The solar photovoltaic (PV) technology has gained global importance to overcome the global warming and meet future energy needs. The performance of a solar PV plant depends on many factors such as solar irradiance, weather conditions, various types of energy losses and system degradation over time. Although the deterministic models nicely predict the PV performance at a single instant in time, however, they fail to account for the uncertainty and randomness in the input parameters. Probabilistic models, in contrast, are more useful to predict the system performance over a time span under real conditions. In this study, a probabilistic model has been developed for the performance analysis of a recently commissioned 100 MW power plant at Bahawalpur, Pakistan. The model is based on Monte-Carlo simulation method and uses the probable range of input data from the site of the power plant. The performance of the power plant is presented in terms of monthly and seasonal electricity generation. The associated energy losses are discussed in detailed. Furthermore, a comprehensive cost analysis of the power plant has been provided. According to results from the model, the power produced in the first year of operation of the plant is 136,700 MWh and the projected cumulative energy produced during a plant lifetime of 25 years is 3,108,450 MWh. The levelized cost of energy (LCOE) estimated by the model is 0.0795 $/kWh, which is quite reasonable in comparison to the average 0.1 $/kWh cost of electricity to a domestic customer in Pakistan.

太阳能光伏（PV）技术在克服全球变暖和满足未来能源需求方面已具有全球重要性。太阳能光伏电站的性能取决于许多因素，例如太阳辐照度，天气状况，各种类型的能量损失以及系统随时间的退化。尽管确定性模型可以很好地预测单个时间点的PV性能，但是它们无法解决输入参数的不确定性和随机性。相反，概率模型在实际条件下预测一段时间内的系统性能更有用。在这项研究中，已经开发了一个概率模型，用于对巴基斯坦巴哈瓦尔普尔最近投产的100兆瓦发电厂的性能进行分析。该模型基于蒙特卡洛模拟方法，并使用了发电厂现场可能输入的数据范围。发电厂的性能以每月和季节性发电量表示。详细讨论了相关的能量损失。此外，还提供了电厂的综合成本分析。根据该模型的结果，该工厂运营第一年的发电量为136,700 MWh，而在25年的工厂使用寿命中，预计产生的累计能量为3,108,450 MWh。该模型估计的平均能源成本（LCOE）为0.0795美元/千瓦时，与巴基斯坦国内用户平均0.1美元/千瓦时的电费相比，这是相当合理的。发电厂的性能以每月和季节性发电量表示。详细讨论了相关的能量损失。此外，还提供了电厂的综合成本分析。根据该模型的结果，该工厂运营第一年的发电量为136,700 MWh，而在25年的工厂使用寿命中，预计产生的累计能量为3,108,450 MWh。该模型估计的平均能源成本（LCOE）为0.0795美元/千瓦时，与巴基斯坦国内用户平均0.1美元/千瓦时的电费相比，这是相当合理的。发电厂的性能以每月和季节性发电量表示。详细讨论了相关的能量损失。此外，还提供了电厂的综合成本分析。根据该模型的结果，该工厂运营第一年的发电量为136,700 MWh，而在25年的工厂使用寿命中，预计产生的累计能量为3,108,450 MWh。该模型估计的平均能源成本（LCOE）为0.0795美元/千瓦时，与巴基斯坦国内用户平均0.1美元/千瓦时的电费相比，这是相当合理的。根据该模型的结果，该工厂运营第一年的发电量为136,700 MWh，而在25年的工厂使用寿命中，预计产生的累计能量为3,108,450 MWh。该模型估计的平均能源成本（LCOE）为0.0795美元/千瓦时，与巴基斯坦国内用户平均0.1美元/千瓦时的电费相比，这是相当合理的。根据该模型的结果，该工厂运营第一年的发电量为136,700 MWh，而在25年的工厂使用寿命中，预计产生的累计能量为3,108,450 MWh。该模型估计的平均能源成本（LCOE）为0.0795美元/千瓦时，与巴基斯坦国内用户的平均电费0.1美元/千瓦时相比，这是相当合理的。