光伏电站太阳能资源评估
太阳能光伏电站土地选址评估流程
太阳能光伏电站土地选址评估流程
1. 简介
本文档旨在提供太阳能光伏电站土地选址评估的流程指南。
该流程主要包括以下几个步骤：
1. 需求分析
2. 候选地筛选
3. 土地评估
4. 决策和报告
2. 需求分析
在进行土地选址评估之前，首先需要明确太阳能光伏电站的需求。
这包括但不限于以下要素：
- 电站容量需求
- 地理位置要求
- 环境要求
- 法律和政策要求
3. 候选地筛选
根据需求分析的结果，选择一系列可能的候选地。
候选地的选择应基于以下几个因素：
- 太阳资源潜力
- 土地可用性和可行性
- 基础设施和交通便利度
- 社会和环境影响评估
4. 土地评估
对候选地进行土地评估，以确定最适合建设太阳能光伏电站的土地。
土地评估包括以下几个方面：
- 土地所有权和使用权调查
- 土地规划和用途审查
- 地质和地形调查
- 土地水文和环境评估
- 土地价格评估
5. 决策和报告
根据土地评估的结果，进行决策并撰写评估报告。
评估报告应包括以下内容：
- 土地评估结果和分析
- 决策依据和建议
- 风险评估和管理方案
- 法律和政策合规性分析
6. 结论
太阳能光伏电站土地选址评估流程的准确执行可以帮助确定最佳的土地选址，确保电站建设的成功和可持续性。
在实施过程中，需要充分考虑法律和政策的要求，并且保证评估报告的准确性和可靠性。
请注意，本文档提供的是一般性的流程指南，具体实施过程中可能需要根据实际情况进行调整和补充。
娜姑光伏电站的太阳能资源评估及发电量预测
从图 4 可以看出：拟建光伏电站区域全年的 日均水平面太阳辐射量随季节更替呈明显的起伏 变化，上包络线近似对称分布；第 124、164、 206 天附近的日均水平面太阳辐射量较大，最大
图 5 基于两个数据库计算得到的拟建光伏电站区域 全年月均水平面太阳辐射量
Fig. 5 Monthly average horizontal solar radiation throughout the year in the proposed PV power station area calculated based on two databases
基于 Meteomorm 和 SolarGIS 数据库分别计 算得到拟建光伏电站区域全年的月均水平面太阳 辐射量，具体如图 5 所示。
200
ሆೝ௬ᄞޖพଉ/( kWh/m2)
150
100
50
Meteomormຕੰ
SolarGISຕੰFra bibliotek0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ሆݻ
结合图 2 可以发现：在云南省 129 个县中， 有 92 个县的年总太阳辐射量在 1389.0～1667.0 kWh/m2 之间，59 个县超过 1527.8 kWh/m2。并 且对比图 1 和图 2 可以看出：云南省年总太阳辐 射量的空间分布趋势与年日照时数的空间分布趋 势一致。
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第 11 期
第 11 期 总第 355 期 2023 年 11 月
DOI: 10.19911/j.1003-0417.tyn20230714.01
光伏发电资源评估方法
光伏发电资源评估方法
光伏发电是一种重要的可再生能源发电方式，其对全球节能减排和改
善能源结构具有重要意义。
在进行光伏发电建设之前，需要对其资源进行
充分的评估，以确定是否适合建设光伏发电站。
下面介绍几种光伏发电资
源评估方法。
1.太阳能资源测绘法。
太阳能资源测绘法是通过全球辐射计、直射辐射计、斜面直射辐射计、通量塔等装置来对地面太阳总辐射、太阳直接辐射和太阳散射辐射等进行
测定和推算，从而得出一个地区的太阳能资源情况。
通过这种方式可以评
估一个地区是否适合建设光伏发电站，以及建设光伏发电站的设计方案。
2.空间遥感法。
空间遥感法是指通过遥感卫星拍摄地面图像资料及各类环境特征参数，采用遥感处理、分析技术，并配合地面测量和实地调查，评估一个地区的
光伏发电资源。
通过这种方式可以确定一个地区的地表覆盖类型、土地利
用情况、地形特征等，从而确定建设光伏电站的合理位置和规模。
3.经验法。
经验法是通过对历史天气数据及用电量数据分析，建立一个光伏发电
的数学模型，根据模型得出该地区的光伏发电潜力。
通过这种方式可以评
估一个地区的光伏发电资源、电站总投资、发电成本等，并指导工程设计
和运维管理。
总之，光伏发电资源评估是一个复杂的过程，需要综合考虑地表特征、天气数据等因素。
不同的评估方法各有优缺点，在实际的应用中需要选择
合适的方法。
同时，评估的结果也要充分考虑到现实的情况，不能简单地依据数字进行决策。
光伏并网电站太阳能资源评估规范
竭诚为您提供优质文档/双击可除光伏并网电站太阳能资源评估规范篇一：光伏电站太阳能资源评估光伏电站太阳能资源评估1、太阳能资源数据特点根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。
而《太阳能资源评估办法》（qx/t89-20xx）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。
目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：qx/t89-20xx中方法）；为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。
将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。
但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。
在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。
但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。
如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。
并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。
因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。
本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理2.1、数据预处理数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。
如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。
本文不再对各环境因子进行规一化处理。
由于受传感器故障、ad采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。
太阳能光伏电站的设计及性能评估
太阳能光伏电站的设计及性能评估随着环保意识的增强和能源需求的增加，太阳能光伏电站作为一种清洁能源系统已经成为人们关注的热点话题。
光伏电站的设计和建设需要考虑许多因素，包括太阳能资源、地形地貌、建设成本、运营维护费用等。
本文将详细介绍太阳能光伏电站的设计和性能评估的各方面内容。
一、太阳能资源评估太阳能资源是太阳能光伏电站建设的基础和关键，因此在设计之前必须进行准确的太阳能资源评估。
太阳能资源评估的主要指标是每平方米的平均每日辐照度。
在评估太阳能资源时应该考虑以下几个方面：1.地理位置和气候条件太阳能资源与地理位置和气候条件密切相关。
位于热带或亚热带地区的光伏电站可获得更充足的太阳能资源。
此外，辐照度与海拔高度、大气条件、降水量及云量等气候因素也有密切关系。
2.影响因素影响太阳能资源的因素包括位置、倾斜度和方位角度等。
在选址时应该根据建设具体情况对这些因素进行综合考虑。
二、电站规模设计光伏电站的规模大小直接影响经济效益和社会效益。
规模设计应该根据电力需要、建设成本、运营成本、政策补贴等多方面因素进行综合考虑。
通常规模较大的光伏电站更具有经济和社会效益，但是建设投资和运营维护成本相对较高。
规模较小的光伏电站，建设成本和运营维护费用较低，但是收益相对较小。
三、光伏电池板设计光伏电池板是太阳光能转化为电能的核心部件。
光伏电池板的设计应根据太阳能资源量、日照时间、建设空间、安装高度、电站类型等因素进行考虑。
具体设计应该包括以下几方面：1.光伏电池板类型光伏电池板可分为单晶硅、多晶硅、非晶硅和有机化合物四种。
不同类型的光伏电池板具有不同的特点，包括发电效率、制造工艺、成本和稳定性等。
2.倾斜角度和方位角度在设计光伏电池板安装位置时应该考虑倾斜角度和方位角度。
不同的地区和季节，应有不同的倾斜角度和方位角度。
在倾斜角度方面，通常是与地面平行，也可以根据经纬度和季节来改变。
在方位角度方面，则应根据当地的磁偏角进行调整。
太阳能光伏电站的经济效益评价
太阳能光伏电站的经济效益评价随着全球环境保护意识的提高和能源需求的增加，太阳能光伏电站作为一种新型的清洁能源得到了广泛的关注和应用。
然而，在建设光伏电站时，许多人都会关心电站的经济效益，即光伏电站能否带来出色的经济回报。
在本文中，我们将探讨太阳能光伏电站的经济效益，重点分析影响光伏电站经济效益的因素，并介绍如何评估光伏电站的经济效益。
一、光伏电站的经济效益主要受以下因素影响：1. 太阳能资源太阳能资源是光伏电站发电的基础，由于各地太阳能资源的差异，因此光伏电站的经济效益也不尽相同。
通常情况下，太阳辐射强度越高，光伏电站的发电量就越大，经济效益也越好。
2. 市场电价市场电价是影响光伏电站经济效益的关键因素之一。
在有些地区，市场电价相对较高，光伏电站的经济效益就越好；而在一些电价较低的地区，光伏电站的经济效益可能会受到影响。
因此，选择合适的建设地点和采购电价以及制定合理的电价调整机制都是提升光伏电站经济效益的重要措施。
3. 组件质量和性能组件质量和性能也对光伏电站的经济效益产生显着影响。
组件质量好的光伏电站寿命长、维护成本低，发电量稳定，能够提高电站的收益。
此外，高效率的光伏组件能够提高光伏电站的发电量，从而提升电站的经济效益。
4. 投资金额和建造时间投资金额和建造时间也是影响光伏电站经济效益的关键因素之一。
在光伏电站建设前，必须评估项目的成本，以确定可行性和可行性。
建造时间也需要考虑，因为它会影响电站开始发电的时间。
二、如何评估光伏电站的经济效益了解光伏电站的经济效益，有利于决策者制定合理的决策，以增加电站的收益。
以下是评估光伏电站经济效益的关键指标：1. 投资回报率（IRR）投资回报率（IRR）是指项目的总收益与总投资之比，可以反映项目的盈利能力。
当IRR大于项目的折现率时，项目具有收益价值。
在光伏电站项目中，IRR通常会因地区而异。
2. 纯现值（NPV）净现值（NPV）是指对项目的所有现金流进行折现，然后将所有负现金流减去所有正现金流得出的数字。
陕西省光伏资源评价
陕西省**县光伏资源评价光伏发电资源评估目前，传统的石化能源与经济、环境的矛盾越来越突出。
能源是经济与社会发展的基本动力，但由于常规能源的有限性和分布不均匀性，造成世界上大部分国家的能源供应不足，不能满足经济可持续发展的需要。
从长远来看，全球已探明的石油储量只能用到2020年，天然气也只能延续到2040年左右，即使储量丰富的煤炭资源也只能维持二、三百年。
而传统的石化能源所带来的环境问题也令人担忧。
每年有数十万吨二氧化硫和二氧化碳等有害物质排向空间，使大气环境遭到严重污染，直接影响居民的身体健康和生活质量；局部地区形成严重的酸雨区，又严重污染水土。
同时由于排放大量温室气体而产生的温室效应，已引起全球气候恶化。
发展可再生能源已成为全球课题。
而综观可再生能源种类，风能、生物能、太阳能中，太阳能的利用前景最好，潜力最大。
近30年来，太阳能利用技术在研究开发、商业化生产、市场开拓方面都获得了长足发展，成为世界快速、稳定发展的新兴产业之一。
而其中的太阳光伏发电是世界上节约能源、倡导绿色电力的一种主要的高新技术产业。
发展光伏产业已经成为全球各国解决能源与经济发展、环境保护之间矛盾的最佳途径之一。
一、资源概况丰富的太阳辐射能，是取之不尽用之不竭、无污染、廉价的能源。
太阳能每秒钟到达地球的能量高达80万千瓦，如果把地球表面0.1%的太阳能转为电能，转变率为5%，那么每年发电量可达5.6×1012千瓦时，相当于目前全世界能耗的40倍。
就全球而言，美国西南部、非洲、澳大利亚、中国西藏、中东等地区的全年总辐射量或日照总时数最大，为世界太阳能资源最丰富地区。
1、国内资源及发展现状我国陆地面积每年接收的太阳辐射总量在3.3×103~8.4×106 kJ/m2之间, 相当于2.4×104亿t标准煤,属太阳能资源丰富的国家之一。
全国总面积2/3以上地区年日照时数大于2000h，日照在5×106 kJ/ m2以上。
太阳能光伏发电站的太阳能资源评估方法
太阳能光伏发电站的太阳能资源评估方法太阳能作为一种可再生的干净新能源，在人们的日常生活、工作中受到广泛的青睐。
这使得太阳能光伏发电事业在国内市场得到了迅猛发展。
其太阳能的工作原理之一就是将太阳能转换为电能。
其次是太阳能热电站则是利用汇聚太阳光的工作原理，把水烧至沸腾变为水蒸气，然后用来发电。
太阳能资源作为宝贵的可再生新能源，已经成为太阳能研究太阳能选址的重要依据，从实际应用出发以太阳能最丰富的地区太阳能光伏发电项目为基础，简单的阐述太阳能资源评估方法。
标签：太阳能光伏发电站；太阳能资源；评估方法太阳能具有储存量大、分布广泛两大特点，是可再生的清洁能源。
目前主要有光发电和热发电两种太阳能发电模式，简称称光伏（PV）发电。
光伏（PV）发电是一种新兴起来的发电技术，工作原理是将太阳辐射能直接转换为电能。
光伏发电作为新兴支柱产业具有能独立发电、规模大小随意、建设时间短、维护起来简单的突出特点，从进入市场以后就得到了迅猛发展。
随着技术的不断进步和光伏组件成本的逐步降低，光伏发电解决了世界各化石燃料资源不足等问题，同时改善了环境变差的影响，由于大规模光伏发电已被列为21世纪的重要替代能源，成为新能源发展的主要方向之一。
1、太阳能光伏发电简介太阳能资源顾名思义就是直接或者间接地方式把光电、光热和光化学等转化为人类所能利用的太阳能。
到达地面的太阳直接辐射与天空散射辐射量之和称为太阳能总辐射量，太阳能资源一般以总辐射量来表示。
1.1太阳能技术开发量太阳能技术可开发量是指在不考虑经济和其他条件下，现有技术条件下已经开发和可能开发的太阳能资源总和。
1.2太阳能资源经济可开发量太阳能资源经济可开发量是指在开发成本应可与其他能源相竞争的条件下，太阳能资源技术可开发量中，目前可预见时期内以及已经开发的当地经济允许的基础下能够开发的部分太阳能。
1.3表述太阳能资源最常用的辐照度（E）表述太阳能资源最常用的辐照度（E）是指物体在单位时间内，单位面积上接收到的辐射能，单位为W/m ，主要表示接受辐射能的强度；另一个是曝辐射量（H），即在给定时间内辐照度的总积分量，单位为MJ/m ，表示接受辐射的能量。
太阳能光伏电站的运行监测与性能评估
太阳能光伏电站的运行监测与性能评估随着环境保护意识的增强以及能源需求的不断增加，太阳能光伏电站作为一种清洁能源的代表，受到了越来越多人的关注和青睐。
然而，太阳能光伏电站作为一个复杂的系统，在长期的运行过程中，可能会受到各种因素的影响而出现运行问题，因此运行监测和性能评估显得尤为重要。
一、运行监测1.1 数据采集与监测系统太阳能光伏电站的运行监测首先需要建立一个完善的数据采集与监测系统。
该系统应包括各种传感器、监测仪器以及数据采集设备，用于实时监测太阳能电池板的发电情况、逆变器的运行状态、电力输出等数据。
1.2 运行数据分析通过对采集到的数据进行分析，可以了解太阳能光伏电站的运行情况，及时发现问题并进行处理。
运行数据分析包括功率曲线分析、电流电压分析、温度变化分析等内容，以确保太阳能光伏电站的正常运行。
1.3 故障诊断与处理在运行监测过程中，如果发现太阳能光伏电站出现故障，应及时进行诊断和处理。
通过数据分析和设备检测，可以找出故障的原因，并采取相应的措施进行处理，确保太阳能光伏电站的稳定运行。
二、性能评估2.1 效率评估太阳能光伏电站的效率是评估其性能的重要指标之一。
效率评估主要包括组件效率、系统效率和逆变器效率等内容。
通过对这些效率指标的评估，可以了解太阳能光伏电站的发电效率和能量转换效率，为提高太阳能光伏电站的发电效率提供依据。
2.2 经济性评估太阳能光伏电站的经济性评估是评估其性能的另一个重要方面。
经济性评估主要包括投资回收期、内部收益率、净现值等指标。
通过对太阳能光伏电站的收益和成本进行评估，可以全面了解其经济效益，为未来的运营和维护提供参考。
2.3 安全性评估太阳能光伏电站的安全性评估是评估其性能的另一重要方面。
安全性评估主要包括设备运行安全、人员安全、环境安全等内容。
通过对太阳能光伏电站的安全性进行评估，可以及时发现安全隐患并采取措施加以解决，确保太阳能光伏电站的安全运行。
三、结论太阳能光伏电站的运行监测和性能评估是确保其正常运行和提高发电效率的重要手段。
何判断-一个地-方的太阳能资源呢？-一、太阳能辐射数据
开发光伏电站项⺫⽬目，太阳能资源条件应该是投资商最关⼼心的前提条件之⼀一。
因为光伏发电是靠天吃饭，太阳能资源条件直接决定了你的项⺫⽬目收益。
那应该如何判断⼀一个地⽅方的太阳能资源呢？⼀一、太阳能辐射数据的来源太阳能资源数据的来源有很多，所付出的成本也不尽相同。
因此，我⼀一直认为，在不同阶段，可以选⽤用不同的资源数据。
按项⺫⽬目的进展阶段谈⼀一下太阳能资源的评价吧。
1、前期选址阶段在决定在某地投资光伏前，业主必定要先粗略地判断⼀一下当地的资源条件是否能保证项⺫⽬目盈利。
⼤大多数业主在这个时候是没有什么经费的，没有购买资源数据的钱。
因此，就必须借助⼀一些免费的数据，⽐比如卫星数据。
⺫⽬目前，⽐比较常⽤用的卫星数据就是NASA和Meteonorm。
通过项⺫⽬目的经纬度坐标，可以免费读取场址或附近的总辐射量数据。
利⽤用这个资源数据和当前光伏电站的基本造价，就可以粗略的估计出项⺫⽬目的收益来。
虽然是⼀一个⽐比较粗的数，但是否值得继续投⼊入精⼒力往下做，应该⼼心⾥里有数了。
还有很多其他的⽅方法。
1）现在很多⺴⽹网站提供光伏电站收益速测的软件，只要你输⼊入地点，就能得到项⺫⽬目收益，⽐比如⽐比较⽕火的“光伏宝”，就是依靠它背后强⼤大的数据库。
（从电站设计到发电量、收益预测，感觉其功能⼗十分强⼤大！）2）如果你选的场址附近有已经建成的电站，⽽而你⼈人缘⼜又⽐比较好，就可以去打听⼀一下电站的实测资源数据。
2、可⾏行性研究阶段通过上⼀一步的判断，基本决定要在这⾥里做，那就要进⾏行扎实的资源分析了，也就是项⺫⽬目的可⾏行性研究。
按照规范，太阳能资源数据应该收集最近⽓气象站30年的各⽉月辐射量、⽇日照时数数据和项⺫⽬目场址1年的实测辐射量数据（⽓气象站和场址要有1年同期数据）。
虽说太阳能资源的局地变化少，但我⼀一直认为准确的现场观测数据是⾮非常有必要的。
⼀一般认为，如果两地的⽓气候条件基本相同（海拔、周边条件等），50km以内的数据都是可以⽤用的。
(整理)太阳能资源的概述和评价.
太阳能资源的概述和评价引言目前，在能源日渐短缺和环境保护双重压力形势下,，各国政府都十分重视可再生能源的开发利用。
在发电领域，资源消耗十分巨大。
尤其是在我国，火电占据绝大部分的电能来源。
开发使用新的能源迫在眉睫。
太阳能光伏发电是解决当前能源危机的重要途径之一。
太阳能并网发电系统通过把太阳能转化为电能，不经过蓄电池储能，直接通过并网逆变器，把电能送上电网。
太阳能并网发电代表了太阳能电源的发展方向，是21世纪最具吸引力的能源利用技术并网发电系统组成包括太阳能电池组件，直交流逆变器，配电室，还有并网发电的防雷系统等等。
太阳能并网发电系统优点是生产电能的过程清洁便利，并且太阳能资源丰富可再生。
还有就是发电系统的装置可与建筑物完美结合，分布式的建设，进退电网灵活，可以有效改善符合平衡，降低损耗。
此外还能起到调峰的作用。
它的缺点就是受气候因素影响明显。
这就导致了它的应用时间有间隙性和随机性，遇到阴雨天气无法正常发电。
还有就是能量密度较低，发一定的电量需要很大的占地面积的接收太阳能的装置。
此外太阳能发电装置造价很高，成本是很重要的一个问题。
虽说国内的光伏发电产业还处在发展的初期阶段，但是国家和地方也出台了相关的政策来推进的这一产业的快速发展。
国家能源局于2013年11月26日发布有效期为3年的《光伏发电运营监管暂行办法》，规定电网企业应当全额收购其电网覆盖范围内并网光伏电站项目和分布式光伏发电项目的上网电量，明确了能源主管部门及其派出机构对于光伏发电并网运营的各项监管责任，光伏发电项目运营主体和电网企业应当承担的责任，从而推进光伏发电并网有序进行。
此外甘肃省，河北省，安徽省等省份也相继出台了扶持光伏产业的相关政策。
中国2011年的光伏装机量高达2.9GW,同比2010年增长了500%。
亚太地区仅第四季度就有2.8GW的装机量,全年装机量达到6GW,较前一年增长了165%。
2012年中国光伏装机容量约为4.5GW，较之2011年的2.89GW增长55.7%，成为继德国之后的全球第二大光伏装机大国。
光伏电站性能评估与效益分析
光伏电站性能评估与效益分析光伏电站作为当前重要的可再生能源发电方式之一，其性能评估和效益分析也成为了越来越多人关注的话题。
本文将从光伏电站的基本情况入手，结合实际案例，深入分析光伏电站的性能评估与效益分析。
基本情况光伏电站是以太阳能作为能源，以太阳能电池板为主要组成部分，通过转化太阳能为电能的过程实现电力输出的发电设施。
目前，我国光伏电站装机容量居世界首位，已成为我国可再生能源发展的重要组成部分。
性能评估一、发电量评估光伏电站的发电量评估是对其电站发电能力的测试和评估，是光伏电站性能评估的首要任务。
电站的发电量评估包括两个主要方面的内容，一个是设计能力评估，另一个是实际发电量评估。
在设计能力评估阶段，需要考虑光伏电池的大小和数量、逆变器的转换效率、电池板的布局、倾角和朝向等因素，对电站的理论产能进行评估。
在实际发电量评估阶段，需要利用数据采集系统对光伏电站发电量进行监测和数据统计。
通过对各项参数的分析和比较，可以获得光伏电站的实际发电能力，从而客观地评估电站的发电量。
二、电站运行评估电站运行评估是对光伏电站运行情况的评估和监测。
主要包括电池板的清洗维护情况、并网电网电压和电流情况、逆变器的运行状况等因素的监测。
通过监测和评估，可以及时发现和解决电站运行中的问题，保证电站的正常运行和输出电能的效率。
效益分析一、财务效益光伏电站的财务效益主要来自于其发电能力和电力销售收益。
通过上述的性能评估，可以客观地评估电站的发电能力和实际发电量，从而计算出电站的发电收入。
另外，光伏电站还可以享受国家和地方政策支持，如补贴和税收减免等，进一步提高电站的财务效益。
二、环保效益光伏电站是一种清洁的能源发电方式，可以一定程度上减少燃煤等传统能源的消耗，降低大气污染和温室气体排放，从而具有显著的环保效益。
同时，光伏电站还可以充分利用太阳能等可再生资源，进一步降低环境资源的开采和消耗。
三、社会效益光伏电站的建设和运营不仅可以为当地提供就业机会，促进当地经济发展，同时还可以为国家能源建设和环保事业做出贡献，具有一定的社会效益。
光伏电站电量计算与发电能力评估
光伏电站电量计算与发电能力评估光伏电站是一种利用太阳能进行发电的装置，通过将太阳能转化为电能，为人们提供清洁的能源。
在设计和建设光伏电站之前，需要进行电量计算和发电能力评估，以确保电站能够满足需求并有效地发电。
一、光伏电站电量计算1. 总体目标在进行光伏电站电量计算之前，需要明确电站的总体目标。
这包括确定电站的容量（kW或MW级别），电站的运行时间（每天的小时数，每年的天数），以及电站对电网的供电要求（如并网发电还是孤网发电等）。
2. 太阳辐射数据准确的太阳辐射数据对电量计算非常重要。
可以利用太阳能资源评估系统（Solar Resource Assessment System）获取当地的太阳辐射数据。
这些数据包括太阳辐射强度、太阳入射角、日照时数等，用于后续的计算。
3. 光伏组件选择选择合适的光伏组件对电量计算至关重要。
不同的光伏组件具有不同的光电转换效率和运行特性，这些特性会影响电站的发电能力。
需要考虑光伏组件的类型（多晶硅、单晶硅、薄膜等）、功率输出、耐久性和成本等因素。
4. 地面或屋顶布局电站的布局方式也会对电量计算产生影响。
地面布局和屋顶布局是常见的两种方式。
地面布局可以获得更大的光伏台面面积，但需要占用更多的土地资源；屋顶布局则可以更好地利用现有建筑物。
5. 系统损失在进行电量计算时，需要考虑各种系统损失，如组件间隙损失、电缆损失、逆变器损失等。
这些损失会降低发电能力，因此需要进行合理的估计和补偿。
6. 发电量模型基于以上的数据和参数，可以利用光伏发电量模型对电站的发电能力进行计算。
常用的模型包括等效小时模型、物理模型和统计模型等。
通过模型计算，可以得到电站的年发电量和日平均发电量等指标。
二、光伏电站发电能力评估1. 电网需求分析在进行发电能力评估之前，需要对电网的需求进行分析。
这包括电网的负荷需求、电网的稳定性要求、电网的接入政策等。
电站的发电能力需要满足电网的需求，同时考虑到电网的限制。
光伏电站资源分析发电量计算与预期收益(完整版)
按需使用； 实测优先； 数据质量评估； 多来源数据配合使用。
第15页
CWERA太阳能资源评估数据库2（气候学方法推算） CWERA太阳能资源评估数据库3（卫星数据） 中国太阳能资源详查数据库（筹建中）
一、太阳能资源评价
1）卫星数据（NASA、Meteonorm）——选址阶段 2）气象站实测数据——规划、项目建议书、可研 3）项目现场实测数据——可研、运行期、后评估
第16页
一、太阳能资源评价
基本气象参数
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 名称 年平均气温 极端最低气温 极端最高气温 平均风速 极大风速 大风日数 年平均降水量 年平均蒸发量 沙尘暴日数 扬沙日数 冰雹日数 雷暴日数 最大积雪深度 标准冻土深度 说明 1）温度造成系统效率的折减； 2）光伏组件串并联方案设计时，要考虑极端温度； 3）极端温度在电气设备的工作温度范围内。 基础设计时考虑风荷载
5月20日 多云
分析： 晴天---跟踪比固定发电效率提高20-40%； 多云---单双轴跟踪相差不多； 阴天---跟踪与固定差异不大。
第26页
二、发电量计算
跟踪式能大幅提高发电量，但较少采用的原因： 性价比。固定式支架5毛，约占总造价6%；跟踪式能占到20~30% 技术成熟度低，运行不稳定，尤其在风沙大的西部； 固定可调式
2200
1800
1400
1000 水平固定 最佳倾角固定式 50° 水平单轴 40° 5°斜单轴 24°27′ 最佳倾角单轴 8° 双轴
不同纬度、海拔高度下测得不同运行方式下的峰值日照小时数
与最佳倾角的固定式安装相比，水平单轴跟踪的发电量提升了17%~30%，倾斜 5°单轴跟踪的发电量提升了21%~35%，双轴跟踪的发电量提升了35%~43%。
六盘水市100MW光伏发电项目太阳能资源评估分析
六盘水市100MW光伏发电项目太阳能资源评估分析陈永军;杜志健;龙虎;彭寅【摘要】为了准确掌握和评估光伏项目光照资源和气象灾害状况,利用气象站的气象参数进行数据验证.采用反距离加权插值、气候学分析和遥感分析等方法分别对光伏项目建设地日照时数和太阳辐射进行研究.结果表明:项目拟建设区域日照小时数1370～1457 h,评估区中心平均日照时数1447 h;气候学分析和遥感反演得到太阳年总辐射分别为4610 MJ/m2,4770 MJ/m2,且各季节辐射一致性较高,约为9％.该区域太阳能资源丰富且光照资源相对稳定,适宜建设光伏电站,风险较小,为光照资源评估和光伏发电场址选择提供了方法指导.【期刊名称】《六盘水师范学院学报》【年(卷),期】2018(030)003【总页数】5页(P24-28)【关键词】清洁能源;太阳能;光伏发电;资源评估;遥感分析【作者】陈永军;杜志健;龙虎;彭寅【作者单位】钟山区能源局,贵州六盘水 553000;钟山区能源局,贵州六盘水553000;钟山区能源局,贵州六盘水 553000;钟山区能源局,贵州六盘水 553000【正文语种】中文【中图分类】TM615太阳能是一种永不枯竭的清洁能源，储量丰富，其安全性及经济性具有显著优势，已成为公认的最理想替代能源［1］，对其开发利用备受关注。
我国太阳能资源丰富，每年陆地表面接受的太阳能辐射约为50×1018 KJ。
贵州省地处我国西南地区，日照时数平均为1 220 h，年平均太阳总辐射在3 149.16～4 594.80 MJ/m2间［2］，其中贵州西部和西南部最高，年平均太阳辐射在4 000 MJ/m2以上，是适宜建设光伏项目的地区之一。
目前对太阳能资源的评估主要针对新疆、西北及云南等太阳能资源丰富的地区，六盘水处于贵州的西部，太阳能资源相对匮乏，对该区域的太阳能资源评估研究很少。
本文以在建的六盘水汪家寨光伏发电项目为例，通过评估该地区太阳能资源情况和光伏项目建设的风险性，探索该区域太阳能资源利用的发展模式，以期指导太阳能光伏发电项目的建设。
光伏发电太阳能资源分析
光伏发电太阳能资源分析1.1某省太阳能资源概况某省属于太阳能资源丰富区，年太阳总辐射量为4400～5400MJ/㎡（相当于1222～1397KWh/㎡），其总辐射的空间分布趋势为西南部太阳总辐射值最大，中东部和北部地区太阳总辐射相对较少。
某、大庆、绥化以及黑河、哈尔滨的部分地区年太阳总辐射值最大，在4800MJ/㎡以上。
其中某市和泰来县太阳总辐射在5000MJ/㎡以上;大兴安岭大部分地区、伊春和东部地区太阳总辐射低于4600某省MJ/㎡;其它地区太阳能总辐射在4600～4800 MJ/㎡。
见图4-1。
图4-1：某省年太阳总辐射分布图某省年日照时数在2242～2842小时之间，日照时间较长，利用太阳能资源的条件较好，其空间分布与太阳能总辐射分布基本一致，自西向东减少。
见图4-2。
图4-2：某省年日照时数分布图1.2本工程太阳能资源初步分析某省年太阳总辐射量为4400～5400MJ/㎡（相当于1222～1500KWh/㎡）。
太阳直接辐射年总量为2526～3162MJ/㎡，直接辐射在总辐射中所占比例较大，在0.57～0.63之间，年日照时数在2242～2842小时。
龙江县年均太阳辐射量5300MJ/㎡，年均日照时数2730h，日照时间较长，利用太阳能资源的条件较好。
场址地区水平面日平均辐照度为1.07kWh/㎡/d，太阳能资源丰富，再加上场区为平原无阻挡,具有良好的项目实施条件。
通过以上分析可以看出场址所在地区太阳能资源丰富，年平均太阳总辐射约为5190MJ／㎡，年平均太阳辐射量比较稳定，日照时间长，太阳辐射强。
能够为光伏电站提供充足的光照资源，实现社会、环境和经济效益。
1.3本项目气象条件及太阳能资源1.3.1龙江县气象资料某区无气象站，参考数据采用距离为35千米的龙江县的气象数据。
龙江气象局观测等级最高为国家基准站。
气象站地理位置见气象站地理位置图。
龙江县气象站位于龙江镇北郊，距风场大约40km，该气象站1958年开始担任测量任务，该站为国家地面气候观象台，站址坐标为E123°11'，N47°20'，气象站观测场海拔高程190m，可作为参考气象数据，周围没有高大建筑物遮挡，符合国家气象站测风要求，建站以来站址无搬迁无较大变动。
光伏电站太阳能资源评估
光伏电站太阳能资源评估1、太阳能资源数据特点根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。
而《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。
目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：QX/T89-2008中方法）；为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。
将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。
但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。
在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。
但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。
如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。
并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。
因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。
本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理2.1、数据预处理数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。
如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。
本文不再对各环境因子进行规一化处理。
由于受传感器故障、AD采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。
结合光伏电站太阳能分析工作实践与相关国家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如下表所示。
光伏电站资源分析发电量计算与预期收益
光伏电站资源分析发电量计算与预期收益光伏电站是一种通过太阳能将光能转化为电能的装置。
在光伏电站中，太阳光通过太阳能电池板产生电能，然后经过逆变器转换成交流电，最终供电给电网或者自用。
本文将探讨光伏电站资源分析、发电量计算以及预期收益。
资源分析是光伏电站建设前必不可少的环节。
在资源分析中，需要考虑的因素包括太阳辐射状况、光伏组件选型、朝向和倾角等。
具体而言，太阳辐射状况是衡量光伏电站资源优劣的主要指标之一、太阳辐射量越大，光伏电站的发电量就越高，因此在建设光伏电站时应该选择太阳辐射量较高的地区。
此外，光伏组件的选型也会对光伏电站的发电量产生影响。
不同的光伏组件具有不同的转换效率和功率温度系数，选用效率更高的光伏组件能够提高发电量。
此外，光伏组件的朝向和倾角也会对发电量产生影响。
在选择朝向和倾角时，应该根据光伏电站的具体情况进行科学合理的设计。
发电量计算是对光伏电站潜在发电能力的评估。
发电量计算是基于太阳辐射资料和光伏组件选型等因素进行的。
在发电量计算中，太阳辐射资料是一个重要的基础。
通过对太阳辐射进行测量和记录，可以确定光伏电站所能利用的太阳辐射量。
同时，光伏组件的转换效率也是发电量计算的一个重要参数。
转换效率越高，光伏组件所能转化的太阳能就越多，光伏电站的发电量也就越高。
基于以上参数，可以采用数学模型计算出光伏电站的年发电量，进一步估计光伏电站的未来发电能力。
预期收益是光伏电站建设者关注的一个重要指标。
光伏电站的预期收益与多个方面有关，如发电量、电价和政策补贴等。
首先，发电量的多少直接影响着光伏电站的收益。
光伏电站发电量越多，收入也就越高。
其次，电价也是影响光伏电站收益的一个重要因素。
电价越高，光伏电站发电收益也就越高。
最后，政策补贴是影响光伏电站收益的另一个重要因素。
不同地区和国家针对光伏发电都设有不同的政策补贴，这些补贴可以直接增加光伏电站的收入。
总的来说，光伏电站资源分析、发电量计算和预期收益是光伏电站建设过程中非常重要的环节。
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光伏电站太阳能资源评估
1、太阳能资源数据特点
根据《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求：项目现场太阳辐射观测站至少连续一年的逐分钟太阳能的总辐射、直接辐射、散射辐射、气温等的实测时间序列数据。
而《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中的方法不能满足《光伏发电工程可行性研究报告编制办法》（试行）的要求。
目前基于数据订正的长序列数据来源主要有以下几种：基于数据库数据、基于气象站历史观测资料、基于太阳能资源评估的数值模拟（即：QX/T89-2008中方法）；
为了提高对光伏电站太阳能资源评估的准确性，太阳能资源评价根据现场一年的实测数据，结合附近有代表性的长期测站的观测资料。
将验证后的现场太阳能数据订正为一套反映光伏电站长期平均水平的代表性数据进行太阳能资源分析。
但由于受气象及地形影响，太阳能资源的随机性较大。
在一些光伏电站内，虽然数据观测年与长系列太阳能辐射统计值相同。
但各月变化仍存在较大差别，且有正负之分。
如果只是单一以实测数据年与长系列年太阳能辐射值差值作为订正太阳能数据的依据。
并不能反映实测数据年内各月相对于长系列年太阳能辐射值各月的变化趋势，这将在太阳能资源评估中产生一定的误差。
因缺少太阳能资源评估详细的技术规范，目前各设计咨询单位在进行光伏电站的太阳能资源评估时，其方法各异。
本文将对各设计咨询单位目前采用的主要方法进行探讨，以分析各类方法的差异。
2、太阳能资源数据预处理
2.1、数据预处理
数据预处理包括数据修正、归一化和低通滤波。
如前文论述，数据包含的各环境因子较多，各环境因子的数量级差别较大，因本文只对太阳能资源数据进行分析。
本文不再对各环境因子进行规一化处理。
由于受传感器故障、AD采集转换模块故障、总线通信误码和电磁干扰等影响，测量数据在某些采样点波动很大，远远超出物理量的实际最大可能变化范围，须对其修正（修正方法见下文）。
结合光伏电站太阳能分析工作实践与相关国家标准、行业标准，制定以下数据趋势检验判别标准，如下表所示。
因记录的数据为每秒采样一次，并自动计算和记录的每1min的平均辐射值。
因此，数据不再进行低通滤波。
2.2、数据的插补
采用期间（完整年）应获得的525600组数据（采样时间1min），因仪器故障等原因，数据一般存在缺失。
需对缺失数据进行插补，
缺失的数据分为如下几类：1）小时内少量不连续数据的缺失；2）一天内大量连续数据的缺失；3）几天数据的连续缺失。
针对上述三种情况，对数据的插补采用了如下不同的处理方式。
1）首先插值为前10点数据的平均值，比较并计算σ（σ为每点相对平均值的标准差）；平均值如相差超过±3σ，认为该插值需向上或向下修正；再将该值与以前的数据逐点平均，直到逐点平均值与前10点数据平均值相差小于±3σ或超过5个点，即将逐点平均值作为该点的插值（该插值方法同样用于数据的修正）。
2）首先找出年内与该天对称时间的数据进行最小二乘的线性拟合，而后进行插补。
（该天对称时间定义如下：与该地真太阳时12时相差相同时长的时刻）。
如对称时间的数据也缺失，则与相邻天的辐照值进行最小二乘的线性拟合，而后进行插补。
3）首先根据《太阳能资源评估办法》（QX/T89-2008）中方法计算数据缺失天及前后十天的理论辐射值，再对数据缺失天的前后十天的实测数据与理论值进行最小二乘的相关分析，最后根据拟合曲线，根据理论值推算缺失天的辐射值。
为得到光伏电站的太阳能资源平均状况，必须以参证站气候平均值为气候背景，将为期一年的太阳能样本数据进行长序列订正。
3、基于日照时数的线性相关数据订正方法
目前我国大部分地区均无太阳辐射的长序列历史数据。
仅有近30年的太阳日照时数。
大多设计咨询单位首先对日照时数进行相关，再将订正后的日照时数与辐射量进行线性相关。
其基于的理论基础为：
根据目前太阳辐射的气候学研究成果表明：（1）到达地面的太阳辐射量主要受太阳高度角、大气透明度、地理纬度、日照时数及海拔高度等因素的影响；（2）长期的太阳辐射量和日照百分率数据是统计线性相关的；（3）太阳辐射的月总量服从正态分布。
长期日照总辐射与日照百分率存在以下关系：
Q/Q0=a+bS1
其中：
Q——月太阳总辐射值；
Q0——月天文总辐射值；
S1——月均日照时数百分率；
a，b——经验系数，与大气平均透明系数、透光云的透射系数、各种云的散射能力等相关。
上式中由于月天文总辐射值Q0在每个时刻对同一地点是可以精确计算出来的，所以月均日照时数百分率S1的大小直接影响到了月太阳总辐射值Q的大小。
而日照时数百分率S1是与日照时数直接相关。
3.1、基于太阳能资源评估的数值模拟
当该地区缺少历史数据时，首先根据《太阳能资源评估办法》
（QX/T89-2008）中方法计算该地区理论日照时数，再与该地区实测的太阳日照时数进行相关性分析。
根据得到的拟合函数，结合实测值进行订正。
进行相关性分析时考虑以下两种方法：1）各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析；2）各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析。
分析结果如下：
图1 各年日照时数理论值与实测日照时数相关分析
图2 各年逐月日照时数理论值与逐月实测日照时数相关分析工程采用方式为：如方法二中各月相关系数小于方法一，采用方法一结果订正；大于方法一的，采用方法二结果订正。
因《太阳能资源评估办法》中的计算方法使得各选取年的计算值差异不大，采用此方法订正，最终结果均将接近该地区的理论太阳辐射量的a倍（线性回归方程系数）。
3.2、基于历史年日照时长的线性订正方法
数据订正方法具体过程如下：
1）先求出附近参证站近30年逐日的5日滑动平均日照时数；
2）计算观测时段附近参证站的逐日日照时数；
3）求解观测时段内，观测点与对应时段附近参证站日照时数的线性回归方程；
4）求解观测点观测时段内，12个月逐日日照时数与总辐射线性回归方程，共获得12个方程；
5）将附近参证站逐日的5日滑动平均日照时数代入第3步所求得的方程，可得到观测点多年平均的逐日日照时数。
6）将观测点多年平均的逐日日照时数代入第4步所求得的方程，可得到观测点多年平均逐日太阳辐射量。
该方法避免了订正数据与（某区域内）理论值的趋同，但该方法无法避免多云地区的太阳辐射量的最终订正的准确性。
3.3、基于历史年日照时长的概率密度订正方法
由于太阳辐射受到大气透过率，云量，地形状况等众多因素的影响，具有很大的随机性，如果直接根据各年的太阳辐射数据来计算相关的工程设计参数，其结果会有较大的误差。
所以需要依据气候学与统计学方法，从多年的气象数据中挑选出具有代表性的太阳日照时长。
工程代表年的选定是通过选择“标准月”来完成的。
根据气候学对日照时长的月总量服从正态分布的研究成果，对已有的日照时长资料进行分析整理，选择出适合的代表月作为标准月。
并以此对工程运行期间的太阳辐射量进行预测，在工程设计计算中以预测值来“代表”光伏电站25年运行期间的各月日照时长，每年均保持不变。
通过对日照时长的订正，在采用上述方法的完成代表年的太阳辐射量计算。
该方法多采用正态分布概率密度值进行选取标准月，鲜见部分设计咨询单位采用t分布、F分布等方法。
正如前文描述：当可以取得该地区多年历史数据的情况下，采用概率密度订正方法。
可选取出最大概率的该地区的各月日照时数，数据的代表性更强，该方法与风电中采用Weibull分布方式部分类似，即最终值以一定概率落在某置信区的程度。
3.4、此类方法主要存在的问题
众所周知，日照时数是指太阳每天在垂直于其光线的平面上的辐射强度超过或等于120W/m2的时间。
即当辐射强度大于120W/m2时，参证站的日照时数即进行计数，而在我国东南、西南地区，因多云天气较多。
按此原理，晴天与半阴天时日照时数一致，但全年累计辐射量差异明显。
考虑到上述地区类似天气偏多，造成代表年数据失真。
同时，在目前大量的实际案列中，数据在夏季数据偏差较大（部分月份存在30%以上的差异）。
4、其它改进的订正方法
用同样方法，将以参证站逐月日照时数作为标准量，通过实测站累年平均逐月日照时数与同时段参证站累年平均逐月日照时数的百分比作为比例系数，两者的乘积可推出实测站的同时段的太阳辐射的月际变化。
同时，为验证推算准确性，将参考点国外数据库与之做相关性分析比较。
该方法一定程度了解决了多云地区订正数据失真的情况。
在该方法的基础上，部分设计咨询单位对上述方法进行细化引申，主要有以下几类：1）细化逐周（或5天）数据进行百分比计算，以争取数据的精确性。
2）将日照时数与辐照量的乘积作为标准值，进行比例计算。
上述改进方法在一定的程度上对订正结果进行了优化。
但是上述问题的根源在于我国具有太阳辐射观测的长序列数据的气象站较少。
相信随着我国近年来的光伏电站的建设，通过光伏电站辐射观测的积累，各地区气象站对此问题的重视。
在不久的将来，此问题将逐渐解决。