太阳能预报需要对太阳辐射受大气影响开展评估，掌握大气物理动态变化有助于提升太阳能资源评估和预报能力。推进大气科学和太阳能工程跨学科融合发展，将在双碳目标实现过程中发挥重要作用。
在双碳目标背景下，加快清洁能源开发利用，构建以新能源为主体的新型电力系统，成为绿色低碳发展的重要途径。因此，高比例、大规模太阳能并网发电在不久的将来或将成为现实。对太阳能并网发电来说，太阳能的准确预报对电力系统运行决策具有重要意义。而太阳能预报需要考虑太阳辐射在大气中存在复杂的散射和吸收，是一个复杂的大气过程，这需要大气科学特别是大气探测的支撑。因此，合理有效融合大气科学和太阳能工程两个领域，将在我国双碳目标实现过程中发挥重要作用。在太阳能并网发电中，需要有效开展太阳能预报，也就是对太阳辐照度进行预测。所谓太阳辐照度，是指太阳辐射经过大气层的吸收、散射、反射等作用后到达固体地球表面上单位面积、单位时间内的辐射能量。由于光伏或者集中式太阳能发电量主要是根据辐照度条件而变化，因此，对太阳辐照度的预测亦是对太阳能功率预测的一种重要手段。目前，已经有许多研究采用纯数据驱动的方法预报太阳能，其中历史天气和电力数据被用作机器学习和统计方法的输入。而以这种方式生成的太阳能预报是次优的，因其忽略了太阳辐照度的显著特征，换言之，对太阳能预报的关键在于对大气物理学知识的刻画，即充分研究和了解大气层中吸收、散射、反射等辐射传输过程对太阳辐射的影响。太阳能预报具有可再现性、运营性、物理性、集合性和技能性等五个显著特征，从这些特征中可以看出大气环境及预报对太阳能预报的意义所在。可再现性是所提出方法能否被行业广泛应用的基本前提；运营性表示太阳能预报产品要符合电网需求，太阳能并网发电需要的太阳能预报产品的空间和时间尺度，通常小于天气尺度或中尺度数值预报模式输出的产品，因此要将模式预报产品转换为电网运营商易于使用的形式；物理性和集合性是利用基于物理的方法（例如全天空成像仪，卫星遥感和天气预报）来捕捉云的动态，并为云的动态提供不确定性量化；技能性则是与预报评估相关，需要采用基于晴空辐射的基准模型进行评估，或直接评估晴空指数。因此，太阳能预报研究的重点不是预报模型是否更新颖、机器学习算法是否更复杂，而在于对太阳辐照度显著特征的理解，并使用基于物理的方法生成，再经统计和机器学习模型处理来开展预报。
研究认为，云是将大气科学和太阳能联系在一起的关键参数，云的反射和散射会对到达地面的太阳辐射产生影响，而且云的类别、厚度、高度、覆盖度，是否伴随降水等条件的变化，对太阳总辐射的削弱作用也会有所增减。在所有云的类型中，对太阳辐射影响具有最大不确定性的类型是积云和卷云，有必要进一步了解这些云的产生、持续和消失的动态以及物理过程，以提高数值天气预报的预测技能，这必将推动太阳能资源评估和太阳能预报能力的提升。
此外，气溶胶是提高太阳能预报准确率的另一个关键参数。臭氧分子吸收、气溶胶粒子吸收和散射等，是导致太阳辐射在到达地面前发生衰减的重要因素。同时，臭氧浓度或气溶胶粒子浓度改变时，到达地面的太阳辐射量也将改变。由此，大气化学方面的科技支撑，将增强太阳能工程领域对自然和人为气溶胶如何影响太阳能资源，以及如何在数值天气预报中考虑这些影响的认知和理解。大气科学的发展将成为太阳能工程的重要助推器。可通过跨学科融合发展，进一步增加两个学科研究人员的交流，太阳能界要熟悉大气科学的最新发展，大气科学界也应多了解太阳能工程师的需求。跨领域交流合作，实现太阳能并网发电，将为我国实现碳达峰、碳中和目标发挥更大的作用。
来源 | 中国气象局气象宣传与科普中心（中国气象报社）
编辑 | 中国气象局气象宣传与科普中心（中国气象报社）
全媒体记者 卢健
