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中国光伏十年复盘:多少电站已近中年?

编者按: 当中国第一批光伏电站已经到了需要保温杯泡枸杞的“中年”,如何避免“油腻不堪”? 中国光伏十年复盘:多少电站已近中年 从 2009 年敦煌特许权招标到现在已经过去十年,以电站寿命 25 年计算,中国第一批光伏电…

编者按:

当中国第一批光伏电站已经到了需要保温杯泡枸杞的“中年”,如何避免“油腻不堪”?

中国光伏十年复盘:多少电站已近中年

从 2009 年敦煌特许权招标到现在已经过去十年,以电站寿命 25 年计算,中国第一批光伏电站已经到了需要保温杯泡枸杞的“中年”,但光伏电站的“养生”,却不应该从中年做起。

而从 2013 年中国正式出台上网标杆电价,也已过了 5 年时间。这五年中的电站,由于各种问题带来的电站损失以及售后问题频发。

全球领先的权威第三方机构莱茵 TUV 耗费大量时间和精力测试了 12GW 的光伏电站,他们发现其中 30%(3.6GW)存在较严重的缺陷,其中约 50% 即 1.8GW 归因于组件故障。按这个比例计算,截止 2018 年中国建成的 174.63GW 光伏电站中,有超过 24GW 存在或大或小问题的光伏组件。

这让人不禁提出疑问:此前电站投资的财务模型中,光伏电站发电量每年只有 1-2% 的衰减是否是个伪命题?

笔者并不想把中国光伏电站冠以劣质的标签,虽然确实存在一些质量或者运维的问题,但组件在生产、运输、安装,以及 25年的运维过程中,出现一些小毛病是大概率事件。即使被认为是品质代表的欧洲,每年更换的组件数量也在 5GW 左右,这其中除了更换组件之外,还有做超配平滑发电曲线和提高单位面积发电量的因素在内。

真正的解决办法,是尽快找出这 24GW 的故障组件,排除故障。对另外 24GW 的其它故障进行整改或零部件更换。

174GW 的光伏电站,以 270W 组件折算,差不多有 6.3 亿块组件。运营 3GW 光伏电站的青岛萨纳斯总经理耿文强告诉笔者,目前 20MW 光伏电站需要 5 个运维人员,200MW 需要 14 人,萨纳斯运维人员约在 400 人,按此比例粗略计算,行业内运维人员约有 2 万余人,每人平均要负责 3 万块组件,如果不采用智能手段,这是一个天量。

一位资深的一线运维人员向笔者介绍:组件常见故障分为“遮挡、失效、玻璃爆、热斑”四大类。

1、组件遮挡:由灰尘和周围存在遮挡物产生,长期灰尘遮挡会腐蚀电池片和玻璃,同时导致组件热斑及二极管循环导通;

2、组件失效:主要是由于组件接线盒故障导致组件完全无输出,导致正常组串发电量因并联失配而损失;组串电流持续通过接线盒会使接线盒温度过高,长期存在安全隐患;

3、组件玻璃爆破:组件在搬运过程中受到严重外力碰撞造成玻璃爆破,也有因为玻璃原材有杂质出现原材自爆;导致组件功率失效或出现漏电危险事故;

4、组件热斑:热斑导致组件功率衰减失效或者直接导致组件烧毁报废;肉眼无法准确判断,需要借助仪器或通过异物遮挡判断。

业界对光伏电站一般都采用抽检的方式来查处上述问题,但10MW 电站,即使按照 0.1% 抽检率,也需要不菲的费用。而且由于抽检率低,对电站的评估不全面;其次,测试需要带上相应的测试设备,把组串拆下来,效率比较低。此外当前普遍采用比较输出功率、开路电压、短路电流、工作电压、工作电流大小的方法识别组件故障,故障识别率低且容易导致误判。总的来说,传统的巡检方式费时费力、效率低成本高,给业主的精细化运维带来了非常大的困难。而且光伏电站场景非常复杂 , 除了平坦的陆地外 , 在山地、屋顶、水面上皆有应用,从而导致上站非常困难,检测成本非常高等现实问题。

同时笔者也找来了一份华为公布的数据,他们用 IV 曲线智能诊断系统,为黄河水电检测了 60MW、10442 个组串,发现128 串故障组串,故障率 1.22%,发电量损失 4%-6%。

这些故障如果不排除,25 年里将给电站减少 500 多万的收益,甚至随着故障累计,损失会逐步加大。

而 从 问 题 组 件 可 以 看 出, 大 部 分 是 二 极 管 故 障, 占 到91.4%。这些问题有些是因为生产质量问题,有些是因为施工不当造成,更多的则是因为后端管理工作不到位引起的。

随着中国光伏制造越来越成熟,多场景设计与施工技术的完善,以及越来越多的光伏熟练工人,制造和施工的问题都在逐步好转,而因为电站管理产生的损失,却常得不到重视。

一个原因是电站的管理成效和损失都几乎是隐形的,在电站没有做到数据化的时代,这些问题很难暴露出来;另外一个难点 在于如何把“运维 .TXT”变成“EXE”可执行程序,知难行易。

中国运维发展史

“如果当时火星探索者能够想到防沙,或许就不会再次失联。”朱海东,安轩自动化副总经理,从 2018 年再度失联的火星探测器机遇号谈起,阐述光伏运维的重要性。机遇号在 2018年 6 月遭遇到了席卷火星的沙尘暴,与美国宇航局失去联系。NASA 认为是由于机遇号的光伏板被遮挡,发电能力下降,无法获得足够电力来维持它的运转。

光伏电站建设周期一般三个月到半年,但却要使用 25 年,时间比 2:98,所以对于一座电站来说,既不能“先天不足”,也不能“后天失养”。

虽然越来越多的企业开始关注运维,但重视程度、运维技术、手段、思路仍然是个渐进的过程。

欧洲发展光伏比较早,因此对运维也更加关注。随着 2013年后,国内光伏电站逐步增多,光伏运维也开始兴起。

2014 年开始,黄河水电与华为开始推行智能光伏概念,其中除了应用组串逆变器提升电站整体效率的同时,也将行业带入了运维 2.0 时代。业内通过集控中心来远程管理,保证电站的良好运行。

这阶段,光伏电站的管理运维向两个方向发展:

首先是电站开启数字化经营之路,向精细化管理迈进;

另外是降低成本和减少人工,目标直指“无人值守”的少人值守模式,还包括通过运维总部的专家意见对现场进行快速故障排查,提高运维效率。

但在这个阶段,电站的远程管理、数字化引导成为了很多厂家的共识,“降本增效的运维服务在高科技面前是可行的,而且一定是趋势。”通过海量的数据结合厂家对设备智能化的升级,搭配标准化的运维管理思想接入智能运营平台,实现线上线下互联,保证发电、管理和运行过程的透明。

运维技术飞速发展,但商业模式却在不断退化,持有超过300MW 的光伏电站,企业就几乎都会选择自己成立运维公司,因此,运维水平是参差不齐的。实际上部分企业仍然是用 ” 高科技 ” 的方式——擦板子。

电站投资企业和运维公司也建立了故障库,希望用大数据来判定现场到底出了什么故障,以便带着解决方案进场。

那么问题来了,更大量的数据怎么拿到?如何判断电站故障在哪里?此外,我们注意到,光伏电站大多地处环境恶劣的废地、沙漠、戈壁、荒山等处,运维人员甚至“运维”自身的生活都有挑战,又如何助他们尽量减少工作量?

数字化电站的最后几块拼图IV 曲线检测、自动清洗、自动安装

步入 2019 年,行业都在呼吁更智能的电站运维方式,产业内领军企业正在推动各项技术,补齐智能电站的剩余几块拼图:以华为等企业为代表推广的 IV 智能诊断来解决由于组串数量众多组件难以找到故障,巡检难的问题;以安轩机器人等企业为代表推出的地面电站和工商业屋顶的 AI 机器人清洗方案;以及现在有企业正在研发的自动化安装。

IV 曲线组串智能诊断技术是国家电投黄河水电希望解决当前传统巡检方式的痛点,与华为公司联合开发的。以逆变器输出 IV曲线为基础,在管理系统上部署算法,同步进行数据分析、模式识别,实现电站级的组串全扫描,识别组串中存在的组件故障“隐患”,并率先在黄河水电的项目实践,效果显著。

根据黄河水电发布的资料:通过智能光伏管理系统和智能光伏控制器,可以在线、全量高精度检测每个组串,并达到专业户外 IV 测试仪器精度;完成一个子阵的扫描、数据分析及故障报告生成仅需约 10-15 分钟,无需专业人员和设备上站,一键式远程操作,大量节省了检测强度,降低了电站对测试人员的需求以及测试成本;组串内部的组件故障,通过组串智能诊断实现预警,同时可进行电站健康状况的综合评估,实现问题的主动发现和预防性维护。该技术诊断精度和诊断效果已经得到了 TUV 的认证,而且也是目前唯一获得 TUV 认证并且具有大规模商用实践的技术。

在黄河水电的龙羊峡电站 9 区 38 号子阵,采用 IV 诊断技术,即刻发现了 8 块故障组件,占比为子阵组件总数的 0.17% 。但是按照原黄河水电公司 0.3% 的抽样率,在该子阵中能够抽样到故障组件的概率仅为 2.4%,即有 97.6% 的概率抽样不到故障组件。

另外传统的专业仪器只会测试,并不具备专业分析能力。而智能 IV 检测技术,不仅能实现每个组串的扫描测试,而且能迅速评估组串健康状态,输出故障报告,并给予前瞻性维护建议,做到“带着解决方案进场”。

上文中的那位一线运维人员告诉笔者,使用智能 IV 诊断技术, 可以检测超过 14 种异常类型,智能分析 IV 曲线数据,自动识别组串问题根因,并提供组串诊断报告。而且一键启动,无需专业设备,无需人员现场操作在线扫描所有组串 IV 曲线,单子阵诊断启动到报告生成只需 15min,整个过程对发电量损失几乎没有。

在黄河 – 华为的方案成熟后,这套系统目前在业内应用了3GW。其它几家同类企业也看到这项技术的优势,也已推出相似的解决方案,光伏电站智能化可谓大势所趋。

同时新的 AI 机器人清洗方案也被业内一些企业推出,并正在进行可靠性测试。通过清洗机器人不仅能够减少人工成本、提高清洗效果,还可以减少电站意外对于人员造成的伤害;同时由于采用机器人技术,人工在作业过程中踩坏组件,导致组件隐裂等情况也大大减少,给组件提供了良好的外部工作环境。在难以运维的工商业分布式项目中,清洗机器人可以提高平均 10% 的发电量,同时在大型地面电站中,可以提高平均 7% 的发电量。

这也给电站带来新的计算模型,提升 10% 发电量,对业主增加的收益远超过 10%,或者也可以视作节约 10% 的投资成本。不论对于存量电站还是新建的平价电站,每瓦投入 0.1 元,10 年内每年至少多收入 10%,在光伏系统中高于任何一个设备的投资收益率。同时利用机器人技术可以更有效地保障电站的发电量和收益率,10% 的提升发电量在平价时代,机器人会变成光伏电站的标配,以后电站清扫也会实现无人化,这样光伏电站的收益模型也会更加准确和可控。

IV 曲线扫描和自动清扫的发展,正在逐步补齐电站智能化的最后几块拼图。而随着自动安装技术发展,山地、池塘等复杂地形施工也将得到更高效、更高质量的解决方案,可以做到从电站的设计建设、运维的全周期自动化,届时,光伏电站才真正做到数据化、智能化。

电站的数字化趋势是光伏产业的共识,实现起来也是一个复杂的过程,需要光伏整个生命周期各类型厂家的联动。运维公司通过数字化的手段来驱动运维的管理,使运维模式发生的变化。比如大家说的少人值守,现在电站的哪些工作,是能够交给后台数字来管理的,而不需要每天跑现场。在电站提效方面,设备自身智能化、组件污染带来的困扰,数字的积累可以驱动设备厂家更好的出具解决方案以及对于解决方案的验证。但里面还需要注意一个最重要的问题,即所有的数字化的实现不仅仅在电站的前端,数字化电站的落地,为了更好的服务于电站后期的 20 年,需要充分结合企业的运维模式及思想的变化,才能真正达到降本增效。

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作者: 阳光小编

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