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通往可持续未来的旅程取决于如何有效利用可再生能源，特别是太阳能。然而，阳光的不可预测性和多变性对准确预测能源产量提出了重大挑战。这种不确定性不仅阻碍了创新，而且不必要地推迟了太阳能在全球能源生产中的使用。
虽然太阳能电池的转换效率通常是在受控环境中测量的，但其实际性能受不同天气条件的影响可能会出现显著偏差。对于太阳能发电场管理者和能源供应商等利益相关者来说，最关心的不是电池的效率百分比，而是了解其在特定地点的实际年发电量。由于这种（财务）产量的不确定性，太阳能电池板的全部潜力及其与建筑物、汽车屋顶或农业应用的集成可能仍未得到充分利用。
对精度存在迫切需求
目前存在能源产量预测模型，旨在提高各种光伏（PV）技术的准确性和适用性。但传统的“灰盒（grey box）”模型通常依赖于历史数据和经验见解，难以提供优化太阳能装置所需的精度。
据外媒报道，为了满足这种对精度的迫切需求，纳米电子与数字技术研究中心Imec位于比利时EnergyVille的能源系统团队于2017年推出新模型。与传统方法不同，该模型采用自下而上的方法，深入研究了太阳能电池板内光、温度和电动力学的复杂相互作用，并建立了基于物理的相互作用模型。这种整体方法至关重要，特别是当可再生能源领域扩展到集成光伏发电的未知领域（例如基础设施集成）时。
了解能源产量模型：基于物理的模拟框架
该系统模型将三个相互关联的组件编织在一起：光学模型、热模型和电气模型。
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