為什么在發(fā)電量上表現(xiàn)出巨大的差距？

　　

　　eHorus智慧云平臺告訴你：

　　

　　“當(dāng)兩個電站在容量、系統(tǒng)效率、太陽輻射相差無幾的情況下，那么影響發(fā)電量的問題可能存在于電站運(yùn)維的效率上——即粗放型運(yùn)維模式與精細(xì)化運(yùn)維模式的差距。”

　　

　　差別在哪里？先來看看精細(xì)化運(yùn)維模式中的精算化清洗方案

　　

 

　　不同于上圖A電站中一人、一狗的粗放型運(yùn)維計劃，B電站精算化清洗方案則是以一系列定性和定量分析為基礎(chǔ)。為了達(dá)到發(fā)電量和成本的最佳平衡，在上述B電站清洗時間制定上，上航電力研究人員就以eHorus智慧云平臺的大數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的研究。

　　

　　接下來和小編一起來看看精算化清洗方案兩步走：

　　

　　研究人員首先通過定性研究，確定了四個基本原則：1)攝氏零度以下天氣不進(jìn)行組件清洗；2)雨雪天氣不進(jìn)行組件清洗；3)風(fēng)沙天氣以及來臨之前不進(jìn)行組件清洗；4)在輻射量較大以及晴天較多的月份之前進(jìn)行清洗；

　　

　　接下來，研究人員需要通過eHorus智慧云平臺的歷史氣象數(shù)據(jù)、發(fā)電量數(shù)據(jù)等進(jìn)行模型構(gòu)建和推演，從而確定最佳清洗時間。以下圖張掖地區(qū)為例，研究人員通過模型評估，最終確定了該地區(qū)的最佳清洗時間為4月中旬、5月中旬以及9月。

　　

 

　　當(dāng)然，一個精算化的清洗方案的制定，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止清洗時間。它還涉及到頻次、清洗方式、時間節(jié)點(diǎn)、必要性等各個方面。

　　

 

　　上圖是某電站使用了經(jīng)eHorus智慧云平臺推算出的精算化清洗方案后，實(shí)現(xiàn)了發(fā)電量和成本的極大改善。在這個方案中，eHorus智慧云平臺還進(jìn)行了如下推算：

　　

　　精算—清洗時間：除了考慮氣候變化規(guī)律外，上航電力還會結(jié)合電站歷史發(fā)電量黃金周期進(jìn)行更加全面的時間測量；

　　

　　精算—清洗方式：關(guān)于是采用人工、清洗車、智能清洗機(jī)器人中的哪種清洗方式，上航電力則會綜合成本、發(fā)電量等數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)選擇；

　　

　　精算—清洗必要性：關(guān)于清洗頻次，局部清洗還是全面清洗，上航電力則會綜合發(fā)電量降低、設(shè)備故障分析、環(huán)境跟蹤數(shù)據(jù)監(jiān)測來做最佳判定；

　　

 

　　文末敲黑板啦

　　

　　利用eHorus智慧云平臺推算出的

　　

　　精算化清洗方案在電站發(fā)電效率提升上比普通方案至少

　　

 

　　eHorus智慧云平臺

　　

　　上航電力自主研發(fā)的eHorus智慧云平臺致力于為光伏電站提供全生命周期的智能化運(yùn)維解決方案。目前擁有集中監(jiān)控系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、智能診斷系統(tǒng)。

　　

　　依靠航天級數(shù)據(jù)采集和存儲技術(shù)，eHorus智慧云平臺能夠?qū)崿F(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的預(yù)警機(jī)制及主動維護(hù)，從而真正實(shí)現(xiàn)電站運(yùn)維的集約化、信息化、高效化。

　　

　　目前eHorus智慧云平臺已在超過1.4GW的電站上得到成功應(yīng)用。