Вовед: Кога сончевата светлина станува „променлива“
Суштината на фотоволтаичната генерација на енергија е претворање на енергијата на сончевото зрачење во електрична енергија, а нејзината излезна моќност е директно под влијание во реално време на повеќе метеоролошки параметри како што се сончевото зрачење, температурата на околината, брзината и насоката на ветерот, атмосферската влажност и врнежите. Овие параметри повеќе не се само бројки во временските извештаи, туку клучни „производствени варијабли“ кои директно влијаат на ефикасноста на производството на енергија на електраните, безбедноста на опремата и повратот на инвестициите. Автоматската метеоролошка станица (AWS) на тој начин се трансформираше од алатка за научно истражување во неопходен „сензорен нерв“ и „камен-темел за донесување одлуки“ за современите фотоволтаични електрани.
I. Мултидимензионална корелација помеѓу параметрите за следење на јадрото и ефикасноста на електраната
Наменската автоматска метеоролошка станица за фотоволтаични електрани формираше високо прилагоден систем за следење, а секој дел од податоците е длабоко поврзан со работата на електраната:
Мониторинг на сончевото зрачење („мерење на изворот“ за производство на електрична енергија)
Вкупно зрачење (GHI): Тоа директно ја одредува вкупната енергија што ја примаат фотоволтаичните модули и е најважниот влезен фактор за предвидување на производството на енергија.
Директно зрачење (DNI) и расеано зрачење (DHI): За фотоволтаични низи што користат држачи за следење или специфични бифацијални модули, овие податоци се клучни за оптимизирање на стратегиите за следење и прецизна проценка на добивката од генерирање на електрична енергија однадвор.
Вредност на примена: Обезбедува незаменливи референтни податоци за бенчмаркинг на перформансите на производството на енергија (пресметка на PR вредност), краткорочна прогноза за производство на енергија и дијагноза на енергетска ефикасност на електраните.
2. Температура на околината и температура на задната плоча на компонентите („температурен коефициент“ на ефикасност)
Температура на околината: Влијае на микроклимата и потребите за ладење на електраната.
Температурата на задната плоча на модулот: Излезната моќност на фотоволтаичните модули се намалува со зголемувањето на температурата (обично од -0,3% до -0,5%/℃). Следењето на температурата на задната плоча во реално време може прецизно да ја корегира очекуваната излезна моќност и да идентификува абнормална дисипација на топлина од компонентите или потенцијални опасности од жаришта.
3. Брзина и насока на ветерот („Меч со две острици“ за безбедност и ладење
Структурна безбедност: Моменталните силни ветрови (како оние што надминуваат 25 m/s) претставуваат врвен тест за дизајнот на механичко оптоварување на фотоволтаичните потпорни структури и модули. Предупредувањата за брзината на ветерот во реално време можат да го активираат безбедносниот систем и, кога е потребно, да го активираат режимот за заштита од ветер на едноосниот тракер (како што е „локација на бура“).
Природно ладење: Соодветната брзина на ветерот помага да се намали работната температура на компонентите, индиректно зголемувајќи ја ефикасноста на производството на енергија. Податоците се користат за анализа на ефектот на воздушно ладење и оптимизирање на распоредот и растојанието меѓу низите.
4. Релативна влажност и врнежи („предупредувачки сигнали“ за работа и одржување и грешки)
Висока влажност: Може да предизвика PID (потенцијално предизвикано слабеење) ефекти, да ја забрза корозијата на опремата и да влијае на перформансите на изолацијата.
Врнежи: Податоците за врнежите од дожд можат да се користат за корелација и анализа на природниот ефект на чистење на компонентите (привремено зголемување на производството на енергија) и насочување на планирањето на најдобриот циклус на чистење. Предупредувањата за обилни дождови се директно поврзани со одговорот на системите за контрола на поплави и одводнување.
5. Атмосферски притисок и други параметри (рафинирани „помошни фактори“)
Се користи за корекција на податоците за зрачење со поголема прецизност и анализа на истражувачко ниво.
Ii. Сценарија за паметни апликации базирани на податоци
Податочниот тек на автоматската метеоролошка станица, преку собирачот на податоци и комуникациската мрежа, се влева во системот за следење и собирање податоци (SCADA) и системот за предвидување на моќноста на фотоволтаичната електрана, што доведува до повеќе интелигентни апликации:
1. Прецизно предвидување на производството на електрична енергија и диспечирање на мрежата
Краткорочно прогнозирање (на секој час/на пред еден ден): Комбинирајќи зрачење во реално време, мапи на облаци и нумерички временски прогнози (NWP), служи како основна основа за диспечерските одделенија на електричната мрежа за балансирање на нестабилноста на фотоволтаичната енергија и обезбедување на стабилноста на електричната мрежа. Точноста на предвидувањето е директно поврзана со приходите од проценката на електраната и стратегијата за тргување на пазарот.
Ултра-краткорочно предвидување (ниво на минута): Главно базирано на следење на ненадејни промени во зрачењето во реално време (како што е поминување низ облаци), се користи за брз одговор на AGC (автоматска контрола на генерирање) во рамките на електраните и непречено производство на енергија.
2. Длабинска дијагноза на перформансите на електраната и оптимизација на работењето и одржувањето
Анализа на коефициентот на перформанси (PR): Врз основа на измерените податоци за зрачење и температура на компонентите, пресметајте го теоретското производство на енергија и споредете го со реалното производство на енергија. Долгорочното намалување на вредностите на PR може да укаже на распаѓање на компонентите, дамки, пречки или електрични дефекти.
Интелигентна стратегија за чистење: Со сеопфатна анализа на врнежите од дожд, акумулацијата на прашина (што може индиректно да се заклучи преку слабеење на зрачењето), брзината на ветерот (прашина) и трошоците за загуби на енергија, динамички се генерира економски оптимален план за чистење на компонентите.
Предупредување за здравјето на опремата: Со споредување на разликите во производството на енергија на различни поднизи под исти метеоролошки услови, може брзо да се лоцираат грешки во кутиите за комбинирање, инвертерите или нивоата на низи.
3. Безбедност на средства и управување со ризици
Предупредување за екстремни временски услови: Поставете прагови за силни ветрови, обилни дождови, обилни снегови, екстремно високи температури итн., за да се постигнат автоматски предупредувања и да се насочи персоналот за работа и одржување да преземе заштитни мерки како што се затегнување, зајакнување, празнење или прилагодување на режимот на работа однапред.
Осигурување и евалуација на средства: Обезбедете објективни и континуирани метеоролошки податоци за да понудите сигурни докази од трети страни за проценка на загубите од катастрофи, барања за осигурување и трансакции со средства од електрани.
Iii. Системска интеграција и технолошки трендови
Современите фотоволтаични метеоролошки станици се развиваат кон поголема интеграција, поголема сигурност и интелигенција.
Интегриран дизајн: Сензорот за зрачење, мерачот на температура и влажност, анемометарот, собирачот на податоци и напојувањето (соларен панел + батерија) се интегрирани во стабилен и отпорен на корозија систем на јарболи, овозможувајќи брзо распоредување и работа без одржување.
2. Висока прецизност и висока сигурност: Сензорската класа се приближува до стандардот од второ или дури и од прво ниво, со функции за самодијагностика и самокалибрација за да се обезбеди долгорочна точност и стабилност на податоците.
3. Интеграција на edge computing и AI: Спроведување на прелиминарна обработка на податоци и проценка на аномалии на крајот од станицата за да се намали товарот на пренос на податоци. Со интегрирање на технологијата за препознавање слики со AI и користење на снимач на целото небо за да се помогне во идентификувањето на типовите и волумените на облаците, точноста на ултракраткорочните предвидувања е дополнително подобрена.
4. Дигитален близнак и виртуелна електрана: Податоците од метеоролошката станица, како прецизен влез од физичкиот свет, го движат моделот на дигитален близнак на фотоволтаичната електрана за да се спроведе симулација на производство на енергија, предвидување на грешки и оптимизација на стратегијата за работа и одржување во виртуелниот простор.
IV. Случаи на примена и квантификација на вредноста
Фотоволтаична централа од 100 MW, лоцирана во комплексна планинска област, по поставувањето на микрометеоролошка мрежа за мониторинг составена од шест подстаници, постигна:
Точноста на краткорочното предвидување на моќноста е подобрена за приближно 5%, значително намалувајќи ги казните за проценка на мрежата.
Преку интелигентно чистење базирано на метеоролошки податоци, годишните трошоци за чистење се намалуваат за 15%, додека загубите на енергија предизвикани од дамки се намалуваат за повеќе од 2%.
За време на силно конвективно време, режимот на заштита од ветер бил активиран два часа однапред врз основа на предупредувањето за силен ветер, што спречило евентуално оштетување на потпората. Се проценува дека загубата е намалена за неколку милиони јуани.
Заклучок: Од „Опстанок на природата за живот“ до „Делување во согласност со природата“
Примената на автоматски метеоролошки станици означува промена во работењето на фотоволтаичните електрани од потпирање на искуство и обемно управување кон нова ера на научно, рафинирано и интелигентно управување фокусирано на податоци. Тоа им овозможува на фотоволтаичните електрани не само да ја „гледаат“ сончевата светлина, туку и да го „разберат“ времето, со што се максимизира вредноста на секој зрак сончева светлина и се зголемуваат приходите од производство на енергија и безбедноста на средствата во текот на целиот животен циклус. Бидејќи фотоволтаичната енергија станува главна сила во глобалната енергетска транзиција, стратешката позиција на автоматската метеоролошка станица, која служи како нејзино „интелигентно око“, сигурно ќе станува сè поизразена.
За повеќе информации за метеоролошката станица,
ве молиме контактирајте ја Honde Technology Co., LTD.
WhatsApp: +86-15210548582
Email: info@hondetech.com
Веб-страница на компанијата:www.hondetechco.com
Време на објавување: 17 декември 2025 година