光伏组件发电效率影响因素分析

光伏组件发电效率影响因素分析

周杨

国投贵州新能源有限公司，贵州 贵阳550081

摘要：光伏背板产品不但要保证功能、性能、环境适应性和可靠性要求，还要保证将电池组件运行过程中积聚的热量充分利用或散失。本文主要对光伏组件发电效率影响因素进行分析。

关键词：光伏组件；发电效率；影响因素

引言

在全球能源短缺且愈加昂贵的背景下，中国电力正朝着高质量与绿色低碳方向发展。光伏发电是未来新能源的重要发展对象之一，也是下一代电力的重要组成部分。为满足超高压光伏并网系统电压需求，通常需要将一定数量的光伏组件进行串联提高输出电压。

1光伏组件发电效率影响因素分析

1.1太阳辐照强度

对于光伏组件而言，光源的直接影响主要体现在组件在单位面积内能够接收到的有效辐照度。而光源本身的稳定性、不均匀性、光谱分布等因素也会对光伏组件发电效率产生影响。但相对于诸多因素，综合反映在光伏组件发电效率方面，可以光强概而论之。

1.2组件温度

对于光伏发电而言，温度是影响其发电效率的重要因素之一，组件的输出电流和电压还有相应的输出功率都会随温度的变化而变化，温度的升高会引起光伏电池发电效率下降，电池板温度是确定温度折减系数的必要条件。晶体硅太阳电池是光伏发电的主要设备由于硅材料自身的物理特性，温度上升会引起开路电压和填充因子下降，进而导致输出电功率的下降。根据实验室测定，对于一般晶体硅太阳电池，温度影响系数γ介于-0.35%~-0.5%之间，即在标准测试温度以上，温度每升高1℃，太阳电池的发电效率下降0.35%~0.5%。

2光伏组件发电优化

2.1显著性特征融合的热红外图像光伏组件热斑检测

由于社会与经济的迅速发展，对能源的需求日益增长，而传统的化石资源也对环境造成了巨大的污染，人类面临的能源危机越来越严重。目前，人们所能够使用的最洁净能源主要包括太阳能、风力、水力、潮汐能等，其中太阳能以其零环境污染、可再生、资源丰富的特点受到研究者的青睐。光伏组件作为整个光伏发电系统的基本发电单元，其质量对光伏系统发电效率有着显著影响。许多光伏电站建在野外环境中，经历长时间的风吹日晒，难免出现各类故障。其中光伏组件缺陷是指在特定条件下，串联支路上被热屏蔽的组件片会作为负载而出现，因此热斑区的组件工作温度会大大超过正常组件片发电后的工作温度，甚至给组件带来不可修复的损伤。因此定期对光伏组件进行检测与维护就变得十分重要。人工智能和深度学习技术近年来发展迅速，而光伏热斑检测问题逐渐演变为通过无人机采集光伏板热红外图像，再经过图像处理进行检测的方式。针对热红外影像分辨率低、边缘特征模糊导致光伏热斑检测精度低的问题，使用显著图像对红外图像进行增强的方式来提升检测精度。首先使用U2-Net生成显著图，采用通道替换的图像融合的方式与红外图像进行融合。并采用融合注意力机制的YOLOv5网络进行检测，以此实现光伏板缺陷的高精度检测。

2.2双面光伏组件的发电

双面光伏组件的正面和背面都可以产生电能。太阳光照射到双面光伏组件上时，会有一部分光被周边环境反射到组件背面，这些光能被双面光伏组件所吸收，提高了组件的光电性能。双面光伏组件是光伏发电系统中的关键设备，安装量大，采购费用高。光伏发电系统的电性能和热性能是影响光伏发电系统发电能力和投资成本的重要因素。随着中国光伏产业的迅速发展，一些组件厂商纷纷扩大生产规模，加大资金投入，但也存在整个产业链不同环节之间质量差异明显的现象，大量低品质双面光伏组件出现。光伏发电站规模不断扩大，光伏电站人员流动和施工管理粗放，导致双面光伏组件的安装工艺控制不力，组件热斑、隐裂、人为破损等质量问题大量出现，影响了光伏发电站的整体高效稳定运行。农光互补光伏发电系统中采用双面光伏组件，比采用单面光伏组件的发电量平均提高11.96%；采用平面、单轴跟踪支架的双面光伏组件，比采用固定支架双面光伏组件的发电量平均提高20.17%；在倾斜10°的情况下，与蓝色彩钢瓦上的单面光伏组件相比，白钢瓦上的双面光伏组件发电量平均提高9.11%。

2.3晶体硅光伏组件电势诱导衰减

光伏组件往往依靠铝合金边框固定并接地处理。这些户外光伏组件受电站系统和多变的环境影响，容易出现发电效率下降，组件功能失效、衰退等现象，其中电势诱导衰减（PID效应）对组件功率的衰减影响较大，PID效应是指光伏组件在系统的高压作用下发生输出性能衰减的现象。在实际应用中，水气是发生PID效应的关键因素，较多的水气很容易透过组件缝隙或者背板渗透进光伏电池内部。由于光伏系统实时环境温度及接地方式不同，因此在高压作用下易产生由电池和封装材料与铝合金边框及接地端之间的漏电流。有研究表明，产生PID效应的机制是组件正面玻璃中金属阳离子在高电势作用下迁移到电池的表面，导致电池表面镀膜遭到破坏、污染电池表面及内部、腐蚀栅线等副作用，产生的漏电流经过pn结，削弱pn结光生电流作用，最终导致光伏组件的发电性能大幅衰减。PID效应发生过程大多是物理反应，与电池镀膜工艺、封装材料和系统接地３个因素密不可分。封装材料中乙烯－醋酸乙烯共聚物胶膜的高分子基团遇水发生水解是可逆反应，因此通过把实验条件的负偏压改为正向偏压进行PID修复实验，光伏组件的发电性能会得到一定程度的恢复，但是这种衰减类似于组件的老化依然不能完全消除。另一方面，出现PID效应后，光伏系统有可能发生串联失配问题，极大地影响光伏系统发电效率。因此预防PID效应的主要方法集中在使用不含或含有极少Ｎａ

＋工艺的封装玻璃，或使用抗PID效应的ＥＶＡ胶膜、改变光伏阵列边框接地方式等。

2.4基于改进蝠鲼优化算法的光伏组件参数辨识模型

当前，光伏组件模型参数辨识方法可分为两类:数学解析法和元启发式算法。其中，数学解析法已被用于提取光伏组件的各种不确定的参数，这种方法得到的结果很大程度上依赖初始解，并且大多数情况下得出的参数不足以准确地表示光伏组件的模型。相比之下，元启发式算法对问题的表述没有限制，概念和计算简单，并且非常适合多模态问题，被广泛应用于三二极管光伏组件的参数辨识研究，如:平衡优化算法(EOA)，郊狼优化算法(COA)，哈里斯鹰优化器(HHO)，蚱蜢优化算法(GOA)等。加入差分进化机制和折射学习机制并将折射学习机制加以改进，从而优化了MRFO算法，通过基准函数测试，验证了RLMRFO算法的有效性。在两个光伏组件三二极管模型的参数辨识实验中，综合评价了所提出的RLMRFO-TDM模型的性能。此外，与一些其他的参数辨识模型进行性能比较，进一步证明了所提出的RLMRFO-TDM模型的优越性，实验结果表明，在所有比较的模型中，所提出的RLMRFO-TDM模型表现出较高的计算效率，并获得最精确的参数值。与已提出的模型相比，所提出的RLMRFO-TDM模型通常保证更好的收敛性和鲁棒性。因此，所提出的RLMRFO-TDM模型是解决光伏组件模型参数辨识问题的一种准确、高效、可靠的方法。鉴于光伏组件的广泛应用，下一步对多场景下的光伏组件参数辨识进行探索。

结语

总之，当前，应该全面综合的进行考虑，在调整安装角度的同时，还应该兼顾考虑考虑太阳辐照度不应太低。

参考文献

[1]郭枭.光伏组件发电效率影响因子的优化研究[D].内蒙古工业大学,2015.

[2]于昆伦,林爱晖,周友初.影响太阳能光伏发电系统效率的因素及改进措施[J].科技创新与应用,2012(12):23.