基于PVsyst仿真的光伏系統(tǒng)發(fā)電性能評估模型的研究

上海電氣工程設計有限公司 朱蕾蕾 李小鵬

太陽能光伏發(fā)電以其清潔、安全、建設快，維護簡單等顯著優(yōu)勢，在太陽能產業(yè)的發(fā)展中占有重要地位，隨著國家節(jié)能減排的需求和“雙碳”目標的指導下，產業(yè)規(guī)模將進一步擴大。

伴隨國家補貼政策退出，光伏平價甚至低于地方煤電上網電價的情況將十分普遍，對于新建光伏電站，當前光伏電站上網電價越來越低的情況下，發(fā)電量是投資者關心的重要因素，而影響電站發(fā)電量的因素可歸結為三個方面，第一個是電站的裝機容量，第二個是當?shù)毓庹盏葰庀筚Y源，第三個是系統(tǒng)性能。當電站的地點和規(guī)模確定以后，前兩個因素基本已經定了，要想提高發(fā)電量只能從系統(tǒng)性能上下功夫[1]。

PVsyst 軟件在光伏領域中得到越來越多的應用，借助其高效的光伏發(fā)電系統(tǒng)設計能力，在縮短設計周期的同時也節(jié)省了設計成本。PVsyst 軟件的主要用途，在電站建設早期，基于不同設計方案進行發(fā)電量產出模擬結果比對，進而確定最優(yōu)化的設計方案。

應用PVsyst 軟件仿真的發(fā)電量模擬結果是根據(jù)氣象年數(shù)據(jù)計算得到的，建成驗收光伏電站時，需要根據(jù)實際的氣象數(shù)據(jù)來進行評估，確認當前電站的實際性能和狀態(tài)[2]。

本文將開發(fā)基于PVsyst 仿真的光伏發(fā)電性能評估模型，快速根據(jù)實際測量的氣象數(shù)據(jù)和發(fā)電量來快速評估光伏項目的實際發(fā)電性能。

1 影響光伏發(fā)電量的主要因素

圖1為PVsyst 軟件仿真的光伏發(fā)電系統(tǒng)Loss圖，通過對該圖的分析和光伏發(fā)電的原理的研究，可確定影響光伏電站發(fā)電量的因素。這些因素包括當?shù)毓庹召Y源、按照角度、光伏組件效率、排布引起的陰影遮擋、環(huán)境溫度、污穢損失、組件的光致衰減（LID）、老化衰減、逆變器效率、交直流電纜損失、運維相關的系統(tǒng)利用率損失等。

圖1 光伏系統(tǒng)損耗圖

通過進一步對這些損失進行分析，可對這些損失分為三類：客觀因素，主要由項目地的氣象和地理條件決定，包括輻照量、溫度、緯度、地形條件、地面反射率，一旦項目建成并網，除了輻照量和溫度條件外，其他因素基本上是固定的；光伏系統(tǒng)結構性因素，包括陰影遮擋、組件的透射率、衰減、弱光損失、光譜響應、組件不匹配損失、逆變器損失、交直流線纜損失、變壓器損失等，該類影響因素與項目設計、設備選型和工程施工質量相關，光伏項目建成后也基本固定；光伏系統(tǒng)非結構性因素，包括污穢損失、系統(tǒng)不可利用率等，該類影響因素與項目運維、電網輸入條件等因素相關。

對于已經建成的光伏電站，評估其實際發(fā)電性能，應將氣象因素和非結構性因素按照實際的條件進行修正。對于如何在實際評價過程中按照實際的非結構性因素修正，將另擇文說明，本文將著重分析氣象因素在實際評估光伏電站發(fā)電性能的修正方法。通過對光伏電站系統(tǒng)效率及光伏電池發(fā)電原理的研究可知，對光伏項目發(fā)電量影響最關鍵的氣象因素是太陽光輻照和環(huán)境溫度[3]。

2 光伏發(fā)電性能評估模型

光伏項目的PR 值其全稱為光伏系統(tǒng)效率(PR，Performance Ratio)，是一個光伏項目評價性能的關鍵指標，是電站實際輸出功率與理論輸出功率的比值，反映整個電站扣除所有損耗后(包括輻照損失、線損、器件損耗、灰塵損耗、熱損耗等)實際輸入到電網電能的一個比例關系。IEC 61724(1)給出的定義如下：

PRT=EAC/(PehT)=EAC/(PeHT/G)

式中，EAC為T 段時間內光伏系統(tǒng)最終的并網發(fā)電量，kWh；Pe為電站組件裝機的標稱容量；hT為T 時間段內方陣面上的峰值日照時數(shù)，h；HT為T 段時間內光伏陣列單位面積傾斜面所接收到的的總輻射量，kWh/m2；G 為標準輻照度，kW/m2。PR在不同溫度、輻照條件下是變動的，數(shù)值如圖2所示。根據(jù)PVsyst 仿真模型，可以根據(jù)典型的氣象年的輻照度、溫度數(shù)據(jù)計算光伏發(fā)電站的發(fā)電量，生成輻照度、溫度變量下相應的不完整的光伏系統(tǒng)PR 統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布。

圖2 某光伏項目經計算得到的一日內的PR 實際值

對于不完整的PR 統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布，應選擇合適的插值算法進行插值計算，從而生成完整的PR 數(shù)據(jù)分布圖。根據(jù)光伏電池發(fā)電原理及實證分析可知，光伏組件在相同溫度條件下，發(fā)電功率隨輻照度的提高而提高，兩者呈線性關系；同時，光伏組件在相同輻照條件下，發(fā)電功率隨光伏組件溫度的提高而下降，兩者也呈線性關系。

根據(jù)文獻[4]可知，組件溫度與環(huán)境溫度存在與輻照和風速相關的數(shù)值，本文暫不考慮風速的影響，因此在相同輻照條件下，組件發(fā)電功率和環(huán)境溫度也是線性關系。因此光伏系統(tǒng)PR 值與輻照和溫度的對應關系，可采用雙線性插值算法來補充。雙線性插值算法指的是對X 方向與Y 方向分別進行插值，其實共進行了三次單線性插值，所以這個“雙”應該理解成兩個方向的插值而非插值的次數(shù)。其算法的圖解如圖3所示，計算推導過程詳見下式（1）～（3）。

圖3 雙線性插值算法圖解

第一步：利用單線性插值在x 方向求f(R1)：

第二步：利用單線性插值在x 方向求f(R2)：

第三步：利用單可以求得線性插值在y 方向求f(P)：

由此可得：f(P)=(y2-y)/(y2-y1)((x2-x)/(x2-x1)f(Q11)+(x-x1)/(x2-x1)f(Q21))+(y-y1)/(y2-y1)((x2-x)/(x2-x1)f(Q12)+(x-x1)/(x2-x1)f(Q22))，寫成權重的形式如下：f(P)=f(Q11)ω11+f(Q21)ω12+f(Q12) ω21+f(Q22)ω22。上述算法更加簡單直接，容易實現(xiàn)。在主算法采用插值算法的基礎上，同時可考慮設置經驗判斷方法，將明顯不合理的極少量數(shù)據(jù)予以剔除，從而進一步提高準確率。

3 模型的應用

通過上述插值算法可計算得到完整的PR 值分布圖，如圖4所示。

圖4 完整PR 值分布圖

根據(jù)完整的PR 值分布，輸入實際光伏站內實際測量的輻照度、溫度值，即可快速得到光伏發(fā)電站理論發(fā)電量值。在項目運行初期選擇某代表性光伏陣列，排除污損和不可利用損失的影響較為容易，通過比對多段時間的實際測量值和理論值，從而對項目模型進行修正，得到不同氣象條件下項目的理論發(fā)電量值，并以此為基準確定整個項目的性能參數(shù)。污損和不可利用損失亦有專門的方法進行修正，將另文介紹。

實際的某光伏電站，采用該評估模型輸入當年氣象數(shù)據(jù)，對發(fā)電量和PR 值進行仿真，得到該光伏電站該年的理論發(fā)電量為343.31億度，年度系統(tǒng)PR 值為0.833。排除污損和不可利用損失的影響，修正后得到該電站實際的發(fā)電量為340.67億度，其準確度為99.23%。

綜上，本文將開發(fā)基于PVsyst 仿真的光伏發(fā)電性能評估模型，能快速根據(jù)實際測量的氣象數(shù)據(jù)和發(fā)電量，確定項目的理論發(fā)電量。該模型除了在項目驗收時，快速評估該光伏項目的質量和性能，還可通過理論發(fā)電量數(shù)據(jù)與實際發(fā)電量數(shù)據(jù)對比輔助項目清洗運維的決策，在光伏工程和運維中有較大的應用價值。