太阳能光伏发电系统发电量的预测方法.pdf

专辑智能建筑 电气 技术 29太阳能光伏发电技术2011 年 4 月 第 5 卷 第 2 期摘 要 本文介绍太阳能光伏发电系统发电量的两种预测方法——日本工业标准中的预测方法和在模拟计算软件中使用的三维模拟计算法。关键词 太阳能光伏发电系统 发电量 预测方法 日本工业标准三维模拟Abstract This article introduces two ways to estimate generating electric energy by PV power system, the estimation method of Japanese Industrial Standards(JIS) and the 3D simulation method used in simulation software.Keywords PV power system, generating electric energy, estimation method, JIS, 3D simulation method1 概述充分考虑影响太阳能光伏发电系统发电量的各种主要因素， 对系统发电量进行科学预测， 对于系统的项目投资可行性分析以及系统的最优化设计等有重要作用。 本文首先分析影响系统发电量的各种因素， 然后介绍日本工业标准 (JIS) 中的发电量的简易预测方法， 以及对系统最优化设计更有参考作用的三维模拟计算方法。2 影响太阳能光伏发电系统发电量的各种因素太阳能光伏发电系统发电量受当地日射量、 温度、 太阳能电池板性能以及阴影等多种因素影响。2.1 日射量太阳能电池板接受到的日射量的大小直接影响发电量， 日射量越大， 发电量越大。日射强度与季节、 时间、 地理位置有直接的关系。夏季日射时间较长， 发电量较大 ； 冬季日射时间短， 发电量低。 一天中通常正午太阳高度较大， 到达的日射量较大， 发电量也会较大。 纬度越低的地区， 太阳入射角越大， 日射强度越大， 发电量也会越大。太阳能电池板方位角、 倾斜角和设置场所的选取也是一个重要因素。 一般情况下太阳能电池板朝向正南时发电量能达到最大， 东南、 西南朝向时发电量会降低大约 10%， 东、 西朝向时发电量会降低大约 20%。倾斜角的选取和当地的纬度有关， 在中国和日本， 最佳倾斜角一般在 15° 和 45° 之间。 太阳能电池板的设置场所（如墙壁、 屋顶等） 不一样， 所接受到的日射量也不一样， 发电量也不一样。天气和周边环境的因素也不可忽略。 阴雨天和雪天， 日射量少， 发电量会受到抑制。 太阳能电池板周边建筑物、 树木的阴影也会对发电量产生影响。 阴影的面积、 形状、 浓度不同， 影响程度也不同。2.2 太阳能电池板类型不同类型的太阳能电池板各有其特点， 表面反射率不同， 分光感度特性不同， 转换效率也不一样， 这对发电量的影响较为明显。 一般来讲， 单晶硅电池转换效率高， 但成本高 ； 而多晶硅电池转换效率虽略低于单晶硅电池， 但性价比高， 适合量产。 目前市场上太阳能电池板产品的转换效率在 10% 左右， HIT 太阳能电池的转换效率略高（例如 HIT-215 的转换效率最大可达到 16.8%） 。2.3 太阳能电池板温度太阳能电池板温度、 大气温度等对太阳能电池的发电量也有影响。 尽管不同的太阳能电池板的温度特性可能略有差异， 但一般情况下， 随着温度的上升， 转太阳能光伏发电系统发电量的Estimation Methods of Generating Electric Energy by PV Power SystemYang Chao / KURENUMA HIROKI预测方法杨 超 / 沼 弘贵 （ 株式会社 EPCO， 东京 120-0036 ）Special Features论文荟萃www.znjzdq.cn30April 2011 Vol.5 No.2换效率降低， 输出功率下降。2.4 配线方案对同样面积的两块太阳能电池板， 在其他外界条件恒定的情况下， 即使是同样形状大小的阴影， 不同的内部配线也会造成发电量上的差异。例如图 1 中电池组按照横向串联配线， 在阴影作用下只有一个回路受影响， 其他回路的电池组产电量基本不发生变化。 而图 2 中按照竖向串联配线的电池组， 每个回路的输出电压都会受到阴影影响而降低，电流也都会发生变化， 导致整体的电能输出较前者低。在配线设计时， 综合考虑周边建筑物， 树木的阴影因素， 设计更加合理的配线方案能在一定程度上提高发电效率。2.5 其他因素此外， 风速、 逆变器转换效率、 太阳能电池板上的异物等都会对实际发电量造成影响。3 日本工业标准（ JIS ）中的发电量预测方法3.1 JIS 计算方法3.1.1 标准太阳能电池板输出 PAS 的计算标准太阳能电池板输出的计算公式如下 ：PAS =PMS× n其中， PMS 表示电池板产品说明书或相关技术资料等内所记载的单位太阳能电池模块在标准试验条件下的输出， n 表示太阳能电池模块的数目。3.1.2 基本设计系数的计算基本设计系数由根据太阳能发电系统的基本构成设定的一组系数计算得出 ：K =K HD × K PD × K PM × K PA×η INO 其中有日射量年变动修正系数 K HD ， 经时变化修正系数 K PD， 太阳能电池负载整合修正系数 K PM ， 太阳能电池回路修正系数 KPA， 逆变器的转换效率 η INO 等。不同的发电系统， 基本设计系数不全一样， 上式为无蓄电池的太阳能光伏发电系统计算公式， 其他类型系统的计算公式参照 JIS详细技术标准。3.1.3 月平均日累积倾斜面日射量 HS 的取得JIS 提供了不同设置地点、 不同太阳能电池方位角、 不同太阳能电池倾斜角的数据资料， 根据实际系统最接近的地点、 方位角、 倾斜角， 就可以取得所需月平均日累积倾斜面日射量 HS。3.1.4 月累积倾斜面日射量 HAM 的计算月累积倾斜面日射量等于 HS 乘以该月的天数 ：HAM =H S× d3.1.5 温度修正系数 K PT 的计算温度修正系数的计算公式 ：其中， α Pmax 表示 最 大 输 出 温 度 系 数 （ 结晶系 ： － 0.40 ~ － 0.50(%/℃ )） ， T CR 表示加重平均太阳能电池模块的温度 ：TCR=TAV + ? T 式（ 2）其中 TAV 是月平均气温， 可以从统计数据中获得。? T 是太阳能电池模块的温度上升调整值， 根据电池板放置位置和方式的不同调整值也不同， JIS 也提供了参考值。3.1.6 综合设计系数 K 的计算综合设计系数 K 等于基本设计系数 K 和温度修正系数 K PT 的乘积 ：K=K × KPT 式（ 3）3.1.7 各月系统发电量 EPM 的计算由前面计算得到的综合设计系数 K， 标准太阳能电池板输出 PAS， 月累积倾斜面日射量 HAM 和标准测试条件下的日射强度 GS， 可以计算得到一个月的系统发电量推算值 ：EPM =K × PAS× HAM / GS 式（ 4）其中， JIS 规定的标准测试条件下的日射强度为GS 为 1kM/m 2。3.2 计算案例例如下面的太阳能光伏发电系统信息 ：容量 ： 3.00kW 设置地点 ： 东京方位 ： 正南 倾斜角 ： 3o按照 JIS 推算方法， 预测值的计算流程如下 ： 首图 1 横向串联配线 图 2 竖向串联配线α Pmax(T CR-25)100K PT=1+ 式（ 1）专辑智能建筑 电气 技术 31太阳能光伏发电技术2011 年 4 月 第 5 卷 第 2 期先从给定信息知道太阳能电池板的标准输出 PAS 为3.00kW。 月平均日累积倾斜面日射量从 JIS提供的数据资料取得。 月平均气温也可以根据统计资料取得。基本设计系数 K 参照 JIS 标准值为 0.756( 以表 1 提供的系统数值计算得出 )。 加重平均模块温度上升调整值? T 也可以参照 JIS 取 21.5℃ （具体参见表 1） ， 进而利用式（ 1） 计算出各月加重平均模块温度 T CR。 利用式（ 2） 计算得到各月的温度修正系数 K PT 值。 温度修正系数 K PT 和基本设计系数 K 做乘积式（ 3） 便可得到各月的综合设计系数 K， 然后代入式（ 4） 就可以计算出该发电系统各月的月发电量预测值。 最后用各月预测月发电量累积得到预测年发电量。 案例结果参见表 2。表 1 JIS 预测方法各参数名称、 记号及参考值参数名称 记号 参考值日射量年变动修正系数 KHD 0.97经时变化修正系数 KPD 结晶系 0.95非结晶系 0.87太阳能电池回路修正系数 KPA 0.97太阳能电池负载整合修正系数 KPM 并网型 0.94独立型 0.89逆变器转换效率 η IN0 0.90架台设置型 18.4屋顶放置型 21.5加重平均模块温度上升调整值 ? T 屋顶一体型 25.4建材一体型 28.0最大输出温度系数 α Pmax 结晶系 -0.40~-0.50(%/ ℃ )4 三维模拟计算法三维模拟计算法从太阳能电池的电路特性出发，寻找特定时刻瞬间的最大输出功率， 计算出瞬间发电量， 进而计算出每天的日发电量， 每月的月发电量， 最后累积得到年发电量。 该方法计算较为复杂， 但因为充分考虑了影响发电量的各种因素（如阴影和配线等） ， 对系统的最优化设计更具参考价值。4.1 计算方法4.1.1 太阳高度方位角的计算根据 Spencer法， 太阳高度 H 和太阳方位角 P 的计算公式如下 ：H=sin-1(cosLcosDcosT+sinDsinL)D=0.006918-0.399912cosK+0.070257sinK-0.006758cos2K+0.000908sin2KK=2π (n-1) / 365其中， L 为纬度， T 为时角， D 为太阳赤纬， n 是一年中经过的天数。4.1.2 日射量计算当太阳高度 H 低于 0° 时（夜晚） 日射量为 0， 当太阳高度 H 大于 0° 时（白天） ， 特定时刻的水平面日射量 P0， 直射日射量 P0d， 散射日射量 P0r 的计算公式如下 ： H0 =cos(σ -φ )其中 H0 为正午太阳高度， σ 为太阳赤纬， φ 为北纬。若把地面积雪的影响忽略不计， 直接日射 Pd， 散射日射量 Pr， 倾斜面的日射量 Ps 计算公式为 ：其中 θ 为太阳电池倾斜角， α 为太阳电池方位角， ω 为时角， ρ 为太阳光的地面反射率。表 2 JIS 预测方法计算结果P=sin-1 ( )cosDsinTcosHPd =(sinHcosθ － sinθ cosα sinσ cosφ +sinθ cosαcosσ sinφ cosω + sinθ sinα cosσ sinω )P0dPs =Pd+PrPr = P0r(1+cosθ ) ρ P0(1- cosθ )+22P0=0.42sinH+ sin2H － sin3H2.92-H02H02.92-H04H0P0d = － 0.54661.323P0sinHP0r =P0 － P0dsinH2月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12日累计倾斜面日射量 (kWh/ ｍ ２ 日 ) 3.67 3.73 4.14 4.12 4.39 3.77 3.74 4.22 3.39 3.32 3.10 3.29月累计倾斜面日射量 (kWh/ ｍ ２ 月 ) 114 104 128 124 136 113 116 131 102 103 93 102平均气温（ ℃ ） 5.2 5.6 8.5 14.1 18.6 21.7 25.2 27.1 23.2 17.6 12.6 7.9基本设计系数 K 0.756加重平均模块温度上升调整值 ? T（ ℃ ） 21.5加重平均模块温度 TCR（ ℃ ） 26.7 27.1 30.0 35.6 40.1 43.2 46.7 48.6 44.7 39.1 34.1 29.4温度修正系数 KPT ( 系数 -0.5%) 0.992 0.990 0.975 0.947 0.925 0.909 0.892 0.882 0.902 0.930 0.955 0.978综合修正系数 K 0.750 0.748 0.737 0.716 0.699 0.687 0.674 0.667 0.682 0.703 0.722 0.739系统发电量 EPM (kWh) 256.5 233.4 283 266.4 285.2 232.9 234.6 262.1 208.7 217.2 201.4 226.1预测年发电量 (kWh) 2907.5Special Features论文荟萃www.znjzdq.cn32April 2011 Vol.5 No.2由上面的公式可以得到各种日射量的理论值， 然后和当地历史气象资料（日射量） 相结合， 可以矫正得到较准确的日射量预测值。 矫正方法如下 ：1） 取得当地历史上指定月的平均水平面日射量 ；2） 由上面的公式计算出指定月特定日（ 15 日） 的全天水平面日射量曲线， 并且可以得到水平面全天日射量的理论值 ；3） 求出水平面全天日射量理论值与实际值的比率 ；4） 将第二步的水平面日射曲线乘以第三步求出的比率， 得出矫正后的水平面日射量曲线 ；5） 由第四步矫正后的水平面日射量曲线求得倾斜面各种日射量。4.1.3 大气温度计算可以由当地的历史气象数据（平均气温， 最高平均气温， 最低平均气温） 预测指定日的气温变化曲线。4.1.4 太阳能电池温度计算太阳电池温度 TC 可以由气温 Tair 和日射强度 Ga（水平面日射量） 计算得出 ：TC=b1× Tair +b2× Ga+b3其中 b1 为气温回归系数 1.0， 一般设定为 1.0 ； b2 为日射强度回归系数， 值为 30 ?45 之间， 一般设定为 45 ； b3 为常数， 主要考虑风速的影响， 一般设定为负值。4.1.5 太阳能电池等效电路图 3 太阳能电池的等效电路太阳能电池的等效电路如图 3 所示。图中 I、 V 为电路的电流和电压。 Iph 是光生电流， Rs 是电池内部串联电阻， Rsh 是内部并联电阻。 由当地历史气象数据（日射量， 气温） 等可以计算出任意时刻太阳能电池所接受的日射量、 太阳电池板温度 Tc， 进而算出该时间点上的 I ph、 Rs、 Rsh。 计算公式如下 ：其中， Ha 为太阳能电池表面日射强度。 I o 为二极管饱和电流。 I ph0， I o0， Rs0， Rsh0 是 Iph、 I 0、 Rs、 Rsh 在标准状态（温度 25℃ ， 日射强度为 1kW/m 2） 下的数值。4.1.6 太阳能光伏系统 I-V 性能曲线与图 3 对应的太阳能电池的 I-V 关系计算式为 ：I=I ph － I0{exp[C × (V+I × R5)] － 1} － (V+I × R5) / Rsh C=q / (D P× k× Tc)其中， DP 是二极管完美因子。对上面的计算公式进行数值计算可以得出， 太阳能电池组里每一个太阳能电池的瞬时电流与瞬时电压的关系， 进而得到整个太阳能光伏系统的特定时刻的 I-V 性能曲线（如图 4） 。图 4 太阳能光伏系统 I-V 性能曲线4.1.7 太阳能光伏系统年发电量的预测从 I-V 性能曲线， 我们能得到任意时间点最佳输出功率， 从而预测出瞬间发电量（最大输出功率点） 。 同样， 我们能得到一年中每时每刻的瞬间发电量， 进而累积得到日预测发电量、 月预测发电量、 年预测发电量。4.2 与 JIS 的预测方法的比较三维模拟计算法和 JIS 的预测方法相比主要有以下三个特点 ：I ph=I ph0[1+5.1029× 10-4 (Tc - 298.16)] × {1.03H a-0.03[1-exp(-8H a)]}I 0 = I o0exp[0.09672(Tc - 298.16)]Rs=Rs0[1+3.3717× 10-3(Tc - 298.16)+9.7058× 10-5 (Tc - 298.16)2]Rsh= 1+5.7987× 10-3 (Tc - 298.16)+1.6129× 10-4(Tc - 298.16)2Rsh0电力/W电压 / V电流/A专辑智能建筑 电气 技术 33太阳能光伏发电技术2011 年 4 月 第 5 卷 第 2 期1） 通过三维立体设计， 充分考虑到了太阳能光伏发电系统周围建筑物阴影的影响。 当太阳能电池板受日照阴影影响时， 计算中采用的日射量是无阴影情况下的日射量的（ 100 － 阴影浓度） %（其中， 阴影浓度的值为 0 ? 100） 。2） 不是年发电量的简单预测， 而是每时每刻的瞬间发电量的累积。 计算精确度更高。3） 由于考虑到太阳能光伏系统中每一个太阳能电池的各项具体参数， 能够反映出配线方案对发电量的影响， 例如 2.4 中提到的图 1 与图 2 配线方案引起的发电量的差异。4.3 计算实例太阳能光伏发电系统信息 ：设置地点 ： 东京容量 ： 3.02kW太阳能电池 ： Sample 20 枚方位 ： 正南配线方式 ： 5 串联， 4 并联倾斜角 ： 30o逆变器转换效率 ： 92%该 系 统 如 用 JIS的 预 测 方 法 预 测 发 电 量 为2925.9kWh。 如用三维模拟计算方法预测， 三维设计见图 5。 三维设计反映出了每时每刻周围建筑物对太阳能电池产生的阴影。 三维模拟计算法的计算结果如表 3 所示。三维模拟计算法的预测发电量比 JIS预测方法的预测发电量低 9%。 差异的原因在于三维模拟计算法考虑到了光照阴影的影响。 其预测值更有参考意义。4.4 相关数据的取得太阳能电池板的相关数据可以从生产厂家处获得 ； 配线方案可以从设计方获得 ； 设置场所的气象数据（日射量、 气温等） 可以通过当地气象机关获得。日本工业标准（ JIS） 计算方法中使用到的水平面日射量来源于由日本气象协会发布的 2000 年度日本新能源产业技术综合开发机构委托业务成果报告书。 其中有全日本 801 个气象地点的数据资料。 JIS 计算法中的气温采用当地月平均气温值。 三维模拟计算法中可以使用的水平面日射量来源于由日本气象协会发布的 1986 年度（ 225 个气象地点数据） 、 1996 年度（ METPV-1 数 据 ） 、 2000 年 度（ METPV-2 数 据 或 者801 个气象地点数据） 日本新能源产业技术综合开发机构委托业务成果报告书。 其中 METPV-1、 METPV-2均有 150 个气象地点的数据。 三维模拟计算法中使用的气温数据包括月平均气温， 月平均最低气温和月平均最高气温。5 发电量预测的应用无论是 JIS 的预测方法还是三维模拟计算法， 均是采用过去的气象数据（水平面日射量、 气温） 来预测之后的发电量。 由于每年的日射量、 气温均有不同程度的变化， 预测的发电量不可避免地会与实际发电量有差异。 对发电量进行预测的重要意义在于对系统的最优化设计提供参考。 通过调节太阳能电池板的设置位置来尽量减少日照阴影的面积 ； 通过合理设计接线方式来尽量减弱日照阴影的影响等。 最终得到发电量最大的最优化设计方案。例如利用三维模拟计算方法设计的 50kW 太阳能光伏发电系统的设计方案和预测发电量如下 ：在本系统中， 太阳能电池板需要配置在建筑物屋顶， 并且屋顶有围栏等物体会对太阳能电池板产生阴影。图 5 三维模拟计算法三维设计 表 3 三维模拟计算方法计算结果月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12倾斜面月日射量（ kWh/m 2） 108.05 102.72 126.39 123.28 136.47 112.69 115.57 130.10 103.46 103.31 93.04 99.03预测平均气温（ ℃ ） 5.98 6.14 8.83 14.31 18.77 21.95 25.45 27.32 23.77 18.41 13.28 8.77系统发电量 (kWh) 238.54 221.81 257.97 235.66 258.50 204.89 207.73 238.62 192.20 208.02 195.43 213.92预测年发电量 (kWh) 2673.29Special Features论文荟萃www.znjzdq.cn34April 2011 Vol.5 No.2图 8 深圳 50kW 太阳能光伏发电系统预测发电量设计时通过调节太阳能电池板的位置， 尽量减少了围栏等造成的阴影， 从而能够获得最大的日射量，得到了发电量最大的最优化设计方案。参考文献[1] Japanese Industrial Standards Committee. Estimation method of generating electric energy by PV power system JIS C 8907:2005[M]. Tokyo: Japanese Standards Association, 2005.图 6 深圳 50kW 太阳能光伏发电系统全体效果图 图 7 深圳 50kW 太阳能光伏发电系统太阳能光电板配置图E本光伏系统的年发电量 69503 o节省标准煤 2502.08Kgco 2 减排 69294.49Kgso 2 减排 820.13Kg氮氧化物减排 298.8629Kg安科瑞被列入上海市智能电网产业重点企业名录上海市经信委为进一步聚焦支持智能电网重点领域、 重点企业和重点项目， 合力推动智能电网产业的加快发展， 为上海打造国内高水平的智能电网示范应用基地、 智能电网技术研发基地、 智能电网产业发展基地夯实基础， 围绕新能源接入与控制、 电力储能、 电力电子、 智能变电站、 智能配网和用户端、 相关信息软件与网络安全、 高温超导等重点发展领域， 形成一批具备一定竞争优势的骨干企业。 为此， 上海经信委于 2011 年2 月 28 日发布了《上海市智能电网产业重点企业名录（第一批） 》 ， 其中上海安科瑞、 上海电力公司、 上海电科所等 40 家企业入选。 各区、 县政府将在财政、 金融、 土地、 建设等方面给予扶持优惠。