马塞尔-苏里
Mar 19, 2025
全球极端天气事件和自然灾害的增加已成为当今太阳能产业最紧迫的挑战之一。
我们看到，影响全球太阳能项目的重大损失事件越来越多。极端天气造成的高云量和大气气溶胶污染会影响太阳能发电厂的发电能力。例如，2024 年 9 月，我们观察到葡萄牙森林大火的影响，大火产生的灰烬导致 GHI 暂时降低达 30%，随后光伏组件污损加剧。
下面的动画显示了森林大火灰烬的影响，2024 年 9 月 19 日至 20 日期间，晴空全球水平辐照度（GHIc）下降了 30%。
我们还目睹了极端天气对光伏组件领域造成的破坏，导致重大物质损失。
2024 年 10 月，就在飓风 "米尔顿 "来袭之前，一场龙卷风肆虐佛罗里达州高地县的 45 兆瓦普莱西德湖太阳能电站，并造成严重损坏。最近，中国南海的几个台风也给当地的太阳能发电厂带来了类似的挑战。
极端天气的频发给光伏产业带来了越来越大的压力，要求他们设计出能够抵御更恶劣条件的发电厂。除此之外，开发商还必须考虑极端天气事件可能造成的损失及其发生的可能性。
针对这一现实，贷款人和保险公司提出了更高的要求和更严格的政策。如今，可再生能源保险市场的投保人要比一年前多支付 20%-40% 的保费，因为保险公司希望为遭受自然灾害地区的太阳能损失挽回损失。
总体而言，更严格的标准和政策会危及光伏项目的财务可行性，不符合标准甚至会导致直接拒保。
然而，财务影响还不止于此。与维修或更换损坏设备相关的成本会迅速累积。要使太阳能项目保持盈利，稳定的能源生产至关重要。如果由于物理压力、损坏或设计不当而导致实际性能不达标，项目的经济可行性就会受到质疑，从而阻碍投资并减缓该行业的整体增长。
开发商面临的一个主要挑战在于目前市场上太阳能评估软件的局限性。大多数工具都依赖每小时的典型气象年（TMY）数据。虽然典型气象年将前几年的数据汇总成一个 "典型 "年，捕捉典型的天气模式，但在考虑天气变化和极端事件方面存在不足。数据的粒度和历史深度不足意味着基于 TMY 模拟的光伏设计缺乏有关 "非典型 "事件的信息。
模拟与现实之间的这种脱节凸显了对能够利用更细粒度数据集进行光伏模拟的技术的迫切需求。15 分钟粒度的时间序列数据为更详细、更准确的性能评估提供了机会。
高分辨率时间序列数据是 TMY 的最佳替代品，不仅能应对极端天气和变化，还能提高光伏模拟的整体准确性和可靠性。
与 TMY 相比，15 分钟时间序列数据考虑了过去 30 年等每个实际年份。每一年被细分为 15 分钟的时间间隔，提供了前所未有的详细数据，可用于更可靠的能源产量模拟和更灵活的商业模式。
目前的软件解决方案无法提供这种数据粒度的原因很简单--模拟软件所能处理的数据有限。
由于 TMY 是标准，大多数模拟器最多只能处理 8760 个数据值，相当于一年的小时数。
在 Solargis，我们相信是时候超越过时的概念了。2025 年 1 月，我们推出了Solargis Evaluate 2.0，默认使用 15 分钟的时间序列数据，历史记录跨度长达 30 年。这种高分辨率数据方法可确保光伏模拟涵盖典型和极端天气情况。
当每小时 TMY 数据等于产量模拟的 8,760 个数据值时，Evaluate 2.0 将以 15 分钟为间隔模拟 30 年，即每个参数有 30 x 8,760 x 4 = 1,051,200 个数据值。这比现行标准多出 120 倍的输入数据。
Solargis Evaluate 2.0 将气温、风速和阵风、湿度、灰尘、积雪、降水和反照率等环境参数纳入其中，可对光伏电站性能进行全面而细致的分析。
新版 Solargis Evaluate 还确保同时考虑短期和长期变化。这种详细程度对于优化光伏电站设计以确保可预测和可持续的能源供应至关重要。此外，它还能降低与天气相关的风险，增强光伏项目抵御极端天气的能力。
通过利用高分辨率数据和复杂的模拟功能，Solargis Evaluate 2.0 提供了市场上最强大的光伏性能评估解决方案，支持财务估算，有助于光伏项目在日益严峻的气候条件下实现可持续发展。
