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2、Faiman组件热模型David Faiman研究团队提出了的组件热模型较为简单,根据热传导理论来确定组件温度。其中Tm为组件温度,Ta为环境温度,EPOA为光伏斜面辐照度。U0为热损失系数,为常数,U1是和风速有关的变量。WS是风速。
3、PVsyst组件热模型PVsyst组件热模型是在Faiman模型的基础上发展而来,但是有点区别,温度是组件内部电池的温度。公式中Tc为电池温度,Ta为环境温度,EPOA为组件斜面辐照度,是组件实际工况下的转换效率,默认情况下是10%,α是组件电池的吸收率,默认值为0.9。U0U1为热损失系数,WS是风速。
Part.2
根据数值拟合方法确定UC和UV的流程PVsyst软件给用户提供了三种不同安装类型的热损耗系数。如果现场有条件的话,也可以安装相应的设备进行数据采集,并通过回归分析来获得热损耗系数,这样发电量仿真的准确性就大大提高。下面提供几个步骤供参考:
1)组件户外试验平台的搭建:一般来说,光伏组件正南朝向安装,同时在组件的附近安装环境监测仪,采集组件的背板温度、风速、风向、环境温度、光伏斜面的辐照度。2)统计时间段可采用一年或多年,后台导出辐照度、风速、组件温度、环境温度数据。3)将数据进行过滤,减少误差,主要是筛选出上午10点至下午14点的数据。4)计算组件背板温度与环境温度之差,即δT=Tm-Ta,计算光伏平面辐照度GlobInc与δT的比值GlobInc/δT。5)剔除由于数据采集问题导致明显异常的计算结果。6)绘制出GlobInc/δT与风速的拟合曲线。7)得到曲线的截距Uc和斜率Uv。8)根据残差分析(residual plots)做拟合性检验。做过回归分析的都知道,回归分析后的结果一定要用残差图来检查,以验证模型的可靠性。我们收集的数据,一般不可能完全服从理论的正态分布,因为理论的正态分布具有固定的概率密度函数。
那么能不能把收集的数据看作是正态的呢,这就需要通过画正态概率图来验证。正态概率图显示为直线或近似直线,就能认为残差近似服从正态分布,残差的正态概率图接近于直线,所以可以认为正态性假定成立。
Part.3
案例介绍某户外场地安装了多块晶硅组件进行测试,样本的数据统计年份为2019年,如下图所示,经过数据拟合以后,Uc为22.38,Uv为5.7101,拟合优度为0.6866,我们发现,该案例当风速在4米/s以上时,数据的离散性增加,因此在拟合时可采用4米/s以下的数据,将增加相关性,对于数据的拟合较为有利。
图1 数据线性拟合结果
图2为残差图和正态概率图,从图可知,残差图的形态基本上是比较满意的,正态概率图显示为直线或近似直线,残差近似服从正态分布,说明了变量风速和Irradiance/δT之间关系的回归模型是合理的,热损耗系数可以采用。
图2残差分析和正态概率图
残差知识点
残差(Residual)是因变量的观测值y0与根据估计的回归方程求出的预测值y1之差,用e表示。它反映了用估计的回归方程去预测y0而引起的误差。第i个观察值的残差可以写为:e=y0-y1。
残差图(residual plot)是一种分析残差的有用方法,它的纵坐标(Y轴方向)是残差,横坐标(X轴方向)是x变量值或者是y变量的预测值。
为分析残差图,需要知道残差图的几种常见形态及其所反映的信息。
若对所有的x值,拟合值与实际值误差项ε的方差都相同,而且假定描述变量x和y之间关系的回归模型是合理的,那么残差图中的所有点都应落在一条水平带中间,如图(a)所示。但如果对所有的值,ε的方差是不同的,例如,对于较大的x值,相应的残差也较大,如图(b)所示,这就意味着违背了ε方差相等的假设。如果残差图如图(c)所示的那样,则表明所选择的回归模型不合理,这时应考虑曲线回归或多元回归模型。
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