分布式光伏电站体系功率温度影响剖析
来源:http://yingchengdh.cn 责任编辑:ag88环亚娱乐 更新日期:2018-10-09 16:26

  分布式光伏电站体系功率温度影响剖析

  1、前语

  光伏电站体系功率描绘了光伏电站承受辐射能量到终究的输出电能的变换功率,是反映光伏电站归纳发电能功能的功率目标。实践电站在运转中,因为自然环境的要素(温度、辐射)、设备功能的要素以及人为要素(包含规划不妥、清洁不及时)等,导致同一电站在不一起间段以及相同装备的电站在不同区域,实践每天日PR体现出的较大差异。

  太阳能电池组件会因温度上升而输出电压下降、电流增大,组件实践功率下降,发电量削减,因而,温度引起的功率下降是必需要考虑的一个重要要素。

  本文要点针对环境温度要素对光伏电站体系功率的影响进行剖析,选用某区域三座分布式电站2016年1月—8月数据材料,剖析电站体系功率与环境影响要素的之间联系,进而针对明显影响要素树立回归模型,定量剖析环境温度对体系功率的影响水平,为评价该区域分布式电站的发电潜能和经济效益供给依据。

  2、材料来历

  本文发电数据来历于上航电力运维有限公司自主研制的航天级绿色动力才智化办理渠道——eHorus才智云(以下简称eHorus渠道),分布式电站经过环境监测仪记载每日环境温度以及日倾斜面累计辐射量,电站每日发电数据以及环境监测数据均在eHorus渠道实时记载。

  本文选取某市三座房顶分布式电站2016年1月——8月数据,依据每日发电量数据以及每日倾斜面辐射量数据,逐日核算每日体系功率,并除掉因为设备检修引起的发电反常数据。

  3、成果剖析

  3.1、PR与环境温度回归模型

  环境要素首要包含环境温度以及太阳辐射,其间对体系功率影响最明显的是环境温度,从后续章节定性以及定量剖析的成果也印证了这一点,这首要来历于温度对组件开路电压、短路电流的影响,进而影响组件峰值功率形成光伏电站体系功率发生改变。本文选用日最高温度以及日PR来定量剖析两者之间联系。

  选用A电站1月——8月日PR数据以及日最高温度数据,树立两者线性回归模型,回归模型经过了全体功能明显性查验以及温度系数明显性查验,两者呈现出较强的负相关性。归回系数为-0.00166,即单位温度上升对应的PR下降值;调整决定系数到达0.2073,即PR的改变中有20%是因为温度改变引起的。

  当模型参加日辐射量参数后,辐射量回归系数并未经过明显性查验,可见日PR与日辐射量之间不存在线性回归联系。

  残差剖析成果,能够看出残差契合正态性查验,一起残差与PR以及温度不存在相关性,阐明回归方程无需引进温度的二次项或许其他与PR有线性联系的自变量,进一步证明了日PR与日辐射量之间不存在线性联系。图3给出日PR与日最高温度之间的回归联系线,以及在该温度区段对应的PR拟合点的猜测值以及95%置信度的猜测区间。

  考虑到同一区域不同电站PR之间也存在必定差异,针对B电站以及C电站,选用1月——8月数据,相同树立日PR与日最高温度之间的回归联系模型。

  比照A、B、C三座电站的回归模型,调整决定系数大约在0.1—0.2,阐明该区域导致PR改变的要素中,温度的奉献大约为10%—20%左右;温度对PR的回归系数在[-0.00197,-0.00166],适当温度每改变添加1℃,PR下降的起伏。

  假定年度该区域日最高温度改变在[0℃,40℃],依照回归模型别离核算出三座电站日PR改变规模以及百分比,核算成果见表3。能够看出因为温度改变导致的光伏电站一年的PR改变,最高可到达在7%—10%左右,该数据可用于该区域分布式光伏电站的年发电量评价,新建项目的优化规划及经济效益评价。

  表3年度PR改变规模

分布式光伏电站体系功率温度影响剖析

  
 

  4、定论

  本文选用某区域三座分布式电站1月——8月的实测数据,针对体系功率要点影响要素环境温度,给出定量定论:

  1)、树立日最高温度与日体系功率之间的回归模型,其模型明显性均较高,回归模型的调整断定系数到达大约在0.1—0.2,阐明导致PR改变的要素中,温度的奉献大约为10%—20%左右;一起辐射量对体系功率不存在明显影响。

  2)、因为温度年改变40℃导致的光伏电站体系功率一年改变,最高可到达在7%—10%左右。该数据可用于上海区域分布式光伏电站的年发电量评价,以及新建项目的优化规划、经济效益评价。

  

   光伏发电变换功率