基于PV对甘肃省光资源开发分析

张雪雪 ,包宁

摘要：本文针对农光互补光伏发电项目进行分析，在提高光伏电站的效率、降低成本、保证系统安全运行的前提下，利用PVsyst软件对甘肃省天水市清远县农光互补光伏项目的发电系统进行设计与建模，对该地区的辐照度、数据源、组件的支架类型和倾角、系统设备选型、组件支架间距、容配比、系统损失等方面进行优化与设计，并评估其性能，计算了系统效率和系统损耗，提高该项目的发电量和发电小时数，从而整体对甘肃省光资源的开发利用进行综合分析。

关键词：PVsyst软件；农光互补光伏发电系统；建模仿真；发电量

0 引言

面对现如今世界上越来越严重的能源问题，新能源开发的脚步逐渐加快。因此，如何在满足电网安全稳定和经济运行的前提下，设置可人为改变的因素，在利用有限的光资源条件下使发电量达到最大，已经成为目前新能源电力行业中的主要研究问题，以此来解决中国的能源危机并推动中国经济的发展[1]。

本文通过深入地分析了农光互补[2]光伏发电量的影响因素，应用软件对其进行了模拟和分析，并对各因素的变化规律进行了研究。

1 建模部分

1.1 光伏发电系统的基本原理

太阳能电池发电的基本原理[3]是太阳光照在半导体P-N结上，形成新的空穴—电子对，在P-N结内建电场的作用下，空穴由N区流向P区，电子由P区流向N区，接通电路后就形成电流。

1.2  建模软件

PVsyst[4]是一款应用于太阳能发电系统的设计软件，它的作用是协助太阳能发电系统的规划和发电功率的仿真。

2 数据分析

2.1 辐照度对发电量的影响

辐照度[5]是单位时间内被照射到的太阳光的能量，而太阳能发电的能量则是由太阳能发电转化而来，所以辐照度是影响整个光伏发电的关键因素。在特定的区域，当辐射强度增大时，太阳能电池的最大输出功率增大，所以当辐射强度增大时，其发电能力也会随之增长。

2.2 数据源对发电量的影响

根据提供的该项目场址经纬度坐标，利用PVsyst软件分别获取本项目所在地的Met，NASA以及Met和NASA均值数据，计算发现NASA辐照量最大，Met辐照量最低，辐照源不同项目等效发电小时数偏差在19h左右，因此选择本项目辐射量较高的NASA数据进行测算。

2.3 方位角和倾角对发电量的影响

在太阳能光电转换中，组件的方位角和倾斜角度[6]是影响其性能的一个关键因素。太阳能电池阵列的方位角，是指方阵的垂直面与正南方向的相对角度（即东边为负角，西边为正角）。倾角是指太阳电池方阵平面与水平地面高度的夹角，并希望该倾角是该矩形阵列在全年发电功率最高时的最优倾角。

本文采用 PVsyst技术，对该项目进行了太阳辐射量的分析。根据坡度方向选取步长[7]为1度，对光伏装置各倾角的太阳辐射总量进行了分析，通过Pvsyst软件对比不同倾角值辐射量，最终确定该项目在其他条件（数据源、辐照度、支架间距、容配比、组件、逆变器、损耗）均一致的情况下，其最佳倾角为33°。

2.4　支架类型对发电量的影响

为了定量的对比各类支架对光伏项目的发电量的影响程度，在该项目选取NASA数据作为该项目数据源的前提下，分别设置了固定倾角方案33°），平单轴追踪方案（±60°）以及固定调整倾角方案三种不同的支架类型进行发电量对比。在其他条件均一致（数据源均为NASA数据）的前提下，平单轴支架的发电量较高，但其成本高于固定支架，本文选择固定支架33度来测算广东该项目的发电量（一般平单轴支架发电小时数高于固定支架100小时以上选取平单轴支架）。

2.5　组件容配比对发电量的影响

容配比[11]的定义是指光伏发电系统的安装容量与额定容量的比值。

容配比应按以下公式（1）进行计算：

（1）

当项目交流侧容量保持不变时，不断提高项目容配比（即增加项目直流侧光伏组件安装数量）能够有效地提高项目的发电量。当然容配比不是无限制的提高，在提高的同时会逐步带来由于逆变器过载损失的增加，在实际中需要平衡，以选择合适的容配比。

逆变器在直流侧超配1.0-1.2时损失不明显，在超配1.3之后变化幅度较大，交流线损大幅增加，因此此项目最终选取逆变器直流侧超配容量为1：1.2时，本项目发电量达到最高。

3 结论

在本文中，我们选取了甘肃省天水市清远县某一项目，并利用PVsyst软件对其进行分析，采用控制变量的方法，对发电量的影响因素进行分析。经过上文分析，在保证发电量最大的前提下，我们以NASA数据作为该地区的数据源，选取固定支架的倾角为33°，组件容配比为1.2，组串数26个为一串，光伏子阵列间距为8m，经PVsyst软件测算，首年发电小时数1319h，25年年均利用小时数为1231.71h。结果表明，甘肃省光资源很丰富，且该项目属于农光互补，足够为农业生产提供足够的电能，因此具备农光互补光资源开发潜力。

参考文献：

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[4]孙韵琳. 并网光伏发电系统的计算机辅助设计[D]. 广州:中山大学, 2009.

[5]Siraki A G, Pillay P, Williamson S S. A case study of PV installation for an urban building in downtown Montreal[C]// Electrical Power & Energy Conference. IEEE, 2009: 1-4.

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[7]陈辉. 大型领跑者光伏电站设计与优化研究[D]. 西安:西安建筑科技大学， 2018.

[8]吕丹, 买发军, 姚一波. 基于PVsyst的斜单轴光伏跟踪系统倾角及发电量计算[J]. 太阳能, 2017(8): 14-17.

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