pvlib 太阳位置与辐照度分解 — 光伏预测的物理基石

为什么太阳位置和辐照度是光伏预测的根基？

光伏面板的发电量取决于两个物理量：太阳照到面板上的能量有多少（POA 辐照度），以及组件在这个条件下的电气响应。

整个链路的第一步，就是算清楚：太阳在天空的哪个位置、有多少辐射能到达面板。

一、太阳位置计算

核心概念

  • 天顶角 (zenith)：太阳与正上方的夹角。0° = 头顶正上方，90° = 地平线
  • 方位角 (azimuth)：太阳的水平方向。0° = 正北，90° = 正东，180° = 正南
  • 高度角 (elevation)：= 90° - zenith
  • 视天顶角 (apparent_zenith)：经大气折射修正后的天顶角

pvlib 实现

pvlib 默认使用 NREL SPA 算法（Solar Position Algorithm），精度达到 ±0.0003°，这是行业金标准。

import pvlib
import pandas as pd

# 定义地点
location = pvlib.location.Location(
    latitude=31.23, longitude=121.47,
    tz="Asia/Shanghai", altitude=5, name="上海"
)

# 时间序列
times = pd.date_range(
    "2024-06-21 04:00", periods=48,
    freq="30min", tz="Asia/Shanghai"
)

# 计算太阳位置
solpos = location.get_solarposition(times)
print(solpos[["zenith", "azimuth", "apparent_elevation"]].head(10))

关键输出列：

列名含义单位
zenith天顶角°
apparent_zenith视天顶角（含折射）°
azimuth方位角°
apparent_elevation视高度角°
equation_of_time时差方程分钟

日出日落判断

# zenith > 90° 即为夜间
is_daytime = solpos["zenith"] < 90
sunrise = solpos[is_daytime].index[0]
sunset = solpos[is_daytime].index[-1]
print(f"日出: {sunrise}, 日落: {sunset}")

二、辐照度基础概念

太阳辐射到达地面时分为三个分量：

分量英文缩写含义
总水平辐照度GHI水平面接收的总辐射
直接法向辐照度DNI垂直于太阳方向的直射辐射
散射水平辐照度DHI水平面接收的散射辐射（天空散射）

基本关系：

GHI = DNI × cos(zenith) + DHI

气象站通常只测 GHI，需要用模型分解出 DNI 和 DHI。

三、辐照度分解模型

当你只有 GHI 数据时，需要把它拆成 DNI + DHI：

DISC 模型

# GHI → DNI
dni_disc = pvlib.irradiance.disc(
    ghi=clearsky["ghi"],
    solar_zenith=solpos["zenith"],
    datetime_or_doy=times
)
print(dni_disc.head())

DIRINT 模型（更精确）

# GHI → DNI（考虑更多大气变量）
dni_dirint = pvlib.irradiance.dirint(
    ghi=clearsky["ghi"],
    solar_zenith=solpos["zenith"],
    times=times
)

Erbs 分解

# GHI → DNI + DHI（经典模型）
from pvlib.irradiance import clearness_index

# 先算晴空指数 kt
kt = clearness_index(
    ghi=measured_ghi,
    solar_zenith=solpos["zenith"],
    extra_radiation=pvlib.irradiance.get_extra_radiation(times)
)

四、水平辐照度 → 面板辐照度 (POA)

面板不是水平放的，需要把 GHI/DNI/DHI 转换到面板倾斜面上的辐照度（POA = Plane of Array）。

转换过程

# 1. 大气外辐射（Perez 模型需要）
dni_extra = pvlib.irradiance.get_extra_radiation(times)

# 2. 面板参数
surface_tilt = 31.23    # 倾角（通常 ≈ 纬度）
surface_azimuth = 180   # 朝南

# 3. 计算 POA
poa = pvlib.irradiance.get_total_irradiance(
    surface_tilt=surface_tilt,
    surface_azimuth=surface_azimuth,
    solar_zenith=solpos["apparent_zenith"],
    solar_azimuth=solpos["azimuth"],
    dni=clearsky["dni"],
    ghi=clearsky["ghi"],
    dhi=clearsky["dhi"],
    dni_extra=dni_extra,
    model="perez"  # 推荐 Perez 散射模型
)
print(poa[["poa_global", "poa_direct", "poa_diffuse"]].head())

POA 输出分量

分量含义
poa_global面板总辐照度
poa_direct面板上的直射分量
poa_diffuse面板上的散射分量（天空 + 地面反射）
poa_sky_diffuse天空散射
poa_ground_diffuse地面反射散射

散射模型对比

pvlib 提供多种散射模型：

模型函数精度适用场景
Perezpvlib.irradiance.perez()⭐⭐⭐⭐⭐通用首选
Hay-Daviespvlib.irradiance.haydavies()⭐⭐⭐⭐计算量小
Reindlpvlib.irradiance.reindl()⭐⭐⭐⭐折中方案
Klucherpvlib.irradiance.klucher()⭐⭐⭐多云环境
Isotropicpvlib.irradiance.isotropic()⭐⭐最简单

工业界首选 Perez 模型，精度最高，需要额外传入 dni_extra（大气外辐射）。

五、入射角 (AOI) 计算

太阳光不是垂直打到面板上的，入射角影响反射损失：

aoi = pvlib.irradiance.aoi(
    surface_tilt=surface_tilt,
    surface_azimuth=surface_azimuth,
    solar_zenith=solpos["apparent_zenith"],
    solar_azimuth=solpos["azimuth"]
)
print(f"正午入射角: {aoi.iloc[len(aoi)//2]:.1f}°")

AOI 越大，反射损失越大。pvlib 提供多种 IAM（入射角修正）模型：

# 物理 IAM 模型
iam_loss = pvlib.iam.physical(aoi, n=1.526, K=4.0, L=0.002)
# 返回 0~1 之间的透射率系数

六、晴空模型

没有实测数据时，用晴空模型估算理想辐照度：

# Ineichen 晴空模型（默认）
clearsky = location.get_clearsky(times, model="ineichen")

# 输出 GHI、DNI、DHI
print(clearsky.columns)  # ghi, dni, dhi

pvlib 支持的晴空模型：

  • Ineichen-Perez（默认）— 最常用
  • Haurwitz — 简单，只输出 GHI
  • Simplified Solis — 支持气溶胶光学厚度

七、完整示例：从位置到 POA 全链路

import pvlib
import pandas as pd

# 地点：上海
loc = pvlib.location.Location(31.23, 121.47, "Asia/Shanghai", 5)
times = pd.date_range("2024-06-21", periods=48, freq="30min", tz="Asia/Shanghai")

# 太阳位置
solpos = loc.get_solarposition(times)

# 晴空辐照度
cs = loc.get_clearsky(times)

# 大气外辐射
dni_extra = pvlib.irradiance.get_extra_radiation(times)

# 面板 POA（倾角=纬度，朝南）
poa = pvlib.irradiance.get_total_irradiance(
    surface_tilt=31.23, surface_azimuth=180,
    solar_zenith=solpos["apparent_zenith"],
    solar_azimuth=solpos["azimuth"],
    dni=cs["dni"], ghi=cs["ghi"], dhi=cs["dhi"],
    dni_extra=dni_extra, model="perez"
)

# 打印正午结果
noon = poa.between_time("11:30", "12:30")
print("正午 POA 辐照度 (W/m²):")
print(noon[["poa_global", "poa_direct", "poa_diffuse"]].round(1))

# 日辐照量 (kWh/m²)
daily_irradiation = poa["poa_global"].sum() * 0.5 / 1000  # 30分钟间隔
print(f"\n日辐照量: {daily_irradiation:.2f} kWh/m²")

知识卡片 📋

知识点要点
太阳位置pvlib 用 SPA 算法，精度 ±0.0003°，输出 zenith/azimuth
辐照度三兄弟GHI = DNI×cos(z) + DHI，气象站测 GHI，需要模型分解
分解模型DISC、DIRINT — 从 GHI 拆出 DNI
POA 转换水平面辐照度 → 面板倾斜面辐照度，首选 Perez 模型
入射角 AOI影响反射损失，IAM 模型修正
晴空模型无实测数据时的理想辐照度估计

下一篇预告： pvlib 组件温度模型与 DC 功率计算 — 从辐照度到瓦特的转换