वा
कम्तिमा 8 वर्ण
संख्या समावेश गर्दछ
कम्तिमा १ ठूलो अक्षर
वा

तपाईको इमेल प्रमाणित गर्नुहोस्

हामीले प्रमाणीकरण कोड पठाएका छौं

कोड प्राप्त गर्नुभएन? पुन: पठाउनुहोस्

आफ्नो प्रोफाइल पूरा गर्नुहोस्

इमेल प्रमाणित भयो! तल आफ्नो प्रोफाइल पूरा गर्नुहोस्।

नियम र सर्तहरू

×
क्यानरी टापुहरूमा सौर प्यानलहरू: द्वीप सौर स्थापना पूरा गाइड दिसम्बर 2025 बास्क देशमा सौर्य ऊर्जा: उत्तरी स्पेन स्थापना रणनीतिहरू दिसम्बर 2025 भ्यालेन्सियामा सौर्य स्थापना: भूमध्य तट सौर ऊर्जा गाइड दिसम्बर 2025 अन्डालुसियामा सौर्य ऊर्जा: किन दक्षिणी स्पेन सौर्य ऊर्जामा नेतृत्व गर्दछ दिसम्बर 2025 बार्सिलोनामा सौर्य ऊर्जा: क्याटालोनिया सौर्य परियोजनाहरूको लागि पूर्ण गाइड दिसम्बर 2025 म्याड्रिडमा सौर्य प्यानल स्थापना: विकिरण डाटा र प्रदर्शन गाइड दिसम्बर 2025 स्पेनमा सौर्य ऊर्जा: स्थापनाकर्ता र सौर्य कम्पनीहरूको लागि व्यावसायिक गाइड दिसम्बर 2025 PVGIS अफ-ग्रिड क्याल्कुलेटर: पेरिसमा रिमोट होम्सका लागि ब्याट्रीहरूको साइजिङ (२०२५ गाइड) नभेम्बर 2025 PVGIS सौर्य रेन्स: ब्रिटनी क्षेत्रमा सौर्य सिमुलेशन नभेम्बर 2025 PVGIS सौर्य मोन्टपेलियर: भूमध्यसागरीय फ्रान्समा सौर्य उत्पादन नभेम्बर 2025

कारण र फोटोभ्याटल प्रणाली घाटा को अनुमानहरु: PVGIS 24 vs PVGIS .3.3

causes-and-estimates-of-photovoltaic-system-losses

फोटोभोल्टिक प्रणाली घाटा सौर्य प्यानलहरू द्वारा उत्पादित सैद्धांतिक ऊर्जा र ग्रिडमा इन्जेक्ट गरिएको वास्तविक ऊर्जा बीचको भिन्नतालाई जनाउँछ। यी हानिहरू विभिन्न प्राविधिक र वातावरणीय कारकहरूको कारणले गर्दा समग्र प्रणालीको दक्षतालाई असर गर्छ।

फोटोभोल्टिक प्रणाली हानि संग PVGIS २४

PVGIS 24 ले सञ्चालनको पहिलो वर्षको लागि फोटोभोल्टिक प्रणाली घाटाको सटीक अनुमान प्रदान गर्दछ। अन्तर्राष्ट्रिय अध्ययन अनुसार प्रणाली घाटा बढ्दै गएको छ 0.5% प्रति वर्ष सौर्य प्यानलहरूको प्राकृतिक क्षरणको कारणले। दीर्घकालीन कार्यसम्पादन अनुगमनको लागि अनुमति दिँदै यो अनुमान मोडेल वास्तविक-विश्व अपरेटिङ अवस्थाहरूमा अझ सही र राम्रोसँग उपयुक्त छ।

फोटोभोल्टिक प्रणाली हानि संग PVGIS ५.३

यसको विपरित, PVGIS 5.3 अनुमानित फोटोभोल्टिक प्रणाली घाटा ओभर 20 वर्ष, को पूर्वनिर्धारित मान प्रयोग गरेर 14% कुल घाटा को लागी। यो सरलीकृत दृष्टिकोणले विस्तारित अवधिमा ऊर्जा हानि प्रवृतिहरूको सामान्य सिंहावलोकन प्रदान गर्दछ तर वार्षिक समायोजनको लागि अनुमति दिँदैन।

फोटोभोल्टिक प्रणालीमा हानिको मुख्य कारणहरू

फोटोभोल्टिक प्रणाली हानि धेरै कारकहरु लाई जिम्मेदार मान्न सकिन्छ, सहित:
  • केबल घाटा: केबल र जडानहरूमा विद्युतीय प्रतिरोधले ऊर्जा अपव्यय निम्त्याउँछ।
  • इन्भर्टर घाटा: प्रत्यक्ष प्रवाह (DC) लाई वैकल्पिक वर्तमान (AC) मा रूपान्तरण गर्ने क्षमता इन्भर्टरको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ।
  • मोड्युलहरूमा माटो: धूलो, हिउँ, र अन्य मलबेले सूर्यको प्रकाशको मात्रा घटाउँछ, दक्षता घटाउँछ।
  • समय संग मोड्युल गिरावट: सौर्य प्यानलहरूले प्रत्येक वर्ष अलिकति दक्षता घट्ने अनुभव गर्छ, जसले दीर्घकालीन ऊर्जा उत्पादनलाई असर गर्छ।
Key Figures

मा घाटाको विस्तृत ब्रेकडाउन PVGIS २४

1. केबल घाटा
  • पूर्वनिर्धारित अनुमान: 1%
  • समायोज्य मानहरू:
  • ०.५% उच्च गुणस्तर केबलहरूको लागि।
  • १.५% यदि प्यानल र इन्भर्टर बीचको दूरी 30 मिटर भन्दा बढी छ।
2. इन्भर्टर घाटा
  • पूर्वनिर्धारित अनुमान: 2%
  • समायोज्य मानहरू:
  • १% उच्च दक्षता इन्भर्टरको लागि (>98% रूपान्तरण दक्षता)।
  • ३-४% 96% को रूपान्तरण दक्षताको साथ इन्भर्टरको लागि।
3. फोटोभोल्टिक मोड्युल घाटा
  • पूर्वनिर्धारित अनुमान: प्रति वर्ष ०.५%
  • समायोज्य मानहरू:
  • ०.२% प्रिमियम-गुणस्तर प्यानलहरूको लागि।
  • ०.८-१% औसत गुणस्तर प्यानलहरूको लागि।

निष्कर्ष

फोटोभोल्टिक प्रणाली हानि विभिन्न प्राविधिक र वातावरणीय कारकहरूमा निर्भर गर्दछ।
संग PVGIS 24, तपाईले आफ्नो फोटोभोल्टिक प्रणालीको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न अनुमति दिँदै थप सटीक र समायोज्य हानि अनुमानहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। केबल, इन्भर्टर, र मोड्युल हानिहरू विचार गरेर, तपाईंले दीर्घकालीन ऊर्जा उपजको राम्रो अनुमान गर्न सक्नुहुन्छ र समग्र प्रणाली दक्षता सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।