众所周知，光伏电站建设期一般较短，而运行周期则长达25年及以上，对于电站持有者而言，光伏发电的基础设施，如组件、汇流箱、逆变器、箱变、线缆等单元，需要保障其安全、稳定、高效的运行，但是纵观近几年光伏的发展过程中，由于多方面的原因，存在着设备选型不当、施工建设质量差和后期运维不规范和不专业等问题，影响了发电能效的最大化，那么预期的投资收益也较难得到保障。如何保障电站的高效运行，其实包括了很多内容，今天主要和大家分享的是怎么通过数据化的离散率指标来指导日常的运维工作。
离散率可用于评估发电单元的发电性能一致性情况，在实际应用时，可以对组串电流一致性进行评价，对于集装逆变器而言，组串离散率指标主要是针对汇流箱侧的各路支路;对于组串逆变器，主要为组串逆变器的各个直流支路。如果电流离散率较低，说明各路的发电性能一致性较好，如果离散率较大，说明支路电流偏差较大，就需要进行进一步的诊断了。对于全站而言，我们也可以使用发电小时数离散率或输出功率离散率对逆变器的发电性能差异进行评估。
1. 离散率的计算
对于组串而言，离散率的计算公式如下：
离散率=组串电流的标准差/组串电流的平均值*100%
在光伏电站信息化管理平台当中，组串电流的离散率一般不会呈现每个小时的计算值，而是通过每个时刻离散率的加权平均值来进行反映当天的离散率情况。
根据行业运维相关文献记载，对于组串电流离散率值的评价，一般分为如下4个等级：
若组串电流离散率取值范围在0~5%以内，说明支路电流运行稳定。
若组串电流离散率取值在5%~10%以内，说明支路电流运行情况良好。
若组串电流离散率取值在10%~20%以内，说明支路电流运行情况有待提高。
若支路电流离散率超过20%，说明支路电流运行情况较差，影响电站发电量，必须进行整改。
如图1为某山地光伏电站的各台组串逆变器在某一天各个时段的组串电流离散率分布图，可以看到，组串逆变器单元之间的发电性能较差较大，组串电流的离散程度从5%到20%以上不等，为了直观显示，使用四个颜色进行区分，其中：
浅绿色：离散率取值范围在0~5%以内
浅黄色：离散率取值范围在5~10%以内
浅红色：离散率取值在10%~20%以内
深红色：离散率超过20%
图1 某山地电站组串电流离散率实时监测数据
造成如此大的差异，主要是各组串的电流差异引起。如图2所示，假设某组串逆变器的6路支路正常运行时，在不同时间段的组串电流分别为4A、5A、6A、7A、8A，而其中某组串的电流值较低，和其他并联组串的差异分别是0.5A、1A、2A、2.5A时，可计算得到对应的离散率。
从图2绿色折现曲线可知，当其他正常组串的电流分别是4A、5A、6A、7A、8A时，低效组串的电流与其相差2A，离散率随着组串电流值的增加而降低，分别是22%、17%、14%、12%。
当其他组串的电流值是4A时，某组串电流和其他组串相差0.5A、1A、2A、2.5A时，离散率分别是5%、11%、16%和22%，也就是离散率随着组串电流之间差值的减少而降低。
图2不同电流差异值下的离散率
2. 通过离散率分析指导日常运维
案例1：阴影遮挡
光伏电站设计和施工缺陷最常见的问题之一就是方阵的前后间距不足，如山地光伏电站，到了春季和冬季，组件前后排会出现明显的阴影遮挡现象。组串中的某些组件一旦发生了阴影遮挡，由于光伏组件的工作电流基本上和太阳辐射成线性关系，工作电流是会明显降低的。由于木桶效应，那么整个组串的实际运行电流会发生变化，从而带来电流失配损失，与正常组串的电流值拉开了距离，那么，组串的离散率自然也会升高。
图3所示为山地电站某一天多台组串逆变器的组串电流离散率趋势图，从图中可知，上午和下午时段，太阳高度角较低，由于前后间距不足，局部组串前后产生阴影遮挡，被遮挡组串的电流发生严重下降，造成离散率升高;而到了中午11点到下午14点时段，此时太阳高度角较高，方阵前后没有受到阴影遮挡影响，组串之间的电流正常，因此离散率也恢复了正常，维持在5%及以下的较好水平。
图3 组串逆变器组串离散率变化(横坐标：时间，纵坐标：离散率值)
提升措施：可对组串进行相关技改，如之前坎德拉学院发布的关于接线方式技改的文章(小投入，大回报，组串接线改造提升电量实例);其次，存在发电差异的组串接入不同的MPPT，而在同一MPPT中，保证两个组串具有相似或相同的发电性能。对于局部遮挡的组串，也可以使用功率优化器降低损失。对于杂草遮挡问题，需要根据草木生产情况制定除草计划，通过运维及时消除草木遮挡影响。
案例2：组串低效
某屋顶分布式电站有66台组串逆变器，通过平台我们发现，其中有2台逆变器的组串电流离散率较高，在10%以上，另有2台逆变器运行良好，离散率在8%和9%左右，该4台逆变器相对于其他组串在当天的各个时段离散率持续较高，而剩余逆变器的组串离散率平均在5%以下，处于非常稳定的水平。参考图4。
图4 某分布式电站组串电流离散率实时监测数据
通过现场排查分析，该4台逆变器各个组串支路的电流极差最大竟达到了2A，特别是在上午和中午时段(10:20-12:30)，现场也没有发现任何遮挡物，因此可推测组串中组件可能存在一定的问题，一方面需要确认数据的采集有没有问题，如果通讯没有问题，还需要对组件作进一步的排查分析，比如，组件表面是否脏污、是否不同功率的组件混装、组件玻璃面有无破裂或其他原因导致的功率电流衰减等等。
图5有待提高的逆变器在各个时段的离散率值
通过上面离散率数据我们可以得到哪些启示呢?
山地光伏电站由于山地地势复杂，存在东坡、西坡面和南坡面，不同的坡面可能坡度也不相同，造成组件布置的安装朝向或倾角也不同，接入同一组串逆变器的各个支路电流也会有差异。在这种情况下，由于外界客观因素导致的组串离散率偏低并不是属于组串的本身问题，但是正是由于客观因素的存在，也会掩盖了组串本身的实际运行情况。
由于安装朝向和安装倾角的不同，有些组串的组串离散率被外界客观因素的干扰较小，而有些组串离散率被外界因素干扰的程度较大，因此后台就无法有效地去鉴别低效组串，从而给运维人员排查低效组串带来困难，也加大了现场排查的工作量。
另外，由于前期设计和施工方面的原因，对于组串逆变器而言，其直流侧输入端可能存在空余组串的情况，空余的组串默认为“0”，如果这些“不存在的数据”被采集纳入信息化平台，会造成组串离散率特别特别高，并且是持续性的偏高，会误以为是组串问题，其实不然。因此对于智能化系统，如何通过算法，有效甄别组串数据的真实性并剔除异常数据，也是非常重要的。
基于山地电站的特殊情况，如上文所描述的组串安装不一致、前后左右间距不足或其他非组串本身因素带来的离散率异常问题在现实运维中非常常见，所以这就提醒了我们在前期设计和施工的时候需要对现场的地形进行踏勘，合理计算和布置前后左右的间距，并且充分考虑组件阴影遮挡的避让范围;对于草木生长茂盛的方阵区域，及时除草。
在日常运维中，需要重点从外界因素和内在因素两方面重点来排查低效的组串，寻找合适的解决措施，通过线上和线下的精细化工作，逐步来降低组串电流的离散率，提高组串运行的一致性。
