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Hybrid data-model method to improve generation estimation and performance assessment of grid-tied PV: a case study

机译：混合数据模型方法提高并网光伏发电估计和性能评估：一个案例研究

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Increased installed capacity of distributed photovoltaic (PV) systems has necessitated accurate measurement and tracking of PV performance under locality-specific conditions of irradiance, temperature, and derate factors. Existing PV generation estimation methods are strictly model based and not responsive to changes in weather and system losses. Metrics computed using these methods, therefore, do not capture the real PV behaviour well. This study proposes a hybrid data-model method (HDMM) that uses historical PV data in addition to model information to improve the accuracy of generation estimation. The generation estimated by HDMM is used to compute performance metrics - performance ratio, yield, capacity factor, energy performance index, and power performance index - for two real-world PV systems at Miami (MM, 1.4 MW) and Daytona (MD, 1.28 MW) for 2017. The significance of these metrics is then evaluated, and a preliminary analysis of inverter efficiencies is provided. Results from this study show that when compared with the existing estimation method, HDMM performs better on an average by 75% for MD and 10% for MM. Further, at a given point in time, system MM is likely to perform better than MD. The study gives system installers and other stakeholders better PV system visibility, enabling aggregation and transactive energy.
机译：分布式光伏（PV）系统的安装容量不断增加，因此需要在特定于辐照度，温度和降额因素的特定条件下，精确测量和跟踪PV性能。现有的光伏发电估算方法严格基于模型，并且对天气和系统损失的变化不响应。因此，使用这些方法计算的指标无法很好地捕捉真实的PV行为。这项研究提出了一种混合数据模型方法（HDMM），该模型除了使用模型信息外还使用历史PV数据来提高发电量估算的准确性。 HDMM估算的发电量用于计算迈阿密（MM，1.4 MW）和代托纳（MD，1.28）的两个实际光伏系统的性能指标-性能比，良率，容量因子，能源性能指数和功率性能指数MW）（2017年）。然后评估这些指标的重要性，并对逆变器效率进行初步分析。这项研究的结果表明，与现有的估算方法相比，HDMM的平均较好性能是MD的75％和MM的10％。此外，在给定的时间点，系统MM的性能可能好于MD。该研究为系统安装人员和其他利益相关者提供了更好的光伏系统可视性，从而实现了聚集和有功能源。

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