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能量产率模型（Energy Yield Model）由欧洲绿能研究组织EnergyVille成员—比利时微电子研究中心（imec）和比利时哈瑟尔特大学（UHasselt）所开发，该模型利用由下而上（bottom-up）设计方法，精准巧妙地结合太阳能板的光学、温度及电气动力学，正在为太阳能预测带来全新气象。
在追求永续能源方面，太阳能扮演着关键角色，然而，太阳能具备难以预测的特性，挑战了准确预测能量（和财务）产率的实现。比利时微电子研究中心（imec）和比利时哈瑟尔特大学（UHasselt），透过他们在欧洲绿能研究组织EnergyVille建立的伙伴关系，现已利用创新的能量产率模型来正面迎击这项挑战。
不同于传统的模型，这套模型所用的由下而上（bottom-up）设计方法精密考虑太阳能板内部的光学、温度和电气动力学，提供绝无仅有的精确度，且可望成为高效利用太阳能的指标。本文将从核心组件到现实应用来探索这套能量产率模型。

迎击再生能源预测的挑战
打造永续未来的关键，在于高效操控再生能源的能力。尤其是太阳能，在绿能发展中逐渐跻升为重要基础。但是阳光本身难以预测而且多变，对准确预测能量产率来说是严峻挑战。这种不确定性不仅阻碍创新，更导致全球能源制造无法及时利用太阳能，出现不必要的延迟。
一般来说，太阳能电池的转换效率都在经过控管的环境下进行测量，但是在现实世界运行的性能会受到多变的天气状况影响而产生明显差异。对于像是太阳光电案场管理人与能源供货商等利害关系人而言，最主要的考虑并不是电池的效率百分比，而是了解电池在特定地点每年的实际发电状况。因为这种（财务）收益不确定性，太阳能板的全部潜能—还有被整合到建物、车顶或农业应用，可能都还没发挥。

对精确度的迫切需求
目前是有能源产量的预测模型，并以增强各种光伏（PV）技术的准确性（accuracy）与应用性（applicability）为目标。但是传统的「灰箱」模型通常倚赖历史数据和经验洞察，很难提供优化太阳能设施所需的精确度。
因应这项对精确度的迫切需求，比利时微电子研究中心（imec）能源系统（Energy Systems）团队在2017年发表了一套自行研发的模型。不同于传统方法，这套模型采用由下而上（bottom-up）设计方法，深入考虑太阳能板内部光学、温度和电气动力学之间的精密交互作用，并以物理为基础的模型来研究这些互动。这种整合式方法至关重要，尤其是再生能源领域扩展到整合式光伏（integrated photovoltaics）的全新领域，例如与基础设施进行整合。

能量产率模型：一套基于物理的模拟框架
这套系统模型由三种要素交织而成：光学模型、热学模型和电气模型。光学模型利用复杂的「光线追踪」技巧，用来仿真太阳能模块的光学反应。这套模型也考虑不同波长及角度的反射或吸收现象，因而成功捕捉不同太阳能板技术在与阳光作用时的细微差异。

 
图一 : 基于物理的能量产率模拟框架流程图。（source：imec）

其次，热学模型透过考虑地区性差异，大幅超越了为太阳能板设计的全球气温预测模块。这点对加装在建物上的设备来说尤其重要，例如，这些设备可以与水泥墙无缝贴合，或是考虑气流而预留空隙。了解这些当地的「烟囱」效应，对建立准确的气温模型来说是关键，还能提供更精细的预测。
最后，深入发电的核心，电气模型考虑各种因素，像是特定类型的太阳能电池和出现（声学）吸收材料的情况。电气模型提供有关输出电流的洞见，并找出造成效率损失的潜在领域。
先进材料研究部门imo-imomec的首席研究员Michael Daenen教授强调：「这三套模型共同运作所带来的协作效用提供了一套完整的3D模拟样貌，为注重细节的气象数据及定位等环境相关的输入数据做出反应。除了直接日照所带来的单纯影响，例如气温升高和吹送流减弱等因素可能会减少太阳能板的产量。这套模型聚焦在地气象资料的细节，藉此确保反映真实世界的状况时，准确性更高，且随着动态变化，让这套模型能用来预测太阳能电池在不断变化的气候和辐射状况下的日或年能源产率。」

从理论到实务验证
除了理论仿真，这套能量产率模型也开始作为用来优化光伏整合的实务指南—把实验所得的能量产率与模拟数值进行比较。
举例来说，由欧盟区域发展计划Interreg资助的Rolling Solar太阳能公路计划先前就专注把光伏系统整合到公共基础设施，希望能在不需额外土地的情况下实现大规模发电。建于比利时欧洲绿能研究组织EnergyVille的一道水泥隔音墙就是最典型的例子，现有和最新研发的太阳能模块都嵌入其中，用来显示这些模块在几年内的可行性，并测量其能量产率。
先进材料研究部门imo-imomec的部门主管Ivan Gordon教授针对这些能量产率的结果提出说明：「我们这套基于物理的模型提供亮眼的准确预测，尤其是硅晶太阳能板，预测时间分辨率以15分钟为单位。超过95%的现有光伏设备都以硅材为基础，可以想见这样高准确的预测所能带来的价值可期。但是当我们把这些预测用于像是铜铟镓硒（CIGS）模块等薄膜技术时却出现挑战。作为解决方案，我们为薄膜材料开发了另一款电气模型，并采纳实务经验来进行校正。透过反复改良，我们大幅减少了预测的误值（均方根误差，即RMSE），降低到仅有些微差距。这显示了这套模型能为不同材料和技术进行调适的能力。」
在Rolling Solar太阳能公路计划的第二阶段，双面太阳能模块设置在墙内，再次扩展这套模型的规模。虽然与单面光伏系统相比，双面光伏系统的发电量能多出20%，但是其能源动力状态却有很大差异，因为光子可以从两面进入—绝大多会取决于环境，并随着时间变化。面对这些特殊挑战，光学模型进行了相关调整。
比利时微电子研究中心（imec）能源系统研究团队负责人Arnaud Morlier博士表示：「这套能量产率模型的主要优势在于它拥有一套弹性框架。这能让我们的模型随着现实世界操作实验与太阳能板技术和应用发展进步而演变，它能作为一套基础框架来扩展开发，进而结合不同材料和应用，提供在不同情况下发电的深刻见解。」

 
图二 : 欧洲绿能研究组织EnergyVille（其衍生公司Soltech）研发制造厂房的正面影像，显示42张太阳能板与建物无违和整合。

不止于优化模型
锁定特定应用且精确的能量产率预测能带来诸多好处：模块工程师可以在无须实体制造的情况下，评估对太阳能电池进行技术调整所带来的现实影响。此外，虚拟报表可以协助优化及测试太阳能板的安装情境，考虑像是角度调整等因素。从设计光伏整合解决方案，到预测特定地点的能量产率和优化投资策略，这套能量产率模型可以全程作为引导性指标。
例如imec携手软件公司PVcase，成功把这套预测模型转型成为太阳能发电场打造的商用仿真软件。这套软件支持多元功能，结合了双面太阳能和其他先进技术，能在光伏发电厂实现便利设计及能量产率的准确预测。
这套预测模型持续在设计和优化车顶曲面太阳能电池方面发挥关键作用。SNRoof研究计划意识到现有的太阳能屋顶只能增加有限的续航范围，所以把高效率太阳能电池整合至车顶。同时，HighLite研究计划探索了经济高效太阳能车顶模块的开发，希望能为打造高竞争力的欧盟光伏制造业做出贡献。目前，imec的能源系统团队也在评估太阳能电池的最佳安装位置，以促进全自动电动车的发展。
最近，奠基于Rolling Solar太阳能公路计划所取得的成功，SolarEMR客制化太阳能板计划也拍板定案。为了与建物和基础设施整合，这项计划历经了18个月的努力，专注在验证经济高效的光伏模块自动化生产与太阳能电池的电线连接。
有趣的是，这项计划也把技术和财务优化以外的面向纳入考虑，例如规范框架及商业发展潜力，为大规模的光伏计划铺路。这套仿真模型透过与市面上的能源供货商合作，不只用来创造更高效的太阳能电池，也用来改良安装技术和微电网的稳定性—透过共同努力来加速绿色解决方案的实现。
例如，投资整合太阳能的隔音墙的获利性—风险取决于巧妙平衡其安装方式。由于道路会蜿蜒或迂回，有时会偏离阳光的照射，把光伏技术与隔音墙整合不一定是个容易做出的选择。导入能量产率模型，根据复杂的道路地图、太阳能电池特性、当地天气状况和规范来从中获得顺利执行这类大规模计划的关键见解。

 
图三 : Rolling Solar太阳能公路计划把光伏系统整合到公共基础设施，能在不需额外土地的情况下实现大规模发电。（source：imec）

迈向永续未来的指标
除了设计和优化，在虚空间准确呈现光伏整合应用也能有助于运作和维护。当实验取得的能量产率低于模拟结果，这可能代表一些情况，像是太阳能板损坏或是需要除去丛生的杂草，作为侦测异常的一种途径。这能打造出一套中心化的运作系统，减少实地拜访案场的需求，对偏远或孤立的太阳能发电场来说十分有利。
以天空影像设备和人工智能（AI）为辅助，目前利用这套预测模型来进行研究的计划包含进一步改良准确天气预报的「再生能源决策制定的延伸工具」计划E-TREND，以及锁定「实时预报」且获得欧盟「展望2020」资助的改良光伏计划TRUST-PV。
精确的太阳能建模技术前景无穷，涵盖了单一设备到完整的能源网络。最后，为了确保稳定发展，维持供需平衡是关键。这套仿真模型具备高准确度，以15分钟为单位提供能量产率预测，不仅能协助大型制造厂房或市区的电网管理，还能有助于各国在国际市场进行更高效的能源交易。
（本文由imec能源系统（Energy Systems）研发团队负责人Arnaud Morlier博士，先进材料研究机构imo-imomec部门主管Ivan Gordon教授，以及先进材料研究部门imo-imomec的首席研究员Ir. Michael Daenen教授共同撰写；编译／吴雅婷）