董旭光，陈艳春，孟祥新

(1.山东省气象防灾减灾重点实验室，山东 济南 250031；2.山东省气候中心，山东 济南 250031)

引言

在气候变暖、常规能源日益紧张、环境恶化和压力增大背景下，高效利用太阳能等清洁能源已经得到世界各国的广泛关注[1]。随着技术逐步成熟，成本不断下降，太阳能发电将成为大城市的主要替代能源。大规模的太阳能资源利用以光电为主，而太阳辐射是影响光伏发电效率的最重要因素，但太阳辐射单位面积的能量密度低，日内、年内变化幅度大，且受气象条件、地理因素的影响显著，导致光伏发电效率具有较大的不连续性和不稳定性[2]。为了提高光电转换效率，保证电网安全，精准的光伏发电预测和评估显得尤为重要[3]。

近年来，国内外学者在太阳辐射预报和评估技术方面做了大量的研究，太阳辐射预报方法主要有基于实时和历史数据的统计方法或人工智能方法，基于卫星云图外推技术的0～5 h预测，还有基于数值模式结果的统计订正方法，预报时效可达数天[4-5]。WRF等数值模式系统是开展太阳能资源评估和预测的有效手段之一，可以使用模式输出的太阳辐射量[2,6-7]、其他变量[8-10]、模式预报和观测数据建立预测模型[11-12]等方法进行太阳能评估和预测。天文因子、地理因子、气候和环境因子等要素是影响地面太阳辐射的主要因素，各因子间相互作用和影响会造成WRF模拟太阳辐射结果误差较大、可靠性低，需对结果进行订正后使用。研究发现，云[13-15]、气溶胶[15-18]等的间接效应是影响太阳辐射的主要因素之一，但在WRF模式中没有充分考虑气溶胶对辐射的影响，导致模式模拟的总辐射、直接辐射值偏高，散射辐射值偏低[17]。……