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            發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析

            核心提示:本文以山東某2MW山地電站為例,就光伏功率優化器應用效果進行分析。在安裝豐郅光伏功率優化器后,優化區域發電量提升92%,平均每個組串每天多發電7.07度。
               本文以山東某2MW山地電站為例,就光伏功率優化器應用效果進行分析。在安裝豐郅光伏功率優化器后,優化區域發電量提升92%,平均每個組串每天多發電7.07度。
              
              該電站組件間間距不足形成遮擋,周圍樹木和電線桿也對部分組件形成遮擋,因為是山地電站,不同組串采光也有差異。電站里存在組串內串聯失配與組串間并聯失配的情況,較為嚴重的遮擋拉低了電站整體發電量。
              
              一.項目概況
              
              項目位置位于山東省棗莊市,現場電站環境為山地集中式電站,容量2MW。組件安裝在地面支架上,系統投運時間為2015年1月15日,發現發電量偏低時間為上午和下午。
              
              該電站采用海潤光伏255W多晶組件,開路電壓為36.75V,短路電流為9.09A。逆變器采用陽光電源SG1000集中式逆變器,該逆變器配有4個MPPT,每個逆變器接入8個組串。
              
              二.建模分析
              
              優化器安裝日期為2017年12月26日,安裝在16區1號匯流箱中2、3、4組串,每串安裝優化器數量22pcs,共安裝66pcs,16區1號匯流箱1號組串為對比組串?,F場陰影遮擋較為復雜,主要分為電線桿遮擋、樹木遮擋和組件前后間距過小三個部分。其中組件前后排遮擋在冬季時因為太陽高度角變低時會出現,夏天不會出現。電線桿遮擋和樹木遮擋全年都會出現。
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖1-項目現場圖片
              
              根據系統中組件和逆變器的型號參數,項目地點及受到陰影遮擋的具體情況,在PVsyst中對整個系統建立模型
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖2-PVsyst中前后組件遮擋、周圍樹木遮擋模型圖
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖3-左圖:組件前后排遮擋建模分析結果(2#組串,4#組串)
              
              右圖:樹木遮擋建模分析結果(3#組串)
              
              根據建模分析結果,2#組串與4#組串各22塊光伏板系統,在晴天下,光的輻射量的線性損失為8.5%,組件電性能損失為20.5%;3#組串22塊光伏板系統,在晴天下,光的輻射量的線性損失為14.9%,組件電性能損失為21.3%。3#組串遮擋情況最嚴重。
              
              三.數據分析
              
              1. 發電量數據的選取與定義
              
              從客戶監控系統采集16區1號匯流箱中2、3、4組串優化器安裝前后各5個晴天的電壓、電流、功率、發電量數據。
              
              1)數據定義:
              
              A段數據:實驗組串未安裝優化器期間采集5天的有效(晴天)數據。
              
              B段數據:實驗組串安裝優化器期間采集的5天的有效(晴天)數據。
              
              C1段數據:未安裝優化器的對比組串,與A段同期采集5天的有效(晴天)數據。
              
              C2段數據:未安裝優化器的對比組串,與B段同期采集5天的有效(晴天)數據。
              
              2)數據選擇:
              
              優化器的安裝日期為2017年12月26日
              
              棗莊歷史天氣預報
              
              日期 天氣狀況 氣溫
              
              2017年12月1日 晴/晴 9℃/-2℃
              
              2017年12月2日 晴/多云 12℃/0℃
              
              2017年12月3日 多云/多云 13℃/-1℃
              
              2017年12月4日 晴/晴 8℃/-4℃
              
              2017年12月5日 晴/晴 7℃/-3℃
              
              2017年12月6日 晴/多云 10℃/-3℃
              
              2017年12月7日 晴/晴 9℃/-4℃
              
              2017年12月8日 晴/多云 7℃/-2℃
              
              2017年12月9日 多云/多云 10℃/0℃
              
              2017年12月10日 晴/晴 9℃/-4℃
              
              2017年12月11日 多云/多云 8℃/-3℃
              
              2017年12月12日 多云/多云 5℃/-3℃
              
              2017年12月13日 晴/多云 7℃/-1℃
              
              2017年12月14日 小雪/陰 4℃/0℃
              
              2017年12月15日 小雨/多云 5℃/-3℃
              
              2017年12月16日 晴/晴 4℃/-6℃
              
              2017年12月17日 晴/多云 5℃/-5℃
              
              2017年12月18日 晴/晴 7℃/-4℃
              
              2017年12月19日 晴/晴 6℃/-5℃
              
              2017年12月20日 晴/晴 10℃/-5℃
              
              2017年12月21日 晴/晴 11℃/-3℃
              
              2017年12月22日 多云/多云 11℃/-2℃
              
              2017年12月23日 多云/晴 10℃/0℃
              
              2017年12月24日 多云/晴 9℃/-5℃
              
              2017年12月25日 晴/多云 8℃/-4℃
              
              2017年12月26日 晴/多云 11℃/-2℃
              
              2017年12月27日 晴/多云 11℃/2℃
              
              2017年12月28日 晴/多云 12℃/2℃
              
              2017年12月29日 多云/陰 11℃/3℃
              
              2017年12月30日 陰/多云 8℃/-5℃
              
              2017年12月31日 晴/晴 9℃/-4℃
              
              2018年1月1日 晴/多云 11℃/0℃
              
              2018年1月2日 陰/雨夾雪 8℃/-1℃
              
              2018年1月3日
              
              多云/小雪-中雪 4℃/-2℃
              
              2018年1月4日
              
              中雪-大雪/小雪 -2℃/-6℃
              
              2018年1月5日
              
              晴/多云 1℃/-6℃
              
              2018年1月6日
              
              多云/小雪-中雪 4℃/-4℃
              
              2018年1月7日
              
              陰/多云 2℃/-5℃
              
              2018年1月8日
              
              多云/晴 2℃/-8℃
              
              2018年1月9日
              
              晴/晴 2℃/-6℃
              
              2018年1月10日
              
              晴/晴 3℃/-7℃
              
              A段數據選?。?天):12月18日,12月19日,12月20日,12月21日,12月25日
              
              B段數據選?。?天):12月27日,12月31日,1月1日,1月9日,1月10日
              
              C1段數據選?。?天):12月18日,12月19日,12月20日,12月21日,12月25日
              
              C2段數據選?。?天):12月27日,12月31日,1月1日,1月9日,1月10日
              
              2. 分析過程及結果:
              
              1)相同組串優化前后的橫向對比(A段,B段數據平均值對比):
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖4-2#組串優化前后功率曲線對比
              
              2#組串主要為組件前后遮擋,遮擋時段為上午7:00-11:00和下午14:00-17:00。優化器安裝前A-2淺藍色曲線拐點在11:00和14:00左右,優化器安裝后B-2紅色曲線在遮擋時段有明顯的提升,曲線變得平滑。
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖5-3#組串優化前后功率曲線對比
              
              3#組串主要為樹木遮擋,遮擋時間段為全天。故其優化器安裝前A-3淺藍色曲線整體數值偏低,峰值明顯低于2#組串。
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖6-4#組串優化前后功率曲線對比
              
              4#組串遮擋情況和2#組串類似,主要為組件前后遮擋,遮擋時段為上午7:00-11:00和下午14:00-17:00。
              
              2)對照組串優化前后的橫向對比(C1、C2段數據平均值對比),消除輻照度變化的影響:
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖7-1#對比組串對應日期下功率曲線對比
              
              綜合考慮對比組C段數據,在系統其余變量未改變的情況下,C1與C2數據只有天氣輻照度影響因素。由圖可知C2平均功率高于C1平均功率,則表明B段天氣輻照強度高于A段。為了消除天氣輻照度變化的影響,加入對比組C段數據以剔除天氣輻照變化因素,更加精確的得出加裝優化器后發電量的提升比列。
              
              3)數據融合對比(A,B,C1,C2段),通過對照組,消除輻照影響,判斷優化前后發電量比例變化:
             
              發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              圖8-對比組串與優化組串發電量對比(含優化前、優化后日期)
              
              其中灰色為對比組串在優化前后5個晴天發電量,藍色為優化組串安裝優化器前5個晴天發電量,紅色為優化組串安裝優化器后5個晴天發電量。
            發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析
              
              4)結論:按上述樣本統計,組串在天氣狀況為晴的條件下,安裝優化器之后發電量提升92%,即每個組串每天多發電7.07度。
             
            發電量提升92%!光伏功率優化器應用案例深度分析  
              圖9-對比組串與優化組串發電量對比(含優化前、優化后日期)
             
              
            咨詢客服電話:400-102-8186,客服微信:fonrich01
              

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