太阳能光伏发电的气象条件研究

2023-01-09付秋芳赵德实

农业灾害研究 2022年11期

付秋芳，赵德实

1.河北省新河县气象局，河北新河 055650；2.国网河北省电力有限公司新河县供电分公，河北新河 055650

1 研究光伏发电的背景意义及发展现状

光伏发电行业具有清洁、节约能源发展优势，利用光伏电池将光能直接转化为电能的光伏发电，具有不需要燃料、环境友好、无转动部件、维护简单、由模块组成、可调节功率等突出优点。21世纪以来，国内外在可再生资源的应用方面进行了非常多的项目建设。而中国光伏发电市场也迎来了跨越式发展态势，针对市县村镇的光伏发电项目越来越多。2022年3月31日，国家能源局发布《2022年乡村振兴定点帮扶和对口支援工作要点的通知》，光伏被列为乡村振兴定点帮扶工作要点。《“十四五”现代能源体系规划》（以下简称《规划》）提出，落实党中央有关要求，坚持把创新作为引领发展的第一动力，部署了一系列科技创新任务持续加大风电、太阳能发电、先进核能等研发力度；《规划》提出加快发展风电和太阳能发电。研究预测到2060年碳中和情景下，风电和太阳能发电等新能源发电量占比将超过50%，成为电力供应的主体。

新河县隶属于河北省，地处河北省邢台市东北部，黑龙港流域，总面积366 km2。新河县属于暖温带季风半干旱大陆性气候，新河县一年中光照充足，平均太阳年总辐射量为121.197千卡/cm2，日照时数为2 420.1 h，非常适宜发展光伏发电项目。乡村振兴战略背景下，新河非常重视光伏发电项目的建设。目前，光伏发电项目在新河县乡村振兴方面发挥着越来越重要的作用，依托光伏乡村振兴政策和稳定收益，大力开发清洁能源，可以进一步助力美丽乡村建设，让更多的人获得更多的实惠。

对于特定的光伏电站而言，装机容量固定，太阳能组件的性能确定，其综合效率决定于环境条件主要包含辐照度、环境温度、风速和相对湿度等气象因子，这些气象因子变化的不确定性形成了光伏电站输出功率的特性，因此掌握气象影响因子与光伏发电输出功率的相关关系很重要[1]。近年来，国内外很多学者将气象因素对太阳能光伏发电方面的影响作为重要的研究课题。王建军[2]重点探究了温度对太阳能电池和蓄电池的电性能方面的影响，他指出单体太阳能电池的开路电压随温度的上升而下降，电压温度系数为210~212 mV/℃，即温度每上升1.0℃，单体太阳能电池开路电压下降210～212 mV；太阳能电池短路电流随温度的上升而上升; 随温度的上升太阳能电池的峰值功率不断下降，这会对直发电效率产生直接影响。因此，他积极探索整个光伏系统设计时针对温度影响所采取的对策。刘玉兰等[3]深入探究了太阳能光伏发电功率的主要影响环境气象因子，她认为光伏电站逐日、逐时输出功率和日照时间、光照强度主要显著的正相关性。杨静涛等[4]探究了并网光伏电站发电量影响因素，涉及各类元件的损耗，并且对辐照度、温度等外部条件的影响进行定性分析，最后给出了一些解决方法。褚华宇等[5]结合雾霾给光伏发电功率带来影响的问题探索一类计及雾霾影响的光伏功率预测方法，主要分析了光伏电池的原理和光伏功率的主要影响因素，通过人工智能神经网络预测方法构建了关于雾霾影响的光伏发电功率预测模型，最终验证了此类方法的可行性。黄伟等[6]主要探究了没有其他因素影响的时候，光照强度对光伏发电的影响，明确了全年太阳能光伏发电最大出力的范围，同时分析了典型多云、阴雨天对光电出力的影响系数，并且与实测数据进行了对比分析，验证了此类方法的有效性和准确性。崔永琴等[7]剖析了积尘对光伏系统发电效率产生影响的主要机制，同时深入探究了空气污染、降水、降尘、风、灰尘性质等对积尘的产生和发电量的影响。国外的文献针对气象对光伏发电的影响也开展了研究。例如，有学者探究光伏发电效率的多类影响因素；主要探究了相对湿度、风速、积尘对太阳能电池工作效率的影响。还有学者选择的温度特征明确了持续云量和长期环境持续温2种光伏发电的主要气象影响因素，同时提出了一种综合考虑短期环境持续温度和长期云量影响范围的短期光伏电站数据输出温度预测计算方法

选用2022年4月新河县逐日日照时数、逐日平均风速、逐日相对湿度，以及光伏公司提供的逐日日累计辐照度、逐日理论、实际发电量数据，利用Excel、SPSS软件处理数据，简要分析了气象条件对光伏发电的影响，为以后光伏发电项目的建设和农村电网安全稳定的运行提供了指导依据。

2 太阳能光伏发电与气象因子的关系

2.1 与日照时数的关系

根据新河县1992—2021年近30年的日照数据，新河县每年的平均日照时数在190 h以上，在一年期间的3—6月日照时数达到200 h以上，5月日照时数达到峰值，日照时数为264.1 h，其次为4月，日照时数为235.7 h，自7月日照时数逐渐下降。图1为光伏电站利用小时数和逐日日照时数累计值的对比图，数据起伏是规律的状态。根据日照时数与可利用时数相关性分析，相关系数达到0.85，日利用小时时数与日照时数呈显著正相关。日照时数增加，日利用时数也在增加[8]。

图1 4月日照时数与电站利用小时数对比

2.2 与太阳辐射的关系

太阳辐照强度对光伏发电有直接影响，因此可被用作光伏发电预测中的重要技术指标。从实际和理论发电量与日累计辐照度中可以看出，理论和实际发电量呈规律的起伏状态，与日累计辐照度的变化一致，太阳辐射强度越大，输出功率越高，发电量越多。图2为实际发电量与日累计辐照度的散点图，太阳辐射强度越大，输出功率就越高。光伏电站实际发电量与日累计辐照度的相关系数达0.85，对数据进行回归分析后得出p=0.178G+1.063，这表明日累计辐照度每增加1 MJ/m2，光伏发电量增加0.178万kW·h。光伏电站发电量与日累计辐照度之间的修正决定系数为0.716，表明模型的拟合优度对数据的解释能力很强，验证了光伏电站的发电量与日累计辐照度之间有很强的线性关系，太阳辐射日累计辐照度对光伏发电量的影响作用很大[9]。

图2 实际发电量与日累计辐照度散点图

2.3 与相对湿度的关系

相对湿度，表示空气中的绝对湿度与同温度下的饱和绝对湿度的比值，即在一定时间内，某处空气中所含水汽量与该气温下饱和水汽量的百分比。相对湿度增大，水汽含量增加，可阻挡地面有效辐射，相应的光伏发电功率会下降。相对湿度的变化光伏发电系统发电量产生负相关影响。图3为4月逐日的相对湿度与日发电量对比，发电量的峰值大多数对应着环境湿度的峰谷，相对湿度越高，发电功率越低。根据相对湿度与光伏电站实际发电量的相关性分析，相关系数为-0.175，呈负相关。经过对数据进行回归分析，得出光伏发电量与相对湿度拟合的回归方程：P=-0.17w+5.157。这意味着相对湿度每增加10%，光伏发电量减少0.17 kW·h。

图3 4月环境相对湿度和电站发电量对比图

2.4 与环境温度的关系

大气温度的变化会对光伏发电系统的发电量产生一定的影响作用[10]。通过对电站温度与县平均温度和发电量进行对比分析了解到新河县平均温度与光伏电站的温度起伏状态趋于一致，温度相差0.5℃左右。气温曲线的峰值基本上对应着发电量的峰值，日平均温度越高，发电量越大。对数据进行相关分析，光伏电站发电量与县平均温度的相关系数为0.531，与发电站的平均温度的相关系数为0.51，都呈较好的显著相关。对数据进行回归分析，得出相应的拟合方程：p=0.158T+1.796（县平均温度与光伏发电量的拟合方程），p=0.14T+2.051（发电站的平均温度与光伏发电量的拟合方程），因发电站的平均温度和县平均温度的显著性相关系数达0.976，两者的结果总体相差不大。表明环境温度每升高1℃，光伏发电量增加0.158（0.14）万kW ·h。

2.5 与平均风速的关系

图4为光伏电站发电量与平均风速对照曲线，从图中可以看出，平均风速对光伏发电量的影响作用无明显的规律性，影响作用有正有负，为正时较多。对数据进行相关分析，得出相关系数为0.259。对数据进行回归分析，得出拟合方程为p=0.304w+3.885，表明风速每增加1 m/s，光伏电站发电量增加0.304万kW·h，但是新河县年平均风速2 m/s左右，影响相对不大。