本技术涉及风光能源预测，尤其涉及一种风光能源预测方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、在高质量太阳辐射、风的观测数据不足的情况下，利用数值模式进行预测及评估已经成为国内外最主要的太阳能资源评估方法，以wrf为代表的数值模式可以计算气象条件、污染浓度，并且输出太阳辐照度、风资源等产品，用于可再生能源的评估，但地理因子、大气污染环境等要素是影响地面太阳辐射、风等的主要因素，各因子间相互作用和影响会造成数值模拟太阳辐射、风场结果，造成误差较大、可靠性低，需对结果进行订正后使用。
2、气溶胶直接辐射效应可以减少地面的太阳辐射量，导致地表温度发生改变，进而影响到对流层边界层的发展，改变影响污染物扩散稀释的气象条件，在空气质量持续改善的背景下，气溶胶浓度不断降低，且季节性、空间性变化规律很大，在当前已有的数值模式中并没有充分考虑气溶胶对辐射的影响，没有实时传递空气质量通过辐射反馈作用对气象条件的作用，导致模式模拟的总辐射、直接辐射值偏高，散射辐射值偏低，风速模拟较小，致使最终对太阳能和风能预测的准确度降低。同时，数值预报模式初始条件或模式的微小误差会使得单一模式预报结果存在不确定性，集合预报是解决这一问题的有效科学手段，通过扰动模式初始条件和物理过程以及集合优选多模式预报结果可有效提升气象要素和污染物预报准确度，为太阳能和风能预测提供质量更高的基础预报数据。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术的目的在于至少提供一种风光能源预测方法、装置及电子设备，因此，本技术通过在常规的数值模拟中优化辐射反馈效应机制，引入集合预报技术，预测太阳能、风能资源，提升了可再生资源的预报精度。
2、本技术主要包括以下几个方面：
3、第一方面，本技术实施例提供一种风光能源预测方法，包括：收集目标区域在预测起始时刻之前的预设历史时间段内所产生的历史气象及污染源数据、全球范围的多组气象预测场数据、地形及土地利用数据和排放源清单，历史气象及污染源数据包括目标监测要素在预设历史时间段内每个采集时刻下对应的观测值，多组气象预测场数据包括预测时间段欧洲中期天气预报中心综合预报系统对应的1组全球范围的气象预测场数据、美国国家环境预报中心necp的gfs 对应的1组全球范围的气象预测场数据以及中国气象局全球集合预报系统对应的16组全球范围的气象预测场数据，目标监测要素包括预设气象场要素和预设污染物浓度分布要素；根据多组气象预测场数据、土地及地形数据和排放源清单，创建初始气象化学耦合在线模式，初始气象化学耦合在线模式包括多个物理参数化方案组合，每个物理参数化方案组合包括多个不同的物理参数化方案，不同的物理参数化方案反应不同的气象物理过程；使用气溶胶对应的多个光学参数，完善初始气象化学耦合在线模式中的光化学参数方案fast-j，得到优化后的气象化学耦合在线模式；对优化后的气象化学耦合在线模式进行最优积分方案遴选，以从多个物理参数化方案组合选出最优物理参数化方案组合；将最优物理参数化方案组合应用于初始气象化学耦合在线模式，以得到目标气象化学耦合在线模式；将目标气象化学耦合在线模式确定为风光能源预测模型；利用多组气象预测场数据、所述地形及土地利用数据和排放源清单，使用所述风光能源预测模型进行风光气象场和污染物集合预报，并进行预报结果优选，以确定目标预测时间段内每个时刻的风光能源预测结果。
4、在一种可能得实施方式中，初始气象化学耦合在线模式还包括多个化学参数化方案，不同的化学参数化方案反映不同的气象化学过程，多个化学参数化方案包括光化学参数方案fast-j，其中，通过以下方式得到优化后的气象化学耦合在线模式：利用mie散射理论计算气溶胶对应的多个目标光学参数，目标光学参数为影响光解速率计算的光学参数；将多个目标光学参数传递至光化学参数方案fast-j中的光解速率计算模块，以得到优化后的气象化学耦合在线模式。
5、在一种可能得实施方式中，初始气象化学耦合在线模式包括与每组气象预测场数据对应的初始气象条件、边界气象条件和排放源分布，多个化学参数化方案还包括气相化学方案cbm-z和气溶胶化学方案mosaic， 其中，通过以下方式确定最优物理参数化方案组合：在气象化学耦合在线模式中，执行以下处理：启用目标气象预测场数据对应的初始气象条件、边界气象条件和排放源分布；选用气相化学方案cbm-z、气溶胶化学方案mosaic和光化学参数方案fast-j，并开启气溶胶辐射直接反馈机制开关；对多个物理参数化方案组合，分别进行单扰动积分实验，得到每个物理参数化方案组合对应的单扰动积分结果，单扰动积分结果包括风光能源预测区域对应的预设历史时间段内的第一预测用数据，第一预测用数据包括目标监测要素在预设历史时间段内每个采集时刻下对应的模拟值；基于历史气象及污染源数据和第一预测用数据，分别对每个物理参数化方案组合对应的单扰动积分结果进行评估分析，得到据每个物理参数化方案组合对应的评估分析结果；根据每个物理参数化方案组合对应的评估分析结果，确定最优物理参数化方案组合。
6、在一种可能得实施方式中，根据每个物理参数化方案组合对应的评估分析结果，确定最优物理参数化方案组合的步骤包括：针对每个物理参数化方案组合对应的单扰动积分结果，执行以下处理：根据该单扰动积分结果所指示的目标监测要素在预设历史时间段内每个采集时刻对应的观测值和模拟值，计算该物理参数化方案组合对应的相关系数、标准平均偏差和标准平均误差；若存在相关系数＞第一阈值、第二阈值≤标准平均偏差≤第三阈值且标准平均误差≤第四阈值，则将该物理参数化方案组合确定为候选物理参数化方案组合；从多个候选物理参数化方案组合中，按照预设选择策略，综合遴选出最优物理参数化方案组合。
7、在一种可能得实施方式中，通过以下公式确定相关系数:
8、
9、在该公式中，表示相关系数，n表示目标监测要素对应的观测值或模拟值在预设历史时间段内的采集数量，表示目标监测要素的模拟值，表示目标监测要素的观测值，表示目标监测要素对应n个模拟值之间的平均值，表示目标监测要素对应的n个观测值之间的平均值；
10、通过以下公式确定标准平均偏差:
11、
12、通过以下公式确定标准平均误差:
13、
14、在一种可能得实施方式中，通过以下方式确定目标预测时间段内每个时刻的风光能源预测结果：将多组气象预测场数据、地形及土地利用数据和排放源清单输入风光能源预测模型，以利用最优物理参数化方案组合进行积分计算，确定每组气象预测场数据对应的第二预测用数据，第二预测用数据包括目标监测要素在目标预测时间段内每个采集时刻下对应的模拟值；根据每组气象预测场数据对应的第二预测用数据和预设回归方程，确定每个目标监测要素在预测时间段内每个采集时刻下对应的最优模拟值，预设回归方程描述了目标监测要素在每个采集时刻下的多个模拟值与最优模拟值之间的映射关系；利用目标气象要素在预测时间段内每个采集时刻下对应的最优模拟值，确定预测时间段内的每个时刻下对应的风光能源预测结果。
15、在一种可能得实施方式中，预设回归方程为：
16、
17、其中，表示从预测开始时刻起第个采集时刻下目标监测要素对应的最优模拟值，表示第组气象预测场数据对应的权重回归系数，表示在第组气象预测场数据中，目标监测要素在从预测开始时刻起第n个采集时刻下的模拟值，b表示回归常数。
18、在一种可能得实施方式中，风光能源预测结果包括光伏发电潜力、光伏组件的工作效率、光伏组件的实际温度和风功率密度，气象要素包括向下短波辐射、100米处风速，其中，通过以下公式确定预测时间段内的每个时刻下对应的风光能源预测结果：
19、
20、其中，表示光伏发电潜力，表示光伏组件的工作效率，表示标准条件下光伏组件的短波通量，表示向下短波辐射和100米处风速。
21、
22、光伏组件的实际温度，代表光伏组件在标准条件下的测试温度；
23、
24、表示环境温度，表示100米处的风速。
25、
26、表示风功率密度，表示预测时间段内的气象要素的采集数量， vm表示预测时间段内第m个100米处风速对应的模拟值，表示空气密度。
27、第二方面，本技术实施例还提供一种风光能源预测装置，装置包括：
28、数据收集模块，用于收集目标区域在预测起始时刻之前的预设历史时间段内所产生的历史气象及污染源数据、全球范围的多组气象预测场数据、地形及土地利用数据和排放源清单，历史气象及污染源数据包括目标监测要素在预设历史时间段内每个采集时刻下对应的观测值，多组气象预测场数据包括预测时间段欧洲中期天气预报中心综合预报系统对应的1组全球范围的气象预测场数据、美国国家环境预报中心necp的gfs 对应的1组全球范围的气象预测场数据以及中国气象局全球集合预报系统对应的16组全球范围的气象预测场数据，目标监测要素包括预设气象场要素和预设污染物浓度分布要素；创建模块，用于根据多组气象预测场数据、土地及地形数据和排放源清单，创建初始气象化学耦合在线模式，初始气象化学耦合在线模式包括多个物理参数化方案组合，每个物理参数化方案组合包括多个不同的物理参数化方案，不同的物理参数化方案反应不同的气象物理过程；完善模块，用于使用气溶胶对应的多个光学参数，完善初始气象化学耦合在线模式中的光化学参数方案fast-j，得到优化后的气象化学耦合在线模式；方案选择模块，用于对优化后的气象化学耦合在线模式进行最优积分方案遴选，以从多个物理参数化方案组合选出最优物理参数化方案组合；应用模块，用于将最优物理参数化方案组合应用于初始气象化学耦合在线模式，以得到目标气象化学耦合在线模式；确定模块，用于将目标气象化学耦合在线模式确定为风光能源预测模型；预测模块，用于利用多组气象预测场数据、地形及土地利用数据和排放源清单，使用风光能源预测模型进行风光气象场和污染物集合预报，并进行预报结果优选，以确定目标预测时间段内每个时刻的风光能源预测结果。
29、第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，存储器存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储器之间通过总线进行通信，机器可读指令被处理器运行时执行如上述实施例任一提供的风光能源预测方法的步骤。
30、本技术实施例提供一种风光能源预测方法、装置及电子设备，包括：根据目标区域对应的多组气象预测场数据、土地及地形数据和排放源清单，创建初始气象化学耦合在线模式；完善初始气象化学耦合在线模式中的光化学参数方案fast-j，得到优化后的气象化学耦合在线模式；对优化后的气象化学耦合在线模式进行最优积分方案遴选，确定最优物理参数化方案组合并确定为风光能源预测模型；利用风光能源预测模型、多组气象预测场数据、地形及土地利用数据和排放源清单，确定预测时间段内的每个时刻下对应的风光能源预测结果。本技术通过在常规的数值模拟中优化辐射反馈效应机制、引入集合预报技术，预测太阳能、风能资源，提升了可再生资源的预报精度。
31、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种风光能源预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始气象化学耦合在线模式还包括多个化学参数化方案，不同的化学参数化方案反映不同的气象化学过程，所述多个化学参数化方案包括光化学参数方案fast-j，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始气象化学耦合在线模式包括与每组气象预测场数据对应的初始气象条件、边界气象条件和排放源分布，多个化学参数化方案还包括气相化学方案cbm-z和气溶胶化学方案mosaic，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个物理参数化方案组合对应的评估分析结果，确定最优物理参数化方案组合的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下公式确定所述相关系数:
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标预测时间段内每个时刻下的风光能源预测结果：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设回归方程为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风光能源预测结果包括光伏发电潜力、光伏组件的工作效率、光伏组件的实际温度和风功率密度，气象要素包括向下短波辐射、100米处风速，
9.一种风光能源预测装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至8任一所述的风光能源预测方法的步骤。
