СОЛНЕЧНАЯ ЭНЕРГЕТИКА
SOLAR ENERGY
Статья поступила в редакцию 04.07.14. Ред. рег. № 2061 The article has entered in publishing office 04.07.14. Ed. reg. No. 2061
УДК 621.311.29
ПРОГНОЗ ПОТЕНЦИАЛА СОЛНЕЧНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ТЕРРИТОРИ
ОСТРОВА АМБОН (ИНДОНЕЗИЯ)
Р.А. Нунумете
Национальный исследовательский Томский Политехнический Университет ул. Вершинина, 37, г.Томск, 634034, Россия Тел.: +7 983-235-79-78; е-mail: ricardo.nunumete@yahoo.com
Заключение совета рецензентов 09.07.14 Заключение совета экспертов 16.07.14 Принято к публикации 20.07.14
В статье представлены результаты анализа поступления солнечного излучения на горизонтальную поверхность острова Амбон. С использованием методик Колларес-Перейры и Рабля получена статистическая модель поступления среднечасовой солнечного излучения, позволяющая выполнить достоверный прогноз потенциала солнечной радиации данной территории. На основе результатов фактических измерений за период 2008-2013 гг. был проведен регрессионный анализ данных и получены значения среднеквадратичной ошибки (КМБЕ), средней относительной ошибки (МВЕ), средней систематической ошибки (МРЕ), позволяющие оценить качество построенной модели.
Ключевые слова: часовое солнечное излучение, методика Колларес-Перейры и Рабля, статистическая оценка качества модели, остров Амбон.
ESTIMATION OF SOLAR HOURLY RADIATION POTENTIAL IN AMBON ISLAND
(INDONESIA)
R.A. Nunumete
National Research Tomsk Polytechnic University 37, Vershinina St., Tomsk 634034, Russia Tel.: +7 983-235-79-78; e-mail: ricardo.nunumete@yahoo.com
Referred 09.07.14 Expertise 16.07.14 Accepted 20.07.14
The article presents the analysis results of incoming solar radiation on a horizontal surface in Ambon Island. Result from the model of Collares-Pereira and Rabl provides statistical model of incoming hourly average solar insolation, which allows an accurate forecast of solar radiation potential in the territory. Regression analysis was held based on the data of actual measurements for the period 2008-2013 and the calculated data by using formulas of root mean square error (RMSE), mean bias errors (MBE) and mean percentage error (MPE) to estimate the quality of the model.
Keywords: hourly solar radiation, model Collares-Pereira & Rabl, statistical estimation of model quality, Ambon Island.
Сведения об авторе: 1997-2000 гг. - Высшая средняя школа. Индонезии. 20002006 гг. Инженерный Факультет, Паттимура Университет (Бакалавр по спец. Машиностроение). Индонезии. 2010-2011 гг. Подготовительный Факультет. НИ ТПУ. 2011-2013 гг. ЭНИН. НИ ТПУ (Магистр по спец. Возобновляемые источники энергии).
Публикации: Опубликовано докладов на конференциях, в том числе: «V Всероссийский смотр научных и творческих работ научные работы иностранных студентов и аспирантов» 2011 г., «Международная молодежная научная школа «энергосбережение - теория и практика», 2012 г.
Нунумете Рикардо Александр
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 14 (154) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
Введение
Несбалансированная пропорция между запасами органического топлива и потреблением энергетических ресурсов обуславливает развитие технологий использования новых и возобновляемых источников энергии. Среди всех известных возобновляемых источников энергии, солнечная энергия является одной из наиболее распространенных в мире, что обуславливает широкомасштабное развитие технологий ее практического применения. На стадии проектирования многих энергетических систем, использующих солнечную энергию, таких как фотоэлектрические преобразователи,
гелиоэлектростанции, солнечные коллекторы, необходимы достоверные данные о величине солнечного излучения в месте размещения энергетической установки [1].
Как тропическая страна Индонезия обладает большим потенциалом солнечной энергии. На основе статистических данных о солнечном излучении, собранных на 18 метеостанциях по всей стране, регион солнечного излучения Индонезии
можно разделить на 2 района: западная часть страны имеет потенциал 4.5 кВт^ч/м2 в день с ежемесячном отклонением 10%, в восточной части величина солнечного излучения составляет 5.1 кВт^ч/м2 в день с ежемесячном отклонением 9%[2].
В настоящее время существуют различные методы оценки глобального часового солнечного излучения. В данной работе использовалась методика от Колларес-Перейры и Рабля. Основными целями данной работы являются: (1) разработать модель оценки величины часового солнечного излучения в изучаемом районе; (2) сравнить полученные результаты моделирования с фактическими данными метеонаблюдений; (3) выполнить регрессионный анализ полученных данных и оценить погрешность моделирования.
Район исследований
Предлагаемый район исследования, как показано на рис. 1, находится на острове Амбон, провинции Молукку, Индонезия. Географические координаты острова Амбон: 3° 38' 17" ю.ш., 128° 7' 2" в.д., высота над уровнем моря 12 метров.
Рис. 1 Карта расположения района исследования Fig. 1 Map of the studied area
Благодаря своему близкому расположению к экваториальной линии, можно предположить, что район исследования должен обладать значительным уровнем солнечного излучения. Средний уровень часового глобального солнечного излучения, полученный по фактическим данным с метеостанций в период
2008-2013 гг. от 06.00 до 18.00 в районе исследовании, показан в таблице 1. На протяжении этого времени максимальное значение часового суммарного солнечного излучения достигается в полдень (12.00) в январе 0.9 кВт/м2, а самое низкое в июне - 0.65 кВт/м2.
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 14 (154) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
Таблица 1. Среднее значение часового глобального солнечного излучения в районе острова Амбон (кВт/м2). Table 1. Average values of hourly global solar radiation in Ambon Island (kW/m2)
Часы Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя Дек
6 0.009 0.000 0.000 0.008 0.018 0.002 0.000 0.002 0.013 0.033 0.034 0.019
7 0.131 0.110 0.110 0.129 0.141 0.095 0.081 0.101 0.147 0.221 0.205 0.156
8 0.338 0.320 0.310 0.332 0.338 0.257 0.239 0.270 0.344 0.453 0.417 0.345
9 0.549 0.541 0.516 0.537 0.510 0.413 0.399 0.438 0.541 0.667 0.615 0.527
10 0.723 0.733 0.694 0.715 0.655 0.540 0.535 0.593 0.700 0.827 0.765 0.675
11 0.837 0.859 0.814 0.832 0.743 0.617 0.619 0.690 0.798 0.925 0.856 0.769
12 0.901 0.924 0.878 0.884 0.775 0.657 0.662 0.736 0.848 0.952 0.886 0.807
13 0.880 0.907 0.864 0.855 0.737 0.635 0.644 0.716 0.816 0.898 0.842 0.773
14 0.795 0.815 0.778 0.754 0.588 0.565 0.572 0.637 0.725 0.775 0.735 0.684
15 0.638 0.659 0.623 0.587 0.491 0.438 0.445 0.496 0.564 0.591 0.574 0.532
16 0.430 0.449 0.412 0.376 0.302 0.277 0.281 0.321 0.358 0.368 0.367 0.346
17 0.211 0.229 0.194 0.158 0.116 0.114 0.124 0.139 0.146 0.139 0.152 0.152
18 0.035 0.044 0.026 0.007 0.000 0.000 0.016 0.010 0.000 0.000 0.009 0.013
Методология
Модель Колларес-Перейры и Рабля
Эта модель была создана на основе предыдущей модели, разработанной Виллиер/Лю и Иордании [3] для выполнения коррекции атмосферных эффектов. Модель Корралес-Перейры и Рабля [4] считается более точной для исследования в областях, расположенных ближе к экваториальной линии, что доказано в работе Абдул Маджид Музатик е!а1 [5]. Предложенная авторами формула для расчета среднего часового глобального солнечного излучения выглядит следующим образом:
Ж
Г =— х + y cos w —
cos w- cos w
24
sinw - 2^w„ /360 cos w„
(1)
где г - среднечасового суммарного солнечного излучения (Вт/м2), а х и у - это эмпирические коэффициенты, значения которых получены из следующих выражений:
х = 0.409+0.5016 sin w- 60,
y = 0.6609 - 0.47676 sin w - 60
(2)
(3)
где ^ - часовой угол (в градусах) для конкретного часа t истинного солнечного времени (изменяется в диапазоне от 06 - 18):
360
w =-х t-12
24
(4)
где ^ - это часовой угол восхода солнца в радианах:
w.
= cos 1 [-tan(p) tan(ô)],
(5)
где ф - координата широты положения изучаемого района, а 8 - склонение угла солнца, которое получено из следующего выражения:
0 = 23.45 sin
360 365
(284 + n)
(6)
Статистическое сравнение
Последним выполнение фактических моделирования.
этапом исследований является статистического сравнения данных с результатами В качестве критериев сравнения
приняты среднеквадратическая ошибка (ЯМБЕ), средняя относительная ошибка (МВЕ) и средняя систематическая ошибка (МРЕ), которые позволяют в полной мере оценить качество полученной модели [5-7].
Уравнения ЯМБЕ, МВЕ и МРЕ определяются следующим образом:
{Г 2 -|V/2
H, - Hm ) / njj
(7)
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 14 (154) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
где Н,с, Н,т - расчетные и фактические значения среднемесячного часового суммарного солнечного излучения соответственно, п - общее количество наблюдений.
Среднеквадратическое отклонение характеризует степень рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания и позволяет оценить, насколько значения в множестве могут отличаться от среднего значения.
MEE = [ЦН,с - Hi m)] I n (8)
Данное уравнение позволят оценить, имеется ли в модели относительная ошибка.
MPE =
f
Hl,c - Hi,m
H.._
Л"
:100
In
(9)
Средняя систематическая ошибка характеризует степень совпадения фактических данных с результатами моделирования.
Результаты расчетов сведены в таблицу 2.
Таблица 2. Статистическое сравнение часового глобального солнечного излучения Table 2. Statistical comparison of hourly global solar radiation
Месяц RMSE (кВт/м2) MBE (кВт/м2) MPE (%)
Январь 0.102 -0,080 -16
Февраль 0.099 -0,059 -11
Март 0.087 -0,059 -12
Апрель 0.076 -0,058 -12
Май 0.060 -0,016 -3
Июнь 0.118 0,069 19
Июль 0.103 0,062 17
Август 0.073 0,022 5
Сентябрь 0.069 -0,043 -9
Октябрь 0.129 -0,109 -20
Ноябрь 0.101 -0,077 -15
Декабрь 0.061 -0,032 -7
Обсуждение результатов
Результаты проведенных исследований, представленных на рис. 2, показали, что используемые для прогноза величины солнечного излучения модел
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.