基于GIS平台的我国太阳能光伏发电潜力研究

王利珍， 谭洪卫，， 庄 智， 雷 勇， 李 进

（1.同济大学机械与能源工程学院，上海 200092；2.同济大学绿色建筑及新能源研究中心，上海 200092；3.珠海兴业绿色建筑科技有限公司，珠海 519060）

基于GIS平台的我国太阳能光伏发电潜力研究

王利珍1， 谭洪卫1，2， 庄 智2， 雷 勇1， 李 进3

（1.同济大学机械与能源工程学院，上海 200092；2.同济大学绿色建筑及新能源研究中心，上海 200092；3.珠海兴业绿色建筑科技有限公司，珠海 519060）

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200 kWh／（m2·a）以上，适宜发展PV系统，而西南地区仅约130 kWh／（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.

太阳能资源；光伏系统；GIS平台；效率方程

太阳能光伏发电在未来社会发展和能源结构中将发挥重要作用.大规模开发和应用太阳能光伏系统对逐步优化能源结构、节约常规能源、改善生态环境、解决能源短缺问题具有重大意义，开展太阳能资源评估研究已成为一项紧迫而重要的任务.国内外学者采用不同的方法，对太阳能资源进行分析.国外一些学者借助GIS平台对太阳能资源和太阳能规划进行了深入调查和研究，在GIS平台下对资源的利用潜力进行可视化分析.文献［1-2］分别结合TRNSYS、3D城市模型等对太阳能光伏能源资源进行分析；Izquierdo等［3］利用屋顶面积分布来研究评价大型光伏能源系统潜力；Rylatt，Gadsden等［4-6］开展了太阳能潜力研究.Ramachandra等［7］利用GIS系统绘制了潜力地图；Kucuksari等［8］借助GIS寻找最优PV工程最佳实施方案，为应用提供参考；Sanchez等［9］采用多目标决策和GIS相结合的方法对太阳能发电进行了评价；Ramachandra等［10］利用空间地图探讨Karnataka州的太阳能潜力等；Sθrensen等［11］在卫星资料基础上采用GIS系统绘制太阳能资源地图，开展太阳能光伏的应用研究.我国已有学者开展太阳能资源和太阳能发电系统性能研究.周杨等［12］采用太阳总辐射和日照小时数对太阳能资源空间分布特征及资源潜力进行评估；张春平、张华等［13-14］分别对太阳能热发电系统和太阳能热风发电系统的空气集热器装置进行了试验研究.廖志凌等［15］建立了硅太阳电池非线性工程简化数学模型.

本文作者首先提出结合太阳能光伏发电效率的资源潜力计算方法，然后搭建实验台分析单晶硅、多晶硅、薄膜组件在相同环境条件下的转换效率和环境参数的关系，最后研究我国各地的太阳能辐射强度频数和发电潜力空间分布.

1 太阳能光伏资源评估方法

1.1 潜力评价

在我国，太阳能利用是依据4类地区的划分标准，给出单位面积的太阳辐射强度值和日照小时数，未结合太阳能光伏发电潜力进行评估.在工程应用中为了简化计算取平均值进行年发电量估算［16］.

式中，Epv，out为年输出功率，W；ηe为系统年平均转换效率，%；G为年辐射量，W／m2；Apv，s为光伏系统有效面积，m2.

光伏系统的发电效率主要受辐射强度和电池片温度的影响，其中辐射强度决定发电电流，电池片温度主要影响发电电压，而电池片温度主要是由室外温度、辐射强度综合作用决定［17］.太阳能光伏系统在辐射强度不同时，实际上转换效率是变化值.本文提出年输出功率通过逐时辐射量和逐时转换效率如公式（2）进行积分运算，比常规发电量计算软件更精确.

式中，G（t）表示第t时刻的辐射强度，W／m2；η（t）表示第t时刻发电转换效率.

目前，中国太阳能分布按全年辐射量和日照小时数来衡量太阳能资源分布.本文研究的太阳能光伏资源潜力是考虑光伏发电效率的太阳能资源潜力，其受G（t）和η（t）两个因子的影响.

1.2 实验测试

1．2．1 系统概况

本实验平台位于某学校大楼屋顶上，大楼周围无遮挡，如图1所示由单晶硅、多晶硅、薄膜3种电池组件构成，组件参数见表1，光伏（photovoltaic，PV）系统产生的直流电通过逆变器转化成交流电后与城市电网连接.

测试时每隔15 min采集一次数据，采集的数据主要包括辐射强度、室外温度、室外风速、电池板组件表面温度、发电量等参数.采用TBQ-2型辐照计测量太阳辐照，测试范围为0～2 000 W／m2，信号输出0～20 mV.T型热电偶温度传感器测量空气温度和组件表面温度，测试范围为-40～350℃，精度为±0.5%.采用超声波风速仪测量室外风速，测量风速的分辨率为0.01 m／s，测量范围为0～70 m／s，精度为±0.3 m／s，风向的分辨率为1°，测量范围为0～360°，精度为±2°.系统发电量采用带有RS485通讯接口和MODBUS-RTU通讯协议的多功能电表.

图1 实验系统原理图Fig.1 Diagram of the experimental system

表1 光伏组件主要特征参数Tab.1 Characteristic parameters of photovoltaic system

1．2．2 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.2 Radiation intensity，outdoor air temperature and wind velocity in Shanghai

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100 W／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200 W／m2后，转换效率逐渐趋于稳定.辐射强度大于500 W／m2时，组件表面温度受辐射强度升高的影响导致转换效率略呈降低趋势.

测试数据中辐射强度在10 W／m2以下时转换效率非常低，假定为弱辐射；对辐射强度介于10～200 W／m2和200 W／m2以上情况分别进行转换效率数据拟合，得到3种太阳能光伏系统转换效率计算式如下：

图3 不同组件的转换效率与辐射强度Fig.3 Conversion efficiency and radiation intensity of three kinds of PV systems

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.4 Conversion efficiency vs the surface temperature of battery plate

1.3 上海地区太阳能光伏资源潜力评价

对上海地区全年8 760 h辐射强度进行频数分析，有4 418 h辐射强度为0，如图5所示.在4 342 h中，28.9%的日照时数处于低效区（0～100 W／m2），17.7%处于近高效区（100～200 W／m2），53.4%处于高效区（200 W／m2以上），可见有71.1%为近高效区和高效区.

图5 上海全年辐射强度频数和累积概率分布Fig.5 Frequency and cumulative probability distribution of annual radiation intensity in Shanghai

据式（2）和式（4）计算上海地区单晶硅、多晶硅和薄膜组件全年发电量分别为180.9，151.1，82.3 kWh／（m2·a）.

2 基于GIS平台的太阳能发电潜力分析

作者采用《中国建筑热环境分析专用气象数据集》中270个气象台站的气象数据，包括年辐射量、各站点全年水平面逐时辐射量参数，各站点总辐射小时数相差不大，稳定在4 300～4 550 h之间.利用可再生能源在线监测系统和光伏组件实验数据，研究太阳能辐射量和光伏系统发电量的特性等，用SQL编写程序对270个站点全年水平面辐射量进行小时数处理分析，将辐射小时数划分为0～100 W／m2，100～200 W／m2，200 W／m2以上3个区间进行辐射强度频数分析，结果见图6（a）～（c）.以常用单晶硅组件系统为例，采用式（2）和GIS平台得到全国各地光伏发电潜力分布如图6（d）所示.

图6 我国太阳能辐射小时数和光伏发电潜力空间分布Fig.6 Spatial distribution of sunshine duration and PV power potential

利用GIS平台克里金插值分析功能，对3个区间段太阳辐射强度的小时数和发电量潜力进行空间分析.图6（a）中西南部的四川、重庆、贵州、湖南等地，0～100 W／m2的低转换效率辐射小时数达到1 300～1 600 h，远超过全年辐射小时数的1／3.图6（b）和（c）中西北部大于200 W／m2的辐射小时数超过2 600 h. 图6（d）中单晶硅组建全国发电量潜力分布在127～267.6 kWh／（m2·a）之间，西北和北方都具有较高的PV发电潜力，高达200 kWh／（m2·a）以上.

3 结 论

a.本研究搭建太阳能光伏系统实验平台，对测试结果数据进行处理分析，得到单晶硅、多晶硅和薄膜电池组件系统的光伏效率方程.

b.作者分析了上海地区的太阳能辐射强度频数分布，有71.1%的辐射强度小时数大于100 W／m2，属于近高效和高效区.

c.借助GIS平台空间功能分析，对全国各地的太阳能辐射强度研究发现西北和北方大部分地区，辐射强度大于200 W／m2的小时数超过2 600 h，而西南地区约1 600 h.

d.以单晶硅组件为例，我国各地光伏发电潜力分布在127～267 kWh／（m2·a），其中西北和北方地区高达200 kWh／（m2·a）以上，适宜发展PV系统，而西南地方较低约130 kWh／（m2·a）.

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（编辑：丁红艺）

Evaluation of the Photovoltaic Solar Energy Potential in China Based on GIS Platform

WANGLi-zhen1， TANHong-wei1，2， ZHUANGZhi2， LEIYong1， LIJin3
（1.College of Mechanical and Energy Engineering，Tongji University，Shanghai 200092，China；2.Research Center of Green Building&New Energy，Tongji University，Shanghai 200092，China；3.Zhuhai Singyes Green Building Technology Limited Company，Zhuhai 519060，China）

Solar photovoltaic（PV）systems are widely utilized in our country.However，the associated study about its resource potential analysis is still short of in variant districts.Based on the existed data about solar radiation and conversion efficiency，methods for photovoltaic potential assessment were established.An experiment platform for three common kinds of solar photovoltaic systems was developed for the purpose of analyzing the relationship between conversion efficiency and environmental parameters.A calculating formula for conversion efficiency and solar radiation intensity was fitted.With the help of the spatial analysis function of the geographic information system（GIS）platform，the frequency distribution of solar radiation intensity and the solar PV electricity potential in China were derived.The analytical results show that monocrystallinesilicon PV electricity in northwestern and northern areas have reached a level of more than 200 kWh／（m2·a），making those areas be suitable for the development of PV system.However，the potential in southwest areas reaches a level of only 130 kWh／（m2·a）.This can provide a baselinereference for solar energy development planning.

solar resource；photovoltaic system；GIS platform；conversion efficiency

TK 519文献标示码：A

1007-6735（2014）05-0491-06

10.13255／j.cnki.jusst.2014.05.016

2014-06-03

中美洁净能源国际合作项目（2010DFA72740-05）；“十二五”国家科技支撑计划（2012BAJ15B03）

王利珍（1980-），女，博士研究生.研究方向：区域建筑能源规划.E-mail：2009wanglizhen＠tongji.edu.cn

谭洪卫（1959-），男，教授.研究方向：建筑节能技术和可再生能源利用.E-mail：hw＿tan＠tongji.edu.cn