极端环境下停车场光伏系统的实际发电量评估：基于蒙特卡洛模拟的确定性-概率性混合分析

为解决沙漠-沿海极端环境下光伏(PV)系统模拟预测与实际发电量严重偏离的问题，研究人员采用PVsyst确定性建模与蒙特卡洛模拟(10,000次迭代)相结合的方法，对沙特Abqaiq地区1,179 kWp停车场光伏系统进行性能评估。研究发现实际年发电量(1,506.17 MWh)较P50预测值低24.4%，性能比(PR)和容量利用率(CUF)分别仅为64.5%和14.5%，主要归因于粉尘堆积、高温和系统退化。该研究为极端气候下光伏系统设计提供了可靠的混合评估框架。

　　

在全球变暖加剧的背景下，光伏发电作为清洁能源的重要代表，其大规模部署对实现《巴黎协定》的温控目标至关重要。然而，在沙特阿拉伯等沙漠-沿海地区，极端环境条件导致光伏系统实际性能与模拟预测存在显著差异，这种"模拟-现实鸿沟"严重影响了投资决策和运维策略的制定。Abdulrhman Klifa Al-Hanoot等学者在《Results in Engineering》发表的研究，首次将确定性建模与概率分析方法相结合，对Abqaiq工业区停车场1,179 kWp并网光伏系统进行了全面评估，揭示了极端环境对光伏性能的真实影响。

研究团队采用PVsyst V6.88软件建立确定性模型，结合10,000次迭代的蒙特卡洛模拟进行不确定性量化，通过Sunny Portal实时监测系统采集全年运行数据。关键分析指标包括能量产出、性能比(PR)、容量利用率因子(CUF)以及各类能量损失组分。

能量产出分析显示，实际年发电量1,506.17 MWh较PVsyst预测的P50值(1,992 MWh)低24.4%，最大月偏差出现在10月(-27.88%)。性能比与容量利用率的实测值(PR=64.5%，CUF=14.5%)显著低于模拟值(81.64%和18.9%)。蒙特卡洛概率分析证实实际产出位于模拟分布的P5之外，发生概率<5%。能量损失分解表明除3%的模拟粉尘损失外，未建模的运维中断和局部遮挡造成额外486 MWh缺口。敏感性分析通过龙卷风图量化显示，粉尘堆积和逆变器停机是最大风险源，温度效应次之。

该研究创新性地构建了"确定性-概率性"混合评估框架，证实传统模拟工具在极端环境下的局限性：PVsyst预设的3%粉尘损失远低于实际影响，而温度损失模型(11.13%)也未能完全反映现场条件。通过Z检验(p<2×10^-16)和置信区间分析，研究确立了蒙特卡洛方法在光伏性能验证中的统计学价值。这些发现为(1)改进沙漠地区光伏系统设计规范、(2)优化运维策略(如清洁周期)、(3)完善金融风险评估模型提供了实证基础，特别对沙特"2030愿景"中的可再生能源转型具有直接指导意义。

研究同时指出，未来需整合机器学习算法(如LSTM、XGBoost)处理动态气象数据，并通过ANOVA等统计方法细化损失归因。这种混合方法论可推广至其他恶劣环境的光伏评估，为全球极端气候区的可再生能源部署树立了新的分析范式。