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如图,这是不同大气质量对不同材料的发电模型。不同大气质量对于不同材料的光伏组件发电量的影响是不一样的,我们只需要在该区域把这个模型建完之后,把相应的设备参数录进去,就可以预期到未来整个组件、整个电站的发电情况是怎么样的,真正做到对于未来的收益可预期。
建立一套比较科学规范的评价指标体系,可避免人为的主观因素对评价最终的结果造成的影响。
无人机在评估中的应用
我们之前做的评估项目中,有很多业主提出在评估电站的时候顺带数一下组件的数量,一兆瓦电站大约有4千片组件,一个一百兆瓦电站几十万片的组件,靠人力去统计是很恐怖的。通过无人机可以很好的解决这个问题。
我们主要用无人机做两个事情。一是对前站的红外进行扫描,通过后台的软件处理,把整个红外照片拼接。
反映在我们的图上,就像刚才最左边这张图,有很多红点,每个红点对应的是一个热斑的点,这样可以高效看到全站的热斑分布情况,包括它整个热斑的严重情况。
还可以通过一系列的数据处理,把这些热斑分成各个等级,把这些热斑比较严重的这些急需处理的再做一些报警推送。
另外一个功能是通过后期的光学照片拼接处理,可以根据一个组件的边框,通过大量的快速的扫描得出这个组件的数量,提高光伏电站评估的工作效率。
为了保证电站全过程的质量控制,助力电站的投融资,我也呼吁大家对各自的电站进行一个年检机制。如果长期不去体检这个电站的话,有一些小故障时间长了就变成大故障。特别是我们现在分布式发展特别快,在分布式光伏项目中需要特别注重的就是安全问题。因为分布式是建在厂房屋顶或者居民屋顶上,一旦出现安全事故,影响的不仅是电站本身,还会影响下边的加工制造企业和用户自身安全,出现一次安全事故,这个损失就不可估量。
年检的重点,就是对安规类的测试和性能类的测试。
对于性能类的测试还有一个好处,就是长时间对电站质量进行追踪的存储,在后期电站交易出售时,对我们的电站评估和交易的过程提供强有力的数据支撑。
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