武漢地區光伏電站系統效率評估

湖北省蘄春縣氣象局 ■ 劉軍

湖北省氣象服務中心 ■ 陳正洪 孫朋杰

0 引言

太陽能是一種清潔、取之不盡的可再生能源，光伏發電是太陽能直接應用的一種形式，作為一種發展迅速的新型發電方式，光伏發電正在全球范圍內逐步得到應用。光伏電站建設和運行過程中，其全年發電量和系統效率是評估其經濟和社會效益最重要的指標，也是后期運行維護的參考標準。國際能源署(IEA)光伏發電項目(PVPS)任務組(Task)對并網光伏系統做了大量調查和分析，得出的結論是全球典型的并網光伏系統的平均系統效率呈上升趨勢，對于按最佳傾角安裝在屋頂和地面的并網光伏系統，IEA分別推薦年均系統效率為75%和80%[1]。國內研究人員也進行了較多的探討，發電量估算多采用IEA的效率[2]。在進行性能評估時，武漢市以40°傾角安裝的并網光伏電站年綜合效率為56%，月最大效率為75%，出現在3月[3]。在以往的研究中，由于缺乏準確的氣象和發電量數據，往往以理論發電量、系統效率計算為主，缺乏理論與實際對比驗證，難以找出差異的影響因子。

本文對湖北省氣象局太陽能光伏發電示范電站2012年發電量和系統效率進行理論估算，與實際進行對比分析，尋找差異的影響因子，為提高發電量提出切實可行的解決方法。

1 資料與方法

1.1 資料

光伏發電量資料取自湖北省氣象局太陽能光伏發電示范電站(以下簡稱“光伏電站”)，電池陣列參數見表1。武漢地區2012年輻射資料、氣溫和天氣情況等實況資料來自武漢站(114°08′E，30°37′N)。所有數據均經過嚴格的質量控制和檢測。

1.2 斜面輻照量的計算[4-5]

斜面與水平面直接輻照量比值Rb的計算公式為：

表1 光伏電站電池陣列參數

式中：φ為當地緯度；δ為當地赤緯；β為斜面傾角(與水平面的夾角，0°～90°)；γt為斜面方位角(與正南的夾角，向東為負，向西為正，-180°～180°)；ω為當時時角。

為了簡化問題，近似假定散射和反射特性都是完美的，即各向同性[6]。

斜面散射輻照量：

斜面反射輻照量：

將斜面的直接輻照量、散射輻照量、反射輻照量相加，即可得到斜面總輻照量的計算公式為：

式中：H、Hb、Hd分別為水平面上的太陽總輻照量、直接輻照量和散射輻照量，kWh/m2；ρ為地面反照率。

1.3 系統效率PR的實際計算與理論估算

1.3.1PR的定義

PR表示一段時間內并網光伏系統的滿發時數與理論發電時數之比，與光伏陣列所在地理位置、陣列傾角、朝向及裝機容量無關。它反映了整個光伏系統的損失，包括：低輻射度、高溫、灰塵、積雪、老化、陰影、失配及逆變器、線路連接、系統停機、設備故障等產生的損失[7]。

實際系統效率PR的計算式為：

式中：Yf為實際滿發時數，h；Yr為理論發電時數，h；Epv為光伏電站逐日、月或年的發電量，kWh；P0為光伏電站的額定功率，W；Ht為斜面逐日、月或年輻照量，kWh/m2；G為標準測試條件下，地面太陽輻射強度，G=1000 W/m2。

1.3.2PR的影響因素分析與理論估算

光伏電站PR由交直流線損、逆變器效率、塵土或冰雪覆蓋率、工作溫度、組件衰減、最大功率點跟蹤精度影響折減、交流并網效率等組成。

1) 大樓用電、線損等能量折減。

湖北省氣象局大樓利用該電站的發電量較少，初步估算大樓用電和輸電線路損失占總發電量的2%，即修正系數取η1=98%。

2) 逆變器效率折減。

依據采購時所給逆變器性能參數，本項目逆變器效率修正系數取η2=95%。

3) 塵土或冰雪覆蓋折減。

塵土或冰雪覆蓋折減是由于環境氣候原因，使光伏發電組件表面覆蓋了灰塵或冰雪造成的發電量損失。本階段塵土覆蓋修正系數取η3=94%。

4) 工作溫度損耗折減。

光伏電池的效率會隨其工作時的溫度變化而變化。當溫度升高到一定值時，光伏組件發電效率會呈降低趨勢[5,8]。計算式為：

式中：α為溫度系數，/℃，與太陽電池材料有關，α取值為0.004 /℃；Tc為陣列板溫，℃；Ta為武漢2012年各月或年平均氣溫，℃；NOCT為額定光伏電池工作溫度，與電池組件包裝密度有關，取47 ℃；Ha為斜面逐小時輻射強度，W/m2；Q為斜面逐小時太陽總輻射，kWh/m2。

5) 其他因素折減。

除上述各因素外，影響光伏電站發電量的因素還包括不可利用的太陽輻射損失、最大功率點跟蹤精度影響折減和交流并網效率等不確定因素，取6%，即修正系數取η5=94%。

理論系統效率PR0的計算式為：

1.4 理論發電量的估算

并網光伏電站月或年估算發電量E0可采用式 (12)估算[2]：

此處Ht'=Ht/(1000 W/m2)，即斜面峰值發電小時數。

2 結果分析

2.1 系統效率PR的估算與分析

根據武漢地區2012年各月或年平均溫度及公式，計算出各月及全年PR0(表2)，全年PR0=75.4%。結合現代工藝水平和光伏電池板組裝、安裝技術的成熟，該值符合估算所需。

通過各月實際發電量和式(5)～(7)計算，求得光伏電站2012年的各月PR及全年PR，全年PR只有69.5%，低于理論所得的75.4%，理論值與實際值相差5.9%(表2)。PR值最大為75.7%，出現在4月；PR值最小值為45.5%，出現在1月；1、2、3、12月誤差較大，其他月份誤差較小(圖1)。最主要原因是估算時塵土或冰雪覆蓋折減取值偏小，實際上武漢這4個月霧霾天氣較多，光伏電池板表面灰塵太多，局部有鳥糞；其中，1、2、12月氣溫偏低，結冰和雨雪天氣較多。當光伏電池板表面被細小而均勻的灰塵顆粒和冰雪附著時，降低了光線的透射率；而如果表面污濁物為鳥糞等局部遮擋物時，會使局部產生熱斑效應，進而降低組件的發電效率。

表2 各月平均溫度及對應PR值

圖1 系統效率理論值與實際值對比分析

4、7、9月PR大于當月理論值，分別為75.7%、74.5%和74.2%。圖2為4、7、9月系統效率日變化及降雨量的變化規律，PR晴天時波動性較小，陰雨天波動性較大；極小值點在陰雨天，極大值點在下雨過后的晴天。間隔性的雨天對光伏電池板有清洗效果，使發電量增加，PR增大。

圖2 4、7、9月系統效率日變化及降雨量

2.2 PR日變化研究

圖3為2012年光伏電站PR日變化規律，春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)波動較小，多集中在0.60～0.85之間；冬季(12月～第二年2月)波動較大，個別極端天氣情況下低于0.40。

圖3 2012年電站系統效率日變化

2.3 系統發電量的估算與分析

發電量的估算選取2012全年12個月的輻照量，P0取13.68 kW，PR0取各月對應值。計算得出各月估算發電量，并與水平面輻照量、斜面輻照量和實際發電量進行對比分析，如圖4所示。

圖4 月輻照量與發電量的統計

武漢2012年總輻照量為1177.78 kWh/m2，斜面輻照量為1204.28 kWh/m2，光伏電站年估算發電量為12421.81 kWh，實際發電量為11457.00 kWh，為估算發電量的92.2%，表明估算誤差為7.8%，但估算發電量與實際發電量、輻照量呈較明顯的同步性變化特征。

實際發電量與總輻照量最大值均出現在7月，發電量為1754.00 kWh，總輻照量為176.36 kWh/m2；其次為8月，發電量為1357.00 kWh，總輻照量為147.85 kWh/m2。實際發電量與總輻照量最小值均為1月，發電量為285.00 kWh，僅約為最高值(7月)的16%，總輻照量為42.37 kWh/m2，約為最高值(7月)的24%。

從光伏電站發電量與太陽總輻射全年變化看，夏季(6～8月)發電量和總輻射均處于全年最高水平；春季(3～5月)、秋季(9～11月)次之，且呈春季逐漸上升、秋季逐漸下降趨勢；冬季(12月～第二年2月)發電量和總輻射最低，由于太陽相對位置的變化造成了總輻射的季節性變化，進而引起發電量的變化。

3 結語

武漢2012年霧霾天氣和冬季結冰、雨雪天氣較多，光伏電池板表面灰塵太多，局部有鳥糞，使光伏電站理論發電量和系統效率與實際值存在誤差。今后在進行估算時，還需根據天氣環境進行系數的選取或建立具體的參數模型，使估算結果更加精確、可靠。

雖然文中所使用的僅為2012年的輻射和發電量資料，但研究結果在一定程度上揭示了武漢地區估算發電量、實際發電量及太陽輻射間的關系，以及光伏電站普遍存在的情況，系統效率偏低。以后應加強對光伏電站的日常管理維護，尤其是清潔工作，同時加大對光伏電池板表面污濁物和各氣象因子對發電量影響的研究工作。

[1] Erik A, Alsema, Fraile E, Frischknecht D, et al. Methodology guidelines on life cycle assessment of photovoltaic electricity[R].IEA PVPS Task 12, 2009.

[2]楊金煥.并網光伏電站發電量的估算[A].第十一屆中國光伏大會暨展覽會會議論文集[C],南京, 2010.

[3]李芬, 陳正洪,成馳,等. 武漢并網光伏電站性能與氣象因子關系研究[J].太陽能學報, 2012, 33(8): 1386－1391.

[4]楊金煥.固定式光伏方陣最佳傾角的分析[J].太陽能學報,1992, 13(1): 86－92.

[5]陳正洪,李芬,成馳,等.太陽能光伏發電預報技術原理及其業務系統[M].北京:氣象出版社, 2011, 11: 38－39.

[6] Klein S A, Theilacker J C. An algorithm for calculating monthly-average radiation on inclined surfaces[J]. Journal of Solar Energy Engineering, 1981, 103: 29－33.

[7] Marion B, Adelstein J, Boyle K, et al. Performance parameters for grid-connected PV systems[A]. Prepared for the 31st IEEE Photovoltaics Specialists Conference and Exhibition[C], Lake Buena Vista, Florida, 2005.

[8]王琪,馬小三,李海英,等.環境溫度對光伏發電系統輸出特性的影響[J].電源技術, 2012, 36(7): 1002－1004, 1021.