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分布式电站运维中辐照数据的获取困境及解决方案探索

日期:2020-06-20    来源:小麦光伏服务商

国际太阳能光伏网

2020
06/20
08:20
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关键词: 光伏电站 分布式电站 光伏电站运维

运维是光伏电站全生命周期中的重要一环,它决定了整体电站收益的高低。而如何来判定一个电站运维的好坏呢?简单来说就是=实际发了多少电(实际发电量)/电站本应该发多少电(按照辐照量计算的理论发电量)。

随着国内电站远程监控系统不断推广应用,业主或运维商已经能够很便利地获取电站的实际发电量信息,但是作为计算评估用的分母-理论发电量/(辐照量)却很难获取,尤其对于广大分布式电站来说,更是难上加难。

目前辐照量通常有2种获取方式:一、实体气象站;二、通过卫星遥感,建模后获取数据。两种方式各有其优缺点。

一、实体气象站的介绍及优缺点

我们先说说实体气象站,当前绝大部分的地面电站就是通过安装实体气象站来获取当地的辐照数据的。

1)优点

如果设备等级高,就可以获取当地高频率(最短30秒)、高精度的辐照数据。

2)不足

实体气象站的缺点也非常明显:

1、无法覆盖广泛区域,由于地形经纬度方面的原因,每个气象站只能代表一定范围内的数据。我们以50km, 40km,30km或者全国每个地级市新建一个气象站的不同场景,来估算全国范围内需要新建的气象站数量如下:

因此,现有官方气象站很难覆盖全国范围的要求。

2、实体气象站成本较高。国产设备1套需要1万元左右,而如果采用全套进口设备的话,售价在7-8万元左右,这对于中小型规模的光伏电站来说是一笔不小的费用。

3、实体气象站是完全暴露在室外的设备,为了保证数据的准确性,必须要对其进行定期的维护和校验,标准的维护周期是每周不少于1次,每年校验一次。这对光伏电站运维团队,尤其是分布式电站来说是非常难以实现的。

4、实体气象站由于供电线路检修、异物覆盖, 设备异常而导致气象站数据异常或丢失, 这个需要专业的人员对采集到的数据进行清洗、补充。而普通的运维人员不具备这方面的能力,这也会导致了实体气象站数据的不可靠。

二、卫星遥感模型数据的介绍及优缺点

卫星模型数据,顾名思义就是通过气象遥感卫星(比如我国的风云4号,日本的向日葵号)获取大气中的各种相关参数比如云、空气成分、 温度、大气溶胶等一系列参数, 并将相关参数导入到辐照数据计算模型后得到的数据。原理如下 :

1)优点

卫星遥感数据可以覆盖全球任何地方,不会出现由于自然灾害导致的数据中断,能够保证数据的连续稳定。另一方面,由于卫星遥感数据是通过数据模型算出来的,因此就可以根据地面的实测数据来对原有模型下获取的实时及历史数据进行校验调整,从而得到更精准的数据。

2)不足

卫星遥感数据的不足也非常明显,因为卫星只能通过在固定间隔时间内扫描所在区域来获取相关的数据,通常是15分钟。而且卫星有最小分辨率,比如3km*3km,也就是说,在这9平方公里范围内只有一个数据,无法精细到分布式电站所在的具体区域。同时,卫星遥感数据在短期内准确度会相对偏低,但长期范围来看,如1个月或者1年内数据的偏差整体可控。卫星模型数据需要在拿到卫星原始数据后放到模型中进行大数据运算,无法获取实时数据,通常有1天或者1周左右的延迟。

汇总这两种方式各自的优缺点如下:

分布式光伏电站当前困境

由于实体气象站成本因素及运维方面的各种无法解决的问题,导致国内绝大部分分布式电站无法获取实时辐照数据,从而就无法判定各个电站的运维水平。为了提供一个运维考核指标,很多分布式运维商或者其他第三方平台会采用从第三方软件(如Pvsyst等)中获取的多年历史平均月数据来计算并评估电站的月度运维水平。我们在此暂且不讨论这种多年历史平均数据的准确性问题,先看一下国内某个站点的多年历史数据情况。

上表是某地区详细的历史倾斜面辐照数据。从表中我们可以看到,如果按月份来比较,1月最低年份的辐照数值比1月的年度平均数值低32%,而高年份的数值要比平均数值高42%,这么大的偏差下显然无法用于运维评估。我们再按年份来比对,最高年份的辐照值比平均年份数值要高6.8%,低年份辐照值比平均数值低6.4%。因此,采用多年平均数据用于电站运维也是非常不严谨的,无法实现电站运维的精细化评估和管理。

方案探索

1、基于地面气象站探索建立一个全行业的实时辐照数据的共享平台

目前全国已经建成超过2500座大型集中式地面电站,由于大型集中式地面电站都拥有专业的运维团队,同时为了精准地对电站的运行情况进行评估,因此有部分电站已经安装了高等级的气象站。我们预计国内的大型地面集中式中15%左右安装了气象站,加上国家气象局的98个气象站,那全国目前已经拥有超过500个站点的实时辐照数据,基本上能够覆盖70-80%左右的分布式电站所在区域。同时随着电站数量的增加,气象站的数量也能够不断增加,在收取合理使用费的情况下,将收取的费用在空白区域建设新的气象站,扩大覆盖面。但是困难也很明显(1)需要全国光伏行业总会来牵头(2)需要重新搭建一个平台,并和各个拥有气象站的光伏企业洽谈数据接入到共享平台(3)需要有专业的团队来对采集的到的数据进行清洗分析。

2、基于卫星模型数据及部分地面气象站点数据的多数据融合平台

我们在前面介绍辐照数据来源的时候就介绍过,卫星模型数据存在短期精度偏低、时效性低等缺点,因此无法完全满足于电站运维。但是它所具有的成本低(可利用现有气象卫星数据)、覆盖面广等优点。因此如果将现有的卫星模型数据和国家气象局现有的地面气象站的数据结合起来就能够将两种数据源取长补短,既解决了地面气象站的覆盖面不足又能够解决卫星模型数据的短期精度偏低和时效性差的问题。

下面是我们通过将两个数据源融合后得到的实时数据(以下简称:虚拟气象站)和现场实测数据的对比。

从上表中我们可以看出,通过融合多气象源后的虚拟气象站的数据和实测的数据的偏差在一个很低的范围内优于或接近于国家规定的二级气象站和实测数据之间的差异(-/+5%),而如果是采用多年月平均辐照数据的情况下偏差最大超过49%,完全无法用于运维指导。

现有虚拟气象站能够提供的数据特征:

- 提供250米*250米精度实时气象数据

- 提供数据频率:日级数据

- 提供数据服务范围:全国

- 数据提供时效性:隔日(当天提供前一天的数据)

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