巴勃罗-卡瓦列罗
Oct 13, 2026
您的模拟是否考虑了光伏电站现场的实际温度条件？如果您使用“典型气象年”（TMY）数据集作为输入，简而言之，答案是“并不完全如此”。
尽管“典型气象年”（TMY）数据集并非旨在捕捉极端事件，但它也可能遗漏那些发生频率高到足以被许多人视为“典型”的条件。
对于光伏项目而言，准确掌握温度条件至关重要，这不仅能确保预期损耗的计算准确，还能保证电站组件能够承受额外的热应力。
通过分析巴西伯南布哥州佩特罗利纳附近某样本站点的Solargis 时间序列数据和 Solargis TMY 数据，我们展示了 TMY 如何长期低估高温情况，以及这如何削弱对光伏项目的信任并带来不必要的风险。
温度会通过多种方式影响光伏系统的性能。太阳能光伏组件无法将吸收的所有阳光全部转化为电能，且随着组件温度的升高，其效率会下降。
此外，当温度超过其规定的运行极限时，逆变器可能会降低输出功率，这种现象被称为热降额。温度升高还会增加变压器和电缆中的电阻损耗，从而进一步影响整个系统的性能。
TMY（典型气象年）数据集旨在涵盖某地最可能出现的气象条件。其构建方法是从长期的历史记录中选取统计上最具代表性的时间段，并将它们整合为一个综合年份。在此过程中，选择标准优先考虑辐照度，而非温度等其他参数。
在某些气候条件下，高温现象相当频繁。然而，尽管达到这些温度值的记录占比可能相当可观，但某些温度区间在TMY数据集中可能未能得到充分反映。我们将这些代表性不足的情况称为“TMY盲点”。
问题在于，将多年数据汇总为单一年份会对电站构成风险。换言之，TMY 可能无法准确反映对光伏电站热损耗影响最大的日子：即光伏组件运行温度最高的那些日子。
下文的佩特罗利纳案例研究对此进行了更详细的说明。我们可以看到，当气温高于 33ºC-35ºC 时，“盲点”便显现出来——与其他阈值相比，TMY 在这一区间“隐藏”了最多的等效小时数。
“TMY盲点”还有另一个值得注意的方面：将多年数据汇总为一年，会完全抹去了解各月预期波动范围的可能性。
温度损失是光伏电站在炎热气候下运行时一种可预见且已被充分理解的影响因素。然而，如果输入数据集忽略了高温条件的发生概率，且未正确报告其波动范围，其后果可能会严重影响利益相关方对项目的信任。
从开发商的角度来看，这可能意味着发现发电量报告未能真实反映实际运行状况；更糟糕的是，如果当时拥有更合适的数据集，原本可能会做出不同的设计决策，包括组件技术、支架通风和排距等关键方面。 从投资者的角度来看，这可能意味着对项目——以及相关团队——能否实现承诺回报的能力失去信心。
一旦发现导致光伏电站性能的条件存在误报，可能需要重新审查某些设计参数：
如果在热条件最恶劣的几个月里，经核实的发电量系统性地低于预期水平，也会造成不必要的合同压力：
当TMY作为仿真主要输入时，高温下的应力状况可能无法在计算结果中体现。 这些未充分体现的情况会导致产量报告中的预期温度损失与工厂实际经历的情况之间出现偏差。
尽管基于TMY的模拟结果可能相互抵消，最终与年平均值的时间序列相对接近，但TMY始终存在无法准确反映组件应力及降额影响的风险。此外，它完全掩盖了预期损耗的月度波动范围 ，而这些波动范围本可帮助利益相关方平衡预期并据此优化能源合同。
好消息是，除了提高对这一问题的认识外，如今通过使用 能够运行完整多年记录（而非单一年份代表数据）的 仿真软件 ， 已经可以弥合这一差距 。这对开发商和认证机构而言已触手可及。
基于对电站运行状况更准确的呈现，将有助于设计出更优化的光伏电站。此外，更精确的损耗计算为合同设计以及调整投资者和业主的预期提供了更完善的框架。
目前所缺的既不是数据，也不是软件，而是行业亟需的方法论更新，以弥合那些危及光伏项目信任度的计算差距。
