ზუსტი აღქმა, ჭკვიანი ენერგიის გენერაცია: ფოტოელექტრული ელექტროსადგურების ავტომატური მეტეოროლოგიური სადგურების ეფექტურობის გაზრდა და დაცვა.

შესავალი: როდესაც მზის სინათლე „ცვლადი“ ხდება

ფოტოელექტრული ენერგიის გენერაციის არსი მზის რადიაციის ენერგიის ელექტროენერგიად გარდაქმნაა, ხოლო მის გამომავალ სიმძლავრეზე რეალურ დროში პირდაპირ გავლენას ახდენს მრავალი მეტეოროლოგიური პარამეტრი, როგორიცაა მზის გამოსხივება, გარემოს ტემპერატურა, ქარის სიჩქარე და მიმართულება, ატმოსფერული ტენიანობა და ნალექები. ეს პარამეტრები აღარ არის მხოლოდ ამინდის პროგნოზებში მოცემული ციფრები, არამედ ძირითადი „წარმოების ცვლადები“, რომლებიც პირდაპირ გავლენას ახდენენ ელექტროსადგურების ელექტროენერგიის გენერაციის ეფექტურობაზე, აღჭურვილობის უსაფრთხოებასა და ინვესტიციების შემოსავალზე. ამრიგად, ავტომატური მეტეოროლოგიური სადგური (AWS) სამეცნიერო კვლევის ინსტრუმენტიდან თანამედროვე ფოტოელექტრული ელექტროსადგურებისთვის შეუცვლელ „სენსორულ ნერვად“ და „გადაწყვეტილების მიღების ქვაკუთხედად“ გადაიქცა.

I. მრავალგანზომილებიანი კორელაცია ძირითადი მონიტორინგის პარამეტრებსა და ელექტროსადგურის ეფექტურობას შორის
ფოტოელექტრული ელექტროსადგურებისთვის განკუთვნილმა ავტომატურმა მეტეოროლოგიურმა სადგურმა შექმნა მაღალკვალიფიციური მონიტორინგის სისტემა და მონაცემების თითოეული ნაწილი მჭიდრო კავშირშია ელექტროსადგურის მუშაობასთან:
მზის რადიაციის მონიტორინგი („წყაროს აღრიცხვა“ ელექტროენერგიის გენერაციისთვის)
მთლიანი გამოსხივება (GHI): ის პირდაპირ განსაზღვრავს ფოტოელექტრული მოდულების მიერ მიღებულ მთლიან ენერგიას და წარმოადგენს ენერგიის გენერაციის პროგნოზირების ყველაზე მნიშვნელოვან შემავალ ინდიკატორს.
პირდაპირი გამოსხივება (DNI) და გაფანტული გამოსხივება (DHI): ფოტოელექტრული მასივებისთვის, რომლებიც იყენებენ თვალთვალის ფრჩხილებს ან სპეციფიკურ ორფაზიან მოდულებს, ეს მონაცემები გადამწყვეტია თვალთვალის სტრატეგიების ოპტიმიზაციისა და უკუგანვითარების ენერგიის გენერაციის მოგების ზუსტად შეფასებისთვის.
გამოყენების ღირებულება: ის უზრუნველყოფს შეუცვლელ საორიენტაციო მონაცემებს ელექტროენერგიის გენერაციის მუშაობის საორიენტაციო შეფასებისთვის (PR მნიშვნელობის გაანგარიშება), ელექტროენერგიის გენერაციის მოკლევადიანი პროგნოზირებისა და ელექტროსადგურის ენერგოეფექტურობის დიაგნოსტიკისთვის.

2. გარემოს ტემპერატურა და კომპონენტის უკანა სიბრტყის ტემპერატურა (ეფექტურობის „ტემპერატურის კოეფიციენტი“)
გარემოს ტემპერატურა: ის გავლენას ახდენს ელექტროსადგურის მიკროკლიმატსა და გაგრილების მოთხოვნებზე.
მოდულის უკანა ფენის ტემპერატურა: ფოტოელექტრული მოდულების გამომავალი სიმძლავრე მცირდება ტემპერატურის მატებასთან ერთად (როგორც წესი, -0.3%-დან -0.5%-მდე/℃-მდე). უკანა ფენის ტემპერატურის რეალურ დროში მონიტორინგით შესაძლებელია მოსალოდნელი გამომავალი სიმძლავრის ზუსტად გამოსწორება და კომპონენტების ანომალიური სითბოს გაფრქვევის ან პოტენციური „ცხელი წერტილების“ საშიშროების იდენტიფიცირება.

3. ქარის სიჩქარე და მიმართულება (უსაფრთხოებისა და გაგრილების „ორლესული მახვილი“)
სტრუქტურული უსაფრთხოება: მყისიერი ძლიერი ქარი (მაგალითად, 25 მ/წმ-ზე მეტი სიჩქარის) ფოტოელექტრული საყრდენი სტრუქტურებისა და მოდულების მექანიკური დატვირთვის დიზაინის საბოლოო გამოცდას წარმოადგენს. ქარის სიჩქარის რეალურ დროში გაფრთხილებას შეუძლია უსაფრთხოების სისტემის გააქტიურება და საჭიროების შემთხვევაში, ერთღერძიანი ტრეკერის ქარისგან დაცვის რეჟიმის გააქტიურება (მაგალითად, „ქარიშხლის ადგილმდებარეობის“ გამოყენება).
ბუნებრივი გაგრილება: შესაბამისი ქარის სიჩქარე ხელს უწყობს კომპონენტების სამუშაო ტემპერატურის შემცირებას, რაც ირიბად ზრდის ენერგიის გენერაციის ეფექტურობას. მონაცემები გამოიყენება ჰაერის გაგრილების ეფექტის გასაანალიზებლად და მასივის განლაგებისა და დაშორების ოპტიმიზაციისთვის.

4. ფარდობითი ტენიანობა და ნალექი („გამაფრთხილებელი სიგნალები“ ​​ექსპლუატაციისა და ტექნიკური მომსახურებისა და გაუმართაობის შესახებ)
მაღალი ტენიანობა: მან შეიძლება გამოიწვიოს PID (პოტენციურად გამოწვეული შესუსტების) ეფექტები, დააჩქაროს აღჭურვილობის კოროზია და გავლენა მოახდინოს იზოლაციის მახასიათებლებზე.
ნალექები: ნალექების მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას კომპონენტების ბუნებრივი გამწმენდი ეფექტის კორელაციისა და ანალიზისთვის (ენერგიის გამომუშავების დროებითი ზრდა) და საუკეთესო გამწმენდი ციკლის დაგეგმვის წარმართვისთვის. ძლიერი წვიმის გაფრთხილებები პირდაპირ კავშირშია წყალდიდობის კონტროლისა და სადრენაჟე სისტემების რეაგირებასთან.

5. ატმოსფერული წნევა და სხვა პარამეტრები (დახვეწილი „დამხმარე ფაქტორები“)
ის გამოიყენება უფრო მაღალი სიზუსტის გამოსხივების მონაცემების კორექტირებისა და კვლევის დონის ანალიზისთვის.

II. მონაცემებზე დაფუძნებული ჭკვიანი აპლიკაციის სცენარები
ავტომატური მეტეოროლოგიური სადგურის მონაცემთა ნაკადი, მონაცემთა შემგროვებლისა და საკომუნიკაციო ქსელის მეშვეობით, მიედინება ფოტოელექტრული ელექტროსადგურის მონიტორინგისა და მონაცემთა შეგროვების (SCADA) სისტემასა და სიმძლავრის პროგნოზირების სისტემაში, რაც მრავალ ინტელექტუალურ გამოყენებას წარმოშობს:
1. ელექტროენერგიის გენერაციისა და ქსელის დისპეტჩერიზაციის ზუსტი პროგნოზირება
მოკლევადიანი პროგნოზირება (საათობრივი/დღის წინ): რეალურ დროში დასხივების, ღრუბლოვანი რუკებისა და რიცხვითი ამინდის პროგნოზების (NWP) გაერთიანებით, ის ელექტროქსელის დისპეტჩერიზაციის განყოფილებებისთვის ძირითად საფუძველს წარმოადგენს ფოტოელექტრული ენერგიის ცვალებადობის დასაბალანსებლად და ელექტროქსელის სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად. პროგნოზირების სიზუსტე პირდაპირ კავშირშია ელექტროსადგურის შეფასების შემოსავალთან და ბაზრის სავაჭრო სტრატეგიასთან.
ულტრამოკლევადიანი პროგნოზირება (წუთის დონე): ძირითადად დაფუძნებულია რეალურ დროში გამოსხივების უეცარი ცვლილებების მონიტორინგზე (მაგალითად, ღრუბლების გავლა), იგი გამოიყენება ელექტროსადგურებში AGC-ის (ავტომატური გენერაციის კონტროლი) სწრაფი რეაგირებისთვის და სიმძლავრის შეუფერხებლად გამომუშავებისთვის.

2. ელექტროსადგურის მუშაობის სიღრმისეული დიაგნოსტიკა და ექსპლუატაციისა და ტექნიკური მომსახურების ოპტიმიზაცია
შესრულების კოეფიციენტის (PR) ანალიზი: გაზომილი დასხივებისა და კომპონენტის ტემპერატურის მონაცემების საფუძველზე, გამოთვალეთ თეორიული ენერგიის გამომუშავება და შეადარეთ ის ფაქტობრივ ენერგიის გამომუშავებას. PR მნიშვნელობების ხანგრძლივი კლება შეიძლება მიუთითებდეს კომპონენტების დაშლაზე, ლაქებზე, დაბრკოლებებზე ან ელექტრო გაუმართაობაზე.
ინტელექტუალური გაწმენდის სტრატეგია: ნალექის, მტვრის დაგროვების (რომლის ირიბად დადგენა შესაძლებელია დასხივების შესუსტების გზით), ქარის სიჩქარის (მტვერი) და ენერგიის გამომუშავების დანაკარგების ხარჯების ყოვლისმომცველი ანალიზით, დინამიურად იქმნება ეკონომიკურად ოპტიმალური კომპონენტების გაწმენდის გეგმა.
აღჭურვილობის ჯანმრთელობის გაფრთხილება: ერთი და იგივე მეტეოროლოგიური პირობების პირობებში სხვადასხვა ქვემასივების ენერგიის გამომუშავების განსხვავებების შედარებით, შესაძლებელია კომბინატორის ყუთებში, ინვერტორებში ან სტრიქონების დონეებში არსებული ხარვეზების სწრაფად აღმოჩენა.

3. აქტივების უსაფრთხოება და რისკების მართვა
ექსტრემალური ამინდის განგაში: დააყენეთ ზღვრული მაჩვენებლები ძლიერი ქარის, ძლიერი წვიმის, ძლიერი თოვლის, ექსტრემალურად მაღალი ტემპერატურის და ა.შ. შემთხვევაში, ავტომატური განგაშის მისაღებად და ექსპლუატაციისა და ტექნიკური მომსახურების პერსონალისთვის ისეთი დამცავი ზომების წინასწარ მიღებისკენ, როგორიცაა გამკაცრება, გამაგრება, დრენაჟი ან მუშაობის რეჟიმის რეგულირება.
დაზღვევა და აქტივების შეფასება: უზრუნველყოთ ობიექტური და უწყვეტი მეტეოროლოგიური მონაცემების ჩანაწერები, რათა უზრუნველყოთ საიმედო მესამე მხარის მტკიცებულება კატასტროფებით გამოწვეული ზარალის შეფასების, სადაზღვევო მოთხოვნების და ელექტროსადგურის აქტივების ტრანზაქციებისთვის.

III. სისტემური ინტეგრაცია და ტექნოლოგიური ტენდენციები
თანამედროვე ფოტოელექტრული მეტეოროლოგიური სადგურები უფრო მაღალი ინტეგრაციის, უფრო მეტი საიმედოობისა და ინტელექტისკენ ვითარდება.
ინტეგრირებული დიზაინი: გამოსხივების სენსორი, ტემპერატურისა და ტენიანობის მრიცხველი, ანემომეტრი, მონაცემთა შემგროვებელი და კვების წყარო (მზის პანელი + ბატარეა) ინტეგრირებულია სტაბილურ და კოროზიისადმი მდგრად ანძის სისტემაში, რაც უზრუნველყოფს სწრაფ განლაგებას და მოვლა-პატრონობის გარეშე მუშაობას.
2. მაღალი სიზუსტე და მაღალი საიმედოობა: სენსორის კლასი უახლოვდება მეორე ან თუნდაც პირველი დონის სტანდარტს, რომელიც მოიცავს თვითდიაგნოსტიკისა და თვითკალიბრაციის ფუნქციებს მონაცემთა გრძელვადიანი სიზუსტისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.
3. კიდისებრი გამოთვლებისა და ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია: მონაცემთა გადაცემის ტვირთის შესამცირებლად, სადგურის ბოლოში წინასწარი მონაცემების დამუშავება და ანომალიების შეფასება. ხელოვნური ინტელექტის გამოსახულების ამოცნობის ტექნოლოგიის ინტეგრირებით და სრული ცის გამოსახულების აპარატის გამოყენებით ღრუბლების ტიპებისა და მოცულობის იდენტიფიცირებისთვის, ულტრამოკლევადიანი პროგნოზების სიზუსტე კიდევ უფრო გაუმჯობესებულია.
4. ციფრული ტყუპისცალი და ვირტუალური ელექტროსადგური: მეტეოროლოგიური სადგურის მონაცემები, როგორც ფიზიკური სამყაროდან ზუსტი შეყვანა, ამუშავებს ფოტოელექტრული ელექტროსადგურის ციფრული ტყუპისცალის მოდელს, რათა ვირტუალურ სივრცეში ჩატარდეს ენერგიის გენერაციის სიმულაცია, ხარვეზების პროგნოზირება და ექსპლუატაციისა და მოვლა-პატრონობის სტრატეგიის ოპტიმიზაცია.

IV. გამოყენების შემთხვევები და ღირებულების რაოდენობრივი განსაზღვრა
რთულ მთიან ტერიტორიაზე განლაგებულმა 100 მეგავატიანი ფოტოელექტრულმა ელექტროსადგურმა, ექვსი ქვესადგურისგან შემდგარი მიკრომეტეოროლოგიური მონიტორინგის ქსელის განლაგების შემდეგ, მიაღწია:
მოკლევადიანი სიმძლავრის პროგნოზირების სიზუსტე დაახლოებით 5%-ით გაუმჯობესდა, რამაც მნიშვნელოვნად შეამცირა ქსელის შეფასების ჯარიმები.
მეტეოროლოგიურ მონაცემებზე დაფუძნებული ინტელექტუალური დასუფთავების საშუალებით, წლიური დასუფთავების ღირებულება 15%-ით მცირდება, ხოლო ლაქებით გამოწვეული ენერგიის დანაკარგი 2%-ზე მეტით.
ძლიერი კონვექციური ამინდის დროს, ძლიერი ქარის შესახებ გაფრთხილების საფუძველზე, ქარსაფარი რეჟიმი ორი საათით ადრე გააქტიურდა, რამაც საყრდენის შესაძლო დაზიანება თავიდან აიცილა. სავარაუდოდ, ზარალი რამდენიმე მილიონი იუანით შემცირდა.

დასკვნა: „ბუნებაზე დაყრდნობიდან“ „ბუნების შესაბამისად მოქმედებამდე“
ავტომატური მეტეოროლოგიური სადგურების გამოყენება ფოტოელექტრული ელექტროსადგურების ექსპლუატაციაში გადასვლას აღნიშნავს, გამოცდილებასა და ფართომასშტაბიან მართვაზე დაყრდნობიდან მონაცემებზე ორიენტირებული სამეცნიერო, დახვეწილი და ინტელექტუალური მართვის ახალ ეპოქაზე გადადის. ეს ფოტოელექტრულ ელექტროსადგურებს საშუალებას აძლევს არა მხოლოდ „დაინახონ“ მზის სინათლე, არამედ „გაიგონ“ ამინდი, რითაც მაქსიმალურად გაზარდონ მზის ყოველი სხივის ღირებულება და გაზარდონ ელექტროენერგიის გამომუშავების შემოსავალი და აქტივების უსაფრთხოება მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში. რადგან ფოტოელექტრული ენერგია გლობალური ენერგეტიკული გარდამავალი პროცესის მთავარ ძალად იქცევა, ავტომატური მეტეოროლოგიური სადგურის სტრატეგიული პოზიცია, რომელიც მის „ინტელექტუალურ თვალს“ წარმოადგენს, სულ უფრო მნიშვნელოვანი გახდება.

დამატებითი ინფორმაციისთვის მეტეოროლოგიური სადგურის შესახებ,

გთხოვთ, დაუკავშირდეთ Honde Technology Co., LTD-ს.

WhatsApp: +86-15210548582

Email: info@hondetech.com

კომპანიის ვებსაიტი:www.hondetechco.com