马来西亚科廷大学研发漂浮式光伏电池温度模型 预测成功率11/12
马来西亚科廷大学（Curtin University）研究团队开发了一种用于漂浮式光伏（FPV）系统的简化电池工作温度模型。该模型与现有的电池标称工作温度（NOCT）模型兼容，因此可以集成到现有的光伏软件中。
团队通讯作者Ramanan Chidambaram Jayaraj表示，FPV-NOCT模型在标准NOCT光伏模型的基础上，通过纳入水温来估测漂浮在水体上的太阳能电池温度，其关键优势在于仍与现有光伏温度模型兼容，仅需水温作为额外数据，并保持了原始NOCT框架的简洁性。Jayaraj表示，他目前正在完善该模型以提高预测精度，并计划将电池温度模型的开发扩展到新兴太阳能电池技术。
研究过程中，团队结合了现场测量、计算流体动力学（CFD）、统计分析和理论建模。他们首先在马来西亚两个定制FPV系统上每分钟收集一次数据，所用组件功率为100瓦，安装位置分别位于水面上方250毫米和800毫米处。团队利用这些测量数据导出实验回归模型，并验证了在Ansys Fluent中开发的二维CFD模型。
接下来，团队使用田口（Taguchi）统计分析生成10因子和7因子的CFD回归模型，以评估环境和设计变量的影响。基于这些结果，研究人员开发了一个专门针对FPV的NOCT模型，该模型包含了环境水温差，并在此基础上增加了一个带风修正因子的版本。
研究人员将五种模型——实验回归模型、10因子和7因子的CFD-田口回归模型、FPV-NOCT模型以及带风修正因子的FPV-NOCT模型——与实验数据进行了比较。随后，他们使用来自巴西Passaúna湖以及加利福尼亚州Windsor和Oakville的独立FPV数据集，验证了最稳健的候选模型，特别是FPV-NOCT模型。基础FPV-NOCT模型展现了最佳的整体性能。Jayaraj介绍，在Passaúna湖的漂浮式光伏数据测试中，该模型成功预测了12个月中11个月的观测电池温度，而在包含风修正因子后则成功预测了全部12个月。在Windsor和Oakville也观察到类似模式，FPV-NOCT模型在其中一种情况下达到了92.3%的预测精度。对于漂浮在水体上的光伏系统，所提出的模型比标准NOCT电池温度模型表现更好。
相关成果以论文“Water cooling effect in solar cell temperature estimation for floating photovoltaics modeling”（水冷却效应对漂浮式光伏建模中太阳能电池温度估算的影响）形式，发表在期刊《太阳能》（Solar Energy）上。
