辐照度到了面板上，下一步是什么？

上一篇我们算清楚了 POA 辐照度。但辐照度不等于功率 — 中间还隔着两个关键步骤：组件温度计算和电气模型转换。

温度越高，组件效率越低。这不是小事 — 夏天高温可以让发电量掉 10% 以上。

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一、为什么温度如此重要？

硅基光伏组件的温度系数一般在 -0.3% ~ -0.5% /°C。

• STC 标准条件：电池温度 25°C
• 实际运行：夏天正午电池温度可达 60-70°C
• 温升 40°C × (-0.4%/°C) = 发电量下降 16%

这就是为什么 pvlib 有 4 种温度模型 — 算准温度，预测才准。

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二、四种温度模型对比

SAPM 模型（Sandia）

业界最常用的经验模型：

import pvlib

# 参数集
params = pvlib.temperature.TEMPERATURE_MODEL_PARAMETERS["sapm"]
print("可用参数集:", list(params.keys()))
# open_rack_glass_glass, close_mount_glass_glass,
# open_rack_glass_polymer, insulated_back_glass_polymer

# 计算电池温度
temp_params = params["open_rack_glass_glass"]
t_cell = pvlib.temperature.sapm_cell(
    poa_global=1000,   # W/m²
    temp_air=32,       # °C
    wind_speed=1.5,    # m/s
    **temp_params       # a, b, deltaT
)
print(f"SAPM 电池温度: {t_cell:.1f}°C")  # ≈63.6°C

参数含义：

• a, b：经验系数，描述 POA 和风速对组件背板温度的影响
• deltaT：电池与背板的温差

PVsyst 模型

基于热平衡的物理模型：

t_pvsyst = pvlib.temperature.pvsyst_cell(
    poa_global=1000,
    temp_air=32,
    wind_speed=1.5,
    u_c=29.0,   # 恒定热损失系数 W/(m²·K)
    u_v=0.0     # 风速相关热损失系数
)
print(f"PVsyst 电池温度: {t_pvsyst:.1f}°C")  # ≈60.1°C

Faiman 模型

简化热平衡，两个参数：

t_faiman = pvlib.temperature.faiman(
    poa_global=1000,
    temp_air=32,
    wind_speed=1.5,
    u0=25.0,    # 恒定散热系数
    u1=6.84     # 风速散热系数
)
print(f"Faiman 电池温度: {t_faiman:.1f}°C")  # ≈60.5°C

Ross 模型

最简单的线性模型：

t_ross = pvlib.temperature.ross(
    poa_global=1000,
    temp_air=32,
    noct=45      # NOCT 标称工作温度
)
print(f"Ross 电池温度: {t_ross:.1f}°C")  # ≈63.4°C

模型对比总结

模型	参数数	精度	计算量	适用场景
SAPM	3	⭐⭐⭐⭐	低	通用首选
PVsyst	2	⭐⭐⭐⭐	低	PVsyst 用户
Faiman	2	⭐⭐⭐⭐	最低	快速估算
Ross	1	⭐⭐⭐	最低	NOCT 已知时
Fuentes	多	⭐⭐⭐⭐⭐	高	高精度需求

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三、DC 功率模型

温度算出来了，接下来把辐照度 + 温度转换成直流功率。

SAPM 模型（最精确）

需要 Sandia 数据库的 14+ 参数。523 个组件可选。

CEC/单二极管模型（工程标准）

用 5 个电气参数求解单二极管方程：

cec_modules = pvlib.pvsystem.retrieve_sam("CECMod")
module = cec_modules["Canadian_Solar_Inc__CS5P_220M"]

# 计算五参数（随工况变化）
IL, I0, Rs, Rsh, nNsVt = pvlib.pvsystem.calcparams_cec(
    effective_irradiance=1000,
    temp_cell=50,
    alpha_sc=module["alpha_sc"],
    a_ref=module["a_ref"],
    I_L_ref=module["I_L_ref"],
    I_o_ref=module["I_o_ref"],
    R_sh_ref=module["R_sh_ref"],
    R_s=module["R_s"],
    Adjust=module["Adjust"]
)

# 求解 I-V 特性
result = pvlib.pvsystem.singlediode(IL, I0, Rs, Rsh, nNsVt)
print(f"Pmpp: {result['p_mp']:.1f} W")
print(f"Voc:  {result['v_oc']:.2f} V")
print(f"Isc:  {result['i_sc']:.3f} A")

PVWatts 模型（快速估算）

只需两个参数：

dc_power = pvlib.pvsystem.pvwatts_dc(
    g_poa_effective=1000,   # 有效 POA W/m²
    temp_cell=50,           # 电池温度 °C
    pdc0=220,               # STC 额定功率 W
    gamma_pdc=-0.004        # 温度系数 1/°C
)
print(f"PVWatts DC 功率: {dc_power:.1f} W")
# 220 * (1000/1000) * (1 + (-0.004) * (50-25)) = 198 W

不同工况实测对比

工况	POA	Tc	Pmpp	FF
STC标准	1000	25°C	220.0W	0.726
阴天	800	25°C	177.6W	0.740
高温	1000	50°C	193.0W	0.695
冬天低辐照	500	15°C	117.0W	0.770
黎明黄昏	200	10°C	47.2W	0.792

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四、关键洞察

1. 填充因子 FF 随温度上升而下降：高温时内阻增大，FF 从 0.77 降到 0.70
2. 低辐照下 FF 反而更高：电流小，电阻损耗比例小
3. PVWatts 和 CEC 年发电量差异约 10-15%：CEC 更精确，工程项目推荐 CEC

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知识卡片 📋

知识点	要点
温度影响	-0.4%/°C，夏天可降 10-16% 发电量
温度模型	SAPM 通用首选，PVsyst/Faiman 简化替代
DC 模型	SAPM(14参数) > CEC(6参数) > PVWatts(2参数)
单二极管	IL/I0/Rs/Rsh/nNsVt 五参数，随工况动态变化
填充因子	0.70-0.79，温度升高则FF下降效率降低
CEC 数据库	21535 个组件参数，工程级选择

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