基于GIS平台的我国太阳能光伏发电潜力研究

发布时间：2020-02-05 00:48

【摘要】：太阳能光伏(PV)系统在我国的应用十分广泛,但还缺乏其在不同区域的资源利用潜力分析.建立了太阳能光伏发电潜力评估方法,通过搭建实验台研究3种常用太阳能光伏系统的转换效率和环境参数的关系,并拟合出光伏效率方程.借助地理信息系统(GIS)平台的空间分析功能研究我国各地太阳能辐射强度频数和发电潜力空间分布.通过分析发现单晶硅组件在我国西北和北方地区高达200kWh/(m2·a)以上,适宜发展PV系统,而西南地区仅约130kWh/(m2·a),可以为各地发展太阳能和制定能源发展规划提供参考.
【图文】：

第５期王利珍，等：基于ＧＩＳ平台的我国太阳能光伏发电潜力研究图１实验系统原理图Ｆｉｇ．１Ｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ表１光伏组件主要特征参数Ｔａｂ．１ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｙｓｔｅｍＰＶ组件类型单个组件尺寸／ｍ长宽组件数／组装机容量／Ｗ单晶硅１．５８００．８０８６１０２０多晶硅１．６５５０．９９２６１３２０薄膜１．３３０１．１００１０１１５０１．２．２实验结果分析测试期间（２０１０年８月１９日至９月１６日）辐射强度与室外温度Ｔ、环境风速Ｖ数据如图２所示．分析汇总ＰＶ系统逐时发电量与辐射强度数据，剔除实验误差工况点，对采集的数据按式（３）计算光伏系统的转换效率，得到图３（见下页）．图２上海地区辐射强度与室外温度、环境风速Ｆｉｇ．２Ｒａｄｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ，ｏｕｔｄｏｏｒａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｗｉｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙｉｎＳｈａｎｇｈａｉη（ｔ）＝Ｅｐｖ（ｔ）Ｇ（ｔ）Ａｐｖ，ｓ×１００％（３）由图３可知，在相同环境参数下，单晶硅组件效率最高，，依次是多晶硅和薄膜组件．辐射强度和转换效率的关系总结如下：ａ．辐射强度与转换效率之间存在一定的强相关性，不同组件转换效率与辐射强度呈现同一规律；ｂ．在低辐射强度下（小于１００Ｗ／ｍ２），转换效率增长较快，随着辐射强度增加，转换效率增速减慢；ｃ．当辐射强度达到２

上海理工大学学报２０１４年第３６卷图３不同组件的转换效率与辐射强度Ｆｉｇ．３ＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒａｄｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆＰＶｓｙｓｔｅｍｓ算式如下：ηｍｏｎｏ＝３．５７８１ｌｎＧ－４．０４０１，１０≤Ｇ≤２００－０．０００６Ｇ＋１４．７９８，Ｇ＞｛２００（４）ηｐｏｌｙ＝３．４１５５ｌｎＧ－５．０５４５，１０≤Ｇ≤２００－０．００１２Ｇ＋１２．７１，Ｇ＞｛２００（５）ηｔｈｉｎ＝１．９０７６ｌｎＧ－３．４５６１，１０≤Ｇ≤２００－０．０００３Ｇ＋６．７９０９，Ｇ＞｛２００（６）式中，ηｍｏｎｏ表示单晶硅组件转换效率；ηｐｏｌｙ表示多晶硅组件转换效率；ηｔｈｉｎ为薄膜组件转换效率．当转换效率逐渐趋于稳定，组件温度和转换效率分析如图４所示．组件表面温度的升高会降低光伏系统转换效率，可通过风冷的方式降低组件表面温度．对实验数据进行分析发现，在相同的辐射强度和风速条件下，室外气温变高转换效率会降低；在相同的辐射强度和室外气温下，风速越大越有利于光伏发电．图４转换效率与组件表面温度Ｆｉｇ．４Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｖｓｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆｂａｔｔｅｒｙｐｌａｔｅ１．３上海地区太阳能光伏资源潜力评价对上海地区全年８７６０ｈ辐射强度进行频数分析，有４４１８ｈ辐射强度为０，如图５所示．在４３４２ｈ中，２８．９％的日照时数处于低效区（０～１００Ｗ／ｍ

【参考文献】

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