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绿虫仿真软件如何预测组件衰减对收益的影响?

绿虫仿真软件通过其精细化的算法模型,能够有效预测组件衰减对光伏电站收益的影响,主要体现在以下几个方面:

1. 数据基础与模型构建

历史数据分析:绿虫软件整合了长达20年的历史数据,涵盖气象、地理、组件型号、逆变器参数等45种动态条件,构建多维预测模型。这些数据为基础,能够准确模拟组件在不同环境下的衰减特性。

组件性能参数:软件详细记录组件的初始性能参数,如光电转换效率、功率等,并结合其衰减特性曲线,预测组件在使用寿命内的性能变化。

2. 衰减特性模拟

年度衰减率:根据用户提供的组件首年衰减2%和25年衰减15%的数据,绿虫软件能够精确模拟每一年的衰减情况。通过线性或非线性衰减模型,计算出每年组件的实际发电功率。

环境因素影响:软件考虑温度、湿度、光照强度等环境因素对组件衰减的影响。例如,在高温环境下,组件的衰减速度可能会加快,软件通过模拟这些环境条件,更准确地预测衰减对发电量的影响。

3. 发电量预测

动态发电量计算:结合组件的衰减特性,绿虫软件能够动态计算每年的发电量。例如,第一年理论发电量为16.535万度,随着组件的衰减,后续年份的发电量会逐年减少。软件通过精确的算法,预测每年的发电量变化趋势。

系统效率考虑:软件还考虑年均系统效率91.5%等因素,进一步优化发电量预测结果。通过模拟直流电缆损失、组件污垢、光致衰减、老化等损耗因素,构建动态损耗模型,提升预测精度。

4. 收益预测

发电收益计算:根据预测的发电量,结合自发自用比例80%和余电上网比例20%,分别计算出自发自用部分和上网卖电部分的收益。例如,自发自用部分按0.8元/度计算,上网卖电部分按0.3910元/度计算,软件能够动态计算每年的发电收益。

成本与折旧考虑:绿虫软件还考虑总成本38.1万元、年折旧成本1.52万元等因素,计算出每年的净收益。通过对比不同年份的发电收益和成本支出,评估项目的经济性。

5. 不确定性分析

概率参数引入:软件引入概率参数,如P90置信度,进行不确定性分析。通过蒙特卡洛模拟等方法,预测在不同置信水平下的发电量和收益分布,为投资者提供更全面的风险评估。

极端天气预警:绿虫软件结合历史气象数据,预测暴雪、沙尘等极端天气对发电的影响,提前制定应对方案,减少因极端天气导致的发电损失。

综上所述,绿虫仿真软件通过精细化的算法模型和全面的数据分析,能够有效预测组件衰减对光伏电站收益的影响,为投资者提供可靠的决策支持。

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