控制的观测数据参与数据验证和数据插补。一个完整的有效年由12个不同的有效月份组成，不一定是连续月份，也不要求来自同一年。有效月中元效天数不超过4d II。无效天数较多的观测数据可用于订正基于卫星图像或气象模型数据。当一个月存在元效记录时，采用其他日期的辐照量或其他气象变量逐时值替代元效记录。替代记录距离无效记录时间跨度不超过:i:5d，且辐照度观测值应接近月平均值。世界辐射数据中心(WRDC)提出了相似方法1汀，数据缺测时，数据插补优先采用观测数据，而不是观测数据的统计平4 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 均值。有效日是指，一天中如果直接日射辐照度测量时存在异常(测量值未通过附录D中的质量控制), 但累积异常记录的时间周期不超过1ho例如，对于小时周期数据，每天只允许1个异常记录;对于10分钟周期数据，每天只允许6个异常记录。每月数据验证前，应对异常数据进行订正(例如，采用线性插值法)。5.3 具有长期代表性数据的研究5.3.1 一殷规定气候学研究发现，研究某一变量在一个地区的长期代表性数据，至少需要30年的时间序列12。但仍有研究建议，对于太阳辐射变量1旧时，5年15年的时间序列也可满足要求。本文件中，长期代表性数据时间跨度应至少为连续10年。由于在近十年中，太阳能资源发生了一些变化，因此，计算长序列数据的平均间隔宜尽可能选取较近年份19。对于表征法向直接辐照度长期变化特征的变量，本文件允许采用该表征变量(应用5.3.3的步骤计算得到)或长序列水平面总辐射量(应用5.3.2或5.3.3的步骤计算得到。代表年长序列值由12个有代表性的月值确定。月值可采用法向直接辐照度或水平面总辐照度，以及每个量间的标准偏差。获取代表年长序列值应采用以下两种方法中的任一种。5.3.2 单一数据源本节阐述了根据10年单一太阳辐射数据源(直接太阳辐射或全辐射或以上两者都有)，估算代表性长期月值(RMV)及其标准差的过程。除3.23.7描述的数据类型外，还可以使用与目标站所在地区气候特性相似且距离不超过50km 的观测站数据。数据源应按照5.2.2和5.2.3的方法进行质量控制及数据验证，可为逐时数据，也可为日值数据。日值数据的有效序列至少为10年(即本文件规定的最短时间跨度。现场测量周期的选取、短期测量数据与长期序列数据集重叠时段的选取均应符合5.2的要求。短期测量数据与长期序列数据之间应有至少1年的重叠期。长期时间序列数据的订正可应用于所有的地表太阳辐射变量。经过上述订正后即可得到一组完整的地表太阳辐射日值序列。序列中的地表太阳辐射变量日值(法向直接辐照度、水平面总辐照度或以上两者)可填人表2。表2基于单一数据源估算具有长期代表性数据天数第1年第2年第3年. 第10年. 2 3 4 5 . 365 GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 表2中，特定月份辐射变量日值相加，即可得到代表性长期月值(RMV)。特定月份选取采用桑迪亚国家实验室(SandiaNational Laboratories)方法町，其中，数据源中每个月的变量加权平均值(WM)采用Finkelstein-Schafer统计方法(FS)估算而得7。FS考虑了特定月份(j)中每一变量(x)每日数据的分布函数(CDF或累积密度函数)与该月份所有可用年份每日数据的CDF之间的接近程度。接近程度用每一变量的相对权重(0:1:加权处理。相对权重之和等于l(Ox=1)。FSj1 = 2: I CDFj (r)一CDFjk(r) I (1) WMjk = 2: 0 x X F九(2) 式中:r 日值变量的分布区间(横坐标)，用于计算分布函数;n, 一一分布函数的值域范围(横坐标); CDFjk (r) 变量z在h年j月的日值样本在范围r的累积分布函数;CDFj (r)一一变量Z在所有的j月的日值样本在范围r的累积分布函数;Ox 每个变量的相对权重。采用上述方法，宜满足下列条件: 至少10年的数据库; 气象变量只有直接太阳辐照度和/或全辐照度。如果只包含一个变量，它的相对权重为l(=1)，如果包含两个变量，每个变量的相对权重为0.5(ox=0.5)。FS统计值(公式1)及其相应的加权平均值(公式2)由表2中的年(k)和月(j)数据计算而来。选择特定月份时，首先选择FS统计值最小的五个月份，其中月均值与全部数据月均值最为接近的月份，即是特定月份。因此，可根据上述过程中使用的变量(直接太阳辐照度和/或全辐照度)以及所选月份的日值总和，确定代表性长期月值(RMV)。得到代表性长期月值后，就可以通过分析所有月值，得到代表性长期月值的标准差。5.3.3 多个数据源本节阐述了利用几种不同来源的水平面总辐照度估算代表性长期月值(RMV)及其标准差()的步骤。在本节中，可能会用到3.23.7所描述的不同来源的数据，但是3.23.7的数据类型不可用于最终的ASR。采用这类数据时，宜记录来源。例如，数据是否来自特定年份或来自之前估算得到的长期时间序列。此种来源的数据使用前宜按照5.2.2和5.2.3的方法进行质量控制和数据验证。在处理每个数据源时，适当考虑该数据源的特性，比如是否已经被核对过。不同来源的数据综合在一起宜至少跨越一个连续的10年。对应不同数据源的年份宜均匀分布，避免特定年份受到某种数据源的过度影响。每个数据源应提供(或计算完整年的月值(元论月值是否属于同一年或连续的几年)，并宜按表3填写有关信息。如果需要对数据源进行订正，订正应在使用月值之前完成。6 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 表3基于多个数据源估算代表性长期月值数据月份来源1来源2来源31 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 每个数据源权重可利用公式(3)计算:式中:i一一第t个数据源;T, p，=一一一Ci X Di . 来源N.( 3 ) Ti-时间(单位为年)。取值范围为1到10的整数(不允许小于1和大于10)。数据库的时间段以年表示，换言之，它表示数据来源或数据代表的年份数;Di 距离(单位为千米)。取值范围为10到100的整数(不允许小于10和大于100)。该值代表距离或分辨率，取决于数据源是测量数据还是估算数据。对于测量数据，该值取数据源所在位置和评估地点之间的距离。对于估算数据，该值取估算分辨率。因此，距离评估地点100 km以上的测量数据或者超过10000 km2 (或10)面积区域的估算数据不可使用;Ci一一数据源分类(单位为不带单位的数据源重要性因子)，不限于3.23.7的数据源。取值可为1、2或3。数值1表示数据源来自直接或间接的现场测量(或等效站点测量数据，参照附录。数值2表示数据源可提供估算数据、代表性数据或已知的有效测量数据。数值3表示数据源是长期代表性数据估算值，且来源无法查证(例如科技文献或其他非直接信息来源)。当满足下列条件之一时，可使用上述方法:一一数据源数目不小于4;一-Pi总和不小于1。当每个数据源权重已知时Pi应采用归一化处理，其和为1，称为Pin。当测量数据和估算数据相对权重不同时，归一化处理可作为一个中间步骤(例如，推荐测量数据相对权重为0.6，估算数据相对权重为0.4)。每个特定月份长期代表性月值(RMV)可采用公式(4)计算:7 GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 RMVj = Fin X MVji . ( 4 ) 式中:第t个数据源;1 一一第1个月Cl12);Fin一一数据源t的归一化权重;MVji-数据源t在j月的月值。通过将方差定义扩展至加权情况，计算RMV标准差16。j=早Fin(MV广RMVj)2. ( 5 ) 5.4 年数据序列生成5.4.1 一般规定生成ASR应有一个完整年的逐时或更高时间分辨率数据。从某一确定数据源选择12个有效月份，包含所有相应的记录气象变量、数据采集日期和来源标记参数)，这些记录经过关联组合和处理生产ASRo数据源地理和时间信息应满足4.1的要求。原则上，ASR数据序列生成基于现场测量(3.2或3.3所述的直接日射辐照度数据类型。但3.6和3.7所述的直接日射辐照度估算数据也可采用。采用估算数据计算RMV(见5.3.2和5.3.3)时，数据应进行质量控制和数据验证。以下两种方法都可以生成ASR。5.4.2 基于估算数据的ASR生成流程本节阐述了基于直接日射辐照度估算数据生成ASR文件的流程。此流程是基于对按5.3的方法选定的月份进行关联组合的过程。结果应是365个有效和完整的日组合，日值包含所有同期变量。最终文件包括所有数据，按照4.3的格式进行详细说明。5.4.3 基于现场测量数据的ASR生成流程本方法中，ASR生成是基于现场测量数据选定的月份。首先，每一选定月份准备好经测量过、验证有效和合格的数据序列。再将12个合格月的月值，与5.3中得到的代表性长期月值(RMV)的辐射量(法向直接辐射量或水平面总辐射量对比。对于所选数据，应检查每月辐射量现场测量数据和相应的RMV之间的差异。根据公式(6)，产生的差异应小于长期代表性年值十二分之一的2%:叫丁 V M V M R ( 6 ) 式中:ARV-ASR的代表性年值。所选月份满足上述公式，即是ASR。某些月份不满足这一条件，这些月份中的不完整日(及其所有关联变量)应用原始数据中的完整日替代，直至满足公式要求。不得不采用替代形式时，应将替代操作次数降至最低。替代操作应遵循下列原则:一一用另一年的同一日替代不完整日。为避免引人缺失数据的太阳几何误差，该方案宜为首选项。一一用不完整日前后5日内的另一日替代不完整日(例如，当不完整日是1月20日时，可用1月158 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 日至25日之间的某一日数据替代)。在适宜太阳能热电厂建设的纬度带内，本原则可将太阳几何参数误差降至10min内。一-ASR中的同一日数据(来自原始数据)最多可重复4次。一一生成的数据集每月不应包含超过25%的替代日期。一一结果应是一个由365个完整有效日组合而成的年数据集，日值包括所有的同期变量，且变量的月辐射值满足公式(6)。用这些数据，按照4.3的步骤可生成最终数据文件。6 报告ASR数据生成后，应编写书面报告，给出上述流程中每步结果，其中至少包括下列内容:一一基本信息: 作者信息(隶属机构及作者); 生成日期; 站址描述。一一简介: 时间间隔; ASR所含变量。一一现场测量: 观测站情况:1) 地理位置;2) 观测站技术报告;3) 传感器质量证书。 质量控制(描述和结果); 数据验证:1) 简要描述(包括有效日数、年均值和月均值); 2) 结果。一一长期代表性数据: 方法:1) 数据源描述;2) 若存在长时序订正，指出订正结。 结果。一一代表年时间序列数据的生成: 方法; 结果。一一月值一览: 从现场测量得到的月值; 从长期代表性数据中得到的月值; 从ASR中所有气象变量中得到的月值。GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 附录A(资料性)时间类型的表述及其关系平均太阳时(SMT):也被称作民用时，指以当地子午线为基准，连续日照的时间跨度(假设太阳每年以恒定的速度移动)。格林尼治标准时间(GMT):以英国格林尼治皇家天文台0。经线为基准的日照时间。国际天文学联合会于1928年决定将其作为世界时的参考依据。世界时间(UT):是一种基于天文学而不是太阳作为参照的测量方式，这种方式比太阳标准时更精确，由于世界时是以地球自转为基准，所以是非均一的。世界标准时间(UTC):是以原子时秒长为基础，类似于世界时的一种时间计量系统。世界标准时间是当前国际通用的时间计量标准。官方时间(OT):也称官方时，是特定国家通过立法确定的时间基准。加那利群岛与西欧时间基准相一致(西欧基准时间一一冬令时UTC+O，夏令时UTC+1)，西班牙其他地区与中欧时间(CET-冬令时UTC+1，夏令时UTC+2)。官方修正:(C阳修正):大部分国家一年修正两次(春秋两季开始时)，根据协调世界时间设定官方时间公式(A.l)。OT=UTC+C宵方修正( A.1 ) 由于实际时间并不会变更，所以采集数据时一般不考虑此因素。标准时间(ST):也称法定时间，是相同时区所有地点对应的时间基准，在地球赤道上每隔15。划分一个区域，中央子午线将一个时区分为相等的两部分，每个时区的标准时间设定以此时区的中央子午线为基准公式(A.2)。OT=UTC+C官方修正=ST+C宵方修正( A.2 ) 式中C阳修正是一种与官方修正类似的修正方式，其表达式如公式(A.3)(格林尼治标准线以西采用负数形式): C，育方修正=C宵方修正+L相对/15 ( A.3 ) 式中:L相对一一相对子午线的经度(单位为度)。真太阳时(TST):是根据太阳的移动规律得出的一种记时方式，太阳通过某地子午线的时间间隔叫作一个太阳日。一般通过在特定位置的日暑来表示时间。真太阳时与法定时间的关系见公式(A.4)(以小时为单位): TST=ST+C经度+E，/60= OT -C官方修正+C经皮+E,/60 ( A.4 ) 式中:C经度=(L当地-L相对)/15( A.5 ) 注:式中C经度指经度修正系数;L当地指当地对应的标准经度。时间方程(Et):是某位置给定时刻的真实太阳时和平均太阳时之间的差异。利用傅里叶级数来计算以分钟为单位的时间等式17J。10 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 附录B(资料性)关于测量站的一般建议在研究地点上应设立一个气象站，用来测定较长时间段内生成ASR的可用太阳能资源(在标准中描述为表征测量数据品质的函数)。这个测量站应在一个曝光良好的位置上，这个位置比周围地形要有代表性。要注意仪器测量不会受建筑或是地形或是其他同一地点设备的影响。这个测量站宜与电子单元和IT媒体(软件)有着远程的连接以方便管理、贮存和转移收集数据，以便日后的筛选和分析。为了尽可能避免采集到错误数据，或由于传感器受故障或偶然事件影响而带来的数据缺失，宜在站点配置一名组件维护程序员。数据获得系统宜有一个远程的同步机制。最好通过一个网络时间协议来连接。下列参数宜被测定: 水平面总辐照度; 散射辐照度; 温度; 相对湿度; 大气压力; 风速; 风向。11 GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 附录C(资料性)等效测量站位置一个与原气象站等效的气象站位置控制在半径10km之内。12 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 制控D)量性质录料的资据附(数量拥以D.1 一般规定附录D描述了质量控制过程示例，本文件要求的辐射(逐时或以上分辨率)数据(记录)均应通过质量控制。以基准地面辐射观测网(BSRN)为参考的该步骤或任何步骤，包含了至少两级质量控制，按顺序为:(1)物理上可能的值，(2)极稀有值检查。如果产生RSY的系列有三种太阳辐射成分(水平总辐射，法向直接辐射和散射辐射)，则应增加一个步骤，即检查三种辐射变量的一致性。上述过程应依次应用，如果第一级没通过，则认为数据没能通过质量控制，不再继续下面的步骤。为避免以上质量控制步骤均未检测到的错误发生，宜增加一些补充检查，例如对数据进行可视化处理，采用图表的方式进行检查。同样，检查未通过质量控制的数据当天是否随机分布，或者是否有指明数据来源的错误，如时间登记错误(时间戳)。BSRN程序如下所示。需要指出的是，不宜更正数据库中的值，而是删除不可靠的数据。依次按照3个步骤检查数据，如有1项未通过，就认为没有通过质量管理。D.2 步骤1.检查物理上可能的值本步骤用来检测测量过程中的大型错误(见表D.l)。是辐射变量质量控制的第1次筛选。辐射值应在检查区间内。表D.1质量控制步骤1一一物理上可能的数值最低限制变量最高限制W/ m2 W/ m2 O 水平总辐射Isc O 散射辐射Io+10 O 法向直辐射Isc 其中:Isc一一太阳常数(1367W/ m2); I。一一采样频率(逐时或更高频率下水平总辐射。D.3 步骤2:极稀有值的检查步骤2区间限制比步骤1更加严格。超出区间限制的辐射值在本文件规定的情形下不太可能出现，实际上只会在极短时间或极端的情况下产生(见表D.2)。无论如何，在模拟长期太阳能热电厂性能的参考系列中考虑极端情况是完全没有必要的。13 GB/T 40099-2021/IEC 18 62862-1-2: 20 17 表D.2质量控制步骤2一一极稀有值最低限制变量最高限制水平总辐射如果仇80。10 O 如果8.二三80。10 +0.56(8. -93.9)2 O 散射辐射1000 W/ m2 O 直接辐射1 scEoO.9m 其中:()z 太阳高度角;I。一一采样频率(逐时或更高频率下水平总辐射;1 sc一一太阳常数;。一一地球轨道偏心移动的修正因子;m 空气的相对光学质量。D.4 步骤3:辐射变量的一致性检查步骤3是基于测量的3个辐射值应满足的数学关系，用以检测数量级的微小误差。如果不满足，则3个辐射变量均未通过质量控制。见表D.3。表D.3质量控制步骤3一一变量一致性最低限制平量-水变一射直最高限制(水平辐射一散射辐射)-80 W/ m2 Gb cos8, (水平辐射一散射辐射)+80W/ m2 其中:Gb一一直射辐射;()z一一太阳高度角。14 G/T 40099-2021/IEC T百62862-1-2:20 17 参考文献lJ GB/ T 40104-2021太阳能光热发电站术语(lECTS 62862-1-1 : 2018, Solar thermal e-lectric plants-Part 1-1: Terminology, IDT) 2J Beckman W. 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