利用空间产量约束优化公用事业规模农业光伏系统的技术-生物框架

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：A techno-biological framework for the optimization of utility-scale agrivoltaic systems using spatial yield constraints

　　

农业生产与太阳能安装之间日益加剧的土地竞争对全球粮食和能源安全构成重大威胁。农业光伏系统（Agrivoltaic systems，AV）将作物种植与光伏阵列相结合，有助于缓解这一冲突。然而，多样化的设计和复杂的相互作用给优化带来了巨大挑战。本研究引入了一个基于过程的技术-生物物理框架，用于在结构和空间产量约束下优化公用事业规模农业光伏系统。该框架包括固定倾斜高架、固定垂直和单轴跟踪系统，利用单面（monofacial）和双面（bifacial）光伏技术。它整合了光伏阵列的物理布局几何形状、动态微气候辐照度建模以及非线性冠层光合饱和曲线，以评估理论光合性能上限和能量生产指标。此外，还提出了一种由严格的“80/90规则”控制的空间优化方法。该方法系统地识别了最大允许阵列密度，同时确保农艺性能得以维持。该评估框架应用于美洲和欧洲的七个不同地理位置，分析了十一种独特的植物物种。结果显示最佳阵列密度存在显著差异，容量范围为每平方米18至88瓦（W_p/m²）。所提出的配置可提高土地利用效率，土地当量比（Land Equivalent Ratio，LER）值随纬度和作物特定光合响应在1.05至1.90之间变化。该框架提供了全面的指导方针，必须将其解释为用于比较农业光伏布局性能上限的早期理论筛选工具，而非可部署的设计或商业优化模型。

**论文解读：基于空间产量约束的公用事业规模农业光伏系统技术-生物优化框架**

**1. 研究背景与问题**

全球太阳能发电和农业生产均需占用大量土地，导致关键可耕作区域资源竞争加剧。国际能源署指出，为实现净零排放目标，全球太阳能光伏（Photovoltaic，PV）容量需大幅扩张；同时，联合国粮农组织预测全球粮食产量需增加60%以维持人口增长。这些并行需求加剧了能源转型与粮食安全之间的紧张关系。农业光伏系统（Agrivoltaic systems，AV）通过在同一地块上整合光伏基础设施和作物种植，可缓解这一冲突，并提升土地利用效率，同时带来减少作物水分胁迫、抵御极端天气、保护生物多样性等协同效益。然而，AV系统的性能取决于太阳辐照度如何在光伏模块与下方冠层之间有效共享，这构成了复杂的技术-生物设计挑战。现有研究存在三个方法论局限：第一，优化存在纬度偏差，限制了跨地理区域的通用结论；第二，作物表征框架要么过于简化（未能捕捉非线性光合饱和动态），要么过于复杂（缺乏指导光伏布局设计的空间分辨率）；第三，标准宏观指标如土地当量比（Land Equivalent Ratio，LER）严格依赖空间平均值，掩盖了可能影响作物活力的局部关键遮阴区域。因此，需要一种高保真度建模工具，同时解析空间微气候异质性、作物特定生理阈值以及光伏布局的物理界限，作为早期架构筛选工具，以定义理论几何极限。

**2. 研究内容与主要技术方法**

本研究建立了一个多纬度框架，通过强制执行严格的、空间分辨的农艺约束（即至少80%的栽培面积需维持超过90%的潜在作物产量，即“80/90规则”）来优化公用事业规模AV布局。该框架耦合光伏布局、辐照动态和光合行为，形成空间分辨的AV模型，并应用于从0°到60°纬度的七个全球地点（基多、圣何塞、阿瓜斯卡连特斯、休斯顿、哈恩、巴黎、奥斯陆），分析十一种作物物种（包括绿色番茄、辣椒、番茄、草莓、茄子、黄瓜、南瓜、加那利甜瓜、杂交假燕麦、花生、紫色假燕麦）。

主要关键技术方法包括：
- **几何与阴影模型**：基于无限宽行假设，采用Hottel交叉弦法计算视图因子，解析阵列间自阴影和地面阴影分布。
- **辐照度模型**：结合Perez各向异性漫射辐照度模型和视图因子方法，计算光伏模块前后表面及地面的辐照度分量，包括直射、漫射、地面反射等。
- **光伏性能模型**：基于有效辐照度、温度系数、双面性（bifaciality）及电气失配损失（采用Martinez-Moreno模型或Deline模型）计算光伏功率输出。
- **作物光合模型**：利用实验室实验获得的11种作物净光合速率（Net Photosynthetic Rate，PSN）与光合有效光子通量密度（Photosynthetic Photon Flux Density，PPFD）的饱和曲线（四阶多项式拟合），并通过标准光谱（ASTM G173-03 AM1.5G）将地面辐照度转换为PPFD，采用线性关系PPFD = 1.765 μmol/J × G_gr。
- **空间优化算法**：迭代调整阵列间距（pitch），寻找满足“80%面积相对作物产量≥90%”的最大地面覆盖比（Ground Cover Ratio，GCR）或容量因子（Capacity Factor，CF，即安装功率密度，W_p/m²）。

**3. 研究结果**

**（1）公用事业规模光伏容量因子与纬度约束**

模型揭示了不同地点、AV配置和作物下的最大CF。纬度影响呈现近似U形趋势：低纬度（基多、圣何塞）因太阳高度角高而CF较高；中纬度（阿瓜斯卡连特斯、休斯顿、哈恩）CF较低；高纬度（巴黎、奥斯陆）因多云和低辐照度而CF再次升高。系统配置从低到高CF的顺序为：常规跟踪、固定垂直、固定最优倾斜高架、固定最小倾斜高架、反向跟踪。反向跟踪策略最大化单位土地安装功率，而常规跟踪和固定垂直系统需要更多土地以维持作物产量。

**（2）作物光合饱和与物种特异性敏感性**

在休斯顿地点，CF随作物饱和PPFD增加而降低，表明高光饱和点的作物更不耐遮阴。不同作物对CF影响显著，如最优倾斜固定高架AV系统中，CF范围在35至57 W_p/m²之间。反向跟踪系统的CF在低饱和PPFD时下降，之后稳定甚至上升，归因于其日出和日落时段的遮阴补偿效应。作物轮作情景（如阿瓜斯卡连特斯的番茄-黄瓜轮作）表明，框架可评估季节性种植方案，优化阵列间距。

**（3）作物与能源产量概况**

在休斯顿和草莓种植案例中，常规跟踪系统单位峰值功率的PV产量最高，但单位土地面积的PV产量以反向跟踪系统最高，其次为最小倾斜固定高架系统。双面模块在所有系统中均优于单面模块。不同AV配置在GCR从0.1到1.0变化时，作物和PV相对产量呈现权衡关系：固定高架和反向跟踪系统斜率相近，常规跟踪系统下降更陡，固定垂直系统下降最陡。

**（4）空间优化极限与参数敏感性分析**

LER随地点、系统类型和作物变化，同样呈现U形纬度趋势。双面模块显著提升LER。在休斯顿，LER范围从1.10（固定垂直系统最小值）到1.43（最小倾斜固定高架系统最大值）。参数敏感性分析表明，阵列间距对LER影响最大，其次为倾斜角、反照率和离地高度。增加反照率和离地高度可提升LER。

**（5）净现值估算案例研究**

在阿瓜斯卡连特斯5 MW_p双面AV系统案例中，常规跟踪系统在低草莓价格下显示正净现值（Net Present Value，NPV），而其他配置NPV为负。高作物价格下所有配置NPV均下降，表明能量产量是盈利能力的主要驱动因素，而固定高架和反向跟踪系统虽提高土地利用，但盈利能力较低。

**4. 讨论与结论**

该框架作为早期设计探索阶段的理论筛选工具，通过直接连接光伏布局几何、跟踪机制、双面光学性能与作物非线性光合响应，超越了基于辐射的简单指标。关键发现是光饱和阈值对GCR和CF的强烈影响；反向跟踪策略在低辐照度时段使模块更接近阳光方向，提高了空间均匀性并允许更高功率密度安装。80/90规则解决了现有设计依赖平均值的不足，确保阵列缩放直接受作物生理响应约束。参数敏感性分析强调阵列间距应作为首要设计变量。该框架的主要贡献是提供了空间显式的设计方法，将光伏阵列密度与作物光合极限直接关联，为从试点向公用事业规模部署提供稳健基础。然而，结果应解释为理论性能上限，而非直接商业部署方案。未来需整合多年代际气象变异、田间尺度测量、土壤-水分动态、作物轮作、机械约束、法规要求及技术经济参数，使框架从理论工具发展为综合决策支持平台。研究结论总结如下：80/90规则提供了实用空间约束；优化配置实现18-88 W_p/m²安装功率密度和1.05-1.90的LER；最佳阵列密度强烈依赖于纬度、辐照条件、作物光合响应和系统配置；反向跟踪系统在安装容量与作物保护之间提供最佳平衡；双面技术应优先考虑。