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影响光伏系统输出功率的因素有很多,如观测点、 大气状况、天空中的云量、光伏组件灰尘遮挡等,这些 因素决定了光伏组件接收到的辐射量, 进而影响光伏 组件的输出功率[8~10]。 同时,即使在已知辐射量的情况 下,其输出功率也不是一个确定值,也会受到温度、湿 度等因素的影响而变化。 为了对光伏组件衰减效率进 行评估, 本项目研究根据各光伏组件的出力与环境因 素的关系,利用光伏电站的历史运行数据,建立相关影 响因子**系统, **系统通过对数据的横向和纵向 比较,得出组件衰减效率,对组件厂家的产品质量提供 考核依据,并综合考虑其他因素,为是否开展清洗工作提供判断的依据。 上述功能的实现主要通过以下几部 分去完成。江西双动力双盘光伏清洗机款式哪家好,欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。舟山自动光伏清洗机服务电话
此设备通过多根不同规格碳纤维连接,作业员可根据自身操作习惯或作业场景自行选用伸缩杆长度,可选范围为2米至7米;清洗机盘刷采用特殊工程塑料制作,能承受强度度冲击力而不会损坏,镶嵌在其表面的刷毛采用了纳米微孔材料,在不磨损光伏表面的前提下又极大的提高了工作效力。用户视其刷毛损耗程度实时更换刷盘;此清洗设备可实现一人操作,为提升工作效率,可配备一人整理进水管及检测高压水泵运行情况,操作员与协助人员可用对讲机实现实时联系;为安全及提高清洗效率,屋顶上建议两人一起作业,各自操作一台清洗机,提升清洗效率的同时,还能相互照应,地面配备一人看管高压泵。温州水动力光伏清洗机供应衢州双动力双盘光伏清洗机款式哪家好,欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。
1.3 组件清洗与否评估 计算由于灰尘所导致的功率的减少值, 为智能维 护中智能清洗**提供参考依据。 选取某个清洗有效时间TN内的数据, 可取该TN内 数据字段中的辐照度的平均值作为参照辐照度, 该TN 内数据字段中的温度值的平均值作为参照温度值。即: Gref= × Gi TN×60Ts1 (3) 式中 Gref —参照辐照度; Tref —参照温度, Gref= N× Ti TN×60Ts1 (4) 计算该TN内数据率参数的相对参照辐照度 Gref、参照温度Tref的参照功率P。 对于该TN内的所有数据, 选取辐照度与Gref差值的 值小于εG, 并且温度与Tref的差值的值小于εp 的所有功率值Pm,取其平均值作为参照功率P,其中εG、 εP设置遵循以下原则: (1) εG、εP尽可能的小,不应超过一定限值εM,εM可 以根据需要进行选取。 (2) εG、εP选取应该尽量使Pm存在,若Pm不存在,重新优化算法,选取新的Gref、Tref。 接下来选取该清洗有效时间与下一清洗有效时间 之间的数据,进行计算。由于计算时间区间介于两次清 洗有效时间之间, 因此可以不考虑产品质量性能下降 对功率损失的影响。 ΔP=P-(Pt+(Gt-Gref)×Gjα-(Tt-Tref)×Tjβ) (5) 式中 Pt —设某一时间点t时刻采样数据率值; Gt —辐照度; Tt —温度; ΔP —由于灰尘导致的功率损失。
清洗有效时间之外所采样数据。一般情况下,为了能够 更多的记录清洗有效时间内数据,取Ts1<Ts2,TN可以根 据实际需要进行选择。 建立完成相关影响因子**系统数据库后, 需对 其各个参数字段进行训练优化,如Giα、Giβ、Gjα、Gjβ。 (1)对Giα、Tiβ训练优化 采用清洗有效时间TN内的数据作为训练数据,每 次对光伏组件进行清洗后, 都需要对其再次进行训练 优化。 按照下面公式对Giα、Giβ进行优化。 Pi+2-Pi=(Gi+2-Gi)×G(i+2)α-(Ti+2-Ti)×T(i+2)β (1) Pi+2-Pi+1=(Gi+2-Gi+1)×G(i+2)α-(Ti+2-Ti+1)×T(i+2)β (2) 式中 T1,Ti+1,Ti+2-TN内的数据任意三个相邻时间点内 数据。 (2)对Gjα、Tjβ训练优化 采用M小时这段时间的数据作为训练数据, 一般 情况下可以取M=N。 训练优化方法与(1)中方法类似, 这里不再赘述。南京半自动光伏清洗机售后服务哪家好,欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。
前两种方案对水资源、电厂内部施工条件或道路条件有较高要求,第三种方案则成本较高且对降水量有较高要求。由于我国西部地区属于干旱少雨、风沙频发的自然环境,因此以上三种方案均不适用于我国西部大型光伏电站。目前我国西部大型光伏电站一般采用人工清洗法,劳动强度大,工作效率低,无法满足大型光伏电厂对光伏组件的清洗要求,且清洗成本较高。
市场上常见自动清洗机一般应用于地面卫生清扫和玻璃擦洗。地面卫生自动清扫机只能在水平地面上移动,并清扫地面上的灰尘和体积较小的垃圾; 玻璃自动清洗机,可在竖直玻璃面上自由移动,并在移动过程中完成对玻璃的擦洗任务。 衢州光伏清洗机售后服务哪家好,欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。台州光伏清洗机
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2.4环境湿度的影响湿度是固体颗粒粘附的必要前提条件汹1,是影响光伏面板(尤其是设置在城镇等人类活动频繁区域的面板)积灰的一种重要因素。在大气和灰尘组成的低浓度气固两相流中,灰尘颗粒分布比较均匀,集中程度较低。在这样的条件下,较高体积分数的水分(即较大的环境湿度)有助于局部粘附的形成;并且,灰尘经水分的浸润将增大表面张力,更易于粘结沉积沏]。HaiJiang等进行室内实验时使用空调系统对环境温度和湿度进行控制,使湿度保持在RH=60%。一般而言,环境湿度因气候、天气等因素而变化,不具有均一性和可控性,故而多数文献并未提及进行光伏面板积灰相关研究时的环境湿度因素及其详细数据。舟山自动光伏清洗机服务电话
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