基于物理的发电量预测：弥合下一代光伏的建模差距

组件制造商正在实验室中突破30%效率壁垒，但为单结时代设计的标准发电量模型无法准确预测这些创新技术在现场的表现。缺乏可信的发电量预测，制造商难以向开发商、金融机构和独立工程师展示下一代技术的价值。需要基于物理的仿真方法来弥合从实验室纪录到可融资现场性能之间的差距。

钙钛矿-硅叠层电池和先进薄膜技术的最新进展正在不断突破实验室中的可能性边界。然而，对于将这些创新推向市场的制造商而言，仅有实验室效率纪录是不够的。开发商和独立工程师需要看到准确的现场性能预测，才会采用新的组件技术——而当前的建模软件难以提供这些预测。

标准发电量工具依赖简化因子来考虑光谱偏移和电气失配。这些近似方法对于标准硅组件已经足够，但在应用于下一代技术时则会失效——这些技术本身对太阳光谱高度敏感，或依赖复杂的电气架构来减轻遮挡影响。结果是，制造商投入大量资源开发的创新技术，反而被市场用来做采购决策的工具低估，甚至受到惩罚。

光谱挑战：叠层电池与薄膜

对于两端（2T）叠层器件，光谱变化不是一个微小的校正因子，而是性能的根本驱动力。

由于顶部和底部电池必须实现电流匹配，器件输出受限于产生最少电流的子电池。在实际环境中，太阳光谱在一天之内和季节之间不断变化。标准建模工具通常假设固定的光谱形状或应用简单的可降水量（PWV）校正，无法捕捉这些光谱变化引起的子电池间动态电流失配。

在IEEE PVSC上发表的研究表明，钙钛矿-硅叠层电池的光谱效应远强于PERC电池，如果建模不当，可能导致显著的发电量预测误差。

SunSolve通过在每个时间步进行完整的光谱求解来解决这一问题。通过将每个子电池的特定量子效率（EQE）与光线追踪的环境光谱进行积分，动态计算每层的精确电流生成。该能力还扩展到其他光谱敏感技术，例如CdTe（光谱偏移是其关键性能差异化因素）以及旨在调控入射光的新兴下转换材料。

M.D. Abbott et al., “Spectral correction in yield forecasts for two-terminal perovskite–silicon tandem modules.” IEEE 53rd PVSC 2025.

电气挑战：耐阴影架构

除了光谱物理之外，行业持续探索主动减轻失配损失的组件设计——例如”防遮挡”子串布局或”无热斑”设计。

验证这些设计的优势不仅仅需要几何遮挡因子，还需要求解完整的电气电路。标准工具通常应用线性”电气遮挡因子”来估算直射遮挡对组串的影响。这种方法往往无法捕捉复杂接线方案中旁路二极管和反向偏置击穿的非线性行为。

SunSolve采用光电耦合引擎，从子电池级别到完整组串求解等效电路。这使工程团队能够精确量化特定的耐阴影设计在部分遮挡事件（例如跟踪器扭矩管、局部污染或行间遮挡）中相比标准布局恢复了多少能量。

弥合可融资性差距

虽然基于物理的仿真为内部产品验证提供了必要的精度，但下游市场依赖于标准化报告来进行项目融资。

SunSolve旨在弥合这一差距。SunSolve Yield不仅可以计算年发电量，还专门设计为与PVsyst等行业标准解决方案协同工作。SunSolve可以自动计算基于物理的光谱失配修正系数、遮挡和透明度因子以及电气失配因子。

这一工作流程使制造商能够为独立工程师和客户提供经过验证的、可靠的输入参数，用于他们自己的财务模型，以基于器件实际物理特性得出的数据替代保守的默认假设。

统一的”数字孪生”：连接研发与部署

采用基于物理的工作流程提供了一个战略优势：它统一了研发团队和产品团队各自不同的目标。

制造商无需分别维护电池效率（研发团队）和发电量（产品团队）的独立模型，而是可以使用单一的数字孪生。研发团队可以使用该模型来虚拟原型化电池变体（例如优化钙钛矿带隙或层厚度），专门针对目标市场的最大发电量进行优化，而不仅仅是STC效率。同一个经过验证的模型随后被用于预测现场性能，确保产品开发由对终端客户最重要的指标驱动：发电量。

观看完整演讲，了解我们如何对这些先进物理进行建模：

Malcolm Abbott博士详细讲解SunSolve的垂直集成仿真流程，从硅片级光学和电池级等效电路，到组件数字孪生和完整系统发电量预测。