光伏发电微型逆变器系统组件功率选择.docx

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1、光伏发电微型逆变器系统组件功率选择在光伏发电系统中，太阳能光伏组件是实现光能到电能转化的基本门户，太阳能光伏组件的功率大小、转换效率及电池片材质等对于能量的转换输出起者决定性的作用。本文通过分析安装于美国华盛顿州实际运行1年以上且太阳能光伏组件功率为280W的系统的长达一年的详细监控数据，分析了同一型号太阳能光伏组件之间在实际运行中的差异性，在年不同月份、不同的光照条件下太阳能光伏组件实际输出功率与其标称值之间的关系以及同一型号的大组件在实际运行过程中发电量上的提升分析。1、系统分析1. 1系统简介本报告共选取4套位于美国华盛顿州的微型逆变器系统作为分析入口,系统基本情况如下表1.l所示：表1

2、.1华盛顿州微型逆变器系统基本简介2. 2气象分析分析数据分别从每套系统中取2块电池板为采样点完成数据分析。资麻附纬度傩47S太阳追踪旅固定窗蹦三42230制度35三132米方位角0月份空，温度相对湿度每日的太阳翻水鞫每日的太阳醐倾斜的大气励风速摄氏度%做平方对日匐平方为日千帕一月5.581.00%0.981.55100.13.9二月67620%1.652.33100.139三月7.876.50%2.823.471003.8四月9.973.50%4.084.4210013.7五月12.971.70%5.325.26100.13.6六月15.769.70%5.815.5100.13.5七月18.

3、26720%6.065.85100.23.4八月18.468.10%5.155.41100.132九月15.873.00%3.774.521.132十月11380.50%2.223.12100.23.4十月7.282.10%1.161.831003.9十二月4.78170%0.81133100.138钙均数I1.l75.10%3.333.72100.13.6表1.2华盛顿州的NASA气象数据注：每日的太阳辐射-水平线/倾斜及可理解为每天峰值日照时数；峰值日照时数：通常表示日照辐射量达到100owmn2;时所持续或等效持续的时间。2、数据分析2.1 同一台逆变器的2块直流输入端的发电差异分析通过

4、对比同一台逆变器卜2块板子之间的累计1年的发电量的数据分析，可以看出同样的板子，在同样的安装条件下,相互之间的发电量依然存在3%左右的发电量的差异,这是组件本身所无法避免的差异性，也是组串逆变器无法改变的发电差异损失。.三三三通道年发一kWh差异至1A357.252.49%2.37%B366,1582A293.193.74%B304.173A315.640.91%312.784工338.472.32%B330,784表2.14台微型逆变器（抽取）每个直流输入端发电量差异2.2 光伏组件发电功率占比分析通过分析4套系统2015年7月份,2016年6月份，每一天中每5分钟的功率数据，以月份为单位整

5、理出各月份太阳能光伏组件在各功率段工作时间的占比情况数据表及柱形图分别如下表2.2和图2.2。5三三3三11=12三甲消r三.=3=6三05CA三22,二032S转S三i534isC55三i914161%11lil三i话;就IOiTi5il93科i*SS:BU二对1Suno3133105siS三;S413%S1.FiB3S二融IlIS-:l：Si13：-：07A工炽15SJ3-TiAC4三0l*n;Tl二不11C2l三032C1A,三FliS%6s灯洒&059167%4S10.75工跪U=5%r3%：5：A03wC3Og0030.00%0.010.0s134%135%l50S5表2.2光伏组件

6、每月各功率段的工作时间占比表注：百分比：4套系统的平均占比值，统计了2015年7月至2016年6月，其中2016年6月份只取到半个月的数据。263W表示逆变器满功率输出且不存在由于功率限制导致的能量损失时，此时太阳能组件最大直流输出功率值。太阳能光伏组件每月各功率段的工作时间占比柱形图o%90.00%8000%7000%6000%5000%4000%30.00%2000%10.00%0.00%图2.2太阳能光伏组件每月各功率段输出的占比柱形图通过以上表图可以看出，光伏组件在一定光照条件下，组件的实际输出功率值可以达到甚至超过组件STe条件下的标称值的93.93%;从观测整年的数据来看，280W

7、的组件在华盛顿州地区的光照条件下，超过95%以上的时间工作在逆变器的满功率输出要求的直流输入功率范围以内，平均超过263W的工作时间占到全年有效的工作时间的0.64%,按照理想情况下计算得出由于逆变器的功率限制导致的发电量损失的占全年发电量的0134乐光伏系统的发电量的主要贡献点不在于组件的最大功率极限值在实际应用中能达到多少;而在于非峰值日照条件下，光伏组件对外输出功率的能力。2.3 不同功率组件的年发电量对比通过对比华盛顿州地区不同组件功率输出的多套系统每块光伏组件每月的发电量数据，记录了时间曲线从2015年7月1日到2016年6月14的全部发电量数据，从发电量曲线中可以明显看出280W组

8、件相对于250W组件来说，其发电量在不同月份表现出来的明显的发电量提升。光伏组件每月的发电量曲线图60.00s40.0030.0020.0010.80.00-25OW-28OW图2.3不同功率光伏组件每月的发电量曲线图注：数据来源于EMA监控数据对比以上数据可知，280W组件一年的实际发电量比250W组件一年的实际发电量高出12.19在实际的发电过程中，发电量与实际功率并非一种线性关系，而光伏系统发电量受光照条件、温度、遮挡、设备损耗、线损等多种因素影响，从这套实际的数据对比可以看出在同样的光照条件下，在一定的功率范围内，功率较大的组件发电量越多。实际的多发电量远大于由于逆变器设备的功率限制而

9、导致的发电量损失，整体呈现多发电的趋势。2.4不同功率组件理想情况下线性推演相工超限损失电SZkWh理论上安砺年发电量ZkWh理论上超限损失百分比升百分比13003.44349.36-0.99%18.83%23105.86358.7-1.63%22.01%33209.23367.09-2.51%24.86%433013.31374.77-3.55%27.47%534017.84382-4.67%29.93%635022.73388.87-5.84%32.27%736027.79395.57-7.02%34.55%837033.8401.32-8.42%36.50%938038.94407.94

10、-9.55%38.75%表2.4.1理想情况下不同标称功率组件对于微逆系统的年发电量提升及超限损耗分析表序号祖，物）奏每块组件成本瑁加量25年每块组件净收益/$/W/$Fit=0.1Fit=0.15Fit=0.2Fit=0.25$/kWh.SkWh.SkWh.$/kWh.130037.5780.471189.461598.442007.43231045795.141215.21635.272055.34332052.5807.661237.731667.812097.89433060818.581257.861697.152136.44534067.5828.481276.471724.462

11、172.45635075837.571293.861750.152206.44736082.5846.281310.681775.072239.46837090852.851324.281795.72267.13938097.5861.381340.821820.262299.7表2.4.2投资收益分析表注：D对于同样数量组件的光伏系统而言，组件功率不同，前期的投资成本亦不同，投资成本差异主要在组件的成本差异，本表格组件成本按照O.75JW（2016年7R的组件美国市场价格）计算。2）25年发电量预测，第二年系统衰减按照1%计算，以后每年按照组件的线性衰减率0.86%估算得出25年的发电量，通

12、过不同的FlT值计算得出25年的净收益情况。结合以上4套华盛顿州地区光伏系统的实际年发电量和当地的气象数据来看,在每年的4月份9月份，平均每天峰值日照时数在4小时以上时，光伏系统的发电量在此阶段有明显提升，同时该阶段也是光伏系统可能产生超限损失的主要阶段。从上表可以看出，在理想情况卜.，光伏系统的发电量随着所使用组件的功率值的增大而不断提升，同时超限损失也随组件的功率值增大而不断增大，总体而言，整个年发电量的提升值要远大于超限损失值。通过计算不同组件的度电收益情况分析前期投入和后期回报的关系。2.5不同组件的发电量提升及超限损失占比分析不同功率组件对于发电量提升及超限损失占比图理论上发电量提升

13、百分比理论上超跟损失占比图2.5不同功率组件对于发电量提升及系统超限损失占比图从上图可以明显看出，相对250W的组件，在标准情况下，当组件标称功率增加时，发电量也不断提升,功率越大，发电量的提升量越大;发电量的提升远大于系统超限的损失量。2. 6投资收益分析洞孵船25年黯发蟒收益，忖$/kWh+FMisykWh-Tim2$/kWhFft=0,25$/kWhST饰飙粉率/W图2.6不同功率组件累计25年发电净收益从上图可以看出，当组件价格一定，由于大组件的多发电优势，投资者均可以在有限的时间内收回前期多投入的组件成本，并且大组件的多发电优势持续存在，使得整体的光伏系统投资收益率持续提高。备注：以上案例为美国华盛顿地区实例，具体光伏系统的光照条件、投资回报与实际安装环境、各区域上网电价有关。3、结论总结综合上述图表分析，