中国科学院电工研究所团队在大规模光伏发电系统多物理场耦合仿真技术方向取得重要研究进展，研发出基于格子玻尔兹曼方法、搭配 GPU 并行加速的全新仿真框架，可以把光照辐照、温度变化、空气对流、湿度扩散还有光伏组件电热变化全部放进一套统一模型计算，相比传统仿真方案，发电预测精度提升 6.2%，GPU 加速之后计算速度最高提升 71.7 倍，解决了大型光伏电站仿真精度低、运算慢的痛点。光伏电站的发电能力会同时被太阳辐射、风场、环境温湿度、光伏板排布等多重因素互相影响，过去的仿真工具大多只能单独计算某一类物理参数，很难同步模拟多种物理场之间互相作用，想要做兆瓦级大型光伏站精细化模拟，要么算得不准，要么计算耗时极长。中科院团队使用 CUDA、CuPy 完成 GPU 并行运算开发，并且拿 3 座兆瓦级光伏电站做长时间实测验证，这套新仿真框架可以精准模拟复杂气象环境下光伏阵列运行状态，成果已经发表在国际期刊《应用能源》，后续能用于大型光伏基地规划选址、阵列布局优化、发电量预测和设备环境适应性评估。
核心技术指标清单
- 研究单位：中国科学院电工研究所可再生能源发电系统研究部
- 核心算法：格子玻尔兹曼方法（LBM）
- 加速方案：GPU 并行加速（CUDA、CuPy）
- 精度提升：发电性能预测精度相比现有方法提升 6.2%
- 计算加速比：最高 71.7 倍
- 验证对象：3 座兆瓦级光伏发电系统
- 收录期刊：Applied Energy《应用能源》
- 仿真覆盖物理场：辐照温度增益、对流换热、湿度扩散、光伏组件电热特性
多物理场耦合仿真能解决的问题
- 多因素联动计算：不再单独算光照或者温度，一次性模拟光、热、湿、电互相影响的全过程。
- 电站布局优化：在建设前期模拟不同排布方案，找到发电量最高、温度更低的阵列摆放方式。
- 复杂环境评估：模拟大风、高温、高湿等恶劣环境，预判光伏板温升、衰减情况。
- 发电量精细化预测：提升电站长期发电预估准确度，方便电网消纳和项目收益测算。
技术研发验证流程
- 构建统一多物理场耦合模型，集成辐照、换热、湿度、组件电热计算模块。
- 引入格子玻尔兹曼方法，开发 GPU 并行计算代码，优化大规模阵列计算效率。
- 选取 3 座兆瓦级光伏电站，采集长期现场实测数据。
- 将仿真结果和电站真实运行数据对比校验，确认精度与加速性能。
- 整理研究论文，成果发表在《应用能源》期刊，对外公布技术进展。
【常见问题】
问题 1：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术取得进展，这套仿真框架有什么优势？
回答 1：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术新框架支持多物理场统一计算，发电预测精度提升 6.2%，GPU 并行加速最高实现 71.7 倍提速，可以高效完成兆瓦级光伏电站精细化模拟。
问题 2：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术，多物理场具体包含哪些物理过程？
回答 2：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术，在模型中纳入辐照温度增益、对流换热、湿度扩散、光伏组件电热特性，实现多种物理效应的耦合计算。
问题 3：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术取得进展，这项成果能用到什么场景？
回答 3：中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术可用于大型光伏基地规划设计、光伏阵列布局优化、复杂气象条件下发电量预测，还能评估光伏组件的环境适应性。
【参考资料】
[2026-11-11]（我国光伏发电系统多物理场耦合仿真技术研究取得进展）环球网科技
[2026-11-04]（大规模光伏发电系统多物理场耦合仿真技术研究取得重要进展）中国科学院电工研究所官网
[2026-11-11]（光伏发电系统多物理场耦合仿真技术研究取得进展）学术桥
[2026-11-11]（Applied Energy 刊发中科院光伏多物理场耦合仿真研究成果）《应用能源》期刊
【免责声明】
本文资讯仅为科研成果客观整理，不构成工程设计、项目投资决策建议。中科院光伏发电系统多物理场耦合仿真技术尚属于学术研究成果，大规模工程落地还需持续迭代验证，全部技术细节以中科院电工研究所官方论文与公告为准。