利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性

news2024/12/27 14:01:16

随着光伏产业的迅速发展,光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能,为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。

光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中,气象数据分析是仿真系统的基石,通过整合权威的气象数据(如Meteonorm、Nasa等),模拟光伏电站所在区域的历史气象条件及未来气象预测。基于这些气象数据,发电量分析功能能够模拟光伏电站在不同天气条件下的发电效率,并生成详细的发电量预测报告。

一、发电量与气象数据的分析

在验证光伏仿真系统准确性时,发电量数据和气象数据是不可或缺的输入量。发电量数据通过模型以及前期的数据收集,记录了电站在不同时间段内的实际发电量。气象数据则包括太阳辐照度、风速等关键参数,这些数据可以通过Meteonorm、Nasa等数据获取,并通过数据转换协议导入仿真系统。

二、验证过程与方法

1.数据准备与预处理

首先,需要收集光伏电站的实际发电量数据和对应时间段内的气象数据。这些数据在导入仿真系统前,需要进行质量检查,包括数据缺失、数据失真等问题,确保数据的准确性和完整性。同时,根据仿真系统的数据格式要求,对数据进行整理并保存为相应格式。

2.仿真模型建立

在仿真系统中,根据光伏电站的实际设备选型、设计布局及气象数据,建立相应的仿真模型。以鹧鸪云软件为例,该软件采用模块化设计,包括设备模型、损耗设置模块等,用户可根据实际数据进行设置。在建立模型时,需特别注意组件布局、逆变器配置、积灰损失、组件老化衰减等参数的设定,以确保仿真模型与实际情况的一致性。

3.仿真运行与结果分析

将预处理后的气象数据导入仿真系统,运行仿真模型,得到仿真发电量数据。然后,将仿真发电量数据与实际发电量数据进行对比分析,计算偏差指标,以评估仿真系统的准确性。

4.结果验证与优化

通过对比仿真发电量与实际发电量,可以验证仿真系统的准确性。如果偏差较小,说明仿真系统具有较高的准确性;如果偏差较大,则需要检查仿真模型的参数设置是否合理,或者考虑其他影响因素(如阴影遮挡、设备故障等)。在验证过程中,还可以对仿真模型进行优化调整,以提高其准确性。

三、案例分析

以江苏某分布式光伏电站为例,该电站装机容量为4MW,采用“自发自用,余电上网”模式。通过鹧鸪云软件对该电站进行仿真模拟,并与实际发电量进行比较。结果显示,仿真发电小时数为818h,系统效率为77.35%,而实际发电小时数为815h,偏差百分比仅为0.4%。这一结果表明,鹧鸪云仿真系统在该项目的应用中具有较高的准确性。

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