【python】计算太阳辐射(GHI、DNI、DHI)

太阳辐射在许多场景都常有应用,本文将利用pvlib简单计算一下太阳辐射强度。

需要注意的是几个常见的概念,有时会发生混淆:

全球水平辐射(GHI)

全球水平辐射(Global Horizontal Irradiance, GHI)是指单位面积上,垂直于地面接收到的来自太阳的直接辐射和大气散射辐射的总和。

直接法线辐射(DNI)

直接法线辐射(Direct Normal Irradiance, DNI)是指单位面积上,垂直于来自太阳的直接辐射的接收量。与GHI不同,DNI只考虑了太阳直射光,不包括大气散射光。

水平散射辐射(DHI)
水平散射辐射(Diffuse Horizontal Irradiance,DHI)是指在水平面上,仅由天空散射光组成的太阳辐射。这部分辐射来自太阳直射光在大气中被分散后的结果。

事实上pvlib库中采用Ineichen模型用于计算太阳辐射,主要根据林克浑浊系数进行计算。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pvlib
from pvlib.location import Location# 设置地点和时区
latitude, longitude, tz = 40.3, 120.3, 'Asia/Shanghai'
location = Location(latitude, longitude, tz)# 生成一天内每小时的时间序列
times = pd.date_range('2023-12-01 00:00', '2023-12-01 23:59', freq='1h', tz=tz)# 使用pvlib计算太阳位置
solar_position = location.get_solarposition(times)# 计算全球水平面上的辐射量
dni_extra = pvlib.irradiance.get_extra_radiation(times)
airmass = location.get_airmass(solar_position=solar_position)
linke_turbidity = pvlib.clearsky.lookup_linke_turbidity(times, latitude, longitude)
csky = pvlib.clearsky.ineichen(solar_position['apparent_zenith'], airmass['airmass_relative'], linke_turbidity, altitude=location.altitude, dni_extra=dni_extra)# 散射辐射(DHI)
dhi = csky['dhi']# 绘制全球辐射、直接辐射和散射辐射的变化图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(times, csky['ghi'], label='Global Horizontal Irradiance (GHI)')
plt.plot(times, csky['dni'], label='Direct Normal Irradiance (DNI)')
plt.plot(times, dhi, label='Diffuse Horizontal Irradiance (DHI)')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Irradiance (W/m^2)')
plt.title('Irradiance throughout the day')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()# 给出一天中最大的辐射值
max_ghi = csky['ghi'].max()
print(f"The maximum global horizontal irradiance is {max_ghi} W/m^2")

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/22414.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux学习笔记6 进程角度看内存泄露

一,从进程角度看堆区内存申请与释放问题 1,c语言中的内存泄漏 内存溢出:申请内存时,没用足够的内存可以使用。 内存泄露:严格来说,只有对象不会再被程序用到了,但是GC又不能回收它们的情况&…

ue项目更改项目缓存 防止跑ue项目c盘占用过多内存

原本项目缓存 在ue引擎所在的文件夹里找好baseEnging.ini 搜索install 找到第7个install 更改缓存路径到指定位置

【Text2SQL 论文】QDecomp:探索 CoT-style 的 prompt 来解决 Text2SQL

论文:Exploring Chain of Thought Style Prompting for Text-to-SQL ⭐⭐⭐⭐ EMNLP 2023, arXiv:2305.14215 一、论文速读 本文通过对 LLM 使用 CoT-style 的 prompting 方法来解决 Text2SQL 问题,试图回答下面两个问题: 哪种 prompting s…

性能工具之 JMeter 常用组件介绍(二)

文章目录 一、Thread Group二、断言组件1、Response Assertion:响应断言2、Response Assertion:响应断言3、Duration Assertion:响应时间断言4.、JSON Assertion:json断言 一、Thread Group 线程组也叫用户组,是性能测…

通过血清拉曼光谱进行COVID-19的高效初步筛查

通过血清拉曼光谱进行COVID-19的高效初步筛查 原创 小王搬运工 时序课堂 2024-06-04 20:04 四川 论文地址:https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jrs.6080 论文源码:无 期刊:JOURNAL OF RAMAN SPE…

@Async Spring的异步小精灵

一些重要的后台接口,希望加快任务的执行速度,可以考虑 多线程异步执行任务。 Async是spring框架中十分好用的异步写法: 在方法上使用该Async注解,申明该方法是一个异步任务; 在类上面使用该Async注解,申明…

LangChain学习之 Question And Answer的操作

1. 学习背景 在LangChain for LLM应用程序开发中课程中,学习了LangChain框架扩展应用程序开发中语言模型的用例和功能的基本技能,遂做整理为后面的应用做准备。视频地址:基于LangChain的大语言模型应用开发构建和评估。 2. Q&A的作用 …

07-使用 JavaScript Promise 并行处理多个请求

使用 JavaScript Promise 并行处理多个请求 笔记分享 在现代Web开发中,处理多个异步请求并行是一个常见需求。JavaScript中的Promise提供了一种强大的机制来管理这些并行操作。本文将详细介绍如何使用Promise.all和Promise.allSettled来实现这一点,并提…

Echarts 中type是value的X轴在设置了interval间隔后没有展示

文章目录 问题分析问题 Echarts中type是value的X轴在设置了interval间隔后没有展示 分析 之前代码是这样写的:axisLabel 属性中设置了 interval ,但未起作用,原因如下 在 ECharts 中,interval 属性是用于类目型(category)轴的刻度间隔设置,并不适用于数值型(value)…

音视频视频点播

视频点播是集音视频采集,编辑,上传,自动化转码处理,媒体资源管理,高效云剪辑处理,分发加速,视频播放于一体的一站式音视频点播解决方案 阿里云视频点播基于阿里云强大的基础设施服务&#xff0c…

解决 clickhouse jdbc 偶现 failed to respond 问题

背景 Clickhouse集群版本为 Github Clickhouse 22.3.5.5, clickhouse-jdbc 版本为 0.2.4。 问题表现 随着业务需求的扩展,基于Clickhouse 需要支持更多任务在期望的时效内完成,于是将业务系统和Clickhouse交互的部分都提交给可动态调整核心…

【西瓜书】1.绪论

1.基本术语 (1)数据集不带最后一列:样本/示例/特征向量 带最后一列:样例 (2)表头不带最后一列:属性/特征,属性空间/特征空间/样本空间/输入空间 表头最后一列:标记/输出…

windows上安装MongoDB,springboot整合MongoDB

上一篇文章已经通过在Ubuntu上安装MongoDB详细介绍了MongoDB的各种命令用法。 Ubuntu上安装、使用MongoDB详细教程https://blog.csdn.net/heyl163_/article/details/133781878 这篇文章介绍一下在windows上安装MongoDB,并通过在springboot项目中使用MongoDB记录用户…

Go语言交叉编译

Golang 支持交叉编译, 在一个平台上生成然后再另外一个平台去执行。 以下面代码为例 build ├── main.go ├── go.mod main.go内容 package mainimport "fmt"func main() {fmt.Println("hello world") }windows系统上操作 1.cmd窗口编译…

java新特性--03-1--Stream---Collectors工具类

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 1.stream 收集Collectors工具类注意区分 Collections工具类 练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List练习2:查找年龄小…

【含项目亮点】小免鲜项目总结

【含项目亮点】小兔鲜项目总结 基础总结 vue3的优势 组合式API,更好的支持TS。速度提高,diff算法重写。按需引入,更好的treeshaking,体积小。数据式响应更优,使用js的proxy替代Object.defineProperty数据响应式系统,更灵活。 vue3使用的是vue-create脚手架工具,vue2使用…

【设计模式】结构型-组合模式

前言 在软件开发中,设计模式是一种被广泛应用的解决问题的方法论。其中,结构性设计模式是一类特别重要的模式,它们用于处理类或对象之间的组合关系,其中之一就是组合模式。组合模式允许客户端统一对待单个对象和对象的组合&#…

结构体(2),链表,共用体

链式数据结构 -- 链表 定义: struct Node { int data; //数据域 --存储要处理的数据 struct Node *next; //指针域,保存地址-- 指向下一个节点 }; //数据域指针域 //节点类型 struct Node n1; struct Node n2; struct Node n3; s1--&…

DeepSort整体流程梳理及匈牙利算法解析

文章目录 算法原理一、主要步骤二、算法流程:三、匈牙利算法:3.1 举例说明匈牙利匹配过程:3.2匈牙利算法中代价矩阵的计算(距离)卡尔曼滤波后面更新。 算法原理 DeepSort核心在于其对目标的外观特征和运动特征的联合使用,以及对目标匹配问题的优化处理。该算法通过融合目…

【前端技术】 ES6 介绍及常用语法说明

😄 19年之后由于某些原因断更了三年,23年重新扬帆起航,推出更多优质博文,希望大家多多支持~ 🌷 古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志 🎐 个人CSND主页——Mi…