结合风向与降水效应的光伏组件温度预测模型

Photovoltaic Module Temperature Prediction Model Incorporating Wind Direction and Precipitation Effects

José F. B. de F. Filho · Washington L. A. Neves · Flavio B. Costa · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年6月

本研究提出了一种创新方法，除了对环境温度、风速、太阳辐照度和相对湿度等常用分析变量进行考量外，还纳入了风向和降水等未被充分研究的气候因素，以估算光伏组件的工作温度。该研究填补了文献空白，提高了光伏组件温度估算模型的预测准确性。所开发的方法旨在整合来自任何地点的测量数据，并利用两年多测量收集的数据进行了验证，证明所得预测模型既有效又精确。该方法采用多元线性回归推导预测模型，确保在不同环境背景下具有适应性和准确性。结果表明，与其他模型相比，预测性能有显著提升。这一进展有助于全球分布式光伏系统的更好设...

解读: 该温度预测模型对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。精准的组件温度预测可优化MPPT算法，通过实时温度修正提升功率追踪精度；风向、降水等环境因子的引入，可增强智能诊断系统对异常发热的识别能力，实现预测性维护。该模型可集成至iSolarCloud平台，结合气...