分布式光伏发电现状分析

单位分布式用户情况如表1所示。

三、光伏发电影响因素分析

光伏发电从光到电能量的传递路线如图1所示[2]。

影响光伏电站的功率输出的因素很多，综合国内外的参考文献，归纳主要有以下因素：①季节性因素;②太阳辐照强度（光照强度）;③光伏组件温度和大气温度;④太阳能光伏电池的转换效率。

3.1季节影响

通过绍兴全地区的光伏2016、2017全年发电趋势的比较，如图2、图3所示。从图中可以看出：5、6、8、9月份的单位容量发电量明显较其他月份高，尤其8月份是本年度发电量最高;而10、11、12、1处于低迷期，发电效益欠佳;春秋季处于平均水平。2017年总体发电效益较2016年提高44%，每小时单位容量发电量为0.5834kwh，比2016年单位容量发电量偏高20.3%。经查气象资料，2017年全市全年降水日数较2106年偏少，2017年平均总日照时数为1822.7小时，比2016年偏多1成多，侧面反映出由于气象因素对光伏发电影响较大。同时由于气象预测的难度很大导致远期光伏发电量预测难度较大。

3.2天气影响

由于光伏发电的出力会随着太阳辐照度（光照强度）的变化而变化，是影响光伏发电出力的主要影响因子。其他如大气透明度、大气质量、云量厚度等也一定程度上会影响光伏发电，大气透明度越低，入射到地表的光照量就减少;云层越厚，云量越大，入射到地表的光照量就越少[3]。

图4为同区域内分布式光伏居民2018年2月、8月在不同天气条件下，单位容量日均发电量，从图中可以看出2月份单位容量平均日发电量，晴天是雨天的27.9倍，8月份为3.5倍。2月份雨天因温度偏低并光照不够，光伏板基本不发电。2月份晴天平均日发电量是多云天气的2倍，8月份为2.4倍。图5为某区域分布式光伏用户8月份，在不同天气相同气温条件（36oC＼32oC）下，单位容量日均发电量，从图中可以看出8月份单位容量日发电量晴天高于阴雨天，约高36%。单位容量日发电量多云高于雨天，约高50%。因此，太阳辐射强度对光伏发电影响是最大。

3.3温度影响

由于太阳能电池板温度、大气温度等对光伏发电也有影响。不同的大气温度会影响光伏电池板温度[4]。当大气温度在一定范围内发生变化时，光伏电池板的功率转换效率也会发生变化，转换效率随大气温度上升而调高。

通过对同区域内同一批分布式光伏用户数据抽样分析，如图6所示，在不同气温相同天气条件（晴转多云）下，光伏发电效率增加，单位容量日发电量温度折减系数约在10%左右。结合图5分析，可以看出基准温度不同，折算效率波动较大，在4%-23%波动。

四、光伏发电的效益分析

发电平均设备利用小时数是一定时期内一个地区平均发电设备容量在满负荷运行条件下地运行小时数，是反映发电厂发电设备利用程度的指标。针对光伏发电，特别是屋顶分布式光伏发电，其所发电量都能被电网消纳。

根据2017年分布式光伏用户发电满12个月的用户统计，全市发电平均设备利用小时数1031小时。通过对偏离平均发电小时用户群体情况分布分析，如图7和表2所示，分布式光伏用户整体发电效益较好，大于平均发电效益水平的用户占多数，大部分用户的发电效益是比较可观的;发电大于40%或是小于-40%极少数的，说明用户之间差距较大。

4.1从安装规模（装机容量）上看

绍兴地区分布式光伏居民用户一般装机容量基本在1-30kVA之间，主要安装在房屋屋顶上，设备安装受限制较大。分布式光伏非居用户装机容量在100到31500kVA不等，大都成片安装在大型建筑物露面、山坡、坪地、水面上。

通过对2016年、2017年全地区分布式光伏居民用户和非居用戶单位容量发电量对比分析，如图8所示。分布式光伏非居用户单位容量发电量无论是单月还是全年都较分布式光伏居民用户发电效益要低。主要其原因为分布式光伏非居用户光伏安装占地较大，容易受外部遮挡，设备故障影响较大，同时光伏设备自身损耗占比更大，设备运维专业要求更高。装机容量大的只在温度高和光照时间条件好的情况，如夏天，其发电效益较可观。

4.2从不同地区来看

以2017年8月所有用户单位容量发电量来分析市区、柯桥、袍江、诸暨、上虞、嵊州、新昌七个地区的发电效益，剔除部分极端数据，如图9所示。

从图中可以看出新昌与嵊州的发电效益明显高于其他地区，尤其新昌，大部分用户处于平均值的20%-50%的区间，但其他地区的大部分用户处于0-20%。新昌和嵊州四面环山，丘陵山地面积占了总面积的50%以上，因此从发电效益来看，嵊州和新昌更有优势。

五、光伏发电异常情况分析

通过对发电平均设备利用小时数分析，可以为分布式光伏发电异常情况提供判断依据。通过对偏离平均发电小时用户群体分析，最高发电平均设备利用小时数是平均发电小时数的3.34倍，最低发电平均设备利用小时数只有平均发电小时数的9%。针对发电平均设备利用小时数特别大、特别小的用户进行了现场核查分析。

5.1发电量少甚至沒有情况分析

如王铁军用户，该用户2015年7月3日并网，发电模式是自发自用余电上网，但一直都没有发电量。经计量部门核查，因计量故障而没有计量。分布式屋顶光伏用户徐佳楠因逆变器故障导致一段时间内发电量计量为0。

遇到此类发电量较低的问题，特别是突然变低，在排除天气影响的条件下，很有可能是设备故障原因或是光伏组件被遮挡。首先，可以通过采集系统和现场勘查结合分析，排除设备故障的可能性;第二，排除外在因素影响。我们都知道，居民光伏一般建在屋顶，所以发电量的原因可能是光伏板上有外来遮挡物，无法接收光照。针对发电量较同期安装用户明显偏小的情况，可考虑光伏板上累积较多灰尘或鸟粪，需要及时进行光伏板清洁处理。

5.2单位容量发电量明显过大情况分析

通过偏离平均发电小时利用数的用户群体覆盖度，对年发电平均小时明显过大（>100%）的用户分析，如用户史福良，该用户2017年发电平均小时达到3276.23小时，发电量是去年同期的4倍。后经现场核实存在用户业务报装不规范情况。

针对光伏用户单位容量或年发电利用小时数过大在排除一般设备故障后，还需核查用户是否擅自增容或先建后报装等违规操作。

六、结语

综上所述，本文通过本地区2016年-2018年分布式光伏存量发电量数据分析发现，光伏发电受气象因素影响很大，其输出功率不稳定和不可控，长期发电量预测困难。由于不同地区（区县级范围）发电效益仍存在差异，光伏工程选址好坏影响其发电效益。通过发电效益用户群体分布情况分析，能及时发现光伏设备、计量设备的运行异常情况，帮助运维人员处理，提高光伏设备运维能力，减少发电收益。

参考文献：

[1]王勃华.光伏行业上半年回顾与下半年展望.中国光伏行业协会网.2018.7.26.

[2]龚莺飞，鲁宗相，乔颖，王强.光伏功率预测技术.电力系统自动化[J].2016年第2期.

[3]高阳.功率预测技术在光伏发电中的应用研究.电器与能效管理技术[J].2017.10.

[4] 潘进军，申彦波，边泽强，王香云.气象要素对太阳能电池板温度的影响.应用气象学报[J].2014年第2期.

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