Direct spectral distribution characterisation using the Average Photon Energy for improved photovoltaic performance modelling
Direct spectral distribution characterisation using the Average Photon Energy for improved photovoltaic performance modelling
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使用平均光子能量进行直接光谱分布表征，以改进光伏性能建模
DOI：
10.1016/j.renene.2022.11.001
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
8.7
通讯作者：
Daxini R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Daxini R
准确的光伏（PV）性能建模对于提高光伏能源在电网中的渗透率、分析投资回报以及在投资和建设之前优化系统设计至关重要。性能模型通常根据环境和系统变量在任意条件下的影响，对参考条件下已知的输出值进行校正。传统的方法来纠正太阳光谱对性能的影响是基于代理变量，代表光谱的影响，如绝对空气质量（AMa）和清晰度指数（KT）。在这项研究中，提出了一种新的方法来解释光谱对光伏性能的影响。所提出的方法是用来推导出一种新的光谱校正函数的基础上所包含的测量太阳光谱分布的光子的平均能量。平均光子能量（APE）参数包含有关多个代理变量的组合效应的信息，并且不像大多数传统模型那样受气候条件（如云量）的限制。APE参数被证明是能够解释几乎90%的PV光谱效率的变化，相比约65%的AM。推导出的APE函数进行验证，并示出提供的预测精度的30%的增加相比，传统的AM a函数的频谱效率，和17%的改善相对于AM a-K t函数。
Accurate photovoltaic (PV) performance modelling is crucial for increasing the penetration of PV energy into the grid, analysing returns on investment, and optimising system design prior to investment and construction. Performance models usually correct an output value known at reference conditions for the effects of environmental and system variables at arbitrary conditions. Traditional approaches to correct for the effect of the solar spectrum on performance are based on proxy variables that represent spectral influences, such as absolute air mass (AM a) and clearness index (K t). A new methodology to account for the spectral influence on PV performance is proposed in this study. The proposed methodology is used to derive a novel spectral correction function based on the average energy of photons contained within the measured solar spectral distribution. The Average Photon Energy (APE) parameter contains information on the combined effects of multiple proxy variables and is not limited by climatic conditions such as cloud cover, as is the case with most traditional models. The APE parameter is shown to be capable of explaining almost 90% of the variability in PV spectral efficiency, compared to around 65% for AM a. The derived APE function is validated and shown to offer an increase of 30% in predictive accuracy for the spectral efficiency compared with the traditional AM a function, and a 17% improvement relative to the AM a-K t function.
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