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分布式光伏爆发期来临 智能光伏助力业主赢未来

发表于:2017-09-19 00:00:00     来源:世纪新能源网

索比光伏网讯:

2017年,分布式光伏正迎来全新的发展高潮。然而,相对于中国庞大的光伏产业来说,目前分布式光伏所占比例依然极小,其依然面临诸多挑战。传统的解决方案已无法满足分布式光伏大发展的现实需求,阻碍着分布式光伏产业的健康发展。

挑战一:电站分散,运维困难

分布式电站分散且数量多,日常维护的工作量非常大。故障定位困难,一旦发现问题,需要携带运维设备工作爬上屋顶作业,非常不便,且高空作业,危险性高。

挑战二:安全隐患

光伏系统如果不能做到绝对安全,再高的发电量和补贴都只能算是“0”。屋顶光伏的安全事故国内外并不罕见。据统计,现在80%以上的电站着火是因为直流侧的故障,特别是组件热斑、直流短路、直流配电柜的质量问题、熔丝问题等。

挑战三:屋顶资源稀少,环境复杂,影响发电量

如今屋顶已经成为稀缺资源,非但理想的屋顶难找,而且屋顶的租金逐年攀高。伴随租金上涨,如何充分利用环境较为复杂的屋顶资源,保障投资效益是投资者需要考虑的问题。

智能光伏助力分布式业主赢未来

2015年,京运通科技股份有限公司以浙江海宁为中心向外辐射,在整个嘉兴地区开始建设近300MW分布式电站,其后2年内陆续实现并网发电,项目全部采用华为智能光伏解决方案。其中FusionSolar智能营维系统,全方位管理京运通旗下浙江、安徽、山东、吉林、宁夏等省的全部电站。包括8个地面电站,共计370MW,170多个分布式电站,共计320MW。堪称智能光伏在分布式项目应用中的典范。

京运通海宁300MW分布式光伏电站

那么智能光伏解决方案在分布式电站场景有哪些独特优势呢?为何受到业主的如此青睐?

分散管理不再难-数字信息实现分布式电站精细化、高效管理

分布式电站规模小、分散、距离远,如果采用传统电站定点值守运营,将需要庞大的运维队伍。为应对分布式项目分散,运维困难的情况,京运通采用分布式FusionSolar智能营维云中心管理系统、智能运维终端及APP,结合智能光伏控制器的组串级高精度的监测,可以对电站精确监控,实施查看各类数据,精确定位组串级故障并提供维护建议。比如通过离散率分析,可以精确定位低效组串,快速查勘处理。同时利用区域监屏实现了全过程的记 录与监控管理。借助智能光伏整体解决方案实现了分布式光伏电站运维精细化、高效管理,运维效率提高50%-75%。

简言之,华为的智能化方案通过云平台把分散的电站统一管理起来。第一,可以实现全量集中精准管理,故障精确定位。第二,通过智能化的手段,实现远程的运维,专家资源集中配置,把现场运维人员的技能要求大幅降低。第三,实现预防维护和故障主动报知,无需人员上站巡检,从被动响应变成主动预防性维护。

京运通四合一智能光伏营维云中心

打造最安全可靠的分布式方案

分布式智能光伏解决方案在系统安全方面和电网友好性方面也具有独特优势,其奉行“大道至简”的理念,无直流汇流箱,无熔丝等易损部件,最大程度的减少直流侧的线缆和设备,从根源上消除隐患,实现被动安全到主动安全。同时,IP65防护,自然散热,无需日常维护,25年放心使用。

无功补偿是分布式并网的一个大问题,华为率先获得了电科院的无功补偿及电能质量测试检测报告,电站并网技术性能优异,谐波优于标准,采用华为智能光伏解决方案,并网一路绿灯。

持续高效发电,保障投资受益

据多个项目的实际验证,采用智能光伏相比传统组串式发电量高1%~3%。25年,每MW可提升收益84万。

其主要有以下3个原因:

1.设备可靠,放心无忧:无熔断器,无外置散热风机等易损件,设备故障率低,可用度高达99.996%以上。比如京运通与华为合作的项目目前累计并网超过530MW,年故障率仅有0.29%,远远低于业界水平。

2.效率高,行业领跑:采用华为领先的拓扑技术和算法,中国效率高达98.49%以上。

3.4路MPPT/台,提升发电量:相比传统组串式每台多1路以上,有效降低阴影遮挡和组件朝向不一致发电量的影响,显著提高发电量。

“相比传统方案,智能光伏解决方案不仅发电量提高1%-3%,并且设备可用度高,故障率低,电站免维护,保障了光伏电站25年生命周期的稳定发电。”京运通的项目负责人告诉记者。

事实上,智能光伏已大规模应用于大型地面电站,而在分布式光伏领域,其价值更是获得了众多客户的高度认同,广泛应用于大型厂房、仓库、渔光/农光/滩涂、学校、医院、商场、办公楼、小型厂房等各种场景,而且优势更明显,不仅高效,而且安全,更让运维简单省心。我们期待更多的智能化创新技术让分布式光伏蓬勃的发展,使业主收益得到坚定的保障。

浙江绍兴3 MW水泥屋顶项目

浙江海宁会展中心1.2 MW屋顶项目

马来西亚吉隆坡1 MW屋顶项目

江苏苏州万农9.8 MW渔光分布式项目

责任编辑:solar_robot
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