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科林洁能鄂尔多斯碟式斯特林示范电站深度解析

2014-11-28 14:20来源:CSPPLAZA关键词:光热电站碟式光热发电科林洁能收藏点赞

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天气感测系统:公用事业规模的园区将在两个层面上配备天气感测系统:

1、由一个园区小区级的传感器系统来测量风向、风力、环境温度、空气压力、空气湿度和降雨量。来自这些园区小区传感器的数据将得到园区控制器的本地利用,这些数据还将交流至监控园区控制器用于执行模式分析以及园区内部的早期报警。

2、配备一个当地园区级的天气雷达系统或建立与全国性天气雷达系统的接口,目的在于方便接收恶劣天气警报。

园区布置:其中,园区中白色集装箱柜为整个园区的控制中心,其内部包含了:配电系统及并网系统、园区控制及SCADA系统、天气监测系统和园区开关柜等。

该示范园区的配置与50MW商业化园区的配置完全相同,即在此基础上很容易将电站扩展到50MW级规模。

图3:斯特林太阳能发电园区布置图

当地资源分析及发电量计算

目前,太阳能领域对太阳能资源的预估和预测有多种不同的工具和资料来源。我们对当地太阳能资源的评估基于我们内部的分析、对不同数据来源的比较,并听取了专家的意见。

根据研究和调查,在同一地区,不同的资料来源所描述的太阳能资源有很大的不同。仅仅使用当地气象站的太阳辐射仪所给出的数据可能与实际相比较低,因为这些测量设备的实际运维状况我们并不了解,如灰尘覆盖可能造成测量数据出现偏差等。如果我们仅仅使用卫星数据或者是基于统计的计算模型得出的数据则往往会比实际的数据略高,并不足以指导我们进行精确的发电量预估。

我们采用的数据来源在计算和预测太阳能辐照情况时使用完全透明的方式,这些数据不仅仅来源于当地的测量气象站或基站,同时也和区域的卫星测量及统计模型相结合,即Meteonorm数据库。该计算方法在数据层面非常可信,同时也参考了当地气象站的数据,在Meteonorm全球气象参考手册上可以查到详细的相关数据。

Meteonorm是一个综合的气象数据库,其对气象数据的预测是对任何的基于“标准气象年”构建的模型,其数据是基于大量的数据观测点和复杂精密的数学模型得出的结果。

我们分别对当地的两个地点进行了“标准气象年”的分析:

图4:榆林地区的DNI年平均数据

图5:上述三图展示了伊金霍洛旗的DNI和风速及温度年平均数据

原标题:科林洁能鄂尔多斯碟式斯特林示范电站深度解析
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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