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萨纳斯光伏大数据体系之光伏电站设备运行分析

光伏电站的设备组成:

光伏电站设备是光伏电站的基本支撑,一般由气象站、太阳能电池阵列、汇流箱、直流柜、逆变器、箱变、主变、数据采集器、支路电表、关口表等设备构成,其系统结构如图1。随着光伏电站规模的不断扩大,光伏设备的数量也在增加。而光伏电站一般地处偏远地带,运维人员较少,为保证光伏电站的安全、高效、低成本运行,就势必要对电站设备运行水平进行全面准确分析,精准运维。

图1太阳能光伏电站结构示意图

光伏设备运行的分析及设置:在光伏设备中,直流柜、箱变和主变发生故障的概率较低,电量损失较大,比较容易发现,所以设备运行分析主要偏重于太阳能电池阵列、汇流箱、逆变器和数据采集器。

太阳能电池阵列和汇流箱是损失电量的主要发生区,在光伏电站中数量较多,故障发生率较高,且不易被发现,正因为如此,萨纳斯设置了”汇流箱组串电流分析”和“汇流箱组串电流故障分析”对太阳能电池阵列和汇流箱故障进行分析,对提升发电量有重要作用;

逆变器的常见故障为逆变器输出功率为“0”和功率偏低,萨纳斯设置了“逆变器日负荷曲线展示”、“逆变器状态时长统计”、“逆变器启动规律分析”、“逆变器最大出力分析”、“逆变器输出功率分析”、和“逆变器故障分析”对逆变器故障进行分析;

为了发现数据采集器故障导致数据上传丢失或恒值现象,萨纳斯设置了“中断分析”;为了表征组串、汇流箱、逆变器运行效率设置了“组串衰减率对比”、“逆变器转换效率分析”和“光伏方阵效率及性能比分析”;设置“汇流箱组串电流离散率分析”和“逆变器输出功率离散率分析”来衡量光伏电站的运维效果;设置“逆变器对比分析”评估不同供应商或不同规格逆变器情况。

光伏设备运行分析内容见下表:

分析方法:

考虑到及时发现光伏设备故障、充分反映光伏设备的运行效率、准确衡量光伏电站运维效果、完成光伏设备评估等问题,萨纳斯运用描述性统计分析,主成分分析、聚类分析、关联分析等方法对光伏设备运行大数据进行统计和挖掘,结合直观的数据展示技术,对15个分析内容,35个光伏设备运行指标全面展开分析。

可实现功能:

汇流箱组串故障汇总及定位:展示汇流箱组串电流及预警曲线,组串电流偏差率及预警曲线,由两种曲线可以直观展示电流为“0”或偏低的故障汇流箱组串,并给出故障汇流箱组串定位、故障起止时间、故障类型判断、故障引起原因等汇总信息;

汇流箱组串故障分析及预测:可查询设置周期和电站并网以来的每条汇流箱组串电流故障时长、故障率及因故障损失的发电量,形成汇流箱组串故障随时间的变化关系和汇流箱组串间故障对比,并对汇流箱或汇流箱组串形成评级,提前预测汇流箱组串故障。

逆变器汇总及定位:展示逆变器启动时机、逆变器日负荷曲线、逆变器输出功率及预警曲线、逆变器输出功率偏差率及预警曲线、最大出力对比,可以直观得出逆变器输出功率为“0”或偏低的故障逆变器,并给出故障逆变器定位、故障起止时间、故障类型判断、故障引起原因等汇总信息;

逆变器故障分析及预测:可查询设置周期和电站并网以来的每个逆变器故障时长、故障率及因故障损失的电量,形成逆变器故障随时间的变化关系和逆变器间故障对比,形成逆变器故障预测。

设备中断信息显示:展示气象数据、汇流箱数据、逆变器数据、支路电表数据、关口表数据运行以来的中断类型及时长,可及时发现数据中断和中断时长。

组件商选择和匹配设计:展示每年的组串功率衰减率即组串衰减率,形成组串衰减率随时间的变化规律,不同供应商间组串衰减率进行对比,不同电站间组串衰减率形成对比,由此可辅助预测电站发电量,决策光伏组件供应商的选择,指导光伏组件匹配设计。

设备运行效率:展示了太阳能电池阵列、汇流箱、逆变器的运行效率:光伏方阵效率、性能比、逆变器转换效率,如下图,可实时反映关键光伏设备运行效率。

运维效果评定:展示设置周期的汇流箱组串电流离散率、逆变器组串电流离散率,并对取值范围分成四个等级:运行稳定、运行良好、运行待提高、必须改进,运维人员可根据等级评定判断运维效果和采取相应运维措施。

逆变器选型及设备提升:展示了不同供应商相同功率级别下逆变器的发电时长,故障停机时长,折合成1MW装机容量的逆变器输出电量,逆变器将直流电转换为交流电的效率等关键信息,并对各项指标设置权重并评级,根据评级可直接指导逆变器的选型和供应商设备提升方向。

来源:青岛萨纳斯智能科技股份有限公司
投稿联系:陈女士 13693626116   QQ: 1831213786
邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#换成@)
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