多种光伏组件的性能及影响对比研究

羊术创，陈思铭，李冰之，孙韵琳，2 ，肖文平

（1.广东华矩检测技术有限公司，广东 广州 516400；2.顺德中山大学太阳能研究院，广东 佛山 528300；3.顺德职业技术学院 智能制造学院，广东 佛山 528333）

随着全球光伏应用市场和光伏组件生产规模增长迅猛，光伏组件在实际应用中的发电性能问题已受到普遍关注。陈菊芳等研究了铜铟镓硒光伏组件、碲化镉光伏组件和非晶硅光伏组件在广州地区的发电性能，但缺少单晶硅光伏组件和多晶硅光伏组件的实验数据，也没有给出同期的太阳能辐照量，因此无法对薄膜光伏组件与晶硅光伏组件的发电性能进行比较［1］。张传升研究了单晶硅光伏组件、多晶硅光伏组件、非晶硅光伏组件、铜铟镓硒光伏组件和碲化镉光伏组件在北京地区的发电性能［2］，结果表明了铜铟镓硒光伏组件的发电性能最优，其次是单晶硅光伏组件和多晶硅光伏组件，非晶硅和碲化镉光伏组件的发电量明显低于前三者。我国幅员辽阔，纵跨纬度近50°，气候类型复杂多样［3］。不同地区、不同光伏组件的发电性能可以使用PR指标进行比较，但是无法从PR指标中获悉不同光伏组件发电性能存在差异的原因。

为了研究各种光伏组件发电系统在实际中的发电性能及其主要影响因素，项目研究组在佛山市顺德区广东工业设计城建造了光伏实验平台，对同一户外条件下对不同类型光伏组件发电系统进行长期的实验观测，研究在同一环境下，多种光伏组件发电系统的发电性能及其影响因素。

1 实验平台介绍

实验平台坐落于广东省佛山市顺德区广东工业设计城办公楼楼面（东经113.2°，北纬22.9°），当地气候属于亚热带湿润气候，周围没有遮挡物。在实验过程中，各系统采用正常的光伏电站运维管理模式，不进行任何的特殊处理，以便实验结果可以给实际工程应用提供参考。

图1是本实验平台现场。本实验平台采用统一固定倾角安装，其安装角度为16°，方位角为南偏西5°。实验平台装有4种光伏组件搭建成的6个系统，分别是：1个m-Si 1#单晶PREC光伏组件系统、1个m-Si 2#单晶常规光伏组件系统、2个阵列同个厂家的多晶硅光伏组件系统、1个阵列的CIGS光伏组件（共蒸法）系统、以及1个阵列的非晶硅光伏组件（非微晶硅基双结叠层）系统。系统配置见表1所示：

图1 光伏实验平台现场

表1 实验平台各系统配置

所有光伏组件都提前进行了IV、EL等的初装检测，以保证后期数据分析、对照的准确性和严谨性。实验平台设有环境监测系统，用于自动监测、采集和保存温度、湿度、风速、风向和水平面太阳辐照度等环境数据及光伏发电系统的发电数据。

2 参数定义

光伏并网发电站的系统综合效率是表征光伏电站运行性能的重要指标。GB 50797-2012 《光伏发电站设计规范》给出光伏发电站上网电量计算公式为：

式中：

EP为上网发电量（kWh）；HA为水平面太阳能总辐照量（kWh/㎡）；ES为标准条件下的辐照度（常数=1 kWh/㎡）；PAZ为组件安装容量（kWp）；K为综合效率系数，包括：光伏组件类型修正系数K1、光伏方阵的倾角K2、方位角修正系数K3、光伏发电系统可用率K4、光照利用率K5、逆变器效率K6、集电线路损耗K7、升压变压器损耗K8、光伏组件表面污染修正系数K9、光伏组件转换效率修正系数K10

由公式（1）可以反推出K的计算公式为：

K的实际定义为：

光伏组件类型修正系数K1是表征光伏组件材料类型与发电性能关联度的客观指标。由公式（2）和（3），剔除其它因素的影响，研究组利用实验平台分析评价不同材料的K1特性。在K的10个影响因子中，实验平台的光伏发电系统均安装于同一地点，采用相同的倾角和方位角统一并网，在运维管理方面采用一致化运维方式，它们位于同一个屋面，各子系统采用的线缆基本一致，且本项目属于低压220 V并网不需要使用升压变压器，故可认为各系统的K2、K3、K4、K7和K8这 5个系数均为一致；分析所选取的135组数据，均是一整天发电，数据完整，故各系统光照利用率K5也一致。为了更为准确分析不同材料类型光伏组件的系统性能，研究组采用系统实际容量进行计算以消除光伏组件转换效率修正系数K10的影响。

K6为逆变器效率系数，由于项目研究组并未对各子系统逆变器进行逆变器效率测试，故采用厂家提供的逆变器欧洲效率值，逆变器效率系数记为K6'；光伏组件表面污染修正系数K9为光伏发电系统的常用参数，需根据实验平台各系统的具体情况而确定；根据K6'和K9得出各系统的光伏组件类型修正系数K1'，其计算公式为：

3 实验分析

晶硅光伏组件的4个系统和薄膜光伏组件的两个系统分别于2016年10月15和11月20日开始并网发电，为了使对比更具有合理性，项目研究组提取2016年12月1日至2017年5月30日共135个有效天数的发电数据进行统计分析。通过气象监控数据采集系统统计，在实验平台运行有效天数内，累计水平面总辐照量为423.58 kWh/㎡。

3.1 污渍灰尘对系统发电量的影响分析

采用合理的清洗方案，能有效提高系统的发电量，提高光伏发电系统收益。实验平台处于工业区，根据平台的规模和所在位置的特殊性，采用人工清洗，在筛选的135组有效数据期间，实验平台共清洗了两次。

实际上K9反映了灰尘影响程度，当无灰尘遮挡时，K9值即为1。研究组视清洗后在短时间运行内无灰尘遮挡，因此可根据两次清洗前后的性能改变程度来计算K9。通过定义得

图2 2017年2月10日傍晚清洗前后三天系统运行情况

图3 2017年4月13日傍晚清洗前后三天系统运行情况

表2 实验平台两次清洗前后平均系统效率及污渍遮挡损失情况

不同的降雨强度对灰尘的冲刷量不同，通常情况下降雨强度与其冲刷作用成正比［4］，由图2、图3及表2可知，各阵列在清洗后系统综合效率K'都有一定的提升，但两次清洗后效率提升差异明显，分析其主要原因为佛山地区在2、3和4月份雨水比较充沛，降雨对光伏组件表面的灰尘具有冲刷作用，因此在降雨量和降雨频率较高的广东2月份，雨水清洁光伏组件后光伏发电系统效率的提升比值会小于降雨量和降雨频率更低的4月份。

比较分析两次数据均显示：m-Si 1#、m-Si 2#、p-Si 1#和p-Si 2#在清洗过后效率提升比值基本一致，而CIGS和a-SI清洗前后效率提升结果基本一致且明显高于前四者。造成各系统在清洗前后效率提升存在差异主要由封装玻璃的不同所致：实验平台的6个系统中，m-Si 1#、m-Si 2#、p-Si 1#和p-Si 2#的光伏组件均采用镀膜玻璃，而CIGS和a-SI采用非镀膜工艺玻璃；镀膜玻璃除了透过率增益带来的功率增益以外，其良好的亲水性也可以提升光伏组件表面自清洁性能，从而提升光伏组件的户外输出性能［5］。从这可以得出，在条件允许的情况加强对CIGS和a-Si的清洗频率将有效提高系统的发电量。

通过对清洗前后系统综合效率的变化，可得6个系统分别对应的光伏组件表面修正系数K9'。K9'是一个相对系数，以两次清洗前后三天K'变化的平均值来表示。灰尘等污渍对光伏系统的影响是一个呈上升变化的过程，为更准确表示系统在两次清洗期间的光伏组件表面污染修正系数，我们取前后三天K'变化的平均值的中间值K9'mid。由此可以得到实验平台各系统光伏组件表面污染修正系数K9'mid见表3。

表3 实验平台各系统光伏组件表面污染修正系数

需要补充说明的是，图中部分日的K9'值高于1，这是因为光伏阵列是以16°倾角朝南偏西5°安装的，光伏阵列倾斜表面接收到的太阳辐射量高于水平面太阳辐射量，而我们是采用水平面的每月总太阳辐射量来计算每日系统K'值的，因此，出现了部分的K'值大于1的现象。

3.2 组件类型对系统发电量影响对比分析

由上述分析可得，各系统的光伏组件类型修正系数K1'为：

则实验平台的6个系统、4类光伏组件的K1'见表4：

将m-Si 1#和m-Si 2#的K1'取平均值，p-Si 1#和p-Si 2#取平均值，更能反映单晶硅光伏组件和多晶光伏组件的K1。通过观察，我们可以发现m-Si1#、m-Si 2#、p-Si 1#、p-Si 2#和CIGS的K1'基本一致，a-Si较低只有0.88。

表4 实验平台各系统光伏组件类型修正系数

影响K1的原因是不同类型光伏组件的量子效率，量子效率差异主要表现在其光谱响应的差异。

图4展示了八种不同类型太阳电池的光谱响应曲线。可以观察得到，CIGS光伏组件的吸收范围最广，光谱吸收范围约为220～1 380 nm，其次是单晶硅光伏组件和多晶硅光伏组件，二者的光谱吸收范围均约为300～1 200 nm；非晶硅光伏组件的光谱吸收范围最窄，光谱吸收范围约为350～800 nm。

图4 八种不同类型太阳电池的光谱响应曲线［6］

实验平台的4类光伏组件的光伏组件类型修正系数K1'与其光伏吸收范围具有一致性。故在同个光谱辐照度下，由于光谱响应范围的差异，a-Si的发电性能弱于前三者。

3.3 发电性能比较分析

观测表5实验平台中各个子系统的归一化发电量（取有效天数），得到排序为：m-Si 1#最高，其次分别是p-Si 2#、p-Si 1#、m-Si 1#、CIGS和a-Si，其中m-Si 1#比a-Si高出17.8%。

表5 实验平台光伏组件发电系统发电数据和归一化发电量

图5展示了实验平台6个系统的月度平均系统效率。可以观察得到，m-Si 1#的系统综合效率始终是最高，其次分别是p-Si 2#、p-Si 1#、m-Si 1#、CIGS 和 a-Si。

图5 6个系统每月平均综合系统效率

4 结论

基于广东工业设计城楼顶光伏实验平台的6个系统、4种不同光伏组件的运行数据，对单晶硅光伏组件、多晶硅光伏组件、非晶硅薄膜光伏组件和铜铟镓硒光伏组件4类光伏发电系统进行长期实验监测，通过定义组件类型系统综合效率K1'、结合灰尘清洁和光谱响应分析各类系统在实际运行下的发电性能的影响因素：1）在系统发电性能上，采用同种运维清洗方案，镀膜光伏组件发电系统的发电性能优于非镀膜光伏组件发电系统。2）从光伏组件类型修正系数K1'上看，单晶硅光伏组件、多晶硅光伏组件和铜铟镓硒光伏组件在发电性能上基本一致，非晶硅薄膜光伏组件发电性稍弱。通过分析镀膜和非镀膜光伏组件发电系统运维清洗方案对光伏系统发电量的影响，对企业进行光伏应用行为给出科学的指导方法，能够最大程度的保证企业的收益。