光伏电站中光伏组件串联数的新设计思路

王忆麟

(特变电工新疆新能源股份有限公司，西安 710119)

0 引言

随着技术不断进步和成本不断降低，我国光伏行业已经在全球光伏行业中占据了举足轻重的地位。另外，由于我国光伏政策逐步开始向“去补贴”和光伏发电平价上网过渡，当前光伏行业正在加速进入平价上网时代，发展平价光伏发电项目的需求越来越强烈。在光伏组件成本大幅下降及发电效率不断提升的同时，国家电网也做出了可再生能源发电“双降”的承诺。与光伏行业相关的各个产业链为了提高光伏发电系统的发电效率和降低成本，都在不断的加大研发创新的力度，为实现光伏发电平价上网时代的需要，光伏电站的设计环节也需要向精细化发展。

随着针对平价上网时代降低光伏电站度电成本的研究越来越多，主流的系统集成设计也开始逐渐向跟踪系统的运行方式转变。由于跟踪光伏支架的成本在系统成本中的占比比固定光伏支架的占比大，因此，降低跟踪光伏支架的成本成为降低光伏电站度电成本的研究热点。而对于如何降低跟踪光伏支架的成本，一方面可以研究探索降低跟踪光伏支架自身成本的技术，另一方面也可以从光伏电站中光伏组件串联数的设计入手，通过合理优化串联数的数量来减少跟踪光伏支架的使用量，从而达到降低支架成本的目的。

目前，行业内大部分设计院在对光伏电站的光伏方阵进行设计时，采用的计算光伏组件串联数的观点较为陈旧，设计粗糙，在精细化设计方面略显不足。但也有少数光伏行业内的设计院已经关注到了这个问题，开展了关于“光伏组件串联数”方面的课题研究，其主要研究路线是利用光伏组件p-n结的结温来修正光伏组件工作条件下的温度。

随着光伏发电技术的不断提升，通过提升光伏组件转换效率的方式来降低光伏电站平衡系统(Balance of system，BOS)成本的方式已得到行业内广泛认知。单晶硅光伏组件凭借其较高的转换效率已逐步赶超了多晶硅光伏组件，行业内多个一线厂家都已开始重点研发高效单晶硅光伏组件。本文以宁夏回族自治区盐池地区采用单晶硅光伏组件的某光伏电站为例，利用气象数据库数据，结合气象学的理论进行了新的思考，通过分析光伏电站在实际工作环境下光伏组件的工作温度，提出了计算光伏组件串联数的新观点，从而可提升电站效率并降低度电成本。

1 计算案例的情况介绍

本文以宁夏回族自治区盐池地区的某光伏电站为例，该电站为1500 V系统，光伏组件采用某一线厂家生产的型号为LR4-72HPH420M的单晶硅光伏组件。该单晶硅光伏组件在标准条件(STC)下的相关参数如表1所示。逆变器拟采用某厂家生产的型号为TC3125KFT的1500 V光伏逆变器，其主要参数如表2所示。

表1 STC条件下单晶硅光伏组件的相关参数Table 1 Parameters of monocrystalline silicon PV module under STC condition

表2 逆变器的相关参数Table 2 Parameters of inverter

项目所在地的盐池地区属于我国北方地区(盐池气象站为国际共享站，其气象数据可在互联网下载)，气象极限高温为40 ℃，气象极限低温为-26.11 ℃。

2 光伏组件串联数的计算依据

目前，对光伏电站的光伏方阵进行设计时，计算光伏组件串联数通常依据GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》中第6.4.2条款，具体为：光伏方阵中，同一光伏组件串中各光伏组件的电性能参数宜保持一致，光伏组件串的串联数应按下列公式计算[1]：

式中，Kv为光伏组件的开路电压温度系数；K′v为光伏组件的工作电压温度系数；N为光伏组件的串联数，N取整数；t为光伏组件工作条件下的极限低温，℃；t′为光伏组件工作条件下的极限高温，℃；Vdcmax为逆变器允许的最大直流输入电压，V；Vmpptmax为逆变器MPPT电压最大值，V；Vmpptmin为逆变器MPPT电压最小值，V；Voc为光伏组件的开路电压，V；Vpm为光伏组件的工作电压，V。

由于GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》属于国家现行规范，不同于国家推荐规范，设计原则上一般是不能违反国家现行规范的，但是笔者认为，行业人员对于该规范的理解存在差异。

3 光伏组件串联数的常规计算方式

光伏电站在设计之前会对项目进行前期的资料收集。根据GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》的要求，计算光伏方阵中光伏组件串联数通常需要根据光伏组件参数、逆变器电气参数，以及项目所在地的水文气象资料来确定。

光伏组件串联数的常规设计原则主要有以下几点：

1)光伏组件串联后的开路电压应小于直流系统电压，并小于汇流箱、逆变器允许的最大直流输入电压；

2)光伏组件串联后的最低工作电压应大于逆变器允许的最低直流输入电压，并小于逆变器MPPT电压范围的上限；

3)系统启动时，光伏组件串联后的最低工作电压应大于逆变器的最小启动电压，以确保系统启动时所要求的太阳辐照度尽可能小，从而增加逆变器的全天工作时长。

根据常规对GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》的理解，在计算光伏组件串联数时，t值通常会直接采用气象极限温度。由此，利用式(1)可计算得到本光伏电站中N≤26.81，即光伏组件串联数不得多于26块；根据式(2)可计算得到23.392≤N≤28.214，即光伏组件串联数不得多于28块，不得少于24块；综合式(1)、式(2)的计算结果，可以得出该光伏电站设计的光伏组件串联数为26块。

以上设计过程虽然简单、方便，但是由于光伏发电平价上网时代的到来，光伏电站的设计需要更精细化。因此，本文在上述常规计算方式的基础上提出了新的设计思路，修正光伏组件串联数的设计。

4 光伏组件串联数计算的新思路

4.1 关于“光伏组件工作条件下的极限高温”的新解读

笔者认为，GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》中描述的“光伏组件工作条件下的极限高温”不应该笼统的理解为气象极限高温。通常，光伏电站工作时，光伏组件的工作温度与环境温度是不一致的，而影响光伏组件工作温度的因素除了环境因素外，还包括太阳辐照度、风速及太阳光入射角等因素；另外，光伏组件并不能100%将光能转化为电能，还会将一部分光能转化为p-n结的结温，导致光伏组件在工作时发热。所以笔者认为，光伏组件在工作时，其内部的温度会比环境温度更高。

文献[2]针对热带地区的光伏电站，提供了一种预测光伏组件的表面、背板与环境温度、太阳辐照度关系的公式，将该研究得到的公式[2]进行合并，可表示为：

式中，th为时刻；Tc为光伏组件工作温度，℃；Ta为环境温度，℃；k为系数范围，取值范围为 0.016～0.020；G为太阳辐照度，W/m2。

通常，气象极限高温是出现在当天太阳辐照度最强时，从式(3)中可以看出，当太阳辐照度达到标准辐照值1000 W/m2时，光伏组件温度要比环境温度高出16～20 ℃；而考虑风速时，空气的流通会使光伏组件温度明显降低。因此规范中“光伏组件工作条件下的极限高温”的取值，应考虑当天无风时的极端情况。另外，光伏组串的电流不一致和阴影遮挡均会造成光伏组件的工作温度升高。

综上所述，笔者认为当在光伏组件与逆变器容配比为1.0:1.1的情况下，标准辐照值1000 W/m2可以修正到900 W/m2，所以，光伏组件工作条件下的极限高温通常会比气象极限高温高14～18 ℃。

4.2 关于“光伏组件工作条件下的极限低温”的新解读

笔者认为，GB 50797-2012《光伏发电站设计规范》中描述的“光伏组件工作条件下的极限低温”同样不能笼统地理解为气象极限低温，因为气象极限低温会出现在气象极限低温日的夜间，而夜间光伏组件处于不工作的状态，所以光伏组件工作条件下的极限低温应该出现在气象极限低温日的次日清晨，即光伏组件工作条件下的极限低温应该采用次日逆变器启动时刻的环境温度。

国内光伏电站采用的光伏组件大部分为晶体硅半导体材料，在有太阳光或有光照射的情况下，半导体p-n结会产生光生伏特效应。根据光伏电站的实际功率数据可知，每天清晨当太阳辐照度达到一定程度时，串联后的光伏组件的开路电压逐步升高到逆变器的启动电压后，逆变器开始工作，启动MPPT寻找最大功率点，光伏组件此刻转为工作状态，其开路电压也变为工作电压。由于不同光伏电站的逆变器设置的启动电压不同，光伏电站的启动时间也不同，通常为当地真太阳时07:00～08:00。

笔者认为，光伏组件工作条件下的极限低温应该取清晨时的气象极限低温，而不是夜间最低的温度，因此在进行光伏组件的串联数设计计算时，应找到气象极限低温日的次日温度数据，取次日真太阳时07:00～08:00之间的环境温度作为计算依据。该数据可以通过2种方法来实现：1)通过当地气象局或气象数据库直接获取；2)采用气象学相关模型推导计算。

气象学中描述日环境温度变化的气象模型是正弦-指数模型[4]，其分为日间正弦模型和夜间指数模型2部分。

1)日间正弦模型。日间正弦模型可表示为：

式中，T为日环境温度，℃；Tmin为日最低环境温度，℃；Tmax为日最高环境温度，℃；S(th)为时间th的函数。

其中，S(th)的公式为：

式中，LSH为最大太阳高度出现的时刻；p为日最高环境温度出现时刻与正午的差值，一般可取2 h；dl为日长，可根据项目地的纬度和日期函数计算得到。

2)夜间指数模型。夜间指数模型可表示为：

式中，Tmin为次日最低环境温度，℃；Ts为日落时刻的环境温度，℃；η为夜间长度，h；τ为夜间温度变化常数，一般可取4 h；ta为当前时间，取真太阳时20:00；ts为日落时刻，取18:00。

当地真太阳时07:00～08:00的环境温度数据的计算步骤为：首先根据当地纬度和日期函数计算出日长dl，由于其公式较长，具体可参照文献[4]中的详细过程，本文不再赘述；然后再通过式(4)推导出当地真太阳时07:00～08:00的环境温度数据。

虽然正弦-指数模型计算得到的结果与实际情况存在一定偏差，但在进行光伏组件串联数计算时，该模型的偏差对计算结果的影响不大，因此可以在收集不到当地气象极限低温日的逐小时环境温度数据时，以该模型作为一种修正光伏组件工作温度的备选方案。

综上所述，本文的新解读认为光伏组件工作条件下的极限低温为气象极限低温日的次日真太阳时07:00～08:00之间的环境温度。根据式(3)可计算得到的光伏组件工作温度较环境温度高出5～6 ℃。

4.3 采用新思路计算光伏组件串联数

盐池气象站的数据显示：该地区的气象极限高温为40 ℃，气象极限低温为-26.11 ℃，所以根据本文提出的新解读，光伏组件工作条件下的极限高温的取值范围为56～60 ℃。

根据盐池气象站提供的共享数据，查询气象极限低温日当天逐3 h的环境温度数据，具体如表3所示[5]。

表3 气象极限低温日当天逐3 h的环境温度数据Table 3 Environmental temperature data for three hours on meteorological limit low temperature day

根据本文提出的关于光伏组件工作条件下的极限低温的新解读，该参数的取值可根据2002年12月26日07:00～08:00的环境温度进行设计，加上组件工作时自身也会发热，因此计算时光伏组件的工作温度的取值为-9～-8 ℃。利用式(1)计算可得，N≤28.014，即光伏组件串联数不得多于28块；再利用式(2)计算可得，24.878≤N≤29.473，即光伏组件串联数不得多于29块，不得少于24块。综合式(1)、式(2)的计算结果可以得出，对盐池地区光伏电站进行设计时，光伏组件串联数的取值为28块。

5 新解读对度电成本的贡献

通常引用度电成本(LCOE)的概念来反映一个光伏发电项目的综合成本和收益率情况。无论是国内还是国外，对LCOE的定义都是指一个光伏发电项目在全生命周期内的所有成本与全生命周期内所有发电量的比值。

国内通常采用的LCOE的计算公式为：

式中，i为折现率；n为运行年限，年，一般取25；I0为初始投资，元；An为运维成本，元；Tn为其他费用，元；VR为残值，元；Yn为年发电量，kWh。

从式(7)中可以看出，降低成本和增加发电量是降低LCOE的2条途径。

根据本文提出的新思路计算得到的光伏组件串联数比根据常规思路计算得到的光伏组件串联数每串多2块光伏组件。

以设计1 MWp光伏方阵为例，采用420 Wp光伏组件计算：常规计算方法每个光伏组串为26块光伏组件串联，则1 MWp光伏方阵共需2392块光伏组件，即需要92串光伏组串；本文提出的新设计思路每个光伏组串采用28块光伏组件串联，则1 MWp光伏方阵共需要光伏组件2408块，即需要86串光伏组串。由此可知，每MWp光伏方阵可减少6串光伏组串。由于每2个光伏组串可构成1个光伏子阵列，则每MWp光伏方阵可节约3个子阵列的支架、基础桩、配套电缆等，其约占工程用量的6.5%，而且每MWp光伏方阵的设计装机容量也有所提升。

综上所述，采用本文提出的新设计思路对光伏方阵的光伏组件串联数进行重新设计后，不仅在降低系统成本方面有所收获，而且还提升了光伏电站的设计装机容量。由此可以看出，优化后的设计比常规设计更为合理。

6 结论

本文针对光伏电站中光伏组件串联数设计时的取值方法进行了优化，通过分析光伏电站在实际工作环境下的光伏组件工作温度，提出了计算光伏组件串联数的新观点，从而达到了降低度电成本的目的，给未来全面平价上网时代光伏电站的设计提供了另一种思路。