Вступ: Коли сонячне світло стає «змінною»
Основою фотоелектричної генерації є перетворення енергії сонячного випромінювання на електричну енергію, а її вихідна потужність безпосередньо залежить у режимі реального часу від багатьох метеорологічних параметрів, таких як сонячна радіація, температура навколишнього середовища, швидкість і напрямок вітру, вологість атмосфери та кількість опадів. Ці параметри вже не просто цифри в метеорологічних звітах, а ключові «виробничі змінні», що безпосередньо впливають на ефективність виробництва електроенергії електростанціями, безпеку обладнання та повернення інвестицій. Таким чином, автоматична метеостанція (АВС) перетворилася з науково-дослідного інструменту на незамінний «сенсорний нерв» та «наріжний камінь прийняття рішень» для сучасних фотоелектричних електростанцій.
I. Багатовимірна кореляція між параметрами моніторингу активної зони та ефективністю електростанції
Спеціальна автоматична метеостанція для фотоелектричних електростанцій створила високо налаштовану систему моніторингу, і кожен елемент даних тісно пов'язаний з роботою електростанції:
Моніторинг сонячної радіації («вимірювання джерел» для виробництва електроенергії)
Загальне випромінювання (ЗВР): воно безпосередньо визначає загальну енергію, отриману фотоелектричними модулями, і є найважливішим вхідним фактором для прогнозування виробництва електроенергії.
Пряме випромінювання (DNI) та розсіяне випромінювання (DHI): для фотоелектричних панелей, що використовують кронштейни для відстеження або спеціальні двосторонні модулі, ці дані є вирішальними для оптимізації стратегій відстеження та точної оцінки коефіцієнта вироблення енергії на зворотному боці.
Цінність застосування: Він надає незамінні контрольні дані для бенчмаркінгу продуктивності виробництва електроенергії (розрахунок значення PR), короткострокового прогнозування виробництва електроенергії та діагностики енергоефективності електростанцій.
2. Температура навколишнього середовища та температура об'єднувальної плати компонентів («температурний коефіцієнт» ефективності)
Температура навколишнього середовища: вона впливає на мікроклімат та потреби електростанції в охолодженні.
Температура задньої панелі модуля: Вихідна потужність фотоелектричних модулів зменшується зі зростанням температури (зазвичай від -0,3% до -0,5%/℃). Моніторинг температури задньої панелі в режимі реального часу може точно скоригувати очікувану вихідну потужність та виявити аномальне тепловиділення компонентів або потенційні небезпеки перегріву.
3. Швидкість і напрямок вітру («Двосічний меч» безпеки та охолодження)
Безпека конструкцій: Миттєві сильні вітри (наприклад, ті, що перевищують 25 м/с) є найвищим випробуванням для розрахунку механічного навантаження на опорні конструкції та модулі фотоелектричних систем. Попередження про швидкість вітру в режимі реального часу можуть активувати систему безпеки та, за необхідності, активувати режим захисту від вітру одноосьового трекера (наприклад, «визначення місця розташування шторму»).
Природне охолодження: Відповідна швидкість вітру допомагає знизити робочу температуру компонентів, опосередковано підвищуючи ефективність виробництва електроенергії. Дані використовуються для аналізу ефекту повітряного охолодження та оптимізації розташування та відстані між решітками.
4. Відносна вологість та опади («попереджувальні сигнали» щодо експлуатації, технічного обслуговування та несправностей)
Висока вологість: вона може спричинити ефекти PID (потенціально-індуковане затухання), прискорити корозію обладнання та вплинути на характеристики ізоляції.
Опади: Дані про кількість опадів можна використовувати для кореляції та аналізу природного очищувального ефекту компонентів (тимчасове збільшення виробництва електроенергії), а також для планування найкращого циклу очищення. Попередження про сильні дощі безпосередньо пов'язані з реагуванням систем боротьби з повенями та дренажу.
5. Атмосферний тиск та інші параметри (уточнені «допоміжні фактори»)
Він використовується для високоточної корекції даних опромінення та аналізу на дослідницькому рівні.
II. Сценарії інтелектуальних додатків на основі даних
Потік даних автоматичної метеостанції через мережу збору даних та зв'язку надходить до системи моніторингу та збору даних (SCADA) та системи прогнозування потужності фотоелектричної електростанції, що призводить до появи численних інтелектуальних застосувань:
1. Точне прогнозування виробництва електроенергії та диспетчеризації мережі
Короткострокове прогнозування (щогодини/щодня тому): поєднання даних про опромінення в режимі реального часу, карт хмарності та числових прогнозів погоди (ЧПП) слугує основою для диспетчерських служб енергомережі для балансування волатильності фотоелектричної енергії та забезпечення стабільності енергомережі. Точність прогнозування безпосередньо пов'язана з оціночним доходом електростанції та стратегією торгівлі на ринку.
Ультракороткострокове прогнозування (хвилинний рівень): головним чином базується на моніторингу раптових змін опромінення в режимі реального часу (наприклад, проходження хмар), використовується для швидкого реагування AGC (автоматичного керування генерацією) на електростанціях та плавного вироблення електроенергії.
2. Поглиблена діагностика роботи електростанції та оптимізація експлуатації та технічного обслуговування
Аналіз коефіцієнта продуктивності (PR): на основі виміряних даних про опромінення та температуру компонентів розрахуйте теоретичну генерацію потужності та порівняйте її з фактичною генерацією потужності. Тривале зниження значень PR може свідчити про знос компонентів, плями, засмічення або електричні несправності.
Інтелектуальна стратегія очищення: шляхом комплексного аналізу опадів, накопичення пилу (що можна опосередковано визначити через ослаблення опромінення), швидкості вітру (пилу) та витрат на втрати виробництва електроенергії динамічно генерується економічно оптимальний план очищення компонентів.
Попередження щодо стану обладнання: Порівнюючи різницю у виробництві електроенергії різними підгрупами за однакових метеорологічних умов, можна швидко виявити несправності в об'єднувачах, інверторах або рівнях стрінгів.
3. Безпека активів та управління ризиками
Оповіщення про екстремальні погодні умови: Встановіть порогові значення для сильного вітру, сильного дощу, сильного снігопаду, екстремально високих температур тощо, щоб отримати автоматичні оповіщення та допомогти експлуатаційному та обслуговуючому персоналу вжити захисних заходів, таких як закріплення, армування, дренаж або завчасне коригування режиму роботи.
Страхування та оцінка активів: Забезпечення об'єктивних та безперервних записів метеорологічних даних для надання надійних доказів третім сторонам для оцінки збитків від стихійних лих, страхових претензій та операцій з активами електростанцій.
Iii. Системна інтеграція та технологічні тенденції
Сучасні фотоелектричні метеостанції розвиваються в напрямку вищої інтеграції, більшої надійності та інтелекту.
Інтегрована конструкція: датчик радіації, вимірювач температури та вологості, анемометр, збірник даних та джерело живлення (сонячна панель + акумулятор) інтегровані в стабільну та стійку до корозії систему щогли, що забезпечує швидке розгортання та експлуатацію без потреби в обслуговуванні.
2. Висока точність і висока надійність: Цей клас датчиків наближається до стандарту другого або навіть першого рівня, оснащений функціями самодіагностики та самокалібрування для забезпечення довгострокової точності та стабільності даних.
3. Інтеграція периферійних обчислень та штучного інтелекту: проведення попередньої обробки даних та оцінки аномалій на станції для зменшення навантаження на передачу даних. Завдяки інтеграції технології розпізнавання зображень на основі штучного інтелекту та використанню сканера повного неба для допомоги у визначенні типів та обсягів хмар, точність ультракороткострокових прогнозів ще більше підвищується.
4. Цифровий двійник та віртуальна електростанція: Дані метеорологічної станції, як точні вхідні дані з фізичного світу, керують моделлю цифрового двійника фотоелектричної електростанції для проведення моделювання виробництва електроенергії, прогнозування несправностей та оптимізації стратегії експлуатації та обслуговування у віртуальному просторі.
Iv. Випадки застосування та кількісна оцінка вартості
Фотоелектрична електростанція потужністю 100 МВт, розташована у складній гірській місцевості, після розгортання мережі мікрометеорологічного моніторингу, що складається з шести підстанцій, досягла:
Точність короткострокового прогнозування потужності покращилася приблизно на 5%, що значно зменшило штрафи за оцінку мережі.
Завдяки інтелектуальному очищенню на основі метеорологічних даних, щорічні витрати на прибирання зменшуються на 15%, а втрати енергії, спричинені плямами, зменшуються більш ніж на 2%.
Під час сильної конвективної погоди режим вітрозахисної смуги було активовано за дві години наперед, виходячи з попередження про сильний вітер, що запобігло можливому пошкодженню опор. За оцінками, втрати було зменшено на кілька мільйонів юанів.
Висновок: Від «Заробітку на природу» до «Дії у відповідності з природою»
Застосування автоматичних метеостанцій знаменує собою перехід в експлуатації фотоелектричних електростанцій від опори на досвід та широке управління до нової ери наукового, витонченого та інтелектуального управління, зосередженого на даних. Це дозволяє фотоелектричним електростанціям не лише «бачити» сонячне світло, але й «розуміти» погоду, тим самим максимізуючи цінність кожного сонячного променя та підвищуючи дохід від виробництва електроенергії та безпеку активів протягом усього життєвого циклу. Оскільки фотоелектрична енергетика стає головною рушійною силою в глобальному енергетичному переході, стратегічне положення автоматичної метеостанції, яка служить її «розумним оком», неминуче стане дедалі помітнішим.
Щоб отримати додаткову інформацію про метеостанцію,
будь ласка, зв'яжіться з компанією Honde Technology Co., LTD.
WhatsApp: +86-15210548582
Email: info@hondetech.com
Вебсайт компанії:www.hondetechco.com
Час публікації: 17 грудня 2025 р.