提高光伏發電系統效率技術實踐

劉從領 薛建平 彭宏亮 席曉軍 任瑩

（1.江蘇油田工程院；2.江蘇油田工程管理部）

油田既是生產能源大戶也是能源消耗大戶，油田企業發展光伏業務，就近消納新能源電力替代外購電能，可整體降低油氣田化石燃料消耗，實現新能源業務發展與油氣產業鏈高度融合。但由于眾多因素影響，光伏電站系統效率通常在75%～85%，而設計施工不合理、維護清潔不及時等，也會在一定程度上降低光伏發電效率，因此研究分析影響光伏發電的關鍵因素、探索最佳清潔周期、有針對性的開展優化設計，對油田企業提效降碳、綠色發展的意義重大。

1 影響因素分析

光伏發電系統效率（Performance Ratio，PR），等于實際發電量與理論發電量之比，是判斷光伏發電系統的建設和運營水平的有效指標。并網光伏發電系統通常由太陽能電池、匯流箱、逆變器、變壓器以及交-直線路等構成。光伏發電系統平均效率的計算公式為：

式中：CPR為時間段內光伏發電的平均系統效率，%；Et為時間段內輸入電網的能量，kWh；Pe為光伏發電組件裝機的額定容量，kW；ht為時間段內組件方陣處的峰值日照時數，h。

PR 的數值直接關系到光伏電站的年發電量，所以要提高光伏發電量，需要了解并掌握影響PR值的因素。從組件側、逆變器側、變壓器側、匯流箱側、線路、組串設計等六個方面展開分析。

1.1 組件損耗分析

1.1.1 積灰遮擋損失

光伏組件的積塵量與發電損失關系曲線見圖1。若光伏組件未能夠及時清洗維護，因積灰導致的發電損失可達20%以上[1]。

圖1 光伏組件的積塵量與發電損失關系曲線Fig.1 Relationship curve of photovoltaic modules between power generation efficiency and power generation loss

2022 年，油區對11 個光伏站點實施了清洗工作，實施后站點發電量平均提高了14.6%，其中L46-3 日發電由162 kWh 提高到192 kWh，發電量提高18.5%，減少發電損失572 kWh/d。

1.1.2 組件串并聯失配及陰影

太陽能電池在串、并聯使用時，由于每片太陽能電池電性能不一致，使得輸出總功率往往小于各個單體太陽能電池輸出功率之和，稱為太陽能電池的失配。電站光伏組件通常因為周邊建筑、樹木的陰影遮擋導致失配，組串及方陣的串并聯失配損失效率約3%[2]。通過優化組件布置和組串連接、減小傾角、增大間距，可以減少適配及陰影對發電效率的影響。

1.1.3 組件功率衰減

光伏組件衰減常見的原因有兩種：

1）光致衰減。光伏組件的輸出功率在剛開始使用的最初階段內發生1%～2.5%的下降，但隨后趨于穩定[3-4]。在光伏組件制造前對硅片進行光致，可以把光致衰減控制在一定誤差范圍內，大幅提高組件輸出功率的穩定性。

2）老化衰減。電池組件在長期使用中出現的極緩慢的功率下降。組件材料老化衰減主要原因是紫外線照射及濕熱老化環境，同時開裂、風沙磨損、熱斑、封裝材料的性能退化都可以加速組件功率衰減。緩解這個問題主要從光伏組件的工藝、材料及常見質量問題入手，比如使用抗濕熱、抗老化功能較強的玻璃等材料，使用耐紫外線的背板和EVA 材料等。

一般要求，晶體硅組件首年衰減不超過3%，之后逐年衰減不超過0.7%。通過改進生產工藝，控制生產質量，能夠減少組件衰減的影響。

1.1.4 光伏組件的溫度系數損耗

組件溫度主要與環境溫度、輻照度有關，同時受熱傳導系數、風速及相關系數等影響公式為：

式中：Tc為組件溫度，℃；Ta為環境溫度，℃；BPOA為組件斜面輻照度，W/m2；α為組件吸收系數；Detam為組件效率，%；Uc為熱傳導系數；Uv為熱對流系數；Ws為風速，m/s。

光伏組件的說明書載明，其理想工作溫度為25 ℃。在組件自身溫度大于25 ℃以后，光伏板溫度每升高1 ℃，發電效率降低約0.35%。在冬夏溫差較大的地方，溫度系數的作用越明顯。在溫度較高的地區選擇低溫度系數組件，在溫度較低的地區選擇高溫度系數組件。光伏組件發電效率與組件溫度的關系見圖2。

圖2 光伏組件發電效率與組件溫度的關系Fig.2 Relationship curve of photovoltaic modules between dust accumulation and module temperature

1.2 逆變器損耗分析

逆變器內部電器元件通常包含：線路電感、濾波器、斷路器和電容器等，其電氣元件損耗來源為：二極管、IGBT 功率元件、斷路器以及保險絲等[5-6]。雖然逆變器的損耗來源相對復雜，但目前國內外的逆變器技術已經相當成熟，市面上很多廠家的逆變器的轉換效率幾乎都高于98%，即逆變器側的損失約2%左右。選擇高效率逆變器、優化組串與逆變器的匹配，可以較少逆變器對發電效率的影響。

1.3 變壓器損耗分析

變壓器的損耗主要來源于變壓器中的磁性元件的鐵耗及銅耗。

1）鐵耗。磁性材料的鐵耗根據Steinmetz 方程[7]進行計算，磁芯損耗的功率密度的計算公式為：

式中：Pv為每立方米的損耗，mW；Cm、α、β為新坦梅茨系數；f為頻率，kHz；Bm為峰值感應強度，T。

2）銅耗。電感的電阻引起了變壓器的銅耗。以導線為例，當高頻電流通過時，導線表面到導線中心的電流密度呈指數規律下降，使其有效面積減小、電阻增大。當導線的直徑為d時，高頻電阻與直流電阻的比值為：

式中：Δ 為穿透深度，m；Rac為高頻電阻，Ω；Rdc為直流電阻，Ω。使變壓器處于最佳經濟運行區，平衡變壓器三相負荷，合理配置電網補償裝置，可以減少變壓器對發電效率的影響。

1.4 匯流箱的損耗分析

匯流箱一般由避雷器、防反二極管、斷路器等電子元器件組成，其損耗體主要在防反二極管。匯流箱損耗的計算公式為：

式中：PD為匯流箱損耗，%；Nb為二極管數量；Ic為通過二極管的電流，A；Vf為二極管通態時的壓降，一般為0.6 V。

1.5 直流、交流線路損耗分析

電能傳輸過程中，電纜消耗的熱能，實際上就是交直流電纜的損耗[8]。交直流電纜的電阻參數一般由廠家提供，交直流電纜的等效電阻計算公式為：

式中：ρx為交直流電纜的電阻率，Ωmm2/m；Sx為橫截面面積，mm2；Lx為長度，m。

交直流電纜的電壓降計算公式：

式中：ΔU為電壓降，V；X為線路的電抗，Ω；R為線路電阻，Ω；I為線電流，A；?為負荷功率因數。

直流線損和交流線損對系統效率的影響一般都在2%左右。通過增加電纜界面、優化電纜鋪設路徑，可以減少逆變器的損耗。

1.6 組串設計的影響

依據GB 50797—2012《光伏發電站設計規范》中第6.4.2 條款：光伏方陣中，同一光伏組件串中各光伏組件的電性能參數宜保持一致，光伏組件串的串聯數應同時滿足公式（8）、（9）：

光伏組件串聯后的最大開路電壓低于逆變器的最大接入電壓[9]：

光伏組件串聯后的MPPT 電壓在逆變器的MPPT 電壓范圍之內[10]：

式中：N為光伏組件串聯個數（N取整數）；Kv為光伏組件的開路電壓溫度系數；K′v為光伏組件的工作電壓溫度系數；t為光伏組件工作條件下的極限低溫，℃；t′為光伏組件工作條件下的極限高溫，℃；Voc為光伏組件的開路電壓，V；Vpm為光伏組件的工作電壓，V；Vdcmax為逆變器允許的最大直流輸入電壓，V；Vmpptmax為逆變器mppt 電壓最大值，V；Vmpptmin為逆變器mppt 電壓最小值，V。

在光伏方陣的設計實踐中，發現部分計算參數的取值存在問題：

1）t與t′的取值問題。傳統設計一般取項目所在地的極端氣象溫度。對于t，一般氣象極限低溫均出現在夜間，實際上t應該取工作條件下組件的極端低溫，即白天有光照時組件的最低溫度?，F實中，在組件工作條件下，當陽光照到光伏組件上時，結溫會立刻升高，并隨著輻照度的增加而增加。因此，計算中取全天的環境極端低溫直接計算，顯然t值會偏低。對于t′，取全天的環境極端高溫，也是偏低的，光伏組件工作時，其內部溫度肯定比環境溫度高。

2）光伏組件的開路電壓Voc的取值問題。關于組件開路電壓Voc，組件廠家給的數值是在STC 條件（輻照度1 000 W/m2，組件溫度25 ℃，空氣質量AM1.5）下的取值。而實際運行條件下，在環境溫度最低時的輻照度肯定達不到STC 條件下的1 000 W/m2。一般一天中的最低溫出現在凌晨日出前后，即在最低溫時并不是輻照量最高的時刻，最低溫與最高輻照值不會同時出現。即此刻極限低溫時，輻照度小得多，達不到1 000 W/m2。此時組件Voc的取值也不是STC 條件下的值，應以實際的輻照度進行修正，即傳統設計中的組件開路電壓Voc取值也是偏大了[11]。

以上因素造成在利用常規算法進行組串計算和設計時，存在極端溫度取值偏小、開路電壓偏高、組件串聯數取值偏少等問題。

通過上述原因分析得出，積灰遮擋是影響已投運光伏電站的關鍵可控因素，同時通過優化組串設計也可實現提效降本。

2 優化措施

2.1 油區光伏方陣清洗周期的優化

2.1.1 油區積灰周期對發電效率的影響

揚州月均輻照量氣象數據見圖3、揚州日照時長數據見表1，5 月與8 月太陽輻射數據相差4.3%，日照時長一致，氣溫差異32.2%。根據溫度系數與發電效率的關系，計算溫度變化對發電效率的影響值，因為太陽輻射、日照時長數據接近，扣除掉溫度對發電效率的影響，便得到3 個月時，積灰對發電效率的影響值。油區18 個電站氣象及發電數據統計見表2。

表1 揚州日照時長數據Tab.1 Sunshine hours data in Yangzhou

表2 油區18 個電站氣象及發電數據統計Tab.2 Statistics of meteorological and power generation data for 18 power stations in oil region

圖3 揚州月均輻照量氣象數據Fig.3 Meteorological data of monthly average irradiance in Yangzhou

基于積灰分析的光伏清洗頻率與效益數據統計見表3，明確溫度影響2.48%，結合組件衰減0.63%，得到積塵遮擋的影響為9.49%，基于此，得到不同階段積灰對發電效益的影響。

表3 基于積灰分析的光伏清洗頻率與效益數據統計Tab.3 Statistics of photovoltaic cleaning frequency and benefit data based on ash accumulation analysis

2.1.2 清洗成本的計算

電價按0.45 元/kWh 計；用工成本按20 萬元/a計，折548 元/d；清潔環節成本2 500 元/MW，折0.53 元/m2；按每天清洗900 m2/人計，清洗一次成本475 元；若考慮人工，則清洗成本為1 023 元。清洗周期與發電效益關系曲線見圖4?？梢缘玫角逑词找媾c清洗成本的平衡點。若不考慮人工成本，清洗周期8.3 周，即58 d；若考慮人工成本，清洗周期11.9 周，即84 d。

圖4 清洗周期與發電效益關系曲線Fig.4 Relationship curve between cleaning cycle and power generation efficiency

2.2 油區光伏組串設計中部分變量取值的優化

對于t，一般氣象極限低溫出現在夜間，第二天白天在組件工作條件下，氣溫有所回升，再加上組件工作自身發熱，建議光伏組件工作條件下的極限低溫取-7～-8 ℃。

對于t′，光伏組件在最高氣溫下工作時，其內部溫度比環境溫度高17～22 ℃，建議光伏組件工作條件下的極限高溫取60～65 ℃。

在較大光伏項目中，一個支路的光伏組件串的越多，并聯支路數量越少，可以減少優化逆變器的用量、組件-逆變器光伏專用電纜的用量，從而降低一定的建設成本，而且設計的裝機容量還有所提升，相應的度電成本進一步降低。

以設計1 MW 光伏方陣為例，采用545 W 光伏組件計算：原設計26 塊光伏板串聯，則1 MW 光伏方陣共需1 846 塊光伏組件，即需要71 串光伏組串，裝機容量1.006 07 MW；按修正后28 塊串聯，則1 MW 光伏方陣共需1 848 塊光伏組件，即需要66 串光伏組串，裝機容量1.007 16 MW。對比可知，1 MW 光伏陣列可減少5 串光伏組串支路。

優化后單串組件數量增加10%。一個支路的光伏組件串的越多，并聯支路數量越少，可以減少逆變器的用量、電纜的用量，從而降低建設成本。采用優化后的串聯方式可以使損耗減少23.5%和15.9%，系統發電效率提升約0.48%和0.33%。優化前后成本及發電效率對比見表4。

表4 優化前后成本及發電效率對比Tab.4 Comparison of cost and power generation efficiency before and after optimization

3 結論

統計分析江蘇油區的發電數據顯示，光伏組件3 個月不實施清潔工作，發電效率降幅達9.5%，結合光伏發電影響因素分析不難發現，積灰影響是光伏電站效率提升的最關鍵可控因素。進一步研究得出，清洗成本與清洗效益之間存在平衡點，若計入用工成本，清洗周期應不低于84 d；若不計用工成本，則清洗周期應不低于58 d。另外，通過極限溫度、開路電壓等變量的合理取值，優化光伏電站組串設計，能夠減少逆變器、電纜等用量，也能實現建設成本降低、光伏發電系統效率的提高。