Argus 仿真后处理概述

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在本文件中

本文档介绍了 Solargis Evaluate 中 Argus 光伏仿真引擎的后处理阶段。它解释了系统层面的损耗——电气仿真未捕捉到的——如何被应用到最终的能量产额估算。

概述

后处理是Argus光伏模拟链的 最后阶段 ，在电气仿真产生电网连接处的交流功率输出后进行。虽然电气模拟考虑了电厂组件内的所有物理损失，但后处理则处理影响长期能源输送的系统级因素：非计划性和计划性停机、天气相关事件如积雪覆盖，以及光伏组件性能在运行寿命内逐渐下降。

这一阶段很重要，因为它弥合了理想化组件性能与投资者和资产所有者在财务规划和绩效评估中依赖的实际长期能源收益率之间的差距。此处量化的损耗基于IEC技术规范61724-3，并报告于Solargis评估分析部分及报告中。它们不包含在导出的时间序列数据中，但用于产生最终的PVOUT和绩效比率（PR）数据，用于收益率分析和长期预测。

Solargis 评估以模拟历史平均值为基线，建模可追溯至25年后的长期退化情况。

该阶段包含的工艺

后处理过程中会应用以下工艺：

系统不可用性损失（内部和外部技术事件）
降雪损失（Solargis降雪模型）
长期退化（第一年和年度退化率）

后期处理

无法使用及降雪损失

系统不可用损耗量化因能源系统或其组件停机或功率输出受限而产生的电力损失。这些损失可分为两大类：

技术事件：因 内部原因 （设备故障或定期维护工作）及 外部原因 （电网连接问题、限制运营）而发生。
天气事件：由光伏组件的积雪覆盖引起。

Solargis 评估中使用的默认值：

参数	默认值
内部不可用损耗	0.5%
外部不可用损失	0%
雪损	0%

注：技术损耗的实施基于 IEC技术规范61724-3，该规范规定了光伏系统的能源评估方法。

在Solargis Evaluation中设置不可用损失

默认的不可用损失可以在能源系统设计器的损失部分进行调整。通过Solargis雪损失模型模拟了降雪损失。

长期退化

光伏组件及其他组件的性能 会随着时间下降，长期的退化是性能下降的衡量标准。通常，光伏组件在其生命周期的最初几年经历更快的退化。

Solargis 评估模型，展望光伏电厂运行25年后的长期退化。我们使用模拟历史数据中的长期平均年发电量（PVOUT专属和总发电）和性能比（PR），并将指定的降级速率应用于这些数据，以估算预期的未来PVOUT和PR。

降解速率

根据商业项目的现场经验，良好制造的光伏组件的长期年度性能下降大致如下：

第一年0.8%
后续年份为0.5%

注意：此假设包括模块的初始劣化。

在Solargis Evaluation中设定长期降解损失

默认的长期退化损耗可在能源系统设计器的损耗部分进行调整。你可以设置：

第一年的降级损失
随后几年的年度退化损失

仿真输出

模拟结果即为能量系统的功率输出，称为 PVOUT。它以绝对数和比PVOUT标准化，并归一化为发电厂装机容量。

模拟结果在Solargis评估分析部分以众多图表和表格形式可视化。数据被分类并分隔成不同的单元，每个呈现的值都包含数据解读指南，使数据易于理解和解读。功率转换损耗被具体量化并可视化为年度平均数（包括下图的桑基图）及月度分解。