德国Forschungszentrum Jülich GmbH的研究人员开发了一种自参考算法,用于检测和量化光伏装置中的性能不佳。科学家们将这种新颖的算法描述为标准性能比 (PR) 分析的替代方法,后者描述了光伏电站的实际能量输出与理论能量输出之间的关系。他们说它使用具有最大输出的光伏系统串作为参考。
“其他字符串的输出是根据参考字符串的相应值设置的,从而产生了一个我们称之为自参考比 (SR) 的量,”科学家解释说。“我们将这个比率与既定的性能比率进行比较,这需要太阳辐照度数据进行计算。”
该小组在德国的一个 9 兆瓦光伏电站测试了新方法。该设施自 2011 年开始运营,其特点是在 1,719 个组串上部署了三相逆变器。
“属于一个逆变器的三个串安装在一个安装架上,位于三排,”科学家们说。
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他们用红外成像和电压分析证实了他们的测试,发现新算法可以预测和识别串产量损失或性能不佳的串,而无需额外的天气数据。他们声称他们的自参考方法可以识别由于工厂布局和组件老化而导致的局部差异。它还可用于检查太阳能模块、组串、阵列、逆变器和变压器。
科学家们说:“可以估计超出预期退化的损失,并将其作为 O&M 决策的基础。” “我们期望通过将自参考方法应用于时间序列的退化研究和机器学习的根本原因分析以及与不同数据源(例如成像数据)的结合,从而获得更多优势。”