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【干货】并网光伏电站生产运行数据敏捷分析方法研究

2018-05-30 15:05:45 大云网
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根据光伏电站生产运行管理经验,结合电站运维特点,本文提出了两条敏捷的电站运行数据分析流程,能够快捷、专业地分析电站生产运行数据,使电站管理、运维人员迅速找到影响发电量的关键因素,及时排除设备故障和隐患,保障光伏电站安全、可靠运行。

大型并网光伏电站涉及的光伏电池组件、汇流箱、逆变器等设备类型和数量众多,来自不同厂商,不同技术发展水平的光伏发电设备彼此无法兼容,导致设备故障隐患率高、发电系统运行不稳定、太阳能资源利用率低等问题,严重影响了光伏电站的经济效益。此外,各光伏发电设备在生产运行过程中产生大量的基础数据,给电站生产运营指标统计、分析及报表汇总带来庞大的工作量,如何有效提高电站发电量、及时排除设备隐患,成为并网光伏电站亟待解决的主要问题。

根据光伏电站生产运行管理经验,结合电站运维特点,本文提出了两条敏捷的电站运行数据分析流程,能够快捷、专业地分析电站生产运行数据,使电站管理、运维人员迅速找到影响发电量的关键因素,及时排除设备故障和隐患,保障光伏电站安全、可靠运行。

电站运行敏捷分析方法

做好电站运行分析工作,可以及时掌握电站的生产运行情况,及时发现电站生产运营过程中存在的问题,并针对薄弱环节提出相应的整改措施,为提升电站综合利用效率和发电量提供科学依据。

本文提出的光伏电站运行数据敏捷分析方法包括太阳能资源指标与电量指标对比分析流程和能耗指标分析流程两条研究思路,其具体流程和分析方法介绍如下:

1.太阳能资源指标与电量指标对比分析流程

本文提出的太阳能资源指标与电量指标对比分析流程如图1所示:

在太阳能资源指标和电量指标对比分析的基础上,以电站年度上网电量-辐射量对比图为起点,分析电站各月的综合利用效率,宏观展示电站生产运行情况。针对电站综合利用效率较低的月份,从宏观到微观,逐步深入分析电站辐射量与月上网电量、日上网电量和日负荷曲线之间的对比关系,快速找到影响电量的关键因素,针对电站非正常运行时间段,进一步查看当天的值长日志,准确了解当天电站的生产运行情况。

以我国西北地区光伏电站A的生产运行数据为例,2013年度电站上网电量-辐射量对比情况如图2所示:

图2中的绿色曲线为A光伏电站2013年度各月的上网电量,灰色曲线代表辐射量,红色三角曲线为电站的综合利用效率,灰色阴影带为75%-85%的电站综合利用效率合理范围,当电站综合利用效率低于75%时,说明太阳能资源利用率低,电量损失严重,电站效益较差。

由图2可见,2013年9月份,电站的综合利用效率为72.1%,低于电站正常运行范围。统计光伏电站2013年9月的上网电量和辐射量数据,计算2013年9月每日的综合利用效率,绘制上网电量、辐射量和综合利用效率对比图,如图3所示:

2013年9月17日电站的上网电量仅为8.67万千瓦时,综合利用效率为9月份最低水平,仅为23.36%。进一步分析9月17日电站的生产运行数据,对比逐15分钟的电站瞬时辐射、逆变器直流功率、逆变器交流功率和电站实际出力数据,发现从中午12:15开始,逆变器直流功率、逆变器交流功率和电站实际出力数据都降为0,电站处于非正常运行状态,如图4所示:

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