1 中文标题：基于PVsyst的孟加拉国Sirajganj 6.55 MW并网农光互补光伏电站系统级设计、技术经济与环境评估

《Next Energy》：A system level design, techno-economic and environmental assessment of Sirajganj 6.55 MW grid-connected agrovoltaic solar PV plant in Bangladesh using PVsyst

　　

全球电力需求持续上升，但化石燃料资源有限且对环境有害。太阳能光伏（PV）系统通过降低排放和对化石燃料的依赖，提供了一种清洁的解决方案。本文利用PVsyst 7.4软件，以孟加拉国Sirajganj地区为案例，对一座6.55 MW并网太阳能光伏（PV）电站进行了设计与性能分析。拟建电站采用19,200块Jinko JKM-345M组件和三台SMA Sunny Central 2200逆变器，预计年发电量约9,018.3 MWh，性能比（PR）为82.8%。研究针对影响太阳能光伏系统设计的主要参数（如电气布置、组件尺寸、逆变器选型、太阳辐射、天气条件及天气预报）进行了综合评价。研究提供了更详细的电站布局方案，以适应当地场地条件和并网实际工程问题。经济分析表明，该项目具有财务可行性，平准化能源成本（LCOE）约为0.043美元，静态投资回收期约为10.1年。生命周期评估显示显著的碳效益，项目生命周期内净避免排放量约为83,100.96 tCO₂。所提出的农光互补布局提高了土地利用率和土壤肥力，预计每年可贡献约92吨蔬菜产量。研究结果表明，公用事业规模的农光互补光伏电站可作为扩大全球可再生能源发电的技术稳健且经济可行的解决方案。

**孟加拉国Sirajganj 6.55 MW农光互补光伏电站的系统级设计、技术经济与环境综合评估**

**一、研究背景与现存问题**

全球范围内，可再生能源（RESs）的开发日益受到学术界和产业界的重视，其核心驱动力在于环境保护需求以及对化石燃料替代的迫切性。然而，随着公用事业规模光伏（PV）系统的大规模部署，其与农业用地的冲突日益凸显，粮食安全成为重大关切。在此背景下，农光互补（agrivoltaics）作为一种将光伏发电与作物生产在同一土地上协同进行的模式应运而生。优化设计的农光互补系统不仅能同时产出粮食和能源，还能提高土地生产力、减少水资源消耗和碳排放。然而，农光互补系统的优势只有在系统层面进行综合分析才能充分实现，因为该系统不仅会调节局部微气候（通过遮阴、蒸散和湿度相互作用），还会以复杂、交互的方式改变光伏性能。现有实证研究虽已指出农光互补在产量提升、水分利用效率和经济收益方面的多维益处，但研究结果存在显著的地理偏差和变异性，亟需建立标准化的系统级评估框架，以严格评估不同环境下农光互补系统的性能。

孟加拉国是全球能源-粮食-土地关联挑战的典型案例。该国超过60%的土地为可耕地，农业占GDP的12%，但面临日益增长的电力需求和有限的化石资源。其当前可再生能源装机容量有限，远低于2030年及本世纪中叶的目标。国家能源计划强调大规模太阳能电站和屋顶光伏，但依赖土地密集型太阳能扩张可能会在人口稠密的国家导致粮食生产被挤占，尤其是在孟加拉国易受洪水等气候极端事件影响的背景下。尽管政府已推动农业领域的太阳能应用，但尚缺乏在孟加拉国气候与经济条件下将光伏与作物协同部署的综合分析。

**二、研究目的与研究内容**

为填补上述研究空白，本文旨在开发一个适用于孟加拉国农光互补规划的整体性系统级框架。该框架结合了基于当地太阳辐射和气象数据的PVsyst场地特定光伏模拟、农艺遮阴及洪水考量，以联合预测能源产量和作物表现。研究以孟加拉国Sirajganj地区的6.55 MW并网光伏电站为案例，评估了能量输出、土地当量比（LER）、经济回收期及生命周期CO₂影响等多重性能指标。

本研究的具体目标包括：(1) 设计一个适合孟加拉国气候和作物的农光互补系统模型；(2) 开发一种将PVsyst与农艺输入相联系的PV-作物联合模拟方法；(3) 评估农光互补设计的抗洪韧性；(4) 量化在能源、土地利用效率和经济性方面的性能。相较于已有研究，本文提供了一个针对孟加拉国特定情况、整合了光伏性能、作物模型和洪水风险评估的统一框架，填补了现有文献中缺乏针对孟加拉国农光互补系统级评估框架的空白。

**三、研究方法与关键技术**

研究人员在开展本研究过程中主要采用了以下几项关键技术方法：

1. **光伏系统模拟软件应用**：使用PVsyst 7.4软件，基于Meteonorm数据库生成的典型气象年（TMY）数据，对电站的能源产出、系统损失和性能比（PR）进行模拟分析。
2. **遮阴缓解数学建模**：通过建立数学模型（包括模块高度、阴影长度、最小行距等计算公式）来优化阵列倾角和行间距，以减少行间遮阴损失。
3. **技术经济分析**：采用平准化能源成本（LCOE）和静态投资回收期等指标评估项目的财务可行性，并进行敏感性分析（包括贴现率和通货膨胀率）。
4. **生命周期评估（LCA）**：基于IPCC和IEA PVPS标准，核算了从原材料获取、制造、运输、安装、运维到废弃处置全生命周期的碳排放，以评估项目的环境效益。
5. **P50-P90不确定性评估**：利用统计方法（基于高斯分布）评估能源产量预测的不确定性，为项目融资和风险决策提供支持。
6. **案例研究数据来源**：研究以孟加拉国西北发电有限公司（NWPGCL）运营的Sirajganj 6.55 MW（AC）太阳能电站为具体案例，使用了PVsyst内置的Meteonorm数据库作为长期气候数据集。

**四、主要研究结果**

**4.1 PV组件的P-V、I-V和效率分析**：通过对Jinkosolar JKM 345M-72-V组件的I-V和P-V特性曲线分析，研究人员发现，在1000 W/m²辐照度和25°C条件下，组件效率为17.79%，最大功率为318.3 W。然而，当温度升至70°C时，效率骤降至14.9%，证实了高温是影响太阳能系统性能的关键不利因素。

**4.2 能量产生**：归一化生产分析显示，阵列产量（Y_a）和系统产量（Y_f）分别为一定值，收集损失（L_c）为0.7 kWh/kWp/day，系统损失（L_s）为0.08 kWh/kWp/day，产生有用系统能量（Y_f）为3.73 kWh/kWp/day。

**4.3 性能比（PR）**：设计系统的年平均PR为82.8%，总损失为17.2%。PR的稳定性归因于农光互补场地带来的较低模块运行温度和减少的长期积尘效应。

**4.4 CO₂排放分析**：基于生命周期评估（LCA），整个系统设计（19200块组件和3台逆变器）的摇篮到坟墓总排放量为10,138.68 tCO₂-eq。在20年项目寿命期内，相对于传统电网，总减排量约为83,100.96 tCO₂。

**4.5 收集器平面参考入射能量（GlobInc）**：收集器平面上的入射能量在3月达到峰值5.5 kWh/m²/day，7月降至3.95 kWh/m²/day。全年平均为4.506 kWh/m²/day。

**4.6 归一化产量和损失因子**：系统能量（Y_f）占82.8%，总损失（L_s）为1.7%，收集损失（L_c）为15.5%。温度损失和积尘损失的观测模式与场地微气候和水文特征相符。

**4.7 入射辐照度分布**：模拟显示，当收集平面上的全局辐照度达到630至650 W/m²之间时，系统能量产生达到峰值。

**4.8 阵列温度与有效辐照度**：在高辐照度条件下，组件工作温度约为70-75°C，与STC参考点（25°C，1000 W/m²）的显著差异表明高温对PV系统性能的影响，且农光互补环境可能提供了地面冷却效应。

**4.9 阵列的日输入和输出**：收集平面的日入射能量在约0.5至7.2 MWh/m²/day之间变化，阵列输出的有效能量在0.2至35 MWh/day之间，显示出明显的季节性变化。

**4.10 日系统输出能量**：系统最高日输出能量约为35 MWh，但在季风期低日照时段可降至5 MWh以下。全年大部分时间日输出在20至30 MWh之间波动。

**4.11 有效阵列功率分布**：阵列功率输出分布显示，系统能量输出最高的功率区间在4200至4300 kW之间，最佳运行范围在2500至4400 kW之间。

**4.12 逆变器效率**：逆变器效率可达98.0%，饱和范围在500 kW至2200 kW DC之间，表明所选逆变器与系统组件和负载匹配良好。

**4.13 P50-P90评估**：年发电量概率分析显示，P50为9018 MWh，P90为8413 MWh，P95为8243 MWh，标准偏差介于P50和P95之间。P50表示中位数发电量预测，P90和P95则分别提供了90%和95%置信度的更稳健预测，对项目财务风险评估尤为重要。

**五、经济分析**

**5.1 投资成本假设**：项目总投资约为880万美元（约1.34百万美元/MW），资金来源为70%债务（Agrani银行）和30%股权（NWPGCL）。由于电站建在Sirajganj综合电站场地内，未计入土地购置成本。

**5.2 年发电量与收入估算**：基于6.55 MW装机容量和0.18容量因子，年发电量约为10,324 MWh。按0.084美元/kWh的上网电价计算，年收入约为867,216美元，20年项目期总累计收入约1734万美元。

**5.3 经济摘要**：项目投资回收期约为10.15年，LCOE约为0.043美元/kWh。由于电价（0.084）高于LCOE（0.043），该项目在经济上具有盈利能力。

**5.4 敏感性分析**：对贴现率和通胀率（0-10%）的敏感性分析表明，LCOE与贴现率正相关，与通胀率负相关。LCOE最低为0.031美元/kWh（0%贴现率，10%通胀率），最高为0.046美元/kWh（10%贴现率，0%通胀率）。投资回收期与贴现率正相关，与通胀率负相关，最快资本回收期为9.3年（0%贴现率，10%通胀率），最长约为10年。倾角优化分析确认24.1°为最佳倾角。

**六、讨论与结论**

**讨论**：研究结果表明，Sirajganj 6.55 MW农光互补电站在技术经济层面均表现优异。与孟加拉国Kaptai地面光伏电站相比，本系统具有更高的PR（82.8%对79.5%）、更低的LCOE（0.043美元/kWh对0.084美元/kWh）和更短的回收期（10.1年对15.0年）。该设计比乌兹别克斯坦和贝宁的报告项目更具成本效益，且比土耳其项目经济可行性更高，与阿曼大型太阳能电站相比仍具竞争力。

**结论**：本研究通过场地特定的PVsyst建模、技术经济分析和环境评估，对孟加拉国已安装的6.55 MW公用事业规模农光互补光伏系统进行了设计、模拟和分析。系统年发电量为9.0183 GWh，性能比（PR）为82.8%，表明其在该地区气候条件下运行的可靠性。损失分析表明性能下降主要受温度影响。经济上，系统LCOE为0.043美元/kWh，投资回收期为10.1年，具有可行性。系统预计在项目生命周期内可减少约83,100.96 tCO₂排放，为国家脱碳目标做出贡献。此外，考虑洪水的农光互补设计证明了在洪水易发地区实现土地双重利用而不牺牲光伏能源生产的可行性。该模式不仅适用于孟加拉国，也可推广至其他具有高可再生能源潜力的发展中国家。研究局限在于缺乏作物生产力的实地验证以及PV-作物相互作用的详细建模，未来研究应基于长期实验数据进行深入探究。