能源生产是当代社会的基本支柱，支持经济发展、技术创新和整体生活质量。全球能源需求的不断增长加剧了人们对可持续和可再生能源的关注，作为对环境有害的化石燃料的替代品[1,2]。太阳能因其丰富的可用性和日益可行的采集方法而显得特别有前景[3]。这种清洁的可再生资源在减少温室气体排放的同时，能够提高不同经济环境下的能源安全[4]。
太阳能的生产涉及多个相互关联的因素类别，这些因素共同决定了系统的性能和经济可行性[5,6]。物理资本因素，包括面板质量、逆变器效率、安装基础设施和电网连接设备，为任何安装奠定了基本的发电能力和技术基础[[7], [8], [9]]。人力资本组成部分包括安装、运营、维护和系统优化的熟练劳动力，直接影响短期性能和长期可靠性[10,11]。技术因素涉及光伏效率、能源存储集成和智能电网能力的持续创新，从而提高整个系统的生产力[12,13]。金融资本决定了安装的规模和质量，而制度因素，包括政策框架、监管标准和市场机制，为系统的部署和运营创造了更广阔的背景[[14], [15], [16]]。
在这个综合的生产函数框架中，环境因素是一个独特且日益重要的类别，需要专门的分析。与可以通过管理决策直接控制和优化的物理资本、技术或劳动力输入不同，环境变量是外部决定的，并表现出显著的时间和空间变异性，影响所有规模的太阳能安装，无论其技术或运营特性如何。全球气候变化加剧了理解这些环境依赖性的重要性，因为天气模式的变化、大气成分的变化和极端天气事件为可再生能源的可靠性和电网稳定性带来了新的挑战。
本研究特别关注更广泛的太阳能生产函数中的环境决定因素，详细分析了大气和气候变量如何影响光伏系统性能。尽管认识到全面的能源系统优化需要结合物理资本分析、技术评估、人力资源规划和经济评估，但本研究解决了理解环境因素动态的关键知识空白，尽管这些因素对系统设计、运营规划和气候适应策略至关重要，却未得到足够的重视。
太阳能被迅速整合到全球能源组合中，这得益于技术进步、实施成本的降低和支持性的监管框架。光伏系统直接将太阳辐射转换为电能，推动了这一扩展[17,18]。环境依赖性为能源系统创造了双重挑战-机遇的范式，使可再生能源与传统发电技术区分开来。间歇性的发电特性使得与为持续、可预测的能源来源优化的传统电网的整合变得复杂[[19], [20], [21]]。环境因素普遍影响所有安装，无论技术复杂性或运营卓越程度如何，因此了解它们对于选址、容量规划、电网整合和长期系统可行性评估至关重要。
对环境影响的全面理解有助于优化系统设计参数、提高预测准确性，并实施更复杂的能源管理协议[22,23]。环境波动对太阳能发电资产提出了重大运营挑战，这些挑战无法通过传统的资本或劳动力调整来解决[24,25]。由于大气条件、温度波动和湿度变化导致的太阳辐射变化会显著影响光伏安装的能源产量[26]。这些自然变化使得维持稳定的电力供应变得复杂，特别是在太阳能渗透率高的地区，环境变异性直接转化为电网稳定性问题。
像煤炭或天然气这样的传统发电来源可以通过调整燃料输入来调节输出以满足需求[27,28]。太阳能发电仍受环境条件的制约，这导致在某些情况下发电可能无法满足需求，或者产生过剩的能源而无法得到适当利用。随着可再生能源渗透率的增加，理解这些环境依赖性变得越来越关键，电网运营商需要复杂的预测能力来维持系统可靠性。
应对这些挑战需要开发能够基于环境参数准确预测能源生成的复杂预测框架。这样的模型为电网运营商和能源管理者提供了关键的决策支持，帮助他们在应对供应波动的同时，为系统部署、容量规划和基础设施投资做出更广泛的战略决策。模型开发需要深入理解复杂的环境-输出关系和情景模拟能力，以预测各种气候条件下可能影响发电情况的潜在未来条件。
本研究解决了环境因素领域内的三个相互关联的理论空白：首先，不同运行条件下环境变量与太阳能发电效率之间的定量关系；其次，使用先进的机器学习技术对多个环境因素之间的复杂非线性交互进行预测建模；第三，开发基于情景的方法来评估在变化的气候条件下的能源系统韧性。这些空白代表了优化可再生能源部署策略和确保在不断变化的气候条件下系统可靠性的关键知识要求。
主要研究目标是通过系统分析气象和大气变量，探讨环境条件如何影响太阳能发电效率。具体来说，该研究通过复杂的情景分析技术，研究了关键环境参数（包括温度、太阳辐照度、大气湿度和风况）的变化如何影响光伏系统输出。这种对环境的关注补充了现有的技术优化和经济分析研究，同时为气候适应规划提供了必要的见解。
次要目标是开发一个先进的预测模型，根据环境变量估算能源生成，通过情景模拟揭示潜在的环境变化可能如何影响未来的太阳能生产。这些建模能力有助于评估各种气候条件下的系统韧性，并为适应性管理策略提供定量基础。这些目标通过提供环境分析和气候-能源关系的理论见解，共同推动了可再生能源研究的发展。
这种环境因素分析为能源生产商、电网运营商和政策制定者提供了必要的输入，帮助他们开发基于证据的气候适应规划和环境优化方法，这些方法是在更广泛的系统设计框架内进行的。环境因素的量化为全面的可行性研究提供了必要的大气输入，这些研究必须将环境见解与技术、经济和制度考虑结合起来，以实现项目的成功开发。该研究提供了定量环境关系，支持在更广泛的系统设计框架内进行基于证据的大气优化，这些框架必须考虑影响可再生能源性能的物理资本、技术、人力、金融和制度因素。
该研究通过强调在全面系统优化策略中适应环境变异性的适应性能源管理方法的必要性，为更广泛的可再生能源讨论做出了贡献。这一视角支持了向可持续能源模式的全球转型，在这种模式下，可再生能源在满足社会能源需求的同时，保持了电网稳定性和经济可行性，即使是在变化的气候条件下也是如此。这里开发的方法论框架为综合建模方法奠定了基础，可以将环境见解与技术、经济和运营优化结合起来，以实现全面的可再生能源系统设计。
