光伏模拟软件对比：详细结果与分析

概述

结论 一文报告最终结果并指出主导该结果的环节。本文则针对每个场址和配置，逐个节点展示链条本身。本文面向需要数值依据的读者：发电量分析师、独立工程师以及技术尽职调查团队。

分析以 PVsyst 为主，因为它是多数读者用于对标的工具。pvlib 和 SAM 在其行为能够分离出 PVsyst 单独无法揭示的成因时出现。关于对比设置（场址、系统配置、版本号以及偏差和 RMSE 的定义），请参见 设置与测试方法。

如何读懂传递图

每张图中每个测试场址对应一个面板，每个面板包含四条曲线，分别对应一种系统配置。曲线显示模拟链条各节点上的累积偏差或 RMSE，以该节点上 Solargis Evaluate 数值的百分比表示。偏差图中的负值表示该模拟软件在该处报告的电量低于 Solargis Evaluate。

线段的斜率比其高度传递更多信息。上升的线段表示该环节使该模拟软件相对于 Solargis Evaluate 向上移动，下降的线段则相反，水平的线段表示两者在该环节上一致。最右端的高度即为 结论一文中所报告的最终结果。

主要洞察

1. 用户自定义的入射角损失（IAM）曲线倾向于偏乐观。 在场址及其他一切条件保持不变的情况下，将 PVsyst 从 PAN 文件的入射角曲线切换为标准 ASHRAE 模型，会使其入射角损失变动 0.79 至 1.95 个百分点，且在全部十二组场址与支架组合中方向一致，并使其与 Solargis Evaluate 的一致性达到 ±0.23% 以内。pvlib 和 SAM 均采用标准模型，处于两者之间。

2. 地平线处理方式的影响程度与地形成正比。 三款单独输出地平线损失的模拟软件，在没有地形的场址上分歧不足 0.8 个百分点，而在山地场址上分歧超过 4 个百分点，其中 pvlib 计算的损失偏低、PVsyst 偏高，Solargis Evaluate 居于两者之间。因此，在选择工具之前先筛查地平线情况是值得的，而分歧的方向取决于支架类型。

3. 背面辐照度是该领域中最不成熟的模型。 三款工具在背面辐照度上与 Solargis Evaluate 的分歧在中位数上为 9% 至 20%，个别案例高达 74%；而正面辐照度的分歧仅为 1% 至 2%。由于测试场址的背面与正面辐照度之比较低，其对发电量的影响被限制在约 1 个百分点，但该影响会随该比值放大。高反射率和高架安装的项目正是这一不确定性变得实质性的场合。

4. 投入精力最好放在上游环节。 在三款模拟软件中，直流转换使最终结果变动 1.5 至 3.0 个百分点。从直流阵列输出到电网之间，没有任何单一环节使其变动超过 0.25 个百分点，整个区段最多也只使其变动 0.6 个百分点。改进组件、热学和入射角输入会改变答案；改进电气侧输入则主要改变损失归属。

5. 最终偏差较小并不能证明一致。 三款模拟软件在中位数上都达到与 Solargis Evaluate 相差约 1.1% 以内的偏差（个别测试案例的偏差往往更高），且三者都是通过部分抵消 1.5 至 3 个百分点的偏离而实现的。pvlib 表现得最为明显：它在光学链条中漂移至偏差 +1.98%，在直流转换环节损失 3.01 个百分点，最终偏差为 −0.93%。SAM 兼具三款软件中最小的中位偏差和个别测试案例中最大的偏离。仅就最终中位发电量所做的对比，两者都无法察觉。

PVsyst 结果

PVsyst 遵循与其他两款模拟软件相同的轨迹：在光学链条中向上漂移，至链条末端达到中位数 +1.00%，随后在直流转换环节出现单次向下跳变至 −1.66%，此后几乎不再变动。RMSE 沿同一路径稳步上升，从正面辐照度处的 2.07%，到光学链条之后的 2.99%，再到并网点处的 3.85%。

PVsyst 的特点在于这一轨迹按组件类型显著分化。双面配置最终位于中位数 +0.18%，并在 12 个案例中有 7 个落在 Solargis Evaluate 的 1% 以内。单面配置最终位于 −2.95%，在全部 12 个案例中读数均低于 Solargis Evaluate，且仅有 2 个落在 1% 以内。图 1 和图 2 在每个面板中都将此显示为两对清晰分离的曲线。

图 1：PVsyst 相对于 Solargis Evaluate 在模拟链条各节点上的累积偏差，以该节点上 Solargis Evaluate 数值的百分比表示，按支架配置分别给出六个测试场址的结果。

图 2：PVsyst 相对于 Solargis Evaluate 在模拟链条各节点上的累积 RMSE，以该节点上 Solargis Evaluate 数值的百分比表示，按支架配置分别给出六个测试场址的结果。

组件类型差距的来源

表 1 沿模拟链条分别追踪两种组件类型。两种组件类型在倾斜面转换和地平线遮挡环节完全相同，在近处遮挡环节分离 0.17 个百分点，在入射角环节之后分离 1.54 个百分点，在直流转换之后分离 3.16 个百分点。其余五个环节合计仅使分离扩大 0.03 个百分点。因此，两项模型差异就解释了全部分离，接下来两节将依次讨论。

表 1：PVsyst 相对于 Solargis Evaluate 沿模拟链条的偏差，以百分比表示，取六个测试场址的中位数，并分别给出双面和单面配置。变动列给出该环节的中位贡献量；累积列给出该环节结束时所携带的中位偏差。两列是各自独立计算的，因此变动值之和并不等于累积值。

入射角损失：PAN 文件与 ASHRAE

单面配置采用 ASHRAE 入射角模型。双面配置采用 PAN 文件中提供的组件专属（“用户自定义”）IAM 曲线。在这一单一环节上对比四种模型设置，即可将两种方法区分开来。

表 2：相对于 Solargis Evaluate 的入射角反射损失偏差，以进入该环节的正面 GTI 的百分比表示，取六个测试场址的中位数。负值表示入射角损失小于 Solargis Evaluate。

除 ASHRAE 之外的每一种设置计算出的入射角损失都小于 Solargis Evaluate，而在这一偏乐观的组别内部，各设置之间相差不大。在双面跟踪配置上，采用 PAN 文件曲线的 PVsyst 与 pvlib 相差 0.14 个百分点，比 pvlib 与 SAM 之间更为接近。因此，就距离而言 PAN 文件曲线并非异常值。

其特点在于方向和一致性。在两种双面配置的中位数上，以及在 12 个双面案例中的 10 个中，它都是最乐观的设置；而在相同场址上将同一工具切换为 ASHRAE，则使其与 Solargis Evaluate 的一致性达到 ±0.23% 以内。该变动幅度为 0.79 至 1.95 个百分点，且在全部十二组场址与支架组合中方向一致。由于两组运行之间只有入射角模型发生变化，这是本数据集中唯一一项受控的模型对比：其他所有对照都同时变更了模拟软件和模型。

图 3：pvlib、PVsyst 和 SAM 相对于 Solargis Evaluate 的入射角反射损失偏差，以进入该环节的正面 GTI 的百分比表示，按支架配置在六个测试场址上给出。

直流转换环节

直流转换在中位数上使 PVsyst 的累积偏差减少 2.52 个百分点，这使其成为对最终结果贡献最大的单一环节。该环节综合了四种效应：到达组件背面的背面辐照度、光谱修正、电池温度模型以及组件转换模型。分别对比背面辐照度和转换效率即可解释其中大部分。

表 3：各组成部分对直流转换环节的贡献，以相对于 Solargis Evaluate 的偏差百分点表示，取 24 个场址与配置案例的中位数。背面辐照度按 0.78 的双面率系数加权，且仅适用于双面配置。未分解的余量涵盖电池温度模型、光谱修正，以及各模拟软件报告辐照度所处的具体光学节点上的差异。

组件转换效率对三款模拟软件都起主导作用，而 PVsyst 的该环节几乎被完全解释：其 2.52 个百分点中有 2.29 个来自转换效率和背面辐照度两者合计，仅余 0.22 个百分点未能解释。pvlib 和 SAM 较大的余量符合其各自的报告约定，而非源于不同的物理成因，因为 pvlib 具有三者中最大的光谱修正，而 SAM 在不同的光学节点上报告辐照度。

就组件类型差异而言，该分解改变了对表 1 的解读。在这一环节，转换效率使单面和双面组件类型分离 2.24 个百分点，而背面辐照度又将双面一侧拉回 1.13 个百分点。因此，约 1 个百分点的可见分离将转换效率上的差异低估了大约一半。PVsyst 的单面转换效率在每个场址上都比 Solargis Evaluate 低 2.42% 至 4.13%，而双面为 0.09% 至 2.17%，且该差距在全部 12 组场址与支架组合中都成立。由于两种配置使用不同的组件类型，最可能的成因所在是该特定单面组件的参数设定，而非转换模型本身。

直流阵列下游的各环节

从直流阵列输出起，PVsyst 的偏差变动极小。在中位数上，直流侧损失增加 0.11 个百分点，逆变器转换减少 0.02 个百分点，整个交流侧增加 0.23 个百分点。交流侧对 PVsyst 结果的影响大于对 pvlib 或 SAM 的影响，这源于 PVsyst 对三个电压等级的交流电缆和变压器损失分别建模，而其他软件施加单一聚合系数。直流阵列输出之后，没有任何单一环节使结果变动超过 0.23 个百分点，整个区段的变动为 0.57 个百分点。

其实际意义在于，投入精力改进电气侧输入对所报告发电量的改变，远小于投入精力改进组件、热学和入射角模型。电气侧对于理解能量损失 发生在何处 有意义，但对总量的大小并无多少意义。

地平线遮挡与场址选择

地平线遮挡在本对比中造成最具系统性的分歧，且分歧的大小可根据场址预判。Solargis Evaluate、pvlib 和 PVsyst 都单独输出地平线损失，因此三者可直接对比。SAM 将地平线与近处遮挡合并，故在该环节被排除。

在整个测试矩阵中，方向是固定的。pvlib 在 24 个案例中有 23 个计算出比 Solargis Evaluate 更小的地平线损失，因为它未对被地平线遮挡的散射辐照度作单独处理。PVsyst 在 24 个案例中有 22 个计算出更大的损失，这是它对地平线轮廓采用线性近似的结果。Solargis Evaluate 在每个场址上都居于两者之间。

图 4：pvlib 和 PVsyst 相对于 Solargis Evaluate 的地平线遮挡损失偏差，以进入该环节的正面 GTI 的百分比表示，按支架配置和六个测试场址拆解。

两款模拟软件之间的离散度随场址地平线的多少而变化。在地形影响可忽略的四个场址上，pvlib 和 PVsyst 的分歧为 0.04 至 0.75 个百分点。在地平线中等的 Las Vegas，两者在固定倾角上分歧 1.00 个百分点，在跟踪支架上分歧 1.11 个百分点。在山地地形的 Sulov，分歧达到 4.36 和 4.51 个百分点，且仅地平线环节一项，两款工具的 RMSE 就超过 10%，而在其他各场址均低于 2%。

两款模拟软件中哪一款偏离更大取决于支架类型。在 Sulov 的固定倾角上，分歧几乎全部来自 pvlib，为 +3.10 个百分点，而 PVsyst 为 −1.26。在跟踪支架上则反转：pvlib 回到 +0.16，而 PVsyst 降至 −4.35。跟踪支架扫过的太阳方位角范围要宽得多，因此会遇到更多的地平线轮廓，而这正是对该轮廓的线性近似失去精度之处。固定倾角阵列处于单一朝向，所见范围较窄，此时 pvlib 所忽略的散射分量占据的权重相对更大。

背面辐照度与双面项目

背面辐照度（在施加了全部光学损失后、直流转换环节的输入处）产生了本次对比中任何环节上最大的相对分歧。相对于 Solargis Evaluate 的中位偏差为 pvlib +8.9%、PVsyst −16.8%、SAM −20.4%，个别案例的范围从 −60% 到 +74%。RMSE 在 pvlib 达到 75%，SAM 达到 41%，PVsyst 达到 24%。以同样方式在同样案例上测量的正面辐照度，偏差保持在 1.0% 至 1.6% 以内，RMSE 约为 3.5%，因此该分歧是真实的，而非序列对齐方式造成的假象。

偏差的方向因工具而异。PVsyst 在每个案例中计算出的背面辐照度都低于 Solargis Evaluate，且集中在 10% 至 22% 的窄带内。SAM 在每个案例中也都计算得更低，但在跟踪支架上短缺显著扩大，中位数达到 44%，在 Las Vegas 达到 60%。pvlib 则两个方向都会摆动，从 Dharan 低 38% 到 Las Vegas 高 74%，这是本次对比中任何量的最大离散范围。

使这一点不至于主导最终结果的，是背面所占的权重。在这六个场址上，背面辐照度平均约为正面辐照度的 7%，而 0.78 的双面率系数又将其在到达电池的有效辐照度中的占比降至约 5.7%。因此，20% 的背面分歧会使有效辐照度变动大约 1 个百分点。在十二个双面案例中，由此产生的变动幅度为 PVsyst −1.4 至 −0.7 个百分点、SAM −3.3 至 −0.1、pvlib −2.1 至 +4.0。

注意：背面模型分歧的影响与背面/正面辐照度之比成正比。在这些测试场址上，该比值约为 7%，各模型之间的发电量差异约为 1 个百分点。对于地面反射率高、安装高度高或行间距大的项目，该比值可能是其数倍，同样的相对分歧将产生相应更大的离散度。

请注意，这些数值还包含定义层面的成分。三款工具在光学链条中略有不同的位置报告背面辐照度：Solargis Evaluate 在光谱修正之后，SAM 在入射角修正之后，PVsyst 则作为背面总辐照度报告。该差异与真实的视角因子和反射率建模差异一并构成了所测得的离散度，且在此无法将两者分离。

pvlib 与 SAM 结果

pvlib 产生了三款工具中最大的光学漂移和最大的直流反转。它计算出全场最小的入射角损失和最小的地平线损失，这使其累积偏差在光学链条末端达到 +1.98%，为任何模拟软件所达到的最高峰值。随后直流转换减去 3.01 个百分点，使其落至中位数 −0.93%。

该最终数值是本次对比中最具误导性的数字。它是两项符号相反的大幅偏离所留下的残余，而非一致性良好的证据。pvlib 的 RMSE 也证实了这一点：它在全部 24 个案例中的每一步都上升，从 2.00% 升至 4.29%，为三者中最大的累积。这是因为 pvlib 是一个库而非配置完备的应用程序，因此其他模拟软件默认施加的若干效应，除非用户自行编程，否则根本不存在。因此，pvlib 的结果只能与其背后的模型链条一样完整，此处所观察到的较小最终偏差不应被视为该库本身的特性。其背面模型是最清楚的例子：pvlib 是唯一在背面辐照度上既高于也低于 Solargis Evaluate 的工具，范围从低 38% 到高 74%，并在该环节呈现 75% 的 RMSE。

SAM 产生了三者中最小的中位偏差 −0.45%，同时也产生了整个对比中最大的个别偏离：在 Dharan 的双面跟踪配置上偏差为 −7.66%，在 Sulov 的单面跟踪配置上 RMSE 为 24.11%。两个极值都可追溯至直流转换环节，SAM 在该环节的贡献范围为 −6.60 至 +3.09 个百分点，离散跨度为 9.7 个百分点，而 PVsyst 为 4.6。

因此，SAM 在总体上一致性良好，而在个别案例上较差，这恰是最容易误导对比单个项目的用户的模式。两项结构性局限使问题更加复杂：

1. SAM 无法将地平线遮挡与近处遮挡分开。在有地形的场址上，SAM 用户无从核查地平线是否得到合理处理，因为该损失是以已合并的形式给出的。

2. SAM 的背面短缺在跟踪支架上扩大至中位数 44%，而固定倾角上为 9%，这是背面对比中最大的配置依赖性，也是其最差的个别案例均为双面跟踪配置的原因。

延伸阅读

Solargis 知识库

• “光伏模拟软件对比：概述”：Solargis

• “设置与测试方法”：Solargis

• “辐照度建模”：Solargis

• “光学损失”：Solargis

• “直流侧电气建模”：Solargis

• “交流侧电气建模”：Solargis

• “结论”：Solargis