光伏能量产能模拟

我们将解释太阳能产额模拟的重要性和关键概念，并介绍Solargis方法。

• 使用可靠数据： 使用涵盖悠久历史的现场特定高分辨率数据产品。选择值得信赖的供应商服务，拥有全球项目长期交付记录，并提供世界一流的客户支持。考虑那些拥有长期底层模型研发记录、系统性调整以满足行业需求的数据和软件解决方案供应商。

• 选择合适的数据集： 根据项目需求选择TMY和TS数据集;TMY 适合项目早期阶段的初步评估或多重设计选择的快速评估，TS 是尽职调查过程中可获得的详细分析的唯一选择。

• 不确定性：理解输入数据和仿真模型中固有的不确定性，并评估其影响和项目风险。

• 监控性能： 通过模拟追踪实际能量输出，识别差异并通过维护调整优化系统性能。

光学仿真

• 天空模型： 我们实现各向同性 Perez模型 ，用于计算倾斜表面的漫射辐照度。该模型通过简化版的原始佩雷斯漫射辐照度模型，准确估算日光可用性和辐照度分量。

• 视角因子计算： 我们采用视因子分析来量化光伏系统中表面之间的辐射交换。该计算考虑了：

  • 模-天空相互作用

  • 模-地面相互作用

  • 模块间辐射交换

  • 来自相邻模块的着色效果

• 角损失： 我们利用 Martin & Ruiz IAM模型 计算角损耗，以考虑因入射光角度变化引起的辐照损失。该模型考虑了入射角增加如何影响模块表面的反射和吸收特性。

• 回溯优化： 我们为追踪器配置实现回溯算法，以最小化行间着色。该方法通过优先考虑遮蔽防护而非最佳太阳跟踪角度，优化跟踪角度，确保系统整体性能更佳。

• 频谱校正： 我们基于空气质量和降水量计算进行 光谱校正 。这种增强考虑了大气对太阳光谱的影响，提高了模块在不同环境条件下性能计算的准确性。

电气仿真

• 功率等级计算： 我们采用晶体硅 PV性能模型 ，将输出功率与模块温度及面内辐照度相关联。该模型采用基于室内外测量数据的拟合系数，以确保功率预测的准确性。

• 逆变器性能： 我们使用归一化至标准运行条件的效率曲线 来模拟 逆变器行为。该模型包括：

  • 直流到交流的转换计算

  • 欧元效率在中欧气候条件下的考虑

  • 功率依赖效率变化

• 变压器仿真： 我们通过简化的单损耗因子模型来表示变压器性能，考虑了转换过程中的功率损失。

• 网格整合： 我们使用简化的交流电缆模型模拟电网连接，采用单损耗因子表示，提供电网界面层面的重要功率损耗计算。

该模拟器生成以下输出，用于监测和预测分析：

全球倾斜辐照度（GTI）

我们在多个处理阶段提供GTI值：

• 理论上无损的GTI

• 带有角损耗的GTI

• 带有阴影效果的GTI

• 带光谱校正的最终GTI

光伏功率输出

我们在关键转换阶段计算功率输出指标：

• 模块级直流电源

• 不匹配损耗后的直流电源

• 逆变器转换后的交流电

• 电网连接点的最终交流电

性能指标

我们提供总产量和具体产量值：

• 系统总产能（kWh）

• 比产率（kWh/kWp）

• 性能比

• 各转换阶段的损耗因子

时间分辨率

所有输出参数均按时隙计算，匹配用于监测和预报服务的输入数据的时间分辨率。

GTI模拟器的关键输入数据类型：

• 太阳和气象时间序列：GHI和DNI太阳辐射输入是必不可少的。

• 遗址条件：包括位置、纬度和经度。

• 光伏系统配置：

  • 安装细节：从多种光伏组件安装方式中选择。

  • 方位：GTI系统对方位点的定向。

  • 间距：光伏模块之间的距离。

处理仅包括光学模拟，包括光与光伏模块表面相互作用的计算：

• 各向异性天空模型：GTI模型假设太阳辐射在天空穹顶中均匀分布。

• 视野因子：计算面板上某一点可见天空的比例，便于快速的阴影评估。

GTI模拟器产生多个输出，包括：

• GTI理论：提供GTI点置于PV模数的前端，忽略可能的着色。

光伏能源系统模拟器处理以下输入：

• 太阳与气象时间序列及TMY数据：评估太阳辐射和气候状况至关重要。

• 场地地理条件：包括位置坐标、地形、地面反照率、土壤和积雪损失以及地平线。

• 光伏系统配置：

  • 能源系统设计器提供的光伏配置：关于光伏系统设置的详细信息，例如模块或桌面布局。

  • 组件：光伏组件、逆变器和变压器的规格。

  • 电气元件布局：元件之间的电气连接，包括损耗。

• 其他因素：自我消耗、性能下降率和系统不可用等因素。

光学仿真

• 天空模型：我们利用各向异性的 Perez全天候 模型，实现天空分量之间的平滑渐变。这种方法使我们能够提升结果的粒度，这对我们的路径追踪方法尤为有利。

• 逆向光线追踪（路径追踪）：我们利用 路径追踪 来准确模拟光与表面的相互作用。通过追踪单条光线的反射、折射和吸收，我们可以对光伏模块的阴影和辐照度进行详细分析。这种方法虽然计算量大，但精度很高，尤其是在复杂的着色场景中。

• 角损耗：我们计算 角损耗，也称为入射角修正（IAM），以评估入射光角度对光伏模块照射的影响。

• 回溯：我们在与太阳追踪器配置中实现回溯算法，以最小化行间着色效应。通过调整追踪器的角度，我们避免极端角度，避免行间阴影，确保整体性能提升。

• 光谱校正：我们应用光谱校正来考虑基于空气质量和可降水水体的太阳光谱变化。这一步骤提升了我们对光伏组件性能的评估，确保结果尽可能准确。

电气仿真

• 单二极管模型：我们利用 单二极管模型 根据全球倾斜辐照度（GTI）和温度生成太阳能电池的电流-电压（IV）曲线。该模型能够理解每个单元的性能，结合其特定的阴影条件。

• IV曲线求和：在生成单个单元的IV曲线后，我们将所有连接到PV模块、串和逆变器的单元的IV曲线相加为一条曲线。该总结考虑了每个电池的特性和条件以及系统的电气布线，提供了系统性能的全面视图。

• 逆变器模型：我们实现逆 变器模型 ，基于直流输入功率计算交流输出功率。具体来说，我们使用SANDIA逆变器模型，能够精确计算变换和对光伏系统的性能评估。

• 变压器模型：我们的 变压器模型 模拟逆变器和电力变压器（如适用）。我们采用Solargis专有的变压器模型，确保系统内变压器行为的准确表现。

• 网格模型：在 网格连接层面，我们同时应用静态限制（适用于整个模拟）和动态限制（根据时间段调整）。这些限制通过为最大功率点追踪（MPPT）算法设定的最大功率阈值，分布到所有逆变器，确保实时条件下的最佳性能。

光伏能源系统模拟器提供以下输出：

• GTI输出：我们为每个时隙提供全球倾斜辐照度（GTI）值，详细介绍从理论估计到光谱校正值的各个损失阶段。

• 光伏输出：模拟提供光伏输出数据，包括总产量和每时段的比产量，反映各阶段的损耗，包括因积雪和土壤引起的电力损耗，直至电网连接。

• 不确定性分析：我们包含了太阳辐射和气象参数相关不确定性的评估，包括单个光伏模拟步骤中的不确定性，帮助用户理解结果的可靠性。

• 分析输出：评估应用提供多种分析输出，包括可视化关键绩效指标和趋势的图表。

• 数据交付物：提供全面的报告和数据集，便于进一步分析并整合到其他系统或报告中。