公差影响预期产量/需要定期校准设备　　

　　光伏组件的性能特征是在认可的实验室进行测试，例如根据统计相关的样本数进行测试。测试结果决定合约是否履行或交付价格是否需要协商。实验室的测量不确定度越低，计算的发电量越准确，发电量降低的风险就越低。

　　德国科隆当地时间7月5日,光伏电站的可靠回报只能通过光伏组件的高精度性能测量来确定，而低测量不确定度是高精度性能测量的先决条件。“TUV莱茵认可实验室在光伏组件的测量性能方面达到不超过+/- 1.5%的测量不确定度。” TUV莱茵资深专家 Werner Herrmann 博士解释道。

　　就大型太阳能系统而言，在判断20年收益时，由不准确的测量值导致的1%误算就可能相当于数百万元。以南欧一座50兆瓦的光伏电站为例，仅是1%的测量不准确度即可导致每年超过300,000欧元的收益差异(以0.05欧元/千瓦时的上网电价为基础)，相当于大约百分之一。

　　Herrmann 博士强调：“测量不确定性绝不可能简单地全面阐述，它们取决于光伏组件的技术。” 对于高精度的测量，不仅需要精准确定温度系数，还需要测量光谱敏感度。单块光伏组件进行校正需要耗费很多努力，因此对于每一片光伏组件进行校正并不可行。当进行大量样本测量时，专家通常会校正参考组件，其他组件则基于参考组件进行校正。重要提示：测量的可靠重现性。

　　为制造商和投资者提供更多安全保障

　　如果TUV莱茵能够测量制造商在生产线中用来调整太阳能模拟器的参考组件，则可以更精确地显示制造中的光伏组件的标称输出功率。为了满足对性能的承诺，更精确的性能参数和可能产生的较低风险附加费用会增加光伏组件的价格。公差也是国际招标中有关性能参数的必要组成部分。

　　降低光伏组件额定功率的测量不确定度需要深入的技术知识、品质良好和定期校准的设备以及许多参数的调整。例如，定期测试实验室中使用的太阳能模拟器的光照属性是一项重要的品质保证措施。

　　有超过90个不同的因素能够影响测量不确定度，他们必须结合在影响测量结果的变数的连结中。必须考量温度传感器、辐照传感器、电流和电压测量输入、光照品质和环境条件以及太阳能组件的技术相关影响和它们对测量不确定的贡献。进一步影响变数包括电流 - 电压测量的时间动态、测量曲线在标准测试条件(STC)下的标称值的温度和照度校正，光伏组件的重复性或光谱灵敏度。太阳模拟器测量技术领域的专家 Werner Herrmann 博士肯定道：“我们认为，设备和工艺工程因素的评估非常尖锐，但也非常保守， Physikalisch Technische Bundesanstalt 所使用的参考电池初级校准的外部不确定度贡献也需加以考量。”

　　精确的测量不确定性分析是一项复杂的任务，TUV莱茵能够为光伏组件制造商提供支持，并提高对数据表信息的信心，以进一步为投资者带来利益。