《Renewable Energy》：Modelling energy losses arising from overridden backtracking in utility-scale photovoltaic plants on slightly undulating terrain: Implementation in the SISIFO tool for performance pre-assessment
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针对公用事业规模光伏(PV)电站因微地形不平整引发的回溯跟踪(BT)角度覆盖，导致辐照捕获增益(TIG)低于预期、传统模拟难以量化的问题，本文开发三种过校正模型并在开源软件SISIFO中集成，揭示“次优回溯损失”(可达~2%年发电量偏差)，为电站设计与收益评估提供关键支撑。
长期以来，公用事业规模光伏电站的实际发电量常低于设计阶段的仿真预测，这一系统性“表现不佳”现象困扰着行业。尽管电站运行时的性能比(PR)和可用率等关键指标看似正常，但追踪辐照增益(Tracking Irradiation Gain, TIG)——即倾斜面与水平面收集辐照量的相对提升——却普遍比预期低10%~20%，相当于年辐照捕获减少约1%~3%。这种“隐形亏损”未被标准监控参数捕捉，成为影响电站收益与融资评估的潜在风险。
究其原因，传统仿真假设场地完全平坦，而真实地形存在微起伏，导致相邻跟踪器轴线高度差异。在回溯跟踪期，若按理想角度旋转，高度差会引发阵列间遮荫，迫使控制器人为减小倾角以避免阴影。这种“过校正”虽避免了遮荫，却降低了直射辐照接收，形成新的损失类别——“次优回溯损失”。由于该效应隐藏于常规运维数据中，且公开承认会降低预期发电量从而影响融资，故长期未获充分研究。
为破解此难题，来自马德里理工大学太阳能研究所(Instituto de Energía Solar, Universidad Politécnica de Madrid)的Juan Santamaría-Sancho等研究者，基于7座电站、超7000台单轴跟踪器的分钟级监测数据，结合反向工程与多模型仿真，揭示了微地形导致的回溯行为偏离，并提出可量化损失的解决方案。研究成果发表于能源领域权威期刊《Renewable Energy》。
研究团队首先从几何原理剖析了问题本质。在平坦地形中，回溯跟踪通过调整旋转角ωIDC（经回溯校正的理想角），使前排组件上边缘阴影刚好落在后排下边缘，避免互遮荫。但当行间存在高度差Δh时，维持ωIDC会导致局部遮荫或地面出现光带（未被利用的辐照）。为此，控制器引入额外校正角ωCU，使目标角ωTA更接近水平，牺牲辐照接收换取无遮荫状态。这一现象在实地拍摄的晨昏光带照片中得到验证。
为模拟真实控制逻辑，研究者提出三种过校正模型：模型1直接修正旋转角，将目标角定义为ωTAω= ωIDC- ωCU，其中ωCU随回溯时段线性变化；模型2解析修正行距，将归一化行间距LC0替换为LC0C,U= LC0- LBLU（LBLU对应光带宽度），等效于“虚拟缩小行距”；模型3引入虚拟横轴坡度βCS，通过调整地形斜率参数间接修正角度。三模型均集成至开源仿真工具SISIFO（由欧盟项目支持，具备辐照分布、双面系统模拟等功能），用于量化损失。
基于现场数据的验证是关键环节。研究分析了埃及、巴西、智利、墨西哥、西班牙等地7座电站（含子区块共10组数据，总容量近1GW）的SCADA记录角ωE。为避免机械误差与异步运动干扰，研究者筛选有效数据，并通过统计检验确认同电站跟踪器行为一致，用代表性单机轨迹对比仿真角。结果显示，所有电站均存在回溯期角度过校正，最佳拟合模型因厂而异：埃及与巴西电站符合模型1（直接修角，a0≈4°~8°）；多数电站（如智利、墨西哥、西班牙单排电站）符合模型2（修正行距，b0≈0.3~0.55）；西班牙某双区块电站则契合模型3（虚拟坡度，cBT=-3°）。
仿真结果表明，次优回溯损失显著：年TIG相对偏差ΔTIGA达4%~10%，对应年面内辐照损失ΔGA为0.8%~2%（表2）。例如墨西哥电站4.1采用模型2（b0=0.55），ΔTIGA=8.2%，ΔGA=2.0%；埃及电站1模型1拟合下损失更高。值得注意的是，模型2（修正行距）是最常见策略——因无需修改控制器软件，仅调整输入参数即可实现，这与早期针对坡地的经验性GCR调整思路一致。
研究还指出，除地形损失外，实际运行中还存在额外~2%~4%的跟踪相关损耗（如通信故障导致停机、共享逆变器MPPT失配等），叠加后总偏差可达6%以上。这些损失因发生于非限电时段且电价较高，经济影响显著，却被PR指标掩盖（因理论计算也基于实测斜面辐照）。
结论部分强调，微地形起伏是通用性问题，传统“平坦假设”仿真高估了发电量。三种过校正模型为设计与后评估提供了量化工具，其中行距修正法因易实施最受青睐。研究呼吁在设计阶段纳入此类损失，并与安装方协商模型选择。对于日益增多的坡地电站，虽需更精细的三维算法，但本方法仍可为均匀坡地提供近似评估。未来工作将聚焦复杂地形下的跟踪优化。
本研究首次系统揭示并量化了“次优回溯损失”，将看似零散的现场异常转化为可预测的工程参数，不仅解释了历史P50预测偏乐观的原因，更为光伏电站的精准设计与收益管理提供了科学依据。开源工具SISIFO的扩展功能，使行业能主动应对这一“隐形杀手”，推动光伏仿真从“理想几何”向“真实世界”迈进。
