李志剛


摘要:近來各光伏場站開始使用離散率統計分析法,來查找性能指標較差的子陣、匯流箱、匯流箱支路,最終定位在具體的支路后對其進行處理,換言之就是采用一定的數據統計和計算來定位效率異常的支路,也可理解為光伏場站的一種故障診斷方法。筆者通過實際生產和對離散率統計方法的認知,認為該方法并不適用于光伏場站的故障診斷。本文通過對集中式發電的光伏電站的分析,對如何有效進行光伏場站的故障定位做了一定探討。
Abstract: Recently, each photovoltaic field station began to use discrete rate statistical analysis method to find dc-to-ac converter, confluence box, confluence box branch with poor performance index, and finally locate it after the specific branch, in other words, it uses certain data statistics and calculation to locate the branch with abnormal efficiency, which can also be understood as a fault diagnosis method of photovoltaic field station. Through the actual production and the cognition of the discrete rate statistical method, the author thinks that this method is not suitable for the fault diagnosis of photovoltaic field station. Through the analysis of the centralized photovoltaic power station, this paper discusses how to effectively locate the fault of the photovoltaic station.
關鍵詞:離散率;光伏場站;逆變器;匯流箱
Key words: discrete rate;photovoltaic field station;dc-to-ac converter;confluence box
中圖分類號:O414.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1006-4311(2020)25-0232-03
0 ?引言
光伏發電場站發電系統結構較為簡單,設備運行較為穩定,同時還具有以下幾個特點:①設備基本組成單元數量龐大。以一個50MW的場站為例,如果采用235W的光伏板和500kW的逆變器,則將使用21萬塊光伏板及100臺逆變器;②上述設備又平均分配組成形式結構統一的方陣;③光伏場站的建設是近十年左右發展起來的,基本具備從底層到監控應用層的數據采集方面較為完善的功能,也就是小到每條支路電流(二十個光伏板的總電流量),大到保護、監控的各項數據都能進行采集和監視。通過上述幾點,可以明確,對于光伏發電場站,采用大數據比較和分析,從而分析出設備性能的優劣,是光伏場站一種可行的思路。
1 ?離散率統計分析
下面我們將通過兩組數據為例,來說明離散率的實際作用和意義,例舉兩組數據如表1。
如果單獨看平均值的話,1組數據和2組數據都是100,無法判斷那組數據更好,然后我們采用平均法結算各組數據誤差值,則可得出表2。
從上述平均誤差來看,2組的數據優于1組數據,誤差率更低,正態分布也更好。接下來我們采用離散率計算方法對上組數據進行處理。離散率計算公式如下:
離散率=組串電流的標準方差/組串電流的平均值*100%
通過上述公式可得出表3。
由上述兩組數據的比較結果可得出,相比平均誤差,采用離散率計算得出的誤差值會將較大的偏差值進一步放大,也可理解為通過離散率方式的計算,實際上是對平均誤差水平進行了加權放大,同時,離散率是對一組數據是否呈現正態分布的評價。
2 ?光伏場站的發電分析
2.1 國投石嘴山光伏電站的日發電柱狀分析:
國投石嘴山光伏場站裝機30MW,采用陽光SG-500KTL逆變器,共計30個方陣60臺逆變器,其中D2方陣因通訊中斷未采集到響應數據,其余數據4月2日采集后處理如圖1-圖2。
通過上述柱狀圖,可以明顯鎖定2A4-A、2A4-B、2A5-B發電效率最差;B1-B、C1-B、B2-B、2A3-B、2A8-B、2A10-B、2A11-B、2A13-A發電效率較差。
2.2 歷年累計比較
對于光伏項目現場,單日的數據分析還帶有一定的偶然性,因此在初步鎖定2A4-A、2A4-B、2A5-B三個方陣后,可以通過年發電效率來進一步驗證。
通過對2015年、2017年所有方陣進行發電量對比,可以明確2A4-A、2A4-B、2A5-B的發電效率的確最低。
3 ?比較及結論
對上述數據如果采用離散率法進行統計分析,也能得出2A4-A、2A4-B、2A5-B偏差率最大的事實,但是相比采用柱狀圖直接觀察來看,離散率分析有如下不適合光伏場站的問題:
①離散率計算過程相比柱狀圖直接觀察,過程和計算都顯得比較啰嗦。一般的光伏發電場站監控系統都配置有實時柱狀圖顯示,只需要對此進行直接觀察就能找出效率低下的方針,對于進一步查找下層的匯流箱、匯流箱支路,也只需要將數據收集后形成柱狀圖即可,不需要做復雜的離散率計算就能的出正確結果;②離散率的計算核心是數據組的正態分布性,也就是評價所有發電單元發電能力是否一致,而光伏電站采用的評價核心應該是最優效率比較,換言之,我們評價一個光伏方陣或匯流箱效率是否達到預期,不能和平均值比,應該和同等設備條件下的效率最好的方針來做比較;③離散率計算的結果往往對于靠近平均值得數據忽視,比如前面所述,我們能夠通過柱狀圖直接觀察得出B1-B、C1-B、B2-B、2A3-B、2A8-B、2A10-B、2A11-B、2A13-A發電效率較差的結論,但是離散率計算結果這些方陣是符合誤差標準的。因此,綜上所述,對于光伏發電場站,采用離散率統計計算并不是最優的,結合筆者所講,我們更應采用數據(柱狀圖)直接對比來定位問題設備。
4 ?采用數據(柱狀圖)直接對比應注意的地方
根據筆者經驗,采用數據(柱狀圖)直接對比應注意以下問題:①參與對比的方陣的結構、型式、容量等參數應一致;②單日的分析結果應結合年度發電能力進行驗證;③最優方陣不宜選取發電量最大的方陣,建議取發電量前10%的方陣的平均值;④問題方陣的判斷標準,筆者建議可參考西北地區《兩個細則》的關于控制合格率的標準:3%,也就是當計算得出該方陣低于最優效率3%后應予以檢查、分析和處理。
5 ?結束語
本文通過筆者對光伏場站的實際運行經驗,對于采用離散率統計法來定位查找問題設備的不足進行了討論,并提出采用數據(柱狀圖)直接對比是更符合光伏場站的特點和要求的。而具體到各個場站的實際應用,如果容量不一致也可通過比例換算進行統一比較。因此,對于光伏發電場站,定期進行據(柱狀圖)直接對比來定位問題設備,從而進行及時的維護,對于不斷提高光伏發電場站的效益才是更為合適的。
參考文獻:
[1]傅國軒,李雪,高旭冬,等.并網光伏電站基于匯流箱組串電流離散率的分析方法及應用[J].中國與清潔能源,2014.
[2]李少秋.分布式光伏監控系統的應用開發[J].機電信息,2018.
[3]于仝,潘宏偉,等.光伏電站發電單元輸出功率離散率分析方法[J].太陽能,2017.