武汉地区光伏电站系统效率评估

湖北省蕲春县气象局 ■ 刘军

湖北省气象服务中心 ■ 陈正洪 孙朋杰

0 引言

太阳能是一种清洁、取之不尽的可再生能源，光伏发电是太阳能直接应用的一种形式，作为一种发展迅速的新型发电方式，光伏发电正在全球范围内逐步得到应用。光伏电站建设和运行过程中，其全年发电量和系统效率是评估其经济和社会效益最重要的指标，也是后期运行维护的参考标准。国际能源署(IEA)光伏发电项目(PVPS)任务组(Task)对并网光伏系统做了大量调查和分析，得出的结论是全球典型的并网光伏系统的平均系统效率呈上升趋势，对于按最佳倾角安装在屋顶和地面的并网光伏系统，IEA分别推荐年均系统效率为75%和80%[1]。国内研究人员也进行了较多的探讨，发电量估算多采用IEA的效率[2]。在进行性能评估时，武汉市以40°倾角安装的并网光伏电站年综合效率为56%，月最大效率为75%，出现在3月[3]。在以往的研究中，由于缺乏准确的气象和发电量数据，往往以理论发电量、系统效率计算为主，缺乏理论与实际对比验证，难以找出差异的影响因子。

本文对湖北省气象局太阳能光伏发电示范电站2012年发电量和系统效率进行理论估算，与实际进行对比分析，寻找差异的影响因子，为提高发电量提出切实可行的解决方法。

1 资料与方法

1.1 资料

光伏发电量资料取自湖北省气象局太阳能光伏发电示范电站(以下简称“光伏电站”)，电池阵列参数见表1。武汉地区2012年辐射资料、气温和天气情况等实况资料来自武汉站(114°08′E，30°37′N)。所有数据均经过严格的质量控制和检测。

1.2 斜面辐照量的计算[4-5]

斜面与水平面直接辐照量比值Rb的计算公式为：

表1 光伏电站电池阵列参数

式中：φ为当地纬度；δ为当地赤纬；β为斜面倾角(与水平面的夹角，0°～90°)；γt为斜面方位角(与正南的夹角，向东为负，向西为正，-180°～180°)；ω为当时时角。

为了简化问题，近似假定散射和反射特性都是完美的，即各向同性[6]。

斜面散射辐照量：

斜面反射辐照量：

将斜面的直接辐照量、散射辐照量、反射辐照量相加，即可得到斜面总辐照量的计算公式为：

式中：H、Hb、Hd分别为水平面上的太阳总辐照量、直接辐照量和散射辐照量，kWh/m2；ρ为地面反照率。

1.3 系统效率PR的实际计算与理论估算

1.3.1PR的定义

PR表示一段时间内并网光伏系统的满发时数与理论发电时数之比，与光伏阵列所在地理位置、阵列倾角、朝向及装机容量无关。它反映了整个光伏系统的损失，包括：低辐射度、高温、灰尘、积雪、老化、阴影、失配及逆变器、线路连接、系统停机、设备故障等产生的损失[7]。

实际系统效率PR的计算式为：

式中：Yf为实际满发时数，h；Yr为理论发电时数，h；Epv为光伏电站逐日、月或年的发电量，kWh；P0为光伏电站的额定功率，W；Ht为斜面逐日、月或年辐照量，kWh/m2；G为标准测试条件下，地面太阳辐射强度，G=1000 W/m2。

1.3.2PR的影响因素分析与理论估算

光伏电站PR由交直流线损、逆变器效率、尘土或冰雪覆盖率、工作温度、组件衰减、最大功率点跟踪精度影响折减、交流并网效率等组成。

1) 大楼用电、线损等能量折减。

湖北省气象局大楼利用该电站的发电量较少，初步估算大楼用电和输电线路损失占总发电量的2%，即修正系数取η1=98%。

2) 逆变器效率折减。

依据采购时所给逆变器性能参数，本项目逆变器效率修正系数取η2=95%。

3) 尘土或冰雪覆盖折减。

尘土或冰雪覆盖折减是由于环境气候原因，使光伏发电组件表面覆盖了灰尘或冰雪造成的发电量损失。本阶段尘土覆盖修正系数取η3=94%。

4) 工作温度损耗折减。

光伏电池的效率会随其工作时的温度变化而变化。当温度升高到一定值时，光伏组件发电效率会呈降低趋势[5,8]。计算式为：

式中：α为温度系数，/℃，与太阳电池材料有关，α取值为0.004 /℃；Tc为阵列板温，℃；Ta为武汉2012年各月或年平均气温，℃；NOCT为额定光伏电池工作温度，与电池组件包装密度有关，取47 ℃；Ha为斜面逐小时辐射强度，W/m²；Q为斜面逐小时太阳总辐射，kWh/m²。

5) 其他因素折减。

除上述各因素外，影响光伏电站发电量的因素还包括不可利用的太阳辐射损失、最大功率点跟踪精度影响折减和交流并网效率等不确定因素，取6%，即修正系数取η5=94%。

理论系统效率PR0的计算式为：

1.4 理论发电量的估算

并网光伏电站月或年估算发电量E0可采用式 (12)估算[2]：

此处Ht'=Ht/(1000 W/m2)，即斜面峰值发电小时数。

2 结果分析

2.1 系统效率PR的估算与分析

根据武汉地区2012年各月或年平均温度及公式，计算出各月及全年PR0(表2)，全年PR0=75.4%。结合现代工艺水平和光伏电池板组装、安装技术的成熟，该值符合估算所需。

通过各月实际发电量和式(5)～(7)计算，求得光伏电站2012年的各月PR及全年PR，全年PR只有69.5%，低于理论所得的75.4%，理论值与实际值相差5.9%(表2)。PR值最大为75.7%，出现在4月；PR值最小值为45.5%，出现在1月；1、2、3、12月误差较大，其他月份误差较小(图1)。最主要原因是估算时尘土或冰雪覆盖折减取值偏小，实际上武汉这4个月雾霾天气较多，光伏电池板表面灰尘太多，局部有鸟粪；其中，1、2、12月气温偏低，结冰和雨雪天气较多。当光伏电池板表面被细小而均匀的灰尘颗粒和冰雪附着时，降低了光线的透射率；而如果表面污浊物为鸟粪等局部遮挡物时，会使局部产生热斑效应，进而降低组件的发电效率。

表2 各月平均温度及对应PR值

图1 系统效率理论值与实际值对比分析

4、7、9月PR大于当月理论值，分别为75.7%、74.5%和74.2%。图2为4、7、9月系统效率日变化及降雨量的变化规律，PR晴天时波动性较小，阴雨天波动性较大；极小值点在阴雨天，极大值点在下雨过后的晴天。间隔性的雨天对光伏电池板有清洗效果，使发电量增加，PR增大。

图2 4、7、9月系统效率日变化及降雨量

2.2 PR日变化研究

图3为2012年光伏电站PR日变化规律，春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)波动较小，多集中在0.60～0.85之间；冬季(12月～第二年2月)波动较大，个别极端天气情况下低于0.40。

图3 2012年电站系统效率日变化

2.3 系统发电量的估算与分析

发电量的估算选取2012全年12个月的辐照量，P0取13.68 kW，PR0取各月对应值。计算得出各月估算发电量，并与水平面辐照量、斜面辐照量和实际发电量进行对比分析，如图4所示。

图4 月辐照量与发电量的统计

武汉2012年总辐照量为1177.78 kWh/m²，斜面辐照量为1204.28 kWh/m²，光伏电站年估算发电量为12421.81 kWh，实际发电量为11457.00 kWh，为估算发电量的92.2%，表明估算误差为7.8%，但估算发电量与实际发电量、辐照量呈较明显的同步性变化特征。

实际发电量与总辐照量最大值均出现在7月，发电量为1754.00 kWh，总辐照量为176.36 kWh/m²；其次为8月，发电量为1357.00 kWh，总辐照量为147.85 kWh/m²。实际发电量与总辐照量最小值均为1月，发电量为285.00 kWh，仅约为最高值(7月)的16%，总辐照量为42.37 kWh/m²，约为最高值(7月)的24%。

从光伏电站发电量与太阳总辐射全年变化看，夏季(6～8月)发电量和总辐射均处于全年最高水平；春季(3～5月)、秋季(9～11月)次之，且呈春季逐渐上升、秋季逐渐下降趋势；冬季(12月～第二年2月)发电量和总辐射最低，由于太阳相对位置的变化造成了总辐射的季节性变化，进而引起发电量的变化。

3 结语

武汉2012年雾霾天气和冬季结冰、雨雪天气较多，光伏电池板表面灰尘太多，局部有鸟粪，使光伏电站理论发电量和系统效率与实际值存在误差。今后在进行估算时，还需根据天气环境进行系数的选取或建立具体的参数模型，使估算结果更加精确、可靠。

虽然文中所使用的仅为2012年的辐射和发电量资料，但研究结果在一定程度上揭示了武汉地区估算发电量、实际发电量及太阳辐射间的关系，以及光伏电站普遍存在的情况，系统效率偏低。以后应加强对光伏电站的日常管理维护，尤其是清洁工作，同时加大对光伏电池板表面污浊物和各气象因子对发电量影响的研究工作。

[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]杨金焕.并网光伏电站发电量的估算[A].第十一届中国光伏大会暨展览会会议论文集[C],南京, 2010.

[3]李芬, 陈正洪,成驰,等. 武汉并网光伏电站性能与气象因子关系研究[J].太阳能学报, 2012, 33(8): 1386－1391.

[4]杨金焕.固定式光伏方阵最佳倾角的分析[J].太阳能学报,1992, 13(1): 86－92.

[5]陈正洪,李芬,成驰,等.太阳能光伏发电预报技术原理及其业务系统[M].北京:气象出版社, 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.

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