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算修正因子，我们可以得到如下蓄电池容量的最终计算公式。

蓄电池容量指定放电率温度修正因子最大允许放电深度日平均负载自给天数下面对每个参数进行总结分析最大允许放电深度般而言，浅循环蓄电池的最大允许放电深度为，而深循环蓄电池的最大允许放电深度为。

如果在严寒地区，就要考虑到低温防冻问题对此进行必要的修正。

设计时可以适当地减小这个值扩大蓄电池的容量，以延长蓄电池的使用寿命。

例如，如果使用深循环蓄电池，进行设计时，将使用的蓄电池容量最大可用百分比定为而不是，这样既可以提高蓄电池的使用寿命，减少蓄电池系统的维护费用，同时又对系统初始成本不会有太大的冲击。

根据实际情况可对此进行灵活地处理。

温度修正系数当温度降低的时候，蓄电池的容量将会减少。

温度修正系数的作用就是保证安装的蓄电池容量要大于按照标准情况算出来的容量值，从而使得设计的蓄电池容量能够满足实际负载的用电需求。

指定放电率指定放电率是考虑到慢的放电率将会从蓄电池得到更多的容量。

使用供应商提供的数据，可以选择适于设计系统的在指定放电率下的合适蓄电池容量。

如果在没有详细的有关容量放电速率的资料的情况下，可以粗略的估计认为，在慢放电率到的情况下，蓄电池的容量要比标准状态多。

下面举例说明上述公式的应用。

建立套光伏供电系统给个地处偏远的通讯基站供电，该系统的负载有两个负载，工作电流为安培，每天工作小时。

负载二，工作电流为安培每天工作小时。

该系统所处的地点的小时平均最低温度为，系统的自给时间为天。

使用深循环工业用蓄电池最大为。

因为该光伏系统所在地区的小时平均最低温度为，所以必须修正蓄电池的最大允许放电深度。

由最大放电深度蓄电池温度的关系图我们可以确定最大允许放电深度为。

所以，加权平均负载工作时间平均放电率小时率根据上页中的典型温度放电率容量变化曲线，与平均放电率计算数值最为接近的放电率为小时率，时在该放电率下所对应的温度修正系数为也可以根据供应商提供的性能表进行查询。

如果计算出来的放电率在两个数据之间，那么选择较快的放电率短时间比较保守可靠。

因此蓄电池容量为蓄电池容量小时放电率根据供应商提供的蓄电池参数表，我们可以选择合适的蓄电池进行串并联，构成所需的蓄电池组。

蓄电池组并联设计当计算出了所需的蓄电池的容量后，下步就是要决定选择多少个单体蓄电池加以并联得到所需的蓄电池容量。

这样可以有多种选择，例如，如果计算出来的蓄电池容量为，那么我们可以选择个的单体蓄电池，也可以选择两个的蓄电池并联，还可以选择个的蓄电池并联。

从理论上讲，这些选择都可以满足要求，但是在实际应用当中，要尽量减少并联数目。

也就是说最好是选择大容量的蓄电池以减少所需的并联数目。

这样做的目的就是为了尽量减少蓄电池之间的不平衡所造成的影响，因为些并联的蓄电池在充放电的时候可能会与之并联的蓄电池不平衡。

并联的组数越多，发生蓄电池不平衡的可能性就越大。

般来讲，建议并联的数目不要超过组。

这样，如果有组蓄电池出现故障，不能正常工作，就可以将该组蓄电池断开进行维修，而使用另外组正常的蓄电池，虽然电流有所下降，但系统还能保持在标称电压正常工作。

总之，蓄电池组的并联设计需要考虑不同的实际情况，根据不同的需要作出不同的选择。

光伏组件设计基本公式在前面的章节中，我们讲述了光伏供电系统中蓄电池的设计方法。

下面我们将讲述如何设计太阳电池组件的大小。

太阳电池组件设计的基本思想就是满足年平均日负载的用电需求。

计算太阳电池组件的基本方法是用负载平均每天所需要的能量安时数除以块太阳电池组件在天中可以产生的能量安时数，这样就可以算出系统需要并联的太阳电池组件数，使用这些组件并联就可以产生系统负载所需要的电流。

将系统的标称电压除以太阳电池组件的标称电压，就可以得到太阳电池组件需要串联的太阳电池组件数，使用这些太阳电池组件串联就可以产生系统负载所需要的电压。

基本计算公式如下并联的组件数量组件日输出日平均负载串联组件数量组件电压系统电压光伏组件设计的修正太阳电池组件的输出，会受到些外在因素的影响而降低，根据上述基本公式计算出的太阳电池组件，在实际情况下通常不能满足光伏系统的用电需求，为了得到更加正确的结果，有必要对上述基本公式进行修正。

将太阳电池组件输出降低在实际情况工作下，太阳电池组件的输出会受到外在环境的影响而降低。

泥土，灰尘的覆盖和组件性能的慢慢衰变都会降低太阳电池组件的输出。

通常的做法就是在计算的时候减少太阳电池组件的输出来解决上述的不可预知和不可量化的因素。

我们可以将这看成是光伏系统设计时需要考虑的工程上的安全系数。

又因为光伏供电系统的运行还依赖于天气状况，所以有必要对这些因素进行评估和技术估计，因此设计上留有定的余量将使得系统可以年复年地长期电池组件的功率增加以抵消蓄电池的耗散损失。

完整的太阳电池组件设计计算考虑到上述因素，必须修正简单的太阳电池组件设计公式，将每天的负载除以蓄电池的库仑效率，这样就增加了每天的负载，实际上给出了太阳电池组件需要负担的真正负载将衰减因子乘以太阳电池组件的日输出，这样就考虑了环境因素和组件自身衰减造成的太阳电池组件日输出的减少，给出了个在实际情况下太阳电池组件输出的保守估计值。

综合考虑以上因素，可以得到下面的计算公式。

并联的组件数量衰减因子组件日输出库仑效率日平均负载串联组件数量组件电压系统电压利用上述公式进行太阳电池组件的设计计算时，还要注意以下些问题Ⅰ考虑季节变化对光伏系统输出的影响，逐月进行设计计算对于全年负载不变的情况，太阳电池组件的设计计算是基于辐照最低的月份。

如果负载的工作情况是变化的，即每个月份的负载对电力的需求是不样的，那么在设计时采取的最好方法就是按照不同的季节或者每个月份分别来进行计算，计算出的最大太阳电池组件数目就为所求。

通常在夏季春季和秋季，太阳电池组件的电能输出相对较多，而冬季相对较少，但是负载的需求也可能在夏季比较的大，所以在这种情况下只是用年平均或者个月份进行设计计算是不准确的，因为为了满足每个月份负载需求而需要的太阳电池组件数是不同的，那么就必须按照每个月所需要的负载算出该月所必须的太阳电池组件。

其中的最大值就是年中所需要的太阳电池组件数目。

例如，可能你计算出你在冬季需要的太阳电池组件数是块，但是在夏季可能只需要块，但是为了保证系统全年的正常运行，就不得不安装较大数量的太阳电池组件即块组件来满足全年的负载的需要。

Ⅱ根据太阳电池组件电池片的串联数量选择合适的太阳电池组件太阳电池组件的日输出与太阳电池组件中电池片的串联数量有关。

太阳电池在光照下的电压会随着温度的升高而降低，从而导致太阳电池组件的电压会随着温度的升高而降低。

根据这物理现象，太阳电池组件生产商根据太阳电池组件工作的不同气候条件，设计了不用的组件片串联组件与片串联组件。

片太阳电池组件主要适用于高温环境应用，片太阳电池组件的串联设计使得太阳电池组件即使在高温环境下也可以在附近工作。

通常，使用的蓄电池系统电压为，片串联就意味着在标准条件下太阳电池组件的为，大大高于充电所需的电压。

当这些太阳电池组件在高温下工作时，由于高温太阳电池组件的损失电压约为，这样为，即使在最热的气候条件下也足够可以给各种类型的蓄电池充电。

采用片串联的太阳电池组件最好是应用在炎热地区，也可以使用在安装了峰值功率跟踪设备的系统中，这样可以最大限度的发挥太阳电池组件的潜力。

片串联的太阳电池组件适宜于在温和气候环境下使用片串联就意味着在标准条件下太阳电池组件的为，稍高于充电所需的电压。

当这些太阳电池组件在下工作时，由于高温导致太阳电池组件损失电压约为，这样为，也足够可以给各种类型的蓄电池充电。

但如果在非常热的气候条件下工作，太阳电池组件电压就会降低更多。

如果到或者更高，电压会降低到或者以下，就会发生电流输出降低。

这样对太阳电池组件没有害处，但是产生的电流就不够理想，所以片串联的太阳电池组件最好用在温和气候条件下。

Ⅲ使用峰值小时数的方法估算太阳电池组件的输出因为太阳电池组件的输出是在标准状态下标定的，但在实际使用中，日照条件以及太阳电池组件的环境条件是不可能与标准状态完全相同，因此有必要找出种可以利用太阳电池组件额定输出和气象数据来估算实际情况下太阳电池组件输出的方法，我们可以使用峰值小时数的方法估算太阳电池组件的日输出。

该方法是将实际的倾斜面上的太阳辐射转换成等同的利用标准太阳辐射照射的小时数。

将该小时数乘以太阳电池组件的峰值输出就可以估算出太阳电池组件每天输出的安时数。

太阳电池组件的输出为峰值小时数峰值功率。

例如如果个月的平均辐射为，可以将其写成，而正好也就是用来标定太阳电池组件功率的标准辐射量，那么平均辐射为就基本等同于太阳电池组件在标准辐射下照射小时。

这当然不是实际情况，但是可以用来简化计算。

因为是生产商用来标定太阳电池组件功率的辐射量，所以在该辐射情况下的组件输出数值可以很容易从生产商处得到。

为了计算太阳电池组件每天产生的安时数，可以使用峰值小时太阳电池组件的。

例如，假设在个地区倾角为度的斜面上按月平均每天的辐射量为，可以将其写成。

对于个典型的太阳电池组件，为，就可得出每天发电的安时数为天。

使用峰值小时方法存在些缺点，因为在峰值小时方法中做了些简化，导致估算结果和实际情况有定的偏差。

首先，太阳电池组件输出的温度效应在该方法中被忽略。

在计算中对太阳电池组件的要进行补偿。

因为在工作的时候，蓄电池两端的电压通常是稍微低于，这样太阳电池组件输出电流就会稍微高于，使用作为太阳电池组件的输出就会比较保守。

这样，温度效应对于由较少的电池片串联的太阳电池组件输出的影响就比对由较多的电池片串联的太阳电池组件的输出影响要大。

所以峰值小时方法对于片串联的太阳电池组件比较准确，对于片串联的太阳电池组件则较差，特别是在高温环境下。

对于所有的太阳电池组件，在寒冷气候的预计会更加准确。

其次，在峰值小时方法中，利用了气象数据中测量的总的太阳辐射，将其转换为峰值小时。

实际上，在每天的清晨和黄昏，有段时间因为辐射很低，太阳电池组件产生的电压太小而无法供给负载使用或者给蓄电池充电，这就将会导致估算偏大。

通常，这点造成的误差不是很大，但对于由较少电池片串联的太阳电池组件的影响比较大。

所以对片串联的太