中国湖泊和水库上浮动光伏发电系统在发电和节水方面的潜力评估：历史时期与未来情景

《Regional Studies in Marine Science》：Assessment of power generation and water conservation potentials of floating photovoltaic systems on China's lakes and reservoirs: Historical period and future scenario

漂浮光伏技术在中国内陆湖泊水库的发电潜力与水资源节约潜力研究，基于历史（1951-2024）与未来（2025-2100）情景分析，运用灰色关联分析法揭示气象因素影响机制。结果显示发电潜力年均增长21.1%，水保潜力下降8.3%，主要气象驱动因素包括短波辐射、气温和风速。

　　

田源|魏天|保慧门

华北电力大学水资源与水电工程学院，北京，102206，中国

摘要

浮动光伏（FPV）是一种具有巨大发展潜力的新兴技术。本研究预测了FPV在中国历史时期（1951–2024年）和未来情景（2025–2100年）的发电和节水潜力，并进一步通过灰色关联分析研究了这两个时期发电/节水潜力与气象因素之间的关系，以评估影响这些潜力的重要因素。研究结果表明：（1）从历史时期到未来情景，中国内陆湖泊和水库的年平均发电潜力从1.0 × 10³ TWh增加到1.2 × 10³ TWh，增长了21.1%；相反，年平均节水潜力从2.1 × 10⁹ m³减少到1.9 × 10⁹ m³，减少了8.3%。（2）影响发电潜力的主要气象因素是短波辐射、气温和风速，而影响节水潜力的主要因素是风速和长波辐射。本研究阐明了中国水库FPV发展的长期演变趋势，为推动FPV的发展提供了依据。

引言

可再生能源是煤炭资源的主要替代品。随着全球工业的发展，未来可再生能源的利用必将超过传统热力发电。水电、风能和太阳能是可再生能源的主要组成部分。其中，太阳能的潜力远大于水电和风能[1]，但其能量转换效率相对较低[2]。此外，光伏发电具有间歇性和不可预测性的特点[3, 4]，其发展受到土地使用的严重限制[5]。与风能类似，光伏电站通常建在人口密度低的地区，因为这些偏远地区可以提供足够的光伏用地。尽管高密度城市适合建设建筑集成光伏（BIPV）[6]，但其发电规模仍然有限。因此，浮动太阳能作为一种能够同时解决这两个问题的解决方案应运而生[7, 8]。作为一项有前景的新技术[9, 10]，浮动光伏（FPV）已经发展出多种类型，根据结构设计主要分为固定式和浮动式。固定式FPV系统的水面接触面积较小，对水生环境的影响可以忽略不计（如减少氧气含量或异常藻类生长），目前广泛应用于渔业。浮动式光伏主要部署在中小型水库或湖泊上，其主要功能包括减少水分蒸发[11]和提高发电效率[12]。由于浮动结构与水体的大面积接触，它具有类似防蒸发面板的功能，并同时具备发电能力。此外，水体的冷却效果也有助于提高太阳能电池的效率[13]。

作为一项具有巨大发展潜力的技术，FPV研究可以分为大规模潜力预测和小规模建模实验。FPV发展潜力的评估通常在全球、国家或区域层面进行。这些评估基于气象数据来评估整个研究区域的FPV潜力，并通过考虑现有的能源基础设施来突出FPV在该地区的优势。Wyatt等人[14]研究了非洲FPV的发展情况，发现FPV有可能降低该地区水电开发的风险。Jin等人[15]预测了FPV的全球发展潜力，并通过整合城市电力供需分布模式分析了其可行性，同时指出了大规模FPV系统的潜在长期影响。Du等人[16]提出了一种方法来计算水足迹的恢复期，以评估中国909个水库中FPV的潜在效益，表明中国水库中FPV具有巨大的发展潜力。

实验研究通常选择中小型浮动光伏（FPV）系统进行建模，收集和分析相关数据，以研究FPV与陆地光伏的运行特性并分析其背后的原因。Ma等人[17]评估了不同FPV光伏组件的性能。实验结果表明，采用双玻璃双面P型PERC技术的单晶硅组件表现出最佳性能，FPV的性能与辐照度之间的相关性较弱。Giuseppe等人[18]在两个地点优化并比较了FPV的单面和双面模型，结果显示，经过参数优化（如倾斜角和反照率）的双面模型比单面模型效率高出13.5%。此外，FPV系统对辐射的敏感性因地点而异。Dag等人[19]提出了一种模型来计算FPV系统的环境热损失效率和电池温度，他们发现浮动光伏系统在架子上的热损失行为与陆地光伏系统非常相似，但由于水的存在，FPV系统的冷却效果明显更好。

总体而言，FPV预测依赖于基本的气象数据。光伏发电预测通常需要准确的气象数据输入[20]，而气候变化的程度因地区而异[21]，受到不同国家和地区的社会、经济、人口和政策背景的显著影响。区域气候变异性影响FPV的发展潜力[22, 23, 24]，特别是在较长的时间尺度上。为了研究FPV的长期发展潜力并评估气象因素对其的影响，本研究重点关注中国的水体。时间框架分为两个阶段：代表过去和当前条件的历史时期，以及反映预测趋势的未来情景。预测了FPV的发电潜力和节水潜力，并使用灰色关联分析来评估气象因素对这些潜力的影响。

部分摘录

目标湖泊和水库的筛选

目标湖泊和水库是通过GLAKES数据集[25]筛选的，该数据集结合了全球地表水存在（GSWO）数据集和深度学习分类算法，使湖泊表面积数据的精度达到0.03平方公里。由于面积过小的湖泊和水库容易干涸[15]，因此筛选范围限定在面积大于或等于1平方公里的湖泊和水库。

FPV的发电潜力和节水潜力分布

在历史时期（1951–2024年）和未来情景（2025–2100年）内，模拟了每个目标水库的年平均发电潜力和节水潜力，结果分别展示在图3、图4、图5和图6中。

结论

本研究预测了中国面积大于或等于1平方公里的湖泊和水库基于FPV的发电和节水潜力。分析分为两个时期：历史时期（1951–2024年）和未来情景（2025–2100年）。随后，通过灰色关联分析研究了每个时期的发电潜力与节水潜力以及气象因素之间的关系，以确定影响这些潜力的主要因素。

在历史时期，

CRediT作者贡献声明

田源：撰写——原始稿件、可视化、正式分析、概念构思。魏天：撰写——审阅与编辑。保慧门：撰写——审阅与编辑、监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。