กำลังไฟฟ้าชื่อมูลและเงื่อนไขการทดสอบมาตรฐาน (STC)
ประสิทธิภาพของโมดูล PV โดยทั่วไปจะวัดภายใต้ เงื่อนไขการทดสอบมาตรฐาน (STC) ตามมาตรฐาน IEC 60904-1:
- รังสีดวงอาทิตย์ 1000 W/m² (สภาวะที่มีแสงแดดดีที่สุด)
- อุณหภูมิของโมดูล 25°C
- สเปกตรัมแสงที่เป็นมาตรฐาน (IEC 60904-3)
โมดูลสองหน้า (Bifacial) สามารถดูดซับแสงจากทั้งสองด้านและเพิ่มการผลิตพลังงานผ่าน การสะท้อนแสงจากพื้นผิว
(Albedo) PVGIS.COM ยังไม่ได้สร้างแบบจำลองสำหรับโมดูลเหล่านี้โดยเฉพาะ แต่สามารถใช้ BNPI (Bifacial
Nameplate Irradiance) เพื่อประมาณค่าได้
P_BNPI = P_STC * (1 + φ * 0.135) โดยที่ φ เป็นค่าปัจจัยของโมดูลสองหน้า
อจำกัดของโมดูลสองหน้า:
• ไม่เหมาะสำหรับระบบ PV ที่ติดตั้งในอาคาร เนื่องจากแสงที่กระทบด้านหลังอาจถูกบดบัง
• ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับทิศทางการติดตั้ง (เช่น โมดูลที่วางตามแนวเหนือ-ใต้
และหันหน้าไปทางทิศตะวันออก-ตะวันตก)
การประมาณกำลังไฟฟ้าขาออกที่แท้จริงของโมดูล PV
เงื่อนไขการใช้งานจริง แตกต่างจาก STC ซึ่งมีผลโดยตรงต่อ กำลังไฟฟ้าขาออก PVGIS.COM ใช้การปรับแก้หลายรายการเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการคำนวณ
1. การสะท้อนแสงและมุมตกกระทบของแสง
เมื่อแสงกระทบโมดูล PV บางส่วนของแสง จะสะท้อนออกไป และไม่ถูกแปลงเป็นพลังงานไฟฟ้า
ยิ่งมุมตกกระทบของแสงใหญ่ขึ้น การสูญเสียพลังงานจากการสะท้อนก็จะมากขึ้น
ผลกระทบต่อการผลิต: โดยเฉลี่ยการสูญเสียพลังงานจะอยู่ที่ 2-4% แต่ใน ระบบ PV ที่มีตัวติดตามแสงอาทิตย์
(solar tracking system) การสูญเสียจะลดลง
2. ผลกระทบของสเปกตรัมแสงอาทิตย์ต่อประสิทธิภาพ PV
โมดูล PV มีความไวต่อ ช่วงคลื่นของแสงอาทิตย์ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งแตกต่างกันไปตาม เทคโนโลยี PV
• ซิลิคอนผลึกเดี่ยว (c-Si) → ตอบสนองต่อ แสงที่มองเห็นและอินฟราเรด
• CdTe, CIGS, a-Si → ความไวต่อแสงในช่วงคลื่นที่แตกต่างกัน มีการตอบสนองที่ต่ำกว่าในช่วงอินฟราเรด
ปัจจัยที่มีผลต่อสเปกตรัมแสงอาทิตย์:
• แสงในช่วงเช้าและเย็น มีปริมาณ แสงสีแดงมากกว่า
• วันที่มีเมฆมาก มีปริมาณ แสงสีน้ำเงินมากขึ้น
• การเปลี่ยนแปลงของสเปกตรัมส่งผลโดยตรงต่อกำลังไฟฟ้าของ PV
PVGIS.COM ใช้ข้อมูลจากดาวเทียม เพื่อปรับค่าเหล่านี้ให้แม่นยำยิ่งขึ้น
ผลกระทบของรังสีดวงอาทิตย์และอุณหภูมิต่อกำลังไฟฟ้า PV
ณหภูมิและประสิทธิภาพ
ประสิทธิภาพของโมดูล PV จะลดลงเมื่อ อุณหภูมิเพิ่มขึ้น ซึ่งขึ้นอยู่กับ เทคโนโลยีของ PV
• เมื่อรังสีดวงอาทิตย์สูง (>1000 w/m²) อุณหภูมิของโมดูลจะสูงขึ้น → ประสิทธิภาพลดลง
• เมื่อรังสีดวงอาทิตย์ต่ำ (<400 W/m²) ประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับ ประเภทของเซลล์ PV
การสร้างแบบจำลองใน PVGIS.COM
PVGIS.COM ปรับกำลังไฟฟ้าขาออกของ PV ตาม รังสีดวงอาทิตย์ (G) และอุณหภูมิของโมดูล (Tm) โดยใช้
โมเดลทางคณิตศาสตร์ (Huld et al., 2011)
P = (G/1000) * A * eff(G, Tm)
การสร้างแบบจำลองอุณหภูมิของโมดูล PV
- ปัจจัยที่มีผลต่ออุณหภูมิของโมดูล (Tm):
- ณหภูมิของอากาศโดยรอบ (Ta)
- งสีดวงอาทิตย์ (G)
- การระบายอากาศ (W) – ลมสามารถช่วยลดอุณหภูมิของโมดูล
-
โมเดลอุณหภูมิใน PVGIS (Faiman, 2008):
Tm = Ta + G / (U0 + U1W)
ค่าสัมประสิทธิ์ U0 และ U1 จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของการติดตั้ง:
| เทคโนโลยี PV | ประเภทการติดตั้ง | U0 (w/° C-m²) | U1 (ws/° C-m³) |
|---|---|---|---|
| c-Si | ติดตั้งแบบอิสระ | 26.9 | 26.9 |
| c-Si | BIPV/BAPV | 20.0 | 20.0 |
| CIGS | ติดตั้งแบบอิสระ | 22.64 | 22.64 |
| CIGS | BIPV/BAPV | 20.0 | 20.0 |
| CdTe | ติดตั้งแบบอิสระ | 23.37 | 23.37 |
| CdTe | BIPV/BAPV | 20.0 | 20.0 |
การสูญเสียระบบและการเสื่อมสภาพของโมดูล PV
ผลกระทบของการเสื่อมสภาพต่อประสิทธิภาพ ตามการศึกษา Jordan & Kurtz (2013) โมดูล PV จะสูญเสียกำลังไฟฟ้าโดยเฉลี่ย 0.5% ต่อปี หลังจาก 20 ปี กำลังไฟฟ้าจะลดลงเหลือ 90% ของกำลังไฟฟ้าเริ่มต้น PVGIS.COM แนะนำให้ตั้งค่าการสูญเสียระบบที่ 3% ในปีแรก และ 0.5% ทุกปีหลังจากนั้น
ปัจจัยอื่น ๆ ที่ไม่ได้พิจารณาใน PVGIS
ผลกระทบบางอย่างมีผลต่อการผลิต PV แต่ไม่รวมอยู่ใน PVGIS-
- หิมะบนแผง: ลดการผลิตอย่างมาก ขึ้นอยู่กับความถี่และระยะเวลาของหิมะ
- การสะสมของฝุ่นและสิ่งสกปรก: ลดพลังงาน PV ขึ้นอยู่กับการทำความสะอาดและการตกตะกอน
- การแรเงาบางส่วน: มีผลกระทบอย่างมากหากโมดูลถูกแรเงา ผลกระทบนี้จะต้องได้รับการจัดการในระหว่างการติดตั้ง PV
สรุป
ด้วย การสร้างแบบจำลอง PV ขั้นสูง และ ข้อมูลจากดาวเทียม, PVGIS.COM ให้การคำนวณที่แม่นยำเกี่ยวกับ กำลังไฟฟ้าขาออกของโมดูล PV, คำนึงถึง ปัจจัยทางสิ่งแวดล้อมและเทคโนโลยี เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงานแสงอาทิตย์
ทำไมต้องใช้ PVGIS.COM?
การสร้างแบบจำลองรังสีดวงอาทิตย์และอุณหภูมิของโมดูล PV ที่แม่นยำ
การปรับค่าโดยอ้างอิงจากข้อมูลภูมิอากาศและสเปกตรัม
การประมาณค่าความสูญเสียของระบบและการเสื่อมสภาพของโมดูลที่เชื่อถือได้
การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงานแสงอาทิตย์ตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์