大容量太阳能光伏发电站交流输出功率计算方法研究
光伏发电机组输出功率的相关计算公式-csdn
光伏发电机组输出功率的相关计算公式-csdn 光伏发电机组输出功率的计算公式如下：
P = A × G × η
其中，P表示发电机组的输出功率（单位为瓦特W），A表示光伏
发电机组的面积（单位为平方米m²），G表示光照强度（单位为瓦特/
平方米W/m²），η表示光伏发电机组的转换效率（单位为百分比%）。
拓展内容：光伏发电机组的输出功率还受到其他因素的影响，并
可通过考虑这些因素来增强计算的精确度。
1.温度影响：光伏电池的温度升高会降低转换效率，因此在计算
输出功率时，可以考虑光伏电池温度的影响，并结合温度系数来进行
修正。
2.组串效果：光伏发电机组通常由若干个组串组成，每个组串都
有自己的输出功率，而整个光伏发电机组的输出功率是由各组串的输
出功率之和得到的。
3.阴影效应：当光伏发电机组受到阴影时，阴影部分的光照强度较低，因此会降低整个光伏发电机组的输出功率。
可以考虑阴影区域的面积以及阴影系数来进行修正计算。
4.方向角和倾斜角：光伏发电机组的输出功率还与太阳光的入射角度有关。
根据所在地的纬度以及光伏发电机组的安装方式，可以计算出太阳光的入射角，并结合入射角修正系数来计算输出功率。
需要注意的是，以上只是一些常见的因素。
实际计算的精确度会受到更多因素的影响，因此在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的计算公式和修正系数。
光伏发电量计算的方法
光伏发电量计算的方法光伏发电已经成为当前环保的重要手段，对于减少碳排放、推动可持续发展具有重要意义。
光伏发电站发出的电能，一部分供人们使用，另一部分则会通过电网进入千家万户。
那么，光伏发电量是如何计算的呢？光伏发电量计算方法有两种，分别是在逆流传输模式和直接输出模式。
在逆流传输模式中，光伏组件产生的电能需要通过逆变器转换成交流电，然后送至公共电网。
这种模式适用于我国大陆地区，因为大陆地区的光伏资源主要集中在西北地区，离东部用户较远。
在逆流传输模式中，需要安装大量的高压电缆将电能输送到东部地区。
在直接输出模式中，光伏组件产生的电能不经过逆变器直接输出给用户。
这种模式适用于大陆地区、屋顶有较大面积的住宅小区或商业建筑等。
在直接输出模式中，需要安装光伏组件、开闭器、保护器等设备。
光伏发电量还可以通过另一个方式计算，即自发自用模式。
在这种模式下，光伏组件产生的电能只供本地区使用，不进入电网。
这种模式适用于离电网较近的地区，例如农村居民住宅或屋顶有较大面积的住宅小区等。
无论哪种模式，光伏发电量计算方法的共同点是，都需要测量光伏组件在单位时间内的电量。
根据光电效应或者光化学效应，光伏组件可以将太阳光照射下的光能转化为电能。
因此，光伏组件的电量与太阳光照强度、光伏组件的面积、光伏组件的倾角等因素有关。
光伏发电量计算方法的应用非常广泛，不仅可以为人们提供清洁的能源，还可以降低能源成本。
在我国，光伏发电已经成为国家扶持的一个重点领域，政府通过一系列的政策和补贴，鼓励企业和居民投资建设光伏发电项目。
总之，光伏发电量计算方法是评价光伏发电性能的重要指标，也是光伏发电技术不断进步的重要依据。
通过科学合理的计算方法，可以更好地衡量光伏发电的发电量，从而推动光伏发电技术的发展，为人们提供更加清洁、可持续的能源。
光伏发电系统输出功率分析
光伏发电系统输出功率分析对于目前光伏发系统输出功率还不完善，因为光伏发电系统的成本较低，采用最大功能的控制，对于光伏发电系统的控制方案较少，主要就是针对光伏发电系统输出功率短期预测技术进行分析，在持续提升发电系统输出功率短期预测技术的情况下，最大相对的提升光伏发电系统的发电技术，更好的节约能源减少资源浪费，同时还可以有效的保护环境。
1太阳能光伏发电技术的原理及运行方式对于太阳能光伏发电中太阳能是主要能源，通过运用光伏电池将太阳能进行有效的吸收，对于太阳能光伏发电系统主要就是通过简单的光伏特效应，在接触到太阳光线的时候，对于光伏电池也就会自动吸收光能，也就是将光能转化为电子。
在对电场的控制过程中，空穴与光生电子发生隔离，采用电荷累积到一定的水准后也就会聚集成光生电压，这也就是所谓的光生伏特效应，在对电场建设的时候通过电场接受负载后也就会导致汇聚成光生电压，成功将太阳能转化为电能。
同时对于太阳能光伏发电系统也就是将太阳能装换为电能的主要装置，这也装置也被称为太阳能发电系统，一般我们将地面太阳能转换为电能，可以分为联网运行方式和离网运行方式两个方面。
所谓的离网太阳能光伏发电系统也就是指在没有公共电网相接的光伏发电系统，他是一种相对的光伏发电过程，很多时候都是运用在农村和公共电网很难覆盖的偏远地区，对于一些牧区及海岛照明也通常会选用这一独立的太阳能光伏发电系统。
同时对于这种情况还有很多时候运用在一些特殊气象台的中转继电中心，离网太阳能发电系统主要就是就是对特殊地区的用电提供方便。
联网太阳能光伏发电系统也就是与公共电网相连接的光伏发电系统，通过并网光伏发电的方式将太阳能装换为交流电，它与电网电压同频同相，在与电网相连的过程中实现电能的输送。
太阳能光伏发电技术涉及到太阳能电池技术、光伏阵列最大功率跟踪技术、孤岛效应检测技术以及聚光光伏技术等。
商业化发电阶段有着显著的规模化特征，无论是联网运行还是离网运行都构成了电力工业的重要组成部分，它们势必将成为太阳能光伏发电领域的核心技术格局。
太阳能光伏系统中的功率最大化算法与优化方法
太阳能光伏系统中的功率最大化算法与优化方法在当今世界上，能源紧缺和环境污染日益严重的问题，已经引起了全球的关注。
因此，可再生能源被广泛认为是未来能源供应的重要途径之一。
太阳能作为一种清洁、绿色的能源形式，越来越受到人们的重视和热爱。
太阳能光伏系统是利用太阳能进行发电的装置。
光伏组件是光伏系统的核心部件。
然而，光伏系统在不同的环境条件下，如光照、温度等因素的影响下，其发电功率表现与理论最大功率差别较大。
因此，针对光伏系统中的功率最大化问题，研究并设计一种有效的算法与优化方法，对于提高太阳能光伏系统的发电效率具有重要意义。
太阳能光伏系统中的功率最大化问题可以归结为优化问题。
其目标是最大化太阳能光伏系统输出的电能。
为了实现这一目标，需要研究和设计一种合适的算法和优化方法。
下面将介绍几种常用的功率最大化算法与优化方法。
首先，最常见且简单的方法是使用模糊控制算法。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以通过模糊推理实现对光伏系统中各个参数的优化调节。
该方法根据当前光照强度和温度等因素，调整光伏组件的工作状态以实现电能的最大输出。
但是，模糊控制算法需要依赖专家经验和模糊规则库，对于复杂的光伏系统很难获得理想的效果。
其次，遗传算法也是一种常用的功率最大化算法。
遗传算法是一种模拟生物遗传和进化过程的优化算法。
它通过随机生成的个体进行迭代搜索，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化个体的适应度，最终找到最优解。
在光伏系统中，遗传算法可以通过调整光伏组件的工作参数，如输入电流、输出电流等，以最大化系统的发电功率。
遗传算法相对于模糊控制算法，具有更好的全局搜索能力和较高的收敛速度，但是算法的参数设置和计算复杂度较高，需要较大的计算资源支持。
另外，人工智能算法如神经网络算法也被应用于太阳能光伏系统的功率最大化问题中。
神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和工作方式的算法，具有非线性映射和自适应学习能力。
在光伏系统中，神经网络可以通过学习和优化，得到光照、温度等环境因素对光伏组件发电效率的影响规律，从而实现对光伏组件工作状态的最优调节。
光伏逆变器输出功率计算
光伏逆变器输出功率计算
光伏逆变器的输出功率计算需要考虑多种因素，包括光伏组件的电压、电流、温度等因素，以及逆变器的效率、输入电压范围、最大功率点跟踪技术等因素。
下面介绍一种简单的计算方法：
1. 根据光伏组件的特性曲线，确定当前光照条件下的最大功率点电压和电流（Vmp和Imp）。
2. 根据光伏组件的温度特性曲线，计算出当前光伏组件的温度。
3. 根据逆变器的输入电压范围和最大功率点跟踪技术，确定当前逆变器的输入电压和电流值。
4. 根据逆变器的效率曲线，计算出当前逆变器的效率。
5. 根据公式 P = V x I x Eff，计算出逆变器的输出功率（P），
其中V为当前的逆变器输入电压，I为当前的逆变器输入电流，Eff为当前逆变器的效率。
需要注意的是，上述方法中所得到的输出功率只是理论值，实际功率还受到光伏组件和逆变器等其他因素的影响，如接线损失、温度效应、阴影等。
因此，在实际应用中，需要采用更加精细的方法进行测量和计算。
光伏发电系统参数计算方法
光伏发电系统参数计算方法光伏发电系统是一种通过太阳能将光能转化为电能的设备。
它可以广泛应用于各种场所，如家庭、商业、工业等。
在设计一个光伏发电系统时，需要计算一系列的参数来确定系统的大小和输出能力。
下面将介绍一种常用的参数计算方法。
首先，确定光伏发电系统的负载需求。
这需要确定系统需要为多少设备提供电力以及每个设备的功率需求。
根据负载需求确定系统的总功率需求。
接下来，确定系统的每日发电能力。
这需要考虑到当地的太阳辐射量以及光伏组件的效率。
可以通过研究气象数据和太阳能地图等方式来估计每天可获得的太阳能量。
然后，计算系统的最大功率需求。
这是指系统在最大日照条件下所需要的功率输出能力。
它可以通过将系统的总功率需求除以太阳能组件的效率来得到。
接下来，计算系统的装机容量。
装机容量是指系统所需要的太阳能组件的总面积。
它可以通过将系统的最大功率需求除以每个组件的功率输出来得到。
然后，计算系统的储能容量。
光伏发电系统通常需要一个储能设备来存储白天产生的电能，以供夜间或阴天使用。
储能容量可以通过系统的每日发电能力除以系统的最大功率需求来得到。
接着，计算系统的逆变器容量。
逆变器是将光伏组件产生的直流电转换为交流电的设备。
它的容量应该至少等于系统的总功率需求。
最后，确定系统的光伏组件数量和布局。
这需要考虑到组件的尺寸和安装方式，以及系统的装机容量和逆变器容量。
可以通过将系统的装机容量除以每个组件的功率输出来得到组件的数量。
在实际应用中，还需要考虑到其他因素，如系统的可靠性、成本和空间限制等。
这可能需要对参数进行适当的调整和优化。
总之，光伏发电系统的参数计算方法包括确定负载需求、每日发电能力、最大功率需求、装机容量、储能容量、逆变器容量和光伏组件数量和布局。
这些参数的计算可以帮助我们设计和构建一个合理高效的光伏发电系统。
太阳能光伏发电池功率输出预测研究
太阳能光伏发电池功率输出预测研究近年来，太阳能光伏发电日渐成为清洁能源领域的重要组成部分，它具有节能环保、可再生性、免费等显著优点。
然而，由于天气等自然因素的限制，太阳能光伏发电的输出功率不稳定，这极大地影响了电网系统的稳定性和发电的经济性。
因此，如何准确地预测太阳能光伏发电的功率输出，成为了一个重要的研究方向。
一、功率输出预测的重要性现在，光伏发电已经被广泛应用于家用、商业、政府和产业用途。
然而影响它正常运行的因素很多。
因此，太阳能发电的预测能够更好地控制和减少这些因素对光伏发电的影响，并且利用太阳能光伏发电进行电力负荷调节有着非常实际的意义。
预测功率输出的可靠性和准确性，对于发电站的运行和发电计划的制定都非常重要。
二、现有的功率输出预测方法1. 基于天气预报的模型这种预测方法通过对天气的预测来预测太阳能光伏发电的输出功率。
它使用天气数据，例如日照，雨量，风速和风向等，在不同时间段内计算出光伏发电输出的预测值。
该方法可以提供小时、日或月的输出功率预测。
2. 基于统计学模型的预测这种方法利用历史的能量输出信息来预测未来的能量输出。
通过对光伏发电历史数据的分析，可以建立一些模型，例如ARIMA、ANN、SVR等，进行功率输出的预测。
这种方法有着很好的预测能力，可以有效地预测短期（几个小时）和长期（几天至几周）功率输出变化。
3. 基于机器学习的预测这种方法利用独立的光伏功率数据和天气信息来进行功率输出预测，并使用机器学习算法来实现。
这种方法使用算法来学习光伏功率对天气和其他因素的依赖关系，并在此基础上预测光伏功率输出。
该方法需要大量的历史数据，因此，随着数据积累，其预测效果将会更加准确。
三、预测模型的构建这里我们选用结合了机器学习和天气预报的模型进行预测。
流程如下：1. 数据获取：获取太阳能光伏发电站历史输出功率、温度、湿度等天气因素数据，并将数据清洗。
2. 特征提取：利用数据分析方法提取和预处理数据中的主要频率成分和特征。
光伏发电系统计算方法
光伏发电系统计算方法1.功率的计算光伏发电系统的功率计算主要涉及到光伏组件和逆变器的功率。
首先，需要确定光伏组件的额定功率。
光伏组件的额定功率通常在组件上标识，单位为瓦特（W）。
如果系统中使用多个光伏组件，可以将每个组件的额定功率相加，得到系统的总功率。
其次，需要确定逆变器的额定功率。
逆变器是将直流电转换为交流电的装置，逆变器的额定功率应等于系统中所有光伏组件的总额定功率。
逆变器的额定功率一般在逆变器上标识，单位为瓦特（W）。
最后，需要考虑系统的损耗。
系统的损耗包括光伏组件的温度损耗、电线传输损耗和逆变器效率损耗等。
通常，可以根据光伏组件和逆变器的技术参数，结合实际情况给出相应的损耗率。
2.能量的计算首先，需要获取太阳辐射量的数据。
太阳辐射量通常用辐照度来表示，单位为瓦特每平方米（W/m²）。
可以通过气象台或太阳能资源地图等方式获取所在地区的太阳辐射量数据。
然后，需要计算光伏组件的转换效率。
光伏组件的转换效率指的是光伏组件将太阳辐射转换为电能的能力。
光伏组件的转换效率一般在组件上标识，通常在15%到25%之间。
最后，需要考虑系统的损耗。
系统的损耗包括光伏组件的温度损耗、电线传输损耗和逆变器效率损耗等。
损耗率可以根据光伏组件和逆变器的技术参数给出。
能量的计算公式为：能量=太阳辐射量×光伏组件的转换效率×（1-损耗率）3.系统容量的计算系统容量=总用电量/（太阳辐射量×光伏组件的转换效率×（1-损耗率））其中，总用电量的单位为千瓦时（kWh），太阳辐射量的单位为瓦特每平方米（W/m²），光伏组件的转换效率和损耗率需要根据具体情况给出。
综上所述，光伏发电系统的计算方法主要包括功率的计算、能量的计算和系统容量的计算。
这些计算方法可以帮助工程师和设计人员确定光伏发电系统的参数，确保系统能够稳定产生电能。
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第37卷 第8期2009年8月Vol .37 No .8Aug . 2009大容量太阳能光伏发电站交流输出功率计算方法研究龚春景(上海电力设计有限公司,上海 200025)摘 要:根据大容量光伏发电站系统构成及工作原理,推导研究光伏发电系统逆变器后交流输出功率的计算办法,将逆变器后最大交流输出功率归纳为光伏系统安装容量与综合修正系数的乘积,为合理选择光伏系统逆变器及交流升压系统设计容量提供依据。
关键词:光伏发电站;太阳辐射;最大交流功率作者简介:龚春景(19722),男,高级工程师,从事新能源发电工程设计。
中图分类号:T M614;T M615 文献标志码:A 文章编号:100129529(2009)0821309204Research on the ca lcul a ti on m ethod of l arge capac ity sol ar energy PVpower genera ti on st a ti on w ith AC outputG ON G Chun 2jing(Shanghai Electric Power Design I nstitute Co .L td .Shanghai 200025)Abstract:Based on the structure and operating p rinci p les of large capacity s olar energy P V power generati on stati on,the calculating method of the out put power could be worked out .The maxi m u m AC out put foll owing the inverter is the p r oduct of installati on capacity and the overall modificati on coefficient .It could hel p t o choose app r op riate inverterand the design capacity of the AC voltage boosting syste m.Key words:P V power generati on;s olar radiati on;max AC power 目前国内大容量光伏发电站项目一般都以商业模式运行,企业投资回报依靠政府给予的太阳能上网电价。
对大容量光伏发电站,接入系统一般都要求采用10kV 或更高的电压等级并网,因此通过对光伏发电系统交流输出功率计算方法研究,合理选择大容量光伏系统逆变器及交流升压系统设计容量,既可以降低工程造价又能提高电站总的输出电量,可有效提高光伏发电站运行后的经济效益。
图1 光伏发电系统1 大容量并网型太阳能光伏站系统构成大容量并网太阳能光伏发电站一般由光伏发电和交流升压并网两部分组成(发电的流程见图1)。
整个太阳能光伏发电系统由太阳能阵列、并网逆变器及升压并网装置等组成。
太阳能通过光伏组件转化为直流电力,通过直流配电箱汇集至并网型逆变器,由逆变器将直流电能转化为与电网同频率、同相位的正弦波电流。
由于大容量光伏发电系统输出功率较大,根据接入系统要求,直流逆变为交流后,需通过变压器升压至10kV 或更高的电压等级后,再接入当地公共电网。
(1)光伏电池组件光伏电池组件由多个太阳能电池片(单元)进行耐候性封装后构成,根据太阳能电池片串、并联的数量的不同,可以获得不同输出功率、电压的光伏组件。
太阳能电池阵列由若干个太阳能组件串联及并联连接构成,串、并联的数量决定了光伏阵列的输出功率。
太阳能电池组件输出电流—电压特性[1]如图2,图2中所示的I 2V 曲线是组件标准状态下电流、电压输出特性,最佳工作点是得到最大输出功率时的工作点,此时的最大输出功率是最大输出电压(V p m )与最大工作电流(I p m )的乘积。
在光伏组件实际工作中,通过逆变器对组件输出电压的不断调整,促使组件工作点尽量接近最佳工作点。
13102009,37(8)图2 太阳能电池组件输出电流—电压特性对一般常用的晶体硅光伏组件,输出功率一般与光照强度成线性关系,光照强度越大组件输出功率也越大,反之亦然,参见图3。
图3 组件光照强度—输出功率特性同时光伏组件输出功率与其表面温度密切相关,温度变高,输出功率下降,呈现负的温度特性[2]。
组件的温度特性可见图4。
当天气晴好时,受到阳光直接辐射的组件表面温度要显著高于环境温度,因此在夏季,虽然光照强度要高于其它季节,但是实际最大输出功率却要小于春秋季节。
图4 组件温度—输出功率特性(2)逆变器并网型逆变器是将太阳能电池组件产生的直流电能转化为与电网同频率、同相位、同电压的正弦波电流,由将直流电转化成交流电的逆变部分和当系统发生故障时保护系统的并网保护装置两部分构成。
逆变效率是衡量逆变器性能参数的重要指标。
2 光伏发电系统交流输出功率计算方法研究根据光伏发电系统的构成以及光伏组件的光电转换特性,光伏发电系统逆变器后交流输出功率取决于太阳总辐射强度及逆变器效率,同时又受到多种因素影响,故N el =E q AηηT ηi ηn ηl ×10-3(1)η=P A Z ×103E S A×100%(2)式中 N el ———光伏发电系统逆变器后交流输出功率,k W ;E q ———太阳辐射强度,W /m 2;A ———组件安装面积,m 2;η———组件转换效率,太阳能光伏组件将太阳能转换成电能的能力;ηT ———组件转换效率温度修正系数;ηi ———组件安装方位角、倾角修正系数;ηn ———逆变器效率系数;ηl ———线路损失修正系数;E S ———标准状态下的日照强度[3],E S =1000W /m 2;P A Z ———光伏系统的安装容量,光伏系统中太阳能组件标准输出功率的总和,k Wp 。
将式(2)代入式(1),可以得到N el =ηq ηT ηi ηn ηl P AS =ηz P A Z(3)式中 ηz ———光伏发电系统逆变器后交流输出功率综合修正系数,ηz =ηq ηT ηi ηn ηl ;ηq ———光强系数,ηq =E q E s。
当光伏发电系统中光伏阵列布置方案确定、逆变器选型结束后,逆变器后最大交流输出功率只取会受到光强系数和组件转换效率温度修正系数的影响。
2.1 光强系数国内进行太阳辐射要素观测的只有气象部门,从收集到的多个国内气象站观测资料情况来看,一般各月最大辐射观测值都较大,以宝山气象站为例,1994～2007年各月最大辐射平均值统计结果如表1。
从表1中可以看出,3～10月份最大辐射值都超过1000W /m 2;6月份最大辐射值为1313W /m 2,接近1981年世界气象组织(WMO )推荐的太阳常数最佳值1367±7W /m 2,这从理论上分析是不可能出现的,因此最大太阳总辐射强度不能选用气象站的观测资料。
美国宇航局(NAS A )提供的太阳辐射资料是通过太空卫星观测后再换算成地面数据,会与地面直接测量数据之间存在一定的误差,根据对多龚春景 大容量太阳能光伏发电站交流输出功率计算方法研究1311个气象站总辐射量观测数据与NAS A 数据之间比较,一般都误差较小,因此NAS A 提供的卫星观测资料具有一定的参考价值。
NAS A 所提供的辐射强度是各月晴朗日(云层覆盖低于10%)的最大辐射强度的平均值,故最大辐射强度需要用1～1.11的云层修正因子对其进行修正,修正因子实际取值应结合当地的气候特点。
2.2 组件转换效率温度修正系数组件转换效率温度修正系数ηT 可表示为ηT =1+ψw Δt(4)式中 ψW ———峰值功率温度系数,按组件性能参数值,一般为-0.28%/K ～-0.32%/K 左右;Δt ———标准温差,组件表面的运行温度—组件标准温度(25℃),℃。
组件表面的运行温度与当地的环境温度有关,由于受阳光直接辐射,其表面温度要显著高于当地环境温度,且环境温度越高,温差值越大。
这主要是由于环境温度越高,组件散热能力越差,组件表面热量聚集导致温度升高。
表1 各月最大平均辐射值W /m2指标1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月宝山气象站观测数据79193610751170127313131270126112221070844755美国宇航局1)535639745790842840876810761644542518偏差(%)32.431.730.732.533.936.031.035.837.739.835.831.4注:1)为各月晴朗日(云层覆盖低于10%)的最大辐射强度的平均值(1983年7月～2005年6)。
表2 最大交流输出功率综合修正系数ηz指标1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月光强系数0.5940.7100.8270.8780.9350.9330.9730.9000.8460.7160.6020.576组件转换效率温度修正系数 1.015 1.0090.9890.9590.9370.9240.9090.9110.9250.9430.9690.998方位角、倾角修正系数 1.363 1.254 1.150 1.062 1.0050.9790.990 1.036 1.109 1.206 1.321 1.395逆变器效率系数0.960.960.960.960.960.960.960.960.960.960.960.96线路损失修正系数0.990.990.990.990.990.990.990.990.990.990.990.99输出功率综合修正系数0.7810.8540.8940.8500.8370.8020.8320.8070.8250.7740.7330.7632.3 组件安装方位角、倾角修正系数无论是气象站还是美国宇航局所提供的辐射值都是水平面上的太阳辐射观测数据[4],必须通过换算,来得出一定安装倾角和方位角的太阳能电池阵列上的太阳辐射强度。
阵列安装方位角、倾角修正系数ηiηi =E d +E TE q(5)式中 E T ———电池阵列面上太阳直射辐射值,W /m 2。
E d ———散射辐射值,指太阳辐射经过大气散射或云的反射,从天空2π立体角以短波形式向下,到达地面的那部分辐射,晴朗日散射辐射值占比很小,可忽略[5]。
E T =E q ·sinθ/sin H A (6)式中 θ———太阳能电池板与太阳入射光线之间的夹角,°;H A ———太阳高度角,°。