分布式光伏電站發電效率影響因素研究

王賢立+王招娣+賈杰

摘 要：伴隨著國民經濟的飛速增長，國內現有分布式光伏電站項目的數量每年都在攀升，致使影響光伏電站的發電效率的因素也更加多樣化，使得分布式光伏電站的發電效率影響因素逐漸受到社會各界的高度關注。在這一基礎上，筆者就屋頂分布式光伏電站發電效率展開了一系列詳細的研究與分析，研究的目的旨在找出影響分布式光伏發電站正常發電效率的因素，提升發電效率。

關鍵詞：分布式光伏電站；發電效率；逆變器

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.150

0 前言

在國民用電量日益提升的基礎上，為了能夠有效滿足國民的供電需求，目前分布式光伏電站的建設項目也在不斷增長。在這一前提下，為了能夠更好的提升國民的供電水平，筆者在文中以裝機容量為3MW的某屋頂分布式光伏電站為例，詳細研究分布式光伏電站發電的影響因素，以期幫助分布式光伏電站的發電提升工作效率帶來參考。

1 分布式光伏電站發電效率影響因素研究

1.1 可靠性影響因素

在進行屋頂分布式光伏電站發電效率影響因素研究過程中，首先需要研究的就是電站內部的實際運行率，通常情況下，會按照下述公式進行計算發電站現有的運行效率：

N=N0/N*100%

在該項公式中， N主要是指在研究期間內某光伏電站的實際運行效率；N0主要是指在本次研究過程中發電站逆變器的實際運行天數；最后一項中的N主要是指研究過程中逆變器的總體設備數量與設備的實際設備運行天數乘積[1]。

在掌握了以上基礎條件的前提下，筆者在進行屋頂分布式光伏電站發電效率影響因素的研究時，統計了某發電站在研究期間內的總體停運時間，需要注意的是，當影響發電站正常發電的因素出現時，無論出現的時間長短，都會將該天的發電數據記作錯誤數據，一旦錯誤的數據出現，必然會導致當天的正常發電工作以及研究最后的正確結果計算，此種做法是為了降低計算誤差。另外，在研究期間，筆者一共統計出12天的停運天數，3月9日-3月14日，4月14日-4月15日，11月2日-11月4日和12月17日。具體的分布式逆變器光伏發電設備故障統計結果。

1.2 電量影響因素

在進行屋頂分布式光伏電站發電效率影響因素研究過程中，其次需要研究的就是電站內部的電量，通常情況下，會按照下述公式進行計算發電站現有的結算電量：

E結算電量= （kW/h）

在該項公式中，E結算電量主要是指在研究期間內某光伏電站中所有用電用戶所耗費的光伏電站最終總電量；Ei主要是指在本次研究過程中發電的實際發電量；Ej主要是指在本次研究過程中光伏電站的實際使用總電量；Ek主要是指在本次研究期間光伏電站的綜合上網電量；最后公式中的n主要是指研究過程中光伏發電單元的具體數量值[2]。由該項公式能夠得出，在分布式光伏發電站中，電量也是一項十分十分重要的發電效率影響因素，無論是公式中的電量計算錯誤還是發電單元出現統計失誤，都會對最終的發電效率計算產生影響。

1.3 發電效能影響因素

在進行屋頂分布式光伏電站發電影響因素研究過程中，最后需要掌握的就是電站內部的等效發電小時影響因素。一般來講，會依據下述公式進行計算發電站現有的等效發電小時數量，能夠有效得出某分布式光伏電站的實際等效發電小時準確數值：等效發電小時數值=發電量/電站標稱的平均容量數值=1298（h）。另外一方面，在這一發電效率影響因素中，整個分布式發電站的運行效率也影響發電站的發電效率提升。鑒于此，筆者在研究工作開展期間通過使用三種模擬軟件進行提升某發電站的發電效率，三種軟件分別是NASA、SolarGis、Meteonorm。筆者在研究期間進行了某分布式光伏電站系統工作效率計算，得出該電站的運行效率處于74%-80%范圍內，安裝角度為31。最佳安裝角度。如果將SolarGis模擬軟件作為該分布式光伏電站的整體效率研究基礎，則某電站的峰值發電小時數值結果會是1704小時，實際的系統效率結果為76%。與此同時，如果將影響因素一中的某分布式光伏電站的12天總體停運時間與全年發電量兩者數值進行合并計算，將會得出SolarGis模擬軟件下的發電系統發電效率為78%。由此可見，除開發電的天數、發電的電量，發電的效能也是影響分布式光伏電站發電效率的重要影響因素。

2 系統運維

一般情況下，當分布式光伏電站發電效率不夠理想時，作為發電站的管理人員，首先需要做的就是從逆變器的運行著手，針對發電站的實際發電狀況進行發電故障分析。其次，進行實際發電量計算，只有計算出準確的電量結果，才能以最快的速度查找出影響發電效率的故障因素，進而解決故障恢復供電。最后一點，也是最重要的一點，就是做好發電站內發電系統的運行工作，只有發電系統的正常運行，才能確保整個發電站的正常運行，一旦系統出現故障，必然會引起一系列的負面聯鎖反應，影響用電用戶的供電效率。另外一方面，作為分布式光伏電站的管理者，還應該積極運用電壓、電流測試手段進行日常維護，同時輔以清洗、熱板效應等高級的運維方法。

3 總結

綜上所述，影響分布式光伏發電效率的因素主要包括可靠性影響因素、電量影響因素、發電效能影響因素三種，由于篇幅有限，筆者在本篇的研究中僅針對該三方面的影響因素展開了分析。隨著科學技術手段的更新，相關發電方法以及發電功能也在逐步提升，相信經過相關專業人員的不懈努力，一定能夠提升現有的發電水平，進而提升國民的供電效率。

參考文獻：

[1]陳同浩，劉永成，李坤等.基于ZigBee的分布式光伏發電監控系統的設計與實現[J].自動化技術與應用，2017，36（10）：73-76.

[2]隋紅林，蔡進.分布式光伏電站并網的工程應用分析[J].科技風，

2017（15）：204.