在国内外市场和政策的推动下，我国光伏发电将继续保持快速发展的趋势。不过目前实际光伏发电系统规划中暴露出一系列非正常状态。具体包括：（1）用于规划的资源评估典型数据缺乏；（2）光伏阵列的倾斜角安置方式盲从；（3）光伏阵列的微观排布方式盲目。本项目从宏观规划、微观规划两方面，针对性地研究了以下内容： 1）为中国6个气候带的35个地区构造典型气象年，并且从中获取典型太阳辐射数据，为太阳资源评估提供数据支撑；提出基于经验回归模型和机器学习模型的太阳辐射资源评估方法，并将模型运用于不同地区，充分验证和比较不同模型的估计精度和可靠性。 2）以发电量最大为倾角设置原则，提出将和声搜索算法应用于最佳倾角优化的方法，将该优化算法同粒子群优化算法应用于6个气候带的代表城市，从运算结果的精确程度、算法的复杂程度及运算效率等方面进行比较分析；考虑光伏发电同用电负荷间的关系，以容量价值最大为倾角设置原则，对用电负荷分层聚类。基于光伏电池的数学模型及处理后的用电负荷数据，构造并求解考虑容量价值的方位角、倾角优化模型，获得了6个气候带的代表城市最佳方位角和倾角。 3）结合光伏场地间距、方位角等因素，提出单位成本电价最小的光伏电站优化模型，基于遗传算法对模型进行求解，获得单位成本电价最小时的光伏电站最佳倾角。此外，优化了上海、北京、沈阳、海口和拉萨5个地区的最佳倾角，为实际光伏电站倾角设计提供依据。 总的来说，本项目旨在为光伏系统规划运行提供基础数据支撑，提高光伏系统的实际运行效率，在理论和实际上推动光伏发电工程的建设。 2100433B