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设备精度
预测结果中的不确定性，改进模型，以及模型的系数估计从测量。预测结果的不确定性是模型中使用的数据和计算不确定性的聚集。这些预测需要到什么样的精度？Clifford W. Hanse博士将带来建模过程以及
企业，在全球处于领先地位。Nils Szymczak先生将从电站设计、设备选型、安装调试等方面对国内外EPC进行比较，敬请关注Nils Szymczak先生带来的：分布式光伏电站全过程的质量控制。
瓶颈和挑战，如运行状况不精确 ，故障点多定位难 ，规模运营挑战大。对设备的信息采集与监控，精度低，数据基本不分析。 华为采用大道至简的理念，通过创新组网和新的技术，在成本情况下，使电站效率从79%提升到
。发电量提升5%，意味着内部投资收益率（IRR）提高2～3个百分点，投资收益的提升非常可观。智能组串逆变器，具有高精度传感器，加上软件差分算法，可以获得0.1%的检测精度。为全数字化精确检测和大数据样本
登场介绍。另外全球烧结炉龙头，Despatch则将分享最关键烧结工艺在高效电池中的应用进展。一向以高精度及低银浆耗量特色著称的网印设备ASM/DEK，其技术长亦将带来网印设备搭配PERC等高效技术的
更经济。通过对比集中型和组串型主流机型方案在100MW电站的运维数据，发电量损失二者相当；由于组串型设备是整机维护，而集中型设备是器件维护，设备维护成本上，集中型优势非常明显。同时，在占地几千亩的百
组件布局进行规避。 运维更方便更经济。通过对比集中型和组串型主流机型方案在100MW电站的运维数据，发电量损失二者相当;由于组串型设备是整机维护，而集中型设备是器件维护，设备维护成本上
组串型无法克服，需要通过优化组件布局进行规避。 运维更方便更经济。通过对比集中型和组串型主流机型方案在100MW电站的运维数据，发电量损失二者相当；由于组串型设备是整机维护，而集中型设备是器件维护
，设备维护成本上，集中型优势非常明显。同时，在占地几千亩的百MW级大规模电站中，对完全分散布置的组串逆变器进行更换，维护人员花在路途上的时间将远高于进行设备更换的时间，这也是组串型的大型电站应用
分为三类：自然因素、设备因素、人为因素。
一、自然因素对系统效率的影响
1、温度折减
我觉得，对系统效率影响最大的自然因素就是温度。温度系数是光伏组件非常重要的一个参数。一般情况下，晶硅电池的温度
，图中光伏组件的温度达到60摄氏度左右，光伏组件的输出功率大约仅有85%左右。
除了光伏组件，当温度升高时，逆变器等电气设备的转化效率也会随温度的升高而降低。
温度造成的折减，可以根据光伏组件的温度
本，运行维护成本和最终的发电成本。目前光伏系统的合理建设成本大约为 9 元/Wp，大型光伏电站虽然具有规模效应，但土建工程和站内升压站的成本都相对较高；而分布式光伏的规模虽小，设备成本要相对高一些，但在土建
较高；而分布式光伏的规模虽小，设备成本要相对高一些，但在土建施工和接网系统的费用相对较低，因此大型光伏电站和建筑光伏的初投资实际上相差无几。 10MW 大型光伏电站和1MW 分布式建筑光伏的典型概算如下
虽然具有规模效应，但土建工程和站内升压站的成本都相对较高；而分布式光伏的规模虽小，设备成本要相对高一些，但在土建施工和接网系统的费用相对较低，因此大型光伏电站和建筑光伏的初投资实际上相差无几。目前
光伏系统的合理建设成本大约为 9 元/Wp，大型光伏电站虽然具有规模效应，但土建工程和站内升压站的成本都相对较高；而分布式光伏的规模虽小，设备成本要相对高一些，但在土建施工和接网系统的费用相对较低，因此
，特别是基础工艺方面与国际先进水平相比还比较落后。在新一代太阳能技术研究方面与国外重点研究室相比还有很大差距。在精度、效率、可靠性方面都有很大差距，部分专用设备和材料依然依赖进口。技术创新是中国光伏产业未来
