Bjørn Lupton Aarseth · Magnus Moe Nygård · Gaute Otnes · Erik Stensrud Marstein · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年11月

具有热特征的光伏（PV）组件可通过红外热成像技术（IRT）进行检测，并且可以通过分析相应的发电量时间序列数据来估算这些组件造成的功率损失。在本研究中，我们结合这些方法分析了光伏组件降解模式对一座75兆瓦峰值（MWp）光伏电站整体发电的影响。我们发现，运行5年后，有0.2%的光伏组件出现热特征，且这些热特征导致电站发电量降低了0.06%。对于所研究的电站，我们计算得出，进行红外热成像扫描并随后更换受热特征影响的组件，其投资回收期超过10年。然而，与热特征相关的功率损失似乎会随时间呈非线性发展。这凸...

解读: 该研究将红外热成像与发电数据时间序列结合的故障诊断方法，对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接集成到SG系列光伏逆变器的智能诊断系统中，通过MPPT算法监测的组串电流-电压曲线异常与热特征关联分析，实现热斑故障的早期预警。该时变影响量化模型可优化预测性维护策略，提升Po...

Magnus Moe Nygår · Marie Syre Wiig · Nathan Roosloot · Gaute Otnes 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.292

摘要 现场运行的双面光伏（PV）系统的双面增益通常通过将其能量产出与单面参考系统进行比较来估算。然而，这种估算方法依赖于所选的参考系统，因此可能带来显著的不确定性，因为这两种技术可能具有截然不同的特性。本研究探讨了在利用能量产出行时间序列数据估算双面增益时，此类差异的重要性。本文应用了一系列校正方法，以考虑安装容量以及对温度和辐照度响应的差异。分析基于在挪威一个22.6 kWp 地面固定倾角光伏系统上连续两年采集的数据，采用四种不同的单面技术作为参考系统，这些参考系统均以硅（Si）为有源材料，但...

解读: 该研究对阳光电源SG系列双面组件逆变器系统具有重要价值。通过温度和辐照度修正,双面增益估算从12.6%提升至14.4%,误差范围从6.3%降至3.5%。建议在iSolarCloud平台集成精准增益算法,针对双面组件优化MPPT策略,结合实时温度补偿和辐照响应修正,提升发电量评估准确性。可为1500V...

Erlend Hustad Honningdalsnes · Erik Stensrud Marstein · Magnus Moe Nygår · Marie Syre Wiig 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296

摘要 本研究比较了三种光线追踪工具——bifacial_radiance、ClimateStudio 和 Honeybee Radiance——在光伏（PV）系统辐照建模中的准确性、效率及功能能力。尽管这三种工具在模拟逐小时辐照量以及月度和年度累积辐照量方面表现相似，但在功能性和计算效率方面仍存在差异。所有模型对年累计正面辐照量的估算值与实测值相比误差均在1.3%以内，其中 bifacial_radiance 的误差最大。在背面辐照量方面，bifacial_radiance、ClimateStu...

解读: 该辐照度建模对比研究对阳光电源双面组件光伏系统设计具有重要参考价值。研究揭示基于矩阵的逐时建模方法在年度累计辐照预测中更可靠,可优化SG系列逆流器的MPPT算法和容配比设计。背面辐照建模中结合不同地面反照率的方法,可提升双面组件发电量预测精度,助力iSolarCloud平台的发电量评估和智能运维功能...