德国亥姆霍兹国家研究中心(HZB)的研究人员开发出一种用于部署双面太阳能电池板的照度模型。他们声称这一模型有助于降低大型光伏项目的平准化能源成本(LCOE)。
他们提出的这一模型以贝叶斯优化方法为基础。该方法基于贝叶斯定理——这个简单的数学公式能够用于计算条件概率，并根据添加的新的相关证据对现有结论加以更新。
科学家们表示，这个模型涵盖了影响双面光伏电站LCOE的一系列参数，包括光伏部件、土地成本、组件之间的距离、倾角、反射率和天气情况。
科学家们应用该算法计算了位于西雅图(暖温带地中海气候)、达拉斯(湿润的亚热带气候)、莫哈韦沙漠(炎热的沙漠气候)和古巴哈瓦那(热带气候)的四个太阳能电站附近三处地点的年发电量。“我们计算了最佳的组件倾角和组件距离，得出了各种组件与土地成本比的最小LCOE，”研究人员说。“我们发现，我们计算出的最优值强烈取决于组件与土地成本比和地理位置。”
这个德国科研团队认为，关于最佳组件距离和倾斜角度的现有经验法则可能应当重新考虑。
“这些规则并未考虑到土地成本和发电量之间的经济权衡，也没有考虑到不同地点不同的典型天气模式(如冬季多雾)，”他们论述道。
他们在最近发表在期刊《可持续能源与燃料》(Sustainable Energy & Fuels)上的论文《利用贝叶斯优化尽量降低双面太阳能电池面板阵列的平准化能源成本》中描述了这一算法。
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