随着世界寻求解决气候紧急情况并迈向绿色未来，太阳能变得越来越受欢迎。然而，太阳能发电厂面临着一些发电挑战，包括运营和维护成本、污染、性能随着时间的推移而下降、安全和入侵检测、优化能源输出以及电网集成挑战。
为了解决这些问题，他们越来越依赖先进的分析来优化运营、监控天气状况并提高维护流程。在这里，我们将探讨太阳能电池板面临的主要挑战，以及借助高级分析解决这些挑战的选项。
阈值业务分析方法无法处理太阳能发电厂数据的复杂性和出现的问题。预测性维护、预测和异常检测将成为解决挑战的主要工具。采用此类智能分析工具的太阳能发电厂已经取得了一些成效，例如年发电量提高了 12-15%，清洁和维护成本下降了 15-20%，发电波动性降低了 30%。通过利用这些工具，太阳能发电场可以显着提高整体效率、减少停机时间并降低总体运营成本。
本文旨在向读者介绍问题和解决方案，以帮助行业更快地采用分析。在这个方向上的持续努力可以帮助太阳能朝着更光明、更清洁的能源未来的承诺迈进。
太阳能发电场结构
太阳能发电厂由太阳能电池板、电线、逆变器、电池和电表组成。由于设计特点，每个区域都必须处于不断变化的条件下，这会导致许多需要快速解决的问题。
借助物联网技术，我们可以获取分析系统随后可以存储、处理的指标，并将其转换为以前无法获得的参数。
了解解决挑战的难度
在确定主要挑战之前，了解其复杂性和难度非常重要。我们发现整体效率下降的3个主要原因：
第一个是需要收集进行分析的大量重要指标。太阳能发电厂由数百甚至数千个设备组成。每个设备都有许多不同的参数，这些参数对于监控效率非常重要。无论我们如何减少和简化系统，即使是 5 MWh 系统也将拥有超过 10，000 个面板。这些面板连接到许多逆变器和电池。反过来，它们又通过许多连接连接起来。因此，系统包含大量数据，这对于堆内操作非常重要。
第二个是由于天气条件变化以及太阳能电池板对外部因素的敏感性而导致的参数不稳定。这使得识别模式和设置简单的阈值变得不可能。能源产量下降 15% 可能是由于云团经过，而不是故障、污染或配置错误。随着参数不断变化，对于标准的基于阈值的监控工具来说，发现真正的问题几乎是不可能的。
第三个是人类无法实时处理大量数据以采取行动来改善情况。但快速行动对于最大限度提高生产力至关重要。因此，当涉及大量不断变化的指标时，系统需要机器干预。
然而，成熟的高级分析系统包含内置仪器，可以帮助我们解决所描述的挑战。以下是其中的一些：
因此，高级分析可以处理大量数据，发现其中的异常模式，并独立做出必要的决策以实现最大效率。
现在我们了解了克服挑战的复杂性以及帮助解决这些挑战的工具，我们可以继续详细概述每个挑战和可能的解决方案。
太阳能发电场的主要挑战
运营和维护成本
太阳能发电厂所有者面临的主要挑战之一是与维护这些设施相关的巨额运营和维护成本。费用高的主要原因有：
- 更换或维护有故障的组件
- 面板清洁
- 设备磨损
- 人工成本
太阳能电池板对许多环境因素都很敏感，例如温度、湿度、空气中的灰尘以及其他随着时间积累的环境指标。它们不仅降低了能源生产效率，而且还需要频繁的维护和清洁，从而增加了总体运营成本。
以下是太阳能发电厂随着时间的推移而积累的最常见问题：分层和内部腐蚀、电气问题、热点、PID效应、蜗牛尾污染、过热、隔离短路故障、逆变器无法重新启动和MPPT。
如果您想了解有关此主题的更多信息，请参阅使用异常检测的问题及其解决方案的完整描述，并查看详细的分步说明在这里指导.
此类费用可占太阳能发电年度总成本的 15-20%。传统的维护实践通常遵循固定的时间表，导致效率低下、不必要的停机时间和过高的运营成本。
太阳能发电厂经理可以使用预测分析来预见潜在问题，避免造成代价高昂的停机。这种主动方法最大限度地减少了反应性或定期维护的需要，从而优化了太阳能发电厂的效率。
弄脏
太阳能电池板上积聚的灰尘、污垢、污垢、雪、沙沉积物和鸟粪会阻挡入射到电池的阳光，是太阳能发电场效率损失的主要来源。
手动清洁受污染的电池板以恢复发电既费力又昂贵，而且只能暂时缓解环境或季节性天气引发的反复污染。特定地区农场所需的高频率清洁也会成倍增加相关的用水量和劳动力成本。此外，由于人力有限和主观评估往往会低估早期污染，传统的污染目视检查存在不准确性。
研究表明，仅土壤污染就会导致沙漠、农场附近、高速公路或寒冷地区农场的发电量大幅下降 7-30%。例如，在美国的某些地区，每天的污染率可达 0.03% 至 0.15%，而在沙漠环境中，每天的污染损失可能高达 0.5%。太阳能发电场拥有数以万计的电池板阵列，覆盖不同的地理区域，这些发电差距导致了数百万美元的损失。
通过高级分析解决太阳能发电场污染问题的方法是对污染成本进行预测和综合计算。通过在清洁成本和污染损失预测之间找到完美平衡，基于实时数据的系统可以为特定区域创建具有成本效益的清洁计划。
该系统可以根据实际数据提供综合报告，概述太阳能发电场的状况以及清洁太阳能电池板的最佳时间的详细信息。此外，该系统可以在最合适的时间控制喷嘴或任何其他自动清洁系统的启动和停用。
如果您想了解有关该主题的更多信息，请查看涵盖太阳能发电厂“污染”主题的详细分步指南。为了阅读它，点击这里.
随着时间的推移，性能会下降
太阳能发电厂所有者面临的另一个问题是，在发电厂长达数十年的生命周期内，发电能力逐渐退化。
太阳辐射、湿度、热循环和机械载荷等自然因素的长期影响，会导致部件多年来缓慢磨损。面板中的分层、颜色变化、热点和微裂纹会导致转换效率和电力输出每年下降 0.5-1%。
对于一座 100 MWh 太阳能发电厂来说，运行超过 25 年，这种稳定的退化会导致发电量净下降 10-20%，这意味着数百万美元的利润损失。业主在准确预测位于不同地点的不同使用年限的设备的退化轨迹方面还面临着不确定性。由于售电合同不准确，错误的估计会导致收入损失。
此外，太阳能电池板不仅会随着时间的推移而退化。连接元件、逆变器、电池和性能监控传感器随着时间的推移会失去有效性。还应该指出的是，由于设备可能会出现计划外的完全故障，因此太阳能发电场可能需要短期和中期更换。
但与此同时，我们应该记住，太阳能发电场的发电量不稳定。因此，不可能通过设置阈值或简单地查看指标来区分天气条件的变化和退化。
高级分析使我们能够识别长期和短期的退化，从而解决这个问题。此外，了解何时是重新投资设备更换的最佳时机是一个优势，可以帮助您随着时间的推移保持尽可能高的投资回报。
该系统不断检查太阳能发电厂许多部分的指标，从而可以跟踪各个区域的整体状况和退化情况。不仅可以计算，而且准确的退化监测将有助于避免因不可预测的退化而造成的收入损失。
安全和入侵检测
太阳能发电厂通常位于偏远地区，并且是覆盖大面积的大型装置。因此，逆变器和太阳能电池板等昂贵的设备面临着来自外部入侵者的巨大安全和入侵风险。这些风险可以采取多种形式，造成巨大的财务和运营损失。
盗窃和破坏行为很常见，小偷试图窃取宝贵的铜线，而黑客则篡改能源基础设施，导致停电。森林火灾、风暴和洪水等自然灾害也会造成威胁围栏、电缆和监控基础设施的问题。其他风险，例如通过破损的大门未经授权进入控制室或电气站点，也会产生安全风险。
如果没有可靠的监控工具，这些威胁通常会在很长一段时间内未被发现，从而使攻击者造成重大损失。即使是传统的传统安全系统，例如运动探测器和监控摄像头，也存在盲点，狡猾的攻击者可以绕过检测。巡逻安全还提供基于广阔地理区域的不一致保护。缺乏实时背景也会导致威胁响应无效。
现代分析平台提供全面的覆盖范围、分析和工具，以更好地保护太阳能发电厂。传感器数据分析可以动态监控多因素威胁。算法可以检测表明潜在边界违规的异常情况。智能摄像头或无人机还可以检测入侵者信号并更快地向调度员发送警报。从摄像机和无人机获得的信息可以与太阳能发电场的其他数据结合使用，从而几乎可以完全控制太阳能发电场的安全。根据过去干预的历史数据，您可以制定最佳策略来消除未来的干扰。
优化能源输出
由于主要燃料——阳光的获取不一致，太阳能发电厂面临着优化能源生产的挑战。白天的能量输出根据太阳的强度而变化，而不同天的能量输出则根据不断变化的天气条件而变化。
云量、温度、湿度、灰尘和植被生长等复杂因素也会动态影响面板上的辐照度。
首先是根据购电协议交付电力不足可能面临的罚款，最后是由于现有容量的电池无法存储太多能量，因此无法从参与现货电力市场中获利。这就是为什么使用复杂的计算和预测来确定未来几天的预计能源产量非常重要。
高级分析允许您通过检测异常来检测发电问题，或通过预测问题并触发预防性纠正措施来消除问题来预测问题。分析系统还可以每分钟分析是否从电池、太阳能电池板或系统中获取能量更好，从而优化电费。这样的自动化系统可以显着减少家庭/工厂的电费，并使太阳能发电场的利润最大化。
网格集成挑战
太阳能发电的波动性取决于天气条件，这给电网整合带来了重大挑战。太阳能产量根据云量和一天中的时间而迅速变化，如果处理不当，会导致公用事业的电压和频率波动。对于太阳能设施渗透率较高的电网来说，这种可变发电量如果增加，可能会对电网的稳定性和可靠性提出挑战。
系统连接到电网有3种类型：分布式系统（离网）、集中式能源（并网）和混合系统。
- 分布式发电是在住宅或商业物业安装小型太阳能光伏板（通常为5至500千瓦），太阳能板满足主要电力需求。
- 集中式发电是大型集中式太阳能园区，通常容量为数百兆瓦，通过高压电力线接入电网。离网和并网系统的主要区别在于，在集中式发电中，产生的所有能量都从电池板传输到逆变器，然后转换为交流电并几乎直接发送到公用电网。在分布式发电中，能量存储在电池中并由住宅或商业设施根据需要使用。
- 混合发电的不同之处在于它包含电池，可以为当地建筑物供电并连接到公用电网。
当太阳能表现出不稳定和不可预测性时，可能会出现电压尖峰、保护失调、相位失真和意外电压下降等问题。
如果没有有效的气候变化适应措施，就会出现从灯光闪烁等令人讨厌的问题到由于级联电力线路故障而导致灾难性的大规模停电等问题。不可靠的可再生能源发电的经济成本也降低了投资者对进一步扩大太阳能发电以实现脱碳目标的信心。
预测性预测与意外情况的优化相结合，提供了有关太阳能发电未来变化的可操作信息。电网运营商可以采取主动措施来改变发电机的方向，限制太阳能发电厂的容量，或部署电池来消除波动。实时异常检测还持续监控任何新设备限制或稳定性风险。
优化算法与动态电力现货价格的预测模型相结合，每小时规定理想的存储与发电决策。一年多来，除了最大限度地减少偏差处罚外，农场的年收入还实现了 5-7% 的增长。
解决问题的第一步
我们意识到太阳能电池板会出现哪些问题。我们了解如何借助高级分析来解决这些问题。最后，让我们定义一个行动计划，说明如何借助 ThingsBoard IoT 平台和 Trendz 进行高级分析来实现这一目标：
- 将太阳能发电场的数据收集到物联网平台进行处理。大多数设备都能够使用 Modbus、MQTT、HTTP 协议报告数据， 或者网关数据记录器。我们需要收集以下信息：
- 来自气象站的数据——太阳辐照度、温度、湿度等
- 逆变器的指标 – 输入和输出电压、电流、频率等。
- 来自太阳能电池板或太阳能串的指标 - 电压、运行时间、电池板温度、电池板方向等。
- 电池或储能系统的指标——电压和电流、充电状态、温度等。
- 来自电表和电网的信息——实时能量流、电能质量数据、电网需求响应等。
- 在物联网平台中设置监控仪表板，实时可视化收集的数据.
- 配置计算 系统级指标/KPI这将描述整个系统的行为。
- 根据历史数据训练异常检测模型识别异常组件行为或设备配置错误。对所有现场设备启用实时异常检测。
- 配置预测维护模型这将预测未来的潜在问题并计算设备健康评分。
- 设置警报和通知规则触发自动纠正措施或通知员工有关发现的事件.
结论
由于其设计因素，太阳能发电场面临大量挑战，需要不断干预和监测发电场的整体状况。主要挑战是运营和维护成本、污染、性能随着时间的推移而下降、安全和入侵检测、优化能源输出以及电网集成挑战。
有效应对这些挑战是太阳能发电场高效率的基础。
然而，对于发电不稳定的发电厂来说，手动读取指标或设置阈值是不够的。使用先进的分析将为您的太阳能发电场开辟效率和可靠性的新视野。太阳能和高级分析之间的合作前景一片光明！
