在热带气候条件下，针对兆瓦级屋顶太阳能光伏系统进行的各类光伏模拟工具的对比评估

《Next Energy》：Comparative assessment of PV simulation tools for a megawatt-scale rooftop solar photovoltaic system in tropical climate

本研究对PVsyst、PVGIS、PVWatts和RETScreen四个光伏模拟工具在马来西亚热带气候下的预测准确性进行了对比分析，采用12个月实测数据验证。结果显示：PVsyst在模型精度和稳定性上最优（CV-RMSE<10%），尤其在处理阴影、温度和灰尘损失方面表现突出，适合详细设计和性能评估；PVGIS和RETScreen在初步评估中有效，但PVWatts因简化模型在热带复杂气候下误差较大。研究强调了气候敏感型模拟工具的必要性，并指出未来需整合机器学习与高分辨率气象数据以提升预测精度。

　　太阳能光伏（PV）系统在热带气候中的准确模拟对于优化设计、性能评估和投资决策至关重要。随着全球向可再生能源转型，太阳能技术在可持续发展中的作用日益凸显。在热带地区，如马来西亚，高太阳辐射水平、高温度和独特的气象模式对光伏系统的性能产生显著影响。因此，研究不同PV模拟工具在热带条件下的性能差异，有助于提高系统规划、优化和建模的准确性。

本研究旨在对四种主流的PV模拟工具——PVsyst、PVWatts、PVGIS和RETScreen进行比较性能分析，以评估它们在马来西亚热带气候下的预测能力。研究采用了特定地点的气象数据和详细的系统配置参数，模拟了能量产出、性能比和系统损耗等关键指标。为了验证模拟结果，研究将这些工具的预测值与12个月的实际运行数据进行了对比，使用统计指标如归一化均方误差（NMBE）、均方根误差的变异系数（CV-RMSE）和决定系数（R2）来衡量预测的准确性。

研究结果显示，PVsyst预测的年能量产出为5123.99 MWh，性能比为80.46%；而PVGIS和RETScreen的预测值分别为5316.43 MWh和5368.48 MWh。这些数据表明，PVsyst在建模遮挡、温度影响和系统损耗方面表现出更高的准确性，因此更适合热带地区的分析。然而，PVGIS和RETScreen在早期可行性评估中仍具有较高的有效性。这些发现强调了开发气候敏感型模拟工具的必要性，以提升研究人员和政策制定者在东南亚及其他热带地区对大型光伏系统的规划和建模准确性。未来的工作将聚焦于将基于机器学习的校正模型整合到现有模拟框架中，以进一步提高在多样化气候条件下大型光伏系统的预测准确性。

### 太阳能光伏系统的背景

太阳能光伏技术在全球能源转型中扮演着关键角色，特别是在可再生能源领域。随着技术的进步和成本的降低，太阳能光伏系统的安装容量在过去十年中经历了指数级增长。这种增长不仅有助于减少温室气体排放，还能为终端用户带来经济利益。然而，太阳能系统的性能预测和评估仍然是优化系统设计、财务可行性分析和运营效率最大化的重要环节。在热带气候中，太阳辐射水平高、温度波动大和湿度影响显著，这些因素对光伏系统的性能产生重要影响。因此，开发适用于热带条件的高精度模拟工具对于推动太阳能技术在这些地区的应用至关重要。

马来西亚位于赤道带，全年太阳资源丰富，是大规模光伏系统安装的理想地点。该国在可再生能源发展方面的承诺，特别是国家能源政策，已促使大量投资进入太阳能基础设施。然而，目前针对热带大规模光伏系统的验证研究仍然有限，这限制了对模拟工具的比较分析。尽管一些研究已经探讨了不同规模的光伏系统，但它们大多集中在小型系统（1-10 kWp）上，而热带气候的特殊性使得这些研究难以直接应用于大规模系统（超过1 MWp）。

### 模拟工具的比较分析

在温带气候中，许多研究已经验证了不同PV模拟工具的性能。例如，Owolabi等人在韩国温带条件下评估了并网系统，而Haffaf等人在法国进行了相关研究。这些研究展示了强大的验证方法，但它们在热带条件下的适用性有限，因为温带和热带的太阳辐射模式、温度曲线和湿度影响存在根本差异。此外，关于热带气候的研究仍存在显著的空白，特别是在大规模系统方面。

在热带地区，如马来西亚，对光伏系统的模拟需要考虑多种因素，包括遮挡、温度相关损耗和系统效率。现有的一些研究，如Akhter等人在马来西亚的6.575 kWp系统中评估了性能退化模式，Kumar和Sudhakar在马来西亚的1 MWp系统上进行了技术经济分析，但这些研究在验证方面仍显不足。此外，Tang等人强调了气候变化对马来西亚光伏系统的影响，突显了需要气候敏感型模拟方法的重要性。因此，开发适用于热带气候的模拟工具对于提高光伏系统的预测准确性至关重要。

### 模拟工具的性能分析

在本研究中，四种模拟工具被用于评估一个3.58 MWp的并网屋顶光伏系统。每种工具都使用了特定的气象数据和系统配置参数进行建模。为了确保方法的一致性，所有工具都被配置为使用相同的输入参数，包括12个月的全球水平辐照度、环境温度和风速数据。此外，系统配置，如模块倾斜角（10°）、方位角（0°）、逆变器效率和DC-AC比率也被标准化。

为了提高模拟的准确性，每种工具都被校准以匹配实际的运行数据。例如，污损损耗被设定为3.2%，模块温度系数则根据实际测量的模块温度进行了调整。通过迭代模拟，研究确保了预测值与实际值之间的偏差控制在±5%以内。此外，敏感性分析和性能调整有助于最小化归一化均方偏差（NMBE）和均方根误差的变异系数（CV-RMSE），从而确保模拟值与观测值的一致性。

### 模拟工具的性能比较

从研究结果来看，PVsyst在建模遮挡、温度影响和系统损耗方面表现最佳，因此更适合热带地区的分析。相比之下，PVGIS和RETScreen虽然在某些方面有效，但在处理复杂的热带气象条件时仍显不足。PVGIS和RETScreen在某些月份的预测值与实际值存在较大偏差，尤其是在低辐射月份，如11月和12月，PVGIS和RETScreen的预测值显著高于实际值。而PVsyst的预测值则更接近实际值，尤其是在低性能月份，如12月，其预测值的偏差较小。

此外，PVGIS和RETScreen在某些月份的预测值存在偏差，这可能与它们使用的简化模型和默认参数有关。例如，PVGIS依赖于欧洲中心的气候数据，可能无法充分反映热带地区的高辐射波动和湿度相关损耗。而RETScreen的单点月平均辐射输入和有限的分辨率使其在处理复杂的热带天气变化时不够敏感。相比之下，PVsyst因其高分辨率输入配置和先进的建模能力，能够更准确地反映实际运行条件，特别是在处理遮挡、温度退化和系统损耗时。

### 模拟工具的局限性

尽管这些模拟工具在温带地区已被广泛验证，但在热带地区，它们的预测能力仍然受到限制。首先，热带地区的气象数据往往较为复杂，包括高湿度、频繁的降雨和云层变化，这些因素在现有的模拟工具中可能没有得到充分考虑。其次，大多数模拟工具在建模时未能充分考虑建筑物热相互作用，这对大规模屋顶光伏系统尤为重要。此外，现有研究中对测量不确定性的关注不足，这可能影响模拟的可靠性。

为了提高模拟工具的准确性，研究建议将这些工具与实际测量数据进行校准。此外，未来的模拟工具开发应注重热带气候的特定因素，如云层变化、湿度影响和污损效应。这可以通过整合高分辨率气象数据、机器学习技术（如AI驱动的预测模型）和随机模拟雨季变化来实现。同时，长期的现场验证对于提高模型的准确性至关重要。

### 统计验证与结果分析

为了评估模拟工具的准确性，研究使用了统计指标，如决定系数（R2）、归一化均方偏差（NMBE）和均方根误差的变异系数（CV-RMSE）。这些指标能够衡量模拟值与实际观测值之间的偏差。结果显示，PVsyst的决定系数（R2）为0.75，表明其模拟值与实际值之间有较强的关联性。而PVGIS的决定系数为0.62，表明其在热带条件下的预测能力相对较弱。此外，PVsyst的CV-RMSE值低于10%，显示出较高的预测准确性。

从月度分析来看，PVsyst在大多数月份都表现出较高的准确性，特别是在12月和1月，其预测值与实际值之间的偏差较小。然而，在雨季期间，如5月和6月，其他工具如PVGIS和RETScreen的预测值偏差较大，这可能与它们对热带天气变化的建模能力不足有关。相比之下，PVsyst的预测值在雨季期间仍能保持较高的准确性，这得益于其对遮挡、温度影响和系统损耗的详细建模。

### 模拟工具的适用性与未来研究方向

综上所述，PVsyst在热带气候下的模拟准确性较高，特别是在建模遮挡、温度影响和系统损耗方面。因此，它更适合用于详细设计和性能评估。相比之下，PVGIS和RETScreen虽然在某些方面有效，但在处理复杂的热带气象条件时仍显不足。此外，PVGIS在某些月份的预测值与实际值存在较大偏差，这可能与其依赖的欧洲气候数据和简化模型有关。

为了进一步提高光伏系统的预测准确性，未来的研究应聚焦于整合高分辨率气象数据、机器学习技术（如AI驱动的预测模型）和随机雨季模拟。这些技术可以更准确地反映热带地区的动态天气变化，从而提高模拟工具的可靠性。此外，长期的现场验证对于提升模型的准确性至关重要，特别是在不同的热带地区。

### 结论

本研究对四种主流的PV模拟工具进行了比较分析，特别是在热带气候下的预测能力。研究结果表明，PVsyst在建模遮挡、温度影响和系统损耗方面表现出更高的准确性，因此更适合用于详细设计和性能评估。而PVGIS和RETScreen在早期可行性评估中仍具有较高的有效性。然而，现有模拟工具在处理热带气候的特殊性方面仍有不足，这需要进一步的改进。

未来的研究应优先考虑整合高分辨率气象数据、机器学习技术（如AI驱动的预测模型）和随机雨季模拟，以更好地捕捉热带地区的动态天气变化。此外，长期的现场验证对于提高模型的准确性至关重要，特别是在不同的热带地区。本研究的结果为光伏系统的规划、设计和投资决策提供了重要的参考，同时也为开发适用于热带气候的模拟工具提供了方向。