Ճշգրիտ ընկալում, խելացի էներգիայի արտադրություն. ֆոտովոլտային էլեկտրակայաններում ավտոմատ եղանակային կայանների արդյունավետության բարձրացում և պաշտպանություն

Ներածություն. Երբ արևի լույսը դառնում է «փոփոխական»

Ֆոտովոլտային էներգիայի արտադրության հիմնական նպատակն է արևային ճառագայթման էներգիան էլեկտրական էներգիայի վերածելը, և դրա ելքային հզորությունը իրական ժամանակում անմիջականորեն կախված է բազմաթիվ օդերևութաբանական պարամետրերից, ինչպիսիք են արևային ճառագայթումը, շրջակա միջավայրի ջերմաստիճանը, քամու արագությունն ու ուղղությունը, մթնոլորտային խոնավությունը և տեղումները: Այս պարամետրերը այլևս պարզապես եղանակի կանխատեսումների թվեր չեն, այլ հիմնական «արտադրության փոփոխականներ», որոնք անմիջականորեն ազդում են էլեկտրակայանների էլեկտրաէներգիայի արտադրության արդյունավետության, սարքավորումների անվտանգության և ներդրումների եկամտաբերության վրա: Այսպիսով, ավտոմատ եղանակային կայանը (AWS) գիտական ​​հետազոտությունների գործիքից վերածվել է ժամանակակից ֆոտովոլտային էլեկտրակայանների համար անփոխարինելի «զգայական նյարդի» և «որոշումներ կայացնող անկյունաքարի»:

I. Հիմնական մոնիթորինգի պարամետրերի և էլեկտրակայանի արդյունավետության միջև բազմաչափ համադրություն
Ֆոտովոլտային էլեկտրակայանների համար նախատեսված ավտոմատ եղանակային կայանը ստեղծել է խիստ անհատականացված մոնիթորինգի համակարգ, և յուրաքանչյուր տվյալ խորապես կապված է էլեկտրակայանի աշխատանքի հետ։
Արեգակնային ճառագայթման մոնիթորինգ («աղբյուրի չափում» էլեկտրաէներգիայի արտադրության համար)
Ընդհանուր ճառագայթում (GHI): Այն ուղղակիորեն որոշում է ֆոտովոլտային մոդուլների կողմից ստացված ընդհանուր էներգիան և էներգիայի արտադրության կանխատեսման ամենակարևոր մուտքային ցուցանիշն է։
Ուղիղ ճառագայթում (DNI) և ցրված ճառագայթում (DHI). հետևողական փակագծեր կամ հատուկ երկերեսանի մոդուլներ օգտագործող ֆոտովոլտային մարտկոցների համար այս տվյալները կարևոր են հետևողական ռազմավարությունները օպտիմալացնելու և հետադարձ էներգիայի արտադրության աճը ճշգրիտ գնահատելու համար։
Կիրառման արժեքը. Այն տրամադրում է անփոխարինելի չափանիշային տվյալներ էլեկտրաէներգիայի արտադրության արդյունավետության չափանիշային գնահատման (PR արժեքի հաշվարկ), կարճաժամկետ էլեկտրաէներգիայի արտադրության կանխատեսման և էլեկտրակայանի էներգաարդյունավետության ախտորոշման համար։

2. Շրջակա միջավայրի ջերմաստիճանը և բաղադրիչների հետին պլանի ջերմաստիճանը (արդյունավետության «ջերմաստիճանի գործակիցը»)
Շրջակա միջավայրի ջերմաստիճանը. Այն ազդում է էլեկտրակայանի միկրոկլիմայի և սառեցման պահանջների վրա։
Մոդուլի հետևի շերտի ջերմաստիճանը. ֆոտովոլտային մոդուլների ելքային հզորությունը նվազում է ջերմաստիճանի բարձրացմանը զուգընթաց (սովորաբար -0.3%-ից մինչև -0.5%/℃): Հետևի շերտի ջերմաստիճանի իրական ժամանակի մոնիթորինգը կարող է ճշգրիտ շտկել սպասվող ելքային հզորությունը և բացահայտել բաղադրիչների աննորմալ ջերմության ցրումը կամ պոտենցիալ տաք կետերի վտանգները:

3. Քամու արագությունը և ուղղությունը (անվտանգության և սառեցման «երկսայրի սուրը»)
Կառուցվածքային անվտանգություն. ակնթարթային ուժեղ քամիները (օրինակ՝ 25 մ/վրկ-ից բարձր արագությամբ) ֆոտովոլտային հենարանային կառույցների և մոդուլների մեխանիկական բեռնվածքի նախագծման վերջնական փորձությունն են: Քամու արագության իրական ժամանակի նախազգուշացումները կարող են ակտիվացնել անվտանգության համակարգը, և անհրաժեշտության դեպքում ակտիվացնել միաառանցքային հետևորդի քամուց պաշտպանվելու ռեժիմը (օրինակ՝ «փոթորկի տեղորոշում»):
Բնական սառեցում. համապատասխան քամու արագությունը նպաստում է բաղադրիչների աշխատանքային ջերմաստիճանի իջեցմանը, անուղղակիորեն բարձրացնելով էներգիայի արտադրության արդյունավետությունը: Տվյալները օգտագործվում են օդային սառեցման ազդեցությունը վերլուծելու և մատրիցային դասավորությունն ու հեռավորությունը օպտիմալացնելու համար:

4. Հարաբերական խոնավություն և տեղումներ («զգուշացնող ազդանշաններ» շահագործման, սպասարկման և անսարքությունների համար)
Բարձր խոնավություն. Այն կարող է առաջացնել PID (պոտենցիալ-ինդուկցված մարում) էֆեկտներ, արագացնել սարքավորումների կոռոզիան և ազդել մեկուսացման աշխատանքի վրա։
Տեղումներ. տեղումների տվյալները կարող են օգտագործվել բաղադրիչների բնական մաքրման ազդեցությունը (էլեկտրաէներգիայի արտադրության ժամանակավոր աճ) համեմատելու և վերլուծելու, ինչպես նաև լավագույն մաքրման ցիկլի պլանավորումը ուղղորդելու համար: Ուժեղ անձրևի մասին նախազգուշացումները ուղղակիորեն կապված են ջրհեղեղի վերահսկման և ջրահեռացման համակարգերի արձագանքի հետ:

5. Մթնոլորտային ճնշում և այլ պարամետրեր (զտված «օժանդակ գործոններ»)
Այն օգտագործվում է բարձր ճշգրտությամբ ճառագայթման տվյալների շտկման և հետազոտական ​​մակարդակի վերլուծության համար։

Ii. Տվյալների վրա հիմնված խելացի կիրառման սցենարներ
Ավտոմատ եղանակային կայանի տվյալների հոսքը, տվյալների հավաքագրողի և կապի ցանցի միջոցով, հոսում է դեպի ֆոտովոլտային էլեկտրակայանի մոնիթորինգի և տվյալների հավաքագրման (SCADA) համակարգ և հզորության կանխատեսման համակարգ, ինչը հանգեցնում է բազմաթիվ ինտելեկտուալ կիրառությունների.
1. Էլեկտրաէներգիայի արտադրության և ցանցի բաշխման ճշգրիտ կանխատեսում
Կարճաժամկետ կանխատեսում (ժամային/օր առաջ). Իրական ժամանակի ճառագայթման, ամպային քարտեզների և թվային եղանակի կանխատեսումների (NWP) համատեղումը ծառայում է որպես էլեկտրացանցի դիսպետչերական բաժինների համար հիմնական հիմք՝ ֆոտովոլտային էներգիայի անկայունությունը հավասարակշռելու և էլեկտրացանցի կայունությունն ապահովելու համար: Կանխատեսման ճշգրտությունը ուղղակիորեն կապված է էլեկտրակայանի գնահատման եկամտի և շուկայի առևտրային ռազմավարության հետ:
Գերկարճաժամկետ կանխատեսում (րոպեական մակարդակ). Հիմնականում հիմնված է ճառագայթման կտրուկ փոփոխությունների իրական ժամանակում (օրինակ՝ ամպերի անցում) մոնիթորինգի վրա, այն օգտագործվում է էլեկտրակայաններում ավտոմատ արտադրության կառավարման (AGC) արագ արձագանքման և սահուն հզորության արտադրության համար։

2. Էլեկտրակայանի աշխատանքի խորը ախտորոշում և շահագործման ու սպասարկման օպտիմալացում
Արդյունավետության հարաբերակցության (PR) վերլուծություն. չափված ճառագայթման և բաղադրիչների ջերմաստիճանի տվյալների հիման վրա հաշվարկեք տեսական հզորությունը և համեմատեք այն իրական հզորության հետ: PR արժեքների երկարաժամկետ անկումը կարող է վկայել բաղադրիչների քայքայման, բծերի, խցանումների կամ էլեկտրական խափանումների մասին:
Խելացի մաքրման ռազմավարություն. տեղումների քանակը, փոշու կուտակումը (որը կարելի է անուղղակիորեն եզրակացնել ճառագայթման թուլացման միջոցով), քամու արագությունը (փոշին) և էլեկտրաէներգիայի արտադրության կորստի ծախսերը համապարփակ վերլուծելով՝ դինամիկ կերպով մշակվում է տնտեսապես օպտիմալ բաղադրիչների մաքրման պլան։
Սարքավորումների առողջության վերաբերյալ նախազգուշացում. Նույն օդերևութաբանական պայմաններում տարբեր ենթամատրիցների էներգիայի արտադրության տարբերությունները համեմատելով՝ կարելի է արագորեն հայտնաբերել կոմբինատորային տուփերի, ինվերտորների կամ տողերի մակարդակների խափանումները։

3. Ակտիվների անվտանգություն և ռիսկերի կառավարում
Ծայրահեղ եղանակային զգուշացում. Սահմանեք ուժեղ քամիների, ուժեղ անձրևի, առատ ձյան, ծայրահեղ բարձր ջերմաստիճանի և այլնի շեմային արժեքներ՝ ավտոմատ զգուշացումներ ստանալու և շահագործման ու սպասարկման անձնակազմին ուղղորդելու պաշտպանիչ միջոցներ ձեռնարկելու, ինչպիսիք են՝ ամրացումը, ամրացումը, ջրահեռացումը կամ աշխատանքային ռեժիմի կարգավորումը նախապես։
Ապահովագրություն և ակտիվների գնահատում. տրամադրել օբյեկտիվ և շարունակական օդերևութաբանական տվյալների գրանցումներ՝ աղետների հետևանքով կորուստների գնահատման, ապահովագրական պահանջների և էլեկտրակայանի ակտիվների գործարքների համար հուսալի երրորդ կողմի ապացույցներ առաջարկելու համար:

Iii. Համակարգային ինտեգրացիա և տեխնոլոգիական միտումներ
Ժամանակակից ֆոտովոլտային օդերևութաբանական կայանները զարգանում են ավելի բարձր ինտեգրման, ավելի մեծ հուսալիության և ինտելեկտի ուղղությամբ։
Ինտեգրված դիզայն. Ճառագայթման սենսորը, ջերմաստիճանի և խոնավության չափիչը, անեմոմետրը, տվյալների հավաքիչը և էլեկտրամատակարարումը (արևային վահանակ + մարտկոց) ինտեգրված են կայուն և կոռոզիակայուն կայմային համակարգի մեջ, ինչը հնարավորություն է տալիս արագ տեղակայվել և չպահանջել սպասարկում։
2. Բարձր ճշգրտություն և բարձր հուսալիություն. Սենսորային դասարանը մոտենում է երկրորդ կամ նույնիսկ առաջին մակարդակի ստանդարտին՝ առանձնանալով ինքնաախտորոշման և ինքնակարգավորման գործառույթներով՝ տվյալների երկարաժամկետ ճշգրտությունն ու կայունությունն ապահովելու համար:
3. Եզրային հաշվարկների և արհեստական ​​բանականության ինտեգրում. Կայանի ծայրում նախնական տվյալների մշակում և անոմալիաների գնահատում իրականացնել՝ տվյալների փոխանցման բեռը նվազեցնելու համար: Արհեստական ​​բանականության պատկերի ճանաչման տեխնոլոգիայի ինտեգրմամբ և լիարժեք երկնքի պատկերագրիչ օգտագործելով՝ ամպերի տեսակներն ու ծավալները նույնականացնելուն նպաստելու համար, գերկարճաժամկետ կանխատեսումների ճշգրտությունն էլ ավելի է բարձրանում:
4. Թվային երկվորյակ և վիրտուալ էլեկտրակայան. Օդերևութաբանական կայանի տվյալները, որպես ֆիզիկական աշխարհից ստացված ճշգրիտ մուտքային տվյալներ, ստեղծում են ֆոտովոլտային էլեկտրակայանի թվային երկվորյակի մոդելը՝ վիրտուալ տարածքում էլեկտրաէներգիայի արտադրության մոդելավորում, խափանումների կանխատեսում և շահագործման ու սպասարկման ռազմավարության օպտիմալացում իրականացնելու համար։

IV. Կիրառման դեպքեր և արժեքի քանակականացում
Բարդ լեռնային տարածքում տեղակայված 100 ՄՎտ հզորությամբ ֆոտովոլտային էլեկտրակայանը, վեց ենթակայաններից բաղկացած միկրոօդերևութաբանական մոնիթորինգի ցանցի տեղակայումից հետո, հասել է հետևյալին.
Կարճաժամկետ հզորության կանխատեսման ճշգրտությունը բարելավվել է մոտ 5%-ով՝ զգալիորեն նվազեցնելով ցանցի գնահատման տուգանքները։
Օդերևութաբանական տվյալների վրա հիմնված ինտելեկտուալ մաքրման միջոցով տարեկան մաքրման արժեքը կրճատվում է 15%-ով, մինչդեռ բծերի պատճառով էլեկտրաէներգիայի կորուստը նվազում է ավելի քան 2%-ով։
Ուժեղ կոնվեկտիվ եղանակի ժամանակ քամուց պաշտպանվելու ռեժիմը միացվել է երկու ժամ առաջ՝ հիմնվելով ուժեղ քամու մասին նախազգուշացման վրա, ինչը կանխել է հենարանի հնարավոր վնասը։ Հաշվարկվում է, որ կորուստը նվազել է մի քանի միլիոն յուանով։

Եզրակացություն. «Բնության վրա հույս դնելուց» մինչև «Բնության հետ համապատասխան գործելը»
Ավտոմատ եղանակային կայանների կիրառումը նշանավորում է ֆոտովոլտային էլեկտրակայանների շահագործման անցումը՝ փորձի և լայնածավալ կառավարման վրա հիմնված լինելուց դեպի տվյալների վրա կենտրոնացած գիտական, նուրբ և խելացի կառավարման նոր դարաշրջան: Այն ֆոտովոլտային էլեկտրակայաններին հնարավորություն է տալիս ոչ միայն «տեսնել» արևի լույսը, այլև «հասկանալ» եղանակը, այդպիսով առավելագույնի հասցնելով արևի լույսի յուրաքանչյուր ճառագայթի արժեքը և բարձրացնելով էլեկտրաէներգիայի արտադրության եկամուտները և ակտիվների անվտանգությունը ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում: Քանի որ ֆոտովոլտային էներգիան դառնում է գլոբալ էներգետիկ անցման հիմնական ուժը, ավտոմատ եղանակային կայանի ռազմավարական դիրքը, որը ծառայում է որպես դրա «խելացի աչք», անխուսափելիորեն ավելի ու ավելի ակնառու կդառնա:

Ավելի շատ տեղեկություններ օդերևութաբանական կայանի մասին՝

խնդրում ենք կապվել Honde Technology Co., LTD-ի հետ։

WhatsApp: +86-15210548582

Email: info@hondetech.com

Ընկերության կայքէջ՝www.hondetechco.com