Prestatieanalyse en -evaluatie van fotovoltaïsche energiecentrales: de meeste PV-energiecentrales hebben verraderingen in het gebruik en onderhoudsverlies
Mar 02, 2018
Wij vertrouwen op de camera om snel uit te pakken en de verdachten te vergrendelen van de menigte van films en tv-shows zijn geen onbekende in de achter de "gezichtsherkenning" -technologie niet alleen de arbeidsinzetkosten vermindert en de efficiëntie te verbeteren, met de herkenning technologie is geleidelijk aan rijping, Het toepassingsgebied wordt ook steeds breder.
Voor eigenaren van PV-centrales, als de energiecentrale ook prestatie-identificatie kan uitvoeren, zoals het snel lokaliseren van defecte componenten of omvormers van grote energiecentrales en het intelligent analyseren van de werking van energiecentrales door middel van big data-analyse om de grootste impact op stroomopwekkingsfactoren te achterhalen en geef specifieke aanbevelingen voor de implementatie van verbeteringen, die ongetwijfeld de efficiëntie en waarde van de werking en het onderhoud van de centrale aanzienlijk zullen verbeteren om meer voordelen voor de centrale te verkrijgen.
Op 19 januari 2018 heeft Prosperous Energy Apollo Photovoltaic Co., Ltd. een evaluatie- en evaluatieproduct voor fotovoltaïsche energieprestaties aangekondigd - Apollo Ensight. Het is wel verstaan dat dit het eerste grootschalige prestatiebeoordelingsproduct voor energiecentrales in China is, dat intelligente installaties en onderhoud van energiecentrales aandrijft door middel van data-analyse, en jarenlange ervaring met het Amerikaanse PV Innovation Center integreert.
Ze zijn een van de weinige teams in de branche die een volledig geautomatiseerd algoritme voor het nauwkeurig algoritme voor energiebeheer hebben. Sommige van de experts hebben gewerkt bij het National Renewable Energy Laboratory in de Verenigde Staten, de Verenigde Staten SunPower, First Solar en anderen.
Heeft u een controlesysteem, maar gebruikt u de gegevens niet?
De cumulatieve geïnstalleerde capaciteit van de PV-centrales in China is jaar na jaar toegenomen en bedraagt nu meer dan 130 GW, goed voor bijna 10% van de totale geïnstalleerde capaciteit. Achter de snelle ontwikkeling van de exploitatie en onderhoud van fotovoltaïsche energiecentrales is een steeds prominentere kwestie komen te staan, een markt van biljoenen, hoe honderden energiecentrales tegelijk te bedienen?
Om een groot aantal verspreide energiecentrales, de mainstream investeerders van fotovoltaïsche energiecentrales, effectief te kunnen bedienen, zijn de eigenaren bijna allemaal uitgerust met een set bewakingssoftware. Echter, het bewakingssysteem om de gegevens van de krachtcentrale betrouwbaar te verzenden? Of het de werking van de apparatuur echt kan weerspiegelen? Wat is de werkelijke situatie van de werking van een krachtcentrale?
Monitoring software real-time toegang tot gegevens, massale datatransmissie, beheer en extractie? Zo'n enorme hoeveelheid gegevens is moeilijk om door de menselijke lijnanalyse te passeren, om nauwkeurig het punt te vinden van verlies van energieopwekking en het vergroten van de stroomopwekking. Aan de andere kant zijn er vanwege de kwaliteit van communicatie en apparatuur ernstige problemen met de gegevenskwaliteit van PV-energiecentrales.
De ongefilterde gegevens kunnen de effectiviteit van gegevensanalyse ernstig beïnvloeden, verkeerde beslissingen geven en menselijke en materiële middelen verspillen. Na verschillende mislukte verificaties, werden de big data die het monitoringsysteem opleverde overbodige verfraaiing van het management.
Hoe big data te gebruiken? Volgens sommige mensen kan intelligente monitoring goed gebruik maken van big data. In dit stadium wordt echter vaak kritiek geuit op de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van intelligente werking en onderhoud van huishoudelijke PV-centrales. Sommige relatief geavanceerde intelligente controlesystemen kunnen alleen de extractie van enorme hoeveelheden gegevens oplossen. De gegevenscontrole, analyse, gegevensidentificatie van de prestaties van de centrale, de bedrijfsstatus en een reeks problemen kunnen nog steeds niet worden opgelost.
In feite is er een zeer sterke drempel in het veld voor een effectieve analyse van installatiegegevens. In ontwikkelde landen is de verliesafbraak van PV-installaties over het algemeen het onderwerp van voortdurend onderzoek door wetenschappers in grote laboratoria. In China is er vanwege dit tekort aan talenten ook een gebrek aan gespecialiseerde agentschappen om eerstelijns bedienings- en onderhoudspersoneel te voorzien van efficiënte decompositieservices voor verlies van energiecentrales.
Gegevensanalyse zorgt voor nauwkeurige bediening en onderhoud
"De traditionele off-line mankracht- en onderhoudsmethoden kunnen de ontwikkeling van PV-energiecentrales niet bijbenen en ons helpen energiecentrales efficiënter en wetenschappelijk te beheren via hightech big data-analysetechnologieën." Pascal Wehrli, leider van Algorithm bij Vision America Innovation Center, zei: Ons hoofdidee van de ontwikkeling van Ensight solar is om hopelijk de prestaties van energiecentrales te evalueren door middel van data-analyse en suggesties te ontvangen die kunnen worden verbeterd om eigenaren of operationele en onderhoudsteams hun kracht te helpen verbeteren generatie.
Traditionele monitoringproducten bieden alleen KPI op stationniveau, waardoor de oorzaak van het probleem niet kan worden achterhaald, waardoor er veel problemen zijn die moeilijk te vinden zijn en niet kunnen beoordelen of het operatie- en onderhoudsteam het goed doet, vanwege deze, sommige PV-installaties werken al vele jaren met lage prestaties.
"We beginnen met de onbewerkte gegevens, via het algoritme voor het opschonen van gegevens, inclusief algoritme voor verliesanalyse, algoritme voor capaciteitsopwekking om potentiële problemen van krachtcentrales te vinden, verschillende verliesanalyses, en vervolgens automatisch samen te vatten, de resultaten te evalueren en een betere werking en onderhoud te geven. aanbevolen om problemen met hoog verlies prioriteit te geven in termen van inkomstenverlies, om eigenaars te helpen bij het verbeteren van hun stroomopwekking, waarbij de onbewerkte gegevens, die allemaal direct beschikbaar zijn, Pascal Wehrli verklaart.
Praktische bediening: bij het reinigen van de meest kosteneffectieve energiecentrale?
Het doel van big data-analyse is om de werking en prestaties van energiecentrales te evalueren om problemen te identificeren, suggesties voor verbetering aan te bieden en de werking en het onderhoud van de leidingen te begeleiden. Onder de vele bedrijfs- en onderhoudsproblemen is onderhoud van elektriciteitscentrales een veel voorkomend probleem.
In China heeft stof een grote impact op de krachtcentrale, met een ernstig vermogensverlies tot 30%. Als frequente reiniging, de kosten zijn zeer hoog, als het verlies van de frequentie van de reiniging veroorzaakt door relatief groot, hoe te wegen te verminderen? Wanneer moet u de elektriciteitscentrale reinigen, hoe u de meest kostenefficiënte reinigt?
Allereerst zijn stofvervuiling en het fysieke milieu nauw verbonden met het regionale niveau van stofverontreinigingsanalyse, verschillende regio's moeten anders worden behandeld.
Pascal zei: "Ensight zal het verlies van stof nauwkeurig kwantificeren, alleen degenen schoonmaken die moeten worden schoongemaakt, automatische detectie van het regionale niveau van stofaccumulatie, rekening houdend met het verlies van stof en schoonmaakkosten, de regio door de optimale reinigingsstrategie om maximaliseer het rendement op uw investering. "
Bij een dakdistributiecentrale van 6 MW als voorbeeld, zijn er twee soorten installatiehellingen, één lage helling van 2 graden, één hoge helling van 13 graden met een schoorsteen in het midden en de krachtcentrale is in een meer gecompliceerde stofvervuiling. milieu.
Na het verkrijgen van gegevens over de werking van deze installatie, reinigde en detecteerde Ensight de gegevens automatisch en bundelde het verlies van stof van elke omvormer. Het verlies van stof in het minder verontreinigde gebied werd geschat op ongeveer 0,3% / dag. Zwaar vervuilde gebieden en lage-hoekzones zijn verdrievoudigd, zodat Ensight automatisch stofophoping voor verschillende gebieden kan detecteren.
De volgende stap in de optimaliseringsstrategie voor stofreiniging, gebaseerd op kosten-batenmaximalisatie, het gebruik van kosten-batenanalyses, geeft het systeem suggesties voor verbetering: voor lage hellingshoek, maandelijkse reiniging, jaarlijkse reiniging 12 keer, voor een hoge hellingshoek. aantal jaarlijkse schoonmaakbeurten 6 keer, hoeft niet regelmatig schoongemaakt te worden, om zo een deel van de schoonmaakkosten te verminderen, aan de andere kant zijn deze gegevens gebaseerd op TMI data-acquisitie, echte elektriciteitscentrale data, zullen doorgaan met het gebruiken van echte gegevens iteratie, iteratief itereer dit algoritme, haal de beste tijd om de volgende keer te reinigen. Pascal Demonstration Road.
Er is een downtime-probleem met de omvormer.
Als een belangrijk onderdeel van fotovoltaïsche energieopwekking systeemapparatuur, is het afsluiten van de omvormer van de stroomopwekkingscapaciteit erg groot, waarom dan de downtime van de omvormer? Wat is de reden voor downtime, hoe lang duurt het? Stop verlies zal veel schade veroorzaken?
Apollo Ensight registreert en identificeert automatisch informatie over uitvaltijd van apparatuur, inclusief uitvaltijd, verloren tijd en meer, en biedt u een verscheidenheid aan grafische presentaties van de evolutie, analyseert waarom het uitvalt en exporteren met één muisklik van rapporten mogelijk. Specifieke analyse van specifieke problemen, laat de data spreken, en vergroot daarmee de stroomopwekkingscapaciteit, de vorming van een proactieve werking en onderhoudmechanisme.
Het is gemeld dat op dit moment, Apollo Ensight op grote schaal is gepromoot en gebruikt in de Europese en Amerikaanse markten, dit is de eerste keer in het binnenlandse publiek, is de China Guangdong kerncentrale, Guodiao, Trina Solar, Sky Blue Sky, Sumeida , Zhongkang Electric, Yingli investeringen, Art Sri Lanka, kristal Australië, Zhenhua Heavy Industries en vele andere eigenaren van PV-energiecentrales zorgen en rente, de volgende stap zal het pilootproject starten.
