气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别方法、系统及装置

本发明涉及气象数据处理、气候变化影响评估与可再生能源风险识别，具体涉及气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别方法、系统及装置。

背景技术：

1、在全球气候变化背景下，降水格局、干湿转换以及连续湿润或连续干旱等极端气候过程的频率、强度和持续时间正在发生显著变化。光伏电站作为典型的气象敏感型能源设施，其发电出力不仅受太阳辐照资源的直接影响，还会受到连续阴雨（湿润）天气导致的光伏面板透光率下降、发电效率降低，以及持续干旱（干燥）天气导致的粉尘积聚增加、清洗成本上升等一系列气候过程的间接影响。准确识别光伏电站在长时序尺度下经历的连续干湿事件及其演变规律，对于光伏电站的选址规划、运维决策和气候变化适应性管理具有重要意义。

2、目前，针对干湿事件的识别方法主要分为两类。一类以普通气象网格点或气象站点为分析单元，基于逐日降水数据采用固定阈值判定每日的干湿状态，再通过游程理论（run theory）提取连续干旱或湿润事件的频次和持续时间；另一类以行政区域或自然地理流域为统计单元，对区域内的平均干湿状态进行时序分析。然而，上述现有方法均存在以下不足：

3、1.现有方法多以全覆盖的规则气象网格或地理区域为分析对象，缺少面向全球光伏电站实际空间分布的有效格点限定处理，导致识别结果中混入了大量无光伏电站分布的非光伏区域的气候变化信息，无法准确反映光伏电站所实际经历的气候变化风险，降低了评估结果对光伏行业的实际参考价值。

4、2.现有方法在统计连续干湿事件的年度归属时，通常采用自然年（即1月1日至12月31日）作为时间划分基准。由于南北半球的降水季节相位存在显著差异，北半球降水多集中于夏季（6月至9月），而南半球降水多集中于夏季（12月至次年3月），对于跨越自然年边界的连续湿润或干旱事件，按自然年划分会将同一连续事件人为分割为两个独立的短事件，导致事件频次统计偏大、单次事件持续时间统计偏小，从而无法真实反映连续干湿事件的完整演变过程。

5、3.现有未来气候情景下的干湿事件分析通常采用固定未来时段（例如2050年至2080年）进行比较，难以有效区分不同气候模式（如cmip6中的不同全球气候模式）和不同共享社会经济路径（ssps）在达到相同全球升温水平（如1.5°c、2.0°c、3.0°c）时所产生的气候响应差异。固定时段比较方式无法对同一升温水平下的不同情景结果进行归一化对比，也不利于为不同温控目标下的光伏电站适应策略提供针对性科学依据。

6、因此，本领域亟需一种面向全球光伏电站实际空间分布、能够适应南北半球不同季节相位、且能够在统一升温水平框架下进行长时序干湿气候识别的技术方案，以填补现有技术在光伏电站专项气候风险评估方面的空白。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别方法，其通过光伏有效格点限定、差异化水年时间框架和基于升温幅度的时间窗口确定，实现光伏电站专项的干湿气候识别。

2、为实现本发明的目的之一，采用如下方案：

3、气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别方法，包括以下步骤：

4、s1：以全球光伏电站空间数据限定待识别的光伏有效格点，并基于长时序逐日气象数据形成所述光伏有效格点的逐日干湿状态序列；

5、s2：针对不同气候模式和气候情景，基于相对于预设参照期的全球升温幅度确定多个预设升温水平各自对应的时间窗口；

6、s3：在预设历史基准时段和各所述时间窗口内，根据光伏有效格点的半球属性采用差异化水年时间框架重构所述逐日干湿状态序列，并在所述差异化水年时间框架下识别连续干湿事件；

7、s4：基于所述连续干湿事件的识别结果，得到全球光伏电站在不同预设升温水平下的长时序干湿气候变化指标。

8、进一步地，步骤s1中，基于长时序逐日气象数据形成所述光伏有效格点的逐日干湿状态序列，具体包括：

9、以逐日降水量作为干湿判定依据，若某一光伏有效格点在某一日历日的逐日降水量大于0 mm，则将该日标记为湿润状态；若该日逐日降水量小于或等于0 mm，则将该日标记为干燥状态，从而形成按照日期排列的逐日干湿状态序列，该序列中的每一天仅对应湿润或干燥两种状态之一。

10、进一步地，步骤s2中，基于相对于预设参照期的全球升温幅度确定多个预设升温水平各自对应的时间窗口，具体包括：

11、以1985年至2014年作为历史基准时段，针对1.5°c、2.0°c、2.5°c、3.0°c、3.5°c、4.0°c和4.5°c共七个预设升温水平，分别确定各预设升温水平对应的30年连续时间窗口；

12、不同气候模式和气候情景组合分别确定其达到各预设升温水平时所对应的时间窗口。

13、进一步地，步骤s3中，所述根据光伏有效格点的半球属性采用差异化水年时间框架重构所述逐日干湿状态序列，具体包括：

14、位于北半球的光伏有效格点，以当年10月1日至次年9月30日作为一个完整水年；

15、位于南半球的光伏有效格点，以当年7月1日至次年6月30日作为一个完整水年；

16、光伏有效格点的半球属性根据格点纬度或全球栅格行索引确定。

17、进一步地，步骤s3中，在所述差异化水年时间框架下识别连续干湿事件，具体包括：

18、在所述差异化水年时间框架下，识别所述逐日干湿状态序列中同一干湿状态连续出现形成的连续片段，所述连续干湿事件包括连续湿润事件和连续干旱事件；

19、根据事件起始日期和光伏有效格点的半球属性确定事件所属水年，并将事件起始日和结束日转换为该水年内的日序。

20、进一步地，步骤s4中，所述长时序干湿气候变化指标包括连续干湿事件的基础统计指标、相对于历史基准时段的变化指标，以及相邻预设升温水平之间的增量变化指标；

21、其中，所述基础统计指标包括事件频次和平均持续时间，所述事件频次为同一水年内连续干湿事件的数量，所述平均持续时间为同一水年内连续干湿事件持续天数的平均值；

22、所述相对于历史基准时段的变化指标，为某一预设升温水平时间窗口内的基础统计指标的多年平均值减去历史基准时段内对应基础统计指标的多年平均值；

23、所述相邻预设升温水平之间的增量变化指标，为后一预设升温水平的基础统计指标值减去前一预设升温水平的基础统计指标值。

24、进一步地，还包括步骤s5，具体为：

25、将所述长时序干湿气候变化指标与光伏装机容量数据、地形高程数据和晴空出力数据进行关联分析，得到连续干湿事件变化对光伏电站能量损失的影响评估结果。

26、进一步地，步骤s5中，所述关联分析具体包括：

27、以所述长时序干湿气候变化指标中的连续湿润事件平均持续时间相对于历史基准时段的增加天数作为气候输入，将所述光伏装机容量数据、晴空出力数据中的晴空单位容量日发电量，以及所述地形高程数据中的地形高程作为光伏运行输入；

28、根据所述地形高程计算晴空大气透过率，并根据所述晴空大气透过率和地表反照率参数计算湿润状态下的出力折减系数；

29、将所述光伏装机容量数据、所述晴空单位容量日发电量、所述出力折减系数和所述湿润持续时间增量相乘，得到该光伏有效格点的能量损失。

30、本发明的目的之二在于提供气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别系统，其通过光伏有效格点限定、差异化水年时间框架和基于升温幅度的时间窗口确定，实现光伏电站专项的干湿气候识别。

31、为实现本发明的目的之二，采用如下方案：

32、气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别系统，包括：

33、干湿状态序列构建模块，用于以全球光伏电站空间数据限定待识别的光伏有效格点，并基于长时序逐日气象数据形成所述光伏有效格点的逐日干湿状态序列；

34、升温窗口确定模块，用于针对不同气候模式和气候情景，基于相对于预设参照期的全球升温幅度确定多个预设升温水平各自对应的时间窗口；

35、差异化水年识别模块，用于在预设历史基准时段和各所述时间窗口内，根据光伏有效格点的半球属性采用差异化水年时间框架重构所述逐日干湿状态序列，并在所述差异化水年时间框架下识别连续干湿事件；

36、变化指标输出模块，用于基于所述连续干湿事件的识别结果，得到全球光伏电站在不同预设升温水平下的长时序干湿气候变化指标。

37、本发明的目的之三在于提供气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别装置，其通过光伏有效格点限定、差异化水年时间框架和基于升温幅度的时间窗口确定，实现光伏电站专项的干湿气候识别。

38、为实现本发明的目的之三，采用如下方案：

39、气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别装置，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序为识别程序，所述处理器执行所述识别程序时实现如本发明目的之一所述的气候变化下全球光伏电站长时序干湿气候识别方法的步骤。

40、相比现有技术，本发明的有益效果在于：

41、1.本发明通过以全球光伏电站空间数据限定待识别的光伏有效格点，克服了现有方法以全覆盖规则气象网格或地理区域为分析对象所导致的非光伏区域气候变化信息混入的技术缺陷，使识别结果能够真实、准确地反映光伏电站所实际经历的气候变化风险，显著提高了评估结果对光伏行业的针对性和实际参考价值。

42、2.本发明通过在预设历史基准时段和各时间窗口内、根据光伏有效格点的半球属性采用差异化水年时间框架重构逐日干湿状态序列并识别连续干湿事件，克服了现有方法按自然年划分连续事件所导致的跨年连续干湿事件被人为分割的技术缺陷，使水年划分与南北半球各自的降水季节相位相匹配，确保同一连续湿润或干旱事件的完整性不被割裂，从而有效避免了事件频次统计偏大、单次事件持续时间统计偏小的问题，提升了连续干湿事件识别结果的真实性和准确性。

43、3.本发明通过针对不同气候模式和气候情景、基于相对于预设参照期的全球升温幅度确定多个预设升温水平各自对应的时间窗口，克服了现有方法采用固定未来时段比较所导致的不同气候模式和情景之间结果不可比的技术缺陷，使不同气候模式和不同情景在达到相同升温水平时的气候响应能够在同一尺度下进行比较，为光伏电站适应策略提供了更为科学、一致的决策依据。