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摘要：文章通过对光伏发电原理的分析与探讨，提出了影响光伏发电效率的主要气象影响因子辐照强度、组件温度、环境温度。然后通过采用灰色关联方法的分析研究，得出辐照度对光伏发电效率的影响是第一位的结论。
关键词：太阳能；光伏发电；气象影响因子；辐照度
1引言
随着全球能源日趋紧张，太阳能作为一种可再生的清洁能源，其应用也越来越广泛。在投入运行的特定光伏电站中，当其光伏组件的规格型号、物理特性和安装方式确定后，气象因子将会是影响其发电功率大小的主要因素。对于光伏发电气象影响因子而言，其类型、数目、作用程度存在较大差异，这就使得光伏电站发电功率的预测工作变得复杂多变。为了取得较高的预测精度，就需要对光伏发电效率与气象影响因子的相关关系进行深入的分析，这样才能为光伏发电预测研究奠定基础，并且对于提高并网光伏电站发电量具有重要的意义。
2光伏发电技术简介
2.1 光伏发电系统原理
光伏发电系统的英文名称是Photovoltaics Generation System，该系统是利用光生伏特和光电转换效应，将太阳能等光能直接或间接转换成电能的发电系统。该系统主要由太阳能电池、控制装置、蓄电装置和逆变器等部件组成。同时该系统按照功能的不同，可分为独立系统和并网发电系统。
2.1.1 独立光伏发电系统
独立光伏发电系统是以蓄电池存储电量为典型特征的独立发电系统。该系统在生活中主要用于边远地区的家庭发电系统、小型村镇太阳能光伏发电站。工业上，主要用于不方便铺设电线的地区，以及与风力、小型水电等共存的混合发电系统。独立光伏发电系统主要包括太阳能电池阵列、逆变器、控制器、蓄电池和直流/交流负载。
2.1.2 并网光伏发电系统
并网型太阳能光伏发电系统是向电网输送电能为主要特征的光伏发电系统。该系统把太阳能光伏发电系统与国家电网连接在一起，为国家电网进行供电。
并网光伏发电系统主要由太阳能光伏阵列、逆变器、控制器、蓄电池、交流负载和电网组成。其主要特征为：（1）该系统与国家电网相连接。当系统接收太阳能而输出的功率超过负载需求时，多余的电能经逆变器逆变出与电网电压同频同相的交流电后，再经过断路器输向国家电网；当系统输出的电能不足于负载需求时，由电网来补充。（2）该系统能够同独立供电系统一样向负载和蓄电池提供电能。该系统中的光伏阵列能够在保证足额向负载供电后，能将多余电能通过双向直流变换器储存到蓄电池中。
3多维气象因子与光伏发电效率的关联性
影响光伏发电效率的气象因子类型较多，在日常实际观测中，由于数据采集设备不同，而且在不同区域和不同时间段采集、记录到的气象因子种类和数量存在差异较大的情况。本文根据光伏发电的特点，从多个角度对影响光伏发电效率的主要气象因子进行分析研究。
3.1辐照度的影响
辐照度是决定光伏组件发电效率的主要气象影响因子，其辐射的随机性和周期性是让光伏发电效率呈现出相应的波动性和周期性的主要原因。通过规律得知，在合理范围内，光伏组件的输出效率与辐照度成正相关，辐照度越大，光伏发电效率也就越大。在有效范围内，辐照度与光伏组件电流成正比，组件电流随辐照度的增大而线性增大。
对于一组二维数据，如果用x表示其自变量，y表示其因变量，则该组数据可以用集合{(xi，yi)|i=1，2，…，n}来表示，其中n表示该组数据有n对。相关系数[30,31]的设定如公式3.1所示。
式中，x为自变量辐照度值，y为因变量发电量，（x，y）为观测到的数据点，（xi，yi）为数据在第i时刻的观测值，x,y为相应的算术平均值，n为数据的对数。
光伏发电功率与辐照度有一定的正相关关系，且r较大时，辐照度与光伏发电效率的体现了较强的关联性。
3.2 组件温度的影响
当光伏发电组件正常工作时，绝大部分热量散失在周围空气中，通常只有不到 20%的太阳辐射转化为电能，这种现象会导致电池的发热。因此，保持太阳能电池周围环境的空气流通非常重要，这样可以快速散热，保持发电组件温度在合理范围内。
可见组件温度与光伏发电效率存在一定的正相关性，在正常的范围内其整体发电效率水平往往也是正相关的。
3.3 环境温度的影响
通常情况下当环境温度较高时，太阳辐射也较强，与光伏组件的输出效率体现为正相关性。太阳能电池温度对太阳能电池的影响主要反映在太阳能电池的开路电压、短路电流、峰值功率等参数随温度变化而变化。太阳能电池的开路电压随温度升高而降低，太阳能电池的短路电流随温度升高而升高，太阳能电池的峰值功率随温度的升高而降低。
3.4 其他相关气象因素的影响
在其他影响光伏组件发电效率的气象因子中，风速、相对湿度、云量、气压等相关因素所产生的作用较小，可暂不做考虑。
4灰色关联的光伏发电气象影响因子趋势
4.1 灰色关联
灰色系统理论（Grey System Theory）是根据筛选后的数据进行数据的归一化处理，根据处理后的相似度，判断各因子之间的关联程度。灰色系统理论方法的步骤包括：（1）确定参考序列和比较序列；（2）数据的归一化处理；（3）计算关联系数；（4）计算灰色关联度；（5）确定系统主要影响因子。
4.2 气象影响因子趋势分析
4.2.1 总体趋势分析
按照灰色系统理论方法的步骤，分别计算辐照度、组件温度、环境温度和风速与光伏发电效率的灰色关联度。采用0～1区间归一化方法计算得到的灰色关联度。
随着分辨系数的增大，辐照度的权重系数逐渐减小，而组件温度和环境温度的则逐渐增大，四个气象影响因子权重系数在数值上比较相近，尤其是组件温度、环境温度和风速的。考虑到数值的稳定性，采用0～1区间归一化方法较为合适，气象影响因子对光伏发电效率的影响由强到弱的排序依次为：辐照度>风速>组件温度>环境温度。
4.2.2 天气类型影响的系数分析
根据某校记录的年度运行数据，将数据按照天为单位划分成与之对应的四类天气类型，并确定该天数据所属的广义天气类型。取分辨系数=0.5，分别计算一类、二类、三类和四类广义天气类型对应的多维气象影响因子与光伏发电效率的权重系数。
结果表明，一类、二类天气类型下排序为：辐照强度、组件温度、环境温度和风速；而三类和四类排序稍微有些不同：辐照强度、风速、组件温度和环境温度。总之，不同广义天气类型下辐照度对光伏发电效率的影响都排在首位，这从量化分析的角度证明了我们的预测。
5结语
通过分析研究，得出影响光伏发电效率的主要气象影响因子是：辐照强度、组件温度、环境温度和风速。采用灰色关联方法得出：无论在不同类型天气条件下，辐照度对光伏发电效率的影响都是第一位的。
参考文献
[1]赵雅芸.光伏发电效率与气象影响因子关联分析研究[D].兰州交通大学,2016.
[2]张世丰.影响太阳能光伏发电的气象因子分析[J].农业与技术,2014，34（7）：194.
论文作者:蔡清良
论文发表刊物:《电力设备》2017年第11期
论文发表时间:2017/8/4
标签：光伏论文; 因子论文; 系统论文; 气象论文; 效率论文; 组件论文; 温度论文; 《电力设备》2017年第11期论文;