1前言

光伏电站系统效率描述了光伏电站接受辐射能量到最终的输出电能的转换效率，是反映光伏电站综合发电能性能的效率指标。实际电站在运行中，由于自然环境的因素（温度、辐射）、设备性能的因素以及人为因素（包括设计不当、清洁不及时）等，导致同一电站在不同时间段以及相同配置的电站在不同区域，实际每天日PR体现出的较大差异。

太阳能电池组件会因温度上升而输出电压降低、电流增大，组件实际效率降低，发电量减少，因此，温度引起的效率降低是必须要考虑的一个重要因素

本文重点针对环境温度因素对光伏电站系统效率的影响进行分析，采用某地区三座分布式电站2016年1月—8月数据资料，分析电站系统效率与环境影响因素的之间关系，进而针对显著影响因素建立回归模型，定量分析环境温度对系统效率的影响水平，为评估该地区分布式电站的发电潜能和经济效益提供依据。

2资料来源

本文发电数据来源于上航电力运维有限公司自主研发的航天级绿色能源智慧化管理平台——eHorus智慧云（以下简称eHorus平台），分布式电站通过环境监测仪记录每日环境温度以及日倾斜面累计辐射量，电站每日发电数据以及环境监测数据均在eHorus平台实时记录。

本文选取某市三座屋顶分布式电站2016年1月——8月数据，根据每日发电量数据以及每日倾斜面辐射量数据，逐日计算每日系统效率，并剔除由于设备检修引起的发电异常数据。

3结果分析

3.1PR与环境温度回归模型

环境因素主要包括环境温度以及太阳辐射，其中对系统效率影响最显著的是环境温度，从后续章节定性以及定量分析的结果也印证了这一点，这主要来源于温度对组件开路电压、短路电流的影响，进而影响组件峰值功率造成光伏电站系统效率发生变化。本文采用日最高温度以及日PR来定量分析两者之间关系。

采用A电站1月——8月日PR数据以及日最高温度数据，建立两者线性回归模型，回归模型通过了整体性能显著性检验以及温度系数显著性检验，两者呈现出较强的负相关性。归回系数为-0.00166，即单位温度上升对应的PR下降值；调整决定系数达到0.2073，即PR的变化中有20%是由于温度变化引起的。