基于不同光资源数据的光伏发电小时数模拟分析.pdf
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1、2023 年第 8 期2023 年 8 月目前,随着“双碳”目标的提出,中国的光伏产业发展进入了快车道1。大型光伏电站的建设有利于解决目前的能源问题,同时又可以避免对环境造成危害,在清洁能源建设中扮演着重要角色。而在光伏电站建设前期,需要进行发电小时数的预测,进而判断电站建设的可行性。发电小时数判断的准确性直接关系到项目收益率测算的准确性,对项目后期建设具有重要意义。目前国内外主要光资源数据来源有 Meteonorm 软件,NASA(NationalAeronauticsandSpaceAdministration,美国航空航天局),SolarGIS 数据库2-4。Meteonorm 软件为商
2、业软件,是由 Meteotest 公司开发的能源行业气象软件,其数据来源主要为 GEBA(Global Energy BalanceArchive,全 球 能 量 平 衡 档 案 馆)、WMO(WorldMeteorological Organization,世界气象组织)和瑞士气象局等权威机构,包含了全球大约 7 750 个气象站的太阳辐射数据,收录了中国 98 个气象辐射观测站的数据。Meteonorm 软件最新气象数据主要来源为 GEBA 20 年(19912010 年)数据。Meteonorm 软件可通过插值等方法获取任意点的多年平均月辐照量,以此来预测项目建设地的发电小时数5;美国航
3、空航天局地面气象和太 阳 能 数 据 库(NASA Surface Meteorology and SolarEnergy DataSet)(由美国兰利研究中心发布并管理)在收稿日期:2023-03-04第一作者简介:徐权袁 1996 年生袁 男袁 甘肃定西人袁 硕士袁 工程师袁 主要从事风资源尧 光资源评估研究遥基于不同光资源数据的光伏发电小时数模拟分析徐权袁 冯乐涛袁 高楠袁 王超袁 王俊翔(国家电投集团甘肃电力有限公司,甘肃 兰州 730000)摘要:以西北天水地区 A 光伏项目为例袁 主要进行了不同光资源数据下的光伏电站发电小时数模拟分析遥 共收集到Meteonorm 软件数据尧 NA
4、SA 数据尧 SolarGIS 数据库数据尧 气象站数据和实际光伏电站数据 5 类数据遥 首先对 4 类收集到的光资源数据与实际光伏电站的资源数据进行了对比分析袁 其次利用 PVsyst 软件进行了发电小时数模拟袁 并与实际光伏电站发电小时数进行了对比遥 结果表明院 4 类光资源数据与实际光伏电站各月水平面辐照量变化趋势基本一致袁 其中Meteonorm 软件数据与实际光伏电站各月水平面辐照量趋势最接近曰 从全年各数据分析袁 4 类光资源数据与实际光伏电站实测数据相比袁 气象站数据偏差率最高袁 为-1.88%袁 SolarGIS 数据偏差率最低袁 为 1.56%曰 从全年发电小时数分析袁 气象
5、站数据模拟发电小时数与光伏电站最接近袁 偏差率为-0.17%袁 而 SolarGIS 数据库数据偏差最大袁 偏差率为 4.84%遥关键词:光资源数据曰 气象站曰 光伏电站曰 发电小时数曰 偏差率中图分类号:TK83文献标志码:A文章编号:2095-0802-(2023)08-0018-05Simulation Analysis of Photovoltaic Power Generation Hours Based on DifferentOptical Resource DataXU Quan,FENG Letao,GAO Nan,WANG Chao,WANG Junxiang(SPIC G
6、ansu Electric Power Co.,Ltd.,Lanzhou 730000,Gansu,China)Abstract:Taking photovoltaic project A in Tianshui area in the Northwest as an example,the simulation analysis of generationhours of photovoltaic power station under different light resource data was mainly carried out.A total of five categorie
7、s of datawere collected:Meteonorm software data,NASA data,SolarGIS database data,weather station data and actual photovoltaic powerstation data.Firstly,a comparative analysis was made between the collected data of four types of optical resources and the actualresource data of photovoltaic power stat
8、ions.Secondly,PVsyst software was used to simulate the power generation hours,and acomparison was made between them and the actual power generation hours of the photovoltaic power station.The results show thatthe variation trend of the four types of light resources was basically consistent with that
9、 of the actual monthly horizontal radiationamount of the photovoltaic power station,among which Meteonorm software data was the closest to the trend of the actual monthlyhorizontal radiance amount of photovoltaic power stations;from the annual data analysis,compared with the actual measured dataof t
10、he photovoltaic power station,meteorological station data had the maximum deviation rate of-1.88%,while SolarGIS data hadthe minimum deviation rate of 1.56%;from the analysis of power generation hours,the power generation hours simulated byweather station data were the closest to that of the photovo
11、ltaic power station,with a deviation rate of-0.17%,while SolarGIS datahad the largest deviation,with a deviation rate of 4.84%.Key words:light resource data;meteorological station;photovoltaic power station;power generation hours;deviation rate(总第 215 期)能源产业182023 年 8 月2023 年第 8 期中国境内,受卫星传感器的影响,在西北开
12、阔、干旱,云量、雪量、水体相对较少,空气质量相对较好的地区,其数据与地面辐射量值相对贴近6;而对于东部地区,受云量较大、降雨、降雪的影响,NASA 数据与实际偏差较大7;SolarGIS 数据库是由譒URI M 博士8在2008 年提出并成立的太阳能资源数据库,该数据库由太阳辐射、光伏数据、气象站数据等组成,通过后期的软件模拟,可得到世界上大部分区域的太阳能资源数据,下载数据包括水平面辐照量、倾斜面辐照、直接辐照量、温度等,分辨率可以精确到 250 m,为全球多个国家和地区提供光资源服务9。本文主要以西北天水地区 A 光伏发电项目为例,采用 PVsyst 软件,借助不同的光资源数据进行模拟研究
13、,并与实际光伏电站辐照量和发电小时数进行了对比研究10。1项目基本情况选用的电站在 2018 年年底建成并完成全容量并网,项目厂址在甘肃省天水市清水县境内。该项目直流侧装机容量为 32.11 MW;光伏组件采用固定式安装,安装倾角为 31毅,朝向正南进行布置。总共有 10 个3.211 MW 的子阵,每个光伏阵列由 2 行 26 列共 52 块组件组成,采用竖向布置,每套逆变升压单元和与其配套的光伏组件和逆变器设备构成 1 个光伏方阵单元。2光伏厂区主要设备选型2.1逆变器选择目前,国内主流光伏逆变器有集中式逆变器和组串式逆变器两种。集中式逆变器的功率器件采用大电流IGBT(Insulated
14、 Gate Bipolar Transistor,绝缘栅双极型晶体管),系统拓扑结构采用 DC-AC 一级电力电子器件变换全桥逆变、工频隔离变压器的方式11。集中式逆变器的设备功率一般在 5001 000 kW 之间。组串式逆变器的功率器件采用小电流 MOSFET(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor,金氧半场效晶体管),系统拓扑结构采用 DC-DC-BOOST(升压性转换器)升压和 DC-AC 全桥逆变两级电力电子器件变换方式12。组串式逆变器的设备功率一般在 1060 kW 之间。集 中 式 逆 变 器 的 MPPT(Maxim
15、um Power PointTracking,最大功率点跟踪)数量较少,每路 MPPT 上连接的光伏组件串数量较多,无法针对多路光伏组件串处于不同工作状态的情况进行灵活调整,并且 MPPT电压范围较窄,组件串间失配损失较大,只适用于大部分光伏组件串工作环境完全相同的情况,例如大型地面光伏电站13。集中式逆变器的容量大,单台逆变器故障影响的光伏组件容量较大;组串式逆变器容量小,单台逆变器故障影响的光伏组件容量很小。但组串式逆变器数量非常多,是集中式逆变器数量的 10 倍以上,因此选用组串式逆变器方案时,光伏电站运行维护的工作量较大,对于大型地面光伏电站来说,会大幅度增加电站的运行维护成本14-1
16、6。该工程建设容量为 32.11 MW,使用组串式逆变器的数量与集中式逆变器的数量相差不多,因此选用组串式逆变器方案,光伏电站运行维护的工作量没有大幅增加。综合以上,该工程按照组串式逆变器考虑。逆变器主要参数如表 1 所示。表 1逆变器主要参数2.2光伏组件选型光伏组件选型在整个光伏电站的设计中是核心,光伏组件的各项指标将直接影响光伏电站性能。在正确选择光伏组件的同时,也要考虑组件价格和现场安装条件。选用的光伏组件为晶科 325 Wp 型多晶硅组件,参数如表 2 所示。项别型号最大输入电压/V最大输入电流/A额定功率/kW长度 伊 宽度 伊高度参数TS228KTL-HV-V1.11 50030
17、2281 200 mm 伊320 mm 伊800 mm表 2光伏组件参数组件种类峰值功率/W开路电压/V短路电流/A工作电压/V工作电流/A长度 伊 宽度 伊高度峰值功率温度系数/(%益-1)开路电压温度系数/(%益-1)首年功率衰减/%组件效率/%多晶硅32546.79.1037.68.661 956 mm 伊992 mm 伊 40 mm-0.40-0.302.516.753光伏子阵设计3.1光伏组件串联数计算通过对光伏组件的串、并联分析得到,光伏组件串联必须满足并网逆变器的直流输入电压要求,光伏组件并联必须满足并网逆变器输入功率的要求。根据 GB 507972012 光伏发电站设计规范,光
18、伏组件串联数公式为:NsUdcmaxUoc1+(t-25)Kv,(1)式中:Ns为光伏组件串联数(取整),Udcmax为逆变器允许的最大直流输入电压,Uoc为光伏组件的开路电压,t徐权,等:基于不同光资源数据的光伏发电小时数模拟分析192023 年第 8 期2023 年 8 月图 3各光资源数据与实际光伏电站辐照量偏差率注:计算出现负值仅代表与光伏电站实测光资源数据相比数值大。图 2项目建设地各光资源数据各月水平面辐照量趋势为光伏组件工作条件下的极限低温,Kv为光伏组件的开路电压温度系数。根据式(1)计算结果,综合考虑该项目情况后将光伏组件串联数确定为 26 串。3.2光伏阵列间距计算根据 G
19、B 507972012 光伏发电站设计规范,在北半球,最大日照辐射接收量的平面为朝向正南,阵列倾角确定后,要注意南北向前后阵列间要留出合理的距离,以免前后出现阴影遮挡。前后间距确定标准为:冬至日(1 年中物体在太阳下阴影长度最大的 1 天)上午 9:00 到下午 3:00,光伏组件间南北方向无阴影遮挡。光伏阵列间距示意图如图 1 所示。L太阳电池阵列面宽度;H电池组件与地面高差;d前排组件与后排组件间距;D组串在南北向的投影距离;茁组件的安装倾角;琢太阳高度角。图 1光伏阵列间距示意图光伏阵列间距D公式为:D=Lcos茁+Lsin茁0.707tan渍+0.433 80.707-0.433 8t
20、an渍,(2)式中:渍为纬度的数值(北半球为正,南半球为负),该项目所在地纬度为北纬 34.8毅;该项目最佳组件安装倾角茁为 33毅。根据公式计算,平坦地形光伏阵列间距不小于 8.6 m,前后排光伏组件间距应不小于 5.3 m。4仿真模拟结果与分析4.1各光资源数据分析共 收 集 到 NASA 数 据、Meteonorm 软 件 数 据、SolarGIS 数据库数据、项目位置气象站数据、实际光伏电站数据 5 类光资源数据,各月水平面辐照量如图 2所示。通过对比分析整体光资源数据趋势,5 类光资源数据中,NASA 数据、SolarGIS 数据库数据、项目位置气象站数据趋势相一致,而 Meteon
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