缺陷率

仪器为EL检测仪。该仪器利用晶体硅的电致发光原理，利用高分辨率的CCD相机拍摄组件的近红外图像，获取并判定组件的缺陷。EL检测仪能够检测太阳能电池组件有无隐裂、碎片、虚焊、断栅及不同转换效率单片电池

等设备通讯连接起来。现场通过无线网络，将手持终端和营维系统联动，营维系统将故障告警生成工作票派发到移动终端上，电站现场的运维团队能够及时接受工单，处理缺陷;对于现场的疑难故障，云中心专家通过移动终端与
，也要保证其不容易出故障。 怎样在补贴下降的情况下，能够保持投资收益率不变甚至增加?华为技术有限公司智能光伏业务部总裁许映童提出，需要提升发电量、降低维护成本、降低初始投资。所以我们必须通过系统级的

产品进行实时跟踪检查，并监督安装，对电站进行验收与认证；在电站运行过程中，TV莱茵可提供系统效率评估、组件EL图像缺陷检测、安全性能评估、设备故障检查、红外图像检查、一致性检查、尽职调查、功能性检查等
全方位的运行维护服务。凭借专业精准的预测和把控能力，TV莱茵能够从光伏组件、光伏支架、线缆、储能系统、负载等多个方面严格把关，帮助光伏电站最大程度地降低运营风险，从而提升投资回报率。邹驰骋介绍，从

光衰的主要原因，掺硼晶硅中的替位硼和间隙氧在光照下激发形成的较深能级缺陷引起载流子复合和电池性能衰退。依据文献结果，光致衰减幅度在3%左右。单晶和多晶光衰表现不一致，单晶硼氧对的生成原理如下：研究结果
光照时间的延长，多晶电池功率持续衰退直至较低水平，没有发生恢复的情况。通常多晶电池第一年衰减2.5%，受硅片品质及电池加工工艺的影响，衰减率不完全一致，高的时候第一年会达到3%，以后平均每年衰减0.73

下的p-n结看作一个理想二极管和恒流源并联，恒流源的电流即为光生电流IL，由于前面和背面的电极和接触，以及材料本身具有一定的电阻率，基区和顶层都不可避免的要引入附加电阻。流经负载的电流，经过它们时
，尽量避免产生隐裂片的可能。比如装舟卸舟时轻拿轻放，保持印刷机台干净平整等等。微隐裂引起的点状烧穿主要是因为硅片本身晶体结构存在缺陷，在烧结过程中会破坏晶体结构，银浆顺着晶界渗透至基区，从而产生漏电。我们

、DNI、DIFF和温度的时间序列，环境参数的分辨率可以达到250米。而这些数据是综合天气预报数据、卫星遥感数据及地面观测信息分析得来。 设备故障数据分析：对设备性能缺陷及故障进行分析和预警，统计ink
预测 通过对ink"光伏 电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报模型，对光伏电站所在区域未来1-3天的气象要素进行预测，同时结合光伏电站

导致认证整个程序的终止，当然整个占比比之前的五年，从2005-2010年，应该说有一个很大程度的下降，也是因为我们整个材料，包括在工艺方面有了一个很大的提升，这是很可喜的。但是在3.3%左右的失败率主要
集中在四个测试项目，其中包括湿冻循环测试、热斑耐久测试、高低温温度循环、常规的双85湿热环境测试，这是试验失败率最高的。从上海实验室的经验，我们发现从去年底到今年初的开始，双玻组件的认证开始呈现一个

设备故障数据分析：对设备性能缺陷及故障进行分析和预警，统计光伏电站各设备以及各主要部件的故障率、故障时间、故障平均间隔时间（MTBF），平均修复时间（MTTR）等。运营效益分析：统计各区域、各电站的
功率预测、用电负荷预测和管理、数据分析、费用成本计算等。c）分布式光伏与功率预测通过对光伏电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报模型，对光

和温度的时间序列，环境参数的分辨率可以达到250米。而这些数据是综合天气预报数据、卫星遥感数据及地面观测信息分析得来。设备故障数据分析：对设备性能缺陷及故障进行分析和预警，统计光伏电站各设备以及各主要
、新能源发电功率预测、用电负荷预测和管理、数据分析、费用成本计算等。 c）分布式光伏与功率预测通过对光伏电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报