看看影响光伏发电量的四大因素

简介:

很多业主对光伏发电的收益一知半解,搞不清楚安装分布式光伏发电到底能给自己带来多少收益?

要解答这个问题,就需要了解光伏发电量。今天光伏君就带大家来看看影响光伏发电的几大因素。

首先我们需要知晓,光伏发电量的计算方法:

理论年发电量=年平均太阳辐射总量电池总面积光电转换效率

但由于各种因素的影响,光伏电站发电量实际上并没有那么多:

实际年发电量=理论年发电量*实际发电效率

影响光伏发电量的几大因素有这些:

太阳辐射量

太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置,光照辐射强度直接影响着发电量。各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS、RETScreen得到。

太阳能电池组件的倾斜角度

从气象站得到的资料,一般为水平面上的太阳辐射量,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算。最佳倾角与项目所在地的纬度有关。大致经验值如下:

A、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度

B、纬度26°~40°,倾角等于纬度加5°~10°

C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°

太阳能电池组件的转化效率

光伏组件是影响发电量的最核心因素。2015年2月5日国家能源局综合司颁布的《关于征求发挥市场作用促进光伏技术进步和产业升级意见的函》中规定,自2015年起,享受国家补贴的光伏发电项目采用的光伏组件和并网逆变器产品应满足《光伏制造行业规范条件》相关指标要求。其中,多晶硅电池组件转换效率不低于15.5%,单晶硅电池组件转换效率不低于16%。目前,市场上一线品牌的多晶硅组件转化效率一般达到16%以上,单晶硅的转化效率一般在17%以上。

系统损失

和所有产品一样光伏电站在长达25年的寿命周期中,组件效率、电气元件性能会逐步降低,发电量随之逐年递减。除去这些自然老化的因素之外,还有组件、逆变器的质量问题,线路布局、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素。

一般光伏电站的财务模型中,系统发电量三年递减约5%,20年后发电量递减到80%。

(1)组合损失

凡是串联就会由于组件的电流差异造成电流损失;并联就会由于组件的电压差异造成电压损失;而组合损失可达到8%以上,中国工程建设标准化协会标准规定小于10%。

因此为了减低组合损失,应注意:

1)应该在电站安装前严格挑选电流一致的组件串联。

2)组件的衰减特性尽可能一致。

(2)灰尘遮挡

在所有影响光伏电站整体发电能力的各种因素中,灰尘是第一大杀手。灰尘对光伏电站的影响主要有:

1)通过遮蔽达到组件的光线,从而影响发电量;

2)影响散热,从而影响转换效率;

3)具备酸碱性的灰尘长时间沉积在组件表面,侵蚀板面造成板面粗糙不平,有利于灰尘的进一步积聚,同时增加了阳光的漫反射。

所以组件需要不定期擦拭清洁。现阶段光伏电站的清洁主要有,洒水车,人工清洁,机器人三种方式。

(3)温度特性

温度上升1℃,晶体硅太阳电池:最大输出功率下降0.04%,开路电压下降0.04%(-2mv/℃),短路电流上升0.04%。为了减少温度对发电量的影响,应该保持组件良好的通风条件。

(4)线路、变压器损失

系统的直流、交流回路的线损要控制在5%以内。为此,设计上要采用导电性能好的导线,导线需要有足够的直径。系统维护中要特别注意接插件以及接线端子是否牢固。

(5)逆变器效率

逆变器由于有电感、变压器和IGBT、MOSFET等功率器件,在运行时,会产生损耗。一般组串式逆变器效率为97-98%,集中式逆变器效率为98%,变压器效率为99%。

(6)阴影、积雪遮挡

在分布式电站中,周围如果有高大建筑物,会对组件造成阴影,设计时应尽量避开。根据电路原理,组件串联时,电流是由最少的一块决定的,因此如果有一块有阴影,就会影响这一路组件的发电功率。 当组件上有积雪时,也会影响发电,必须尽快扫除。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
Java 关系型数据库 MySQL
高校大学生社团管理系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
高校大学生社团管理系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
|
7月前
|
消息中间件 存储 网络协议
|
11月前
|
存储 SQL 关系型数据库
什么是数据库隔离级别
【10月更文挑战第15天】什么是数据库隔离级别
|
12月前
|
数据安全/隐私保护 Python
Python办公自动化:给pdf加水印
Python办公自动化:给pdf加水印
214 0
|
存储 缓存 前端开发
如何将 JavaScript 添加到 HTML 页面
如何将 JavaScript 添加到 HTML 页面
231 0
|
Python
Python教程:一文了解Python的深拷贝与浅拷贝
理解 Python 中的深拷贝(deep copy)和浅拷贝(shallow copy)是非常重要的,特别是在处理嵌套结构的数据时。让我们深入探讨这两个概念,并通过代码示例进行说明。
501 4
|
SQL 数据采集 机器学习/深度学习
【转载】CDC——如何有效的进行公司名称匹配
【转载】CDC——如何有效的进行公司名称匹配
273 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能(AI)中的数学基础
人工智能(AI)是一个多学科交叉的领域,它涉及到计算机科学、数学、逻辑学、心理学和工程学等多个学科。数学是人工智能发展的重要基础之一,为AI提供了理论支持和工具。
374 1
|
传感器 编解码 算法
全球主要高光谱遥感卫星介绍
全球主要高光谱遥感卫星介绍
368 1
|
数据库 数据中心 消息中间件