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大数据方法衡量户用电站发电量 爱康绿色家园驱动产业升级
时间:2017-09-26

 2017年9月24日-25日,能源”思享汇”在南京万达希尔顿酒店顺利召开。江苏爱康绿色家园科技有限公司(以下简称爱康绿色家园)作为分布式光伏企业的领跑者受邀参加此次活动。针对行业乱象,爱康绿色家园技术研发部总监陈大英就如何衡量户用电站发电量做出精彩分享。

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  爱康绿色家园技术研发部总监陈大英发表演讲

  户用式光伏市场前景机遇巨大,因其独特性,电站发电量受到广泛关注,而准确衡量户用电站发电量已成为各从业企业面临的挑战。

  为了保证发电质量,作为分布式光伏企业的领跑者,爱康绿色家园针对传统电站发电量衡量方法中的问题,不断创新,运用大数据方法衡量户用电站发电量,驱动产业升级,引领行业不断发展。

  传统评估方式遭遇难点 缺乏科学评估方法

  事实上,户用电站发电量在电站诸多性能中占有特殊地位。电站建成后,用户与厂商通过发电量产生持续关联,是用户体验的重要因素。须找到适合的发电量评估方法,兼顾可行性、及时性、准确性、迭代性。

  值得注意的是,户用电站具有分散、数量大、形态多样、监测手段有限、不可控因素多、用户关注周期短、监控数据量大等特征,对使用传统光伏电站发电量评估方法带来很大困难。

  而在眼下,户用电站发电量缺乏科学有效的评估标准或规范。一方面,用户端缺乏专业知识、缺失监测数据、电站质量不佳、缺乏维修维护、计量方式不准确;另一方面,存在短时对比、缺乏检测手段、过度期望等问题。在这样的背景下,大量分布的户用电站很容易引起违约风险、法律纠纷、体验不佳等情况,甚至影响到行业的口碑。

  具体而言,在测量传统光伏电站发电能力评估的首选指标能效比(Performance  Ratio)时,由于计算需要测量方阵表面辐照、环境温度、组件温度等重要数据,户用电站不易实现。

  同时,在实际测量的过程中,能效比也存在较大不确定度,对仪器及操作者要求很高。误差来自辐照仪校准不确定度、发电量计量不准确,以及组件(电池)温度测量存在误差等。可能造成各电站能效比差异明显,同一地区月度能效比波动明显等不准确情况。

  在无实际测量装置情况下,通常采用NASA,Meteonorm等数据库数据获得辐照量计算能效比,由于数据库辐照不准确,分辨率无法覆盖各区域,月度实际辐照波动明显,在不同倾角和方位角下,理论辐照无法对应每个电站,计算结果也会存在很大的误差。

  就用户而言,如果对能效比不了解,则无法直接对发电量好坏做判断,很容易引发出体验不佳的状况。

  上述各种因素的叠加,使得户用电站的发电量衡量标准难于获取。

  作为行业的领跑者,爱康绿色家园成立于2016年,专注于屋顶分布式光伏解决方案,主要包括爱康五好家电站、爱康小型工商业电站等系统标准化或定制化用户解决方案,是国内首推  全自主品牌成套系统和 金融保险服务的光伏企业,业务已覆盖国内大部区域以及部分海外市场。

  而在上述背景下,爱康绿色家园提出基于合理的区域划分和基准选定并使用大数据方法衡量户用电站发电量。

  大数据准确衡量  多项优势全方位保障

  首先,选定合适的电站区域。兼顾地理区划和区域辐照差异,在所选择区域内,电站数量越大,该区域电站发电量平均值越接近真实值。

  在选定合适的区域后,对区域内电站月度发电量进行处理,完成每个电站相对月度发电量平均值的偏差。评估影响电站实际发电量的主要因素(倾角、方位角、遮挡等)可能带来的发电量偏差,最终确认发电量偏差标准。

  Ø 随着电站数量增多以及发电时间的增加,进行数据积累,并迭代完善区域的选择以及发电量偏差标准,不断获取更为准确的数据及发电基准。

  通过设定户用发电量评估标准,可结合自建的监控平台及内置数据处理算法,快速识别问题电站,排查停机故障、组串异常、阴影遮挡、角度异常、装机容量输入异常等各类常见问题,并提供发电量评估基准,进一步提升用户体验。

  爱康绿色家园大数据平台可实现主动监控,故障及时维护,提升电站长期运行稳定性。目前爱康已达成4小时400响应,各省公司均设立独立的服务分支机构,确保服务网络全覆盖。

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