【质量保障：相较以往，目前的全球光伏市场具有众多吸引人的投资新机遇，但是这种快速扩张背后的推动力同时也提高了太阳能融资无法满足长期资金和运营目标的风险。Fraunhofer ISE研究所的Boris Farnung、Björn Müller和Klaus Kiefer，以及VDE(美国)的Peter Bostock和John Sedgwick共同探讨了主流质保措施，以及当下公共事业规模光伏电站获得银行可贴现行所遇到的挑战。】

方程1

方程2

图一：项目不同阶段内的质量保障

图二：能源预期和典型不稳定性的输入参数

图三：对两家不同制造商产品进行的日照辐射测量值(五个组件平均值)与额定值和典型值之间的对比(典型值是通过Fraunhofer ISE研究所在去年所测试的所有组件中90%的数据所计算得来)

图四：对两家不同制造商产品进行的温度测量值与额定值和典型值之间的对比(典型值是通过Fraunhofer ISE研究所在去年所测试的所有组件中90%的数据所计算得来)

图五：针对小量样品进行的清单(1.5万个组件)检测：(a)按产品批号排序;(b)按Pmpp排序。(p:all表示清单中所有组件的功率值;p:ms表示所选择测量的组件;ise 1表示“不寻常的”组件功率值;ise 2表示在通过20kWh/m2的阳光照射进行光诱降解(LID)后组件的功率值)

图六：随机选取的组件——从三个集装箱(分别装载520个组件)中选取两盒：(a)按生产批号排列;(b)按Pmpp排列

图七：性能验证流程。现场测得并验证的日照辐射度和温度数据将被用于：1)通过使用电站模型计算预期(模型化)产能;2)根据能源表的数据计算实际(测得的)电站性能比。

图八：位于西班牙南部某公共事业规模光伏电站在2013年7月内的实际与额定性能比对比。7月24日，系统故障导致性能比下跌了近10%。

图九：Fraunhofer ISE实验室所监测的300多个光伏电站的性能比。红柱代表了具有基本初始质量保障和持续运维合约的电站。

图十：德国北部某4.88kWp电站投入运行20年以来的性能比变化。

光伏市场正处于迅速的全球化扩张当中。不断进行的研发与规模经济的双重作用下促使成本下降、效率提高。光伏电站的具有竞争力的价格水平减少了太阳能在实现具有吸引力的投资回报率时对政府补贴的依赖。为了能够实现银行可贴现性和产品差异化，在系统层级具有顶级认证和质量保障是极为关键的。

更重要的是，超越现有标准、使用质量有保障的新式客制化产品已经成为在系统层面解决质量问题的必要因素。这一方式可以降低技术风险、提高光伏系统作为保险投资的信任与信心。实地环境中的实验强调了系统设计、合理规划、工程调试、部件选择和建造工作对一个光伏系统的成功所具有的重要性。此外，对光伏电站进行的全面质保需要涵盖所有环节，从规划直至系统运维[1]。

光伏电站质保

总的来说，电站的零部件、建造过程和运行等方面均可出现技术风险。在过去的几年当中，组件成为实现银行可贴现性的关键环节。但是，由于目前组件的投资份额不断减少，逆变器和其他系统平衡(BOS)零部件，以及系统整体则获得了愈来愈多的重视。逆变器作为发电系统与电网之间的接口，成为了系统可靠性和技术可贴现性的关键组成部分。时至今日，大规模光伏电站的质量也会由于其设计和建造的不同而具有差异性。

而从另一方面来看，如组件等零部件的生产具有极大的成本压力，在全球范围内生产地点不同、原料成本经常发生变动，但却被用作是同一种组件类型。这些趋势在质保方面为制造商和客户都带来了额外的挑战。此外，近期出现的失败机制——例如潜在诱导降解、微裂痕、蜗牛纹和褪色等——均可能导致投资者对光伏电站稳定性信心的下降。

性能比(PR)与平准化能源成本(LCOE)是评估大规模光伏电站质量的关键因素。近期的开发模式能够对零部件和设计质量分别进行独立评估，以保证在系统的整个使用寿命期间都能保持在最佳状态。

性能评估

现在的公共事业规模光伏安装系统都是多兆瓦级别的，从10MWp到500MWp不等。因此，其质量保障就必须涵盖安装在长达数英里金属轨道上、通过若干捆电缆连接至数百台逆变器、遍布数千英亩的数百万块组件。这就十分明确地显示出大规模光伏电站同样会由于设计和生产因素而产生差异性。无论是在零部件层面或是在系统层面，进行100%的测试是不现实的，因此最先进的系统工程调试需要标准化、为效率和完美建造而精心设计过的电站单元。

在将光伏电站作为一个整体进行评估时，其中关键的一点即为性能比——一个全球认可的光伏系统整体利用水平的测量方式[2]。IEC 61724国际标准对性能比(PR)进行了定义，并且可通过全球平面阵列(GPOA)辐射和直流能源发电而直接算得。因此，这一指标能够反应出系统操作效率，并能够将温度、阳光辐射不完整使用(污染、光谱耗损、反射耗损等)、零部件效率或故障等造成的光伏系统额定功率耗损量考虑在内。

另外一个关键点是平准化能源成本——能源生产总成本(从建造阶段到运维阶段)与所生产的能源总量的比值：

参见方程1(左图)

在对这一公式进行详细分析时，其中多个质量参数(在方程2中圈出)应予以区分：

参见方程2(左图)

其中(质量参数用黑体标出)：

I0 = 电站初始投资

C0 = 年度运维成本

n = 服务年限

i = 年度通货膨胀率

r = 年度折损率

RP = 电站初始性能比

ηSTC = 标准测试条件(STC)下的初始组件效率

EY = 组件电池板上的能源辐射(如POA等)

d = 年度降解率

为确保平准化能源成本，从而进一步确保投资回报率(ROI)，需要对质量参数进行进可能准确的预测(如EY等)，或确保其稳定性(如ηSTC或RP等)。对光伏电站的质量来说，也可从LCOE中获得适当的质量测量方式。图一(见左图)显示出了不同项目阶段中的质量保障测试。

在接下来的文章将重点介绍主流质量保障方式，并且会涉及公共事业规模光伏电站评估过程中所遇到的相关挑战。

基础——准确的产量评估

初期所遇到的实际操作困难是光伏电站如何实现其预估产能。实际操作经验表明，如果不进行验收测试的话，是无法对这一因素进行保证的[3]。初期，设计商的差异看似并不会对预期能源产量造成任何影响，但实际上所产生的影响还是很大的(例如，装机功率的减少有可能是由于行距缩减所带来的遮蔽耗损增加而造成的)。未查看系统安装是否符合预期，即使对产能做出预测也是毫无用处的。

图二(见左图)显示出了输入数据的主要类型及其不确定性。很明显，气候数据对产能预期的不确定性具有最大影响。最先进的产能预期通常使用日照辐射时间数列的卫星数据作为系统建模的基础。这些时间数列的质量在过去十年内得到了大幅改善：这对于总体平均偏差和与地面测量值相比较的日照辐射分布均产生了影响。通过多个地点计算出的平均偏差在零值左右浮动，而单个地点的偏差值可在3%左右。若希望了解对此参数的详细分析，推荐读者阅读Ineichen的研究报告[4]。

虽然可能还未受到足够关注，但近期的一个关于产能预期质量的研究话题即是关于可对预期能源产量产生影响的日照辐射的长期趋势是否存在的研究。全球大多数地方都能在不同程度上观察到这种被称为全球明暗变化[5-7]的多代际变化趋势。总的来说，在经历了上世纪五十年代至八十年代间的暗阶段后，八十年代中期开始了亮时代。

Muller等人[8]对这些趋势对德国太阳能能源评估所造成的影响进行了分析：分析结果显示，在30度倾角的阳面电池板中，日照辐射会出现4-5%左右的不确定性。在近期的太阳能能源评估中，如果仅使用近十年的日照辐射数据，则这一不确定性则会增加高达五个百分点。目前，全球其他地方的相关数据仍旧处于匮缺状态。

光伏系统建模本身所引入的不确定性总体偏低(频率为一年期及以上)[2, 9]。

其他可能会在特定条件下导致不确定性的建模步骤包括遮蔽损耗和污染损耗。此外，组件所接收到的有效日照辐射的计算(入射角效应、光谱等)到目前为止也未能被完全理解。但是，至少对于硅基组件来说，能够通过使用相对简单的模型来对整体影响进行预测，且偏差也在可测不确定范围之内[9]。

对于光伏组件来说，输入数据方面所遇到的较大挑战在于光伏组件在非STC条件下的性能表现。已有计算表明，光伏组件在低光照下性能的数据表信息不足以用来进行可靠的产能评估[10]：因此，用来进行产能预测的参数应该单独按照IEC 61853-1功率等级标准进行计算，或通过测量1000W/m2日照辐射下的温度系数和25°C时的低光照性能表现来进行。通常情况下，实验会对多个组件进行特征测试。在对1号生产商的产品实验中，额定值完全符合实验室中所测得的平均值(五个组件的平均值)。在对2号生产商的产品实验中，额定值和测得值之间存在着较大的偏差;这种偏差可导致产能预估出现严重高估。[3, 10]。

图四(见左图)显示的是针对温度系数所进行的同样的评估。其中较为特别的是，为开路电压(Voc)所设置的温度系数上出现了与预期范围差别较大的偏差(高达90%分位数)。图三和图四中所显示的90%分位数综合了Fraunhofer ISE研究所在过去两年间所进行的超过100个测试结果。这些评估结果能够在使用数据表和生产商所提供的数据作为产能预期的输入数据之前对其进行初步核实。除了实验室测量来对输入数据进行验证，还可通过本文接下来所要介绍的在系统测试阶段进行现场测试和性能评估来提高产能预期的准确性。(见左图)

实验室测试

实验室测试在项目的不同阶段都十分重要，从上文就能看出，这种重要性规划设计阶段就已开始显现。但同时，规划和设计阶段还是树立产品信心的关键阶段。一个质量标杆流程，配合上预先制定好的质量标准，可对如下方面有所助益：

防止出现系统表现不佳的状况;

为产能评估提供独立参数;

检测到组件灵敏度，以找到失效机制(如闪电纹、黄变、潜在诱导降解等)

将产品与最先进技术结果相对比

最终的测试流程，特别是稳定性的测试流程，应该根据顾客的质量标准、实地操作的经验和环境因素(安装场地、系统布局等)来安排。实验室测试的目的并非对标准中所规定的细节进行重复测试，却不进行具备任何对预期使用寿命内数据进行探索的可能;实验室测试的目的须是防止在实地现场发生已知故障(如闪电纹、黄变、PID等)，以及通过确认相关降解机制对该组件类型并没有太大影响这一事实来增加对产品的信心。

在安装阶段，推荐对组件进行独立性能检测，以防止所购买的组件出现系统性能表现不佳的状况。在这一期间里需要根据所选等的对照组为基础，对生产商在模拟器清单(电能特性清单)中所表明的值进行检测。图五(见左图)表明在一定程度上来说，选择不同生产批号和功率范围的组件是十分重要的。

银行或投资商通常会对规定对一定数量的组件进行测试。为了简化流程，组件都是随机进行选择的;在大多数情况下，这就意味着，如果需要对50个组件进行测试，就要寄送两箱未经筛选的组件进行实验室测试。在这种情况下，大对数组件都具有相同的生产批号，因此，代表的是同一时间段内的生产状况。图六中的例证明确地展现出对应的小范围幅度。在实际操作中，对同一批次中的25个组件进行测试，在防止所购买的整批组件在系统层面出现性能不佳所实际起到的作用不大。

为了规避组件出现系统层面的性能不佳，取样流程需要极为谨慎，并且对结果评估的准确性要求极高。在Fraunhofer ISE实验室中，对晶硅组件所进行的测试均遵循业内领先的1.6%不确定性[11]，对于薄膜组件，则会使用较高一点的不确定性标准。

对于评估来说，将可能对实地使用中的性能产生影响的初始效用考虑在内也是极为重要的。晶硅组件在实际运行的前几个小时中会损失3%的功率[12]，这一衰减通常会在10-20 kWh/m2的日照曝光度范围内完成，组件性能随后则保持稳定。为满足DIN EN50380:2003-09[13]标准要求，组件需在经过20kWh/m2及以上的日照曝光度后，达到铭牌和数据表中所规定的STC标准下的额定功率。

对于薄膜光伏组件来说，确定实地操作过程中的功率需要极为专业的技术知识[12, 14]。根据所使用的技术不同，初始衰减或暗储能的影响会改变功率。因此，预处理过程就必须在I-V曲线测量之前进行，以将组件调试至能够体现实地操作情形的状态(CIGS和CdTe)。

系统测试

大多数验收测试、初始性能与安全评估或是电站认证都是在项目的调试阶段进行的。正如前文所提及的，性能比在对光伏电站的整个评估过程中起到了极为关键的作用——这一指标显示出了一套光伏系统的运行性能。

除了进行虚拟检测和安全与零部件测试外，系统的实际性能比也将被进行鉴定测试。通过对比实际性能比(测得值)与预期性能比(模拟值)，我们可以获得关于系统是否如预期般运行的重要信息。在进行性能比计算时较为重要的输入数据包括实际日照辐射值和系统输出值，这就以为这两个数值需要在系统运行时进行实际测量。但是，笔者发现，在很多情况下，测试所使用的测量设备可靠度与准确度都无法得到保证。

因此，在这种方法中，获得的监控数据通过与已安装一定时间的、经过校准的高品质测量设备进行比较来得到验证;在必要的情况下，已校准设备的测量结果可被用于调校所获得的监控数据。如果可以对由于污染遮蔽而造成的实际功率损耗进行测量，则可获得更为精准的数据。该测试是在选定的组件串上(同时存在有污染和没有污染两种状况)进行的，同时，测试也对清洗流程进行了评估，以对特定场地中污染遮蔽所产生的影响的进行估算。

在验证和校准后，现有的监控数据可用于确定实际的性能比。为与预期性能比进行比较，所测得的气象数据(辐照强度、温度)将通过使用既定程序和系统模型，以及从原始产能预期中获得的参数来模拟性能比(参见图七、图八)(见左图)。

在过去的几年中，光伏产业对这一程序进行开发，并使之能够适用于当前的科学和技术水平。在所有特定电站参数中(如逆变器效率、电缆损耗等)，模型中还包括了那些在选定电站中进行功率等级测量所得出的参数。

在近几年中，这一性能验证流程已成功地应用于全球各地的公用事业规模光伏电站上。结果显示，电站的性能可以在几个星期内就得到精确的评估，同时，随着电站的监测系统得到证实，使得对现有和未来产量数据进行第三方评估成为可能。

另一个重要的方面是，性能评估应该涵盖光伏系统及其性能所涉及的所有零部件。特别是逆变器，作为发电方和电网之间的链接，对于电站可靠性和技术可贴现性来说是极为重要的组成部分。在效率、市场可获得性和长期维修/更换费用的基础上，逆变器可以决定一个投资的成功与否。即使逆变器本身已通过所有现行标准所规定的测试，在某一特定地点的特定唤醒中，仍旧可能会导致明显的产能损失。例如，几百个并联运行的逆变器、与其他逆变器或是高噪点电网之间的联接均可能导致在现场出现问题。因此，对于系统的技术可贴现性来说，并非仅仅关注单个零部件是极为重要的。

光伏电站运营经验

对商用和公用事业规模的光伏安装系统进行适当的监测和控制是属于电站运行的强制性要求。运行过程中出现的故障必通过可靠的方法进行检测，以避免出现重大产能损失。但是，精准的监测同时还能显示出设备性能是否稳定，这一点将可保证项目投资的回报率;此外，相关监测还能提供用于记录系统布局、工艺和所使用零部件的基本数据。因此，在评估项目的银行可贴现性时，独立第三方性能报告是必要条件。

Fraunhofer ISE实验室所监测的300多个光伏电站的标杆数据显示，2014年的年度性能比在60-90%之间(见图九，左图)。对于大多数具有基本的初始质量保障和连贯的运维合约的新光伏电站来说，所得到的性能比均大于80%。在欧洲中部，现有高质量光伏电站的初始性能比预计可在85%以上。

已运行了15至20年的电站的性能比大多在75%到80%之间。图十(见左图)展示了德国北部某4.88kWp电站自1993年投入运行以来的性能比演变。该系统在过去20年间具有77%的平均性能比，年度同比波动极小，仅为±2.7%。还有其他若干案例显示，如果能够采用适当的质量保障措施，当今的太阳能已然能够成为可靠的能源来源。

结论

质量是实现技术银行可贴现性的关键因素;这也就意味着需要引入最先进的系统设计和标准。适当的质量保障措施，如工厂认证等，可降低组件或系统故障所带来的技术风险，并同时实现准确度更高的性能验证。因此，质量为系统的财务回报提供了一个更为明确的前景。对于零部件供应商和系统集成商来说，当不同股东在评估项目投资过程中采用不同的标准时，质量可以帮助其在竞争激烈的市场上实现差异化。

最后，技术可贴现性从金融机构的角度来看是衡量项目吸引力的一个指标。以往，在对项目可贴现性进行评估时，往往会选择对特定的零部件进行分析，而当下，电站的整体质量正变得越来越重要。