2014—2023年，全球光伏发电新增装机容量的年均复合增速达到20%，特别是中东、北非地区，由于具有较好的光照资源及投资环境，已成为全球大型地面光伏电站领域的投资热土。由于此类项目的装机规模大、对工程总承包(EPC)方的资质及本土化率要求高，因此上述地区的项目主要是由沙特阿拉伯的ACWA Power公司、AMEA Power公司，阿联酋清洁能源Masdar公司，迪拜水电局(DEWA)和卡塔尔的Siraj Energy公司这样的能源巨头和国有公司主导开发。目前中东和北非地区光伏发电项目的开发多以独立发电商(independent power producers,IPP，即生产电力出售给公共事业公司)的模式为主，IPP方中标电价一路走低，基本在2美分/kWh以内，因此为了获得更高的经济收益，通常IPP方对光伏电站的系统效率(performance ratio,PR)有极高要求。

PR是评价光伏电站发电性能的关键指标，是光伏电站实际输出功率与理论输出功率的比值，可以反映整个光伏电站扣除所有损耗(包括太阳辐照损失、电缆损耗、光伏组件衰减损失、灰尘和污秽损失、温度损耗等)后实际输送到电网的电能比例[1]。光伏电站PR过高会给IPP方带来项目无法满足性能考核要求的风险，而PR过低可能直接导致项目不具有经济性。

2018年之前，大部分光伏发电项目是依靠低碳能源政策上马，因此不管中国项目还是海外项目，对光伏电站PR的要求均不如现在的IPP项目苛刻。从研究角度来看，此前针对光伏电站PR的研究多倾向于更为宏观的项目前期方案的比较，例如：采用单面、双面光伏组件时的光伏电站PR比较研究[2-4]，采用不同类型光伏组件时的光伏电站PR研究[5]，采用不同光伏支架类型时的光伏电站PR比较[6-7]，采用单轴与多轴时的光伏电站PR比较[8]等。但以上研究结果更适用于项目前期，并未有光伏组件或光伏支架的具体参数对光伏电站PR影响的分析成果，也少有对电缆损耗、灰尘和污秽损失、不可利用率的分析成果，因此并不适用于光伏电站详细设计时的方案优化阶段。基于此，本文采用PVsyst软件，以沙特阿拉伯某座地面光伏电站为例，从光伏支架参数、光伏组件性能参数、电缆损耗、灰尘和污秽损失、不可利用率5个方面分析不同设计方案对光伏电站PR的影响，并着重分析不同参数对光伏电站PR的灵敏度，得出可用于光伏电站设计的指导原则。

1、PVsyst软件介绍

PVsyst是一款专业的光伏发电系统设计和仿真软件，由瑞士Geneva大学环境科学学院的AndréMermoud开发，包括了广泛的气象数据库、光伏组件数据库，以及一般的太阳能相关分析工具等。PVsyst软件可根据光伏发电项目的不同设计阶段提供多种深度的光伏发电系统设计工具，以满足不同阶段的设计需要。此外，PVsyst软件具有可拓展性，可外部导入不同的工程条件(比如：气象、光照资源、阴影遮挡情况等)并建立模型。PVsyst软件的输出结果主要为光伏电站的并网发电量及PR。

由于PR是光伏电站实际输出功率与理论输出功率的比值，因此在实际工程中，即使太阳辐照度随时间变化，光伏电站的实际输出功率与理论输出功率的比值仍保持不变，即PR保持不变，这也是PR可以用来评估光伏电站发电效率的原因。

光伏电站PR的计算式可表示为：

式中：Rpr为光伏电站PR,%;EGri为经过逆变器除去交流损失后汇入电网的电量，kWh;GSTC为标准测试条件(STC)下的太阳辐照度，即1000 W/m2;Pnom为STC下光伏电站的装机容量，kW;Gtr为光伏方阵表面接收的太阳总辐射量，k Wh/m2。

根据文献[9]的研究结论，装机容量为190kW的光伏电站的PR实测值和PVsyst软件仿真值之间的误差为1.13%；文献[10]的研究也表明，PVsyst软件的仿真精度非常接近于真实值，所以目前PVsyst软件广泛应用于光伏电站的PR仿真分析。

2、光伏电站基本设计方案

本文以沙特阿拉伯的某地面光伏电站为例进行分析研究。该光伏电站的直流侧装机容量为436.4 MW，交流侧装机容量为416 MW，其基本配置如表1所示。

采用PVsyst软件建立该光伏电站模型，并对其PR进行仿真，得到PR仿真值为90.11%。根据现场实测的温度、太阳辐照数据及发电量数据，并结合IEC TS 61724-3:2016《Photovoltaic system performance—Part 3:Energy evaluation method》中提出的修正方法，得到修正后的PR实测值为90.19%。仿真值与实测值相差0.08%，证明采用PVsyst软件建立的光伏电站模型具有较高精度。

3、不同因素对光伏电站PR的影响

3.1 光伏支架参数

地面光伏电站常用的光伏支架类型包括斜单轴跟踪、平单轴跟踪、固定可调式和固定式等。考虑到光伏电站的平准化度电成本(LCOE)，中东地区地面光伏电站主要采用平单轴跟踪光伏支架。

表1 本文光伏电站的基本配置

平单轴跟踪光伏支架是将一定数量的光伏组件在不相互遮挡的前提下按照一定的间隔进行排列，可主动跟踪太阳，从而增加发电量；同样条件下，采用平单轴跟踪光伏支架时的发电量比采用固定式光伏支架时高15%左右。通常1个平单轴跟踪光伏支架为1个光伏阵列。

由于目前中东地区的绝大多数光伏电站采用双面光伏组件，而平单轴跟踪光伏支架背面的横梁及檩条对双面光伏组件背面的发电量有直接影响，因此对平单轴跟踪光伏支架进行高精度仿真建模并对其参数进行灵敏度分析具有重要意义。

PVsyst软件仿真建模涉及的平单轴跟踪光伏支架参数包括陈列透明度(shed transparent fraction,STF)、结构阴影系数(structure shading factor,SSF)、失配损失系数(mismatch loss factor,MLF)，以及光伏支架的高度(即光伏支架立柱顶端与地面之间的距离)和光伏场区的温度损耗系数。光伏电站设计方案中的参数，包括系统配置、光伏阵列宽度、光伏组件间隙、地面反射率、光伏支架尺寸、光伏组件和光伏支架之间的距离、光伏组件安装倾角等，对SSF和MLF这两个参数有影响，相关建模分析可详见文献[11]。

本文选择目前主流的平单轴跟踪光伏支架，具体为：江苏中信博新能源科技股份有限公司生产的1P平单轴跟踪光伏支架(下文简称为“中信博1P光伏支架”)、天合光能股份有限公司生产的跟踪开拓者1P平单轴跟踪光伏支架(下文简称为“天合1P光伏支架”)和美国Nextracker公司生产的NX Horizon-XTR平单轴跟踪光伏支架(下文简称为“NX Horizon-XTR光伏支架”)，以其为研究对象进行仿真建模，相关参数如表2所示。

表2 不同光伏支架仿真建模的结构参数

基于安全因素考虑，平单轴跟踪光伏支架的高度一般不高于1.60 m，否则光伏组件的安装成本会有较大增加。因此，本文选择平单轴跟踪光伏支架高度分别为1.50、1.55、1.60 m，分析不同光伏支架高度对光伏电站PR的灵敏性。

另外，温度损耗系数也是影响光伏组件发电性能的关键因素，其反映了光伏组件的散热能力。目前，PVsyst软件默认温度损耗系数为29W/(m2•K)；而针对平单轴跟踪光伏支架，有不少文献建议温度损耗系数设置为31 W/(m2•K)，甚至可以设置为32 W/(m2•K)。但由于光伏组件散热模型很复杂，因此该参数的最佳取值尚无定论，还需要进行大量的理论研究和实验论证[11]。

根据以上分析，结合表2的仿真建模参数，同时考虑不同的光伏支架高度和温度损耗系数，在其他条件均相同的前提下，共设置6种参数组合(记为案例1～案例6)进行光伏电站PR仿真分析，仿真结果如表3所示。其中：案例1～案例4采用中信博1P光伏支架，案例5采用天合1P光伏支架，案例6采用NX Horizon-XTR光伏支架。

从表3可以分析得出：

表3 不同光伏支架参数组合的光伏电站PR仿真结果

1)温度损耗系数与光伏电站PR具有强灵敏关系，PR会影响项目的性能考核，且温度损耗系数的取值没有统一标准，因此其取值经常是光伏发电项目IPP方争论的焦点。平单轴光伏支架上安装的光伏组件背面高出地面，通风条件下可加速光伏组件的散热，降低其工作温度。而光伏组件工作温度与其发电效率为强负相关关系，即光伏组件工作温度越高，其发电效率越低，此理论具体分析可详见文献[12-14]。温度损耗系数的建模非常复杂，且目前针对不同光伏组件安装方式下的温度损耗系数取值尚未有统一定论，因此光伏发电项目IPP方通常坚持采用PVsyst软件默认的温度损耗系数，即29 W/(m2•K)，以避免性能考核不达标。

2)从光伏支架高度来看，每增加0.1 m，光伏电站PR增加约0.16%。根据本光伏发电项目的招标结果，光伏支架高度每增加0.1 m，成本将增加109.1万美元；而本项目性能考核约定的0.01%PR对应的性能罚款为5万美元，可计算得出由光伏支架高度增加0.1 m带来的性能提升所避免的潜在性能罚款为80万美元。因此，基于本项目基本情况考虑，在因增加光伏支架高度而增加的成本高于造成的罚款的情况下，原本光伏支架高度采用1.5 m是合理的。需要说明的是，项目的边界条件不同，得出的结论也不同。

3)从光伏支架结构来看，不同的结构设计对应的结构参数STF、SSF、MLF的取值不同，得到的光伏电站PR的差异最高可达0.26%，根据前述罚款标准，此差异产生的罚款高达130万美元。因此，优化光伏支架的结构设计，以减少对光伏组件的遮挡及遮挡的不一致性，对提高光伏电站PR具有重要意义。而光伏支架的结构设计与其成本关系不大，因此建议光伏发电项目IPP方重点关注光伏支架的结构设计。

3.2 光伏组件性能参数

光伏组件性能参数和光伏电站PR密切相关，PVsyst软件仿真建模涉及的光伏组件性能参数主要包括光伏组件功率偏差、光伏组件开路电压和短路电流的偏差、入射角修正因子(IAM)。

1)光伏组件功率偏差。该偏差是指光伏组件实际输出功率和峰值功率之间的差异，由于产线原因，生产的每片太阳电池的光电转换效率存在略微差异，导致最后出厂的光伏组件实际峰值功率无法保证是相同值，因此光伏组件需要在出厂前进行峰值功率标定。例如：峰值功率为545 W的光伏组件，其常规的功率偏差为0～+5 W，实际输出功率分布近似正态分布。根据PVsyst软件采用的算法，将光伏组件功率偏差定义为最大偏差的1/4，即0.2%。

本研究选择0.2%和0.7%的光伏组件功率偏差进行比较分析。

2)光伏组件的开路电压偏差和短路电流偏差。这两个偏差值也是由于光伏组件生产过程中的不一致性导致的，其取值与各厂商的生产工艺及产品的一致性控制有关。

本研究以主流的两家光伏组件厂商的光伏组件产品为例进行对比分析。其中：A厂商光伏组件的开路电压偏差的有效值(RMS)保证值为4.0%，短路电流偏差的RMS保证值为3.0%;B厂商光伏组件的开路电压偏差的RMS保证值为2.5%，短路电流偏差的RMS保证值为2.5%。

3) IAM。IAM揭示了光伏组件在不同入射角度条件下的发电性能，目前在PVsyst软件中，关于IAM主要提供3种模型，分别为：物理模型(基于菲涅尔定律)，美国采暖、制冷与空调工程师学会(ASHRAE)模型，桑迪亚模型。在PVsyst 6.66版本及以前的版本中，默认使用ASHRAE模型；在PVsyst 6.67版本以后，默认采用物理模型。

由于光伏组件的IAM测试通常采用小样进行测试，因此存在较大误差。本研究采用A厂商基于全尺寸光伏组件的IAM测试结果和基于小样的IAM测试结果进行对比分析。

根据以上分析，考虑不同的光伏组件功率偏差、光伏组件开路电压偏差、光伏组件短路电流偏差、IAM，在其他条件均相同的前提下，共设置4种参数组合(记为案例7～案例10)进行光伏电站PR仿真分析，仿真结果如表4所示。其中：案例7～案例9均为基于小样进行仿真，案例10基于全尺寸光伏组件进行仿真。

根据表4可以分析得出：

1)根据案例7和案例8，光伏组件功率正偏差增加0.5%，光伏电站PR增加0.34%。这是由于光伏组件实际峰值功率增加，使其发电量增加，但光照条件未变，因此光伏电站的PR提高。但由于光伏组件不能满功率发电，因此光伏组件功率正偏差增加值和光伏电站PR增加值并不是一一对应的关系。

2)根据案例7和案例9，光伏组件开路电压偏差和短路电流偏差减小，光伏电站的PR增加。这是由于光伏组件的一致性较好，减小了其失配损失，使其发电量增加。因此建议IPP方要求厂商在光伏组件出厂时，对不同批次的光伏组件进行标定，实际工程安装时将相同开路电压偏差和短路电流偏差的光伏组件串联成光伏组串，以减少失配损失。

3)根据案例7和案例10，随着IAM减小，光伏电站PR减小。这是由光伏组件的特性所决定。根据IEC 61853-1:2011《Photovoltaic (PV)module performance testing and energy rating——Part 1:Irradiance and temperature performance measurements and power rating》，目前光伏组件的IAM测试均只要求进行小样测试，且由于样品数量较少，导致测试结果差异较大。因此为了降低测试中不确定性带来的风险，建议IPP方要求厂商进行全尺寸光伏组件测试，否则难以承担由于测试样品的差异性而带来的性能损失。

表4 不同光伏组件性能参数组合的光伏电站PR仿真结果

3.3 电缆损耗

电缆损耗是影响光伏电站PR的另一个因素。光伏电站电缆包括光伏组件到逆变器的直流电缆、逆变器到箱变的低压交流电缆(或汇流箱到逆变器的直流电缆)、箱变到并网点的中压交流电缆。

在其他条件均相同的前提下，考虑不同类型电缆的长度、截面尺寸和损耗率，共设置4种电缆参数组合(记为案例11～案例14)进行光伏电站PR仿真分析，仿真结果如表5所示。

表5 不同电缆参数组合的光伏电站PR仿真结果

由表5可以分析得出：低压交流电缆的损耗率较大，增加低压交流电缆的截面面积可显著增加光伏电站的PR，但同时会增加工程投资。由于电缆的长度和项目的布置方案有关，每个项目的电缆长度和截面面积均不一样，因此此处不做罚款分析。分析具体项目时，需根据实际增加的电缆截面面积导致的成本增加量和光伏电站PR增加量进行相关经济分析，从而决定采用何种方案。

3.4 灰尘和污秽损失

光伏组件表面灰尘和污秽会严重影响其发电效率，制约光伏电站有效负荷的输出，导致光伏电站发电量下降。光伏组件表面灰尘和污秽对发电量的影响即灰尘和污秽损失率，通常采用百分数表示。在其他条件均相同的前提下，采用不同的灰尘和污秽损失率进行光伏电站PR仿真分析，仿真结果如表6所示。

表6 不同灰尘和污秽损失率的光伏电站PR仿真结果

由表6可以分析得出：当灰尘和污秽损失率增加0.5%，光伏电站的PR减少了0.28%。这是由于光伏组件表面的污损影响了其透光性，因此在高灰尘和污秽损失率的条件下，光伏电站的PR显著降低。当太阳光线的入射角小于60°时，光伏组件能保持较高的透射率；当太阳光线的入射角大于等于60°时，光伏组件透射率会大幅衰减。

目前本项目采用的光伏组件清洗方式为清洗机器人干洗，该清洗机器人的清洁效率为99.5%，只在每天早上清洗1次；考虑到本项目场地的颗粒物自然沉降率为0.3%，因此灰尘和污秽损失率选择0.8%较为合适。

由于光伏组件表面灰尘和污秽损失率增加0.5%而导致光伏电站PR降低0.28%，根据前述罚款标准，由此产生的罚款高达140万美元。因此，建议IPP方将光伏组件的清洗作为重点关注对象。在目前已实施的中东光伏发电项目中，为了进一步减少光伏组件表面灰尘和污秽给光伏电站PR带来的影响，一些IPP方要求在配置清洗机器人进行干洗的基础上，不定期对光伏组件进行水洗，以进一步降低由光伏组件表面灰尘和污秽带来的光伏电站PR损失。

3.5 不可利用率

不可利用率用于描述光伏电站整体系统失效对其发电量的影响，其和光伏电站的运维密切相关。在PVsyst软件中，不可利用率由停电时间占全年时间(8760 h)的百分比来确定；由于光伏发电的特性，除具体取值外，还需要对不可利用时间段进行设置。

本研究主要分析当不可利用率取值相同时，不可利用时间段的设置对光伏电站PR的影响。在其他条件均相同的前提下，设置4种停电时间组合(记为案例15～案例19)进行光伏电站PR仿真分析，仿真结果如表7所示。

由表7可以分析得出：虽然不可利用率均设置为0.5%，但案例15设置的停电开始时间均为16:00，避开了光伏发电的高峰时段，因此该条件下的光伏电站PR最高，为90.34%；而案例19设置的停电开始时间均为04:00，停电持续时间为15 h，直至当天19:00结束，相当于光伏电站当天基本没有发电，因此该条件下的光伏电站PR最低，为89.66%。

虽然不可利用率相同，但由于停电时间段不同，案例15和案例19的光伏电站PR相差0.68%，根据前述罚款标准，由此产生的罚款高达340万美元。由于不可利用时间段的分布存在一定的随机性，因此建议IPP方重视光伏电站的运维水平，尽量避免光伏电站在白天的发电时间段停电，并加强夜间的运维，尽量保证光伏电站在白天发电时间段的系统利用率达到100%。

表7 相同不可利用率下不同停电时间组合的光伏电站PR仿真结果

4、结论

目前，光伏产业早已不再是早期偏粗放的发展模式，正变得越来越复杂、越来越精细，同时研究人员也在不断挖掘光伏组件发电效率的潜能，因此光伏电站PR的理论分析显得尤为关键。本文采用PVsyst软件，以沙特阿拉伯某座光伏电站为例，从光伏支架参数、光伏组件性能参数、电缆损耗、灰尘和污秽损失、不可利用率5个方面仿真分析了不同设计方案对光伏电站PR的影响，重点分析了不同影响因素对光伏电站PR的灵敏度，并有针对性的提出了可用于光伏电站设计的指导原则，有利于工程设计的优化和性能保证。得出以下结论：

1)针对光伏支架参数而言，温度损耗系数对PR的灵敏度较高，光伏支架高度及其结构参数对PR的灵敏度需要结合实际的项目边界条件进行分析；

2)针对光伏组件性能参数而言，光伏组件功率偏差、光伏组件开路电压偏差和短路电流偏差、IAM测试方式对PR的灵敏度均较高；

3)针对电缆损耗而言，低压电缆损耗对PR的灵敏度较高；

4)灰尘和污秽损失对PR的灵敏度较高；

5)针对不可利用率而言，白天发电时间段停电对PR的灵敏度较高。

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文章来源:李腾飞,刘雁羚.基于PVsyst软件的光伏电站PR影响因素的灵敏度分析[J].太阳能,2024,(10):52-60.