Argus PV 仿真链

机器翻译，未经校对人员审核，可能存在错误。

在本文件中

本文档对Solargis Evaluate中使用的Argus PV仿真引擎进行了高级介绍。它描述了模拟的目的和结构，总结了模拟链的每个阶段，并解释了在哪里可以找到每个阶段的详细方法论文档。

概述

Argus 光伏模拟器是 Solargis 最先进的能量产额模拟引擎，集成于 Solargis Evaluate。它根据场地的太阳辐射数据、气象条件、环境因素以及能源系统的整体技术配置，估算光伏电站的发电量。

Argus通过结合其他商业模拟器中无法获得的技术和模型，树立了光伏模拟精度的新标准。行业标准工具如PVsist和SAM使用视因子模型，假设反射光线各向同性散射。Argus更进一步：它采用 无偏的蒙特卡洛后向光线追踪 技术，结合Perez的全天候天空模型，模拟单个光伏单元层面的光线——以视因子方法无法达到的精度考虑直接辐射、漫反射辐射和反射辐射。这使得复杂布局能够进行精确的着色模拟，包括单个单元格的部分着色和单元格间的间隙。

除了光线追踪，Argus还具备多项能力，在太阳能仿真领域脱颖而出：

专有基于物理的污渍模型——动态估计全球任意地点的大气污染数据、降雨、风力和模块倾斜的污损损失，而非依赖用户指定的月度百分比。
雪失模拟 ——集成 Solargis雪失模型，量化雪覆盖带来的能量损失，这是大多数模拟工具中未原生建模的因素。
瞬态热修正 ——利用加权移动平均温度模型考虑光伏模块的热惯性，提高在快速变化辐照度条件下的精度。
光谱校正 ——基于气团和可降水含水量应用李氏和潘丘拉模型，捕捉大气成分对模块光谱响应的影响。
单元级IV曲线仿真 ——利用De Soto单二极管模型计算电厂中每个光伏电池的电流-电压（IV）曲线，消除了其他工具所需的简化部分着色假设。
全双面仿真 ——对双面能源系统进行独立的前后光线追踪，应用来自 PV组件目录（PVCC）模块的双面性因子。
IEC 61724-3合规——技术不可用损耗的实施遵循IEC技术规范61724-3，确保结果符合光伏系统能源评估的国际标准。

Flowchart illustrating inputs and computations for evaluating PV simulation processes.

Argus PV模拟器——模拟阶段

模拟链分为四个顺序阶段，每个阶段都在前一阶段的结果基础上进行扩展。

第一阶段：仿真输入

仿真输入是Argus仿真链的基础。在任何计算开始之前，模拟器会收集所有定义场地条件和能源系统配置的数据。这些输入的准确性决定了后续所有结果的可靠性。

太阳几何 ——太阳位置（方位角和海拔）是利用PSA模型根据地理坐标和日期-时间信息计算得出的。所有阴影、辐照度和光学计算都需要精确的太阳位置。
GHI和DNI ——全球水平辐照和直接正规辐照以Solargis时间序列或典型气象年（TMY）数据的形式提供，分辨率为15分钟或1分钟。这些是驱动整个模拟的主要太阳辐射输入。
地形与地平线 ——地形以30米或90米的空间分辨率来源，并被视为阴影对象;索拉吉斯派生的地平线以7.5度水平分辨率提供。两者都决定了每个段施加的远场和近场着色。
反照率——每个项目每月对地面反照率和物体反照率值进行配置，影响反射辐射分量到达模块表面，包括双面系统中的后侧辐照度。
气象参数 ——包括空气温度、风速、大气压、可降水量、降水量、尘埃和降雪等参数以时间序列形式提供。这些驱动热损失、光谱模型、污染模型和雪损失模型。
能源系统配置 ——物理布局（安装系统、间距、遮阳物体）和电气布局（光伏模块、串管、逆变器、变压器、电网连接）由能源系统设计器定义。所有系统元素都参与着色和电气计算。
光伏组件和逆变器规格 ——经过验证的组件参数来源于光伏组件目录（PVCC），确保电气仿真输入的一致性和高质量。

关于仿真输入的完整细节，请参见 Argus仿真输入。

第二阶段：光学仿真

光学仿真计算在实际条件下每个光伏模块表面接收的太阳辐射量，并依次应用所有光学损耗。其输出——每个单元的光谱校正全局倾斜辐照度（GTI）——是电气仿真的直接输入。

天空辐照度模型 ——Perez的全天候天空模型利用GHI和DNI输入在穹顶内分布漫射辐射，理论上的无损耗GTI是从这些分布中计算出来的。该模型被广泛认为是针对各向异性天空条件最准确的模型，并成为后续所有辐照度计算的基础。
远视距着色 ——地平线着色使用视因子模型，远视线从Solargis数据中预先加载到每个段的参考点。这在近场计算开始前消除了被远处地形特征阻挡的辐照度。
近着色——3D后向光线追踪 ——所有系统对象及周围地形被放置在3D计算场景中，并分别使用无偏蒙特卡洛路径追踪模拟，分别针对前后模块表面。这是目前计算最严谨的着色方法，能够实现单元级的精度和部分着色的正确建模，而无需简化假设。
土壤损失 ——Solargis专有的土壤损失模型基于大气颗粒浓度、风速和降雨，并以月度或年度衰减形式应用于GTI两个模块面。对于干旱或污染环境的场地，准确的土壤估算至关重要，因为损失可能超过20%。
角反射损耗 ——Martin和Ruiz模型通过根据模块光学特性估算的角损耗系数，考虑了由入射角对模块表面造成的光学损耗。这些损耗在低太阳角度下增加，影响到达光伏电池的总辐射量。
光谱校正 ——Lee和Panchula模型通过空气质量和可降水含水量作为输入，校正入射阳光与模块光谱响应度之间的光谱不匹配。这一修正反映了大气成分对能量转换效率的影响，而能量转换效率因气候和季节而显著变化。

有关光学仿真的完整细节，请参见 Argus光学仿真。

第三阶段：电气模拟

电气仿真将光学级的光谱校正GTI转换为电网连接点的交流电，涵盖从光伏电池到电网路径上的所有电气损耗。它贯穿整个过程使用组件级模型，消除了对简化损耗假设的需求。

照射转换为直流电——德索托的单二极管模型利用PVCC中的五个电气参数和瞬态热修正模型中的电池温度，为电厂内每个光伏电池生成IV曲线。这种单元级方法使模拟器能够捕捉字符串性能的部分着色效应，而无需泛泛的不匹配修正因子。
逆变器削波损耗 ——当直流阵列输出超过逆变器的额定交流容量时，多余的功率被削波并丢失。削波损耗通过逆变器输入处的串IV曲线计算，反映每个时间步的真实工作条件。
电网电力限制损耗 ——如果电网运营商设定的输电限制低于电站额定输出，逆变器会相应减少输出。该损耗直接从能源系统设计器定义的电网连接设置中应用。
直流损耗 ——直流电缆和合路盒中的电阻损耗以标准测试条件（STC）下直流功率的百分比施加。Solargis Evaluate 中的默认值为 2%，可在能源系统设计器中的布线部分调整。
逆变器直流/交流转换——桑迪亚逆变器模型通过根据运行和环境条件确定逆变器效率，将直流输入转换为交流输出，并根据用户指定的功率因数计算有功和无功功率组成部分。包括夜间待命用电在内的损失均来自PVCC。
辅助损耗 ——监测系统、跟踪驱动、照明、供暖和制冷及其他辅助设备的消耗，按恒定损耗（昼夜）和比例损耗扣除。这些损耗与逆变器和变压器的损耗是分开的。
变压器损耗 ——Solargis专有变压器模型分别考虑了各级变压器的无负荷（铁）损耗和负载（铜）损耗，涵盖逆变器和电力变压器。损耗会根据每个变压器的额定功率和设置单独计算。
交流损耗 ——交流电缆中的电阻损耗根据电厂变压器级数不同，分别施加在低压（LV）、中压（MV）和高压（HV）级。默认值分别为1%、0.5%和0.05%，均可在能源系统设计器中调整。

有关电气仿真的完整细节，请参见 Argus电气仿真。

第四阶段：后期处理

后处理是Argus仿真链的最后阶段，在电气仿真产生交流电输出后应用于电网。它考虑了影响长期能源输送的系统层面因素，无法在电气仿真本身中建模。

系统不可用损失 ——因意外设备故障、定期维护以及外部事件（如电网缩减）造成的电力损失，分别被量化为内部和外部不可用。这些损耗是根据IEC技术规范61724-3实现的，该规范定义了光伏系统的能源评估方法。
雪损 ——Solargis雪损模型利用气象时间序列数据估算光伏模块积雪覆盖造成的能量损失。雪损具有特定地点性，在高纬度或高海拔地区可能显著。
长期退化 ——光伏组件及其他组件随时间的性能下降被建模为25年，分别应用于第一年及之后的退化速率。降解应用于基于模拟历史数据得出的长期平均PVOUT和性能比（PR）。

有关后处理的详细信息，请参见 Argus后处理。