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发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析

核心提示:本文以山东某2MW山地电站为例,就光伏功率优化器应用效果进行分析。在安装丰郅光伏功率优化器后,优化区域发电量提升92%,平均每个组串每天多发电7.07度。
   本文以山东某2MW山地电站为例,就光伏功率优化器应用效果进行分析。在安装丰郅光伏功率优化器后,优化区域发电量提升92%,平均每个组串每天多发电7.07度。
  
  该电站组件间间距不足形成遮挡,周围树木和电线杆也对部分组件形成遮挡,因为是山地电站,不同组串采光也有差异。电站里存在组串内串联失配与组串间并联失配的情况,较为严重的遮挡拉低了电站整体发电量。
  
  一.项目概况
  
  项目位置位于山东省枣庄市,现场电站环境为山地集中式电站,容量2MW。组件安装在地面支架上,系统投运时间为2015年1月15日,发现发电量偏低时间为上午和下午。
  
  该电站采用海润光伏255W多晶组件,开路电压为36.75V,短路电流为9.09A。逆变器采用阳光电源SG1000集中式逆变器,该逆变器配有4个MPPT,每个逆变器接入8个组串。
  
  二.建模分析
  
  优化器安装日期为2017年12月26日,安装在16区1号汇流箱中2、3、4组串,每串安装优化器数量22pcs,共安装66pcs,16区1号汇流箱1号组串为对比组串。现场阴影遮挡较为复杂,主要分为电线杆遮挡、树木遮挡和组件前后间距过小三个部分。其中组件前后排遮挡在冬季时因为太阳高度角变低时会出现,夏天不会出现。电线杆遮挡和树木遮挡全年都会出现。
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图1-项目现场图片
  
  根据系统中组件和逆变器的型号参数,项目地点及受到阴影遮挡的具体情况,在PVsyst中对整个系统建立模型
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图2-PVsyst中前后组件遮挡、周围树木遮挡模型图
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图3-左图:组件前后排遮挡建模分析结果(2#组串,4#组串)
  
  右图:树木遮挡建模分析结果(3#组串)
  
  根据建模分析结果,2#组串与4#组串各22块光伏板系统,在晴天下,光的辐射量的线性损失为8.5%,组件电性能损失为20.5%;3#组串22块光伏板系统,在晴天下,光的辐射量的线性损失为14.9%,组件电性能损失为21.3%。3#组串遮挡情况最严重。
  
  三.数据分析
  
  1. 发电量数据的选取与定义
  
  从客户监控系统采集16区1号汇流箱中2、3、4组串优化器安装前后各5个晴天的电压、电流、功率、发电量数据。
  
  1)数据定义:
  
  A段数据:实验组串未安装优化器期间采集5天的有效(晴天)数据。
  
  B段数据:实验组串安装优化器期间采集的5天的有效(晴天)数据。
  
  C1段数据:未安装优化器的对比组串,与A段同期采集5天的有效(晴天)数据。
  
  C2段数据:未安装优化器的对比组串,与B段同期采集5天的有效(晴天)数据。
  
  2)数据选择:
  
  优化器的安装日期为2017年12月26日
  
  枣庄历史天气预报
  
  日期 天气状况 气温
  
  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/阴 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/阴 11℃/3℃
  
  2017年12月30日 阴/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 阴/雨夹雪 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
  
  阴/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段数据选取(5天):12月18日,12月19日,12月20日,12月21日,12月25日
  
  B段数据选取(5天):12月27日,12月31日,1月1日,1月9日,1月10日
  
  C1段数据选取(5天):12月18日,12月19日,12月20日,12月21日,12月25日
  
  C2段数据选取(5天):12月27日,12月31日,1月1日,1月9日,1月10日
  
  2. 分析过程及结果:
  
  1)相同组串优化前后的横向对比(A段,B段数据平均值对比):
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图4-2#组串优化前后功率曲线对比
  
  2#组串主要为组件前后遮挡,遮挡时段为上午7:00-11:00和下午14:00-17:00。优化器安装前A-2浅蓝色曲线拐点在11:00和14:00左右,优化器安装后B-2红色曲线在遮挡时段有明显的提升,曲线变得平滑。
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图5-3#组串优化前后功率曲线对比
  
  3#组串主要为树木遮挡,遮挡时间段为全天。故其优化器安装前A-3浅蓝色曲线整体数值偏低,峰值明显低于2#组串。
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图6-4#组串优化前后功率曲线对比
  
  4#组串遮挡情况和2#组串类似,主要为组件前后遮挡,遮挡时段为上午7:00-11:00和下午14:00-17:00。
  
  2)对照组串优化前后的横向对比(C1、C2段数据平均值对比),消除辐照度变化的影响:
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图7-1#对比组串对应日期下功率曲线对比
  
  综合考虑对比组C段数据,在系统其余变量未改变的情况下,C1与C2数据只有天气辐照度影响因素。由图可知C2平均功率高于C1平均功率,则表明B段天气辐照强度高于A段。为了消除天气辐照度变化的影响,加入对比组C段数据以剔除天气辐照变化因素,更加精确的得出加装优化器后发电量的提升比列。
  
  3)数据融合对比(A,B,C1,C2段),通过对照组,消除辐照影响,判断优化前后发电量比例变化:
 
  发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  图8-对比组串与优化组串发电量对比(含优化前、优化后日期)
  
  其中灰色为对比组串在优化前后5个晴天发电量,蓝色为优化组串安装优化器前5个晴天发电量,红色为优化组串安装优化器后5个晴天发电量。
发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析
  
  4)结论:按上述样本统计,组串在天气状况为晴的条件下,安装优化器之后发电量提升92%,即每个组串每天多发电7.07度。
 
发电量提升92%!光伏功率优化器应用案例深度分析  
  图9-对比组串与优化组串发电量对比(含优化前、优化后日期)
 
  
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