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本文档介绍了 Solargis Evaluate 中 Argus 光伏仿真引擎的光学仿真阶段。它解释了太阳能辐射如何转化为模块层级的全球倾斜辐照度（GTI），并考虑所有相关的光学损耗。
概述
光学仿真是Argus PV仿真链的第一 阶段 ，紧随 仿真输入收集之后。它利用输入阶段确定的场地参数和能源系统配置，计算光伏模块前后表面的全球倾斜辐照度（GTI）——这是所有后续电气计算的基础量。
这一阶段至关重要，因为它决定了在现实条件下每个光伏电池实际接收到多少太阳辐射。阿格斯光学仿真远超行业标准方法，结合 了佩雷斯的全天候天空模型 与无偏 的蒙特卡洛逆向光线追踪，实现了格点级的着色和辐照度计算精度。结果是对直接辐射、漫射辐射和反射辐射到达每个模块的高度详细表示，所有相关光学损耗依次应用。
光学仿真结果直接传入电气仿真阶段，GTI值被转换为直流功率输出。
该阶段包含的工艺
在Argus光伏模拟器光学仿真过程中，依次应用以下工艺：
天空辐照度模型（Perez全天候天空模型，通过PSA模型测定太阳位置）
远视距着色（视因子模型）
近着色 — 3D 反向光线追踪（无偏蒙特卡洛路径追踪）
土壤损失
角反射损耗（Martin和Ruiz模型）
谱校正（Lee 和 Panchula 模型）
光学仿真
天空辐照度模型
在Solargis Evaluate中，利用卫星来源的 全球水平辐射 （GHI）和 直接法辐射 （DNI）变量计算天空穹顶上的漫射辐射分布。这通过实施 Perez全天候天空模型实现。通过这些输入、太阳位置和发电厂的构型，还计算出无损耗的 理论全球倾斜辐照 （GTI）
太阳位置计算
太阳位置是利用 PSA模型 根据站点的地理坐标和日期-时间信息计算得出的。
有关佩雷斯全天候天空模型的详细情况及其与其他Solargis模拟器中使用的简单佩雷斯模型的比较，请参见 入射辐照度——天空辐照度。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GHI_NOSHD - 无地平线阴影损失的GHI
DNI_NOSHD - 无地平线着色损耗的DNI
DIF_NOSHD - 无地平线着色损失的DIF法
GTI_FRONT_NOSHD - 前置GTI无遮蔽损失
GTI_REAR_NOSHD - 无遮蔽损失的后置GTI
远地平线阴影
远视距着色效果通过 视因子模型进行模拟。项目参考点使用Solargis数据的默认视野。对于定义了段的能量系统，每个段的参考点预先加载远视界。远地平线由方位角和高度定义，可在能源系统设计器中 编辑 。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GHI_HORIZ_SHD - 带有地平线着色损失的GHI
DNI_HORIZ_SHD - 带地平线遮蔽损失的DNI
DIF_HORIZ_SHD - 带地平线着色损失的DIF算法
GTI_FRONT_HORIZ_SHD - 前置GTI的地平线着色损失
GTI_REAR_HORIZ_SHD - 后置GTI，地平线着色损失
GTI_HORIZ_SHD - GTI 前轮+后轮，地平线遮蔽损失
近阴影
近着影仿真是Argus光学仿真中最复杂的步骤。能源系统设计中的所有物体及周围地形都被放入一个三维计算场景中，在该场景中通过 无偏向的蒙特卡洛逆向光线追踪模拟直射光和漫射光。该方法能够实现单元级着色精度，适用于单面和双面系统，从而实现部分着色的精确模拟，而无需简化假设。
关于无偏蒙特卡洛逆向光线追踪法的详细情况，包括四步过程、NREL双面辐射度的验证以及与视因子模型的比较，请参见 入射辐照度——光线追踪。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GTI_FRONT_NEAR_SHD - 前置GTI带有地平线阴影和近阴影损失
GTI_REAR_NEAR_SHD - 后部GTI，带有地平线阴影和近阴影损失
土壤损失
土壤损失 是能量产额模拟中的关键因素，因为它们影响到达光伏电池的太阳辐射量。在Solargis Evaluate中，这些损失会应用到前一步计算的GTI上。对于双面能源系统，前后两侧分别进行模拟，而前侧损耗值的15%应用到后侧。
施法方法：污损通常以月平均数或单一年度数据计入。用户可以根据需要指定这些数值。
有关Solargis土壤模型的详细信息——包括颗粒积累公式、土壤比计算以及对全球51个站点的验证——请参见 土壤损失模型。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GTI_FRONT_SOIL - 带有地平线阴影、近阴影和污染损失的前方GTI
GTI_REAR_SOIL - 后部GTI，具地平线遮阳、近遮荫及污染损失
角反射损耗
角反射损耗 由入射角效应对光伏模块表面的影响引起。这些损耗非常重要，因为它们影响到达光伏电池的辐射。
Solargis Evaluate 采用 Martin 和 Ruiz 模型 来估算角度反射损耗。该模型使用角损耗系数，由Solargis根据光伏模块表面的性质，特别是其土壤状况估算。对于双面能量系统，前后侧分别进行模拟。
关于Martin和Ruiz模型的详细内容——包括入射角依赖曲线、表面性质因素，以及与PVsyst、SAM和SolarFarmer实现的对比——请参见 “入射辐照度——角损失。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GTI_FRONT_IAM - 前置GTI，带有地平线阴影、近阴影、污染和角度损失
GTI_REAR_IAM - 后置GTI，带有地平线阴影、近阴影、污染和角损
频谱校正
光谱校正 是仿真过程中的关键步骤，Solargis Evaluate 使用了 Lee 和 Panchula 模型 来实现这一目的。
光谱响应度校正的比强度取决于两个关键的大气因素：
空气团：这表示阳光穿过地球大气的光学路径长度。随着太阳位置靠近地平线，光谱分布也会增加，影响阳光的光谱分布。
可降水含水量：指大气柱中总水蒸气的总量。
关于Lee & Panchula模型的详细情况——包括空气质量和可降水含水量的作用、模块类型系数，以及与Prospect、PVsyst和SolarFarmer实现的比较——请参见 入射辐照度——光谱校正。
Solargis 评估与该阶段仿真相关的数据导出参数
在 数据导出中选择以下参数：
GTI_FRONT_SPECTRAL - 前置GTI，带有地平线阴影、近阴影、污染、角度和光谱损失
GTI_REAR_SPECTRAL - 后部GTI，带有地平线阴影、近阴影、污染、角度和光谱损失
延伸阅读
Perez 斜面漫射辐照度模型的简化版。理查德·佩雷斯、罗伯特·西尔斯、皮埃尔·伊内肯、罗纳德·斯图尔特和大卫·梅尼库奇。
天空亮度分布全天候模型——初步配置与验证。R. 佩雷斯、R. 西尔斯和J. 米哈尔斯基。
更新PSA太阳位置算法。曼努埃尔·J·布兰科、基普罗斯·米利多尼斯和阿里斯蒂德斯·M·博纳诺斯。
将光线追踪渲染技术与地面测量进行比较，以提升太阳辐射建模效果。 L. 德冯茨、P. 奥罗西、T. 切贝考尔和B. 施尼勒。
用于预测光伏电池板时间序列污染的简单模型。M. 科埃略和L. 博伊尔。
通过解析模型计算PV模块在场条件下的角损耗。马丁·N.和鲁伊斯·J.M.
基于空气质量和可降水量的光伏组件性能光谱校正。李，M.，和潘丘拉，A。
兰伯特W函数用于物理应用。D.Veberič。