12月9日,第十三届国际光伏性能建模与仿真监测研讨会(PVPMC)在江苏昆山开幕。在10日进行的光伏系统监控与运维专题中,来自海内外的光伏技术专家共同对光伏电站模型及智能诊断进行了深入探讨。
荷兰Huxeflux公司 贾盛洁
贾盛洁在演讲中对太阳能辐射测量的方法、测量精度的提升以及如何提高辐射数据测量的有效性进行了详细分析。目前,光伏领域的辐射监测已逐渐产业化,除了使用者,许多投资机构、资产管理部门也是重要推动力,贾盛洁指出,通过第三方公司进行独立测量成为目前许多光伏电站业主的选择。
对于目前正在修订当中的IEC61724标准,贾盛洁进行了简要分析。他指出,IEC61724标准主要是针对双面组件的规范,需要高精度的数据来降低财务模型的风险。标准中推荐使用最高等级辐射表,并且推荐使用加热。同时,标准着重强调了运维和定期的标定,贾盛洁表示,这是本次标准修订的主要变化。
西门子(中国)智能基础设施集团分布式能源业务拓展经理 樊雷
光伏组件是整个电站中数量最多的设备,每块组件都具有可测量的电流、电压功率等物理量,樊雷指出,随着物联网和通信技术的飞速发展,采集、传输单个组件数据成为可能,利用IoT和大数据分析能够为电站提供组件级诊断。
气象仪的辐照量温度数据,每片组件的电流、电压和功率数据,逆变器的各个组串和发电量信息等可以实时传输到云端服务器,在进行数据分析之前,系统根据气象条件、停电检修、通讯故障等事件对数据的影响对存储的数据做预处理,对数据做清洗过滤,构建数据分析模型。然后利用孤立森林、局部离群分析和椭圆信封等机器学习方法进行建模,分析电站数据,识别工作异常、衰减异常、表面积灰严重等组件并给出相关诊断建议。通过一系列处理之后,将诊断结果以图形、表格等形式在云端服务器上显示,用户可通过网页或手机端应用登录查看诊断结果,安排后续精准运维。
通过以上嘉宾的演讲可以看出,在未来,能够实现全站数字化、检测智能化、运维自动化的电站将是大势所趋,成为多数业主的“理想型”。在接下来的日程中,PVPMC组委会将组织嘉宾前往光伏企业进行实地参观,欢迎继续关注。
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