光伏发电量模拟

我们将解释太阳能发电量模拟的重要性和关键概念，并介绍 Solargis 方法。

• 使用可靠的数据： 使用涵盖悠久历史的特定于站点的高分辨率数据产品。选择值得信赖的供应商的服务，为全球项目提供长期的交付记录，并提供世界一流的客户支持。考虑具有长期基础模型研发记录的数据和软件解决方案供应商，系统地适应行业需求。

• 选择合适的数据集： 根据项目需求在 TMY 和 TS 数据集之间进行选择;TMY适用于项目开发早期的初步评估或对多个设计选择的快速评估，而TS是尽职调查过程中可融资的详细分析的唯一选择。

• 不确定性：了解输入数据和模拟模型固有的不确定性，并评估其影响和项目风险。

• 监控性能： 根据仿真跟踪实际能量输出，以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 model 来计算倾斜表面上的漫反射辐照度。该模型通过原始 Perez 漫反射辐照度模型的简化版本提供对日光可用性和辐照度分量的准确估计。

• 查看因子计算： 我们结合视图因子分析来量化光伏系统中表面之间的辐射交换。此计算考虑：

  • 模块-天空交互

  • 模块-地面相互作用

  • 模块间辐射交换

  • 相邻模块的阴影效果

• 角损耗： 我们使用 计算 Martin & Ruiz IAM model 角度损耗，以考虑由于入射光不同角度引起的辐照损耗。该模型考虑了增加入射角如何影响模块表面反射和吸收特性。

• 回溯优化： 我们为跟踪器配置实施回溯算法，以最大限度地减少行间阴影。这种方法通过优先考虑防阴影而不是最佳太阳跟踪角度来优化跟踪器角度，从而确保更好的整体系统性能。

• 光谱校正： 我们根据气团和可降水的计算进行应用 spectral correction 。这一增强考虑了大气对太阳光谱的影响，提高了不同环境条件下组件性能计算的准确性。

电气模拟

• 额定功率计算： 我们利用一种晶体硅 PV performance model ，将输出功率与模块温度和面内辐照度相关联。该模型采用从室内和室外测量数据得出的拟合系数，以确保准确的功率预测。

• 逆变器性能： 我们使用 model 归一化为标准作条件的效率曲线来逆变器行为。该模型包括：

  • 直流到交流转换计算

  • 欧洲中欧气候条件下的效率考虑因素

  • 与功率相关的效率变化

• 变压器模拟： 我们通过简化的单损耗因子模型来表示变压器性能，考虑了变换过程中的功率损耗。

• 网格集成： 我们使用具有单损耗因子表示的简化交流电缆模型来模拟电网连接，从而在电网接口级别提供基本的功率损耗计算。

此模拟器生成以下输出，用于监视和预测分析：

全局倾斜辐照度 （GTI）

我们在多个处理阶段提供 GTI 值：

• 理论GTI无损耗

• 具有角损耗的 GTI

• 具有阴影效果的 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

• 失配损耗后的直流电源

• 逆变器转换后的交流电源

• 并网点的最终交流电

性能指标

我们提供总产量和特定产量值：

• 系统总产量 （kWh）

• 比产量 （kWh/kWp）

• 性能比

• 每个转换阶段的损失系数

时间分辨率

所有输出参数均按时隙计算，与用于监测和预测服务的输入数据的时间分辨率相匹配。

GTI 模拟器的关键输入数据类型：

• 太阳和气象时间序列：必不可少的是 GHI 和 DNI 太阳辐射输入。

• 场地条件：这包括位置纬度和经度。

• 光伏系统配置：

  • 安装细节：从多个光伏组件安装中进行选择。

  • 方位角：GTI 系统对基点的方向。

  • 间距：光伏组件之间的距离。

该处理仅包括光学模拟，其中包括光与光伏组件表面相互作用的计算：

• Isotropic Sky Model：GTI 模型假设太阳辐射在天穹中均匀分布。

• View Factor：计算从面板上的给定点可见的天空比例，从而可以快速评估阴影。

GTI 模拟器生成多个输出，包括：

• GTI 理论：在 PV 模态的正面提供 GTI 输入，忽略可能的阴影。

光伏能源系统模拟器处理以下输入：

• 太阳和气象时间序列以及 TMY 数据：对于评估太阳辐射和气候条件至关重要。

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

• 光伏系统配置：

  • 能源系统设计人员提供的光伏配置：有关光伏系统设置的详细信息，例如组件或表格布局。

  • 组件：光伏组件、逆变器和变压器的规格。

  • 电气元件布局：元件的电气连接，包括损耗。

• 其他因素：自耗、降级率和系统不可用等考虑因素。

光学仿真

• 天空模型：我们利用各向异性 Perez All-Weather 模型来实现天空成分之间的平滑渐变。这种方法使我们能够增强结果的粒度，这对我们的路径追踪方法特别有利。

• 反向光线追踪（路径追踪）：我们用于 path tracing 精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，我们可以对光伏组件的阴影和辐照度进行详细分析。这种方法虽然计算密集型，但提供了高精度，尤其是在复杂的着色场景中。

• 角度损耗：我们计算 angular losses，也称为入射角修改器 （IAM），以评估入射光的角度如何影响光伏组件的照射。

• 回溯：我们在带有太阳跟踪器的配置中实现回溯算法，以最大限度地减少行间阴影效果。通过调整跟踪器的角度，我们避免了极端角度，以防止行间出现阴影，从而确保更好的整体性能。

• 光谱校正：我们应用光谱校正来解释基于气团和可降水的太阳光谱变化。这一步骤增强了我们对光伏组件性能的评估，确保我们的结果尽可能准确。

电气模拟

• 单二极管模型：我们利用 根据 Single Diode Model 全局倾斜辐照度 （GTI） 和温度生成太阳能电池的电流-电压 （IV） 曲线。该模型可以了解每个单元的性能，同时考虑其特定的阴影条件。

• IV 曲线求和：生成单个电池的 IV 曲线后，我们将连接到光伏组件、组串和逆变器的所有电池的 IV 曲线相加为一条曲线。该汇总考虑了每个电池的特性和条件以及系统的电线，提供了系统性能的全面视图。

• 逆变器模型：我们实现了基于 Inverter Model 直流 （DC） 输入功率计算交流 （AC） 输出功率。具体来说，我们使用 SANDIA 逆变器模型，它可以对光伏系统进行准确的转换计算和性能评估。

• 变压器模型：我们 Transformer Model 模拟逆变变压器和电力变压器（如果适用）。我们采用 Solagis 专有的变压器模型来确保准确表示系统内变压器的行为。

• 网格模型：在 grid connection level中，我们应用静态限制（为整个模拟设置）和动态限制（按时隙调整）。通过为最大功率点跟踪 （MPPT） 算法设置最大功率阈值，这些限制分布在所有逆变器中，确保在实时条件下实现最佳性能。

光伏能源系统模拟器提供以下输出：

• GTI 输出：我们提供每个时隙的全局倾斜辐照度 （GTI） 值，详细说明损耗的各个阶段——从理论估计到光谱校正值。

• 光伏输出：模拟提供光伏输出数据，包括每个时隙的总产量和特定产量，反映了损耗的各个阶段，包括因雪和污垢导致的电力损耗，直至电网连接。

• 不确定性分析：我们包括对与太阳辐射和气象参数相关的不确定性的评估，包括单个光伏模拟步骤中的不确定性，帮助用户了解结果的可靠性。

• 分析输出：评估应用程序提供一系列分析输出，包括可视化关键性能指标和趋势的图形和图表。

• 数据可交付成果：提供全面的报告和数据集，以便进一步分析并集成到其他系统或报告中。