Введение: Когда солнечный свет становится «переменной»
Суть фотоэлектрической генерации электроэнергии заключается в преобразовании энергии солнечного излучения в электрическую энергию, и на выходную мощность в режиме реального времени напрямую влияют многочисленные метеорологические параметры, такие как солнечная радиация, температура окружающей среды, скорость и направление ветра, влажность воздуха и осадки. Эти параметры перестали быть просто цифрами в метеорологических сводках и стали ключевыми «производственными переменными», которые напрямую влияют на эффективность выработки электроэнергии электростанциями, безопасность оборудования и окупаемость инвестиций. Таким образом, автоматическая метеостанция (АМС) превратилась из инструмента научных исследований в незаменимый «сенсорный нерв» и «краеугольный камень принятия решений» для современных фотоэлектрических электростанций.
I. Многомерная корреляция между основными параметрами мониторинга и эффективностью электростанции.
Специализированная автоматическая метеостанция для фотоэлектрических электростанций сформировала высокоспециализированную систему мониторинга, в которой каждый элемент данных тесно связан с работой электростанции:
Мониторинг солнечной радиации («учет источника» для выработки электроэнергии)
Суммарное излучение (GHI): оно напрямую определяет общее количество энергии, получаемой фотоэлектрическими модулями, и является наиболее важным параметром для прогнозирования выработки электроэнергии.
Прямое излучение (DNI) и рассеянное излучение (DHI): Для фотоэлектрических батарей, использующих трекинговые кронштейны или специальные двусторонние модули, эти данные имеют решающее значение для оптимизации стратегий слежения и точной оценки прироста мощности на обратной стороне.
Прикладная ценность: Предоставляет незаменимые эталонные данные для оценки эффективности выработки электроэнергии (расчет значения PR), краткосрочного прогнозирования выработки электроэнергии и диагностики энергоэффективности электростанций.
2. Температура окружающей среды и температура объединительной платы компонентов («температурный коэффициент» эффективности)
Температура окружающей среды: она влияет на микроклимат и потребности электростанции в охлаждении.
Температура задней панели модуля: выходная мощность фотоэлектрических модулей снижается с повышением температуры (обычно от -0,3% до -0,5%/°C). Мониторинг температуры задней панели в режиме реального времени позволяет точно корректировать ожидаемую выходную мощность и выявлять аномальное рассеивание тепла компонентами или потенциальные очаги перегрева.
3. Скорость и направление ветра («Двойной меч» безопасности и охлаждения»).
Конструктивная безопасность: внезапные сильные ветры (например, превышающие 25 м/с) представляют собой серьезную проверку на прочность конструкции опор и модулей фотоэлектрических систем с точки зрения механической нагрузки. Предупреждения о скорости ветра в режиме реального времени могут активировать систему безопасности и, при необходимости, режим защиты от ветра одноосевого трекера (например, «местоположение шторма»).
Естественное охлаждение: соответствующая скорость ветра помогает снизить рабочую температуру компонентов, косвенно повышая эффективность выработки электроэнергии. Эти данные используются для анализа эффекта воздушного охлаждения и оптимизации компоновки и расстояния между элементами массива.
4. Относительная влажность и осадки («предупреждающие сигналы» для эксплуатации, технического обслуживания и устранения неисправностей)
Высокая влажность: она может вызывать эффекты потенциально-индуцированного затухания (ПИД), ускорять коррозию оборудования и ухудшать изоляционные характеристики.
Осадки: Данные об осадках могут быть использованы для сопоставления и анализа естественного очищающего эффекта компонентов (временное увеличение выработки электроэнергии) и для планирования оптимального цикла очистки. Предупреждения о сильных дождях напрямую связаны с реакцией систем защиты от наводнений и дренажа.
5. Атмосферное давление и другие параметры (уточненные «вспомогательные факторы»)
Он используется для коррекции данных об освещенности с более высокой точностью и для анализа на исследовательском уровне.
II. Сценарии интеллектуальных приложений, основанные на данных.
Поток данных автоматической метеостанции, через систему сбора данных и коммуникационную сеть, поступает в систему мониторинга и сбора данных (SCADA) и систему прогнозирования мощности фотоэлектрической электростанции, что приводит к появлению множества интеллектуальных приложений:
1. Точное прогнозирование выработки электроэнергии и диспетчеризации энергосистемы.
Краткосрочное прогнозирование (почасовое/прогнозирование на сутки вперед): Сочетая данные об уровне солнечной радиации в реальном времени, карты облачности и численные прогнозы погоды (ЧПП), оно служит основной основой для диспетчерских служб энергосистемы, позволяя балансировать колебания выработки фотоэлектрической энергии и обеспечивать стабильность энергосистемы. Точность прогнозирования напрямую связана с оценкой доходов электростанции и стратегией рыночной торговли.
Сверхкраткосрочное прогнозирование (на уровне минут): основано главным образом на мониторинге внезапных изменений интенсивности излучения в реальном времени (например, прохождение облаков) и используется для быстрого реагирования АРУ (автоматического регулирования генерации) на электростанциях и обеспечения стабильной выработки электроэнергии.
2. Углубленная диагностика производительности электростанции и оптимизация эксплуатации и технического обслуживания.
Анализ коэффициента производительности (КР): На основе измеренных данных об облучении и температуре компонентов рассчитайте теоретическую выработку электроэнергии и сравните ее с фактической. Долгосрочное снижение значений КР может указывать на износ компонентов, появление пятен, засоров или электрических неисправностей.
Интеллектуальная стратегия очистки: на основе всестороннего анализа количества осадков, накопления пыли (которое можно косвенно определить по ослаблению излучения), скорости ветра (пыли) и потерь электроэнергии динамически генерируется экономически оптимальный план очистки компонентов.
Предупреждение о состоянии оборудования: Сравнивая разницу в выработке электроэнергии различными подсистемами при одинаковых метеорологических условиях, можно быстро выявить неисправности в распределительных коробках, инверторах или на уровне отдельных блоков.
3. Безопасность активов и управление рисками
Система оповещения об экстремальных погодных условиях: установите пороговые значения для сильного ветра, проливного дождя, сильного снегопада, экстремально высоких температур и т. д., чтобы обеспечить автоматическое оповещение и дать указание персоналу по эксплуатации и техническому обслуживанию принять защитные меры, такие как укрепление, усиление, слив воды или заблаговременная корректировка режима работы.
Оценка страховых рисков и активов: Предоставление объективных и непрерывных метеорологических данных для получения надежных независимых доказательств при оценке ущерба от стихийных бедствий, рассмотрении страховых случаев и операциях с активами электростанций.
III. Системная интеграция и технологические тенденции
Современные метеостанции на основе фотоэлектрических элементов развиваются в направлении большей интеграции, большей надежности и интеллектуальных функций.
Интегрированная конструкция: датчик излучения, измеритель температуры и влажности, анемометр, сборщик данных и источник питания (солнечная панель + батарея) интегрированы в устойчивую и коррозионностойкую мачтовую систему, что обеспечивает быструю установку и эксплуатацию без необходимости технического обслуживания.
2. Высокая точность и надежность: Класс датчика приближается ко второму или даже первому уровню стандартов, он оснащен функциями самодиагностики и самокалибровки, обеспечивающими долговременную точность и стабильность данных.
3. Интеграция граничных вычислений и ИИ: Проведение предварительной обработки данных и оценки аномалий на станции для снижения нагрузки на передачу данных. Интеграция технологии распознавания изображений с использованием ИИ и использование полномасштабного сканера для определения типов и объемов облаков позволяет дополнительно повысить точность сверхкраткосрочных прогнозов.
4. Цифровой двойник и виртуальная электростанция: Данные метеорологической станции, как точный ввод из физического мира, используются для создания цифровой модели фотоэлектрической электростанции с целью моделирования выработки электроэнергии, прогнозирования неисправностей, а также оптимизации стратегии эксплуатации и технического обслуживания в виртуальном пространстве.
IV. Примеры применения и количественная оценка ценности
Фотоэлектрическая электростанция мощностью 100 МВт, расположенная в сложном горном районе, после развертывания сети микрометеорологического мониторинга, состоящей из шести подстанций, достигла следующих результатов:
Точность краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии повысилась примерно на 5%, что значительно снизило штрафы за оценку состояния энергосистемы.
Благодаря интеллектуальной системе уборки, основанной на метеорологических данных, ежегодные затраты на уборку снижаются на 15%, а потери электроэнергии, вызванные пятнами, уменьшаются более чем на 2%.
В условиях сильной конвекции, согласно предупреждению о сильном ветре, за два часа до начала шторма был активирован режим защиты от ветра, что предотвратило возможное повреждение опор. По оценкам, ущерб удалось сократить на несколько миллионов юаней.
Заключение: От «Зависимости от природы как источника средств к существованию» к «Действиям в соответствии с природой».
Внедрение автоматических метеостанций знаменует собой переход от эксплуатации фотоэлектрических электростанций к новой эре научного, совершенного и интеллектуального управления, основанного на данных. Это позволяет фотоэлектрическим электростанциям не только «видеть» солнечный свет, но и «понимать» погоду, тем самым максимизируя ценность каждого солнечного луча и повышая доходность от выработки электроэнергии и безопасность активов на протяжении всего жизненного цикла. Поскольку фотоэлектрическая энергия становится главной движущей силой глобального энергетического перехода, стратегическое положение автоматической метеостанции, выполняющей роль ее «интеллектуального глаза», неизбежно будет становиться все более важным.
Для получения дополнительной информации о метеостанциях,
Пожалуйста, свяжитесь с компанией Honde Technology Co., LTD.
WhatsApp: +86-15210548582
Email: info@hondetech.com
Веб-сайт компании:www.hondetechco.com
Дата публикации: 17 декабря 2025 г.