【干货】分布式光伏电站系统效率温度影响分析|狗万官网唯一

本文摘要：1前言光伏电站系统效率叙述了光伏电站拒绝接受电磁辐射能量到最后的输入电能的切换效率，是体现光伏电站综合发电能性能的效率指标。

1前言光伏电站系统效率叙述了光伏电站拒绝接受电磁辐射能量到最后的输入电能的切换效率，是体现光伏电站综合发电能性能的效率指标。实际电站在运营中，由于自然环境的因素（温度、电磁辐射）、设备性能的因素以及人为因素（还包括设计失当、洗手不及时）等，造成同一电站在有所不同时间段以及完全相同配备的电站在有所不同区域，实际每天日PR反映出有的较小差异。太阳能电池组件会因温度下降而输入电压减少、电流减小，组件实际效率减少，发电量增加，因此，温度引发的效率减少是必需要考虑到的一个最重要因素本文重点针对环境温度因素对光伏电站系统效率的影响展开分析，使用某地区三座分布式电站2016年1月—8月数据资料，分析电站系统效率与环境影响因素的之间关系，进而针对明显影响因素创建重返模型，定量分析环境温度对系统效率的影响水平，为评估该地区分布式电站的发电创造力和经济效益获取依据。2资料来源本文发电数据源于上航电力运维有限公司自律研发的航天级绿色能源智慧化管理平台——eHorus智慧云（以下全称eHorus平台），分布式电站通过环境监测仪记录每日环境温度以及日倾斜面总计辐射量，电站每日发电数据以及环境监测数据皆在eHorus平台动态记录。

本文挑选某市三座屋顶分布式电站2016年1月——8月数据，根据每日发电量数据以及每日倾斜面辐射量数据，不定计算出来每日系统效率，并去除由于设备检修引发的发电出现异常数据。3结果分析3．1PR与环境温度重返模型环境因素主要还包括环境温度以及太阳辐射，其中对系统效率影响最明显的是环境温度，从先前章节定性以及定量分析的结果也印证了这一点，这主要源于温度对组件开路电压、短路电流的影响，进而影响组件峰值功率导致光伏电站系统效率发生变化。

本文使用日最低温度以及日PR来定量分析两者之间关系。使用A电站1月——8月日PR数据以及日最低温度数据，创建两者线性重返模型，重返模型通过了整体性能显著性检验以及温度系数显著性检验，两者呈现较强的负相关性。义人系数为－0．00166，即单位温度下降对应的PR上升值；调整决定系数超过0．2073，即PR的变化中有20％是由于温度变化引发的。

当模型重新加入日辐射量参数后，辐射量回归系数未通过显著性检验，可见日PR与日辐射量之间不不存在线性重返关系。残差分析结果，可以显现出残差合乎正态性检验，同时残差与PR以及温度不不存在相关性，解释回归方程需要引进温度的二次项或者其他与PR有线性关系的自变量，更进一步证明了日PR与日辐射量之间不不存在线性关系。

图3得出日PR与日最低温度之间的重返关系线，以及在该温度区段对应的PR数值点的预测值以及95％置信度的预测区间。考虑到同一地区有所不同电站PR之间也不存在一定差异，针对B电站以及C电站，使用1月——8月数据，某种程度创建日PR与日最低温度之间的重返关系模型。

对比A、B、C三座电站的重返模型，调整决定系数约在0．1—0．2，解释该地区造成PR变化的因素中，温度的贡献约为10％—20％左右；温度对PR的回归系数在［－0．00197，－0．00166］，非常温度每变化减少1℃，PR上升的幅度。假设年度该地区日最低温度变化在［0℃，40℃］，按照重返模型分别计算出来出有三座电站日PR变化范围以及百分比，计算结果闻表格3。

可以显现出由于温度变化造成的光伏电站一年的PR变化，最低可超过在7％—10％左右，该数据可用作该地区分布式光伏电站的年发电量评估，新建项目的优化设计及经济效益评估。表格3年度PR变化范围电站最高温0℃PR最高温40℃PR变化百分比A0．869020．80267．64％B0．753190．674410．46％C0．860710．78918．32％4结论本文使用某地区三座分布式电站1月——8月的测算数据，针对系统效率重点影响因素环境温度，得出定量结论：1）创建日最低温度与日系统效率之间的重返模型，其模型显著性皆较高，重返模型的调整判断系数超过约在0．1—0．2，解释造成PR变化的因素中，温度的贡献约为10％—20％左右；同时辐射量对系统效率不不存在明显影响。2）由于温度年变化40℃造成的光伏电站系统效率一年变化，最低可超过在7％—10％左右。

该数据可用作上海地区分布式光伏电站的年发电量评估，以及新建项目的优化设计、经济效益评估。

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