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AI+傳感器:量化低效光伏組件運行損失的新型解決方案

2020-06-10 15:45  來源:光伏們  瀏覽:  

低效的光伏組件易造成所處光伏組串發電性能的大幅下降,這類缺陷通常被定義為“木桶效應”。對于該類缺陷所引起的電站性能低效,業內尚無較好的低成本且具有可復制性的解決方法。究其原因主要存在如下技術瓶頸:

1) 目前絕大部分電站配備了組串級監控,可用于甄別低效能組串,但無法準確定位低效組件。

2) 缺乏有效手段量化低效組件所引起的組串電量損失。

3) 由于缺乏數據支撐,進而無法對技改方案進行決策。

上述問題環環相扣,是制約光伏存量市場性能提升的重要因素之一,亦是未來光伏電站走向精細化與智能化的一大障礙。

鑒于當前檢測技術能力,對于電站的低效診斷,業內多采用的戶外I-V測試,其可用于實現組件組串功率一致性以及串聯失配性評估。另外,對于缺陷組件采用EL與紅外測試用于組件質量判斷。這類測試我們稱之為靜態測試,意味著其能較好地表征在某一種工況下,組件階段性的性能特征。但在實際應用中,我們也發現這類測試不可避免地具有一定局限性,主要體現在其無法用于評估組件投運后的動態運行性能。因而,在更多情況下靜態測試僅用于定性分析,卻無法用于定量判斷。

為了真正解決上述技術難點,TÜV北德創建了一套用于組件運行性能評估的方法,我們稱之為組件動態測試。組件動態測試適用于電站測試、電站監控、電站年檢、電站技術改造與組件戶外實證等多種應用場景,這表明其即可以作為用戶自檢驗電站的一種手段,亦可用于對組件的長期運行監控。該技術通過為組件外掛高精度傳感器(滿足IEC 61724-1 Class A級標準),結合高密度數據采樣與數據積累,可以實現低效組件的準確定位與電量的量化損失。數據經過清洗并導入數據回歸模型后,數據分析師可以極為近似地模擬出組件的衰減狀況。基于多維數據分析結論、同時結合經濟性指標,可以幫助投資者與運維人員制定較為合理的技改方案。

組件動態測試作為一種低投入高產出的檢測與監測方式,我們將在此次TÜV北德云課堂上與大家分享這項最新的技術研究與項目實證成果。歡迎各位踴躍參與(掃碼注冊報名),一起深入探討光伏行業智能化與高效化的檢測方法。

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