फोटोवोल्टिक पावर प्लांट प्रदर्शन विश्लेषण और मूल्यांकन: अधिकांश पीवी विद्युत संयंत्रों के संचालन और रखरखाव हानि कमियां हैं

हम कैमरे पर तेजी से निकालने और फिल्मों और टीवी शो के संदिग्धों को लॉक करने के लिए "चेहरे की पहचान" प्रौद्योगिकी के पीछे कोई अजनबी नहीं हैं, न केवल श्रम इनपुट लागत में कमी और दक्षता में सुधार, मान्यता प्रौद्योगिकी धीरे-धीरे परिपक्व हो रही है, इसके आवेदन के दायरे को व्यापक और चौड़ा हो रहा है।

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पीवी पावर स्टेशन के मालिकों के लिए, यदि पावर स्टेशन प्रदर्शन की पहचान भी कर सकता है, जैसे कि बड़ी बिजली संयंत्रों से दोषपूर्ण घटकों या इनवर्टरों को स्थानांतरित करने और बिजली उत्पादन पर बड़ी प्रभावशाली जानकारी हासिल करने के लिए बुद्धिमानता से बड़े डेटा विश्लेषण के जरिए बिजली संयंत्रों के संचालन का विश्लेषण किया जा रहा है। , और सुधार के कार्यान्वयन के लिए विशिष्ट सिफारिशें देंगी, जो अधिक बिजली स्टेशन के लाभ पाने के लिए निस्संदेह बिजली संयंत्र के संचालन और रखरखाव की दक्षता और मूल्य में काफी वृद्धि करेगा।

1 9, 2018 को, प्रोस्परस एनर्जी अपोलो फोटोवोल्टेइक कं, लिमिटेड ने एक फोटोवोल्टिक पावर प्लांट प्रदर्शन मूल्यांकन और मूल्यांकन उत्पाद - अपोलो एनसाइट की घोषणा की। यह समझा जाता है कि यह चीन में पहले बड़े पैमाने पर बिजली संयंत्र के प्रदर्शन मूल्यांकन उत्पाद है, जो डेटा विश्लेषण के माध्यम से बिजली संयंत्रों के बुद्धिमान संचालन और रखरखाव को संचालित करता है, और यूएस पीवी नवाचार केंद्र के साथ वर्षों के अनुभव को एकीकृत करता है।

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वे पूरी तरह से स्वचालित पावर प्लांट हानि उच्च सटीकता एल्गोरिथ्म के लिए उद्योग में कुछ टीमों में से एक हैं। कुछ विशेषज्ञों ने संयुक्त राज्य अमेरिका, संयुक्त राज्य अमेरिका के सनपावर, प्रथम सौर और अन्य में राष्ट्रीय अक्षय ऊर्जा प्रयोगशाला में काम किया है।

एक निगरानी प्रणाली है, लेकिन डेटा का उपयोग नहीं करेगा?

चीन की पीवी बिजली संयंत्रों की संचयी स्थापित क्षमता साल दर साल बढ़ रही है, और अब कुल बिजली स्थापित क्षमता के लगभग 10% के लिए, 130 गीगावॉट से अधिक हो गया है। फोटोवोल्टिक पावर प्लांट के संचालन और रखरखाव सेवाओं के तेजी से विकास के पीछे एक प्रमुख मुद्दा बन गया है, जो एक ट्रिलियन स्तर के बाजार है, एक ही समय में सैकड़ों बिजली संयंत्रों को कैसे संचालित किया जाए?

बड़ी संख्या में बिखरे हुए विद्युत संयंत्रों को प्रभावी रूप से संचालित करने के लिए, मुख्यधारा फोटोवोल्टेइक पावर प्लांट निवेशक, मालिक लगभग सभी निगरानी सॉफ्टवेयर के एक सेट से सुसज्जित हैं। हालांकि, बिजली स्टेशन डेटा ट्रांसमिट करने के लिए निगरानी प्रणाली विश्वसनीय है? क्या यह वास्तव में उपकरण के संचालन को प्रतिबिंबित कर सकता है? बिजली स्टेशन ऑपरेशन की वास्तविक स्थिति क्या है?

डेटा, द्रव्यमान डेटा संचरण, प्रबंधन और निष्कर्षण तक वास्तविक समय की निगरानी सॉफ्टवेयर की निगरानी? ऐसी बड़ी मात्रा में आंकड़े मानव लाइन के विश्लेषण से गुजरना मुश्किल है, ताकि बिजली उत्पादन में कमी और विद्युत उत्पादन में वृद्धि हो सके। दूसरी ओर, संचार और उपकरणों की गुणवत्ता के कारण, पीवी बिजली संयंत्रों की डाटा गुणवत्ता के साथ गंभीर समस्याएं हैं।

अनफिल्ड डेटा गंभीर रूप से डेटा विश्लेषण की प्रभावशीलता को प्रभावित कर सकता है, गलत निर्णय दे सकता है और मानव और भौतिक संसाधनों को बर्बाद कर सकता है। कई असफल सत्यापन के बाद, निगरानी प्रणाली द्वारा लाया गया बड़ा आंकड़ा निर्बाध प्रबंधन अलंकरण बन गया।

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बड़े डेटा का उपयोग कैसे करें? कुछ लोगों के विचार में, बुद्धिमान निगरानी बड़े डेटा का अच्छा उपयोग कर सकती है। हालांकि, इस स्तर पर, घरेलू पीवी विद्युत संयंत्रों के बुद्धिमान संचालन और रखरखाव की सटीकता और व्यावहारिकता की अक्सर आलोचना की जाती है। कुछ अपेक्षाकृत उन्नत बुद्धिमान निगरानी प्रणाली केवल डेटा के विशाल मात्रा के निष्कर्षण को हल कर सकते हैं। डेटा स्क्रीनिंग, विश्लेषण, बिजली संयंत्र के प्रदर्शन, ऑपरेटिंग स्थिति और समस्याओं की एक श्रृंखला की डेटा पहचान अभी भी हल नहीं की जा सकती।

वास्तव में, संयंत्र डेटा के प्रभावी विश्लेषण के लिए क्षेत्र में एक बहुत मजबूत सीमा है। विकसित देशों में, पीवी पौधों का नुकसान विघटन आम तौर पर प्रमुख प्रयोगशालाओं में वैज्ञानिकों द्वारा निरंतर शोध का विषय होता है। चीन में, प्रतिभाओं की कमी के कारण, कुशल विद्युत संयंत्र हानि अपघटन सेवाओं के साथ प्रथम-लाइन संचालन और रखरखाव कर्मियों को उपलब्ध कराने के लिए विशेष एजेंसियों की कमी भी है।

डेटा विश्लेषण सही संचालन और रखरखाव चलाता है

"पारंपरिक ऑफ लाइन श्रमबोधक संचालन और रखरखाव के तरीके पीवी विद्युत संयंत्रों के विकास के साथ नहीं रख सकते हैं और उच्च तकनीक वाले बड़े डेटा विश्लेषण तकनीकों के माध्यम से हमें बिजली संयंत्रों को अधिक कुशलतापूर्वक और वैज्ञानिक रूप से प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं।" पास्कल वेहरली, विजन अमेरिका इनोवेशन सेंटर में एल्गोरिथ्म लीडर ने कहा, एनएसईटी सौर विकसित करने का हमारा मुख्य विचार डेटा विश्लेषण के माध्यम से बिजली संयंत्रों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और सुझाव प्राप्त करने के लिए है, जो कि मालिकों या संचालन और रखरखाव टीमों की मदद करने के लिए सुधार किया जा सकता है पीढ़ी।

पारंपरिक निगरानी उत्पादों केवल स्टेशन स्तर पर केपीआई प्रदान करते हैं, जो समस्या के मूल कारण की पहचान नहीं कर सकते हैं, जिससे कई समस्याओं को मुश्किल पाया जा सकता है और यह आकलन नहीं कर सकता कि ऑपरेशन और रखरखाव टीम अच्छी तरह से कर रही है, क्योंकि इनमें से कुछ पीवी संयंत्र कई सालों से कम प्रदर्शन पर काम कर रहे हैं।

"हम कच्चे आंकड़ों के माध्यम से डेटा सफाई एल्गोरिथ्म के माध्यम से, हानि विश्लेषण एल्गोरिथ्म सहित, बिजली संयंत्रों की संभावित समस्याओं, विभिन्न नुकसान विश्लेषण की खोज करने के लिए, क्षमता के एल्गोरिथ्म का सृजन करने के बाद, स्वचालित रूप से संक्षेप, परिणामों का मूल्यांकन और बेहतर संचालन और रखरखाव प्रदान करते हैं राजस्व हानि के मामले में उच्च हानि के मुद्दों को प्राथमिकता देने के लिए सिफारिश की गई, जिससे कि मालिकों को अपनी बिजली उत्पादन में सुधार करने में सहायता मिल सके, जहां कच्चे आंकड़े, जो सभी सीधे उपलब्ध हैं, पास्कल वेहरली बताते हैं।

व्यावहारिक आपरेशन: सबसे अधिक लागत प्रभावी बिजली संयंत्र की सफाई करते समय?

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बड़े डेटा विश्लेषण का उद्देश्य समस्याओं की पहचान करने के लिए बिजली संयंत्रों के संचालन और प्रदर्शन का मूल्यांकन करना है, सुधार और मार्गदर्शन संचालन और रखरखाव के लिए सुझाव प्रदान करना है। कई संचालन और रखरखाव समस्याओं के बीच, बिजली स्टेशन रखरखाव एक आम समस्या है।

चीन में, धूल का बिजली स्टेशन पर काफी प्रभाव पड़ता है, जिसमें 30% तक की एक गंभीर शक्ति का नुकसान होता है। यदि लगातार सफाई, लागत बहुत अधिक है, अगर अपेक्षाकृत बड़ी वजह से साफ आवृत्ति हानि कम हो जाती है, तो कैसे वजन कम होता है? बिजली संयंत्र को साफ करने के लिए आपको सबसे अधिक लागत प्रभावी कैसे साफ करना है?

सबसे पहले, धूल प्रदूषण और भौतिक वातावरण धूल प्रदूषण विश्लेषण के क्षेत्रीय स्तर से निकटता से संबंधित हैं, विभिन्न क्षेत्रों को अलग तरह से व्यवहार करने की आवश्यकता है।

पास्कल ने कहा: "एन्सेट धूल के नुकसान का सही रूप से सटीक होगा, जो सफाई की आवश्यकता है, धूल संचय दर के क्षेत्रीय स्तर का स्वत: पता लगाने, धूल के नुकसान को ध्यान में रखते हुए और लागतों को साफ करने, इष्टतम सफाई रणनीति द्वारा क्षेत्र को निवेश पर अधिकतम लाभ। "

उदाहरण के तौर पर एक 6 एमडब्ल्यू छत वितरित बिजली स्टेशन लेना, दो प्रकार के अधिष्ठापन झुकाव, दो डिग्री का एक कम झुकाव, बीच में चिमनी के साथ 13 डिग्री का एक उच्च झुकाव, और पावर स्टेशन एक अधिक जटिल धूल प्रदूषण में है वातावरण।

इस संयंत्र के संचालन के आंकड़ों को प्राप्त करने के बाद, एनसइट ने डेटा को साफ किया और स्वचालित रूप से पता लगाया, और प्रत्येक पलटनेवाला से धूल के नुकसान को संकुचित किया। कम प्रदूषित क्षेत्र में धूल की कमी लगभग 0.3% / दिन होने का अनुमान था। भारी प्रदूषित क्षेत्रों और निम्न-कोण क्षेत्रों में तीन गुना तीन गुना हो गए हैं ताकि एन्साइट स्वचालित रूप से विभिन्न क्षेत्रों के लिए धूल एकत्रण दर का पता लगा सके।

लागत लाभ लाभ के आधार पर, धूल सफाई अनुकूलन रणनीति में अगला कदम, लागत-लाभ विश्लेषण का उपयोग, सिस्टम सुधार के लिए सुझाव देता है: कम झुकाव क्षेत्र, मासिक सफाई, उच्च झुकाव क्षेत्र के लिए 12 बार वार्षिक सफाई के लिए 6 बार वार्षिक सफाई की संख्या को नियमित रूप से सफाई की ज़रूरत नहीं है, इसलिए सफाई लागत का हिस्सा कम करने के लिए, दूसरी तरफ यह डेटा टीएमआई डेटा अधिग्रहण, वास्तविक विद्युत संयंत्र डेटा पर आधारित है, वास्तविक डेटा चलना का उपयोग जारी रखेगा, चलनात्मक रूप से इस एल्गोरिथम को पुनरावृति करना, अगली बार साफ करने के लिए सबसे अच्छा समय प्राप्त करें। पास्कल प्रदर्शन रोड

इन्वर्टर डाउनटाइम समस्या है

फोटोवोल्टिक बिजली उत्पादन प्रणाली के उपकरणों के एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में, बिजली उत्पादन क्षमता का पलटनेवाला बंद बहुत बड़ा है, तो क्यों इन्वर्टर डाउनटाइम? डाउनटाइम का कारण क्या है, कब तक डाउनटाइम? बंद करो नुकसान बहुत नुकसान होगा?

अपोलो एनएसइटइट डाउनटाइम, खोए गए समय और अधिक सहित, प्रत्येक उपकरण डाउनटाइम पर सूचनाओं को लॉग ऑन और पहचानती है, आपको अपने विकास के विभिन्न प्रकार के ग्राफिकल प्रस्तुतीकरण प्रदान करता है, यह विश्लेषण करता है कि यह नीचे क्यों है और एक क्लिक को रिपोर्टों के निर्यात की अनुमति दे रही है विशिष्ट मुद्दों का विशिष्ट विश्लेषण, डेटा को बोलने दें, जिससे बिजली उत्पादन क्षमता में वृद्धि, एक सक्रिय संचालन और रखरखाव व्यवस्था का निर्माण।

यह बताया गया है कि वर्तमान में, अपोलो एनसाइट को यूरोपीय और अमेरिकी बाजारों में व्यापक रूप से प्रोत्साहित और इस्तेमाल किया गया है, यह घरेलू जनता में पहली बार है, चीन गुआंग्डोंग परमाणु ऊर्जा, गुओदोओ, ट्रिना सोलर, स्काई ब्लू स्काई, सुइमिडा , झोंगकांग इलेक्ट्रिक, यिंग्ली निवेश, कला श्रीलंका, क्रिस्टल ऑस्ट्रेलिया, झेंहुआ हेवी इंडस्ट्रीज और कई अन्य पीवी बिजली संयंत्र के मालिकों की चिंता और ब्याज, अगले कदम पायलट परियोजना शुरू कर देंगे।

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