Как мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических систем позволяет сэкономить на затратах на техническое обслуживание

Введение

На фотоэлектрических модулях постепенно накапливаются пыль, песок, пыльца, птичий помет, промышленные частицы и другие загрязняющие вещества.

Это явление известно как Загрязнение фотоэлектрического элемента.

Хотя тонкий слой пыли может показаться безобидным, он способен уменьшить количество солнечного света, достигающего солнечных элементов, и привести к измеримым потерям в выработке электроэнергии. Для крупных солнечных электростанций, особенно в пустынных, полузасушливых, сельскохозяйственных, горнодобывающих и промышленных регионах, загрязнение может стать важной эксплуатационной проблемой.

Задача, стоящая перед операторами фотоэлектрических систем, заключается не просто в решении вопроса о необходимости очистки панелей.

Более важный вопрос:

В каких случаях ожидаемая энергоэффективность очистки оправдывает затраты на её проведение?

Слишком поздняя уборка может привести к продолжению предотвратимых потерь электроэнергии. Слишком частая уборка может увеличить затраты на рабочую силу, транспорт, оборудование и воду без соответствующей финансовой выгоды.

Вот где мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей становится ценным.

Благодаря непрерывному отслеживанию чистоты модулей или снижения производительности из-за загрязнений, операторы могут перейти от фиксированных интервалов очистки к стратегии технического обслуживания, основанной на данных.

Комплексная система мониторинга фотоэлектрических систем может объединять данные о загрязнении с данными о солнечной радиации, температуре модуля, погодных условиях и выработке электроэнергии, чтобы помочь командам по эксплуатации и техническому обслуживанию определить, когда действительно необходима очистка.

Для получения более подробной информации о более широкой архитектуре мониторинга на уровне предприятия см. раздел [ссылка на документацию].
Система мониторинга солнечных фотоэлектрических систем JW-IoT с автоматизацией на основе IoT..

1. Что такое загрязнение от солнечных фотоэлектрических панелей?

Загрязнение солнечных фотоэлектрических модулей — это накопление материала на их поверхности, которое уменьшает количество полезного солнечного излучения, достигающего ячеек.

К распространенным источникам относятся:

• Пыль, разносимая ветром
• Песок
• Пыльца
• Сельскохозяйственные частицы
• промышленные выбросы
• Пыль, образующаяся в результате деятельности транспортных средств
• Птичий помет
• Листья и органические остатки
• Солевые отложения в прибрежных районах

Скорость загрязнения в значительной степени зависит от конкретного места.

Даже при использовании схожих фотоэлектрических модулей, две солнечные электростанции, расположенные в разных условиях, могут демонстрировать совершенно разные режимы накопления энергии.

Например, на солнечной электростанции в пустыне может наблюдаться постоянное накопление пыли и песка, в то время как на сельскохозяйственной площадке с фотоэлектрической системой сильнее могут влиять частицы почвы, пыльца или сезонные сельскохозяйственные работы.

Иногда дождь может смыть часть накопившегося материала, но эффективность естественной очистки зависит от интенсивности осадков, угла наклона модуля, типа загрязнения и местных условий окружающей среды.

По этой причине операторам следует избегать предположения, что фиксированный график очистки или одни только осадки всегда обеспечат приемлемый уровень чистоты модулей.

2. Как загрязнение увеличивает затраты на техническое обслуживание солнечных электростанций

Загрязнение приводит к возникновению двух различных категорий затрат.

Первый из них потери производства энергии.

Второй стоимость очистки модулей.

Поэтому для эффективной эксплуатации и технического обслуживания необходим баланс между этими двумя аспектами.

Потери энергии из-за загрязненных модулей

Когда загрязненная поверхность частично покрывает фотоэлектрический модуль, к ячейкам достигает меньше солнечного излучения.

В результате фактическая выходная мощность может оказаться ниже ожидаемой при имеющихся условиях освещенности.

Эти потери могут быть постепенными и их трудно выявить только по данным о мощности инвертора, поскольку выработка фотоэлектрической энергии также изменяется в зависимости от:

• Облачность
• Солнечная радиация
• температура модуля
• Ветер
• Сезонный угол наклона солнца
• Состояние оборудования
• Затенение
• Условия сети

Именно поэтому анализ загрязнения более полезен, когда он интегрирован с более широким экологическим мониторингом фотоэлектрических систем.

Например, операторы могут сравнивать фактическую выработку с данными о солнечном излучении, полученными непосредственно на объекте. Датчик солнечной радиации для мониторинга фотоэлектрических систем чтобы лучше понять, связано ли снижение урожайности с уменьшением количества солнечного света или с потерей производительности растений.

Ненужные расходы на уборку

Сама по себе уборка не бесплатна.

В зависимости от проекта, уборка может включать в себя:

• обслуживающий персонал
• Мойка транспортных средств
• Роботизированные системы уборки
• Вода
• Насосы и транспортировка воды
• Очистное оборудование
• Надзор за строительством
• Координация доступа
• Временные операционные ограничения

На объектах промышленного масштаба эти затраты могут стать значительными, если их умножить на тысячи или миллионы модулей.

Поэтому фиксированный график, например, “уборка каждые две недели”, может оказаться неэффективным.

Если модули остаются относительно чистыми, то преждевременная очистка может привести к нерациональному расходованию ресурсов.

Если загрязнение накапливается быстрее, чем ожидалось, фиксированный график также может оказаться слишком медленным.

Таким образом, цель оптимизации очистки фотоэлектрических панелей заключается не просто в том, чтобы проводить очистку реже.

Это для уборка в наиболее экономически целесообразное время.

3. Какие данные предоставляет мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических систем?

Система мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических модулей предоставляет данные, которые помогают операторам понять, как загрязнение влияет на производительность модулей.

В зависимости от метода измерения и выбранного оборудования, полезными параметрами могут быть:

Коэффициент загрязнения

Коэффициент загрязнения отражает относительную эффективность или соотношение интенсивности излучения между чистым эталонным состоянием и состоянием с естественным загрязнением.

Более низкое соотношение обычно указывает на более сильное загрязнение.

Точный метод расчета зависит от устройства мониторинга и проектной документации, поэтому операторам следует использовать определение, предоставляемое выбранной системой мониторинга, а не предполагать, что каждый датчик рассчитывает показатель одинаково.

Разница в освещенности

Сравнение чистой эталонной поверхности с открытой поверхностью позволяет определить, какое количество поступающего солнечного излучения блокируется накопившимся материалом.

Это позволяет группам по эксплуатации и техническому обслуживанию оценивать степень загрязнения независимо от обычных изменений солнечного света.

Тенденция загрязнения

Абсолютное значение в определенный момент времени полезно, но тенденция зачастую более ценна.

Постоянно снижающийся показатель чистоты может свидетельствовать о том, как быстро накапливаются загрязнения.

Это помогает операторам понять, наблюдаются ли на сайте следующие проблемы:

• Постепенное сезонное накопление
• Быстрые пылевые вспышки
• Загрязнение после шторма
• Временные эпизоды загрязнения
• Восстановление после дождя или уборки

Температура модуля

Температура — еще один важный параметр при оценке производительности фотоэлектрических систем.

Модули, работающие при разных температурах, могут выдавать разную мощность даже при схожих условиях освещенности.

Таким образом, сочетание мониторинга загрязнения с данными о температуре модуля улучшает интерпретацию изменений в работе фотоэлектрических систем.

Метеорологические данные

Типичные вспомогательные параметры включают:

• Температура окружающей среды
• Относительная влажность
• скорость ветра
• Направление ветра
• Осадки
• Атмосферное давление
• Солнечная радиация

существующие JW-IoT Решение для метеостанции на базе фотоэлектрической электростанции Поддерживает мониторинг солнечной радиации, температуры окружающей среды, влажности, ветра, осадков, давления и температуры модулей для фотоэлектрических проектов.

Использование данных об окружающей среде в сочетании с информацией о загрязнении обеспечивает более полную картину для принятия решений по техническому обслуживанию, чем полагаться только на показатель загрязнения.

4. Как мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей оптимизирует графики уборки

Главная практическая ценность мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей заключается в том, что он помогает заменить чисто календарную уборку на мониторинг загрязнения солнечных панелей. уборка на основе состояния.

Вместо того чтобы спрашивать:

“Не пора ли убираться, ведь прошло уже три недели?”

операторы могут задать вопрос:

“Достиг ли измеренный уровень загрязнения такого уровня, при котором чистка экономически оправдана?”

Шаг 1: Установите чистую базовую линию.

После установки или очистки система мониторинга должна установить репрезентативное эталонное состояние чистоты.

Это становится отправной точкой для оценки последующего загрязнения.

Шаг 2: Мониторинг накопления загрязнений.

Система мониторинга непрерывно отслеживает изменения чистоты или относительной освещенности.

Затем операторы могут наблюдать, как быстро образуется загрязнение в зависимости от местных условий окружающей среды.

Шаг 3: Сравните потери от загрязнения с мощностью и интенсивностью излучения.

Данные о загрязнении становятся более полезными в сочетании со следующими факторами:

• Интенсивность излучения в плоскости массива
• температура фотоэлектрического модуля
• Выход инвертора
• Данные интеллектуального счетчика
• Местные данные о погоде

Для точных измерений эталонной интенсивности излучения, в зависимости от требований проекта, может быть использован профессиональный пиранометр.

Например, Пиранометр класса А JW-IoT, датчик солнечного излучения Может быть интегрирован в сети мониторинга фотоэлектрических систем с помощью доступных аналоговых или RS485-конфигураций.

Шаг 4: Определите триггер очистки

Не следует слепо копировать соответствующий пороговый уровень очистки с другого предприятия.

Это должно определяться исходя из экономических показателей самого проекта.

К числу факторов относятся:

• Стоимость электроэнергии
• Ожидаемые потери энергии
• Стоимость уборки
• Наличие воды
• затраты на рабочую силу
• Доступность сайта
• Прогноз погоды
• Ожидаемое количество естественных осадков
• Сезонные условия запыленности
• Размер растения

Например, оператор может принять решение отложить уборку, если в ближайшее время ожидаются дожди, при условии, что связанные с этим потери энергии останутся приемлемыми.

В другой ситуации быстрое увеличение загрязнения в сезон высокой интенсивности солнечного излучения может оправдать более раннюю уборку.

Шаг 5: Проверка эффективности очистки

Мониторинг следует продолжать и после уборки.

Если показатель загрязнения возвращается к уровню, близкому к эталонному значению чистоты, группа эксплуатации и технического обслуживания получает объективное подтверждение эффективности проведенной очистки.

Если ожидаемого восстановления не происходит, операторы могут исследовать другие причины, такие как:

• Остаточное загрязнение
• Затенение
• деградация модуля
• Загрязнение датчика
• Электрические неисправности
• Проблемы с инвертором

Это превращает мониторинг загрязнения из простого детектора пыли в инструмент проверки технического состояния.

5. Как мониторинг загрязнения помогает снизить эксплуатационные расходы

Система мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей не приводит к автоматическому снижению затрат просто за счет ее установки.

Ценность этих данных заключается в том, как они используются при планировании технического обслуживания.

Сократите ненужную уборку.

Если уровень загрязнения остается низким, операторы могут отложить уборку, вместо того чтобы придерживаться чрезмерно консервативного фиксированного графика.

Это может уменьшить:

• Рабочие часы
• Использование транспортного средства
• Потребление воды
• эксплуатация уборочного оборудования
• Визиты подрядчиков

Избегайте чрезмерных потерь энергии.

Обратная ситуация также важна.

Если загрязнение быстро увеличивается, мониторинг может помочь операторам выявить проблему до следующей плановой проверки.

Приоритетность очистки можно определить в тех случаях, когда ожидаемое восстановление производства оправдывает вмешательство.

Улучшение распределения ресурсов на техническое обслуживание.

На крупных солнечных электростанциях уровень загрязнения может различаться в зависимости от местоположения.

Например:

• Модули, расположенные вблизи подъездных дорог, могут накапливать больше пыли.
• Участки, расположенные близко к голой почве, могут загрязняться быстрее.
• В зонах, расположенных с наветренной и подветренной стороны, могут наблюдаться различные особенности.
• В районах, расположенных вблизи сельскохозяйственных или промышленных объектов, уровень воздействия твердых частиц может быть иным.

Благодаря наличию нескольких точек мониторинга операторы могут выявлять различия между зонами и избегать ситуации, когда на всей площадке предполагается, что все массивы находятся в одинаковых условиях.

Поддерживайте стратегии экономной уборки с использованием воды.

Доступность воды является важной проблемой для солнечных электростанций во многих засушливых регионах.

Если решения об уборке принимаются на основе фактического уровня загрязнения, то имеющуюся воду можно направлять в те места, где уборка приносит наибольшую операционную выгоду.

Это особенно актуально для фотоэлектрических электростанций, расположенных в пустыне, где масштабная очистка может потребовать значительных логистических ресурсов.

6. Наилучшие области применения мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических систем

Хотя мониторинг загрязнения может быть полезен во многих проектах по строительству солнечных электростанций, его ценность особенно высока в тех случаях, когда загрязнение происходит часто, неравномерно или его устранение обходится дорого.

Солнечные электростанции в пустынных и засушливых районах

В проектах по освоению пустыни обычно наблюдаются следующие проблемы:

• Песок, принесенный ветром
• мелкая пыль
• Длительные засушливые периоды
• Ограниченная натуральная уборка
• Высокие затраты на транспортировку воды

Для таких объектов мониторинг загрязнения может помочь операторам понять взаимосвязь между накоплением пыли и потерями при выработке электроэнергии.

Портфолио решений JW-IoT для мониторинга возобновляемой энергии включает в себя решения для борьбы с загрязнением солнечных электростанций в пустыне, а также компоненты для мониторинга освещенности, температуры модулей, погоды, связи и облачных вычислений.

Солнечные электростанции вблизи горнодобывающих или карьерных предприятий

В процессе добычи полезных ископаемых и погрузочно-разгрузочных работ в воздух могут поступать взвешенные частицы.

На расположенных поблизости солнечных батареях может наблюдаться более интенсивное и менее предсказуемое осаждение пыли.

Мониторинг загрязнения помогает количественно оценить его воздействие, вместо того чтобы полагаться только на визуальный осмотр.

Сельскохозяйственные фотоэлектрические проекты

Вспашка, уборка урожая, грунтовые дороги и сезонная пыльца могут влиять на чистоту модулей.

Поскольку эти условия меняются в течение года, сезонный мониторинг может помочь операторам скорректировать график уборки.

Промышленные зоны

Промышленная пыль, частицы продуктов сгорания и местный транспорт могут способствовать загрязнению поверхностей.

Мониторинг может помочь отличить долгосрочные тенденции загрязнения от колебаний объемов производства, связанных с погодными условиями.

Солнечные электростанции на побережье

В прибрежных районах может происходить отложение соли в сочетании с пылью и влажностью.

Поэтому требования к уборке могут отличаться от требований на объектах, расположенных вдали от побережья.

Крупные фотоэлектрические электростанции промышленного масштаба

На очень крупных объектах организация инспекций и уборки обходится дорого.

Распределенные точки мониторинга могут предоставлять локальные данные, которые помогают операторам определить, где следует уделить первоочередное внимание полевым работам.

7. Рекомендуемая конфигурация системы мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей

Комплексную систему мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей следует выбирать в соответствии с масштабом проекта, условиями окружающей среды, коммуникационной инфраструктурой и требуемым уровнем интеграции.

Типичная архитектура может включать в себя:

Датчик загрязнения фотоэлектрических панелей / Эталонное устройство
↓
Датчик солнечной радиации
↓
Датчик температуры фотоэлектрического модуля
↓
Датчики погоды
↓
Регистратор данных / RTU / Контроллер IoT
↓
RS485/LoRaWAN/4G/Ethernet
↓
Облачная платформа мониторинга или существующая SCADA/EMS-система
↓
Решение по очистке и эксплуатации и техническому обслуживанию

Рекомендуемые параметры мониторинга

Для более полной архитектуры на уровне предприятия, Система мониторинга солнечных фотоэлектрических систем JW-IoT может объединять датчики окружающей среды, данные о выработке электроэнергии, сбор данных, связь LoRaWAN или 4G, облачные панели мониторинга, оповещения и интеграцию API.

8. Варианты связи для дистанционного мониторинга состояния почвы.

Разработка коммуникационных стратегий особенно важна для крупных солнечных электростанций.

RS485 Modbus

Подходит для случаев, когда датчики подключены локально к:

• Регистраторы данных
• RTU
• ПЛК
• Контроллеры метеостанций

RS485 широко используется для интеграции промышленных полевых устройств.

LoRaWAN

Технология LoRaWAN может быть полезна для распределенных точек мониторинга на крупных фотоэлектрических электростанциях, где прокладка длинных кабелей для датчиков была бы сложной или дорогостоящей.

4G LTE

Технология 4G может обеспечить прямую удаленную связь для изолированных солнечных электростанций, где существующая сеть электростанции недоступна.

ЭН

Ethernet подходит для случаев, когда на уровне предприятия уже имеется сетевая инфраструктура и предпочтительна стабильная проводная связь.

Текущая архитектура мониторинга фотоэлектрических систем JW-IoT поддерживает RS485 Modbus, LoRaWAN, 4G LTE, Ethernet, MQTT и интеграцию на основе API в соответствии с требованиями проекта.

9. Мониторинг загрязнения против фиксированных графиков уборки.

Для крупных фотоэлектрических проектов наиболее целесообразным подходом зачастую является отказ от использования одного единственного показателя.

Вместо этого операторы могут комбинировать:

Загрязнение + Интенсивность излучения + Температура модуля + Погода + Выходная мощность

создать более надежную основу для принятия решений по уборке.

10. Как выбрать решение для мониторинга загрязнения фотоэлектрических панелей

Перед выбором оборудования разработчикам солнечных электростанций и подрядчикам по эксплуатации и техническому обслуживанию следует определить следующие требования.

Проектная среда

Завод расположен в:

• Пустынная местность?
• Сельскохозяйственные земли?
• Горнодобывающие регионы?
• Промышленные зоны?
• Прибрежные регионы?

Различные условия окружающей среды приводят к различным моделям загрязнения.

Количество зон мониторинга

Отдельная точка мониторинга может не отражать масштабы очень крупной или географически разбросанной фотоэлектрической электростанции.

Для проектов с различным рельефом, ветровой нагрузкой или типом землепользования может потребоваться несколько точек мониторинга.

Необходимые параметры

Определите, требуется ли для проекта только информация о загрязнении или интегрированная система, включающая:

• Солнечная радиация
• температура модуля
• Данные о погоде
• выработка электроэнергии
• Данные инвертора
• счетчики электроэнергии

Метод коммуникации

Выберите способ связи в соответствии с условиями на объекте:

• RS485
• LoRaWAN
• 4G
• ЭН

Интеграция платформы

Для существующих платформ SCADA, EMS или O&M необходимо подтвердить следующие требования:

• Модбус
• MQTT
• API
• Экспорт облачных данных
• Интеграция пользовательских протоколов

Стратегия технического обслуживания

В конечном итоге система мониторинга должна способствовать принятию четкого решения о проведении технического обслуживания.

Перед развертыванием определите, как команда эксплуатации и технического обслуживания будет использовать данные для:

• Спусковой механизм очистки
• Сравните зонирование участка
• Проверьте результаты очистки.
• Анализ сезонных тенденций
• Проанализируйте долгосрочные показатели эксплуатации и технического обслуживания.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей?

Система мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических модулей измеряет или оценивает воздействие пыли и других поверхностных загрязнений на фотоэлектрические модули. Полученные данные могут быть использованы для оценки тенденций загрязнения и принятия решений по очистке.

2. Почему мониторинг загрязнения важен для солнечных электростанций?

Загрязнение может уменьшить количество солнечной радиации, достигающей фотоэлектрических элементов. Мониторинг помогает операторам определить необходимость очистки, вместо того чтобы полагаться только на визуальный осмотр или фиксированные интервалы очистки.

3. Может ли датчик загрязнения точно определить, когда следует чистить панели?

Датчик предоставляет важные данные, но при принятии окончательного решения об очистке следует также учитывать стоимость электроэнергии, затраты на очистку, наличие воды, погодные условия, ожидаемое количество осадков и стратегию эксплуатации предприятия.

4. Какие параметры следует контролировать наряду с загрязнением?

К типичным параметрам, поддерживающим данную систему, относятся: освещенность в плоскости массива, температура модуля, температура окружающей среды, влажность, скорость ветра, направление ветра, количество осадков и выходная мощность фотоэлектрической системы.

5. Полезен ли мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей на солнечных электростанциях в пустынных районах?

Да. Фотоэлектрические установки в пустынных и засушливых районах относятся к числу наиболее актуальных, поскольку там часто скапливается пыль и песок, а затраты на водоснабжение и очистку могут быть высокими.

6. Может ли мониторинг загрязнения снизить потребление воды?

Это может способствовать принятию более целенаправленных решений по уборке. Вместо того чтобы убирать только по установленному графику, операторы могут использовать измеренные условия для определения того, где и когда уборка оправдана.

7. Можно ли интегрировать систему мониторинга загрязнения с существующей SCADA-системой для фотоэлектрических систем?

В зависимости от конфигурации оборудования, датчики и регистраторы данных могут быть интегрированы через такие интерфейсы, как RS485 Modbus, Ethernet, MQTT или API. Окончательный интерфейс должен быть подтвержден в соответствии с существующей архитектурой SCADA или EMS проекта.

8. Сколько точек мониторинга загрязнения необходимо солнечной электростанции?

Универсального значения не существует. Необходимое количество следует определять исходя из размера площадки, рельефа местности, распределения пыли, изменчивости окружающей среды, компоновки массива и требуемого пространственного представления.

Заключение

Загрязнение солнечных фотоэлектрических панелей является как проблемой энергоэффективности, так и проблемой управления эксплуатацией и техническим обслуживанием.

Слишком редкая очистка может привести к продолжению ненужных потерь в выработке электроэнергии, в то время как слишком частая очистка может увеличить затраты на рабочую силу, воду, оборудование и логистику.

Мониторинг загрязнения солнечных фотоэлектрических панелей предоставляет данные, необходимые для балансировки этих двух затрат.

Сочетая информацию о загрязнении с данными об уровне солнечной радиации, температуре модуля, погодных условиях и фактической выработке электроэнергии фотоэлектрическими системами, операторы могут перейти к стратегии очистки, основанной на оценке состояния оборудования.

Для крупномасштабных солнечных электростанций, проектов солнечной энергетики в пустынных районах, промышленных солнечных электростанций и других установок, подверженных запылению, такой подход может обеспечить более прочную техническую основу для:

• Оптимизация очистки фотоэлектрических элементов
• контроль затрат на эксплуатацию и техническое обслуживание
• решения о приоритетах уборки
• Планирование управления водными ресурсами
• Анализ потерь производительности
• Проверка технического состояния

Компания JW-IoT предоставляет датчики солнечной радиации, оборудование для мониторинга погоды, связанного с фотоэлектрическими системами, устройства связи IoT, оборудование для сбора данных и облачные решения для мониторинга солнечных фотоэлектрических систем, которые могут быть сконфигурированы в соответствии с масштабом проекта и условиями площадки.

Запросите решение для мониторинга загрязнения солнечных фотоэлектрических систем.

Планируете строительство солнечной электростанции в пустынной, пыльной, сельскохозяйственной, горнодобывающей или промышленной зоне?

Отправьте JW-IoT следующую информацию:

• Страна и местоположение проекта
• мощность фотоэлектрической электростанции
• Количество зон мониторинга
• Необходимые параметры мониторинга
• Метод коммуникации
• Существующая SCADA-система или платформа мониторинга
• Условия электроснабжения
• Предпочтительные требования к облачной инфраструктуре или API.

Запросить решение для мониторинга загрязнения →

Свяжитесь с JW-IoT