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附录A （规范性附录） 指标统计及计算方法A.1 生产厂用电率是指统计周期内，光伏发电站生产厂用电量占发电量的百分比（不包括基建、技改用电量）。
%100⨯=PCC E E R 式中：E C —生产厂用电量，单位：KWh ； E P —发电站发电量，单位：KWh 。
A.2 综合厂用电率是指统计周期内，光伏发电站综合厂用电量占发电量的百分比。
%100⨯-+=POUTIN P E E E E R式中：E IN —下网电量，单位：KWh ； E OUT —上网电量，单位：KWh ；E P —发电站发电量，单位：KWh 。
A.3 弃光率是指统计周期内，光伏发电站弃光电量占应发电量的百分比。
%100⨯+=Pq q q E E E R式中：E q —弃光电量，单位：KWh ； E P —发电站发电量，单位：KWh 。
A.4 等效利用小时数是指统计周期内，电站发电量折算到该站全部装机满负荷条件下的发电小时数。
%100⨯=QE H p式中：E P —发电站发电量，单位：KWh 。
Q —电站装机容量，单位：KWh ； A.5 主要设备可利用率：计算公式：/)(zb zb xb xb n n h h D D N D D N D D N D D N A -⨯+-⨯+-⨯+-⨯=%100)(⨯⨯+⨯+⨯+⨯D N D N D N D N zb xb n h式中：A—主要设备可利用率；N h—汇流箱个数；N n—逆变器个数；N xb—箱变个数；N zb—主变个数；D—考核天数，单位：d；D h—汇流箱维修时间，单位：d；D n—逆变器维修时间，单位：d；D xb—箱变维修时间，单位：d；D zb—主变维修时间，单位：d。
光伏发电站运行指标管理要求应符合下表的要求。
表A.1 运行指标管理要求附录B（规范性附录）效率测试相关记录B.2 逆变器效率测试相关记录。
光伏电站电站数据分析方法光伏电站数据分析方法光伏电站作为一种利用太阳能发电的设施，近年来得到了广泛的应用和推广。
然而，随着光伏电站规模的不断扩大，数据管理和分析成为了一个重要的问题。
本文将介绍光伏电站数据分析的方法和工具，帮助电站管理者更好地了解电站的运行情况和性能表现。
一、数据采集与存储光伏电站的数据采集是进行数据分析的基础，合理的数据采集方法和方式对于后续的数据分析至关重要。
一般来说，光伏电站会安装多个传感器和监测设备，用于采集太阳能发电系统的运行数据，包括发电功率、电压、电流以及环境参数等。
这些数据需要被准确、及时地采集，并存储在数据库中，为后续的分析提供数据基础。
二、数据清洗与预处理采集到的原始数据通常会存在一些噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗是指对数据进行清除重复值、填补缺失值、去除异常值等处理，保证数据的准确性和一致性。
预处理是对数据进行标准化、归一化等操作，使得数据更易于理解和分析。
通过数据清洗和预处理，可以得到高质量的数据集，为后续的数据分析提供可靠的基础。
三、数据可视化与分析光伏电站的数据通常具有一定的规模和复杂性，直接对原始数据进行分析和解读可能会带来困难。
因此，数据可视化成为了一种重要的方法，通过合适的图表和图形展示数据，使得人们能够更直观地理解数据。
常用的数据可视化工具包括折线图、柱状图、散点图等，通过这些图形可以分析光伏电站的发电效率、运行负荷等情况。
除了数据可视化，数据分析方法也是必不可少的。
常用的数据分析方法包括统计分析、回归分析、时序分析等。
统计分析是对数据进行集中趋势和离散程度的计算，帮助了解电站的整体情况。
回归分析则是通过建立数学模型，分析不同因素对光伏电站发电量的影响程度。
时序分析是针对时间序列数据进行分析，识别数据的趋势和周期性规律。
四、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是当今数据分析领域的热门技术，也可应用于光伏电站的数据分析。
数据挖掘是通过运用算法和技术发现数据中隐藏的模式和关联规则，帮助电站管理者了解电站的运行特点和问题所在。
光伏电站运行情况对比——三类电价区对比根据“可再生能源信息资源数据库”公布的数据，对三类电价区光伏电站年满发小时数的统计数据进行了分析。
首先，先看比较的样本分布。
根据国家之前颁布的政策，我国三类电价区分别包含的范围如下。
其中，标红的为拥有样本的地区。
I类电价区范围：1）宁夏 2）青海省海西州3）甘肃嘉峪关、武威、张掖、酒泉、敦煌、金昌4）新疆哈密、塔城、阿勒泰、克拉玛依5）内蒙古（除赤峰、通辽、兴安盟、呼伦贝尔以外）虽然样本的具体数量不可得，但可以看出，样本涵盖了整个Ⅰ类资源区，Ⅱ类资源区的5个省份（河北省只有一个项目），Ⅲ类资源区的3个省份。
总的来说，Ⅱ类、Ⅲ类资源区的数据代表性不够强。
其次，再看样本电站的统计结果。
我统计了三类电价区内样本光伏电站的年满发小时数统计结果，如表3所示。
从表1的平均数据（红色字体）可以看出，Ⅰ类资源区的年满发小时数远高于其他两类资源区。
对三组数据进行简单的平均（Ⅱ类资源区未考虑河北）可以看出，Ⅱ类、Ⅲ类资源区的年满发小时数基本相当，低于Ⅰ类资源区约400h，约24%；即使考虑后期的衰减，也在20%以上。
收益=发电量×电价即，相对于Ⅰ类资源区，Ⅱ类、Ⅲ类资源区发电量降低20%以上，而电价只提高5~10%左右，显然，Ⅱ类、Ⅲ类资源区的收益会更差。
为了进一步说明问题，根据发电量的统计结果对项目的收益水平进行了大致故断（以标杆电价为基础，未考虑地方补贴），如表4所示。
从上表可以看出，Ⅱ类、Ⅲ类资源区的样本光伏电站的收益在5.5%~11.2%，基本都在8%左右。
Ⅱ类资源区的收益不如Ⅲ类资源区。
从表1、表2中的资源数据可以看出；有样本光伏电站的省份，在Ⅱ类、Ⅲ类资源区中，都属于资源相对较好的省份，基本代表该类资源区中等偏上的发电量水平，即收益也应该处于中等偏上水平。
从上述分析来看，在Ⅰ类资源区应是最佳的投资地区，Ⅱ类、Ⅲ类资源区如果无格外的补贴，项目收益很难达到业主的预期。
太阳能光伏系统的电量计算与发电效益分析下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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光伏电站经营活动分析报告1. 引言光伏电站作为一种新兴的清洁能源发电方式，不仅具有环保节能的特点，还能有效减少对化石燃料的依赖。
随着全球对可再生能源的需求不断增加，光伏电站的建设和运营成为了投资者和能源企业关注的焦点。
本报告旨在对一家光伏电站的经营活动进行分析，以期帮助投资者了解光伏电站的运营情况。
2. 光伏电站的装机容量和发电量本光伏电站的装机容量为100兆瓦，每天平均发电量为300兆瓦时。
该电站于2018年开始投入运营，至今已经运营了两年。
3. 光伏电站的投资成本和收益情况光伏电站的建设和运营需要大量的投资，包括光伏电池板、逆变器、支架等设备的购买和安装费用，以及土地租赁费用、人力资源费用等运营成本。
根据调研数据，本光伏电站的总投资额为1亿元，年平均投资回报率为8%。
根据本电站的发电量和电价，计算得出年度发电收入为6000万元，减去运营成本后，年度净收入为4000万元。
4. 光伏电站的运营效率和发电能力光伏电站的运营效率是衡量电站运行情况的重要指标。
根据运营数据，本电站在过去两年的运营中，平均利用小时数达到了1500小时，运行稳定性较高，符合预期。
同时，发电能力也是评估光伏电站运营情况的重要指标。
根据数据统计，光伏电站在过去两年的运营中，发电量稳定增长，年均增长率达到10%。
5. 光伏电站的环保效益光伏电站作为一种清洁能源发电方式，具有显著的环保效益。
据统计，本光伏电站每年能够减少二氧化碳排放4000吨，相当于种植1000棵树所能吸收的二氧化碳。
除了减少温室气体排放外，光伏电站还能有效降低对水资源的消耗。
由于光伏发电不需要消耗水资源，相比传统发电方式，光伏电站每年能够节约淡水资源1000万吨。
6. 光伏电站的发展前景光伏电站作为一种清洁能源发电方式，具有巨大的发展潜力。
随着可再生能源发电的重要性不断凸显，光伏电站将逐渐代替传统的化石燃料发电方式。
未来，光伏电站的发展将受益于技术的进一步革新和成本的降低。
光伏系统的电站运行数据分析光伏系统作为一种清洁能源利用的方式，正得到越来越广泛的应用。
为了确保光伏系统能够高效稳定地运行，对电站的运行数据进行分析是非常必要的。
本文将从数据收集、数据分析以及数据利用三个方面，探讨光伏系统电站运行数据的分析方法。
一、数据收集对于一个光伏电站来说，数据的收集是开展数据分析的第一步。
在光伏系统中，可以采集的数据主要包括发电量、光照强度、温度等信息。
这些数据可以通过传感器等设备来获取，并且需要定期地进行采集和记录。
对于大型光伏电站来说，可以借助自动化的监控系统，实现对数据的实时监测和采集。
二、数据分析1. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行预处理。
预处理的目的是去除异常数据、补充缺失数据以及对数据进行清洗和归一化处理。
只有经过预处理的数据才能够得到准确可靠的结果。
2. 发电量分析光伏电站的核心目标就是发电，因此对发电量的分析是非常重要的。
可以通过对历史发电量的数据进行统计和分析，找出发电量的变化规律。
例如，可以比较不同季节、不同天气条件下的发电效果，找出影响发电量的主要因素，进而优化光伏系统的设计和运行策略。
3. 光照强度与温度分析光照强度和温度是影响光伏系统发电效果的两个重要因素。
通过对光照强度和温度与发电量的关系进行分析，可以找出最佳的光照强度和温度范围，优化光伏系统的发电效率。
同时，还可以通过对光照强度和温度的长期变化趋势进行分析，预测未来的发电情况，为电站的管理和维护提供参考依据。
三、数据利用1. 运维管理通过对电站运行数据的分析，可以及时发现运行故障和异常情况，并采取相应措施进行修复。
例如，当发现某个组件的发电效果异常低下时，可以进行检修或更换；当发现某个区域的光照强度明显下降时，可以及时调整光伏板的安装角度。
通过及时的运维管理，可以最大程度地保证光伏系统的稳定运行。
2. 优化设计通过光伏系统运行数据的分析，可以得到各个因素对光伏发电效果的影响程度，并进一步优化系统的设计。
光伏电站发电量计算及故障解析⼀、太阳能资源分布的主要特点1.1⼀类地区全年⽇照时数为3200～3300⼩时，辐射量在670～837x104kJ/cm2·a。
相当于225～285kg标准煤燃烧所发出的热量。
主要包括青藏⾼原、⽢肃北部、宁夏北部和新疆南部等地1.2⼆类地区全年⽇照时数为3000～3200⼩时，辐射量在586～670x104kJ/cm2·a，相当于200～225kg标准煤燃烧所发出的热量。
主要包括河北西北部、⼭西北部、内蒙古南部、宁夏南部、⽢肃中部、青海东部、西藏东南部和新疆南部等地。
1.3三类地区全年⽇照时数为2200～3000⼩时，辐射量在502～586x104kJ/cm2·a，相当于170～200kg标准煤燃烧所发出的热量。
主要包括⼭东、河南、河北东南部、⼭西南部、新疆北部、吉林、辽宁、云南、陕西北部、⽢肃东南部、⼴东南部、福建南部、江苏北部和安徽北部等地。
1.4四类地区全年⽇照时数为1400～2200⼩时，辐射量在419～502x104kJ/cm2·a。
相当于140～170kg标准煤燃烧所发出的热量。
主要是长江中下游、福建、浙江和⼴东的⼀部分地区，春夏多阴⾬，秋冬季太阳能资源还可以。
1.5五类地区全年⽇照时数约1000～1400⼩时，辐射量在335～419x104kJ/cm2·a。
相当于115～140kg标准煤燃烧所发出的热量。
主要包括四川、贵州两省。
⼆、光伏电站发电量计算⽅法2.1光伏发电站年平均发电量Ep计算如下：Ep=HA×PAZ×K式中：HA——⽔平⾯太阳能年总辐照量(kW·h/m2);Ep——上⽹发电量(kW·h);PAZ ——系统安装容量(kW);K ——为综合效率系数。
综合效率系数K是考虑了各种因素影响后的修正系数，其中包括：1)光伏组件类型修正系数;2)光伏⽅阵的倾⾓、⽅位⾓修正系数;3)光伏发电系统可⽤率;4)光照利⽤率;5)逆变器效率;6)集电线路、升压变压器损耗;7)光伏组件表⾯污染修正系数;8)光伏组件转换效率修正系数。
光伏电站发电量等各种参数详解以光伏电站发电量等各种参数详解为题，本文将从光伏电站的发电原理、发电量计算公式、影响发电量的因素以及如何提高发电效率等方面进行详细解析。
光伏电站是利用太阳能光伏效应将太阳能转化为电能的一种设备。
光伏电站的发电量是指单位时间内光伏电站所发电的总功率，通常用千瓦时（kWh）或兆瓦时（MWh）来衡量。
发电量的计算公式为：发电量=光伏电站的装机容量×发电小时数。
其中，光伏电站的装机容量是指光伏电站所安装的太阳能电池板的总功率，常用的单位是千瓦（kW）或兆瓦（MW）。
发电小时数是指光伏电站在一定时间内实际发电的小时数，可以通过光伏电站的监测系统进行统计。
光伏电站的发电量受到多种因素的影响，其中包括太阳辐射强度、光伏电池板的转换效率、阴影遮挡、温度、灰尘和污染物的积累等。
太阳辐射强度是指太阳辐射在单位面积上的能量，它取决于地理位置和季节。
一般来说，太阳辐射强度越高，光伏电站的发电量就越大。
光伏电池板的转换效率是指太阳能光线转化为电能的效率，它取决于光伏电池板的质量和技术水平。
阴影遮挡会降低光伏电池板的发电效率，因此需要避免光伏电池板被树木、建筑物或其他遮挡物所遮挡。
温度的升高会导致光伏电池板的发电效率下降，因此在设计和安装光伏电站时需要考虑散热和降温的措施。
灰尘和污染物的积累也会降低光伏电池板的转换效率，因此需要定期清洁光伏电池板。
为了提高光伏电站的发电效率，可以从多个方面进行优化。
首先，选择高效率的光伏电池板，提高光电转换效率。
其次，优化光伏电站的布局和设计，避免阴影遮挡，提高太阳能的接收效率。
此外，定期对光伏电池板进行清洁和维护，保持其表面的清洁度，提高光电转换效率。
还可以结合储能技术，将多余的电能储存起来，以便在夜间或低辐射时供电使用。
此外，光伏电站的运行和维护也需要合理安排，及时发现和处理故障，确保光伏电站的正常运行。
光伏电站的发电量是通过光伏电站的装机容量和发电小时数来计算的。
光伏发电系统发电量分析方法和主要事项1. 系统无故障率光伏系统实际发电量不仅要考虑系统效率，还要考虑系统的无故障率，系统无故障率是个＜1的数，一般在0.9以上，越接近1，说明系统的可靠性越高。
例如，以武威100kWp固定37°倾角安装为例，发电量统计时间间隔：2009.5.19-2010.5.18，平均日峰值瓦时5.2H，无故障日平均发电量为418kWH,全年所有无故障发电量418x365=152635.7kWH，则可得系统效率和系统无故障率为：实际光照理论发电量：100kWx5.2Hx365=189800kWH系统效率=(152635.7kWH/189800kWH)x100%=80%全年实际发电量141599kWH，无故障发电量152635.7。
系统无故障率=（141599/152635.7）x100%=92.7%系统实际发电量是理论发电量的74.5%（ 141599 /189800或80.41%*92.7%）2.系统实际发电量对于光伏发电系统，系统实际发电量可由下式表示：系统实际发电量=理论发电量x系统效率x系统无故障率发电量估算：日发电量=安装容量*平均日辐照量*系统效率*系统无故障率；年发电量等于日发电量乘以365或等于安装容量*年辐照量*系统效率*系统无故障率；以北京地区为例：安装倾角30°，全年平均日辐照量=4.2kWh/㎡，年辐照量=1533kWh/㎡，设安装容量100kWp，系统无故障率为0.95，那么日发电量约为100kW*4.2h*80%*95%=319kWh，年发电量约为319*365=116435kWh=11.6万度。
下表9-2为各类型光伏电站不同地区实际有效利用时数对照表。
表9-2 各类型光伏电站有效利用时数不同地区水平面年太阳辐射（KWh/㎡）倾斜面年太阳辐射（KWh/㎡）独立光伏电站有效利用小时数建筑并网系统有效利用时数开阔地并网系统有效利用时数西北地区1610.80 1828.41 1250 1450 1540东南沿海1364.65 1502.04 1000 1200 1250全国平均1487.73 1665.23 1100 1250 1350 一般情况下，独立光伏电站实际发电效率：60%-65%；建筑并网电站实际发电效率：70-75%；大型并网电站实际发电效率：75-80%。
【深度图解数据说话】组串式与集中式光伏电站发电量对比在如今的度电补贴时代，评价一个光伏电站的好坏，其实是发电量的角力。
这涉及到光伏电站的各类产品设备选型、系统方案设计、建设、施工、运维等各层面和环节。
受技术水平影响，提高组件发电效率与降低系统成本不可能在短时间内达到和实现。
因此，提升光伏电站的发电量，改善空间就集中在设计更优系统方案、提升建设施工质量、提升运维效率等方面。
目前主流的系统方案有两种：集中式方案和组串式方案。
结合作者长期从事的工作和研究，就两种方案的发电量及影响因素进行比较分析。
1、组串式逆变器与集中式逆变器转换效率比较逆变器将组串发出的直流电转换成交流电，逆变器转换效率的高低直接影响到最终上网电量的多少。
设备方面，在组件效率一定的情况下，提升逆变器的转换效率是提升发电量的关键一环。
当前，不同厂家的逆变器转换效率都达到了相当高的水平。
那么不同逆变器在光伏电站运行过程中的实际表现如何，作者选择了国内知名的集中式和组串式厂家，并结合实际参与的电站项目，对集中式方案和组串式方案两种逆变器的实际效率曲线进行了比较。
实际电站运行效率测试结果表明：在不同负载等级下，组串式逆变器较集中式逆变器转换效率高0.5%～1%。
另外，当组串工作电压升高，组串式逆变器逆变转换效率随之升高；而集中式逆变器随着组串电压升高，效率出现了下降。
基于此，在冬季时，低温导致组串电压升高，组串式逆变器相对集中式逆变器的优势会更加明显，这也与电站实际发电量数据比较结果保持一致。
2、并网发电时长比较根据电站的数据记录，对电站内集中式方案和组串式方案两种逆变器的开关机时间和并网运行时长进行了比较，发现组串式逆变器在实际运行中弱光发电能力相对集中式逆变器更优，具体表现为：早晨开机和发电时间均早于集中式逆变器；傍晚关机和下网时间普遍晚于集中式逆变器。
在不同天气条件下，早晨发电提前的时间从2～30min不等，傍晚关机和下网延后的时间从2～10min不等。
基于历史数据的光伏电站发电量计算分析摘要：随着光伏电站特许权招标及光电电价的确定，国内大量光伏电站涌现。
光伏电站的发电量仍主要采用国外软件进行分析和计算，目前国内还缺少具有自知识产权的光伏电站发电量计算软件。
本文根据某投产两年的光伏电站的历史发电量进行了阐述，后分别将历史发电量与机理模型计算发电量、国外流行光伏电站电量计算软件进行了对比分析。
并分析了偏差原因，最后对机理模型提出了改进。
关键词：光伏电站历史发电量计算1 序言大力发展太阳能等可再生能源是优化我国能源结构、保护环境、保障能源安全的战略抉择，也是应对金融危机、促进节能减排、应对气候变化、促进经济社会可持续发展的重要举措。
太阳能是新能源和可再生能源中最引人注目、开发研究最多、应用最广的清洁能源，可以说，未来全球能源的主流就是太阳能。
尤其近年来，随着国内煤炭价格的不断高涨，太阳能开发的热潮随即涌现。
而电站发电量，作为影响光伏电站投资决策、经济性分析、电气设备选型、接入系统分析的依据，其分析与计算，国内设计单位主要采用国外流行计算软件RETScreen、PVSYST等软件进行计算。
国内目前还缺少具有自主知识产权的光伏电站发电量计算软件。
我院在进行石林地区两座10MW太阳能光伏电站设计时，采用太阳能辐射的机理模型进行发电量计算，理论计算值与国外流行软件计算值年发电量偏差4.2％[1]。
截至2012年5月，上述两座电站已经投产运行两年，我院对电站的实时数据进行采集后，分别与上述两种方式进行了对比分析。
2 电站历史数据昆明石林太阳能并网光伏实验示范电站是云南省能源局2009年核准项目，规划建设规模为166MWp，分为66MWp科普示范区和100MWp科普示范区。
科普示范区一期工程于2008年12月开工建设，光伏发电工程部分于2010年5月建成投产。
一期规模10MWp。
其中，5MWp为固定式单晶硅光伏发电系统，5MWp为单轴跟踪光伏发电系统。
科研示范区一期工程于2008年12月开工建设，光伏发电工程部分于2010年5月建成投产。
光伏发电量月度分析模板竭诚为您提供优质文档/双击可除光伏发电量月度分析模板篇一：某光伏电站技术分析报告一、前言本报告通过选取标杆光伏方阵，采集20xx年5月份和20xx年5月份标杆光伏方阵的直流电量数据，进行处理后，以标杆数据分别对不同型号光伏组件发电量的衰减率和发电量进行对比分析。
由于本站数据采集质量和数量的限制，故只分析本站内不同型号光伏组件发电量衰减率和发电量的相对大小，发电量衰减率是通过对发电量数据处理后的对比间接得出，发电量对比是采用同段时间内标杆光伏方阵相互对比的方法进行。
二、分析过程根据设备运行的稳定性及在同类型方阵具有代表性的标准，选取16个标杆光伏方阵，采集所选取标杆光伏方阵20xx 年5月份和20xx年5月份直流电量数据。
因直流电量为逆变器直流侧电度表所采集的月度电量，所以将16个标杆光伏方阵按逆变器分为32个小方阵，下文所述的方阵全部指小方阵，下表为各方阵发电量数据对照表；标杆光伏方阵直流发电量由于所选方阵容量大小不同，为能让每个方阵具有可比性，将容量折算到相同容量(500kw)光伏组件一个月的发电量，计算公式如下：折算后的发电量=实际发电量×（500÷实际容量）下表为折算后直流发电量对照表；标杆光伏方阵折算后直流发电量为了让比较数据更加醒目，分别对相同型号方阵发电量数据求其平均值。
下表为四种光伏组件折算后月发电量平均值：从图一可以看出四种光伏组件发电量的大小关系。
设w表示20xx年5月份比较量的平均发电量，w′表示20xx年5月份比较量的平均发电量，由于数据采集质量和数量的限制，只能对其进行大小值比较，不能确定它们之间的准确差值，因此只能得出两条结论：①w天合235﹥w英利240﹥w天合240﹥w晶科245②w′天合2(光伏发电量月度分析模板)35﹥w′天合240﹥w′英利240﹥w′晶科245通过①②两条结论可以得出英利240光伏组件的发电量衰减率大于天合240光伏组件的发电量衰减率。
光伏电站理论发电量计算及影响因素一、光伏电站理论发电量计算1、太阳电池效率η 的计算在太阳电池受到光照时，输出电功率和入射光功率之比就称为太阳电池的效率，也称为光电转换效率。
其中，At 为太阳电池总面积（包括栅线图形面积）。
考虑到栅线并不产生光电，所以可以把At 换成有效面积 Aa （也称为活性面积），即扣除了栅线图形面积后的面积，同时计算得到的转换效率要高一些。
Pin 为单位面积的入射光功率。
实际测量时是在标准条件下得到的：Pin 取标准光强：AM 1.5 条件，即在25℃下， Pin= 1000W / m 2。
2、光伏系统综合效率（PR）η总＝η1×η2×η3光伏阵列效率η1：是光伏阵列在 1000 W/m2 太阳辐射强度下实际的直流输出功率与标称功率之比。
光伏阵列在能量转换过程中的损失包括：灰尘/污渍，组件功率衰减，组件串联失配损失、温升损失、方阵相互遮挡损失、反射损失、光谱偏离损失、最大功率点跟踪精度及直流线路损失等，目前取效率86%计算。
逆变器转换效率η2:是逆变器输出的交流电功率与直流输入功率之比，取逆变器效率97%计算。
交流并网效率η3:是从逆变器输出，至交流配电柜，再至用户配电室变压器10 KV 高压端，主要是升压变压器和交流线缆损失，按96%计算。
3、理论发电量计算太阳电池的名牌功率是在标准测试条件下测得的，也就是说在入射功率为1000W/m2的光照条件下，1000Wp 太阳电池 1 小时才能发一度电。
而实际上，同一天不同的时间光照条件不同，因此不能用系统的容量乘以日照时间来预测发电量。
计算日发电量时，近似计算：理论日发电量=系统峰值功率(kw)x等效日照小时数(h)x系统效率等效峰值日照小时数h/d=（日太阳辐照量kW.h/m2/d）/1kW/m2（日照时数：辐射强度≥120W/m2的时间长度）二、影响发电量的因素光伏电站的发电量由三个因素决定：装机容量、峰值小时数、系统效率。
