太阳能是清洁、安全的可再生能源, 在长期的能源战略中具有重要地位。根据IEA PVPS发布的2016年全球光伏市场报告， 截止2016年底，全球太阳能光伏装机容量累计超过300GW。根据国家能源局公布数据显示，截至2016年底，中国光伏发电累计装机容量77.42GW，新增装机容量34.54GW，新增和累计装机容量均为全球第一。 预计到2030年光伏装机容量将达1.4亿kW, 年发电量可达1300亿kWh。
大气灰尘是影响太阳能发电效率的关键因素之一 , 美国“机遇”号空间探测器刚开始火星探测任务时,1.3m的太阳能电池板每天可以提供900Wh的电能, 然而到2010年6月, 随着太阳能电池板沾上火星灰尘, 每天提供的电能降到了500~600 Wh。灰尘污染会大幅降低光伏电站发电量, 估计每年至少在5%以上, 如按照2020年全球装机量预计将达到500GW左右计算, 每年因灰尘降低发电量而造成的经济损失将高达50亿美元。随着电站装机量的不断增长, 这一损失会愈发严重—2030年全球装机总量约1400GW时, 灰尘造成的经济损失预计将高达130亿美元。
研究从大气灰尘的来源、种类及特性方面分析大气灰尘对光伏发电的影响, 结合目前光伏组件表面清洗工程的技术手段, 进一步指出了目前研究及应用中存在的不足和将来应重点关注的研究方向。
1 灰尘来源及特性分析
灰尘是由悬浮在空气中的微粒所组成的不均匀分散体系。是细干而成粉末的土或其他物质的, 被化为微细部分的某物体细的粉末, 灰尘颗粒的直径一般在百分之一毫米到几百分之毫米之间, 小于10μm的悬浮粒子 (PM10),即被认定有害于人体;小于2.5μm的细颗粒物 (PM2.5),更可穿透肺泡直达血液。大气灰尘的来源和组成因所处的地理位置、气候条件、季节和人类活动等不同而差异较大, 如沙漠地区的大气灰尘主要来源于沙土、红土和沙粒, 而城镇环境中的大气灰尘则含有大量的来自于建筑材料的石灰石、汽车尾气排出的碳化物以及织物纤维, 人类活动对颗粒物的贡献巨大, 空气流动是颗粒物扩散和迁徙的动力, 也是光伏组件灰尘效应发生的重要动力学因素。
1.1 灰尘的种类
灰尘按粒径的大小大致可分为两种:粉尘, 粉尘是由于物体粉碎而产生和分散到空气中的一种灰尘;凝结固体和烟雾, 凝结固体烟雾是物质在燃烧、升华、蒸发和凝聚等过程中形成的。其粒径一般在0.1~1μm。
1.2 灰尘的特性
物理特性：包括粒径、颜色、密度、吸水性、导热性、分散度、粘附性等, 其中, 粒径、导热性、吸水性、粘附性、摩擦性等都是与光伏发电紧密联系的物理性质。灰尘是固体杂质, 形状多不规则, 大多是有棱角并带有灰、褐、黑等颜色, 且具有吸水性。以微米量级为主, 外形与理论上常采用的球形近似差异大。灰尘颗粒可能是沙粒、矿物颗粒、土壤颗粒、金属微粒、无机盐颗粒、水泥颗粒、植物纤维等, 也可能是动物毛发、鸟类粪便、其他动物排泄物等。其中人类活动引入的物种所占比例较高。
化学特性:灰尘的成分比较复杂, 就其化学成分而言, 大气灰尘主要是氧化物, 如SiO2、Al2O3、Fe2O3 、Na2O、CaO、MgO、TiO2、K2O等, 其中SiO2、Al2O3, 含量最高, 分别为68%~76%和10%~15%。它有时会提供导致降解的酸根和金属离子。有些灰尘本身就带有酸性或碱性, 例如硫酸烟雾、光化学烟雾就具有酸性, 金属氧化物等微粒具有碱性。另外灰尘中的飘尘由于粒径小, 表面积大, 因此它们的吸附能力很强, 可以将空气中的有害物质吸附在它们表面, 而呈酸性或碱性。灰尘中往往含有黏土等物质, 会吸收空气中水分, 使其发生水解反应, 分解出胶粘状的氢氧化铝。
生物特性:由于霉菌的孢子体积小, 重量, 随着空气到处飘移, 因而不可避免地附着在灰尘上, 所以灰尘是微生物的理想培养基、繁殖地和传播者。微生物在生长过程会分泌出内含有酶和有机酸的霉斑。
2 灰尘对光伏发电的影响
2.1 温度影响
目前光伏电站较多使用硅基太阳电池组件, 该组件对温度十分敏感, 随灰尘在组件表面的积累, 增大了光伏组件的传热热阻, 成为光伏组件上的隔热层, 影响其散热。研究表明太阳能电池温度上升1℃, 输出功率约下降0.5%。且电池组件在长久阳光照射下, 被遮盖的部分升温速度远大于未被遮盖部分, 致使温度过高出现烧坏的暗斑。正常照度情况下, 被遮盖部分电池板会由发电单元变为耗电单元, 被遮蔽的光伏电池会变成不发电的负载电阻, 消耗相连电池产生的电力, 即发热, 这就是热斑效应。此过程会加剧电池板老化, 减少出力, 严重时会引起组件烧毁。
2.2 遮挡影响
灰尘附着在电池板表面, 会对光线产生遮挡, 吸收和反射等作用, 其中最主要是对光的遮挡作用。灰尘颗粒对光的反射吸收和遮挡作用, 影响光伏电池板对光的吸收, 从而影响光伏发电效率。居发礼的研究指出灰尘沉积在电池板组件受光面, 首先会使电池板表面透光率下降;其次会使部分光线的入射角度发生改变, 造成光线在玻璃盖板中不均匀传播。有研究显示在相同条件下, 清洁的电池板组件与积灰组件相比, 其输出功率要高出至少5%, 且积灰量越高, 组件输出性能下降越大。
2.3 腐蚀影响
光伏面板表面大多为玻璃材质, 玻璃的主要成分是二氧化硅和石灰石等, 当湿润的酸性或碱性灰尘附在玻璃盖板表面时, 玻璃盖板成分物质都能与酸或碱反应。随着玻璃在酸性或碱性环境里的时间增长, 玻璃表面就会慢慢被侵蚀, 从而在表面形成坑坑洼洼的现象, 导致光线在盖板表面形成漫反射, 在玻璃中的传播均匀性受到破坏, 光伏组件盖板越粗糙, 折射光的能量越小, 实际到达光伏电池表面的能量减小, 导致光伏电池发电量减小。并且粗糙的、带有粘合性残留物的黏滞表面比更光滑的表面更容易积累灰尘。而且灰尘本身也会吸附灰尘, 一旦有了初始灰尘存在, 就会导致更多的灰尘累积, 加速了光伏电池发电量的衰减。
3 灰尘清洁理论分析
户外放置的光伏组件玻璃表面会俘获和积累灰尘颗粒, 形成阻挡光线入射电池片的灰尘覆盖层。重力、范德瓦尔斯力、静电场力均对灰尘积累产生贡献。灰尘颗粒不仅与光伏玻璃表面有力的作用, 颗粒之间也存在互作用。对灰尘进行清洁就是将灰尘从电池板表面移除。移除电池板表面灰尘要克服灰尘与电池板间的粘附作用力。电池板上灰尘有一定厚度, 对其进行清洁时, 可对其施加平行负载、与电池板呈一定夹角 (或垂直) 的负载或对灰尘层施加旋转力矩 (图1) , 破坏灰尘与电池板间的粘附作用, 进而移除灰尘。
q—平行与电池板的负载;F—与电池板有一定夹角或垂直的负载;M—对灰尘层施加的旋转力矩
图1 对灰尘的不同破坏方式
对于灰尘颗粒移除要克服灰尘颗粒切向粘附力和法向粘附力, 法向粘附力即为灰尘颗粒与电池板间的粘附力, 切向粘附力相对很小一般可忽略。若从垂直方向移除灰尘则仅需要克服法向粘附力, 例如用水清洁, 将灰尘颗粒润湿的过程, 主要克服法向粘附力。水清洁时主要使得分子间间距增大减小范德华引力和产生浮力作用, 克服灰尘颗粒粘附受力的范德华力和重力。水中加入表面活性剂使得效果更明显, 而且还会产生较强的静电力使得灰尘从电池板上移除。灰尘颗粒与电池板相对运动时还要克服切向粘附力。
4 现阶段光伏电池面板清洗的工程手段
灰尘效应在光伏玻璃表面形成灰尘覆盖层, 显著降低了太阳能电池片受光量和光伏组件的电能输出总量, 发电量降低幅度达5%~45%, 是影响光伏发电系统工作效率的重要原因。由于灰尘颗粒与光伏玻璃表面互作用机理尚未完全清楚, 多数光伏发电系统没有配备专用的灰尘清理设施, 主要依赖于降雨、风等自然作用对光伏面板的积灰进行清除。调查显示, 按照通常设计标准, 每10MW电站配套工业清洗系最少需要一次性投资几百万元。一个300MW的太阳能发电厂可能花费超500万美元来进行清洁, 同时在能源生产方面, 因尘土覆盖的损失至少达360万美元。据业内人事普遍经验认为：光伏面板的清洁维护是提高电站运维绩效水平、提升实际利用小时数量最直接有效且成本最低的方式。清洁后的光伏阵列日均发电量显著提高5%以上。
目前很多光伏电站及相关电力公司都在探索研究经济、有效的组件清洗方案, 同时也出现了一些专业从事光伏组件清洗的公司。但是, 不同地区降尘情况不同, 光伏电站水资源情况及场站地形地貌也有所差异, 因此组件清洗方式的选择不能一概而论。
目前国内外已有的组件清洗方式按照其自动化水平大致可分为3类:人工清洗方式、半自动清洗方式和自动清洗方式。按照清洗时的用水量可分为有水清洁和无水清洁, 其中有水清洁可根据是否敷设水管分为有管道清洁和无管道清洁。
4.1 人工清洗
人工清洗是最原始的组件清洗方式, 完全依靠人力完成。这种清洗方式工作效率低、清洗周期长、人力成本高, 存在人身安全隐患、北方冬季无法工作的情况, 大型光伏电站很少采用人力擦洗的方式。
1) 人工干洗组件。人工干洗是采用长柄绒拖布配合专用洗尘剂进行清洗, 费用约为12000~13000元/10MW。使用的油性静电吸尘剂, 主要利用静电吸附原理, 具有吸附灰尘和沙粒的作用, 能够增强清洗工具吸尘去污能力, 有效地避免在清扫时的灰尘沙粒飞扬。由于完全依靠人力, 存在表面残留物较多、组件由受力不均产生变形隐裂的问题。
压缩空气吹扫是通过专用装置吹出压缩空气清除组件表面的灰尘, 用于水资源匮乏的地区。这种方式效率低, 且存在灰尘高速摩擦组件的问题, 目前很少有电站使用。
2) 人工水洗组件。人工水洗是以接在水车上 (或水管上) 的喷头向光伏组件表面喷水冲刷, 从而达到清洗的目的, 压力一般不超过0.4MPa, 这种清洗方式优于人工干洗, 清洗效率高一些, 但用水量较大, 10MW光伏组件清洗一次约用30m水, 水洗用水成本价格约为0.2元/m, 与人工干洗价格接近, 一些地面光伏电站目前采用此种清洗方式。但水压过大会造成光伏组件电池片的隐裂, 导致大面积短路会造成发电效率降低。另外, 水洗组件自然风干后, 在组件表面会形成水渍, 形成微型阴影遮挡, 影响发电效率。冬季使用高压水枪产生的冰层会严重弱化组件的光学效应, 处于北方的太阳能发电厂尤为显著。
4.2 半自动清洗设备
目前, 该类设备以工程车辆为载体改装为主 (图2) , 设备功率大、效率比较高, 清洗工作对组件压力一致性好, 不会对组件产生不均衡的压力, 造成组件隐裂, 而且清洗可采取清扫和水洗两种模式。该方式对水资源的依赖性较低, 但对光伏组件阵列的高度、宽度、阵列间路面状况的要求较为苛刻, 无法满足所有大型光伏电站的应用需求。在国内有很多企业生产销售、租赁该类设备。
图2 半自动清洗设备
4.3 自动清洗
自动清洗方式是将清洗装置安装在光伏组件阵列上, 通过程序控制电机的转动实现装置对光伏组件的自动清洗。这种清洗方式成本高昂, 设计复杂, 多用于研发、测试, 很少正式用于大型光伏电站。国内已有智能清扫机器人 (图3) , 其方式是电站每排光伏组件安装一台清扫机器人, 自动定期清扫, 无人值守。地势平坦的光伏电站可以采用, 每兆瓦安装12台智能清扫机器人。
图3 自动清洗机器人
与传统清洁方式相比, 智能清扫机器人清洗有如下六大优势:
1) 自供电, 并带有储能, 无需提供外部电源;
2) 智能控制、无人值守, 节省人工费用;
3) 无水清洁、节能环保, 节约用水;
4) 运行频次自由设定, 根据场区环境定期清洁;
5) 机器人清扫用力均匀, 不会造成电池片隐裂;
6) 机器人可以夜间工作。
另外, 在冬季北方, 智能机器人还能除去组件上的积雪。安装不平整的组件边框有可能卡住机器人, 使其无法正常归位, 应用于规模巨大的光伏时, 电站运维人员在现场难以找到故障机器人的位置。
综上, 灰尘的清除方法有很多种, 包括已介绍的机械式清除、水清除, 还有超声清除、气压式清除、静电清除、激光清除等等。水清除极易使光伏组件破损、腐蚀, 严重降低光伏组件使用寿命;而且, 大量的水清除容易使得光伏组件地基下陷, 电池板阵列产生扭矩, 进而导致电池板碎裂。机械式物理清除是一种行之有效的清除方法。其原理简单, 仅需要某种机械装置即可完成清除工作。给予合适的清除参数, 即可达到既不破坏电池板又能高效清除电池板表面灰尘的目的。随着其成本的降低, 将来可能会取代非自动清洗方式, 是未来光伏电站组件清洗的发展趋势。
5 光伏电站组件清洗的思考
科学高效的清洗太阳能发电厂的电池板, 对于提高电厂出力、确保投资回收、减少设备运行安全隐患具有非常重要的意义。实验数据表明, 制定合理的清洁、清洗方案, 最大可以提高电厂经济效益20%以上。要合理解决电池板蒙尘问题, 需要注意以下几个方面的问题。
1) 合理用水、清洗剂。水或者清洗剂除尘效果好, 但对于大规模的光伏系统或者离散布局的光伏系统而言, 清洁用水和清洗剂并不是总可以方便地获得。比如高速公路沿线的光伏路灯系统和兆瓦 (MWp) 级别的大规模系统。使用普通的自来水或井水清洗、清洁电池板, 由于水中含有许多杂质会附着在电池组件的表面玻璃板上, 降低太阳能发电效率。有实验表明使用自来水冲洗电池板, 比使用专用清洗液清洗会降低发电效率1.8%以上。此外, 水和清洗剂的使用也存在电气安全隐患以及环境污染隐患, 特别是化学合成清洗剂的二次污染问题。
2) 提高灰尘监测的能力。灰尘积累量不是随时间匀速增加的, 季节特征或局部干扰因素会使得灰尘积累速度显著变化。因此, 采用定期、定时除尘的工作模式无法自动适应这种变化, 导致除尘效果差或者除尘作业电能浪费大, 经济性下降。电池板每月清洁的次数即为电池板的清洁周期, 是灰尘清洁的重要参数之一。提高灰尘监测能力, 建立灰尘积累与发电量、清洗成本等多变量关系模型, 确定合理的清洗周期, 以实现最大收益。
3) 合理安排清洗作业时间及进度。合理的除尘作业应选择在傍晚或者凌晨、无降水的时间进行。白天光照强, 除尘作业会对光伏组件电能输出产生很大的干扰, 甚至发生不可预期的后果。降水情况下, 除尘作业可能产生难以去除的大片污水水渍。
4) 合理选择、使用清洗工具。光伏组件表面是高强度钢化玻璃, 存在磨损的问题, 光伏组件的期望寿命20~25年, 整个运行过程中除尘作业的次数多, 一般每月都要清洗一到两次。清洗方法和工具选择不当, 易造成电池表面磨损, 影响发电能力和电池板产品寿命。综合经济成本也随之提高。
5) 研制特殊环境下清洗设备。该设备应具备除雪、除露、除冰、无水清洗功能, 解决太阳能光伏电厂冬雪季节的清洗问题。
6 未来展望
灰尘效应是多因素影响的过程, 光伏组件的表面灰尘覆盖层显著降低了光伏组件的发电量。灰尘来源复杂、自身成分多样, 受环境条件影响较大, 灰尘积累是一个复杂现象, 需从以下几方面深入研究:
1) 建立灰尘形成数学模型, 找出灰尘积量、积灰分布与风速、风向的具体关系。
2) 建立长效的远程光伏发电数据和灰尘积累状况的监测系统, 通过数据监测来确定灰尘清洁周期。
3) 参照灰尘颗粒模型, 将化学、物理甚至生物科学方法相结合, 从微观角度继续探究将灰尘从电池板上清洁有效方法。
本文选自：《清洗世界》
索比光伏网 https://news.solarbe.com/201708/25/117722.html
