典型天气下太阳直接辐照的环日比参量时变特性研究

苏 营，牛一森，王 乾，邹良林，邹祖冰，颜子璇，宋记锋

（1.中国长江三峡集团有限公司 科学技术研究院，北京 100038；2.华北电力大学 新能源学院，北京102206；3.华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206）

0 引言

太阳能热发电是一种大规模太阳能利用方式。大型太阳能热发电站利用大面积的光学系统聚焦阳光，用于加热工质，产生高温高压水蒸气，推动汽轮机发电[1]。常见的聚光光热发电装置主要有抛物槽式、塔式、菲涅尔式和蝶式4种。目前，槽式与塔式系统是最主要的两种，也是商业化规模最大的两种技术形式[2]。槽式光热电站利用抛物槽面镜聚焦阳光，将聚焦能流投射到集热管，使工质加热到400℃。塔式光热电站利用定日镜场聚焦阳光，聚焦能流投射到吸热器上，可将工质加热到600℃以上。在太阳能热发电的研究中，聚光能流密度分布非常重要，其对吸热器的温度场、工质流场具有决定性作用。

太阳能光热电站的聚焦能流分析中，太阳直接辐照是最重要的参数之一。太阳直接辐照来自日面，其视场角仅0.53°，这部分辐照可以被聚焦到吸热器上。在实际应用中，太阳直接辐照的测量是由视场角5°的仪表测定，除日面辐照外，还包含了日面周围的散射辐射，即环日辐射。由于吸热器的尺寸限制，大部分的环日辐射无法吸收，环日辐射占仪表数值的比例称为环日比（Circumsolar Ratio，CSR）。在计算光热电站的效率分析时，需要精确的CSR数据，以便将仪表测量结果中的环日辐射滤除。在以往的光热电站聚焦能流分析、吸热器效率研究中，经常忽略环日辐射[3]～[6]或认为CSR是一个常值[7]，[8]，但实际上CSR是一个动态的数值，其变化对光热系统的光学效率产生的影响可达20%[9]。

CSR本质是太阳光在进入地球大气层时发生的前向散射效应，主要由雾霾和太阳光穿越的大气层厚度决定。太阳光穿越地球大气层时，雾霾会导致入射光产生Mie散射，形成强烈的前向散射，是环日辐射的主要成因。太阳光穿越地球大气层的等效厚度与垂直入射时的等效厚度的比值为大 气 质 量（Air Mass，AM），一 天 内 会 经 历 从 大 到小，再到大的变化。AM的变化也会对太阳前向散射效应造成明显的影响。

掌握CSR的时变特性和日内变化趋势对光热电站的聚光效率研究具有重要的参考意义，采用符合实际情况的CSR数据能够降低光热电站聚光分析结果的误差，有助于提高光热电站出力预报精度。然而，少有对CSR的实测研究，美国伯克利大学统计了美国20a的CSR观测数据，建立了Reduced database数据库，并拟合了太阳亮度模型，利用CSR参量表达环日辐照分布[10]。德国宇航中心在德国建立观测点，收集了大量CSR数据进行分析[11]。文献[12]针对气溶胶对CSR的影响进行了讨论。文献[13]对大气混浊度高的地区进行了CSR的测量和分析，发现该地区CSR偏高。但是，对于实测CSR的时变特性、动态特性的细节特征研究还十分缺乏，CSR与AM、太阳直接辐 照（Direct Normal Irradiance，DNI）的 关 系 也 未有针对性报道。

本文搭建了CSR观测系统，利用双视野辐射表方法[14]进行了多种典型气象下CSR的不间断测量，旨在获得CSR的变化趋势和时变特性，为光热电站的聚焦能流密度分析提供支持。

1 实验系统

1.1 CSR与AM定义

由于前向散射的缘故，太阳盘面和周圈区域的亮度呈现强烈的非线性分布。太阳盘面辐射的角度范围等于太阳张角，即0.53°（-4.65～4.65 mrad）。太阳直射范围与太阳直射测量仪表有关，目前，工程上应用的直射辐射表视野范围为5°，所以本文研究中采集和讨论的太阳直射角度范围为5°（-46.3～46.3mrad）。环 日 辐 射 区 域 为 太 阳 圆盘边界到太阳直射边界范围之间的区域，即角度范 围 是 以 太 阳 为 中 心±（0.265°，2.5°）之 内 的 环 形区域。来自环日辐射区域的辐射称为环日辐射，环日辐射本质上是散射辐射。CSR通常被用来衡量环日辐射的大小，其定义为环日辐射强度（ICS）与DNI（Ii）的 比 值，表 达 式 为[10]

从太阳中心沿半径方向的亮度分布曲线称为太阳亮度分布曲线。文献[10]通过对大量太阳亮度分布数据拟合，提出了一种归一化的太阳亮度模型，其表达式为

其中：

式中：φ（θ）为太阳亮度模型；θ为距离太阳中心的弧度；γ为对数坐标系中太阳亮度模型的斜率；κ为对数坐标系中太阳亮度模型在纵坐标的截距。该方程无量纲，以太阳盘面中心的亮度为1，向外逐渐降低。该模型亮度分布的不同只取决于CSR，该模型在太阳盘面的亮度分布考虑了恒星临边昏暗效应，在环日区域的亮度分布考虑了地球大气衰减与散射效应，与实际较吻合。

太阳高度角变化时，太阳光穿越大气层到达地面的行程会发生变化，对CSR会产生相应的影响。AM=0指在大气层外接收太阳光的情况，太阳光垂直入射大气层时AM=1，当太阳高度角 α为48.2°时AM=1.5。AM与α负相关，二者的关系式为[15]

1.2 CSR测量方法

本文研究测量CSR的方式为双视野辐照测量法，具体为测量不同视野范围（3°，5°）的太阳直射强度，利用太阳亮度模型进行计算处理，得到CSR。两个视野的太阳直接辐照强度的比率与CSR之间存在一一对应的关系。

规定角度范围的辐射量为辐照分布函数在该立体角度范围上的积分。这个积分基于两个假设：①太阳亮度分布是辐射对称的[16]，在大部分时间内（太阳高度角大于10°）这个假设以很高的精度成立；②辐照强度和光照强度成正比，即亮度可以反映辐照强度，则可用太阳亮度模型代替辐照分布函数计算理论辐射量Iδ[10]。

式中：δ为接收太阳辐射的弧度范围。

计算得到的辐射量I是无量纲数，再通过与实测值对比反演获取CSR，方法如下：在CSR=0～1遍 历①～③过 程，①根 据 式（2）～（4）计 算 该CSR下 的 太 阳 亮 度 分 布 模 型 φ（θ）；②由 式（6）计 算 出3°和5°视 野 范 围 内 的 太 阳 辐 射 量Iδ1，Iδ2；③计 算无 量 纲 数Iδ1，Iδ2的 比 值 和 实 际 测 量 值Iδ1测，Iδ2测的比值的差值 Δ，Δ越小，则计算值与测量值越相似，遍历结束后，Δ最小时对应的CSR为该时刻的实际CSR。

1.3 实验系统

图1 为本文研究开发的双视野辐照法CSR测量系统。

图1 CSR测量实验系统Fig.1 CSR measurement system

不同视野范围的直接辐射表（视野范围分别为3°，5°，型号为KippZonen SHP1直接辐射表）和四象限传感器搭载在高精度太阳跟踪双轴平台上。该系统包含的参数如表1所示。

表1 设备及传感器参数Table1 Parameters of instruments and sensor

辐射表视野的限制由限光筒实现，限光筒内部放置了多个光阑，梯度放置的光阑组合能够有效抑制杂散光。光阑会造成辐射表接受太阳光的角度拦截效应，即对不同角度入射的光线有不同的拦截效率，本文使用辐射接收函数F（β）量化拦截效率，其定义为平行光以入射角β入射到限光筒时，限光筒出射端接收器的受光面积与接收器面积的比值。

本文对光阑的拦截效应进行了光线追迹仿真，得出本文设备中3°与5°两个限光筒的辐射接收函数，如图2所示。

图2 不同入射角下辐射接收函数Fig.2 Radiation reception function at different incident angles

同时为了保证测量精度，两个辐照表应当具有良好的一致性。两个辐射表的一致性实验结果如图3所示。由图3可知，两个辐照表的数值高度吻合，差异率小于1%，一致性良好。

图3 双辐射表一致性校验Fig.3 Pyrheliometers consistency experiment

由于采用的直射辐射表测量视野小，出现轻微的跟踪误差就会对测量产生很大影响，所以本文使用了高精度双轴跟踪器。该跟踪器采用双重反馈控制、天文算法和编码器反馈进行粗跟踪，利用四象限传感器反馈进行精细跟踪，系统跟踪精度优于0.05°。

2 实验数据分析

测 量 地 点 为 北 京（38°52′N，115°29′E，海 拔24m），测量时间为2020年，数据中CSR和DNI是测量值，太阳高度角和AM由高精度太阳算法和 式（5）计 算 所 得。

2.1 典型天气下DNI与CSR的日变化

从测量数据中分别挑选晴天、雾霾、多云这3种典型天气类型，分析北京地区在这些天气下DNI，CSR的日平均变化情况。图4为晴天、雾霾和多云天气下的CSR和DNI日变化对比曲线。

图4 不同天气下的DNI和CSR特征Fig.4 DNI and CSR characteristics under different weather conditions

阴天、雨雪天气下双轴平台无法精确定位太阳，同时，该天气条件下直接辐照弱（＜50W/m2），对太阳能电站不具参考意义，所以图中未展示阴天及雨雪天气的CSR曲线。

图5为2020年6月15日的太阳高度角和AM的变化。因为高度角与AM一天中的变化趋势相似，且与天气无关，所以只展示其一天的变化。由图4，5可知，晴天时，DNI呈现早晚低、中午高 的 趋 势，11：00-14：00达 到 峰 值，DNI最 大 值 为937W/m2。与DNI曲线相反，CSR呈现明显的“浴盆”曲线，即早晨和傍晚高中午低，且中午CSR变化较小。这是因为，早晚时刻太阳高度角偏低，太阳光到达地面前穿越的大气等效厚度大，即AM较大，前向散射效应强，CSR偏大。随着太阳高度角的变大，太阳光穿越的等效大气层厚度较小，即AM较小，前向散射效应弱，CSR随之偏低。整体上，晴朗天气下中午DNI和CSR曲线相对平滑，但CSR仍在一天之内会发生数倍变化，可以从中午的0.1变化到日落时分的0.3。

图5 太阳高度角和AM日特征Fig.5 Solar altitude and AM characteristics during a day

与晴天相比，雾霾天气的DNI和CSR变化趋势相同，但是由于大气中的水汽及其他微粒成分含量的增加，太阳辐射穿过大气层时受到了更加严重的吸收和散射，DNI总体比晴天时低，最大值为788W/m2，同时CSR增加，总体比晴天时高，最小值为0.2。在CSR偏大的情况下，对聚光热发电站的光热效率分析时，应当将DNI中的散射部分滤除，否则会导致明显的计算偏差。

云层对太阳辐射有较大的吸收和散射作用，所以在多云天气下，DNI和CSR变化的总体趋势与晴天时相同，但会出现较大的波动。当出现少量的薄层云团时，CSR短时间会发生剧烈的波动。对于太阳聚光热发电站，CSR剧烈波动会导致吸热器接收到的聚光能流功率和密度分布出现同步的剧烈波动。一天中DNI最大值出现在未被云层遮挡的中午，达到934W/m2，同时，CSR达到最小值0.11。被云层遮挡时，DNI明显下降，CSR明显上升，被厚云层遮挡时，DNI下降到0，此时，CSR无法测量，认为是1。虽然云层的影响具有强烈的时变特性，其尺寸、形状会不停变化，但是在15 min的尺度上，云层的形状变化不大，可以通过对云层的路径进行分析，从而实现对CSR，DNI的超短期波动预报。

2.2 DNI与CSR季节变化特征

本文将采集到的数据按照季节划分，图6～8分别为北京地区2020年4个典型日（春季，4月4日；夏季，7月15日；秋季，10月2日；冬季，1月18日）的DNI，CSR和AM日变化曲线。

图6 DNI的季节特征Fig.6 DNI characteristics in different seasons

图7 CSR的季节特征Fig.7 CSR characteristics in different seasons

图8 AM的季节特征Fig.8 AM characteristics in different seasons

由图6～8可知，DNI在夏季最大，冬季最小，春季和秋季相近，春、夏、秋、冬4个典型日DNI最 大 值 分 别 为890，937，888，833W/m2；4个 典 型日CSR最 小 值 分 别 为0.14，0.11，0.13，0.18，CSR均 值 分 别 为0.19，0.14，0.2，0.26。相 同 时 刻，太 阳高度角在夏季最高，冬季最低，春季与秋季相近，此时，太阳辐射穿过大气层的路程（即AM）在夏季最小，冬季最大。随着AM的变化，可以看到，DNI和CSR也呈现出相应的变化趋势。太阳聚光热发电站在冬季DNI偏低、CSR偏大的共同作用下，其出力和光学效率都大幅降低。

2.3 CSR-AM-DNI内在关联

大量的实验数据显示，CSR，AM和DNI之间存在一定的关联，特别是在雾霾环境下。图9～11为受雾霾影响下CSR，AM和DNI三者的规律。

图9 CSR-AM-DNI互动关系Fig.9 Relationship of CSR-AM-DNI

图10 CSR-DNI互动关系Fig.10 Relationship of CSR-DNI

图11 CSR-AM互动关系Fig.11 Relationship of CSR-AM

CSR的大小与空气质量和AM有关，空气质量差时，例如雾霾天气，大气中微粒及水汽浓度提高，加重了对太阳光的吸收和散射，DNI减小，环日辐射增加，CSR增大；天气条件（空气质量）相同时，AM增大，太阳光穿过大气层的距离增加，同样加重了大气对太阳光的吸收和散射，CSR升高。所以CSR与DNI负相关，与AM正相关。北京本地的CSR大部分时间为0.05～0.3，CSR反映出当时的大气散射程度，可以根据CSR数值判断当天的雾霾情况。

3 结论

本文使用双视野辐射表法测量收集了北京地区2020年4个典型日的DNI和CSR信息并进行了分析，发现CSR具有明显的时变性，结论如下。

①不同天气下CSR的变化：晴天时CSR呈现“浴盆曲线”，中午DNI最大，AM最大，CSR最小；雾霾天气时大气浑浊度高，所以与晴天时相比DNI低，CSR高；多云天气下，当云团遮挡太阳时，CSR会出现剧烈的波动，具有分钟级瞬态性。

②CSR的季节变化：春、夏、秋、冬4个典型日CSR均值的大小：冬季＞秋季≈春季＞夏季，与DNI的变化相反，这是因为相同时刻，AM在夏季最低，冬季最高，春季与秋季相近，太阳光受到的吸收和散射程度随AM的增大而增大。CSR季节变化主要与AM有关。

③CSR与DNI负相关，与AM正相关。DNI，AM和CSR之间存在较为明显的相关性，CSR可以反映出当日的雾霾情况，AM可以反映出当时的太阳位置，这意味着对DNI的预报算法可以将CSR和AM作为输入参量，下一步继续研究这个关系或有助于提高DNI预报的精度。