●序
前言
第1章 太陽輻射基本參數的計算 1
1.1 太陽幾何學基本參數的計算 1
1.2 傾斜面的太陽位置計算 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算 5
1.3.1 大氣層外水平面瞬時輻射照度的計算 5
1.3.2 大氣層外水平面小時輻射量的計算 5
1.3.3 大氣層外水平面日輻射量的計算 6
1.4 大氣層外傾斜面輻射量的計算 6
1.4.1 大氣層外傾斜面瞬時輻射照度的計算 6
1.4.2 大氣層外傾斜面小時輻射量的計算 6
1.4.3 大氣層外傾斜面日輻射量的計算 7
1.5 典型日大氣層外太陽輻射量的計算結果 7
1.5.1 典型日大氣層外月平均日輻射量的計算 7
1.5.2 典型日大氣層外瞬時輻射照度的計算 8
1.5.3 典型日大氣層外逐時輻射量的計算 10
1.5.4 典型日大氣層外日輻射量的計算 11
第2章 太陽總輻射的理論模型 13
2.1 太陽總輻射的確定性模型 13
2.1.1 基於日序數建立的太陽總輻射模型 13
2.1.2 基於日照百分率建立的太陽總輻射模型 14
2.1.3 基於溫度建立的太陽總輻射模型 16
2.1.4 基於其他氣像參數建立的太陽總輻射模型 25
2.2 太陽總輻射的非確定性模型 43
2.2.1 大氣逐層削弱的太陽總輻射模型 43
2.2.2 基於神經網絡建立的太陽總輻射模型 49
第3章 太陽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 各向異性太陽輻射的遮陽控制策略 82
4.1 遮陽控制策略 82
4.2 季節性因素的影響 83
4.3 不同玻璃材質的影響 84
4.4 傾角的影響 86
4.5 天氣狀況的影響 89
4.6 遮陽控制策略的研究結論 91
第5章 適應近年來大氣狀況變化的太陽輻射模型修正 93
5.1 大氣污染及其對太陽輻射影響的現狀分析 93
5.1.1 大氣污染的現狀分析 93
5.1.2 太陽輻射的歷年變化狀況 94
5.2 太陽總輻射模型的修正方法及修正思路 94
5.2.1 基於能量平衡分析的太陽總輻射與日照時間品質關繫的研究 94
5.2.2 基於霧霾散射-削弱效應研究其對太陽輻射的影響 96
5.2.3 太陽總輻射日值分解為逐時值的新模型 99
5.2.4 上海地區太陽總輻射新模型 104
5.3 太陽總輻射模型修正效果的對比分析 105
5.3.1 基於SVM算法研究霧霾對太陽總輻射的影響 105
5.3.2 基於霧霾散射-削弱效應研究其對太陽輻射的影響 107
5.3.3 基於能量平衡分析的太陽總輻射與日照時間品質關繫的研究 109
5.3.4 太陽總輻射日值分解為逐時值的新模型 112
5.3.5 上海地區太陽總輻射新模型的性能分析 112
5.4 太陽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 各向異性太陽散射輻射新模型的簡化模型 116
5.4.3 重度霧霾地區基於AQI修正的太陽散射輻射日值新模型的研究 119
5.5 太陽散射輻射模型的修正效果對比分析 123
5.5.1 各向異性散射輻射新模型的修正效果 123
5.5.2 各向異性太陽散射輻射新模型的簡化模型 124
5.5.3 重度霧霾地區基於AQI修正的太陽散射輻射日值新模型的研究 125
第6章 太陽輻射相關軟件的開發 128
6.1 太陽輻射基本參數的計算程序 128
6.1.1 概述 128
6.1.2 運行環境 129
6.1.3 使用說明 129
6.2 基於神經網絡的太陽散射輻射求解MATLAB工具箱V1.0 132
6.2.1 概述 132
6.2.2 運行環境 133
6.2.3 使用說明 133
6.3 基於神經網絡算法的太陽散射輻射預測及評估MATLAB工具箱V1.0 137
6.3.1 概述 137
6.3.2 運行環境 138
6.3.3 使用說明 139
6.4 基於GPI的模型性能評價軟件 142
6.4.1 概述 142
6.4.2 運行環境 143
6.4.3 使用說明 143
主要參考文獻 149
附錄一 太陽輻射基本參數計算程序軟件源程序 157
附錄二 基於神經網絡的太陽散射輻射求解MATLAB工具箱源程序 172
附2.1 AA_NN_diffradi_ratio函數源程序 172
附2.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函數源程序 173
附2.3 BP主成分分析神經網絡模型函數源程序 174
附2.3.1 main_PCA_prediction函數源程序 174
附2.3.2 main_PCA_prediction_cal函數源程序 176
附2.4 Elman神經網絡模型函數源程序 179
附2.4.1 main_Elman_prediction函數源程序 179
附2.4.2 main_Elman_prediction_cal函數源程序 180
附2.5 遺傳算法神經網絡模型函數源程序 182
附2.5.1 main_genetic_prediction函數源程序 182
附2.5.2 main_genetic_prediction_cal函數源程序 186
附2.5.3 遺傳神經網絡模型中其他函數源程序 192
附2.6 statis_para_calcu函數源程序 200
附2.7 para_compar_selec函數源程序 202
附2.8 測試腳本及附屬函數源程序 204
附2.8.1 腳本AA_NN_program_test 204
附2.8.2 getdata函數源程序 205
附2.8.3 divide函數源程序 206
附錄三 基於神經網絡算法的太陽散射輻射預測及評估MATLAB工具箱源程序 207
附3.1 AA_NN_diffradi_ratio函數源程序 207
附3.2 AA_NN_diffradi_ratio_cal函數源程序 209
附3.3 SVM神經網絡模型函數源程序 212
附3.3.1 main_SVM_prediction函數源程序 212
附3.3.2 main_SVM_prediction_cal函數源程序 213
附3.3.3 SVMcgForRegress函數源程序 214
附3.4 RBF神經網絡模型函數源程序 217
附3.4.1 采用approximate函數的RBF神經網絡 217
附3.4.2 采用exact函數的RBF神經網絡 219
附3.5 PSO神經網絡模型函數源程序 221
附3.5.1 main_PSO_prediction函數源程序 221
附3.5.2 main_PSO_prediction_cal函數源程序 226
附3.5.3 PSO_fitness_fun函數源程序 234
附3.6 小波神經網絡模型函數源程序 235
附3.6.1 main_smallwave_prediction函數源程序 235
附3.6.2 main_smallwave_prediction_cal函數源程序 240
附3.6.3 mymorlet函數源程序 248
附3.6.4 d_mymorlet函數源程序 248
附3.7 statis_para_calcu函數源程序 249
附3.8 GPI_statispara_cal函數源程序 252
附3.9 測試腳本及附屬函數源程序 259
附3.9.1 腳本AA_NN_program_test 259
附3.9.2 getdata函數源程序 261
附3.9.3 divide函數源程序 262
附錄四 基於GPI的模型性能評價軟件源程序 264
附4.1 different_GPI_calcute_method函數源程序 264
附4.2 getdata函數源程序 282

本書較為詳細地分析了太陽輻射理論模型的國內外研究現狀，繫統地梳理了太陽輻射的理論模型，並將其應用於建築熱環境和光環境的調適。此外，根據近年來大氣狀況的變化對太陽輻射模型進行了修正，為太陽能光熱、光伏的合理利用提供了理論依據。最後，為便於這些理論模型的推廣應用，本書基於相關研究成果還開發了相應的計算軟件，並將這些軟件的源程序附在了書後附錄中，以供讀者參考使用。本書可供太陽能開發利用、建築光熱環境、建築能耗模擬、氣像及農業生產等方面的研究人員與科技工作者閱讀參考，也可作為高等院校相關專業研究生參考書。