太陽(yáng)輻射模型及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥158.00

作　者：	姚萬(wàn)祥等著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030714138	出版時(shí)間：	2022-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	308	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)較為詳細(xì)地分析了太陽(yáng)輻射理論模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，系統(tǒng)地梳理了太陽(yáng)輻射的理論模型，并將其應(yīng)用于建筑熱環(huán)境和光環(huán)境的調(diào)適。此外，根據(jù)近年來(lái)大氣狀況的變化對(duì)太陽(yáng)輻射模型進(jìn)行了修正，為太陽(yáng)能光熱、光伏的合理利用提供了理論依據(jù)。最后，為便于這些理論模型的推廣應(yīng)用，本書(shū)基于相關(guān)研究成果還開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的計(jì)算軟件，并將這些軟件的源程序附在了書(shū)后附錄中，以供讀者參考使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《太陽(yáng)輻射模型及其應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
序
前言
第1章太陽(yáng)輻射基本參數(shù)的計(jì)算 1
1.1 太陽(yáng)幾何學(xué)基本參數(shù)的計(jì)算 1
1.2 傾斜面的太陽(yáng)位置計(jì)算 3
1.2.1 朝向赤道(即正南)方向的傾斜面 3
1.2.2 任意朝向的傾斜面 4
1.3 大氣層外水平面輻射量的計(jì)算 5
1.3.1 大氣層外水平面瞬時(shí)輻射照度的計(jì)算 5
1.3.2 大氣層外水平面小時(shí)輻射量的計(jì)算 5
1.3.3 大氣層外水平面日輻射量的計(jì)算 6
1.4 大氣層外傾斜面輻射量的計(jì)算 6
1.4.1 大氣層外傾斜面瞬時(shí)輻射照度的計(jì)算 6
1.4.2 大氣層外傾斜面小時(shí)輻射量的計(jì)算 6
1.4.3 大氣層外傾斜面日輻射量的計(jì)算 7
1.5 典型日大氣層外太陽(yáng)輻射量的計(jì)算結(jié)果 7
1.5.1 典型日大氣層外月平均日輻射量的計(jì)算 7
1.5.2 典型日大氣層外瞬時(shí)輻射照度的計(jì)算 8
1.5.3 典型日大氣層外逐時(shí)輻射量的計(jì)算 10
1.5.4 典型日大氣層外日輻射量的計(jì)算 11
第2章太陽(yáng)總輻射的理論模型 13
2.1 太陽(yáng)總輻射的確定性模型 13
2.1.1 基于日序數(shù)建立的太陽(yáng)總輻射模型 13
2.1.2 基于日照百分率建立的太陽(yáng)總輻射模型 14
2.1.3 基于溫度建立的太陽(yáng)總輻射模型 16
2.1.4 基于其他氣象參數(shù)建立的太陽(yáng)總輻射模型 25
2.2 太陽(yáng)總輻射的非確定性模型 43
2.2.1 大氣逐層削弱的太陽(yáng)總輻射模型 43
2.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的太陽(yáng)總輻射模型 49
第3章太陽(yáng)散射輻射的理論模型 52
3.1 各向同性散射輻射模型 52
3.2 各向異性散射輻射模型 52
3.2.1 既有散射輻射模型的分析 52
3.2.2 散射輻射新模型的構(gòu)建 54
3.3 其他散射輻射模型 63
3.3.1 確定性散射輻射模型 63
3.3.2 非確定性散射輻射模型 80
第4章各向異性太陽(yáng)輻射的遮陽(yáng)控制策略 82
4.1 遮陽(yáng)控制策略 82
4.2 季節(jié)性因素的影響 83
4.3 不同玻璃材質(zhì)的影響 84
4.4 傾角的影響 86
4.5 天氣狀況的影響 89
4.6 遮陽(yáng)控制策略的研究結(jié)論 91
第5章適應(yīng)近年來(lái)大氣狀況變化的太陽(yáng)輻射模型修正 93
5.1 大氣污染及其對(duì)太陽(yáng)輻射影響的現(xiàn)狀分析 93
5.1.1 大氣污染的現(xiàn)狀分析 93
5.1.2 太陽(yáng)輻射的歷年變化狀況 94
5.2 太陽(yáng)總輻射模型的修正方法及修正思路 94
5.2.1 基于能量平衡分析的太陽(yáng)總輻射與日照時(shí)間品質(zhì)關(guān)系的研究 94
5.2.2 基于霧霾散射-削弱效應(yīng)研究其對(duì)太陽(yáng)輻射的影響 96
5.2.3 太陽(yáng)總輻射日值分解為逐時(shí)值的新模型 99
5.2.4 上海地區(qū)太陽(yáng)總輻射新模型 104
5.3 太陽(yáng)總輻射模型修正效果的對(duì)比分析 105
5.3.1 基于SVM算法研究霧霾對(duì)太陽(yáng)總輻射的影響 105
5.3.2 基于霧霾散射-削弱效應(yīng)研究其對(duì)太陽(yáng)輻射的影響 107
5.3.3 基于能量平衡分析的太陽(yáng)總輻射與日照時(shí)間品質(zhì)關(guān)系的研究 109
5.3.4 太陽(yáng)總輻射日值分解為逐時(shí)值的新模型 112
5.3.5 上海地區(qū)太陽(yáng)總輻射新模型的性能分析 112
5.4 太陽(yáng)散射輻射模型的修正方法及修正思路 113
5.4.1 各向異性散射輻射的新模型 114
5.4.2 各向異性太陽(yáng)散射輻射新模型的簡(jiǎn)化模型 116
5.4.3 重度霧霾地區(qū)基于AQI修正的太陽(yáng)散射輻射日值新模型的研究 119
5.5 太陽(yáng)散射輻射模型的修正效果對(duì)比分析 123
5.5.1 各向異性散射輻射新模型的修正效果 123
5.5.2 各向異性太陽(yáng)散射輻射新模型的簡(jiǎn)化模型 124
5.5.3 重度霧霾地區(qū)基于AQI修正的太陽(yáng)散射輻射日值新模型的研究 125
第6章太陽(yáng)輻射相關(guān)軟件的開(kāi)發(fā) 128
6.1 太陽(yáng)輻射基本參數(shù)的計(jì)算程序 128
6.1.1 概述 128
6.1.2 運(yùn)行環(huán)境 129
6.1.3 使用說(shuō)明 129
6.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)散射輻射求解MATLAB工具箱V1.0 132
6.2.1 概述 132
6.2.2 運(yùn)行環(huán)境 133
6.2.3 使用說(shuō)明 133
6.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的太陽(yáng)散射輻射預(yù)測(cè)及評(píng)估MATLAB工具箱V1.0 137
6.3.1 概述 137
6.3.2 運(yùn)行環(huán)境 138
6.3.3 使用說(shuō)明 139
6.4 基于GPI的模型性能評(píng)價(jià)軟件 142
6.4.1 概述 142
6.4.2 運(yùn)行環(huán)境 143
6.4.3 使用說(shuō)明 143
主要參考文獻(xiàn) 149
附錄一太陽(yáng)輻射基本參數(shù)計(jì)算程序軟件源程序 157
附錄二基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)散射輻射求解MATLAB工具箱源程序 172
附2.1 AA_NN_diffradi_ratio函數(shù)源程序 172
附2.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函數(shù)源程序 173
附2.3 BP主成分分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 174
附2.3.1 main_PCA_prediction函數(shù)源程序 174
附2.3.2 main_PCA_prediction_cal函數(shù)源程序 176
附2.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 179
附2.4.1 main_Elman_prediction函數(shù)源程序 179
附2.4.2 main_Elman_prediction_cal函數(shù)源程序 180
附2.5 遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 182
附2.5.1 main_genetic_prediction函數(shù)源程序 182
附2.5.2 main_genetic_prediction_cal函數(shù)源程序 186
附2.5.3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中其他函數(shù)源程序 192
附2.6 statis_para_calcu函數(shù)源程序 200
附2.7 para_compar_selec函數(shù)源程序 202
附2.8 測(cè)試腳本及附屬函數(shù)源程序 204
附2.8.1 腳本AA_NN_program_test 204
附2.8.2 getdata函數(shù)源程序 205
附2.8.3 divide函數(shù)源程序 206
附錄三基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的太陽(yáng)散射輻射預(yù)測(cè)及評(píng)估MATLAB工具箱源程序 207
附3.1 AA_NN_diffradi_ratio函數(shù)源程序 207
附3.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函數(shù)源程序 209
附3.3 SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 212
附3.3.1 main_SVM_prediction函數(shù)源程序 212
附3.3.2 main_SVM_prediction_cal函數(shù)源程序 213
附3.3.3 SVMcgForRegress函數(shù)源程序 214
附3.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 217
附3.4.1 采用approximate函數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 217
附3.4.2 采用exact函數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 219
附3.5 PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 221
附3.5.1 main_PSO_prediction函數(shù)源程序 221
附3.5.2 main_PSO_prediction_cal函數(shù)源程序 226
附3.5.3 PSO_fitness_fun函數(shù)源程序 234
附3.6 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型函數(shù)源程序 235
附3.6.1 main_smallwave_prediction函數(shù)源程序 235
附3.6.2 main_smallwave_prediction_cal函數(shù)源程序 240
附3.6.3 mymorlet函數(shù)源程序 248
附3.6.4 d_mymorlet函數(shù)源程序 248
附3.7 statis_para_calcu函數(shù)源程序 249
附3.8 GPI_statispara_cal函數(shù)源程序 252
附3.9 測(cè)試腳本及附屬函數(shù)源程序 259
附3.9.1 腳本AA_NN_program_test 259
附3.9.2 getdata函數(shù)源程序 261
附3.9.3 divide函數(shù)源程序 262
附錄四基于GPI的模型性能評(píng)價(jià)軟件源程序 264
附4.1 different_GPI_calcute_method函數(shù)源程序 264
附4.2 getdata函數(shù)源程序 282