光伏电站组件容量配比优化方案
基于辐射条件的光伏系统容配比优化设计方法研究
部负荷，电池处于开路状态，电池片倾角与水平
面成 45°，支架结构为后背面打开状态。通常， NOCT 的各参数值都可以直接从厂商提供的组件 铭牌上得知。
光伏组件在实际运行时，根据所测得的现场
实际太阳辐照度 G 和环境温度 Tair，利用式 (1) 可计算得出组件的实际工作温度 Tc。 1.2.2 组件输出功率的计算
本文提出的光伏 - 逆变器容配比设计方法， 采用 Meteonorm 7.1.4 版本中的每 10 min 倾斜面 日辐射数据作为当地多年辐射数据的来源。 1.2 一定范围环境条件下逆变器侧实际输出功率 的计算
组件超配设计时，逆变器在特定时间段会存 在限功率运行，要计算这部分弃光率，需要先得 出逆变器侧的实际输出功率。
关键词： 光伏发电；容配比；辐射量；投入 / 产出比；内部收益率
0 引言 随着近年来国内光伏行业的发展日趋成熟，
加之光伏政策倒逼机制，采用光伏电站系统精细 化设计来推动电站成本下降已经成为市场的必然 选择。优化光伏组件容量与逆变器容量的比值， 即光伏 - 逆变器容配比，成为推动光伏电站全生 命周期发电量提升和度电成本下降切实有效的途 径之一。
技术产品与工程
1 光伏 - 逆变器容配比设计方法研究 1.1 项目地多年代表辐射数据的选取
要确定某个项目地点的光伏 - 逆变器容配 比，首先要了解当地一年四季每天的日辐射曲 线，在此基础上才能计算逆变器的日输入 / 输出 曲线，从而确定弃光率及最佳光伏 - 逆变器容 配比。通过对比国内外各种辐射数据库，发现 Meteonorm 数据库中的辐射数据可以代表项目所 在地未来多年的辐射情况。软件可以获得某地 水平面和任一倾斜面上每 min 或每 10 min 的日 均辐射数据，此数据来源于我国 98 个地面气象 辐射观测站的 20 年均值。对于某一点的数据， 根据较近的几个地面站的辐射数据，可采用插 值法计算得出；对于距离地面站较远的地区， 则采用卫星数据。
光伏超配最佳比例
光伏超配最佳比例
光伏超配的最佳比例取决于多种因素，包括系统设计、光照条件、组件铺设的倾斜角度等。
根据应用研究，为了使系统平均化度电成本最低，各种情况下的最优容配比都大于1:1。
一般来说，在光伏电站设计时，如果逆变器的容量与组件发电量保持1:1适配，逆变器可能会长期处于非满载运行的状态，降低逆变器的利用率，从而造成发电收益的损失。
因此，在选择逆变器的功率时，组件与逆变器的容配比范围应该在1.1-1.3之间。
此外，可以通过计算来确定最佳容配比。
假若初始电站设计容量为A（MW），通过计算当电站电池板扩容到B（MW）时，电站的全局投资性价比为最优，此时该电站的最佳容配比为：K=B/A。
当超过逆变器标称功率的100％、105％、110％时，其最优容量配比分别为1.05、1.1、1.15。
请注意，具体的最佳容配比应基于系统的具体情况来确定。
在设计光伏系统时，需要综合考虑多种因素，并进行详细计算和评估，以确定最佳的超配比例。
独立光伏系统光储容量优化配置方法
摘要：独立光伏系统光储容量对光伏系统的供电能力具有重要影响，光伏发电系统的运行过程中，会产生光储容量的变化，当前光储容量配置方法大多考虑并网风电场及微网系统，忽视了离网型微电网储能系统的光储容量配置，而离网型微网光储容量配置与负荷缺电率相关，能源利用率较低。本文根据负荷缺电率及能量溢出比作为衡量光伏系光储容量配置的标准，分析分别采用阀控铅酸电池、锂离子电池以及全钒液流电池对光伏系统光储容量进行配置的效果。
二、光伏发电系统光储容量配置
（一）光储容量配置
在光伏发电系统独立运行模式中，光伏系统光储容量配置作用在于维持储能系统的能量平衡，提高光伏组件的能源有效利用率。由于光伏系统负荷缺电率、能量溢出比与光伏系统储能系统具有密不可分的联系，因此需要合理配置光伏系统光储容量配置，达到提升光伏系统供电稳定性及经济效益的目的。下面介绍光储容量的功率及能量配置办法。
关键词：独立光伏系统；光储容量；优化配置
随着全球经济的不断发展，人类面临着能源日益枯竭的危机，且随着全球环境污染不断扩大，寻找新型清洁的替代能源成为迫切之举。光伏发电系统以其产量值高、电能质量好、可再生的优势，逐渐取得人们的青睐，在世界范围内得到了广泛的应用。由于光伏发电系统易受太阳辐射及周围环境温度的影响，使得光伏发电系统的供电能力具有不稳定性，因此需要构建储能系统。当前储能系统大多采用并网风电场、微网系统及离网型微电网，其中针对离网型微网储能系统通常考虑符合缺点率的问题，导致能源利用率低下，下面提出独立光伏系统光储容量优化配置的方法。
由于阀控铅酸电池、锂离子电池以及全钒液流电池在SOS、电流输入及输出的工作效率上存在较大差异，因此对上述三种电池进行对比，设置L1值为1kW，L2值为5kW·h，对比计算结果分别见图3、4、5。
光伏电站建设中组件与逆变器容配比最优方案研究
光伏电站建设中组件与逆变器容配比最优方案研究摘要：本文首先简要阐述了容配比影响因素，进而分别从容配比计算原则、容配比计算边界条件、容配比计算结果进行系统分析，从光伏系统的实际输出功率和度电成本出发，从限功率和经济性角度探索最优容配比方案，为后续光伏电站建设提供良好基础。
关键词：光伏电站；组件；逆变器引言：在光伏电站建设中，光伏系统的发电能力将会受到环境温度、系统容配比等诸多因素的限制和影响，其中组件和逆变器容配比则是主要的影响因素。
想要显著提高光伏系统经济性，对光伏电站建设中组件与逆变器容配比最优方案展开分析便显得至关重要。
1.容配比的影响因素为了带动光伏系统综合利用率和经济效益的提高，各个地区都开始采用提高光伏电站组件容配比的方式，但是在实际的光伏电站建设过程中，光伏组件的功率往往会受到诸多外在因素影响，无论是组件安装方式，还是地区光照条件，都有可能促使逆变器输出功率发生变化。
一方面，地区辐照度将会影响到容配比。
我国地域辽阔，不同地区的辐照度差异可能会出现较为明显的差异，全年辐射量则会呈现很大差别。
另一方面，系统损耗也会影响到容配比。
光伏组件输出到逆变器，将会经过诸多环节，每个环节都有可能出现系统损耗，使得传输功率有可能低于组件额定功率。
二、容配比计算1.容配比计算原则事实上，容配比也可以按照计算原则，进行系统性的区分，主要包括两种容配比计算基本原则，分别是补偿超配、主动超配。
第一种容配比计算基本原则是补偿超配，默认光伏系统并不会造成限功率的情况，从而不断增大组件与逆变器容配比，进行整体分析和观察。
第二种容配比计算基本原则是主动超配，默认系统度电成本最低，从而不断增大组件与逆变器容配比，需要注意的是，采用这种容配比计算原则与方法，从经济角度出发，将投资和产出等因素进行综合考量，能够在一定程度上尽可能降低度电成本，但是整个系统运作过程中很容易出现逆变器限功率的问题，这也就使得系统的能量损失较为严重[1]。
基于运行工况的光伏容量优化配比算法分析
王 隆 朕 ! "##R"# $ 男$主 要 从 事 光 伏 电站运维工作%
-!组件实际工作环境
太阳辐射能是光伏电站发电的能量来源% 目 前$大部分气象站采集的数据都是在水平面上的 太阳辐射能$而我国西北五省绝大部分的光伏组 件都是安装在支架上$与水平面有一定的夹角% 因此$如何正确估算出光伏电站所能接收到的总 辐射能就显得尤为重要% !'#G太阳辐射能的构成
太阳辐射射线从太阳发出$经过大气层到达 地球表面% 在大气层中$灰尘和尘埃粒子会对太 阳辐射能进行散射和吸收$大约有 +%的能量被 吸收和散射掉% 因此$到达地面的太阳总辐射能 包括直射辐射和散射辐射两部分% 在晴空条件 下$到达地面的散射辐射能大约是直射辐射能的 约 "%%
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%!引!言
随着近年来对新能源的需求持续增长$光伏 电站的容量也不断扩大$大规模的光伏电站开始 逐步建成% 目前我国的大规模光伏地面电站大部 分都位于我国的西北五省$光照较强$光资源丰 富% 目前很多光伏电站中的典型配置方法是功率 匹配和采用经验而得的容量配比,"- % 从实际运 行的状况分析$受光伏资源条件(实际运行条件等 限制$ " 'UM 装 机 容 量 的 光 伏 组 件 无 法 达 到 " 'U的额定输出功率% 由于逆变器大部分时间 都在小于额定功率的情况下运行$未能达到满功 率状态$故造成了一定的浪费%
光伏发电系统最优容配比分析
光伏发电系统最优容配比分析光伏发电系统最优容配比分析随着环境问题的日益突出，使用清洁能源逐渐成为人们关注的焦点。
光伏发电作为一种环保、清洁、可再生的新能源，在近年来得到了越来越广泛的应用。
光伏发电系统中，最优的容配比对于提高光伏发电系统的电能转化效率和降低其成本非常重要，因此对光伏发电系统最优容配比进行分析和研究，具有重要意义。
本文就光伏发电系统最优容配比展开分析，主要包括以下几个方面：一、光伏发电系统的组成和工作原理光伏发电系统主要由太阳能电池板、电池并联、电源交流正弦逆变器组成。
当阳光照射太阳能电池板时，光子被吸收，使得电子从价带跃迁到导带中，从而产生电流。
电池并联则将多个太阳能电池板组合在一起，加强了发电量，交流逆变器则将直流电转化成家庭及公用电网所需的电能。
二、最优容配比在光伏发电系统中，最优容配比是指最大化光伏发电系统的输出功率和转化效率，以便实现最大的能源收益。
1、电池容量电池容量是指储存电能的能力。
在光伏发电系统中，电池容量的大小对于系统的总输出功率有着重要的影响。
2、太阳能电池板数量太阳能电池板的数量应选择能够满足系统所需功率的最小数量，这将降低系统的总成本，提高光伏发电系统的效率。
3、电池布局电池布局是指将电池放置在合适的地方，采取合适的布局方式，使系统的能量收益最大化。
三、最优容配比分析在分析光伏发电系统最优容配比时，需要从以下几个方面进行研究：1、不同电池容量的影响实验结果表明，当电池容量大于太阳能电池板输出容量时，电池的运行效率更高。
2、不同太阳能电池板数的影响太阳能电池板的数量应相对较少，同时能够满足光伏发电系统的功率需求。
如果数量太多，则会增加系统成本，同时对其效率也会有所影响。
3、不同电池布局的影响电池布局的选择应取决于具体的光照条件。
如果电池可以放置在常年充足的阳光下，则应该将其放置在向阳的朝向，在夏季时更应注意。
四、结论最优容配比是光伏发电系统性能优化的关键。
通过分析和研究不同容配比对光伏发电系统的影响，可以找到最适合系统的容配比，从而提高系统的功率输出和转化效率，降低系统成本。
户用光伏电站中组件容量与逆变器配比优化分析！
户用光伏电站中组件容量与逆变器配比优化分析！一、哪些因素影响了逆变器的输入功率1、温度折减温度系数是光伏组件非常重要的一个参数。
一般情况下，晶硅电池的温度系数一般是-0.35～-0.45%/℃，非晶硅电池的温度系数一般是-0.2%/℃左右。
而光伏组件的温度并不等于环境温度。
图1就是光伏组件输出功率随组件温度的变化情况。
表1组件电性能参数对系统效率的影响在正午12点附近，图中光伏组件的温度达到60摄氏度左右，光伏组件的输出功率大约仅有85%左右。
温度造成的折减，可以根据光伏组件的温度系数和当地的气温进行估算。
2、光伏组件的匹配度虽然组件的标称参数是一样的，但实际上输出特性曲线是有差异的，这就造成多个组件串联时因电流不一致产生的效率降低。
图1 光伏组件输出功率随组件温度的变化3、直流线损一个1MW单元的面积大约14000 m²。
要将这么大面积光伏组件发出的电送到一处地方，就需要很长的直流线路。
一般情况下，直流线损可以按2~3%来估算。
4、光伏组件灰尘损失在西北地区，一次沙尘暴可能会造成发电量直接降低5%以上;在东部，严重的雾霾天气时光伏电站几乎没有出力。
下图是清洗前后光伏电站的出力对比。
图2 光伏组件清洗前后出力对比5、光伏组件功率衰减损失光伏组件的衰减过快也是造成发电量达不到预期的重要原因。
一般厂家承诺头两年衰减不超过2%，10年不超过10%，25年不超过20%。
10年和20年的情况暂时还没有准确的数据，据了解，前2年衰减在2%的光伏组件比较少。
随着时间的推移，组件的发电功率在降低，逆变器的输入功率将逐年减小。
6、MPPT偏离损失大型电站通过汇流箱将光伏组件的直流电汇集至集中逆变器，而大型逆变器依赖于一路MPPT来跟踪。
山地项目中，由于地区地形复杂，平地很少，无法做土地平整，电池板朝向各异;不同组件到汇流箱距离差异很大，汇流箱至逆变器的距离也有很大差异，这都将影响逆变器的输入功率。
7、系统的PR值通过上述各环节的衰减，总结出光伏电站的PR损失示意图如图3所示：图3 光伏电站PR损失示意图从这张图中我们可以看到，从光伏组件到逆变器、箱变之间，有很多环节的出力损失。
关于光伏发电站容配比计算方法及设计建议
关于光伏发电站容配比计算方法及设计建议摘要：随着新能源行业的快速发展，如何降低项目的工程造价和度电成本，提高企业的竞争力是各个企业面临的主要问题。
作为新能源发电两大支柱之一的光伏发电项目，由于受到关键设备组件功率提升较慢的制约，如何从技术上降低成本受关注度较小，同时作为一个降低度电成本重要手段之一的容配比设计，不了解或理解错误的从业人员也比较多。
本文针对上述情况，对光伏电站容配比概念进行分析，并提出了最优容配比的计算方法和不同项目建设条件下容配比如何设计和选择，希望能为本行业技术人员提供借鉴和指导。
关键词：光伏发电站光伏发电单元容配比度电成本建设条件0.引言：保护与改善人类赖以生存的环境，实现可持续发展，是世界各国人民的共同愿望。
我国政府已把可持续发展作为经济社会发展的基本战略，并采取了一系列重大举措，合理开发和节约使用自然资源，改进资源利用方式，调整资源结构配置，提高资源利用率。
作为可再生能源发电的主要方向之一，太阳能发电尤其是光伏发电，由于其技术含量相对较低、投资额度和建设地点比较灵活、建设周期短，发展比较迅速。
随着光伏行业的发展，在土地资源和电网资源有限的情况下，行业内的竞争也越来越激烈。
2020年，国家发展改革委印发《关于2020年光伏发电上网电价政策有关事项的通知》提出：对集中式光伏发电继续制定指导价，新增集中式光伏电站上网电价原则上通过市场竞争方式确定，不得超过所在资源区指导价。
在平价上网甚至低于地方指导电价的情况下，如何降低光伏电站的单位造价，进一步降低光伏发电的度电成本，提高企业的竞争力，已经成为光伏发电投资企业面临的主要问题。
根据作者多年从业经验，容配比设计是影响度电成本重要因素之一。
如何结合项目实际情况进行容配比设计，确定最优容配比是每个光伏项目都要考虑的问题。
下面作者结合本人工作经历来谈一下容配比设计相关问题，希望对行业同仁有借鉴和参考意义。
1.光伏发电站容配比概念及提高容配比设计意义1.1光伏发电站容配比概念释义对于光伏电站容配比定义，目前行业内有不同的理解，因为涉及到后续容配比的计算和光伏电站最优容配比如何确定，下面我们先对容配比定义进行分析。
光伏发电单元布置及容量优化设计
光伏发电单元布置及容量优化设计苏毅;刘海波;汪建;覃琳捷;叶任时【摘要】In each power generation unit of photovoltaic power station, a reasonable allocation of photovoltaic array and inverter capacity are needed by considering the different lengths of DC bus cable due to the different arrangements and the influences of different installed capacities on construction cost and generation capacity. In view of design analysis and engineering practice, this paper proposes that the units should be arranged as a square with the inverter room in the geometric center of each unit, and the idea of MW-level PV installation capacity ( more than the inverter rated capacity) is adopted. It is indicated that the optimal design can lessen the amount of cable in MW-level PV power generation unit, reduce power consumption and improve the e-quipment utilization rate.%在光伏电站的每个光伏发电单元内，考虑到不同布置格局的光伏发电单元直流汇流电缆工程量差别大，不同装机规模对工程建设成本及发电量的影响，需合理配置光伏阵列与逆变器容量。
光伏电站组件容量超配比例分析
光伏电站组件容量超配比例分析【摘要】本文分析了光伏电站应进行组件容量超配的原因，并通过计算及软件模拟，论证光伏组件超配的必要性以及超配的合理比例，分析了超配对逆变器及变压器的影响。
同时，提出了了主动超配的分析方法，以实现光伏电站最低的度电成本。
【关键词】光伏发电；超配；系统效率；容配比；逆变器；度电成本；0 引言光伏发电作为新型清洁能源，近年取得了快速发展，光伏装机容量及发电量不断攀升，截止2018年底，全国光伏发电装机容量达174GW，年发电量达1775亿kWh。
光伏的快速发展，得益于对新能源电源的需求以及光伏度电成本的不断下降，降低度电成本一直以来是光伏产业链各个企事业努力的方向，如何确定合理的光伏组件容配比，对降低光伏度电成本具有重要意义。
早期光伏电站在设计过程中，组件容量与逆变器功率均按照1：1的比例配置，即1kWp 的组件对应1kW的逆变器，近几年，组件的超配比例不断再提高，国外部分项目容配比已提高至1.4:1~1.5:1,本文拟分析各因素对超配比例的影响，提出合理的超配比例及计算方法。
1 超配原因光伏电源不同于常规水电、风电等电源，组件标称功率为峰值功率，以常规315Wp组件为例，在标准测试环境下，当辐照度达到1000W/m²，组件温度为25℃时，组件的输出功率才能达到315W，而在实际工况下，太阳辐照度大部分时间均在1000W/m²以下，当辐照度达到最大时，基本在夏季正午前后，其组件温度也高于25℃，组件功率很难达到315W。
根据厂家提供的产品参数，在正常电池工作温度下（NOCT），辐照度为800W/m²，环境温度20℃，风速1m/s时，315Wp组件输出功率仅能达到229Wp，减少了约27.3%的功率输出。
同时考虑光伏电站的系统效率，光伏发电系统受光伏灰尘、组件参数不匹配、温升、电缆损耗、逆变器损耗、变压器损耗、开关设备等损耗，整站的系统效率一般为80%左右，即光伏电站在光照、温度等较理想的情况下，整站最大功率为光伏组件安装容量的80%，而在实际复杂工作条件下，最大功率会更低。
太阳能光伏发电系统中的电池组件选择与优化
太阳能光伏发电系统中的电池组件选择与优化在太阳能光伏发电系统中，电池组件是至关重要的组成部分。
正确的电池组件选择与优化可以提高系统的电能转换效率，延长光伏发电系统的使用寿命，并最大化发电系统的经济效益。
本文将重点探讨太阳能光伏发电系统中的电池组件选择与优化方法。
一、电池组件的选择1. 功率输出：在选择电池组件时，要考虑其功率输出能力。
高功率输出的电池组件可以提供更多的太阳能转换效率，从而使系统获得更高的发电量。
2. 效率：电池组件的效率是指其将太阳能转换为电能的能力。
选择高效率的电池组件可以最大限度地利用太阳能资源，提高系统的发电效率。
3. 可靠性：电池组件的可靠性是指其在长期运行中的稳定性和耐用性。
选择具有良好可靠性的电池组件可以降低系统维护成本，并延长系统的使用寿命。
4. 成本：电池组件的成本是选择的一个重要因素。
要根据实际情况综合考虑电池组件的价格、性能和可靠性，选择性价比较高的电池组件。
二、电池组件的优化1. 倾角优化：太阳能光伏电池组件的倾角可以影响系统的能量获取效率。
根据当地的纬度和季节变化，选择合适的倾角可以最大限度地捕捉到太阳能辐射，提高系统的发电效率。
2. 清洁与维护：定期清洁和维护电池组件对于维持其高效工作非常重要。
积聚的灰尘、雪或鸟粪等会降低电池组件的光吸收能力，影响发电效率。
因此，保持电池组件的清洁和定期维护是优化系统性能的重要步骤。
3. 温度控制：电池组件的温度对其性能有很大的影响。
高温会导致电池组件的功率输出下降，降低系统的发电效率。
因此，通过合理的散热和温度控制措施，保持电池组件的适宜工作温度是优化系统性能的关键。
4. 防尘措施：在某些地区，沙尘暴和风沙等气候条件可能会导致电池组件受到灰尘和颗粒物的严重覆盖。
在这种情况下，采取防尘措施，如建立围墙或安装滤尘设备，可以减少灰尘对电池组件的影响，提高系统的发电效率。
5. 并网逆变器：在太阳能光伏发电系统中，选择合适的并网逆变器对电池组件的优化也至关重要。
基于容配比的光伏电站设计思路分析
基于容配比的光伏电站设计思路分析摘要：随着光伏电站建设成本的不断降低，绿色电力平价上网时代拉开序幕，而精细化的电站设计有利于降低平准化度电成本（LCOE），获得更好的投资收益，缩短成本回收周期。
本文从容配比的角度出发，通过PVsyst软件进行仿真，分析不同光资源地区的最优容配比。
关键词：光伏电站，平准化度电成本；PVsyst软件；容配比0引言2021年6月，国家发展改革委发布《关于2021年新能源上网电价政策有关事项的通知》，2021年起，对新备案集中式光伏电站、工商业分布式光伏项目，中央财政不再补贴，上网电价按当地燃煤发电基准价执行。
同时新建项目可自愿通过参与市场化交易形成上网电价，以更好体现光伏发电绿色电力价值。
自此，光伏发电迎来全面平价上网时代。
更低的上网电价对于光伏电站的设计提出了更高的要求，容配比的选择作为降低项目系统建设成本，提高收益率的的重要手段，显得尤为重要。
1容配比及平准化度电成本概述根据NB/T 10394-2020《光伏发电系统效能规范》给出的定义及计算公式：容配比：光伏系统的安装容量与额定容量之比。
其计算公式为：R=Pdc/Pac式中：R——容配比；Pdc——光伏发电系统安装容量，单位为峰瓦（Wp）；Pac——光伏发电系统额定容量，单位为瓦（W）。
平准化度电成本：光伏发电系统在评价周期内发生的所有成本与全部可上网电量的折现比值，单位为元每千瓦时（CNY/kWh）。
其计算公式为：式中：i——为折现率（%）;n——为系统运行年数（n=1，2…,N）;N——为光伏发电系统评价周期，单位为年（a）；I0——为光伏系统静态初始投资，单位为元（CNY）；I t——为项目增值税抵扣，单位为元（CNY）；V R——为光伏系统残值，单位为元（CNY）；M n——为第n年运营成本（含维修、保险、材料、人工工资、辅助服务费等，不含利息，单位为元（CNY））；Y n——年上网电量，单位为千瓦时（kWh）。
光伏系统电池组串优化技巧
光伏系统电池组串优化技巧在光伏系统中，电池组串的优化是提高系统性能和效益的重要环节。
通过合理组串方式和电池串联数量的选择，可以最大限度地提高光伏系统的发电效率、稳定性和寿命。
本文将介绍几种常用的光伏系统电池组串优化技巧。
一、串并联组合优化在光伏系统中，电池的串并联组合形式对系统性能有着重要影响。
一般来说，串联组合可增加系统的电压，提高光伏阵列的输出电压，适合用于大功率需求场景；而并联组合则可增加系统的电流，提高光伏阵列的输出电流，适合用于低功率需求场景。
对于光伏系统的电池组串优化，我们可以根据实际需求采用不同的串并联组合方式。
在大功率需求场景下，可以选用串联组合的方式，将多个电池串联起来，以提高输出电压；而在低功率需求场景下，则可以选用并联组合的方式，将多个电池并联起来，以提高输出电流。
二、等电流联动实现优化等电流联动是一种常用的光伏系统电池组串优化技巧。
在等电流联动中，电池组串的每个子串通过电流传感器进行实时监测，并根据监测结果进行调整。
当某个子串输出电流异常高于或低于其他子串时，系统会调节子串的电流输出，以实现各子串的电流均衡。
等电流联动技巧可以有效解决电池串联中子串间电流差异过大的问题，避免由于单个电池故障导致整个串联电池组性能下降。
通过实时监测和调整，等电流联动可以提高系统的稳定性和可靠性，延长电池组的使用寿命。
三、电池容量匹配优化在光伏系统中，电池组串的电池容量匹配也是一项关键的优化技巧。
电池的容量不一致或容量过大过小时，都会对光伏系统的效率和寿命造成负面影响。
因此，进行合理的电池容量匹配优化是提高系统性能的重要手段。
在进行电池容量匹配优化时，应确保串联组合的各子串电池容量相近，以避免容量差异对系统性能的影响。
同时，要根据实际需求合理选择电池容量大小，避免容量过大造成的能量浪费，或容量过小导致系统供电不足。
四、阻容匹配技巧优化阻容匹配技巧是一种常用的光伏系统电池组串优化方法。
在阻容匹配技巧中，为每个子串添加合适的电阻和电容，以提高光伏系统的稳定性和效率。
光伏发电储能系统容量配置优化研究
定随机分布的特性。负荷的波动性需要引入负荷的概率模型进
行刻画。为表征光伏储能的一般规律，拟用正态分布拟合，根
据储能负荷情况可以定义其概率密度函数，如公式（2）所示。
° °
f
P
°
®
°
° ¯°
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p.u.
图 2 不同场景下光伏发电平均能量功率分布图
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中国新技术新产品 2024 NO.4（上）
高新技术
光伏发电储能系统的容量水平，这对最终决策具有重要参 考价值。
言，3# 和 4# 场景下的光伏储能配置是最优的，整体能量差 较小，意味着整体能量损失最小，这充分验证了本文所述拓 扑结构优化策略的可行性和正确性。
算法，结合高波变换拓扑结构进行分析，推导出适用于可拓
扑的发电储能配置结构。研究表明 9000h 辐照度指标毛刺较
大，符合可优化拓扑的理论要求。最后通过拓扑优化，整合
出 4 种光伏发电储能场景，利用光储能优化配置模型数理表
h
达式以三维表征出光伏板板不同节点随时间变化的电压分
布情况，得出最适宜的拓扑结构优化策略场景。
图 3~ 图 6 分别为光伏纯能系统拓扑优化后的配电情况 随时间的分布情况，同时反映出不同光伏板节点位置吸收的 电能储备的电压数值情况，所得结论如下 ：1# 场景每天的 光伏能量差为 0.045（电压值）左右 ；2# 场景每日能量差为 0.065（电压值）左右；3# 场景每日能量差为 0.045（电压值） 左右 ；4# 场景每日能量差为 0.035（电压值）左右。相比而
光伏电站组件容量配比优化方案
光伏电站组件容量配比优化方案近年来，不同地区的光伏电站采用光伏组件容量与逆变器容量配比值大于1的设计的思路,以达到提高逆变器的运行效率、电站收益的目的.本文将基于某地的实测辐射值进行分析,并计算不同配比值情况下的电站新增发电量与新增投资的关系,以确定合理的配比值.一、某地实测辐射数据分析本文采用某地某全年的实测辐射数据。
选取其中的水平面总辐射、温度数据进行计算分析.实测数据采样时间为1min，共计525600组，数据完备率96。
32%。
完成缺失数据插补后，该地全年水平面总辐射量为6262。
5MJ/m2。
根据上述数据得出如下：逐月、年代表日逐时、月代表日逐时的辐射量（值）分布图。
（其中:数据已调整为真太阳时):图1该地区逐月总辐射量直方图图2该地区年代表日总辐射值分布图图3该地区逐月代表日总辐射值分布图根据上图可得出如下结论：（1）该地月总辐射量最大值发生在春、夏换季的5月；且全年逐月总辐射量较平均,有利于光伏电站平稳出力；(2）该地年代表日总辐射极大值差异较小，4个年代表日差异主要是日照时长及当日天气情况而引起的日总辐射量的差异。
（3)该地5月至8月的正午（真太阳时）存在总辐射值超过1000W/m2的情况发生，根据对数据的分析。
超过总辐射值超过1200W/m2在6月时有发生。
(4）该地10月至次年4月的空气质量好，透明度高，日总辐射值变化较平稳。
二、不同容量配置比值的计算本文将采用基于实测的辐射数据完成光伏电站全年逐时（分钟）的发电功率计算。
计算时根据如下步骤分别进行计算:（1)光伏组件容量与逆变器容量配比值选择1、1.05、1。
1、1.15、1.20分别计算全年逐时发电功率。
（2）考虑各光伏电站实际效率存在差异，光伏组件至逆变器直流母线的效率分别取80%、85％对步骤（1）的各计算结果进行折算。
（3）考虑到逆变器具备的短时超发能力，分别计算超过逆变器标称功率100%、105％、110%的能量损失。
光伏系统储能容量配置方法
光伏系统储能容量配置方法
光伏系统储能容量配置方法可以根据具体的应用场景和需求来确定，以下是一些常见的配置方法：
1. 根据用电需求：根据家庭或企业的用电需求来确定储能容量的配置。
可以通过对家庭或企业用电量的统计和分析，得出平均每天或每月的用电量，然后根据这个用电量来选择相应的储能容量。
2. 根据光伏发电的特性：光伏发电的输出功率受天气、季节、地理位置等因素的影响，具有波动性和间歇性。
为了平衡光伏发电的输出波动，需要根据光伏发电的特性和实际需求来配置储能容量。
3. 根据电力市场的价格波动：电力市场的价格在不同时间段和不同季节会有所波动。
通过观察和分析电力市场的价格波动，可以合理地配置储能容量，在电价低的时候充电，电价高的时候放电，从而获得更好的经济效益。
4. 根据电网的需求：在某些地区，电网需要具备一定的调峰和调频能力。
通过配置储能装置，可以有效地实现电网的调峰和调频，提高电网的稳定性和可靠性。
5. 根据光储融合的需求：光储融合是一种将光伏发电和储能技术相结合的应用模式。
根据光储融合的应用需求，可以配置相应的储能容量，以满足同时实现光伏发电和储能的需求。
总之，光伏系统储能容量配置需要根据具体的应用场景和需求来确定，需要考虑多种因素的综合影响。
光伏超配最佳比例 -回复
光伏超配最佳比例-回复光伏超配最佳比例是指在光伏发电系统中，太阳能组件的装机容量与逆变器的额定容量之间的比例。
这个比例的确定对于确保系统的高效运行和最大化能源利用至关重要。
本文将一步一步回答光伏超配最佳比例的相关问题，以帮助读者更好地理解和应用这个概念。
第一步：了解光伏超配的定义和原理光伏超配是指光伏系统中太阳能组件的装机容量超过逆变器的额定容量。
原理是光伏组件在一天24小时内的发电量不连续分布，此时，逆变器容量不足时，会导致系统发电容量的损失。
而通过光伏超配，可以有效利用光伏组件在高峰时段的额外发电量，提高系统的发电效率。
第二步：确定光伏超配比例的因素确定光伏超配比例需要考虑以下几个因素：1. 光伏组件的实际发电曲线：光伏组件在不同光照条件下的发电曲线是非线性的，一般呈现出“单峰”或“双峰”分布。
通过准确测量和分析光伏组件的实际发电曲线，可以得出最佳的光伏超配比例。
2. 光伏组件的温度特性：光伏组件的温度会影响其发电效率，高温会降低光伏组件的发电量。
在确定光伏超配比例时，需要考虑光伏组件的温度特性，以确保系统在不同温度条件下的正常运行。
3. 系统的负载需求：确定光伏超配比例还需考虑系统的负载需求，即系统实际需要的电能。
如果系统的负载需求较大，可以适当提高光伏超配比例，以提高系统的发电效率和稳定性。
第三步：计算光伏超配比例的方法计算光伏超配比例需要根据以上因素进行综合考虑。
一种常用的计算方法是根据太阳能组件的实际发电曲线和逆变器的额定容量进行匹配。
首先，根据太阳能组件的实际发电曲线，确定光伏组件在不同光照条件下的发电量。
然后，根据逆变器的额定容量，计算出逆变器在不同光照条件下能够处理的最大发电量。
接下来，根据系统的负载需求，确定所需的光伏超配比例。
一般而言，超配比例越大，系统的发电效率越高，但较大的超配比例可能会导致系统的过载问题。
最后，根据以上计算结果确定最佳的光伏超配比例。
一般而言，光伏超配比例为1.2到1.5之间较为常见，但具体的最佳比例因地区、气候条件和系统需求等因素而有所不同。
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光伏电站组件容量配比优化方案
近年来，不同地区的光伏电站采用光伏组件容量与逆变器容量配比值大于1的设计的思路，以达到提高逆变器的运行效率、电站收益的目的。
本文将基于某地的实测辐射值进行分析，并计算不同配比值情况下的电站新增发电量与新增投资的关系，以确定合理的配比值。
一、某地实测辐射数据分析
本文采用某地某全年的实测辐射数据。
选取其中的水平面总辐射、温度数据进行计算分析。
实测数据采样时间为1min，共计525600组，数据完备率96.32%。
完成缺失数据插补后，该地全年水平面总辐射量为6262.5MJ/m2。
根据上述数据得出如下：逐月、年代表日逐时、月代表日逐时的辐射量（值）分布图。
（其中：数据已调整为真太阳时）：
图1该地区逐月总辐射量直方图
图2该地区年代表日总辐射值分布图
图3该地区逐月代表日总辐射值分布图根据上图可得出如下结论：
（1）该地月总辐射量最大值发生在春、夏换季的5月；且全年逐月总辐射量较平均，有利于光伏电站平稳出力；
（2）该地年代表日总辐射极大值差异较小，4个年代表日差异主要是日照时长及当日天气情况而引起的日总辐射量的差异。
（3）该地5月至8月的正午（真太阳时）存在总辐射值超过1000W/m2的情况发生，根据对数据的分析。
超过总辐射值超过1200W/m2在6月时有发生。
（4）该地10月至次年4月的空气质量好，透明度高，日总辐射值变化较平稳。
二、不同容量配置比值的计算
本文将采用基于实测的辐射数据完成光伏电站全年逐时（分钟）的发电功率计算。
计算时根据如下步骤分别进行计算：
（1）光伏组件容量与逆变器容量配比值选择1、1.05、1.1、1.15、1.20分别计算全年逐时发电功率。
（2）考虑各光伏电站实际效率存在差异，光伏组件至逆变器直流母线的效率分别取80%、85%对步骤（1）的各计算结果进行折算。
（3）考虑到逆变器具备的短时超发能力，分别计算超过逆变器标称功率100%、105%、110%的能量损失。
（4）根据步骤（1）~（3）的计算结果，综合计算因光伏组件超配增发的功率与不同效率值、逆变器不同超发能力情况下而限电的最终增发的功率比值。
（5）光伏电站综合单位投资分别取7.5元/W（其中组件价格取3.5元/W）、8元/W（其中组件价格取4元/W）进行光伏电站新增投资比例的计算；
（6）综合步骤（4）、（5）的计算结论，计算△发电量与△投资的比值，其结果如下：
图4不同条件下△发电量/△投资分布曲线
因本文略去（1）~（5）的计算结果，对图4曲线说明如下：
（1）模型一：光伏组件至逆变器直流母线的效率取80%、投资8元/W（其中组件价格4元/W）的条件下分别计算步骤（1）中的各值，结果为步骤（3）中逆变器的各超发能力条件下的△发电量/△投资分布曲线；
（2）模型二：光伏组件至逆变器直流母线的效率取80%、投资7.5元/W（其中组件价格3.5元/W）的上述各条件下计算结果；
（3）模型三：光伏组件至逆变器直流母线的效率取85%、投资8元/W（其中组件价格4元/W）的上述各条件下计算结果；
（4）模型四：光伏组件至逆变器直流母线的效率取85%、投资7.5元/W（其中组件价格3.5元/W）的上述各条件下计算结果。
三、结论及建议
（1）建议光伏电站在前期设计中，应完成场址所在地的太阳能资源的实测工作，其将为电站的设备选型及后期分析提供必要的基础设计资料。
本文分析结果仅适用于涉及场地的实测辐射数据，因各地的辐射数据、能量分布情况存在差异（见本文的（一）部分），如分析其他地区，需采用文章中方法进行重新计算、分析。
（2）不建议该地光伏电站的组件与逆变器容量配比取1：1。
从模型一～二结果得：无论逆变器是否具备超发能力，最优容量配比均大于1。
当超过逆变器标称功率的100％、105％、110％时，其最优容量配比分别为1.05、1.1、1.15。
从模型三～四结果可以看出：当超过逆变器标称功率的100％、105％、110％时，其最优容量配比分别为1（即，此时再增加光伏组件容量，其收益将降低）、1～1.05、1.05～1.1。
（3）光伏电站实际效率的高低直接影响最优容量配比。
随着电站效率的提高，最优配置比将减小。
电站将因减少光伏组件的投入而降低初投资，同时还可提高电站收益。
（4）建议电站在设备选型时，应结合当地的太阳能资源合理选用具备短时超发能力的逆变器。
针对该地，其逆变器选型应要求其具备110％的短时超发能力（其超发时间的要求可根据计算的逐时发电功率进行统计分析）。
在110％的超发能力下，模型一～二中的光伏电站采用的最优容量配置比取1.15，相应增加发电量为11.53％。
（5）该地光伏电站最优容量配置比不宜大于1.2。
在模型一、二中：当最优容量配置比大于1.15时，发电量的增长将低于投资的增长；模型三、四中：当大于1.1时，亦出现上述情况。
（6）光伏电站最优容量配置比是的影响因素包括：太阳能资源、电站效率、逆变器超发能力、电站综合单价以及光伏组件单价等。
（7）由于电站效率为设计取值，投产运行的光伏因施工图设计的思路、设备选型、施工精度的管控、调试的消缺等原因，将引起电站的效率的差异。
如可以预见电站的实际效率低于设计值，上述结论中的取值可适当加大；反之，应减小。
（8）本文的分析未考虑因光伏组件超配引起逆变器的实际工作效率的提高（本文的效率特指：光伏组件至逆变器的直流母线侧）。
在电站实际运行后，实际运行数据将略高于本文中提高发电量的结论。
故光伏电站最优容量配置比应在设计前期结合上述各因素综合分析，以增强光伏电站的综合效益。
（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。
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