PV模拟模型的验证

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在本文件中

我们将解释如何验证光伏模拟模型。通过将模型拆分为各个组成部分，可以实现对各种计算的更详细和精确的分析。

概述

验证光伏模拟模型对于确保能源产额预测的准确性和可靠性至关重要。这一验证过程应用于关键的仿真步骤，确保软件准确表现真实世界条件，包括部分阴影和可变辐照度等复杂场景。

这里介绍了Solargis光伏模拟软件对两个核心模型的验证：光线追踪和阴影条件下的电气仿真。

光线追踪模型的验证

Solargis射线追踪模型已根据NREL-SRRL弹道扫射站的地面测量数据进行了验证。此次验证旨在评估利用各向同性和各向异性天空模型对全球倾斜辐照度（GTI）进行后向射线追踪和换位模型的整合。分析包括多种安装配置，并比较测量值与建模值之间的均方根差（RMSD）和偏差。

验证设置

位置：验证使用位于北纬39.742度、经度-105.178度、海拔1828米的NREL-SRRL弹道站的数据进行。
时间段：数据覆盖2021年全年，时间分辨率为1分钟。
所用设备：不同的火放射仪用于测量全球水平辐照度（GHI）、直接法向辐照度（DNI）和全球倾斜辐照度（GTI），适用于不同的方向和跟踪系统。
质量检查：只有通过质量检查的数据才被视为有效分析。

结果分析

结果总结于下表，比较各向同性和各向异性模型在不同安装配置和数据聚合区间下的RMSD与偏置。

	RMSD [%]				偏见 [%]
数据聚合	1分钟数据		15分钟数据		1分钟数据		15分钟数据
天空模型	ISO	阿尼索	ISO	阿尼索	ISO	阿尼索	ISO	阿尼索
二轴跟踪器	6.7	6.5	6.0	5.9	-0.7	-1.1	-0.4	-0.7
一轴南北跟踪器	5.2	5.0	4.4	4.2	-0.5	1.0	-0.2	0.6
固定倾角，40°，朝南	5.1	5.0	4.0	3.9	-0.7	-1.0	-0.4	-0.7
固定倾斜，90°向南	10.5	9.6	10.1	9.1	-6.9	-6.0	-6.8	-5.6
固定倾斜，90°东向	16.0	15.8	16.1	15.8	-11.2	-10.6	-11.1	-10.5
固定倾角， 90°西向	13.9	14.9	13.4	14.5	-7.9	-9.5	-7.6	-9.0
固定倾斜角，朝北90°	23.6	20.8	24.1	21.5	-14.1	-10.5	-14.3	-10.7

RMSD与偏置比较

天空模型性能

差异来源

2轴和1轴跟踪器：各向同性和各向异性模型均显示较低的RMSD值（约5-7%）和较小偏差，显示跟踪系统性能良好。
固定倾斜方向：固定倾斜方向，尤其是90°倾斜时，RMSD值较高，且存在显著偏差。这表明模型在固定方向上更为困难，尤其是那些不朝南的方向。
数据聚合：RMSD和偏置值通常在15分钟聚合时略有下降，表明随着时间推移存在平滑效应

各 向异性模型 在大多数情况下表现略优于各向同性模型，因为它能捕捉更复杂的天空条件。然而，两者之间的差异通常较小，表明两种模型在许多配置下都能提供可比的结果。

模型局限性：选择天空模型和射线追踪精度会影响结果。各向异性模型通常表现更好，因为它们能够捕捉更详细的天空条件。
测量精度：GTI测量的精度，尤其是某些方向，如朝北表面，会影响验证结果。
反照率表示：使用简单的局部反照率和朗伯假设可能无法完全捕捉复杂的基地反射率条件。
场景复杂度：复杂3D场景缺乏模拟和局部着色可能导致差异。

图1：GTI - 地面测量与Solargis射线追踪模型模拟（40°倾斜，朝南，1分钟数据）。

图2：GTI - 地面测量与Solargis射线追踪模型模拟（40°倾斜，朝南，15分钟数据）。

双面光伏模块验证

作为对Solargis光线追踪模型全面验证的一部分，还评估了双面光伏模块的性能。这包括将光线追踪方法与既有工具进行比较，并基于地面测量进行验证，使用与一般验证过程相同的设备和数据。

与bifacial_radiance的比较

为验证双面光伏系统光线追踪算法的实现，进行了与该领域广泛认可的工具包 Bifacial_radiance工具包的比较。比较分析了前后侧的GTI分布，以确保光线追踪算法的准确实现（见图3）。

重叠与差异：结果显示Solargis光线追踪方法与Bifacial_radiance有良好重叠，表明实现大致准确。然而，GTI后部在日出和日落时段观察到适度差异。这些差异可能归因于Solargis实现的算法中缺乏镜面反射。

图3：Solargis天空模型与Bifacial_irradiance结果的比较（晴空，两行光伏模块）。

评估指标

模拟设置

均方差根（RMSD）： 测量模拟值与测量值之间的差异，以显示整体准确性。
偏差：评估模拟值与测量值之间的系统性偏差，帮助识别潜在的模型偏差。

进行了无损耗的模拟，直接与测量数据进行比较。

模拟配置：

光伏模块设置：对非着色、固定倾斜（倾斜40°）、朝南的光伏模块进行了模拟，且地面反照率为恒定0.2。
天空模型：利用Perez各向同性和Perez全天候天空模型来评估它们对GTI模拟的影响。

发现的差异

差异：差异来源包括天空模型的限制、光线追踪算法以及GTI测量的准确性。未来的改进旨在通过完善天空模型和加入更多反射现象来解决这些差异。

部分着色条件下的模拟验证

Solargis光线追踪模型也在部分着色条件下得到了验证，这对于准确模拟着色对光伏系统性能有显著影响的现实场景至关重要。

模拟方法

验证工作采用了蒙特卡洛逆向路径追踪方法，该方法允许对复杂的三维场景进行详细仿真，包括部分着色效果。该方法通过追踪从电池到光源的光线，并考虑与周围物体的相互作用，从而精确建模阴影如何影响光伏模块的性能。

与既有工具的比较

为确保Solargis模拟工具在部分着色条件下的准确性，进行了与其他成熟仿真工具如 LTSPICE的比较。虽然这些比较的具体结果未在此处详细说明，但过程涉及验证Solargis仿真是否符合行业标准及其他公认软件包（见图4）。

图4：比较LTSPICE模拟结果与Solargis IV和功率曲线计算。（串中的10模）。

评估指标

模拟设置

均方根差（RMSD）：衡量模拟值与实测值之间的差异，表示整体准确率。
偏差：评估模拟值与测量值之间的系统性偏差，帮助识别潜在的模型偏差。

模拟使用详细的三维模型，考虑光伏模块及周围物体的空间布局。模拟考虑了各种着色场景，包括PV阵列中的行间着色

结果与发现的差异

准确性评估：验证过程强调了准确建模遮蔽效应的重要性，以确保光伏系统性能预测的可靠性。Solargis工具展示了其模拟复杂着色场景的能力，尽管由于三维场景表现的简化或对着色条件的假设，可能会出现差异。
差异：差异来源包括复杂三维场景的表现限制以及关于阴影条件输入数据的准确性。未来的改进旨在通过优化3D建模能力和更精确的着色数据，提升工具处理详细着色场景的能力。

结论

Solargis光线追踪模型的验证显示跟踪系统性能良好，但凸显了固定倾角方向的挑战，尤其是非朝南方向的。各向异性模型的结果略优于各向同性模型，反映其应对更复杂天空条件的能力。进一步改进可聚焦于提升固定方向模型的准确性，并整合更详细的反照率和场景复杂度表示。

Solargis光线追踪方法在 双面光伏模块 上的验证显示，与Bifacial_radiance等成熟工具的良好对齐，尽管存在差异，尤其是在日出和日落时。地面测量进一步验证了模型，但凸显了改进空间，尤其是在后侧GTI模拟方面。对天空模型的改进和引入镜面反射是未来发展的关键领域。

Solargis 射线追踪模型在 部分着色条件下 的验证证明了其在模拟现实世界光伏系统性能方面的有效性。虽然模型展现出潜力，但仍需持续改进以更好地捕捉复杂的阴影效果并提升整体准确性。三维建模和着色数据集成的提升是未来发展的关键领域。