黃山峰，姜 凱，顧志興，秦冠軍

(南京南瑞繼保電氣有限公司，南京 211102)

0 引言

截至2021 年3 月底，中國(guó)并網(wǎng)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)2.59 億kW，同比增長(zhǎng)24.2%。其中，并網(wǎng)分布式光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量為8134 萬(wàn)kW，占并網(wǎng)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量的31.4%；并網(wǎng)集中式光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量為1.78 億kW，占并網(wǎng)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量的68.6%。中國(guó)新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)在國(guó)家補(bǔ)貼政策的推動(dòng)下實(shí)現(xiàn)了增速發(fā)展，其中，風(fēng)電和光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的表現(xiàn)較為突出。運(yùn)維是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，目前的運(yùn)維過(guò)程中，仍然存在著光伏電站(或“風(fēng)電場(chǎng)”)管理不規(guī)范、維護(hù)管理水平跟不上、電站數(shù)據(jù)分析不到位、發(fā)電效率差的問(wèn)題。積灰是影響光伏發(fā)電效率的關(guān)鍵因素之一。

通過(guò)對(duì)某光伏電站的實(shí)際運(yùn)維數(shù)據(jù)分析后，發(fā)現(xiàn)積灰污染會(huì)大幅降低光伏電站的發(fā)電量，估計(jì)因其造成的發(fā)電量損失每年至少在5%以上，由此可知，每年因積塵而造成的經(jīng)濟(jì)損失非常可觀。光伏組件長(zhǎng)時(shí)間暴露于空氣中，灰塵容易沉積在其表面，導(dǎo)致其能夠接收到的太陽(yáng)輻照度下降，使其輸出功率下降，最終造成光伏電站的發(fā)電量損失[1]。因此，及時(shí)清洗光伏組件表面的積灰尤為重要，為了減少積灰對(duì)光伏組件發(fā)電量的影響，電站需要不定期的對(duì)光伏組件進(jìn)行清洗。目前，光伏組件清洗時(shí)間的選定方法有以下兩種。

1)固定周期法。選取發(fā)電設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定的光伏方陣，經(jīng)過(guò)軟件處理和分析固定周期內(nèi)太陽(yáng)輻照度下的理論和實(shí)際發(fā)電量數(shù)據(jù)，當(dāng)損失的發(fā)電量(理論發(fā)電量與實(shí)際發(fā)電量的差值)超過(guò)清洗成本時(shí)，確定清洗時(shí)間和清洗周期，然后全站光伏組件將以此清洗周期為依據(jù)進(jìn)行光伏組件清洗。這種方法未考慮光伏方陣接收的太陽(yáng)輻照度損耗、逆變器損耗、設(shè)備故障損失等因素，而且未考慮到每個(gè)清洗周期內(nèi)的太陽(yáng)輻照度條件是否一樣等因素，導(dǎo)致確定的清洗周期的誤差較大。

2)樣本法。人為選取某個(gè)光伏方陣或某個(gè)光伏組串作為樣本，并每日進(jìn)行清洗，一直保持光伏組件處于無(wú)灰塵附著狀態(tài)。定期抽取該樣本的發(fā)電數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析，然后將其他光伏方陣或光伏組串的發(fā)電能力與樣本做對(duì)比，推算出因積灰造成的發(fā)電量損失，當(dāng)損失發(fā)電量超過(guò)清洗成本時(shí)，確定清洗時(shí)間和清洗周期。由于這種方法無(wú)法實(shí)時(shí)分析，并且采用定期抽取發(fā)電數(shù)據(jù)計(jì)算的形式，使運(yùn)維人員的工作量較大，并且也未考慮光伏方陣或光伏組串所在的地形、地理位置對(duì)因積灰造成的發(fā)電量損失的影響。

隨著近年來(lái)新能源集控平臺(tái)建設(shè)的快速發(fā)展，新能源生產(chǎn)數(shù)據(jù)已成為發(fā)電企業(yè)的重要資產(chǎn)，比如，全面的數(shù)據(jù)范圍可為精細(xì)化的光伏組件清洗分析提供數(shù)據(jù)支持。因此，本文設(shè)計(jì)了一套基于新能源集控平臺(tái)的光伏組件清洗分析系統(tǒng)，通過(guò)建立清洗計(jì)算模型，可實(shí)現(xiàn)光伏組件無(wú)積灰理論發(fā)電量的計(jì)算，能解決積灰對(duì)光伏組件發(fā)電量影響無(wú)法量化的問(wèn)題，最大程度平衡清洗后發(fā)電量收益與清洗成本之間的關(guān)系，自動(dòng)推算下次最佳清洗時(shí)間，為用戶安排清洗工作提供科學(xué)依據(jù)，對(duì)于提高光伏電站運(yùn)行效率和運(yùn)營(yíng)管理水平具有重要意義[2]。

1 清洗計(jì)算模型

本文利用新能源集控平臺(tái)的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)精細(xì)化建模，建立清洗計(jì)算模型，為基于新能源集控平臺(tái)的光伏組件清洗分析系統(tǒng)提供理論依據(jù)。

1.1 太陽(yáng)輻照度－輸出功率擬合

光伏發(fā)電是利用半導(dǎo)體界面的光生伏特效應(yīng)，將太陽(yáng)輻射能直接轉(zhuǎn)換成電能。理論上太陽(yáng)輻照度與光伏組件輸出功率之間存在某種線性關(guān)系。以某個(gè)光伏電站為例，通過(guò)分析新能源集控平臺(tái)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)光伏方陣在完成清洗后的一段時(shí)間內(nèi)，光伏組件表面較為清潔，基本沒(méi)有灰塵，光伏組件處于最好的運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)電能力較好，將該時(shí)間段定義為T0；利用新能源集控平臺(tái)中光伏組件清洗后保持清潔的多個(gè)時(shí)間段(T0)內(nèi)光伏電站輻照儀上顯示的太陽(yáng)輻照度數(shù)據(jù)和光伏方陣輸出功率數(shù)據(jù)，構(gòu)成最佳清洗數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖[3]，每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)某時(shí)刻i下光伏方陣接收的太陽(yáng)輻照度值Ii和理想的光伏方陣輸出功率Pi；根據(jù)散點(diǎn)圖擬合得到太陽(yáng)輻照度與光伏方陣輸出功率之間的線性關(guān)系，如式(1)所示。

式中：a、b、c均為線性參數(shù)。

由上述計(jì)算方法可知：計(jì)算樣本越多，擬合曲線越精確。因此，可以考慮利用n次清洗后光伏組件保持清潔的時(shí)間段來(lái)計(jì)算太陽(yáng)輻照度-輸出功率擬合曲線的線性參數(shù)。

1.2 無(wú)積灰理論發(fā)電量的計(jì)算

得到太陽(yáng)輻照度-輸出功率擬合曲線的線性參數(shù)后，以清洗結(jié)束后的第k天作為基準(zhǔn)時(shí)間，從該天開(kāi)始計(jì)算每日的無(wú)積灰理論發(fā)電量。首先，從新能源集控平臺(tái)中獲取太陽(yáng)輻照度數(shù)據(jù)，根據(jù)式(1)可計(jì)算得到i時(shí)刻下光伏方陣接收的太陽(yáng)輻照度對(duì)應(yīng)的理想的光伏方陣輸出功率，并實(shí)測(cè)該光伏方陣的實(shí)際輸出功率；然后對(duì)實(shí)際輸出功率和理想輸出功率分別積分，可以得到每天的實(shí)際發(fā)電量F′和理想發(fā)電量E′[3]，則該光伏方陣每天的發(fā)電能力Lp可表示為：

光伏方陣每天的發(fā)電能力可以反映出積灰對(duì)光伏方陣發(fā)電量的影響程度。本文選取的可表征積灰影響程度的發(fā)電能力指標(biāo)是將光伏方陣輸出功率積分得到的實(shí)際發(fā)電量與理想發(fā)電量進(jìn)行對(duì)比，因此，即使一些光伏電站存在輻照儀不精準(zhǔn)的情況，也不會(huì)對(duì)積灰影響程度的分析結(jié)果造成影響[3]。根據(jù)新能源集控平臺(tái)采集的逆變器數(shù)據(jù)得到光伏方陣實(shí)際日發(fā)電量F，可通過(guò)式(3)計(jì)算得到該光伏方陣無(wú)積灰理論發(fā)電量E，即：

進(jìn)而可得到積灰損失發(fā)電量L，即：

1.3 確定清洗時(shí)間

光伏方陣的清洗成本M是參考光伏組件清洗定額計(jì)算得到的。若每千瓦光伏組件的清洗成本是C，光伏方陣的裝機(jī)容量為Z，則整個(gè)光伏方陣的清洗成本為：

若每度電的費(fèi)用為f，將清洗成本折算成電量G為：

當(dāng)光伏方陣清洗經(jīng)過(guò)q天后，因積灰造成的累積損失發(fā)電量超過(guò)光伏方陣的清洗成本折算電量時(shí)，即：

當(dāng)滿足式(7)時(shí)，則可以給出光伏方陣清洗建議，再由人工參考未來(lái)幾天的降雨量情況，最終確定是否清洗[3]。

2 基于新能源集控平臺(tái)的光伏組件清洗分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文基于新能源集控平臺(tái)，采用清洗計(jì)算模型，在考慮光伏電站運(yùn)維需求后，設(shè)計(jì)并搭建光伏組件清洗分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)的框架圖如圖1所示。

圖1 基于新能源集控平臺(tái)的光伏組件清洗分析系統(tǒng)的框架圖Fig.1 Framework diagram of PV modules cleaning analysis system based on new energy centralized control platform

該清洗分析系統(tǒng)需達(dá)到如下目標(biāo)：1)精細(xì)化管理新能源集控平臺(tái)管轄的所有光伏方陣的清洗記錄；2)基于新能源集控平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析、訓(xùn)練太陽(yáng)輻照度-輸出功率擬合模型；3)實(shí)現(xiàn)光伏方陣級(jí)無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算；4)主動(dòng)推送清洗提醒。

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理

通過(guò)新能源集控平臺(tái)采集其所管轄光伏電站的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括光伏逆變器、箱變、升壓站監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、輸出功率預(yù)測(cè)值、輻照儀數(shù)據(jù)等，并對(duì)采集到的太陽(yáng)輻照度數(shù)據(jù)和光伏方陣輸出功率設(shè)置10 min 的采樣周期存儲(chǔ)歷史。

開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊的功能主要包括錄入、修改、刪除光伏電站中關(guān)于光伏方陣清洗的基本信息，包括光伏方陣容量、上次清洗時(shí)間、上次清洗成本、當(dāng)時(shí)電價(jià)等。

2.2 太陽(yáng)輻照度-輸出功率數(shù)據(jù)的擬合

清洗分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模塊可以針對(duì)每個(gè)光伏方陣獨(dú)立訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，利用新能源集控平臺(tái)中n次清洗后的光伏組件保持清潔狀態(tài)的時(shí)間段數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，以光伏電站輻照儀獲取的太陽(yáng)輻照度數(shù)據(jù)、光伏方陣輸出功率這兩個(gè)指標(biāo)作為模型輸入，通過(guò)擬合計(jì)算得到線性參數(shù)a、b、c。

擬合計(jì)算之前需要對(duì)歷史采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除異常數(shù)據(jù)，否則會(huì)對(duì)模型的擬合結(jié)果產(chǎn)生影響。異常數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因及相應(yīng)的解決辦法如下：

1)因逆變器故障，通信、傳感器終端故障，發(fā)電單元停機(jī)等產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)。這類異常數(shù)據(jù)的主要特征為：在太陽(yáng)輻照度遠(yuǎn)大于零時(shí)，光伏方陣的輸出功率保持為零或接近零。

解決辦法：擬合計(jì)算時(shí)，排除設(shè)備狀態(tài)為故障、異常運(yùn)行、待機(jī)、停機(jī)和通信中斷時(shí)間段的數(shù)據(jù)，只采用設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)間段的數(shù)據(jù)。

2)當(dāng)太陽(yáng)輻照度較低時(shí)，根據(jù)式(1)計(jì)算得到的擬合曲線線性參數(shù)不準(zhǔn)確所產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)。一般發(fā)生在發(fā)電設(shè)備早、晚啟?；蜿幱晏鞖鈺r(shí)。

解決辦法：擬合計(jì)算時(shí)，設(shè)定選取數(shù)據(jù)的時(shí)間段，比如選取09:00～16:00；或先判斷太陽(yáng)輻照度的大小，比如若太陽(yáng)輻照度小于某個(gè)閾值則不參與計(jì)算。

2.3 無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算插件

基于新能源集控平臺(tái)的分析預(yù)處理技術(shù)，利用模塊化分析功能和插件化業(yè)務(wù)算法的架構(gòu)，構(gòu)建無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算插件，將業(yè)務(wù)分析與界面展示數(shù)據(jù)流解耦。在解決復(fù)雜業(yè)務(wù)計(jì)算與系統(tǒng)并發(fā)訪問(wèn)造成的海量計(jì)算壓力問(wèn)題的同時(shí)，極大提升了用戶界面體驗(yàn)。

無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算插件根據(jù)上文中的無(wú)積灰理論發(fā)電量算法，自動(dòng)計(jì)算光伏方陣無(wú)積灰理論發(fā)電量。業(yè)務(wù)分析平臺(tái)周期調(diào)用無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算插件，從時(shí)間、對(duì)象集、指標(biāo)集等多個(gè)維度計(jì)算，將原始數(shù)據(jù)集合加工預(yù)處理成各類分析指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，并保存入庫(kù)。

2.4 主動(dòng)推送清洗提醒

清洗建議自動(dòng)推送程序利用插件計(jì)算得到的無(wú)積灰理論發(fā)電量，并利用新能源集控平臺(tái)中存儲(chǔ)的實(shí)際發(fā)電量計(jì)算出積灰損失發(fā)電量。當(dāng)積灰損失發(fā)電量大于清洗成本時(shí)觸發(fā)自動(dòng)推送邏輯，將清洗建議信息推送給新能源集控平臺(tái)和光伏電站負(fù)責(zé)人手機(jī)終端，推送的內(nèi)容包含：電站名稱、光伏方陣名稱、建議的清洗時(shí)間等。

3 應(yīng)用實(shí)例

光伏組件的安裝形式主要包含固定式和跟蹤式兩類，而采用哪種方式最有利于增加發(fā)電量，在光伏電站建設(shè)規(guī)劃時(shí)就已設(shè)計(jì)完成。本文中線性參數(shù)a、b、c，是根據(jù)電站在每次清洗周期內(nèi)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)計(jì)算得到的，是不斷在調(diào)整和變化的，即每個(gè)電站每次清洗后，太陽(yáng)輻照度和輸出功率的線性關(guān)系都是不同的。所以光伏組件安裝方式不會(huì)影響本文的研究方法和結(jié)論。

以河北省某個(gè)受灰塵影響嚴(yán)重的分布式光伏電站為例，該電站所在的屋頂是平屋頂，光伏組件采用固定式支架與屋頂平行安裝。對(duì)2021 年10 月該電站1#光伏方陣中光伏組件表面的積灰影響進(jìn)行動(dòng)態(tài)的量化分析。收集到的1#光伏方陣的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 1#光伏方陣的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Table 1 Basic data of 1# PV array表2 擬合線性參數(shù)的取值Table 2 Value of fitting linear parameters

收集該電站的歷史清洗時(shí)間，模型訓(xùn)練程序根據(jù)光伏組件清洗后清潔時(shí)間段內(nèi)的太陽(yáng)輻照度數(shù)據(jù)和光伏方陣輸出功率數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到擬合線性參數(shù)的取值，具體如表2 所示，太陽(yáng)輻照度-輸出功率擬合線性曲線如圖2 所示。

圖2 太陽(yáng)輻照度－輸出功率擬合曲線Fig. 2 Solar irradiance-output power fitting curve

結(jié)合表1 中的數(shù)據(jù)，再根據(jù)式(6)可計(jì)算得到清洗成本折算成的電量為14173.17 kWh。

表1 1#光伏方陣的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Table 1 Basic data of 1# PV array表2 擬合線性參數(shù)的取值Table 2 Value of fitting linear parameters

?

無(wú)積灰理論發(fā)電量計(jì)算插件根據(jù)擬合線性參數(shù)可以計(jì)算出光伏組件清洗后清潔時(shí)間段(8 天)之后每日的無(wú)積灰理論發(fā)電量和其對(duì)應(yīng)的積灰損失發(fā)電量，具體如表3 所示。

表3 積灰損失發(fā)電量統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of power generation capacity loss due to dust accumulation

(續(xù)表)

隨著時(shí)間的推移，每天的積灰與積灰損失發(fā)電量都在增加，由清洗分析系統(tǒng)判斷出在11 月7 日總積灰損失發(fā)電量大于清洗成本折算成的電量(1.417317 萬(wàn) kWh)，此時(shí)清洗分析系統(tǒng)發(fā)出清洗建議。

4 結(jié)論

本文基于新能源集控平臺(tái)設(shè)計(jì)了一款光伏組件清洗分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)光伏組件清洗的精細(xì)化管理，同時(shí)擴(kuò)展了光伏組件的無(wú)積灰理論發(fā)電量算法，改變了光伏組件清洗模式。實(shí)際應(yīng)用案例顯示，該系統(tǒng)能夠達(dá)到預(yù)期效果，為合理安排光伏組件清洗時(shí)間，提升清洗經(jīng)濟(jì)效益，提高光伏電站收益，提供了有效的技術(shù)手段。