10001101_光伏系统PR季节偏差修正及温升损失量化分析-solarbe文库

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作者信息陈思铭（1987），女，硕士，助理研究员，从事光伏发电技术应用与研究。 Emailsimcece163.com 通讯作者孙韵琳（1984），男，博士，高级工程师，从事光伏发电技术应用与研究。 Emailsunyunlin163.com 光伏系统 PR 季节偏差修正及温升损失量化分析陈思铭 1，2 ，孙韵琳 2，3 （ 1.广东华矩检测技术有限公司，广东佛山 528300； 2.广东永光新能源有限公司，广东佛山 528300； 3.顺德中山大学太阳能研究院，广东佛山 528300）摘要通过短期测试得到的 PR，会受到环境温度、太阳辐照度、风速和风向等环境因素的影响而出现不同程度的季节偏差，使其难以体现光伏系统的中、长期运行状况。文章利用 PR 气象修正方法对实例电站的运行数据进行统计和分析，最终得到 PR 的最佳短期测试方案，进而实现光伏组件温升损失的量化分析。分析结果表明在对 PR 进行季节偏差修正的前提下，当测试时间仅有 13 天时，应选择在日照条件较佳的时间段进行测试；若日照条件不稳定，则须要延长监测天数至 7 天以上。以上方案均能够提升 PR 的测量精度；光伏系统的温升损失是导致光伏系统发电量损耗的重要因素。关键词PR；季节偏差；气象修正方法；温升损失 0 引言 PR（ performance ratio）是国内外评估并网光伏系统发电性能的关键综合性指标 [1]，[2] 。光伏系统 PR 的获取方式主要包括两种。一种是通过计算一个评价周期内光伏系统的历史运行数据获得，另一种是通过现场搭建测试平台对有关参数进行测量，再根据实测数据计算得出对应测试时间内的 PR。对于检测机构而言，由于光伏系统配备的数据采集系统并不能满足检测精度的要求，因此，会选择第二种方式来获取 PR。然而研究结果表明，PR 的短期测试结果与长期历史监测结果之间存在明显的季节偏差，主要原因在于不同运行环境条件下光伏组件会产生不同程度的温升损失 [3]。因此，理论上，光伏系统 PR 的测试时间应至少为 1 年，这样才能充分体现出光伏系统所在地的气象条件对该系统发电性能的影响情况，但这样会导致测试周期过长，测试成本较高。为了修正季节偏差，NREL 提出了 PR 气象修正方法 [3]。目前，利用该方法分析光伏系统运行数据的实际案例较少，且如何将该方法应用于光伏系统温升损失的量化分析，仍须要进一步论证。因此，本文首先对 NREL 提出的 PR 气象修正方法进行了实例验证，然后基于实际数据的分析结果进一步分析得到该方法最佳应用效果的实现条件，最后基于该方法提出光伏系统温升损失的量化分析方案。 1 PR 的季节偏差分析根据国际标准 IEC 617241998，PR 为一个评价周期内，光伏系统的等价发电时 Yf 与标准等价辐照时 Yr 的比值 [4]。令 Eout 为一个测试周期内的实际发电量，H POA，τ 为一个测试周期内光伏组件倾斜面所接收到的总辐照量，则 Yf 为当光伏系统以额定功率 PSTC 持续运行时，该光伏系统的发电量达到 Eout 所用的时间；Y r 为在标准辐照度 GSTC 条件下，该光伏组件倾斜面所接收到的总辐照量达到 HPOA，τ 所用的时间。 PR 的计算式为 𝑃𝑅𝑌𝑓𝑌𝑟 𝐸out𝑃𝑆𝑇𝐶𝐻𝑃𝑂𝐴,τ 𝐺𝑆𝑇𝐶 （1）从式（1）可见，Y f 和 Yr 实际上是光伏系统的输出发电量和输入总辐照量基于光伏组件标准测试条件（standard test condition，STC ）的归一化结果，STC 具体条件为辐照度 GSTC 为 1000 W/m2、太阳电池温度 Tcell_STC 为 25 ℃，采用 AM 1.5 的标准光谱分布。这样能够排除太阳能资源差异、不同朝向、系统运行方式等因素对光伏系统功率输出的影响，更能体现出光伏系统的运行性能情况。然而，在光伏系统实际运行过程中，定义 STC 的三项参数均会随着环境条件的变化而变化，而式（1）中的 Yr 仅涉及总辐照量的归一化处理，太阳电池温度和光谱响应均未有考虑，从而导致随着外部环境条件的变化，PR 会出现不同程度的偏差，其中，季节变化的影响最为明显。本文对海南北部一个 20 MWp 的地面集中式光伏电站为实例（以下简称为实例电站）进行数据分析 [5]。图 1 为评价周期（1 年）内实例电站的日 PR、日水平面辐照量 H 及日平均环境温度的变化情况。日平均环境温度为每天 600- 1900（光伏系统运行时间）内环境温度的平均值。 050101502025030350246810 1214 日太阳辐照量/kWh·m- 天数日太阳辐照量 10203040 日平均气温日平均气温拟合曲线日平均气温/oC 406810 120PR PR拟合曲线图 1 评价周期内实例电站的日 PR、日水平面辐照量及日平均环境温度的变化情况 Fig. 1 Trend analysis of daily performance ratio, daily horizontal solar irradiation and daily ambient temperature of the sample PV station in the evaluation period 由图 1 可知实例电站所在地的日平均环境温度均在 15 ℃以上且日照资源较丰富；评价周期内日水平面辐照量和日平均环境温度整体上呈现出年中较大、年初和年末较小的变化趋势；相反地，实例电站的日 PR 则呈现出年中期较小、年初和年末较大的变化趋势，评价周期内实证电站年 PR 值为 86.39，表明该电站的质量性能处于较高水平 [6]。根据实例电站数据分布情况可知，外界环境是影响光伏电站 PR 的重要原因 [7]。实际上，环境温度、风速、风向、辐照度等环境因素 [8]的季节性波动均为导致光伏电站 PR 呈现季节偏差的主要因素。通常，在光伏项目的现场测量过程中，PR 的测试周期不会超过 1 个月。为了减少短期测试过程中 PR 因环境因素造成的偏移，应对其进行季节偏差修正，并进一步对由于环境因素变化造成的太阳电池温度上升而导致的温升损失进行量化。 2 PR 季节偏差修正实例验证 NREL 的 PR 气象修正方法是基于美国 Sandia 实验室提出的光伏组件热传导模型推导得到 [9]，[10] 。根据该方法，定义 Tcell_i 为不同时刻的太阳电池温度，该参数是利用实测的辐照度、环境温度和风速的监测值计算得到。 PR 的季节偏差修正公式为 𝑃𝑅𝑐𝑜𝑟𝑟 𝐸out∑𝑖[𝑃𝑆𝑇𝐶𝐺𝑃𝑂𝐴_𝑖𝐺𝑆𝑇𝐶1-𝛿𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑡𝑦𝑝_𝑎𝑣𝑔‒𝑇𝑐𝑒𝑙𝑙_𝑖] （2）式中PR corr 为 PR 的季节偏差修正值；G POA_i 为光伏组件倾斜面所接受到的辐照度；T cell_typ_avg 为光伏系统的年平均太阳电池温度；δ 为光伏组件的功率温度系数（一般为负数），/℃；为时刻点。𝑖 理论上，气象修正方法只能够修正 PR 短期测试值的季节偏差。然而，年 PR 才能够体现评价周期内光伏系统的真实运行情况，年 PR 是修正 PR 短期测试值的参考基线，因此，年 PR 不应随着季节偏差的修正而发生改变。由于每年的气象条件均存在差异，因此，应利用光伏系统所在地的 TMY（Typical Meteorological Year，典型气象年）数据计算 Tcell_typ_avg [8]。图 2 是实例电站基于 TMY 数据计算的每小时太阳电池温度以及年平均温度。由图 1，2 可知，光伏系统中太阳电池温度的变化趋势与日平均环境温度基本一致。此外，根据 TMY 数据计算得到实证电站的 Tcell_typ_avg 为 42.21 ℃。 0102030405060708010230450 670 太阳电池结温/oC天数太阳电池结温太阳电池平均结温 42.1oC 图 2 基于 TMY 数据计算的实证电站太阳电池温度以及年平均温度情况 Fig.2 The solar cell junction temperatures and annual average junction temperature calculated on TMY data for the sample PV station 图 3 为评价周期内季节偏差修正前、后的实例电站日 PR 分布情况。由图 3 可知，PR corr 分布得更为集中，其拟合曲线较为平缓，数据标准差从修正前的 9.58降低到修正后的 8.72。图 3 用虚线标出以 PR86.39为中心，取值范围为±5 的样本区间。经统计发现，修正前，日 PR 分布在该样本区间内的天数为 135 天，修正后，日 PR 分布在该样本区间内的天数为 157 天，增加 7，这说明采用气象修正方法对 PR 的季节偏差进行修正，能够提高 PR 短期测量值的精确度。但是，利用该修正方法仍然不能消除异常值。例如，季节偏差修正前后，评价周期内第 173 天的日 PR 分别为 135.72和 127.26，该异常值是由辐照仪读取误差所致。目前，现场测试周期的设定结果仍未有定论，并且根据上述分析结果可知，日 PR 经过修正后仍然存在不同程度的偏移情况，主要原因是因为气象修正方法是基于光伏组件的太阳电池温度进行修正的，而在不同辐照条件下光伏组件、逆变器等光伏系统关键设备的输出特性存在差异，因此仍需要通过优化测试方案来进一步提高 PR 短期测试的精确度。为此，本文在不同辐照量和测试周期条件下，分析季节偏差修正前、后实例电站 PR 的分布情况。608010120 PRσ8.72 PR σ9.58 0501015020250303506801012 PRcor PRcor 天数图 3 评价周期内修正前后实例电站日 PR 的分布情况 Fig.3 The distribution of the daily PR and PRcorr for the sample PV station in the evaluation period 图 4 为在不同日辐照量条件下修正前、后实例电站日 PR 的箱式图。由图 4 可知全年、日辐照量≥4 kWh/m2（4 kWh/m2 为项目所在地的日均辐照量数值）以及日辐照量 90 realistic [J] Progress in PhotovoltaicsResearch and Applications，2012，20717-726. [7] 梁晓磊，程远达，雷勇刚，等. 室内气流组织对非晶硅光伏窗热电性能影响的试验研究 [J]. 可再生能源，2017， 35（10） 1462-1470. [8] Kurtz S，Riley E，Newmiller J，et al. Analysis of Photovoltaic System Energy Performance Evaluation Method [R]. DenverNational Renewable Energy Laboratory, November 2013. [9] Bergman T L，Lavine A S，Incropera F P，et al. Fundamentals of heat and mass transfer 6th Ed [M]. Hoboken John Wiley when the irradiation conditions are not stable, the number of testing days are needed to extend to 7 days or more. In addition, the temperature rising loss of PV modules is the most important factor that causes the electric energy loss of PV system. Key words performance ratio （ PR）； seasonal bias； weather-corrected method； temperature rising loss