积灰对光伏组件发电性能影响的研究

白恺，李智，宗瑾，翟化欣，赵洲，刘斌

（1. 华北电力科学研究院有限责任公司，北京 100045；2. 国网新源张家口风光储示范电站有限责任公司，

河北 张家口 075000；3. 河北工业大学，天津 300019）

大型光伏电站一般建设在气候环境比较恶劣的地区，这些地区常干旱缺水，风沙严重。这些恶劣的环境因素对光伏组件发电效率产生影响，尤其是长时间的风沙导致尘土等污浊物遮挡光伏组件，影响光线的透射率，进而影响组件表面接受到的辐射量。同时，由于这些污浊物距离光伏电池片的距离很近，会形成阴影，并在光伏组件具备形成热斑效应。如果长时间不及时对光伏组件进行清洁，将会大幅度降低光伏电站发电量，不仅不能满足电网的要求，而且还降低了光伏发电系统的利用率。

近年来国内外的一些专家或学者针对灰尘沉积对光伏组件性能的影响进行了相关研究，Wakim研究在科威特城的沙尘环境下光伏组件持续积灰6 d后，光伏组件的发电功率降低17%，并通过试验验证在该地区气候环境下，春季和夏季积灰对光伏组件的影响明显高于秋冬两季；同样是在科威特，Sayigh在4至6月份测试0°至60°不同倾斜角下光伏组件受积灰影响发电功率的衰减情况，在测试的38 d内，光伏组件表面每天的积灰量达到2.5 g/m2，光伏组件的透光性降低了17%～64%，特别的，水平放置的光伏组件3 d后发电功率损失达到30%；Grag发现光伏组件倾斜角为45°时，室外放置10 d后，光伏组件的透光率平均下降了8%[1]；陈东兵等通过对蚌埠2 MW非晶硅光伏电站进行测试，发现20 d的表面积灰造成光伏组件串的发电功率降低24%，平均每天减少1.2%[2]；居发礼等建立了光伏组件积灰理论模型，总结了不同灰尘类型对光伏组件发电性能影响的区别，并通过结合人工积灰试验的方法，提出积灰对光伏发电性能影响的光伏积灰系数[3]；Hai Jiang等人通过在室内模拟自然灰尘，研究了灰尘沉积对不同封装材料光伏组件性能的影响，得出能量输出减少率与积灰浓度呈线性关系的拟合公式[4]；张风等人建立了对灰尘沉积程度进行数学的情况下，积灰对组件输出性能的影响数学模型[5]。

由于光伏发电系统的发电能力是评价光伏电站性能最重要的指标，而灰尘对光伏组件的发电性能影响存在普遍性，是影响光伏发电性能的重要因素之一，国内对于灰尘和大气清洁度对光伏发电系统的影响研究甚少。本文通过搭建实验平台，对典型地区光伏发电系统受积灰影响情况进行统计、分析，确定在灰尘影响条件下，光伏组件发电性能的衰减功率，为日后地面大规模光伏电站的日常运行维护提供指导。

1 积灰影响光伏组件发电性能分析

1.1 实验平台

EKO公司生产的MP-170型I-V曲线测试仪，可以测试单个太阳能电池组件或光伏方阵离网运行工况，得到被测设备的I-V或P-Q输出曲线以及光伏组件在现场测试条件和标准测试条件下的短路电流（Isc）、开路电压（Voc）、填充因数（FF）、最大输出功率（Pm）、最大功率点电压（Vpm）、最大功率点电流（Ipm）、光伏组件转换效率、环境温度。表1是MP-170型I-V曲线测试仪的技术参数，图1是实验平台示意图。

表1 MP-170型I-V曲线测试仪技术参数Tab. 1 Technical parameters of MP-170 Type I-V curve tester

实验平台使用尚德生产的型号为STP280-24/Vd的多晶硅光伏组件，表2是该光伏组件的技术参数。

1.2 长期积灰对光伏组件输出特性影响

测试河北地区某光伏电站一段周期内，光伏方阵受风沙影响输出功率，利用灰尘密度定量评定光伏方阵表面积灰量的变化情况，能够有效反映光伏方阵表面积灰导致的输出功率降低，如图2所示。

图1 实验平台示意图Fig. 1 The schematic of the experimental platform

表2 光伏组件技术参数Tab. 2 Technical parameters of the solar panel

图2 河北地区某电站积灰光伏方阵输出功率Fig. 2 The power output curve of the PV array in dust a solar power plant in Hebei

可以发现，测试期间，在无降水天气条件下，光伏方阵表面的积灰持续增多；雨水天气后，根据降水量的不同，其对光伏方阵的表面积灰起到不同程度的冲刷作用。随着光伏方阵表面灰尘密度的增加，光伏方阵的输出功率相应减少。在测试的近一个月时间内，包括雨水天气情况的光伏方阵表面灰尘密度平均值为0.439 g/m2，光伏方阵输出功率减少率平均值为5.196%。

为了验证分析的光伏方阵表面灰尘密度影响输出功率的程度，选取天津地区夏季和秋季典型周期的测试数据。在夏季10 d测试周期内，包括雨水天气情况的光伏方阵表面灰尘密度平均值为0.239 g/m2，输出功率减少率平均值为2.823%；秋季10 d测试周期内，光伏方阵表面灰尘密度平均值为0.867 g/m2，输出功率减少率为7.156%。秋季在长时间积灰情况下，光伏方阵输出功率减少率明显增加，而夏季频繁的雨水天气对光伏方阵表面积灰的清洁作用显著。天津地区积灰影响输出功率如图3所示。通过对比图2以及图3的分析结果可以发现，在不同的地区，灰尘密度对于光伏方阵输出功率的影响程度极为相似。

图3 天津地区积灰光伏方阵输出功率Fig. 3 The power output curve of the PV array in dust in a solar power plant in Tianjin

2 数学模型的建立

利用搭建的试验平台，测试两组由相同数量STP280-24/Vd多晶硅光伏组件组成的光伏方阵，计算由于表面积灰导致输出功率的减少情况，测试结果如表3所示。

图4是光伏组件表面积灰情况的照片，图5是根据表3拟合的灰尘密度与光伏方阵减少输出功率的关系曲线。

表3 积灰导致的光伏方阵阵列输出功率减少情况Tab. 3 The power loss of PV array in dust caused by accumulated dust

图4 光伏组件表面积灰Fig. 4 The accumulated dust on the solar panel

图5 灰尘密度与输出功率减少率关系图Fig. 5 The relationship curve between the dust intensity and the power rate lost

积灰量在0～0.7 g/m2时，减少率从0迅速增加为7.4%；光伏方阵的输出功率迅速减小，当灰尘密度大于1 g/m2时，减少率逐渐趋缓；直到灰尘密度达到4 g/m2时，减少率增加到12.2%。对减少率与灰尘密度之间的关系进行了拟合，得出数学模型为

y=3.291Ln（x）+7.904 （x≥0.132） （1）

y=-25.06x2+14.15x-0.001 （0≤x＜0.132） （2）式中，x为光伏方阵表面积灰的灰尘密度，g/m2；y为输出功率的减少率，%。

3 实验验证

试验地点位于河北地区某光伏电站，利用电站中光伏方阵已经安装的光伏无水清洁和微水清洗装置清洁积灰的光伏方阵，现场安装的光伏清洁装置如图6至图7所示。

图6 光伏无水清洁装置Fig. 6 The solar panel cleaning equipment without water

图7 光伏微水清洗装置Fig.7 The PV panel cleaning equipment with a bit of water

选取雨后第3 d和第5 d，两个具有典型意义的由6块STP280-24/Vd的多晶硅光伏组件组成的光伏方阵积灰工况下的测试数据进行评估分析，现场测试示意图如图8所示。雨后第3 d测得灰尘密度为0.502 g/m2，第5 d测得灰尘密度为0.668 g/m2。在光伏方阵表面灰尘密度为0.502 g/m2和0.668 g/m2的情况下，经过无水清洁装置和微水清洗装置清洁后的光伏方阵灰尘密度分别为0.011 g/m2和0.061 g/m2。

图8 光伏方阵积灰影响发电性能测试示意图Fig. 8 The testing drawing of the influence of PV array in dust on the power generation performance

利用EKO MP-170 I-V测试仪，在晴天，分别测试微水和无水清洁样机清洁后以及未清洁光伏方阵的输出功率，连续测量至少满一天（具备一个完整的辐照周期）。

图9至图12分别给出了不同积灰程度下光伏方阵清洁前后的输出功率测试曲线。在相同测试周期内，无水装置清洁前后光伏方阵的输出功率分别提升5.60%和6.77%；微水装置清洁前后光伏方阵的输出功率分别提升4.65%和5.99%。

图9 无水装置清洁前后光伏方阵输出功率Fig. 9 The PV array power output before and after cleaning without water

图10 无水装置清洁前后光伏方阵输出功率Fig. 10 The PV array power output before and after cleaning without water

图11 微水装置清洁前后光伏方阵输出功率Fig. 11 The PV array output power before and aftercleaning with a bit of water

根据测试期间光伏方阵清洁前后的灰尘密度，代入建立的灰尘密度与输出功率变化数学模型中，计算得到输出功率减少率并与实际测试得到的输出功率变化情况进行比较，结果表明建立的灰尘密度与输出功率减少率关系函数计算结果与实测值误差很小。

得到的不同积灰光伏方阵全天输出功率结果，通过公式（3）和公式（4），可以计算得到清洁前后光伏方阵转换效率，进一步分析积灰对光伏组件发电性能的影响情况。

按照公式（3）将实测的光伏方阵输出功率折算到标准测试条件，

表4 模型验证分析Tab. 4 Model verification and analysis

式（3）中，P′为标准测试条件（S=1 000 W/m2、组件温度为T=25 ℃、AM=1.5）下的输出功率，W；P为现场实际光伏方阵输出功率，W；PSTC光伏组件标称功率，取厂家给定值1 680 W；γ为峰值功率温度系数，取厂家给定值-0.47%/℃。

式（4）中，η为光伏方阵实测转换效率，%；P′为折算到标准条件下的输出功率，W；A为光伏方阵表面积，m2。

图13至图16分别给出了不同积灰程度下光伏方阵清洁前后的转换效率曲线。在相同测试周期内，无水装置清洁前后光伏方阵的输出功率分别提升3.63%和3.63%；微水装置清洁前后光伏方阵的输出功率分别提升3.08%和5.65%。

可见，在光伏组件实际运行过程中，光伏组件表面积灰确实对组件的实际发电效率存在较大影响，通过上述对比，组件表面积灰越多，相同外界条件下组件的转换效率越差，导致发电效率降低。

图13 无水装置清洁前后光伏方阵转换效率Fig. 13 The energy conversion efficiency of the PV array before and after cleaning without water

图14 无水装置清洁前后光伏方阵转换效率Fig. 14 The energy conversion efficiency of the PV array before and after cleaning without water

图15 微水装置清洁前后光伏方阵转换效率图Fig. 15 PV array energy conversion efficiency before and after cleaning with a bit of water

图16 微水装置清洁前后光伏方阵转换效率Fig. 16 PV array energy conversion efficiency before and after cleaning with a bit of water

4 结论

本文通过对不同地区光伏电站受积灰影响光伏组件输出特性的长期测试，发现灰尘密度作为衡量积灰影响光伏组件输出性能退化的重要评价指标。通过对输出特性和转换效率曲线进行分析，可以看出光伏组件表面积灰是影响光伏组件输出性能的重要因素，并由此得到以下结论。

1）光伏组件表面积灰是长期存在的普遍现象，特别是在秋、冬等雨水较少的季节，长期积灰能够对光伏组件发电性能产生较大的不利影响。

2）光伏组件表面积灰能够引起组件的转换效率降低，说明灰尘引起组件发电性能降低的更深层次原因在于降低了光伏组件的透光性，在相同辐照度条件下，对于大规模光伏电站造成的功率损失会很大。

3）自然天气条件下光伏组件在积灰初期发电量受灰尘的影响较大，当灰尘累积到一定程度时，光伏组件发电量受积灰的影响越来越小，根据组件积灰的这种特性选择清洁时机，指导今后的光伏电站维护。

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[2] 王晨光，龚光彩，苏欢. 分布式光伏发电与冷热源耦合系统探讨[J]. 节能技术，2012，30（2）: 145-150.WANG Chenguang，GONG Guangcai，SU Huan. A coupled system of distributed PV and cold & heat sources[J].Energy Conservation Technology，2012，30（2）: 145-150（in Chinese）.

[3] 居发礼.积灰对光伏发电工程的影响研究[D].重庆：重庆大学，2010.

[4] HAI Jiang，LIN Lu，KE Sun. Experimental investigation of the impact of airborn dust deposition on the performance of solar photovoltaic（PV）module[J]. Atmospheric Environment，2011（45）: 4299-4304.

[5] 张风. 光伏组件表面积灰对其发电性能的影响[J]. 电网与清洁能源，2012，28（10）：82-86.ZHANG Feng. Effect of airborne dust deposition on PV module surface on its power generation performance[J].Power System and Clean Energy，2012，28（10）: 82-86（in Chinese）.