世界迫切需要大规模地从化石燃料转向可持续能源，以防止环境危机。由于各种科学和工程学科的最新进展，太阳能电池已成为可再生能源领域的后起之秀，其运营成本和性能接近传统电网。
然而，尽管在光伏 (PV)技术方面取得了显着进步，但太阳能电池本身的性能只是方程式的一部分。对于要资助和推出的太阳能项目，出于技术和管理原因，决策者需要提前知道安装的光伏系统将提供多少能量。当然，由于太阳能电池是收集太阳辐射的装置，其太阳能到电力的转换性能与各种外部因素有关，例如阴天、温度和湿度。因此，预测光伏系统在给定时间内将输出多少功率并不是一项简单的任务。
但在最近发表在《太阳能》杂志上的一项研究中，由绍林尼大学能源科学与技术卓越中心的 Shyam Singh Chandel 教授领导的研究小组与国家能源与环境工程中心合作。喜马偕尔邦哈米尔布尔科技公司开发了一种预测太阳能电池输出的创新模型，该模型比现有模型准确得多，可以帮助政策制定者实现太阳能发电装置的下一个巨大飞跃!
他们的方法基于完善的单二极管模型，该模型可提供足够的精度而无需过多的计算复杂性。开发的模型可以根据所需的精度水平考虑三个、四个或五个不同的太阳能电池参数。最重要的是，它考虑了太阳能电池组件随时间的退化——以前的模型没有考虑到这一点。
为了在真实条件下测试模型的准确性，研究人员首先在测试 PV 模块上使用 A 类太阳模拟器在受控实验设置中确定模型参数的值。确定参数并做出预测后，他们研究了太阳能光伏模块，然后研究了安装在哈米尔普尔国家理工学院能源与环境工程中心屋顶上的 1 kWp 光伏系统。从那里，研究人员收集数据以验证他们模型的预测。
结果很有希望，因为所提出模型的预测比以前的预测更准确。此外，研究人员还注意到模型中包含的太阳参数数量，以便在不同温度和太阳辐射强度(换句话说，随着一天中的时间、季节和天气条件)产生最佳预测。这些见解将有助于未来的太阳能研究，因为 Chandel 教授解释说，他们的“模型可用于开发能够预测每日、每月和每年太阳能发电量的光伏功率预测软件，这是计算的关键参数电力供需分配，以及光伏系统营销。”
据研究人员称，他们的工作最终可能有助于提高大型太阳能发电厂的太阳能电池和光伏技术的效率，这些发电厂正在国家太阳能任务下在全球和本地安装。Chandel 教授解释说：“能够预测不同光伏技术的输出功率将有助于感兴趣的各方决定市场上可用的最佳选择估计给定项目的总支出和投资回收期。”
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