技術(shù)特征：

1.一種基于改進馬爾可夫鏈的太陽輻照度時間序列合成方法，其特征是：

步驟一，將經(jīng)過錯誤數(shù)據(jù)處理或偽數(shù)據(jù)補充的歷史SR觀測數(shù)據(jù)，按照天氣特性和日特性對歷史SR觀測數(shù)據(jù)進行天氣特性聚類和日特性聚類；

步驟二，建立晴空指數(shù)k_t的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P，計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P相應(yīng)的累積狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Q；首先應(yīng)用SR歷史觀測數(shù)據(jù)序列計算出對應(yīng)的晴空指數(shù)k_t的數(shù)據(jù)序列；然后將晴空指數(shù)k_t的數(shù)據(jù)序列轉(zhuǎn)化為狀態(tài)序列，晴空指數(shù)k_t的取值范圍為[0-1],狀態(tài)向量為狀態(tài)數(shù)為N₂,則每一個狀態(tài)所覆蓋的區(qū)間大小為[0:1/N₂]；最后建立晴空指數(shù)k_t的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P，計算P相應(yīng)的累積狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Q；

步驟三，設(shè)置合成SR模擬值當天的初始時刻為t₀，日晴空指數(shù)K_d值為K_dn，則晴空指數(shù)k_t的初始值k_t0＝K_dn，此刻對應(yīng)的晴空指數(shù)k_t的初始狀態(tài)為e＝e₀；

步驟四，確定合成SR模擬值當天的時段分割點t_r；

步驟五，依據(jù)當天的日晴空指數(shù)K_d值K_dn和當前時刻t選定相應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣計算相應(yīng)的累積狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣由當前時刻的晴空指數(shù)k_t的狀態(tài)e_t選擇累積狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的第e_t行作為狀態(tài)概率分布向量

步驟六，確定下一時刻t＝t+Δt的晴空指數(shù)k_t值，設(shè)下一時刻t＝t+Δt的狀態(tài)為e_t+1，生成一個在[0,1]之間服從均勻分布的隨機數(shù)β，若0＜β≤h₁，則e_t+1＝E₁；若h_i-1＜β≤h_i，則e_t+1＝E_i；

步驟七，如果時刻t＜19，則返回步驟五；若t＞19，執(zhí)行步驟八；

步驟八，已計算總天數(shù)T＝T+1，若T小于仿真天數(shù)，返回步驟三；否則，則執(zhí)行步驟九；

步驟九，根據(jù)合成的晴空指數(shù)k_ts值序列計算得到SR模擬值I_syn。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進馬爾可夫鏈的太陽輻照度時間序列合成方法，其特征是：所述的天氣特性聚類是指根據(jù)日晴空指數(shù)K_d對SR觀測數(shù)據(jù)進行聚類，將其聚類為N₁個群組

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進馬爾可夫鏈的太陽輻照度時間序列合成方法，其特征是：所述的日特性聚類是指按照輻照度上升時段和下降時段將N₁個群組分為2N₁個數(shù)據(jù)集每個群組中每天出現(xiàn)SR最大值的時間點t_m作為當天的時段分割點,其中角標U代表上升時段，角標D代表下降時段。