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作者： | 在加拿大蒙特利尔举办的IEEE PVSC 2025上发表 |
13.6.2025 |
概述
可靠的光伏系统设计需要高分辨率、准确的天气数据，以确保运营安全和最佳能源产率。本研究考察并比较了两种常见于光伏设计的太阳天气数据： 典型气象年 （TMY）数据集和详细的多年期 时间序列 （TS）数据集，均来自Solargis。通过案例研究——包括2021年德克萨斯州的乌里风暴等真实事件——研究强调了TS数据如何捕捉极端天气事件和高频变异性，这些在TMY数据中常常缺失，但对准确的光伏串尺寸和稳健的工厂运行至关重要。
分析显示，仅基于TMY数据设计的光伏系统存在无法考虑极端情况的风险，可能导致系统停机、能量损失和财务损失。用长期TS数据集补充设计，可以更全面地评估工作电压边界，并在冷热条件下提高可靠性。
研究的关键要素
数据来源
TMY P50（典型气象年）：高分辨率（15分钟），由长期平均值合成，代表典型或保守气候状况;错过了每年的极端。
TS（时间序列）：高分辨率（15分钟）多年记录，反映实际观测变异和罕见天气事件。
这两个数据集均由Solargis通过 卫星建模生成，参数一致： 全球水平辐照 度（GHI）、 直接法线辐照 （DNI）、 漫射辐照 （DIF）和 温度 （TEMP）。
设计与仿真方法
在Solargis评估工具中进行的模拟。
基于辐照度、空气温度和模块热性质的光伏模块温度的精确建模。
模块在单元、子模块、模块、串列和阵列层级的电气行为建模，包括旁路二极管和最大功率点跟踪（MPPT）的影响。
使用 Martin-Ruiz模型 进行入射角修正（IAM）损失，以及应用空气质量（AM）和降水水（PWAT）谱校正。
串尺寸计算包含制造商的电压-温度系数，并考虑极端的冷热事件影响模块电压。
案例研究的主要发现
极端寒冷情景：冬季风暴乌里（德克萨斯，2021年）
TS数据记录了罕见的最低白天温度为-17.1°C（TMY仅记录到-1.7°C）。
在这段冷期内，模拟的光伏串电压超过了逆变器对某些串径的最大1500伏直流限制，这一限制在基于TS的建模中被标记，但TMY未检测到。
实际字符串大小风险：每串28模块时，基于TS的模拟显示了过电压关机，但TMY没有——这显示了依赖简化/平均数据集的危险。
过电压事件可能导致系统停电、逆变器损坏以及重大经济损失（例如，在风暴期间，德克萨斯州的工厂因电网事件和维修费用损失了数百万的收入）。
极端高温情景：夏季热浪
高温可能导致模块电压低于逆变器的最低MPPT阈值，导致电压不足关机。
TS数据比TMY更频繁且更真实地捕捉到低压期。
为了安全操作，建议在高温下使用较长的弦（例如23–24模块），因为较短的弦在TS分析中更频繁地出现低压事件。
与 TS 相比，TMY 低估了低压停电的风险和频率。
能量产额与运行可靠性
基于TS的仿真相对于三个参考（25、26、27模块）评估字符串尺寸配置，并确定能量增减。
25模块串被确定为极寒环境的最佳安全配置;更长的串（28， 29）增加了停机风险，但对能量产生有意义的收益。
在加热条件下，至少有23–24个模块的配置性能更好，并避免了过度的低压事件。
结论与建议
总之，准确的PV串尺寸关键依赖于高分辨率时间序列天气数据的使用，而非仅仅是TMY数据集。时间序列数据捕捉了可能导致过压或过低电压状况的极端温度，从而减少系统停机时间和财务损失。仅基于TMY数据的设计可能忽视这些运营事件，而使用全时序列数据集的仿真则能带来更可靠、更稳健的光伏系统性能。
延伸阅读
《时间序列与典型气象年数据：PV弦尺寸与设计验证》， 作者：Sevim Zeynep Celik、Marta Pelfort Ojer、Branislav Schnierer、Jozef Rusnak、Giridaran Srinivasan。
《Martin 和 Ruiz IAM 模型》， 作者：Martin， N.， Ruiz， J. M.