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World File Search System晴空
污染源特征、发生及影响分析
三国同意推动“晴空战略”，制定泰国、老挝和缅甸三国联合行动计划，解决跨境雾霾问题。在这方面，泰国愿意提供学术知识，利用卫星技术监测和测量热点，并与老挝和缅甸分享管理高原农业的经验。
双MIMO自由空间光学系统性能分析
过去几年，自由空间光通信 (FSO) 已成为射频通信的可行替代方案。它提供了一种有前途的高速点对点通信解决方案。然而，大气吸收、散射和湍流会显著降低无线光通信，从而降低设备效率。由于上述大气原因导致的信号衰减是影响设备效率的另一个主要因素。观察到大气湍流条件被实施到不同的 FSO 系统模型中，例如单输入单输出 (SISO)、多输入多输出 (MIMO)、波分复用 MIMO (WDM-MIMO) 和出于各种原因使用 Gamma-Gamma 模型的提议模型双多输入多输出 (DMIMO)。使用 OptiSystem 7.0 软件进行模拟，以研究各种天气条件（晴天、霾天和雾天）如何影响信道的性能。模拟结果表明，为 FSO 系统实施双多输入多输出 (DMIMO) 技术可为各种范围提供高质量因数，同时仍在接收器端实现准确的传输数据。在晴空、霾和雾等大气湍流条件下，信号功率水平、质量因数和链路距离范围的性能改善已得到证实。
机载激光雷达数据中的物体检测...
在化石燃料市场价格上涨的时代，为了满足气候变化日益严重的环境和经济问题，可再生能源必须在全球能源供应中发挥重要作用。本文重点介绍一种利用机载激光雷达数据全自动评估屋顶平面太阳能潜力的新方法，并使用完整的 3D 信息进行屋顶平面检测和太阳能潜力分析。基于图像的候选区域检测算法减少了点云的数据量，并识别出包含建筑物的潜在区域，完整性较高（97%）。从建筑物候选区域中提取三维屋顶平面，并计算其方位和坡度。在 3D 点云内计算每个屋顶平面的地平线，从而以适当的方式尊重附近物体（如植被、屋顶、烟囱、天窗等）的阴影效果。与墙壁或建筑物等其他物体相比，植被具有透明特性。因此，下一步是在剩余的非屋顶点内检测植被，并通过计算每个树段平均的局部透明度测量值来引入透明阴影值。对规则分布的屋顶点进行以下太阳能潜力分析，结果包括：(i) 每个屋顶平面的直接辐射和散射辐射的年总和，以及 (ii) 有关一个屋顶内辐射分布的详细信息。通过计算晴空指数，使用来自附近气象地面站的数据考虑云量效应。
最佳云分析 (OCA) 第 1 版产品用户指南
最佳云分析 (OCA) 算法最初是在 1997 年授予卢瑟福阿普尔顿实验室 (RAL) 的一项研究中开发的，并于 2001 年编码为原型系统。该算法由 EUMETSAT 进一步开发，旨在提供 Meteosat 第二代 (MSG) 旋转增强可见光和红外成像仪 (SEVIRI) 仪器的 Day-2 产品。最新版本的操作算法允许识别多层云情况并检索双层场景的云属性 (Watts 等人，2011)。OCA 还提供了由最佳估计方法得出的不确定性的估计。自 2013 年 6 月以来，OCA 产品已作为演示产品以全重复周期 (15 分钟) 频率进行操作生成。OCA 检索到的云属性包括云顶压力、云光学厚度和云有效半径。OCA 算法已针对气候数据记录处理进行了轻微调整。调整主要在于使用不同的输入，因为用于近实时 (NRT) 的输入不适用于重新处理（云掩模、晴空反射图），并且在整个时间段内也不均匀（重新分析）。验证报告 (EUMETSAT, 2021) 中提供了 NRT 和 CDR 产品之间的差异。OCA Release 1 气候数据记录 (CDR) 涵盖了从 2004 年到 2019 年的 MSG 观测期，提供了均匀的云属性时间序列，它将 NRT 产品的时间延长了 9 年多。OCA Release 1 计划用作生成新的大气运动矢量 (AMV) CDR 的输入，并可能包括风矢量高度的不确定性估计。
光伏性能测试的辐射测量仪器和测量指南
2.1 典型的太阳光谱分布显示 PV 感兴趣的区域 。.....................3 2.2 各种 PV 材料的相对光谱响应函数。.....................4 2.3 用于光伏材料评估的不同实验室灯的光谱分布。...........5 2.4 太阳光谱分布随大气质量增加的变化 M ......................6 2.5 太阳几何定义，包括法线角、天顶角、入射角和方位角 ............7 3.1 光学滤波器参数 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......11 3.2 使用公式 (4) 时指示辐照度与真实辐照度变化示意图 ..........14 3.3 使用二极管阵列和扫描光栅光谱仪测量的 Spire 2 40A 的相对光谱分布与校准灯光谱的比较 ....................15 3.4 阵列光谱辐射计数据收集时序图 .........................16 3.5 带有 3 个误差线的光谱辐照度灯数据标准 ........................19 3.6 NREL 光谱辐射校准照片 ...............................2 2 3.7 NREL 光谱辐射计相隔六个月的校准文件比率 ..........2 3 3.8 汞氩灯的发射光谱显示用于波长校准的线条 .2 4 3.9 由于校准期间过量的（反射的）辐射到达输入光学器件导致白炽灯的光谱分布失真 ......................... ; .......2 5 4.1 氙源的光谱分布、ASTM E-892 全局光谱以及 CIS 和非晶硅电池的光谱响应，用于光谱失配计算 .............2 6 4.2 白炽灯源的CIS和非晶硅光谱响应和光谱辐照度曲线 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..29 4.3 NREL 参考电池校准测量系统框图 ...............3 2 4.4 NREL 样品光谱响应报告 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................3 3 4.5 用于 Sandia/NIST 校准程序的设备示意图 ...................3 4 5.1 典型的绝对腔辐射计设计 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4 1 5.2 使用绝对腔辐射计参考的典型日射计响应度与一天中的时间。注意响应度有 1.2% 的差异... ................................... 44 5.3 遮光-非遮光日射强度计校准信号时间序列 .......< div> 。。。。。。。。。...... div>......4 5 5.4 示意图日射强度计的分量总和校准。................. div>....4 6 5.5 ' 典型太阳辐射计响应度响应与天顶角 . < /div>................. div>.........4 7 5.6 与图相同型号太阳辐射计的响应度与天顶角的关系。5.5 ........... div>....4 8 5.7 三纬度倾斜 NREL 光伏系统太阳辐射计与四季晴空的纬度倾斜参考太阳辐射计。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.49 5.8 与 5.7 类似，但适用于部分多云条件 .....................................50 5.9 与图 5.7 和 5.8 类似，但阴天条件除外。.........................5 1 5.10 由晴空分量总和（直射光计/漫反射）数据生成的 NREL 太阳辐射计方位角-仰角响应图 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......5 2 5.11 未补偿的 50 结 T 型热电偶的温度响应非线性。还显示了补偿网络的响应。.................5 3 5.12 Eppley Laboratories 温度补偿网络示意图 ...................5 4 5.13 典型的 Eppley PSP 和 Kipp 和 Zonen 温度响应数据 ................5 4 5.14 单个 Eppley PSP 日射强度计的重复温度响应结果 ............5 5 6.1 用于 NREL 标准化室外测量系统的日射强度计支架，用于 PV 模块性能测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..5 8 6.2 NREL 户外测试设施使用的光伏系统日射强度计安装方案示例 ..60 6.3 用于评估光伏模块能量生产能力的拟议方法流程图 ........6 1 6.4 辐射数据的月/小时平均数据报告样本 .........................6 3 6.5 NSRDB 每小时数据格式注释示例 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 4
电动汽车充电、太阳能发电和住宅负荷的建模和预测
城市和农村能源系统正在经历现代化。这种现代化的动机是提高这两个系统的可持续性。这种现代化的一些特点包括工业、交通和供热制冷负荷的电气化。此外，建筑应用光伏 (PV) 系统的数量有所增加，客户负荷的灵活性也有所提高。本论文旨在加深对未来城市和农村能源系统中电力生产和消费的认识。总共开发了三个模型并应用于案例研究：空间电动汽车 (EV) 充电模型、住宅负荷预测模型和晴空指数 (CSI) 生成模型。EV 空间模型的结果表明，电动汽车的充电具有聚集效应。如果所有电动汽车在到达时都使用 3.7 千瓦的电量进行机会性充电，那么大面积范围内最多 19% 的电动汽车会同时充电。将充电延迟到 22:00 之后将导致同时性因子显著增加 — — 达到 59%。对两种住宅负荷预测模型进行了比较。两种模型的均方根误差 (RMSE) 均小于 4%。一个模型的预测比另一个模型略微敏锐 — — 2.6% — — 并且可变预测间隔 (PI) 在夜间减小。关于农村和城市地区光伏发电和电动汽车充电的时空匹配，结果表明，城市各个部分的建筑类型与时间匹配之间没有相关性。住宅区和工作区都有相似的时间匹配。这是因为城市屋顶的朝向和停车场的大小。考虑到电动汽车充电对瑞典某市 (Herrljunga) 配电网的影响，结果表明，3.7 kW 充电器最多会导致电网电压下降 1%。没有出现欠压现象。综上所述，城市和农村能源系统可以承受未来几年光伏和电动汽车的渗透。然而，极端情况下可能需要增加灵活性或对系统进行升级。