并网光伏系统性能测试与评估方法

李 慧，陈心欣，曾湘安，冯江涛，冯 皓

(中国电器科学研究院有限公司工业产品环境适应性国家重点实验室，广东广州510663)

并网光伏系统性能测试与评估方法

李 慧，陈心欣，曾湘安，冯江涛，冯 皓

(中国电器科学研究院有限公司工业产品环境适应性国家重点实验室，广东广州510663)

我国光伏电站的数量和规模逐年增加，光伏发电的大规模应用需要一套完整的电站性能评估方法做支撑。介绍了针对光伏发电系统常用的性能测试方法与评估指标，对比分析两种不同的性能评估方法的差异性，为我国开展光伏发电系统在实际服役环境条件下的性能研究提供理论指导。

光伏发电系统；性能测试；评估指标；环境条件

光伏发电在我国具有广阔前景，对应的技术日新月异，组件制造成本不断下降，已开始进入规模化市场应用的阶段。由于实际服役环境是在日晒雨淋的户外，光伏组件和发电系统的性能会随着实际服役时间的增加而衰减，例如，晶硅光伏组件在开路环境下每年衰减大概0.5%[1-2]，但是在户外实际服役环境条件下的光伏系统可能由于接地、较高的组串电压和设备间的不匹配等原因，造成光伏组件的衰减率更高，从而导致光伏系统的投入成本高，发电量逐年下降，光伏发电相比传统的发电模式利润低。因此，针对光伏发电系统的性能进行测试和评估，研究实际服役环境条件对光伏系统性能的影响具有重要意义。本文主要介绍目前国际上通用的并网光伏系统性能测试方法，对在我国海南琼海湿热环境安装的小型并网光伏发电系统进行实时监测和分析，研究其并网运行9个月的发电性能。

1 光伏发电系统的性能测试方法

目前，针对光伏发电系统性能测试的标准主要是IEC 61724《光伏系统性能监测测量、数据交换和分析导则》，该标准对并网光伏发电系统的监测和性能指标参数的计算提供了指导。表1为用于性能分析的测量参数和计算分析后的导出参数[3]。其中，太阳辐照度、环境温湿度、风速风向、降水量等可以通过校准后的辐照表、热电偶、风速风向传感器监测得到，光伏方阵电流、电压和功率可以通过直流霍尔传感器监测得到，也可以由逆变器直接采集，系统交流发电量可以由交流电能表采集得到。

表1 IEC 61724中规定的光伏系统性能监测的测量参数和导出参数

2 光伏发电系统的性能评估方法

2.1 性能比评估方法

光伏发电系统的性能评定指标主要有：系统最终等价发电时Yf、参考等价辐照时Yr、性能比PR和比发电量yield。

系统最终等价发电时Yf是光伏发电系统每年/月/日净输出的交流电量与标准测试条件(STC,1 000 W/m2,25℃)下光伏阵列的额定功率之比，它表示光伏阵列在额定功率运行的小时数。

标准等价辐照时Yr是阵列平面总的太阳辐照量与阵列标准辐照度(1 000 W/m2)之比，即太阳辐照达到峰值的小时数。

性能比PR是系统最终等价发电时与标准等价辐照时之比，它表示系统从直流电量额定值转换为交流输出电量的总损耗，包括灰尘、积雪、高温、低辐照强度、失配、线路损失、逆变器转化效率以及设备故障等产生的损失。与光伏阵列所在的地理位置、安装倾角、朝向以及装机容量无关。

光伏系统的比发电量yield为实际交流发电量与组件总额定功率的比值，表示每kW发电量。

2.2 PVUSA能效评定方法

美国公用事业应用光伏(PVUSA)能效评定方法是美国太平洋气电公司(PG＆E)从1985年开始实施的研发项目，在美国公用事业应用光伏测试条件 (PTC，阵列平面辐照度1 000 W/m2，环境温度20℃，风速1 m/s)下，用线性回归模型和实际气象数据对光伏系统的功率进行计算评定的方法，它是基于假设光伏阵列电流主要取决于辐照度，阵列电压主要取决于阵列温度，而阵列温度又与环境温度和风速有关。辐照度、环境温度和风速的测量数据用于一个线性回归计算公式[4]，即：

式中：P为直流或交流功率，kW；IPOA为阵列平面辐照度，W/m2；Tamb为环境温度，℃；W为风速，m/s；a、b、c、d为回归系数。

线性回归方程中回归系数的确定需要对大量现场数据进行累计计算。数据监测系统把采集的电气数据和气象数据进行过滤筛选并对一定时间段的数据取平均值，然后用于回归参数的确定。由于PVUSA模型在低辐照度条件下的性能较低，数据过滤时阵列平面辐照度的选取大于800 W/m2，测量的直流功率大于800 W，交流功率大于700 W，低辐照度或者组件有雪覆盖的情况下采集的数据应该过滤掉。

2.3 两种性能测试方法比较

由于实际服役环境条件下的环境因素存在季节性的波动，尤其是太阳辐照和环境温度，从而引起系统性能参数不稳定。

STC条件下的组件温度为25℃，PVUSA方法使用的回归模型中系统性能和气象数据测试均在PTC测试条件下进行，而实际运行过程中组件电池片的温度通常已经超过50℃。这就要求光伏组件的正面和背面有良好的通风散热，而安装在屋顶上和光伏建筑一体化(BIPV)型式的光伏组件由于空气流动性差，并网状态下的组件温度更高。

对于性能比PR评估方法来说，太阳辐照量对系统最终等价发电时影响较大，而对性能比参数影响较小，因为用于PR值计算的参数都根据标准测试条件下的辐照量进行了统一转化，由于组件温度对整个系统的输出功率有很大影响，PR值在冬季比夏季高0.6～0.8，故环境温度的季节性波动对PR值的计算不能忽视。目前还没有确定一种温度修正过的PR计算方法，故现有的评估方法存在一定的误差。

PR值通常以每月或者每年的时间节点输出，可以在很短的时间间隔计算出来，例如一天或者一周，有利于确定一些偶然因素的发生，如系统内部零部件运行出现故障。此外，如果光伏系统的实际服役环境有沙尘天气，也可能导致PR值出现季节性波动。

由于PVUSA评定方法是针对太阳辐照量、环境温度和风速的线性回归计算，可认为环境因素的波动对PVUSA方法的影响较小，线性回归结果的小波动可能是由于光伏组件和逆变器等关键部件的性能非线性、回归模型误差和太阳光谱误差引起的。

3 研究案例

案例选择对一个2 kW的并网光伏发电系统进行性能评估研究，该并网系统安装在海南琼海，代表我国典型湿热气候的标准试验场(经度：110°28′；纬度：19°14′)，安装倾角19°，朝向正南，选用250 W的多晶硅光伏组件8块串联接入2 kW并网逆变器，通过在逆变器前端和后端分别安装直流电表和交流电表，实时监测系统的直流侧和交流侧的电气数据。该系统安装地点的气候环境参数见表2。

表2 并网光伏系统安装地点的气候环境参数列表

试验场同时安装了一套小型气象系统，用于对阵列平面太阳辐照量、环境温度、湿度、风速风向等气候参数的实时监测。通过对系统运行9个月的数据进行分析，系统等价发电时数和PR结果见图1～图2。

由图1～图2的分析结果可知，不同月份并网系统的最终等价发电时数波动较大，其中4、5、6和8月份的等价发电时数均超过100 h，而不同月份的PR值波动较小，第一季度的PR值大于第二、三季度，这是由于第一季度的环境温度最低。

由于系统运行时间不超过一年，所以PVUSA评估方法中的回归系数不能确定，需要对光伏系统进行更长时间的监测，通过大量的数据进行对系统性能衰减情况的研究[1]。

国外一些研究机构针对并网光伏系统进行了PVUSA和PR两种方法的评估分析。桑迪亚国家实验室对光伏发电系统性能进行了30年的研究，假设环境因素对系统性能参数没有影响，那么计算结果将是一条水平线。实际的分析结果是系统最终等价发电时和标准等价辐照时对太阳辐照量变化的响应波动最大，而使用PVUSA方法在PTC测试条件下进行计算的结果波动较小。

图1 2015年1～9月并网系统最终等价发电时数

图2 2015年1～9月并网系统PR值

美国可再生能源实验室(NREL)对1 kW屋顶非晶硅光伏系统的性能研究显示，系统直流功率每年衰减10.2 W(0.985%)，交流功率每年衰减10.8 W(1.09%)[5]，在夏季温度较温暖的月份系统输出功率较高，系统年直流季节波动平均为4.9%～－5.4%。同样采用PR方法针对系统6年时间的性能衰减进行分析，结果显示系统年性能衰减1.13%[6]，与PVUSA方法计算的系统交流功率衰减率－1.09%相吻合，每年的季节波动为4.6%～－7.8%，与PVUSA方法比较，正值接近，负值相差较大。通过6年的研究，PVUSA方法分析的直流年衰减0.985%，交流年衰减1.09%，季节波动约为10.5%，；PR方法分析，交流年衰减1.13%，季节波动约为12.5%。

4 结论

两种针对并网光伏系统的性能评估方法中，使用PTC条件下的回归模型计算的系统性能波动较PR测试方法小，由于PVUSA测试过程中需要过滤一部分数据对回归系统进行确定，测试周期较长，组件温度高，相比较而言，PR评估方法比较简单且更能反映环境因素对系统性能的影响。但是现有的PR评估方法需要大量的数据和更优化的计算方法针对环境温度进行修正，以便能更准确地反应光伏系统的性能。

[1]OTANI K,KATO K.Field experience with large-scale implementation of domestic PV systems and with large PV systems on buildings in Japan[J].Prog Photovolt:Res Appl,2004,12:449–459.

[2]SOA J H,JUNG Y S.Performance results and analysis of 3 kW grid-connected PV systems[J].Renewable Energy,2007,32:1858-1872.

[3]季秉厚，李健，徐林.GB/T20513-2006：光伏系统性能监测测量、数据交换和分析导则[S].中国：中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会，2006.

[4]ROBERTO Z.Grid-connected photovoltaic systems:the Brazilian experience and the performance of an installation[J].Prog Photovolt,2001,9:341-347.

[5]KYMAKIS E,KALYKAKIS S,PAPAZOGLOU T M.Performance analysis of a grid connected photovoltaic park on the island of Crete[J].Energy Conversion and Management,2009,50:433-438.

[6]JORDAN D C,KURTZ S R.Analytical inprovements in PV degradation rate determination[J].IEEE,2010,10:2688-2693.

Performance test and evaluation method of grid connected photovoltaic system

LI Hui,CHEN Xin-xin,ZENG Xiang-an,FENG Jiang-tao,FENG Hao
(State Key Laboratory of Environmental Adaptability for Industrial Products,China National Electric Apparatus Research Institute Co.,Ltd.,Guangzhou Guangdong 510663,China)

With the increasing of the number and scale of the PV power plants in China,a complete evaluation method of power station performance was needed by the large scale application of photovoltaic power generation. The performance testing methods and evaluation indexes of photovoltaic(PV) systems were introduced, and the differences of the two methods were compared and analyzed.It was the theoretical guidance for the performance of PV systems in the actual service environment.

photovoltaic(PV)systems;performance testing;evaluation indexes;environmental conditions

TM 615

A

1002-087 X(2017)10-1437-02

2017-03-12

国家科技部国际合作专项(2014DFA61960)；广州市科学研究专项(201504010026)

李慧(1984—)，女，山西省人，硕士，工程师，主要研究方向为光伏产品环境适应性与耐久性。