發電量提升92%！光伏功率優化器應用案例深度分析
光伏產業網訊
發布日期：2018-03-09
核心提示：
本文以山東某2MW山地電站為例，就光伏功率優化器應用效果進行分析。在安裝豐郅光伏功率優化器后，優化區域發電量提升92%，平均每個組串每天多發電7.07度。
本文以山東某2MW山地電站為例，就光伏功率優化器應用效果進行分析。在安裝豐郅光伏功率優化器后，優化區域發電量提升92%，平均每個組串每天多發電7.07度。
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該電站組件間間距不足形成遮擋，周圍樹木和電線桿也對部分組件形成遮擋，因為是山地電站，不同組串采光也有差異。電站里存在組串內串聯失配與組串間并聯失配的情況，較為嚴重的遮擋拉低了電站整體發電量。
一.項目概況
項目位置位于山東省棗莊市，現場電站環境為山地集中式電站，容量2MW。組件安裝在地面支架上，系統投運時間為2015年1月15日，發現發電量偏低時間為上午和下午。
該電站采用海潤光伏255W多晶組件，開路電壓為36.75V，短路電流為9.09A。逆變器采用陽光電源SG1000集中式逆變器，該逆變器配有4個MPPT,每個逆變器接入8個組串。
二.建模分析
優化器安裝日期為2017年12月26日，安裝在16區1號匯流箱中2、3、4組串，每串安裝優化器數量22pcs，共安裝66pcs，16區1號匯流箱1號組串為對比組串。現場陰影遮擋較為復雜，主要分為電線桿遮擋、樹木遮擋和組件前后間距過小三個部分。其中組件前后排遮擋在冬季時因為太陽高度角變低時會出現，夏天不會出現。電線桿遮擋和樹木遮擋全年都會出現。
圖1-項目現場圖片
根據系統中組件和逆變器的型號參數，項目地點及受到陰影遮擋的具體情況，在PVsyst中對整個系統建立模型
圖2-PVsyst中前后組件遮擋、周圍樹木遮擋模型圖
圖3-左圖：組件前后排遮擋建模分析結果（2#組串，4#組串）
右圖：樹木遮擋建模分析結果（3#組串）
根據建模分析結果，2#組串與4#組串各22塊光伏板系統，在晴天下，光的輻射量的線性損失為8.5%，組件電性能損失為20.5%；3#組串22塊光伏板系統，在晴天下，光的輻射量的線性損失為14.9%，組件電性能損失為21.3%。3#組串遮擋情況最嚴重。
三.數據分析
1. 發電量數據的選取與定義
從客戶監控系統采集16區1號匯流箱中2、3、4組串優化器安裝前后各5個晴天的電壓、電流、功率、發電量數據。
1）數據定義:
A段數據：實驗組串未安裝優化器期間采集5天的有效（晴天）數據。
B段數據：實驗組串安裝優化器期間采集的5天的有效（晴天）數據。
C1段數據：未安裝優化器的對比組串，與A段同期采集5天的有效（晴天）數據。
C2段數據：未安裝優化器的對比組串，與B段同期采集5天的有效（晴天）數據。
2）數據選擇：
優化器的安裝日期為2017年12月26日
棗莊歷史天氣預報
日期 天氣狀況 氣溫
2017年12月1日 晴/晴 9℃/-2℃
2017年12月2日 晴/多云 12℃/0℃
2017年12月3日 多云/多云 13℃/-1℃
2017年12月4日 晴/晴 8℃/-4℃
2017年12月5日 晴/晴 7℃/-3℃
2017年12月6日 晴/多云 10℃/-3℃
2017年12月7日 晴/晴 9℃/-4℃
2017年12月8日 晴/多云 7℃/-2℃
2017年12月9日 多云/多云 10℃/0℃
2017年12月10日 晴/晴 9℃/-4℃
2017年12月11日 多云/多云 8℃/-3℃
2017年12月12日 多云/多云 5℃/-3℃
2017年12月13日 晴/多云 7℃/-1℃
2017年12月14日 小雪/陰 4℃/0℃
2017年12月15日 小雨/多云 5℃/-3℃
2017年12月16日 晴/晴 4℃/-6℃
2017年12月17日 晴/多云 5℃/-5℃
2017年12月18日 晴/晴 7℃/-4℃
2017年12月19日 晴/晴 6℃/-5℃
2017年12月20日 晴/晴 10℃/-5℃
2017年12月21日 晴/晴 11℃/-3℃
2017年12月22日 多云/多云 11℃/-2℃
2017年12月23日 多云/晴 10℃/0℃
2017年12月24日 多云/晴 9℃/-5℃
2017年12月25日 晴/多云 8℃/-4℃
2017年12月26日 晴/多云 11℃/-2℃
2017年12月27日 晴/多云 11℃/2℃
2017年12月28日 晴/多云 12℃/2℃
2017年12月29日 多云/陰 11℃/3℃
2017年12月30日 陰/多云 8℃/-5℃
2017年12月31日 晴/晴 9℃/-4℃
2018年1月1日 晴/多云 11℃/0℃
2018年1月2日 陰/雨夾雪 8℃/-1℃
2018年1月3日
多云/小雪-中雪 4℃/-2℃
2018年1月4日
中雪-大雪/小雪 -2℃/-6℃
2018年1月5日
晴/多云 1℃/-6℃
2018年1月6日
多云/小雪-中雪 4℃/-4℃
2018年1月7日
陰/多云 2℃/-5℃
2018年1月8日
多云/晴 2℃/-8℃
2018年1月9日
晴/晴 2℃/-6℃
2018年1月10日
晴/晴 3℃/-7℃
A段數據選取（5天）：12月18日，12月19日，12月20日，12月21日，12月25日
B段數據選取（5天）：12月27日，12月31日，1月1日，1月9日，1月10日
C1段數據選取（5天）：12月18日，12月19日，12月20日，12月21日，12月25日
C2段數據選取（5天）：12月27日，12月31日，1月1日，1月9日，1月10日
2. 分析過程及結果：
1）相同組串優化前后的橫向對比（A段，B段數據平均值對比）：
圖4-2#組串優化前后功率曲線對比
2#組串主要為組件前后遮擋，遮擋時段為上午7：00-11：00和下午14：00-17：00。優化器安裝前A-2淺藍色曲線拐點在11：00和14：00左右，優化器安裝后B-2紅色曲線在遮擋時段有明顯的提升，曲線變得平滑。
圖5-3#組串優化前后功率曲線對比
3#組串主要為樹木遮擋，遮擋時間段為全天。故其優化器安裝前A-3淺藍色曲線整體數值偏低，峰值明顯低于2#組串。
圖6-4#組串優化前后功率曲線對比
4#組串遮擋情況和2#組串類似，主要為組件前后遮擋，遮擋時段為上午7：00-11：00和下午14：00-17：00。
2）對照組串優化前后的橫向對比（C1、C2段數據平均值對比），消除輻照度變化的影響：
圖7-1#對比組串對應日期下功率曲線對比
綜合考慮對比組C段數據，在系統其余變量未改變的情況下，C1與C2數據只有天氣輻照度影響因素。由圖可知C2平均功率高于C1平均功率，則表明B段天氣輻照強度高于A段。為了消除天氣輻照度變化的影響，加入對比組C段數據以剔除天氣輻照變化因素，更加精確的得出加裝優化器后發電量的提升比列。
3）數據融合對比（A，B，C1，C2段），通過對照組，消除輻照影響，判斷優化前后發電量比例變化:
圖8-對比組串與優化組串發電量對比（含優化前、優化后日期）
其中灰色為對比組串在優化前后5個晴天發電量，藍色為優化組串安裝優化器前5個晴天發電量，紅色為優化組串安裝優化器后5個晴天發電量。
4）結論：按上述樣本統計，組串在天氣狀況為晴的條件下，安裝優化器之后發電量提升92%，即每個組串每天多發電7.07度。
圖9-對比組串與優化組串發電量對比（含優化前、優化后日期）
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