[科普中国]-太阳能热发电厂选址

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简介太阳能光伏发电的发展历史及未来趋势，我们从并网光伏电站选址的宏观影响因素、微观影响因素以及方法与模型3方面综述了并网光伏电站选址国内外最新的研究进展，并展望了未来的研究重点和发展方向，以期促进中国在该领域的研究，并为政府和企业在太阳能光伏电站选址、建设及长期规划等方面提供参考，达到科学合理建设光伏电站、有效利用太阳能的目的。

能源是人类赖以生存和发展的物质基础之一。在整个人类工业化发展过程中，化石能源为人类文明的进步和经济社会发展做出了巨大的贡献，但长期以来人类对能源的开发利用模式使化石能源正迅速耗尽，并且这种模式产生的环境恶化使人类面临严峻的考验。全球变暖已经成为关乎人类未来命运且现在必须面对的现实，而越来越多的证据表明，人类使用化石能源释放的CO2是气候变暖最主要因素。《京都议定书》和哥本哈根会议使减碳成为各国共识。很多国家都对减排做出了承诺和计划。中国政府承诺到2020年中国单位国内生产总值CO2排放量比2005 年下降40% ～50%[6]。这一切都促进了各国对可再生能源的开发利用。太阳能因其清洁环保、永不衰竭的特点，已成为目前发展速度最快的能源之一，并被认为是最具有潜力、未来最有可能代替化石能源的能源。

太阳能发电技术的竞争已成为各国掌握未来发展主动权的较量，具有重大而长远的战略意义。太阳能发电按其利用方式分为光发电和热发电。光发电即光伏发电，是指通过太阳能电池为媒介，将太阳光直接转化为电能的过程。近十年来，世界许多国家都加大了对太阳能光伏发电技术的研究，并制定了相关的法律和政策鼓励太阳能产业的发展。国内外光伏产业已成为近年来发展最迅猛的高新技术之一。

光伏发电产业的发展势头良好，世界各地越来越多的光伏电站正在建设和筹划。除光伏发电技术本身外，光伏电站位置的合理选择对光能的产出也显得尤为重要。光伏电站选址不合理会直接造成电站发电量损失和维修费用增加，整体效益和运行寿命降低，并且还可能对周围环境造成不良影响。因此，光伏电站的选址已成为光伏发电长远发展和科学发展亟待解决的一个重要课题1。

宏观影响因素并网太阳能光伏电站选址涉及到多种因素，是一件复杂的工作。根据并网太阳能光伏发电的特点及电站选址影响因素特点，我们将影响因素分为选址宏观影响因素和微观影响因素两类分别讨论。宏观影响因素就是选址时在宏观尺度上对电站有影响的因素，主要包括下面4方面。

气候条件1）太阳总辐射。太阳总辐射由直接辐射和散射辐射组成，是反映一个地区太阳能资源丰富程度的重要指标。太阳总辐射受地理纬度、日照时数、海拔高度和大气成分等因素的影响。一般情况下，总辐射量随纬度升高而减小，但部分地区如中国的重庆市由于云量较多，总辐射反而没有同经度的北方城市高。随着海拔高度升高，大气透明度增大，太阳能电池利用的主要光能区——可见光区能量受到的减弱量变小，从而总辐射能逐渐增大。

2）散射在总辐射中所占比例。散射在总辐射中所占比例随着大气光学质量或者天空的阴云程度的增加而增加，所占比例越低则反映出该地区天空晴朗，空气光学质量越好。

3）等量太阳时（Equivalent Sun Hours）。每天地表接收的太阳辐射量相当于平均1kW·m－2的同等时数。等量太阳时是衡量一个地方太阳能可利用价值大小的一个重要指标。等量太阳时越高，这个地方太阳能可利用价值越大。

4）气温。硅太阳能电池输出功率随温度的升高而降低，较低的气温可以保证太阳能电池以较高的效率运行。

自然地理条件1）地理位置。电站距离变电站及城市等用电中心越近越好，这样可以减少大量电能在运输过程中的消耗。交通运输便利，有利于建站施工安装及运行维修管理。

2）土地类型。太阳辐射能量密度低，太阳能光伏电站需要很大面积的廉价土地，如戈壁、半固定沙漠、盐碱地等。耕地、草原等土地利用价值大的地区不宜开发。

3）地形。光伏电站要建在地势平坦、开阔且周围没有高大建筑物、树木、电线杆等能投影到太阳能电板上的遮蔽物。坡度越小越好，坡向朝向正南方向，因为固定式光伏电池平板在北半球朝南架设能够接收到的太阳辐射最多。

经济社会条件在市场经济条件下，太阳能光伏发电成本和效益是影响其发展速度的重要因素之一。光伏发电最主要原材料是晶体硅。晶体硅价格高，光电转换效率低，使得光伏发电的电价也比普通电价高出很多，这也是制约光伏发电大规模发展的瓶颈。目前及未来一定时期内，太阳能光伏发电还是要靠国家和地方财政补贴支持，所以光伏电站必须紧密结合国家及地方政策和经济发展规划。光伏电站的选址也应当考虑地区未来发展趋势及规划。接近城镇的电站，应该考虑正在迅速发展的城镇化，因为电站都建在距变电站和城市等用电中心近的地区，随着人口越来越多，城镇面积会迅速增大，并向外扩张。这可能会影响到电站未来规划，使电站周围环境改变，甚至电站搬迁或倒闭2。

目前世界太阳能电站大部分分布于中纬度地区，如欧洲中西部和南部，虽然此地区的中西部太阳能总辐射及利用率相对较低，土地利用价值较高，但依赖于技术进步和国家政策支持，太阳能电站的建设在过去一段时间内取得了快速的发展，这和中国南部湿润区的情况是一致的；美国、中国、蒙古和澳大利亚的干旱地区建设有大量太阳能电站，这些区域也是世界主要沙漠、戈壁分布区，空气干燥，大气透明度高，太阳辐射值高，土地利用价值低廉，地形平坦，使其从宏观上满足太阳能电站选址的条件。另外，撒哈拉沙漠是全球太阳总辐射量最高的区域，很多投资方已经筹划在撒哈拉沙漠建造世界上最大的太阳能电站，届时撒哈拉沙漠地区将会是世界太阳能发电中心。除宏观因素外，微观因素对电站的实际发电量、发电量的稳定性、发电量的衰减程度以及电站运营寿命影响也很大。

微观影响因素太阳能光伏电站选址的微观影响因素是指选址建站时微观上主要考虑的因素，包括温度、降尘及沙尘暴、风向、风速和阴影等。微观影响因素对提高光伏发电效率及大规模发展有重要作用，国内外研究人员在这方面已经做了大量研究工作。

1 温度

太阳能电池的工作温度是由环境温度、封装电池组件特性、照射在组件上的日光照度以及风速等因素决定的。当风速一定时，随着照射强度的渐增，电池温度与环境温度的差值增大。硅太阳能电池输出功率随温度的升高而降低，温度每升高1℃，太阳能电池的峰值功率损失率约为0.35%～0.45%，太阳能蓄电池的性能也随温度的升高而严重下降。选址时应该尽量选择低气温地区，通常选择地表空旷，时常有气流流动的地方，尤其是中午太阳照射强度大的时候必须确保尽可能多的空气流经组件的背面，这样可以增加电池组件与空气的对流传输，防止组件温度过高。

2 风向、风速

风对太阳能电站的影响，主要体现在对组件温度、物理损坏和磨蚀与降尘影响。研究发现光伏电池工作温度对风速、风向非常敏感。因为太阳能光伏组件在北半球基本都朝南方向架设，所以最佳的风向是东西向。这样气流可以顺着太阳能组件陈列的巷道通过，对阵列构架的物理损坏比较小，且能够使气流顺利流通，起到降低温度的作用。但国外研究发现，在降尘严重的区域，随着风速增大，尘埃在电池上沉积的量就越多，这导致光伏电池的性能迅速下降。

3 降尘及沙尘暴

降尘对太阳能光伏发电影响很大。飘浮在空中的沙尘会使到达地面的太阳辐射量减少。沉积在太阳能电池表面的沙尘对电池性能的影响很大，国外很多学者对此做了大量研究。附着在光伏电池上的沙尘会反射部分到达电池的太阳辐射，降低电池的转化率，还会引起跟光装置失效。降尘对电池开路电流、最大输出功率、填充因子都表现出不良影响。研究还发现，细颗粒尘埃对电池性能降低程度比粗颗粒尘埃大很多。尘埃沉积在太阳能电池上的量越多，电池的性能降低越多，而且不同类型的尘埃对电池的影响也不同。尘埃沉积量随风速增加而增加，而沙尘暴对电站的影响就更大了，不仅会产生大量的降尘，还会对太阳能电池板产生磨蚀，对电池板物理损坏非常严重，还会对其他太阳能组件产生物理损坏。在选址时，应调查当地浮尘、扬沙和沙尘暴等天气情况以及年降尘量，选择降尘危害较小的地区。

4 阴影

太阳能电池的阴影是由周围物体（树木、电线杆、建筑物）投射到电池平板上的，飞鸟粪便和树叶等因素也会产生阴影。研究发现，光伏电池组件输出功率减小的原因很多，但最重要的是最高功率不匹配和阴影作用。

如果一个光伏组件部分被物体挡住，那么阳光被挡住的这些电池就会异于无阴影的电池。在电池串中，阴影电池减少了通过正常电池的电流，往往导致正常电池产生较高的电压，使阴影电池反偏运行。能量在阴影电池上的消耗导致电池P－N 结局部击穿。在很小的区域会产生很大的能量消耗，导致局部过热，或者称为“热点”，这会对组件产生破坏性结果。研究还发现，一个单独太阳能电池被完全处于阴影作用下，输出功率减少30%，电量的损失是由组件完全被阴影阻挡的面积决定的，而不是被阻挡电池的个数决定的。

故在选址时，应避免电站周围有高大建筑物、树木、电线杆等遮蔽物；如果附近经常有鸟类活动，也应设置驱赶鸟群的装置；还需保持地面干净，避免地面杂物被风吹上电池板。

太阳能资源评估太阳能资源评估是太阳能资源有效利用的重要前期工作，太阳能光伏电站选址首先就要考虑太阳能资源分布情况。太阳能资源分布特征对于电站系统的布局和太阳能利用效率非常重要。太阳能资源的数量一般以到达地面的太阳总辐射量来表示。太阳总辐射量与天文因子、物理因子、气象因子等关系密切。一直以来，太阳总辐射量是基于气候学方法求算的。目前，国内外应用最广的太阳能总辐射气候学方法是基于太阳总辐射和日照百分率的一元线性回归方程，即Angstrom 模式。其形式为：Q =Q0（a+bS/S0）式中：Q 为太阳总辐射；Q0为晴天太阳总辐射；S/S0为日照百分率；a，b为回归系数。国内外研究人员在此方程的基础上做了大量研究工作，主要是对a、b系数的确定。国外的Bennett、Davies、Penman根据不同地区的数据，计算出了不同地区的a、b系数；国内左大康等、翁笃鸣、王炳忠等曾先后根据不同时期的实测数据计算了适合中国的a、b值。高国栋等计算了全国不同地区的a、b值，发现a、b系数的分布与地理条件和气候都有密切的关系。孙治安等研究证实了当以晴天太阳总辐射作为起始值时，结果误差最小，可保证经验系数在空间分布上比较均匀，具有较高的计算精度。

有些研究人员在太阳能总辐射模式中加入各种气象要素，如云量、气温、降水、相对湿度等参数。还有些研究人员利用人工神经网络估算太阳总辐射，其模拟当地太阳总辐射取得不错的效果。对于气象站点稀少的广阔草原、荒漠地带，由于数据欠缺，上述的气候学方法局限较大，很多国内外研究人员利用卫星资料结合GIS和遥感技术反演地表辐射。

国内气象行业标准《太阳能资源评估方法（QX/T 89－2008）》根据太阳总辐射中的一些主要指标对

太阳能资源进行4种评估：

①太阳能资源丰富程度评估。以太阳总辐射的年总量为指标；

②太阳能资源利用价值评估：以各月日照时数大于6h的天数为指标；

③太阳能资源稳定程度评估：以一年中各月日照时数大于6h的天数最大值与最小值的比值为指标；

④太阳能资源日最佳利用时段评估：以利用太阳能日变化的特征作为指标。

评估具体计算方法和标准在气象行业标准《太阳能资源评估方法（QX/T89－2008）》中有详细说明。

国内外选址研究方法及模型太阳能光伏发电在国内起步比较晚，所以关于光伏电站选址方面的研究还比较少。但国内对太阳能热电站选址的研究较多，有很多研究方法可供借鉴。王劲峰等对全国太阳能热电站选址做了研究，通过结合太阳能法直辐射量、土地利用分布、水资源分布、社会经济分布以及政策税收等众多因素，提出了一个太阳能热电站选址的决策支持系统框架，并就其中的太阳能法直辐射调查进行了初步实验。这种决策支持系统框架很好，但没有对各个因素赋予权重，且由于很多因素数据无法获得，所以没有进一步研究及验证。赵明智对槽式太阳能热发电站选址做了研究，提出运用层次分析法建立槽式太阳能热发电厂选址的指标体系，并利用实际数据计算得出槽式太阳能热发电厂选址指标体系各因素的权重，最终建立了槽式太阳能热发电站选址系统。其对影响因素分析不全面，考虑因素比较少。国外在太阳能热发电选址方面也进行了大量的研究工作，研究比较成熟的为ITT模型。

国外太阳能光伏发电起步比较早，研究人员进行了大量的探索实践。

国外应用最比较广泛的是SOLARGIS 方法。这是国外发展的一种对可再生能源评估的方法。它可以根据一个地区的太阳能数据、风能数据、人口数据、距电网距离数据以及这个地区社会经济发展情况，通过综合分析这些数据可以算出这个地区适合发展哪种可再生能源，并对建站选址做出规划和评估。这种方法应用比较简便，但它主要是对宏观因素结合经济成本进行分析，考虑因素太少。

Kurokawa等 使用遥感技术对蒙古国戈壁地区大型光伏电站（VLS－PV System）适宜性做了研究。通过遥感技术对卫片进行处理，提取地表植被指数，分析地表覆盖种类，将不合适的地区筛选掉。这种方法对地表覆盖情况分类误差比较大，仅适合于戈壁地区的一些大型光伏电站。其考虑因子太少，且没有定量指标。

Carrion20世纪80年代对西班牙Andalusia市的并网太阳能光伏电站选址做了探索研究：首先运用测量数据做出太阳辐射数据库及分布图；再从城市中心以4km为半径划出一圆形区域；然后把不适宜的地区筛选出来，如公园、公路、居民区、坡地等；最后求出年平均温度分布图，并且计算出了年输出电力。它允许城市扩张，能减小电能在运输中的损耗，且对环境负面影响很小。它对小地区比较实用，但其对选址影响因素考虑不全面。

Aragonés－Beltrán把网络分析法应用到光伏电站的选址上。把大量因素都考虑进去，然后通过网络分析法把最重要的因素提取出来，使问题简化，这与决策者提出的标准做比较，结果比较满意。因为其涉及因素比较多，容易使各因素重要性分散而出现偏差。

Carrion等针对并网太阳能电站选址，建立了一个环境决策支持系统，该系统融合了多目标分析和层次分析方法以及GIS空间分析技术，同时考虑了环境、地形、地理位置、气候等多种因素。经过实地检验，得到了理想结果。但作者是以西班牙为例做模型和验证模型的，在应用到其他地区时，可能要增加考虑因素。比如，在荒漠地带把降尘因素考虑进去。不同国家和地区的政策导向，也必须考虑进去，因为当前很多国家和地区的太阳能光伏发电主要靠国家和地方财政补贴扶持3。

总结及展望选址的宏观影响因素和微观影响因素是选址研究方法和模型的基础参数，所以要加强对宏观影响因素的监测和数据的完善，并进一步研究在野外环境中，单个或多个微观因素对电站发电量影响的定量关系并进行优化，为选址模型完善提供重要参数。对于太阳能资源评估，目前方法虽然很多，但不是很精确，要从根本上解决这种问题，一要增加地面实测站点，尤其是太阳能资源丰富而数据缺乏的地区；二是改进计算方法，使计算结果更符合真实情况；三是对不同类型太阳能电池板在离网和并网情况下实际利用的太阳能进行评估，而不仅仅局限于总辐射的评估。

选址方法和模型虽多，但都有其各自的适用条件，所以要根据不同地方和环境选择合适的方法和模型。对选址模型要多做研究，充分考虑到选址的宏观影响因素和微观影响因素，并进一步完善其功能，使其更加趋向精准选址。最后把成熟的模型推广，并研发适合中国太阳能光伏电站的选址软件，为电站发展提供科学保障和规范。

中国太阳能资源区域分布呈从西北向东南递减的特点。最为丰富的地区分布在青藏高原及新疆、甘肃、宁夏、内蒙古等西北部省（区），尤其是青藏高原地区，由于其独特的地理环境和气候原因，使其成为中国太阳能资源高值中心。这些太阳能资源丰富区域大多是高原、沙漠、戈壁、草原，是中国环境最恶劣、生态最脆弱的地区，沙漠化、沙尘暴、大风、暴雪、高温及生态系统的脆弱性，是中国西北地区的特色，这些因素都对光伏电站选址造成不利的影响。反过来，大型太阳能电站的建设又会对生态系统以及景观造成不利的影响，而对气候条件较好地区如中国南方地区的影响较小，也易于恢复，对气候较差地区如中国西北部地区的影响较大，也更难恢复。另外，大型太阳能电站占地面积都在7hm ² 以上，其综合利用也应该受到重视。目前的选址模型并没有考虑到上述因素。这也是现有选址模型的不足，应结合中国实际情况，建立适合中国特点的选址模型，这将是我们研究的一个重要方向。中国拥有大面积的荒漠，在荒漠地区发展大规模太阳能光伏电站是国家未来重点发展方向之一，应尽快进行在荒漠地区发展大规模太阳能光伏电站的可行性基础研究。同时结合全球变暖趋势，预测中国未来太阳能分布情况，为将来电站选址及长远规划奠定基础