支持 SunSolve Yield 的研究
SunSolve Yield 与 SunSolve Power 采用同一物理引擎，只是从电池尺度扩展到系统尺度——因此相关证据涵盖从单个器件的实验室测量，一直延伸到整个方阵的现场实测。
与双面跟踪系统实测结果高度一致
在一项合作研究中，FTC Solar 与 PV Lighthouse 发现 SunSolve Yield 能够准确还原太阳能跟踪器的光学特性 [1, 2]。上图绘制了晴天条件下双面 1P 跟踪系统前后侧辐照度的模拟值与实测值。
如图所示，并结合较低的 MBE 与 CRMSE 可知，模拟与实验结果高度一致。除了能预测辐照度的总体升降趋势外，光线追踪还准确再现了由两个复杂因素引起的二阶效应：一是保守的反向跟踪算法使得光线在清晨与傍晚落入行间；二是相邻组件前表面反射到背面阵列平面探测器上的光线。
同一次 FTC Solar 仪器化测量活动同时产出了此处的光学结果与第 04 节的热学结果——一个场地带来两类相互独立的验证。已发表的论文 [2] 以热学工作为题，辐照度对比结果包含在该论文之中。
前后辐照度的模拟值与实测值对比，辐照计布置于扭矩管轴处及阵列平面
FTC Solar 的一个仪器化双面 1P 单轴跟踪器场地
一个晴空日，按全天时序解析；取自更长期的测量活动
2022 年发表的光线追踪光学模型
经独立工程师评审
ICF Resources 作为独立工程师，评审了 SunSolve Yield 的总体仿真方法，以及由此推导 PVsyst 四项双面修正因子的方法。ICF 认为两者均“恰当，且符合行业公认的光伏建模实践”。
该评审由 Nextpower 委托开展。它审查的是方法本身，而非用现场实测对其进行验证；评审在给出结论的同时，也记录了该方法的假设与局限。
对仿真方法及因子推导流程的方法学评审
由 ICF Resources 开展的案头评审，受 Nextpower 委托
2026 年完成
当前的因子推导流程。并非现场验证
我们可应要求向开发商、EPC、IPP 及独立工程师提供完整报告。
导入 PVsyst 的双面因子
开发商经常使用 SunSolve Yield 来确定 PVsyst 以及 SolarFarmer、PlantPredict 和 SAM 等其他发电量软件所需的双面因子。
确定这些因子的方法在 Array Technologies、CFV Solar 与 PV Lighthouse 的合作研究中得到了评估 [3, 4]。SunSolve 模拟先在 CFV Solar 测试场地针对 Array Technologies 单轴跟踪器进行了验证，随后用于确定该跟踪器专属的双面输入参数。将这些因子输入 PVsyst 后，Array Technologies 得出结论：在为期 16 天的测试中，两套双面系统的净发电量可匹配至 ±0.3% 以内。
两套双面系统的净发电量：实测值与由 SunSolve 推导因子驱动的 PVsyst 结果对比
一个场地、一台跟踪器：CFV Solar 测试场地上的 Array Technologies 单轴跟踪器
为期 16 天的测试
2020 年当时的推导流程。因子数值仅适用于该跟踪器与场地，不可移植
2020 年的跟踪器与推导流程，不一定能与当前生成的因子直接比较。关于这些数值为何不能在项目之间通用，请参见 PVsyst 双面因子页面。
组件温度误差降低两到三倍
SunSolve Yield 提供可选的高级热模型，是对大多数软件所采用的标准 Faiman 模型的扩展。在与 FTC Solar 的合作研究中，这些模型可将模拟组件温度的误差降低两到三倍。FTC Solar 的结果来自与第 01 节光学验证相同的仪器化测量活动。5B 也将 SunSolve 的热模型用于 Maverick 系统的模拟研究，该工作仅为模拟。
下图绘制了与 FTC Solar 合作的单轴跟踪器研究中，预测与实测的组件温度 Tm [2]。Model 5 代表标准 Faiman 模型所能达到的最佳拟合，其预测 Tm 的不确定度为 ±6.6 °C。高级模型大幅降低了该不确定度；最先进模型仅为 ±2.8 °C。所引误差为 95% 置信区间。
组件温度的模拟值与实测值对比：Faiman 模型与高级模型（FTC Solar）
FTC Solar 单轴跟踪器（实测）；5B Maverick（仅模拟）
FTC Solar 场地的连续仪器化测量
2022 年发表的热模型（FTC Solar）
LONGi 在《Nature Energy》上用世界纪录电池检验了该引擎
LONGi 在发表于《Nature Energy》的论文中，比较了其世界纪录硅异质结太阳能电池的模拟与测量结果 [5]。如下图所示，其模拟 EQE（蓝色区域边缘）在所有波长上均与实测值（红色符号）吻合。这使他们对 SunSolve 损失分析结果具有高度信心。
全光谱范围内外量子效率的模拟值与实测值对比
单个器件：LONGi 效率为 26.81% 的硅异质结电池，由 LONGi 测量
实验室测量，2023 年发表
电池级光学与电学仿真。并非系统发电量验证
同一框架，经文献广泛检验
SunSolve Yield 使用的光学光线追踪框架最初由 PV Lighthouse 于 2015 年创建。此后，业界领先的光伏企业与研究机构的研究人员对其进行了检验，累计发表了超过 100 篇学术论文，应用并验证了他们对光伏电池、组件与系统的 SunSolve 模拟。完整列表见学术出版物页面，可在该页核对数量。
与 PVsyst 及其他传统发电量模型的差异
发电量预测包含许多相互关联的模型：太阳光谱模型、从天空到组件的辐照转置模型，以及电池与组件的电学和热学行为模型。
在理想条件下，例如无限大方阵中无阴影、无失配的中央单面组件，SunSolve Yield 与 PVsyst 给出完全一致的结果。检验光线追踪引擎的一项基本测试正是能否重现这种情形：在没有支架结构、组件之间无间隙且光源各向同性的条件下，视因子法可给出前后表面的精确辐照度，从而为光线追踪提供比对基准。结果确实一致，这表明在两者假设重合之处，二者是自洽的。
但随着场景变得更加复杂——双面组件、支架结构造成的阴影与反射、组件之间的间距——SunSolve Yield 的结果与 PVsyst 的差异会越来越大。我们在这份演讲中解释并量化了差异的来源 [1]。
参考文献
- [1] McIntosh, K.R., Abbott, M.D., Sudbury, B.A. “Differences between advanced and conventional models in bifacial yield simulations,” PVPMC 研讨会，盐湖城，2023。演讲
- [2] McIntosh, K.R., Abbott, M.D., Sudbury, B.A., Aneja, S., Bowman, M., Brown, L., Kahane, B., Nicholas, N. and Nolde, K., “The influence of wind and module tilt on the operating temperature of single-axis trackers,” 2022 IEEE 第 49 届光伏专家会议（PVSC），第 1033–1036 页。该论文同时包含 FTC Solar 测量活动的光学与热学结果。PDF
- [3] Crimmins, J., McIntosh, K.R., Creasy, L., Lee, K. “Field testing meets modelling: validated data on bifacial solar performance,” 白皮书，CFV Solar、PV Lighthouse、Array Technologies。白皮书
- [4] Passow, K., Lee, K., Creasy, L., Sharp, J., Nagyvary, J., McIntosh, K.R., Abbott, M.D., Sudbury, B.A., Crimmins, J. and Zirzow, D., “Estimating bifacial loss factors for annual utility scale simulations,” 2020 年第 47 届 IEEE 光伏专家会议（PVSC），第 2348–2349 页。
- [5] Lin, H., Yang, M., Ru, X. et al. Silicon heterojunction solar cells with up to 26.81% efficiency achieved by electrically optimized nanocrystalline-silicon hole contact layers. Nat Energy 8, 789–799 (2023). doi.org/10.1038/s41560-023-01255-2
SunSolve Yield
唯一能够模拟从太阳能电池到年度发电量的基于物理过程的仿真模拟平台。