ან
მინიმუმ 8 სიმბოლო
შეიცავს რიცხვს
მინიმუმ 1 დიდი ასო
ან

გადაამოწმეთ თქვენი ელფოსტა

ჩვენ გავაგზავნეთ დამადასტურებელი კოდი

კოდი არ მიგიღიათ? ხელახლა გაგზავნა

შეავსეთ თქვენი პროფილი

ელფოსტა დადასტურებულია! შეავსეთ თქვენი პროფილი ქვემოთ.

წესები და პირობები

×
მზის პანელები კანარის კუნძულებზე: კუნძულის მზის ინსტალაციის სრული სახელმძღვანელო დეკემბერი 2025 მზის ენერგია ბასკეთის ქვეყანაში: ჩრდილოეთ ესპანეთის დაყენების სტრატეგიები დეკემბერი 2025 მზის ინსტალაცია ვალენსიაში: ხმელთაშუა ზღვის სანაპირო მზის ენერგიის გზამკვლევი დეკემბერი 2025 მზის ენერგია ანდალუზიაში: რატომ არის სამხრეთ ესპანეთი ლიდერობს მზის ენერგიაში დეკემბერი 2025 მზის ენერგია ბარსელონაში: სრული გზამკვლევი კატალონიის მზის პროექტებისთვის დეკემბერი 2025 მზის პანელების დაყენება მადრიდში: დასხივების მონაცემები და მუშაობის სახელმძღვანელო დეკემბერი 2025 მზის ენერგია ესპანეთში: პროფესიონალური სახელმძღვანელო ინსტალატორებისა და მზის კომპანიებისთვის დეკემბერი 2025 PVGIS ქსელის გარეთ კალკულატორი: პარიზის დისტანციური სახლებისთვის ბატარეების ზომის გაზომვა (2025 სახელმძღვანელო) ნოემბერი 2025 PVGIS მზის რენი: მზის სიმულაცია ბრეტანის რეგიონში ნოემბერი 2025 PVGIS მზის მონპელიე: მზის წარმოება ხმელთაშუა ზღვის საფრანგეთში ნოემბერი 2025

ფოტომოლტარული მოდულების სიმძლავრის გაანგარიშება

solar_pannel

მზის ენერგიის წარმოება ძირითადად დამოკიდებულია მზის გამოსხივებაზე, მაგრამ ასევე მრავალ გარემოსა და ტექნიკურ ფაქტორზე.

PVGIS.COM აერთიანებს ამ ელემენტებს, რათა შესთავაზოს ფოტოელექტრული (PV) სისტემების მუშაობის ზუსტი მოდელირება.

ნომინალური სიმძლავრე და სტანდარტული ტესტის პირობები (STC)

ფოტოელექტრული მოდულის მუშაობა ჩვეულებრივ იზომება სტანდარტული ტესტის პირობებში (STC), რომელიც განსაზღვრულია IEC 60904-1 სტანდარტით:

  • დასხივება 1000 W/m² (ოპტიმალური მზის შუქი)
  • მოდულის ტემპერატურა 25°C
  • სტანდარტიზებული სინათლის სპექტრი (IEC 60904-3)

ორმხრივი მოდულები, რომლებიც იჭერენ სინათლეს ორივე მხრიდან, შეუძლიათ გააუმჯობესონ წარმოება მიწის ასახვის გზით (ალბედო). PVGIS ჯერ არ ახდენს ამ მოდულების მოდელირებას, მაგრამ ერთ-ერთი მიდგომაა გამოიყენოს BNPI (Bifacial Nameplate Irradiance), რომელიც განისაზღვრება როგორც: P_BNPI = P_STC * (1 + φ * 0.135), სადაც φ არის ორმხრივობის ფაქტორი.

ორმხრივი მოდულების შეზღუდვები: უვარგისია შენობაში ინტეგრირებული დანადგარებისთვის, სადაც მოდულის უკანა ნაწილი დაბრკოლებულია. ცვლადი შესრულება ორიენტაციის მიხედვით (მაგ., ჩრდილოეთ-სამხრეთის ღერძი აღმოსავლეთ-დასავლეთისკენ).

Key Figures

PV მოდულების ფაქტობრივი სიმძლავრის შეფასება

PV პანელების ფაქტობრივი სამუშაო პირობები განსხვავდება სტანდარტული (STC) პირობებისგან, რაც გავლენას ახდენს გამომავალ სიმძლავრეზე. PVGIS.COM იყენებს რამდენიმე შესწორებას ამ ცვლადების ჩასართავად.

1. სინათლის ანარეკლი და დაცემის კუთხე

როდესაც შუქი ხვდება PV მოდულს, ნაწილი აირეკლება ელექტროენერგიად გადაქცევის გარეშე. რაც უფრო მწვავეა დაცემის კუთხე, მით მეტია დანაკარგი.

  • ზემოქმედება წარმოებაზე: საშუალოდ, ეს ეფექტი იწვევს ზარალს 2-დან 4%-მდე, მცირდება მზის თვალთვალის სისტემებისთვის.

2. მზის სპექტრის ეფექტი PV ეფექტურობაზე

მზის პანელები მგრძნობიარეა სინათლის სპექტრის გარკვეული ტალღის სიგრძის მიმართ, რომელიც განსხვავდება PV ტექნოლოგიის მიხედვით:

  • კრისტალური სილიციუმი (c-Si): მგრძნობიარეა ინფრაწითელი და ხილული სინათლის მიმართ
  • CdTe, CIGS, a-Si: განსხვავებული მგრძნობელობა, შემცირებული პასუხით ინფრაწითელზე

ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ სპექტრზე: დილის და საღამოს შუქი უფრო წითელია.

მოღრუბლული დღეები ზრდის ცისფერი შუქის პროპორციას. სპექტრული ეფექტი პირდაპირ გავლენას ახდენს PV სიმძლავრეზე. PVGIS.COM იყენებს სატელიტურ მონაცემებს ამ ვარიაციების დასარეგულირებლად და აერთიანებს ამ შესწორებებს თავის გამოთვლებში.

PV სიმძლავრის დამოკიდებულება დასხივებაზე და ტემპერატურაზე

ტემპერატურა და ეფექტურობა

PV პანელების ეფექტურობა მცირდება მოდულის ტემპერატურასთან ერთად, ტექნოლოგიის მიხედვით:

მაღალი გამოსხივების დროს (>1000 ვტ/მ²), მოდულის ტემპერატურა იზრდება: ეფექტურობის დაკარგვა

დაბალი გამოსხივების დროს (<400 ვტ/მ²)ეფექტურობა იცვლება PV უჯრედის ტიპის მიხედვით

მოდელირებაში PVGIS.COM

PVGIS.COM არეგულირებს PV სიმძლავრეს დასხივების (G) და მოდულის ტემპერატურაზე (Tm) საფუძველზე მათემატიკური მოდელის გამოყენებით (Huld et al., 2011):

P = (G/1000) * A * eff (G, Tm)

თითოეული PV ტექნოლოგიის სპეციფიკური კოეფიციენტები (c-Si, CdTe, CIGS) მიღებულია ექსპერიმენტული გაზომვებიდან და გამოიყენება PVGIS.COM სიმულაციები.

PV მოდულების ტემპერატურის მოდელირება

  • მოდულის ტემპერატურაზე მოქმედი ფაქტორები (Tm)
  • ატმოსფერული ჰაერის ტემპერატურა (Ta)
  • მზის გამოსხივება (G)
  • ვენტილაცია (W) - ძლიერი ქარი აგრილებს მოდულს
  • ტემპერატურის მოდელი ში PVGIS (ფაიმანი, 2008):

    Tm = Ta + G / (U0 + U1W)
    კოეფიციენტები U0 და U1 განსხვავდება ინსტალაციის ტიპის მიხედვით:

PV ტექნოლოგია ინსტალაცია U0 (W/°C-m²) U1 (Ws/°C-m³)
c-Si თავისუფლად მდგომი 26.9 26.9
c-Si BIPV/BAPV 20.0 20.0
CIGS თავისუფლად მდგომი 22.64 22.64
CIGS BIPV/BAPV 20.0 20.0
CdTe თავისუფლად მდგომი 23.37 23.37
CdTe BIPV/BAPV 20.0 20.0

სისტემის დანაკარგები და PV მოდულების დაძველება

ყველა წინა გამოთვლა უზრუნველყოფს სიმძლავრეს მოდულის დონეზე, მაგრამ სხვა დანაკარგები გასათვალისწინებელია:

  • კონვერტაციის დანაკარგები (ინვერტორი)
  • გაყვანილობის დანაკარგები
  • სიმძლავრის განსხვავებები მოდულებს შორის
  • PV პანელების დაძველება

Jordan & Kurtz-ის (2013) კვლევის მიხედვით, PV პანელები კარგავენ ენერგიის საშუალოდ 0,5% წელიწადში. 20 წლის შემდეგ მათი სიმძლავრე მცირდება საწყისი ღირებულების 90%-მდე.

  • PVGIS.COM გირჩევთ შეიყვანოთ სისტემის საწყისი დანაკარგი 3% პირველი წლისთვის სისტემის დეგრადაციის გამოანგარიშების მიზნით, შემდეგ 0.5% წელიწადში.

სხვა ფაქტორები, რომლებიც არ არის გათვალისწინებული PVGIS

ზოგიერთი ეფექტი გავლენას ახდენს PV წარმოებაზე, მაგრამ არ შედის PVGIS:

  • თოვლი პანელებზე: მკვეთრად ამცირებს წარმოებას. დამოკიდებულია თოვლის სიხშირეზე და ხანგრძლივობაზე.
  • მტვრის და ჭუჭყის დაგროვება: ამცირებს PV სიმძლავრეს, დასუფთავებისა და ნალექის მიხედვით.
  • ნაწილობრივი დაჩრდილვა: აქვს ძლიერი გავლენა, თუ მოდული დაჩრდილულია. ეს ეფექტი უნდა იყოს მართვადი PV ინსტალაციის დროს.

დასკვნა

ფოტოელექტრული მოდელირებისა და სატელიტური მონაცემების მიღწევების წყალობით, PVGIS.COM PV მოდულების გამომავალი სიმძლავრის ზუსტი შეფასების საშუალებას იძლევა გარემოსდაცვითი და ტექნოლოგიური ეფექტების გათვალისწინებით.

რატომ გამოიყენეთ PVGIS.COM?

დასხივების და მოდულის ტემპერატურის გაფართოებული მოდელირება

კლიმატური და სპექტრული მონაცემების საფუძველზე შესწორებები

სისტემის დანაკარგების და პანელის დაბერების საიმედო შეფასება

მზის წარმოების ოპტიმიზაცია თითოეული რეგიონისთვის