利用聚类分析方法对加那利群岛的太阳辐射区域进行特征描述

《Results in Engineering》：Characterizing Solar Radiation Zones in the Canary Islands Using Cluster Analysis

辐射强度聚类分析

　　在当前全球能源转型的背景下，可再生能源的开发与利用日益受到重视。太阳能作为可再生资源，其辐射量是评估太阳能发电潜力的关键指标。为了更精准地预测太阳能发电量，必须对不同地区的太阳能辐射模式进行深入研究。本文通过分析加那利群岛的太阳辐射数据，采用清晰度指数（Kt）和K-means聚类方法，将该地区划分为四个不同的辐射区域，从而为提高预测精度提供了科学依据。

加那利群岛位于大西洋，处于非洲西北海岸附近，其特殊的地理和气候条件使其成为研究太阳能辐射模式的理想区域。该地区的地形复杂，山地地形导致了不同的气候区域。这些差异影响了太阳辐射的分布，因此，建立一个适合本地的辐射区域划分体系，对于准确评估太阳能资源至关重要。此外，由于这些地区缺乏气象站的广泛分布，传统的气象观测方法难以提供足够的数据支持。因此，利用卫星数据和多源气象数据进行分析，成为一种有效的解决方案。

研究采用K-means聚类算法，对清晰度指数（Kt）数据进行分析，以识别不同辐射区域。Kt是衡量太阳辐射受云层和大气影响程度的重要指标，它表示地表接收到的全球太阳辐射与地外太阳辐射的比例。通过Kt的分析，研究者能够区分晴朗、部分晴朗和多云等不同天气状况，从而建立辐射区域的分类体系。根据研究结果，加那利群岛被划分为四个辐射区域，每个区域具有不同的云天频率。其中，区域1的辐射量最低，其云天频率最高；区域4的辐射量最高，其云天频率最低。这一分类有助于更精确地评估太阳能资源，同时为不同区域的太阳能发电系统设计提供依据。

在验证这些聚类结果时，研究者采用了多种性能指标，包括平均绝对偏差误差（MABE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、平均偏差误差（MBE）、均方根误差（RMSE）和相对RMSE（rRMSE）。这些指标用于评估不同区域的模型预测准确性。结果显示，四个区域的划分比三个区域更稳定，且具有更小的绝对误差。尽管存在一定的预测误差，但这种聚类方法有效地分类了加那利群岛的太阳辐射模式，表明进一步的模型优化可能显著提高太阳能辐射的预测准确性。

研究还探讨了不同区域之间的气候差异及其对太阳能辐射的影响。例如，北部岛屿由于地形的影响，云层较为密集，而南部岛屿则较少受云层影响。此外，不同季节的云层分布也存在差异，夏季北部岛屿的云层更为频繁。这种气候的多样性要求针对不同区域进行定制化的校准，以提高预测模型的准确性。此外，研究指出，现有模型在处理复杂的气象条件时存在局限性，例如在部分多云天气下，直接辐射和散射辐射之间的相互作用使得预测更加困难。因此，未来的研究应致力于开发更先进的模型，以提高预测的准确性。

研究还强调了数据来源的重要性。虽然卫星数据提供了广泛的覆盖，但其分辨率和假设可能无法准确反映局部的地形和气候变化。因此，将卫星数据与地面气象站的数据结合，可以提高预测的准确性。然而，当前的数据集在某些方面存在不足，例如缺乏对散射辐射（Hd）和直射辐射（Hb）的直接测量，这限制了对这些参数的分析。因此，未来的研究需要扩展数据集，包括测量这些参数的站点，以更全面地评估模型的性能。

在方法论部分，研究详细描述了数据收集和聚合的过程。利用Agrocabildo、SIAR和Grafcan三个数据源，收集了10年间的太阳辐射数据，并对这些数据进行了标准化处理，以确保不同站点的数据具有可比性。此外，研究还考虑了季节变化对太阳辐射的影响，并对数据进行了多次验证，包括使用K-means聚类和GMM（高斯混合模型）进行对比分析，以确保结果的稳健性。

研究中提到的K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，能够根据数据的相似性将数据点分组。该算法通过迭代优化，将数据点分配到最近的聚类中心，并重新计算聚类中心，以最小化组内误差。为了确定最佳聚类数，研究者采用了肘部方法（Elbow Method），通过分析组内误差（WCSS）随聚类数的变化趋势，确定了最佳聚类数为4。这一结果表明，将加那利群岛划分为四个辐射区域能够更好地捕捉太阳辐射的本地变化。

此外，研究者还对不同聚类方案进行了稳定性分析。通过多次运行K-means算法并使用随机初始化，研究者评估了不同聚类方案的稳定性。结果显示，四个区域的划分方案比三个区域更稳定，且具有更高的调整兰德指数（ARI），表明其聚类结果具有更好的一致性。同时，研究者还对K-means和GMM的聚类结果进行了对比，以评估算法的稳健性。结果显示，两种方法在四个区域的划分上表现出高度一致性，进一步支持了该分类方案的有效性。

研究者还对不同区域的预测误差进行了分析。通过与PVGIS（Photovoltaic Geographical Information System）的典型气象年（TMY）数据进行比较，发现四个区域的划分方案在多个指标上优于三个区域的划分。例如，MABE和RMSE的中位数和四分位距（IQR）在四个区域方案下更小，表明预测结果更加集中。MBE（平均偏差误差）接近于零，说明预测模型在不同区域中几乎没有系统性偏差。然而，MAPE（平均绝对百分比误差）在某些区域仍存在较高的数值，特别是在低辐射条件下，这可能是由于分母较小导致的。因此，研究者建议在评估模型性能时，应考虑这些因素，以确保结果的准确性。

研究还讨论了数据集的局限性。尽管使用了多个数据源，但缺乏对散射辐射和直射辐射的直接测量，使得模型的验证受到一定限制。此外，研究者指出，现有的研究在预测模型方面存在不足，缺乏对不同区域的定制化校准。因此，未来的研究应着重于开发更先进的模型，以提高预测的准确性，并探索不同区域的定制化校准方法。

总体而言，本研究通过K-means聚类和清晰度指数分析，成功地将加那利群岛划分为四个辐射区域，并验证了该分类方案的有效性。尽管存在一定的预测误差，但研究结果表明，这种分类方法能够更准确地捕捉太阳辐射的本地变化，为太阳能发电系统的优化设计和预测模型的改进提供了科学依据。未来的研究应进一步优化模型，以提高预测的准确性，并探索更全面的数据集，以支持更深入的分析。