摘要：光伏发电作为一种清洁能源方案，在各种应用中具有广泛的用途。公路光伏发电系统作为其中的一种创新应用，由太阳能光伏板、支架系统、电缆系统、逆变器、监控和控制系统以及清洁系统组成，通过吸收太阳能并将其转化为电能，为电力网络提供清洁电力。然而，系统的效率取决于多种因素，包括光伏板效率、阴影遮挡、集尘污染、逆变器拓扑结构等。维护光伏板的清洁、选择高效的逆变器拓扑结构以及合理的系统设计是提高公路光伏发电系统效率和可持续性的关键要素。
关键词：光伏发电；效率分析；清洁自动系统；逆变器
引言
随着能源需求的不断增长和环保意识的提高，光伏发电技术作为一种清洁能源方案受到越来越多的关注。在光伏领域中，公路光伏发电系统作为具有潜力的应用方式，可以将道路上的太阳能资源有效地转化为电能。为了充分发挥其潜力，必须采取一系列的优化设计策略以提高其发电效率。研究旨在探讨策略提高公路光伏发电系统效率。
1 公路光伏发电系统组成及工作原理
（一）系统组成
公路光伏发电系统是一种利用太阳能资源的清洁能源方案，其主要组成部分包括太阳能光伏板、支架系统、电缆系统、逆变器、监控和控制系统，以及清洁系统。太阳能光伏板通过吸收光子并将其转化为电子，产生直流电，支架系统支撑并固定光伏板，确保其以最佳倾斜角度吸收阳光；电缆系统将产生的直流电传输到逆变器，将其转换为交流电以适应电网要求；监控和控制系统用于实时监测性能并进行必要的调整；清洁系统则有助于保持光伏板的最佳性能。
（二）工作原理
公路光伏发电系统的工作原理相对简单而高效。太阳能光伏板吸收阳光中的光子，光子激发太阳能电池中的电子，引发电荷分离过程，使太阳能电池产生直流电流，其电压和电流强度取决于光照强度和电池设计；直流电流通过电缆系统传输到逆变器，逆变器将其转换为交流电适应电网的要求。生成的电能可以供电电网，为当地电力网络提供电力，或用于供电设备和建筑物[1]。
2 影响公路光伏发电效率的因素分析
2.1 光伏板效率
在公路光伏发电系统中，光伏板的效率决定了有多少太阳能可以被捕获并转化为电能，其效率直接影响能量的转化率。光伏板的效率受多种因素的影响，以下是一些主要影响光伏板效率的因素。
（一）光伏材料
不同种类的光伏材料，包括单晶硅、多晶硅、非晶硅、铜铟镓硒（CIGS）、和碲化镉（CdTe），各自具有独特的光伏效率。这些材料的选择对于光伏系统的性能至关重要。单晶硅通常具有较高的效率，但制造成本较高。多晶硅则具有良好的平衡，兼顾效率和成本。非晶硅在薄膜光伏中常见，具有较低的效率但适合柔性应用。CIGS和CdTe材料在商业化应用中也有一定市场份额。下表详细说明了各个材料的优点及局限性：
表1 各个光伏材料的优点及局限性
| 光伏材料 | 优点 | 局限性 |
| 单晶硅 | 高效率、稳定性、长期可靠性 | 制作成本高、重量较重 |
| 多晶硅 | 中等效率、制造成本适中 | 不适用于高效率应用、高温情况下性能下降 |
| 非晶硅 | 轻薄、适用于柔性应用和嵌入式系统 | 效率较低、性能随时间下降、为光照条件敏感 |
| CIGS | 效率良好、轻薄 | 制造复杂、成本较高、材料稀缺 |
| CdTe | 高效率、制造成本低、高温条件稳定性好 | 镉元素有毒、市场份额较小 |
（二）光伏板设计和制造质量
a. 光伏板设计
光伏板的电池结构、布局和连接方式是关键的设计和制造元素，对于光伏系统的性能和效率产生显著影响[2]。
光伏板的电池结构包括反射层、抗反射涂层、n型和p型硅层以及金属背接触等多个层次。抗反射涂层用于减少光伏板表面的反射损失，从而提高光的吸收率。可以使用法布里-珀罗（Fresnel）方程来描述：
法布里-珀罗反射系数 (R)=[(n1 - n2) / (n1 + n2)]2
其中，n1是空气的折射率，n2是涂层材料的折射率。通过选择合适的涂层材料和厚度，可以减少反射损失。
合理的电池布局可以确保光线均匀地照射在整个光伏板上，而不会出现部分区域过度受光或阴影覆盖的情况。电池之间采用低电阻的连接方式可以降低能量损失，确保电流能够高效地传输到电池之间。
电池连接方式的功率损失：
P_loss=I2 * R
线材电阻 (R_wire)：
R_wire=ρ * (L / A)
其中，ρ是电线材料的电阻率，L是线长，A是横截面积。减小线材电阻可以降低能量损失。
b. 制造质量控制的影响
材料质量、生产工艺和质量控制测试是确保光伏板性能稳定的关键因素。高质量的材料有助于确保太阳能的有效吸收和电子的高效分离，任何材料缺陷、杂质或不纯度都可能降低效率。
材料缺陷率（DF）：
DF=(N_defective / N_total) * 100%
其中，N_defective是有缺陷的材料数，N_total是总材料数。缺陷率越低，材料质量越高。
对制造的光伏板进行质量控制测试有助于检测任何缺陷或问题，从而降低低效率或故障的风险。
缺陷检测率（DR）：
DR=(N_detected / N_tested) * 100%
其中，N_detected是检测到的缺陷数量，N_tested是总测试样本数。较高的缺陷检测率表示更有效的质量控制测试。
（三）光照条件
光照条件对光伏板性能的影响在不同日常气象和季节变化下具有复杂性。较高的光照强度效率更高，低光照条件下（如阴天或清晨/傍晚）的效率可能会下降。可以通过以下公式来表示：
其中，η_{PV}代表光伏板效率，P_{max}是光伏板的最大功率，A 是光伏板的表面积，I_{STC}是标准测试条件（STC）下的光照强度。
（四）温度
温度的升高会影响材料的电子运动性质；较高的温度通常会导致电子的能带结构发生变化，电子的导电性降低，从而减少电子的电子-空穴对的生成和电流传输，导致光伏板效率下降。温度系数（α）是描述温度对效率影响的参数。温度效应可通过以下公式表示：
其中，P_new是实际功率，P_stc是标准测试条件下的功率，T是工作温度，T_stc是标准测试条件下的温度。
（五）角度和定向
安装角度需要考虑地理位置和季节变化，不同地区和不同季节太阳的高度角和方向会发生变化；最佳安装角度通常与地理纬度相关，但也会受到季节和需求的影响。特定的太阳追踪算法和工具可以用来计算最佳的安装角度，以确保在不同季节和地点获得最大的阳光吸收[3]。光伏板通过跟随太阳的轨迹，保持直射光的接收，获得最大化能量吸收；可以通过太阳追踪设备或系统来实现，以确保光伏板在白天随太阳的运动，使其始终暴露在最有利的光照下。
2.2 阴影遮挡
只有处于阳光下的区域能够有效产生电能，而在阴影中的光伏板无法产生电流，因此整个系统的总发电功率会降低。由于电子无法在阴影中自由移动，这会降低电流的传导效率，进一步减少了能量的转化率。阴影引起的电流中断可能会导致某些部分的光伏板过度加热，产生所谓的“热点效应”。这会损害光伏板的结构和性能，缩短其寿命。阴影遮挡的影响可以通过以下公式粗略估算：
其中，η_{shade}代表阴影引起的效率损失，A_{shaded}是受阴影覆盖的光伏板面积，A_{total}是总的光伏板表面积。
为减轻阴影的影响，可以考虑合理安排光伏板的布局，采用避免阴影的智能设计，或使用光伏跟踪系统，以确保太阳能的最大吸收。
2.3 集尘污染
集尘污染指的是在光伏板表面积累尘埃、污垢和其他杂质，导致光伏板的透明度降低，从而导致光伏板的光吸收减少[4]。污垢和尘埃的覆盖会减少阳光的透射率，降低光伏板有效吸收太阳光的能力，进而导致电能产量减少。
积尘污染引起的效率降低 (η_dust) 可以使用以下公式估算：
其中，P_initial 代表光伏板的初始功率，P_clean 代表清洁后的光伏板功率。
清洁后的光伏板功率 (P_clean) 可以使用以下公式估算：
其中，P_initial 代表光伏板的初始功率，α_dust 代表积尘污染引起的功率损失系数，A_dust 代表受积尘污染的光伏板面积。
为减少集尘污染的影响，定期清洁和维护光伏板是必要的。可考虑使用自动清洁系统来定期清洁光伏板，以确保其保持最佳性能。
3 公路光伏发电系统优化设计策略
3.1 光伏板优选
光伏板的发电效率与温度、光照条件、角度和方向等有密切联系，而这些数值随着晨昏和气候的变化而变化，需要根据实际情况的变化调整。光伏发电系统整体工作运行过程中，跟踪系统的工作运行效率，直接影响整体发电效能，所以在效率提升过程中，应该根据跟踪器的跟踪算法进行优化设计。
多峰最大功率点跟踪算法（MPPT）旨在通过实时监测太阳能光伏板的电压和电流，以确定当前操作点，以确保最大化能量输出。传统的MPPT算法如Perturb and Observe（P&O）是一种简单而常用的方法，但存在一些限制，如振荡问题和对环境变化的敏感性，可以升级为更高级的算法，如模型预测控制（MPC）或改进的P&O算法。下表是复合算法对光伏板效率的影响：
表2 复合算法对光伏板效率的影响
| 算法类型 | 操作点更新频率（Hz） | 平均效率提高（%） |
| MMPT | 2 | 2.5% |
| 5 | 3.2% | |
| MPC | 10 | 4.1% |
| 20 | 6.0% |
PMC算法的基本思想是建立太阳能光伏板的数学模型，考虑光照、电压、电流和温度等参数，模拟系统的行为；利用该模型来预测每个时间步的最大功率点，考虑到当前的光照条件和光伏板状态；计算并选择下一个操作点，以最大化电力输出，实现电力转化的最佳效果；根据计算出的操作点，实时调整光伏板的朝向，以逼近预测的最大功率点。MPC算法不断监测、更新预测，以保持高精度的MPPT，减少振荡问题，并更好地适应不断变化的条件[5]。
3.2 清洁自动系统
光伏板表面的尘埃、污垢和杂质会降低光伏板的效率，减少能量的转化率。通过定期清洁，可以维护光伏板的高效性能，确保充分吸收太阳能，提高系统的发电能力。为实现高效、清洁、自动化的公路光伏发电系统，采取一系列关键策略互相支持，确保系统的性能和可持续性。
智能清洁系统使用自动清洁装置，如无人机或机器人，定期清洗太阳能电池板表面，以确保最大光吸收效率；太阳能跟踪系统追踪太阳轨迹，使太阳能电池板始终朝向太阳，从而提高能源产出。为了保持系统的长期健康，预测性维护是必不可少的，通过传感器和监控系统，实时监测组件的健康状况，利用数据分析和人工智能，提前发现并解决问题，降低维护成本。自动清洁底座系统不仅保持太阳能电池板的清洁，还可以清除植被、雪或其他障碍物，提高系统效率。能源存储系统的整合平衡能源供应和需求，确保系统连续供电，包括夜间或恶劣天气。智能微电网将公路光伏发电系统与周边能源网络连接起来，实现能源互联和共享。环境监测系统监测周围环境状况，确保系统运行不对生态系统产生负面影响。远程监控和自动化控制系统随时监测和管理系统运行，以应对不同条件和需求。定期的系统性能评估有助于识别改进机会，利用最新技术和最佳实践来不断提高系统效率和可持续性。
清洁自动系统的优化策略协同工作，确保光伏发电系统在提供清洁能源的同时，最大程度地减少维护成本、环境影响，并保持可持续性。
3.3 逆变器优化
逆变器装置在光伏电力系统中主要负责将太阳能光伏板产生的直流电转换为可供电网使用的交流电；而在工作过程中，逆变器的拓扑结构和电能转换过程中的电力损失都会对整个电力系统的效率产生影响。不同的拓扑结构，如两电平、E型三电平和T型三电平等，会影响电能转换的效率和稳定性[6]。逆变器在电能转换时产生的能量损失，通常以热能形式表现出来，减少这些电力损失对于提高系统效率至关重要。下表是不同逆变器参数对电能损失的影响：
表3 不同逆变器参数对电能损失的影响
| 逆变器拓扑 | 开关频率（Hz） | 电容值（F） | 电感值（H） | 电能转换效率（%） | 电力损失（W） |
| 两电平逆变器 | 1000 | 0.01 | 0.1 | 94.5 | 112.3 |
| 2000 | 0.02 | 0.15 | 93.8 | 119.7 | |
| E型三电平逆变器 | 2500 | 0.03 | 0.2 | 96.2 | 101.5 |
| 3000 | 0.02 | 0.2 | 95.7 | 104.2 | |
| T型三电平逆变器 | 4000 | 0.02 | 0.15 | 97.1 | 89.4 |
| 5000 | 0.01 | 0.1 | 96.5 | 93.8 |
每种拓扑结构都有独特的工作原理和性能特点，因此在选择逆变器时，必须充分考虑系统的具体要求以及工作效率的最佳优化；解决电力损失可以通过选择高效的逆变器元件、降低电阻、改进电路设计以及减少电感和电容损耗来实现。
4 结语
公路光伏发电系统作为一潜力巨大的清洁能源应用，其性能涉及多重关键因素。探讨了影响光伏发电系统效率的各种因素，以及提升性能的优化设计策略。
合理选择光伏板材料和设计，考虑光照、温度和安装角度等因素，最大程度地提高光伏板的性能。采用清洁自动系统降低集尘污染；选用高效逆变器元件、降低电阻、改进电路设计以及减少电感和电容损耗，有效降低电力损失；综合考虑光伏板性能、清洁策略和逆变器选择等多方面因素的优化设计，可实现更高效率、更长寿命和更可持续的光伏发电系统。这些策略将为可再生能源在不断增长的能源领域中发挥关键作用，为清洁能源未来的可持续发展提供坚实基础。
