光伏系统退化分析的多年度同比方法评估及其在提升性能损失率测算精度中的应用

本研究针对光伏(PV)系统性能损失率(PLR)传统测算方法（如标准年度同比法YoY）在噪声或数据缺失条件下不确定性高的问题，提出多年度同比(Multi-YoY)方法。通过整合8个国家光伏系统的实际运行数据，结合蒙特卡洛重采样技术，显著降低相对平均误差(RME)达十倍，并缩窄置信区间(CI)。该成果为光伏资产管理和维护策略优化提供了更可靠的量化工具，发表于《Renewable Energy》。

　　

在全球能源转型的浪潮中，光伏(PV)系统作为可再生能源的支柱技术，其长期性能退化问题日益凸显。就像人类衰老过程中会出现各种机能衰退一样，光伏组件也会因材料老化、环境侵蚀等因素导致发电效率逐年下降。这种退化现象直接关系到电站的经济寿命和投资回报，但准确量化其退化速率却如同在嘈杂的市集中捕捉细微的声音——传统标准年度同比(YoY)方法容易受到数据噪声、季节性波动和测量误差的干扰，导致性能损失率(PLR)评估结果波动较大。

针对这一挑战，来自丹麦、德国等多国研究团队在《Renewable Energy》发表了一项开创性研究。他们开发的多年度同比(Multi-YoY)方法，就像给退化分析装上了"降噪耳机"，通过整合丹麦、德国、美国等8个气候带光伏系统长达数年的运行数据，采用重叠时间窗口比较和蒙特卡洛重采样技术，成功将PLR测算的相对平均误差(RME)降低达十倍，置信区间(CI)宽度缩减50%以上。这项研究首次在真实世界复杂条件下验证了Multi-YoY方法的优越性，为光伏电站的精准健康诊断提供了新范式。

研究团队运用四项核心技术：1)跨年度性能比(PR)数据采集与温度校正处理；2)基于重叠时间窗口的多年度同比计算框架；3)蒙特卡洛重采样量化不确定性；4)地理多样性验证（涵盖温带、热带等6种气候类型）。这些方法协同作用，有效克服了传统YoY法对数据完整性的依赖。

多年度同比模型
通过构建所有可能年度组合（而非仅相邻年份）的PR比较矩阵，该方法将单点评估转化为概率分布估计。在丹麦系统中，传统YoY法的PLR估计波动范围达±0.8%/年，而Multi-YoY将其压缩至±0.15%/年，相当于从模糊的雾状图像中提取出清晰轮廓。

场景1：无缺失数据的稳定PR模式
对丹麦、德国等4个数据完整系统分析显示，Multi-YoY的RME仅为0.12%-0.25%，较传统方法提升5-8倍精度。特别是温度校正PR的应用，使季节性波动干扰降低60%以上，如同通过滤镜消除了数据中的"杂散光"。

场景2：高噪声与数据缺失的挑战
在伊朗、巴西等存在30%数据缺失的系统中，Multi-YoY仍保持0.35%/年的稳定PLR输出，置信区间宽度比传统方法窄42%。这类似于在拼图缺失三分之一碎片时，仍能准确还原图像全貌。

讨论与结论
研究表明Multi-YoY方法在应对真实世界三大挑战时表现突出：1)对数据缺失的容忍度提升3倍；2)在年际波动>15%的系统中误差降低80%；3)对突发故障的响应延迟仅2-3个月。但该方法在识别非线性退化（如PID电势诱导衰减）时仍有改进空间。

这项由Vincenzo d'Alessandro、Romênia Vieira等学者完成的研究，标志着光伏退化分析从"年度快照"迈向"连续动态监测"的重要转折。正如审稿专家指出，其创新性不仅在于算法改进，更在于建立了适应不同气候、系统配置的普适性评估框架，为全球光伏资产的精准管理铺设了新的方法论基石。未来，该方法与物联网技术的结合，有望实现光伏电站的"实时健康体检"，推动可再生能源行业从粗放式增长转向精细化运营的新阶段。