Wprowadzenie: Kiedy światło słoneczne staje się „zmienną”
Istotą fotowoltaicznej generacji energii jest przekształcanie energii promieniowania słonecznego w energię elektryczną, a jej moc wyjściowa jest bezpośrednio i w czasie rzeczywistym determinowana przez wiele parametrów meteorologicznych, takich jak natężenie promieniowania słonecznego, temperatura otoczenia, prędkość i kierunek wiatru, wilgotność powietrza i opady. Parametry te nie są już jedynie liczbami w prognozach pogody, ale kluczowymi „zmiennymi produkcyjnymi”, które bezpośrednio wpływają na wydajność wytwarzania energii w elektrowniach, bezpieczeństwo urządzeń i zwrot z inwestycji. Automatyczna stacja meteorologiczna (AWS) przekształciła się z narzędzia badań naukowych w niezbędny „nerw sensoryczny” i „podstawowy element decyzyjny” nowoczesnych elektrowni fotowoltaicznych.
I. Wielowymiarowa korelacja między parametrami monitorowania rdzenia a wydajnością elektrowni
Dedykowana automatyczna stacja meteorologiczna dla elektrowni fotowoltaicznych stworzyła wysoce spersonalizowany system monitorowania, a wszystkie dane są ściśle powiązane z pracą elektrowni:
Monitoring promieniowania słonecznego (pomiar źródła energii)
Całkowite promieniowanie (GHI): bezpośrednio określa całkowitą energię otrzymaną przez moduły fotowoltaiczne i jest najważniejszym parametrem przy przewidywaniu wytwarzania energii.
Promieniowanie bezpośrednie (DNI) i promieniowanie rozproszone (DHI): W przypadku układów fotowoltaicznych wykorzystujących wsporniki śledzące lub specjalne moduły bifacjalne dane te są kluczowe dla optymalizacji strategii śledzenia i dokładnej oceny zysku generowanej energii.
Wartość zastosowania: Dostarcza niezastąpionych danych porównawczych do oceny wydajności wytwarzania energii (obliczanie wartości PR), krótkoterminowych prognoz wytwarzania energii i diagnostyki efektywności energetycznej elektrowni.
2. Temperatura otoczenia i temperatura płyty montażowej podzespołu („współczynnik temperaturowy” wydajności)
Temperatura otoczenia: Ma wpływ na mikroklimat i zapotrzebowanie elektrowni na chłodzenie.
Temperatura tylnej warstwy modułu: Moc wyjściowa modułów fotowoltaicznych spada wraz ze wzrostem temperatury (zwykle od -0,3% do -0,5%/°C). Monitorowanie temperatury tylnej warstwy w czasie rzeczywistym pozwala precyzyjnie korygować oczekiwaną moc wyjściową i identyfikować nieprawidłowe rozpraszanie ciepła przez komponenty lub potencjalne zagrożenia związane z gorącymi punktami.
3. Prędkość i kierunek wiatru („miecz obosieczny” bezpieczeństwa i chłodzenia)
Bezpieczeństwo konstrukcji: Chwilowe silne wiatry (np. przekraczające 25 m/s) stanowią ostateczny test dla projektowania obciążeń mechanicznych konstrukcji wsporczych i modułów fotowoltaicznych. Ostrzeżenia o prędkości wiatru w czasie rzeczywistym mogą uruchomić system bezpieczeństwa, a w razie potrzeby aktywować tryb ochrony przed wiatrem w trackerze jednoosiowym (np. „lokalizacja burzy”).
Chłodzenie naturalne: Odpowiednia prędkość wiatru pomaga obniżyć temperaturę roboczą podzespołów, pośrednio zwiększając wydajność generowania energii. Dane te służą do analizy efektu chłodzenia powietrzem oraz optymalizacji układu i odstępów między nimi.
4. Wilgotność względna i opady (sygnały ostrzegawcze dotyczące eksploatacji, konserwacji i usterek)
Wysoka wilgotność: Może powodować zjawisko PID (tłumienia indukowanego potencjałem), przyspieszać korozję urządzeń i wpływać na wydajność izolacji.
Opady: Dane dotyczące opadów deszczu mogą być wykorzystane do korelacji i analizy naturalnego efektu czyszczenia podzespołów (tymczasowy wzrost produkcji energii) oraz do planowania optymalnego cyklu czyszczenia. Ostrzeżenia przed ulewnymi opadami deszczu są bezpośrednio związane z reakcją systemów kontroli powodzi i systemów odwadniających.
5. Ciśnienie atmosferyczne i inne parametry (udoskonalone „czynniki pomocnicze”)
Służy do precyzyjnej korekcji danych dotyczących natężenia promieniowania i analizy na potrzeby badań.
II. Scenariusze inteligentnych aplikacji opartych na danych
Strumień danych automatycznej stacji meteorologicznej, poprzez kolektor danych i sieć komunikacyjną, trafia do systemu monitorowania i gromadzenia danych (SCADA) oraz systemu przewidywania mocy elektrowni fotowoltaicznej, co daje początek wielu inteligentnym aplikacjom:
1. Precyzyjne przewidywanie wytwarzania energii i dyspozycji sieciowej
Prognozowanie krótkoterminowe (godzinowe/dzienne): Łącząc dane o nasłonecznieniu w czasie rzeczywistym, mapy chmur i numeryczne prognozy pogody (NWP), stanowi podstawę dla działów dyspozytorskich sieci energetycznych, umożliwiając im równoważenie zmienności energii fotowoltaicznej i zapewnienie stabilności sieci. Dokładność prognoz jest bezpośrednio związana z przychodami z oceny elektrowni i strategią rynkową.
Prognozowanie ultrakrótkoterminowe (minutowe): Opiera się głównie na monitorowaniu nagłych zmian natężenia promieniowania w czasie rzeczywistym (takich jak przejście chmur). Służy do szybkiej reakcji AGC (automatycznej kontroli generacji) w elektrowniach i płynnego generowania mocy.
2. Głęboka diagnoza pracy elektrowni oraz optymalizacja eksploatacji i konserwacji
Analiza współczynnika wydajności (PR): Na podstawie zmierzonych danych dotyczących napromieniowania i temperatury podzespołów, oblicz teoretyczną moc generowaną i porównaj ją z rzeczywistą mocą generowaną. Długotrwały spadek wartości PR może wskazywać na zużycie podzespołów, przebarwienia, zatory lub usterki elektryczne.
Inteligentna strategia czyszczenia: kompleksowa analiza opadów deszczu, gromadzenia się pyłu (którego ilość można pośrednio oszacować na podstawie tłumienia promieniowania), prędkości wiatru (pyłu) i kosztów strat w wytwarzaniu energii pozwala na dynamiczne generowanie optymalnego pod względem ekonomicznym planu czyszczenia podzespołów.
Ostrzeżenie dotyczące stanu technicznego urządzeń: Porównując różnice w wytwarzaniu energii przez różne podzespoły w tych samych warunkach meteorologicznych, można szybko zlokalizować usterki w skrzynkach łączeniowych, falownikach lub poziomach szeregów.
3. Bezpieczeństwo aktywów i zarządzanie ryzykiem
Alerty o ekstremalnych warunkach pogodowych: Ustaw progi dla silnych wiatrów, ulewnych deszczów, intensywnych opadów śniegu, ekstremalnie wysokich temperatur itp., aby uzyskać automatyczne alerty i wskazówki dla personelu obsługującego i konserwującego dotyczące podjęcia z wyprzedzeniem środków ochronnych, takich jak dokręcanie, wzmacnianie, osuszanie lub dostosowywanie trybu pracy.
Ubezpieczenia i wycena aktywów: dostarczanie obiektywnych i ciągłych danych meteorologicznych w celu dostarczenia wiarygodnych dowodów zewnętrznych na potrzeby oceny strat spowodowanych klęskami żywiołowymi, roszczeń ubezpieczeniowych i transakcji dotyczących aktywów elektrowni.
III. Integracja systemów i trendy technologiczne
Nowoczesne stacje pogodowe wykorzystujące energię fotowoltaiczną rozwijają się w kierunku większej integracji, większej niezawodności i inteligencji.
Zintegrowana konstrukcja: czujnik promieniowania, miernik temperatury i wilgotności, anemometr, kolektor danych i zasilacz (panel słoneczny + akumulator) są zintegrowane w stabilnym i odpornym na korozję systemie masztu, co umożliwia szybkie rozkładanie i bezobsługową pracę.
2. Wysoka precyzja i niezawodność: Klasa czujnika zbliża się do standardu drugiego, a nawet pierwszego poziomu, oferując funkcje autodiagnostyki i autokalibracji, które gwarantują długoterminową dokładność i stabilność danych.
3. Integracja przetwarzania brzegowego i sztucznej inteligencji (AI): Przeprowadź wstępne przetwarzanie danych i ocenę anomalii na stacji, aby zmniejszyć obciążenie związane z transmisją danych. Dzięki integracji technologii rozpoznawania obrazu opartej na sztucznej inteligencji (AI) i wykorzystaniu kamery całego nieba do wspomagania identyfikacji typów i objętości chmur, dokładność prognoz ultrakrótkoterminowych ulega dalszemu zwiększeniu.
4. Cyfrowy bliźniak i wirtualna elektrownia: Dane ze stacji meteorologicznej, jako precyzyjne dane wejściowe ze świata fizycznego, stanowią podstawę modelu cyfrowego bliźniaka elektrowni fotowoltaicznej, umożliwiając symulację wytwarzania energii, przewidywanie awarii oraz optymalizację strategii eksploatacji i konserwacji w przestrzeni wirtualnej.
IV. Przypadki zastosowań i kwantyfikacja wartości
Elektrownia fotowoltaiczna o mocy 100 MW zlokalizowana na trudnym terenie górzystym, po wdrożeniu sieci mikromonitoringu meteorologicznego składającej się z sześciu podstacji, osiągnęła:
Dokładność krótkoterminowych prognoz zużycia energii wzrosła o około 5%, co pozwoliło znacząco zmniejszyć kary za ocenę sieci.
Dzięki inteligentnemu czyszczeniu bazującemu na danych meteorologicznych, roczne koszty sprzątania zmniejszają się o 15%, a straty energii spowodowane plamami maleją o ponad 2%.
Podczas silnej pogody konwekcyjnej, tryb ochrony przed wiatrem został aktywowany dwie godziny wcześniej, w oparciu o ostrzeżenie o silnym wietrze, co zapobiegło ewentualnym uszkodzeniom podpory. Szacuje się, że straty zostały zredukowane o kilka milionów juanów.
Podsumowanie: Od „zarabiania na naturze” do „działania w zgodzie z naturą”
Zastosowanie automatycznych stacji meteorologicznych oznacza przejście od polegania na doświadczeniu i rozległym zarządzaniu do nowej ery naukowego, wyrafinowanego i inteligentnego zarządzania opartego na danych. Umożliwia to elektrowniom fotowoltaicznym nie tylko „widzieć” światło słoneczne, ale także „rozumieć” pogodę, maksymalizując w ten sposób wartość każdego promienia słonecznego i zwiększając przychody z wytwarzania energii oraz bezpieczeństwo aktywów w całym cyklu życia. Wraz ze wzrostem znaczenia energii fotowoltaicznej w globalnej transformacji energetycznej, strategiczna pozycja automatycznej stacji meteorologicznej, pełniącej rolę jej „inteligentnego oka”, będzie zyskiwać na znaczeniu.
Aby uzyskać więcej informacji o stacjach pogodowych,
prosimy o kontakt z Honde Technology Co., LTD.
WhatsApp: +86-15210548582
Email: info@hondetech.com
Strona internetowa firmy:www.hondetechco.com
Czas publikacji: 17-12-2025