论文摘要
光伏电池板（电池板）积灰可降低透光率、引起热斑效应、腐蚀玻璃表面,实时监测积灰状态,及时清洗积灰将为光伏电站带来显著的经济效益。提出一种电池板积灰状态发电效率监测方法,构建电功率损失率随积灰时间变化的渐近型预测模型,并建立电池板积灰费用评估数学模型,以年累计电量损失费与清洗维护费之和最小化来确定最佳清洗周期。实例分析表明:蒙东地区50MW光伏电站积灰43天时电功率损失率达到15.32%,最佳清洗周期为20.3天,与当前现场固定清洗周期90天比较,将积灰经济损失由18.96万元·MW-1×a-1降至12.85万元·MW-1×a-1,占发电收益比例由15.3%降到10.4%;装机容量和年累计清洗时间对最佳清洗周期无显著影响,但并网电价越低、单位面积清洗费用越高时,最佳清洗周期越长。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵波,张姝伟,曹生现,王恭,许兆鹏,崔立业,李晓刚
关键词: 电池板积灰,状态监测,电功率损失率,预测模型,清洗周期,费用评估
来源: 中国电机工程学报 2019年14期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 东北电力大学自动化工程学院,吉林电力股份有限公司科技开发分公司
基金: 国家自然科学基金项目(51606035,61503072),吉林电力股份有限公司科学技术项目(JDGF-KJGS-2016-004)~~
分类号: TM615
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.172685
页码: 4205-4213
总页数: 9
文件大小: 804K
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