光伏电站系统效率分析

膅 系统效率分析 螅 运行期光伏电站的生产工艺流程为：通过太阳辐照，经直流发电单元（将太阳能转化成直流电 能，再经逆变产生交流电） ，出口电压为 AC0.5/0.52kV ，再经 35kV升压箱变，将电压升至 35kV后， 由 35kV集电线路汇集至电站 35kV汇集站，再经 110kV汇集站，电压升至 110kV后，然后输送至 220kV 升压站，经 220kV主变压器二次升压后，通过 220kV架空线路送入系统电网。其发电工艺流程如下： 膂 图运行期光伏电站的生产工艺流程图 膈 结合光伏电站的运行特点其系统损耗主要为以下几方面组成： 芅 （ 1）入射角造成的不可利用的太阳辐射损耗； 膆 （ 2）灰尘、植被等遮挡损耗 羄 （ 3）温度影响损耗 膁 （ 4）光伏组件不匹配造成的损耗 莅 （ 5）直流线路损耗 芃 （ 6）逆变器损耗 莂 （ 7）交流线路损耗 羀 （ 8）变压器损耗 蒅 （ 9）系统故障及维护损耗 蚄 结合 XX项目实施的实际情况，参考《 XX光伏发电项目招商文件》中评分标准的要求，技术方 案中系统能力先进性（ 5 分） ， 81%得 1 分，系统效率最高值得 5 分；因此系统效率即使是重要的招 商得分项， 同时该参数又直接影响发电量和效益测评即投标申报电价， 为科学合理的控制和了解本 项目地的系统效率水平， 使其尽可能向可操作、 可实现的最高效率努力， 系统效率基本取值分析如 下： 肄 （ 1）不可利用的太阳辐射损耗 蝿 根据项目地的地理位置、气候气象和太阳辐射数据当地的气象和太阳辐射特点，结合项目地太 阳入射角的分析计算，并兼顾山地的地形条件在冬至日真太阳时 9:00 ～ 15:00 的阵列布置原则而确 定的日照利用边界，经分析，本次由于入射角造成的不可利用的太阳辐射损耗取值为 4.3%。 蝿 （ 2）灰尘、植被等遮挡损耗 肅 项目当地处荒草地、荒山、宜林地等环境，必然会地表植被和自然扬尘的灰尘以及阵列内部设 备的彼此遮挡的问题，对此参照西北勘测设计研究院有限公司基于科研实验电站的集团科研项目 《环境因素对光伏工程发电量影响研究研究成果报告》 和本公司项目投资运维公司的运维测试的统 计成果：灰尘的覆盖对光伏组件的发电量影响较大，灰尘密度越大，发电量下降多越多，随着时间 的推移灰尘在静态下密度达到 12.64g/m 3时，对造成发电量阶段性下降高达 20%；且风向和风速对灰 尘的在电站的部均匀分布对发电也会产生直接影响。 结合阳泉项目场址周边地貌， 在电站总体布置 中应用三维模拟分析进行量化阴影控制， 再者考虑到土地综合利用与未来运维智能和定期组件清洗 相结合，科学利用、多措共举下，本次对灰尘、植被等遮挡损耗取值为 2.20%。 薁 （ 3）温度影响损耗 螂 光伏组件工作温度可以由以下计算公式： 衿 Tc=(Ta+(219+832Kt) × (NOTC-20))/800 蒅 NOCT=45° C， Kt晴朗指数 0.7 ， Tc为光伏组件温度， 芃 Ta为环境温度 ?t=(Tc-25) ×ɑ，ɑ为光伏组件的温度功率衰减因子； 薀 结合农业种养殖的模式和当地气候、 气温条件， 根据光伏组件的温度效率系数≥ -0.39 %/℃的技 术指标要求， 利用收集到的典型月辐照度和温度数据， 采用上述公式结合光伏组件的串并联等方案， 进行不同辐射量和温度下的分析计算后，本次由温度引起的发电量损失取值为 1.85%。 罿 （ 4）光伏组件不匹配造成的损耗 袆 考虑到本次采用的均为高效光伏组件，组件电流、电压的差异，以及组件串联因为电流不一致 产生的效率降低现象会优于常规组件， 由于我公司采用组件电流分档技术提高组件输出一致性， 故 本次该损耗取值 1.3%。 蚁 （ 5）逆变器损耗 艿 结合阳泉基地项目的光照资源、地形差异的特点和光伏组串在位置、接线、匹配性的实际运行 状况， 就设备实际运行工况下自身综合效率而言， 会有一定提升， 这种提升综合了前端高效设备和 优化集成设计的优势， 兼顾了资源、 地形的突出劣势和发挥自身设备的高效因素情况下， 推荐工程 应用中的本设备项损耗，考虑取值 2.0%（考虑到本次招商文件要求的逆变器中国效率达到或超过 98.2%的要求）。 聿 （ 6）直流、交流线路损耗 肃 交直流损耗计算： 蒃 交 流 线 路 有 功 功 率 损 失 ： 肈 直 流 线 路 有 功 功 率 损 失 ： 腿 式中 ? 蒄 ——有功功率损失， W； 袁 R——线路电阻，Ω； 肁 I ——电流， A； 芈 暂 以 275Wp 光 伏 组 件 为 例 ，峰 值 功 率 电 流 8.69A ，交 流 损 耗 不 含 35kV 集 电 线 路 ， 根据上述公式和项目地典型子方阵布置方案，各方案功率损耗理论计算结果见下表： 袅 表各典型方案功率算好理论计算表 薃 典型子 阵 袀 方案 芈 电缆型号 芆 电缆长度 (km) 肁 电阻 虿 ( Ω /km） 莈 损耗百分比 莃 1MW 螃 组串式 蒈 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 4mm2 蒈 3.38 螄 4.61 芀 直流线损 蒁 0.235% 薈 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 6mm2 膄 5.04 羂 3.08 艿 ZR-YJY23-0.6/1kV-3 × 16mm 2 蚈 0.48 薅 1.15 莀 交流线损 羈 1.131% 螈 ZR-YJY23-0.6/1kV-3 × 150mm 2 羆 0.33 肂 0.124 肁 1.6MW 袇 组串式 膃 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 4mm 2 袄 5.52 螀 4.61 袇 直流线损 薄 0.236% 节 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 6mm 2 蕿 8.2 羇 3.08 羅 ZR-YJY23-0.6/1kV-3 × 16mm2 羄 0.76 1.15 交流线损 1.186% ZR-YJY23-0.6/1kV-3 × 150mm2 0.58 0.124 1MW 集中式 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 4mm2 3.118 4.61 直流线损 0.659% GF-WDZCEESR 23-1800V-2 × 6mm 2 5.968 3.08 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 50mm2 0.265 0.387 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 70mm2 0.26 0.268 YJY-0.6/1kV-3 × 185mm2 0.02 0.033 交流线损 0.333% 1MW 集散式 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 4mm2 3.118 4.61 直流线损 0.660% GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 6mm 2 5.968 3.08 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 35mm2 0.265 0.524 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 50mm2 0.26 0.387 YJY-0.6/1kV-3 × 185mm2 0.02 0.033 交流线损 0.244% 2MW 集散式 GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 4mm2 6.9 4.61 直流线损 0.726% GF-WDZCEESR23-1800V-2 × 6mm 2 12.8 3.08 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 35mm2 0.55 0.524 ZR-YJY23-0.6/1kV-2 × 50mm2 0.95 0.387 YJY-0.6/1kV-3 × 185mm2 0.02 0.033 交流线损 0.244% 结合上述计算分析，本次对直流电缆损耗取值为 2.0%，交流线路损耗取值为 1.0%。 （ 7）变压器损耗计算 本文采用均方根电流系数计算法， 根据目前电网公司在计算变压器损耗时普遍使用的 《功率因 数调整电费办法》和《广东省变压器损耗及功率因数计算方法和查对表》中， 变压器的运行能耗 2 2K额定铁损 时间 额定铜耗 时间 ， 计算公式为： 2 20 kPt P T P T K 。 由于 《广东省变压器损耗及功率因数计算方法和查对表》 中计算电度分别以用户设备利用率 （即 负载率 0.1 ， 0.3 ， 0.5 ， 0.7 ， 1.0 分段取值计算） ，使用相应典型负载率曲线进行积分后，全年日 可利用发电时长为 12h， 取 0.3 ，所得均方根电流系数如下表： 表均方根电流系数计算表 序号 负载率 K 备注 1 0.1 2.06 2 0.3 1.50 3 0.5 1.20 4 0.7 1.07 5 1.0 1.00 结合上述公式和参数，对不同变压器的损耗进行测算，见下表： 表不同变压器的损耗计算表 序号 变压器容量 (kVA) 空载损耗 (kW) 负载损耗 (kW) 损耗 (%) 使用数量（台） 平均损耗（ %） 1 1600 1.69 16.6 2.13% 20 2.09% 2 2000 1.99 19.7 2.01% 9 结合上述计算分析， 本项目采用箱变为 1600kVA及 2000kVA容量变压器， 变压器损耗取值为 2.09%。 （ 8）系统故障及维护损耗 结合我方参与设计的青海、 新疆等西部区域的电站的实际电站运维中出现的逆变器、 箱变等设 备的故障率和维护现状，本次对系统故障及维护损耗取值为 1%。 根据以上各部分的效率和损耗计算， 在不考虑弃光限电的情况下， 系统综合效率系数 K为 83.09%。 具体各系数取值见下表： 表系统效率计算 序号 项目 推荐投标 指标 备注 1 不可利用的太阳辐射损耗 4.30% 通过高效单晶硅光伏组件弱光效益、 固定可调支架三维设计精细化设计 2 灰尘、雪等遮挡损耗 2.20% 组件防尘涂膜、逆变器的动态组串监 测、 智能化主动化运维， 结合当地种养 殖的模式优势和人力成本优势， 加强清 洗与解决劳动力从业需求相结合； 3 温度影响损耗 1.85% 由于底层空间的利用， 地表温度上升有 一定抑制； 项目区域的自身气温条件良 好 4 光伏组件不匹配造成的损耗 1.35% 领跑者技术甚至更高效设备的应用 5 直流电缆损耗 2.00% 6 逆变器损耗 2.50% 多路 MPPT逆变器的适配性优势；在上 述优化的直流系统下实际工作工况下 逆变器综合性能较高 7 交流线路损耗 1.00% 8 变压器损耗 2.09% 9 系统故障及维护损耗 1.00% 10 系统综合效率系数 83.09% 发电量的分析计算 （ 1）取值依据 依据国能新能【 2015】 194号《关于促进先进光伏技术产品应用和产业升级的意见》，领跑者 先进技术产品应达到以下指标： 多晶硅、 单晶硅和薄膜光伏组件自项目投产运行之日起， 一年内衰 减率分别不高于 2.5%、 3%和 5%， 之后每年衰减率不高于 0.7%， 项目全生命周期内衰减率不高于 20%。 根据低衰减高功率 PERC优质单晶组件的介绍， PERC电池的长波效应优势保证了 PERC组件更好发 电能力量子效率体现了电池将光转换为电的能力， 量子效率越高， 电池效率越高； PERC单晶电池与 传统单晶电池的量子效率比较三种电池组件在高辐照度条件下相对效率相差不大； 在低辐照度条件 下， PERC单晶组件弱光响应优于常规单晶组件，常规单晶组件弱光响应优于常规多晶组件； PERC 单晶和常规单晶光谱范围更广， 从而具有更好的弱光发电能力， 这一优势在阴雨天更为突出； 在标 准相同辐照条件下，每千瓦单晶系统的年总发电量高于多晶系统约 3%左右。 美国 NREL（国家可再生能源实验室）在 2012年 6月出具的一份报告， “ PhotovoltaicDegradationRates- AnAnalyticalReview ”，回顾了近 40年所有期刊文献中关于单 个组件衰减和系统功率衰减分析的数据。对于单晶组件（ mono-Si）， 2000年以前安装的：年衰减 平均 0.47%， 2000年以后安装的：年衰减平均 0.36%。 （ 2）衰减系数的确定 结合以上 PERC优质单晶组件长期衰减参数，本阶段采用的单晶组件年衰减率暂取 0.55%，首年 衰减取 2%。组件 25年衰减结果如下： 表组件系统效率衰减表 年份 组件衰减系数 年份 组件衰减系数 第 1 年 98.0% 第 14 年 91.2% 第 2 年 97.5% 第 15 年 90.7% 第 3 年 96.9% 第 16 年 90.2% 第 4 年 96.4% 第 17 年 89.7% 第 5 年 95.9% 第 18 年 89.2% 第 6 年 95.3% 第 19 年 88.7% 第 7 年 94.8% 第 20 年 88.3% 第 8 年 94.3% 第 21 年 87.8% 第 9 年 93.8% 第 22 年 87.3% 第 10 年 93.3% 第 23 年 86.8% 第 11 年 92.7% 第 24 年 86.3% 第 12 年 92.2% 第 25 年 85.9% 第 13 年 91.7% 结合系统效率及组件衰减以及本工程不同运行方式的装机容量， 初步计算出不同运行方式下运 行期各年的年峰值利用小时数和本项目平均利用小时数。具体数值见下表。 表本工程逐年发电量及年利用小时数 年份 固定式运行方式 固定可调式运行方式 本项目综合水平 年总发电量 （万 kW· h） 年利用小时 数（ h） 年总发电量（万 kW· h） 年利用小时 数（ h） 年总发电量（万 kW· h） 年利用小时数 （ h） 第 1 年 5038.82 1259.70 1315.52 1315.52 6354.34 1270.87 第 2 年 5011.11 1252.78 1308.28 1308.28 6319.39 1263.88 第 3 年 4983.54 1245.89 1301.09 1301.09 6284.63 1256.93 第 4 年 4956.14 1239.03 1293.93 1293.93 6250.07 1250.01 第 5 年 4928.88 1232.22 1286.82 1286.82 6215.69 1243.14 第 6 年 4901.77 1225.44 1279.74 1279.74 6181.51 1236.30 第 7 年 4874.81 1218.70 1272.70 1272.70 6147.51 1229.50 第 8 年 4848.00 1212.00 1265.70 1265.70 6113.70 1222.74 第 9 年 4821.33 1205.33 1258.74 1258.74 6080.07 1216.01 第 10 年 4794.82 1198.70 1251.82 1251.82 6046.63 1209.33 第 11 年 4768.44 1192.11 1244.93 1244.93 6013.37 1202.67 第 12 年 4742.22 1185.55 1238.08 1238.08 5980.30 1196.06 第 13 年 4716.14 1179.03 1231.27 1231.27 5947.41 1189.48 第 14 年 4690.20 1172.55 1224.50 1224.50 5914.70 1182.94 第 15 年 4664.40 1166.10 1217.77 1217.77 5882.17 1176.43 第 16 年 4638.75 1159.69 1211.07 1211.07 5849.82 1169.96 第 17 年 4613.23 1153.31 1204.41 1204.41 5817.64 1163.53 第 18 年 4587.86 1146.97 1197.78 1197.78 5785.64 1157.13 第 19 年 4562.63 1140.66 1191.20 1191.20 5753.82 1150.76 第 20 年 4537.53 1134.38 1184.65 1184.65 5722.18 1144.44 第 21 年 4512.58 1128.14 1178.13 1178.13 5690.71 1138.14 第 22 年 4487.76 1121.94 1171.65 1171.65 5659.41 1131.88 第 23 年 4463.07 1115.77 1165.21 1165.21 5628.28 1125.66 第 24 年 4438.53 1109.63 1158.80 1158.80 5597.32 1119.46 第 25 年 4414.12 1103.53 1152.42 1152.42 5566.54 1113.31 25 年平均值 4719.87 1179.97 1232.25 1232.25 5952.11 1190.42