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基于海量数据的光伏电站关键技术研究和应用案例
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p9.itc.cn/images01/20230810/bd4646735692403cad647ffabee6eec0.png width="230"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/710536792_121740950 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''基于海量数据的光伏电站关键技术研究和应用案例'''光伏发电产业是我国新能源发展战略的重要组成部分,[[光伏发电]]<ref>[https://www.sohu.com/a/591909330_99901597 关于光伏发电,你了解多少呢?],搜狐,2022-10-11</ref>呈现“点多面广”高速发展态势。 ==一、背景== 截至2018年底,中国[[光伏发电]]累计安装容量达到174.63GW,中国已成为全球最大的光伏制造国和应用国。光伏电站作为光伏发电产业链中最核心的应用载体,具有分布区域广、产业链条主体众多、涉及的数据<ref>[https://www.sohu.com/a/479663880_114819 数据的来源以及数据是什么?],搜狐,2021-07-26 </ref>规模庞大等显著特征,在[[规划]]、建设至运营各阶段存在一系列问题,严重制约了光伏产业的健康有序发展。主要问题有: 1)海量光伏发电数据中存在大量的缺失、[[错误]]、虚假数据,缺失率大于10%,太阳辐射测点缺乏,气象部门县级以上监测点覆盖率<30%, 严重影响电站运行监测、预测及评估的准确性,短期光伏功率预测水平为85%左右。 2)光伏能量密度低、组件分布区域广、电站需要巡检的[[面积]]大,通常光伏电站的运维人员较少, 对设备故障和隐患的判断主要依靠人工,平均故障修复时间>24小时,运维水平相对较低。 3)国内外光伏电站中长期发电量评估准确度平均在80%左右,光伏电站的评估发电量与实际发电量存在较大差异,导致政府、发电企业、电网企业对光伏项目的评估和规划难,导致[[金融]]系统对光伏产业的投融资难。 4)全国与光伏发电相关的信息[[系统]]林立,跨不同主体的数据无法高效共享,缺乏贯穿光伏电站规划、投资、建设、运维等全寿命周期业务的数据平台。 针对以上问题,以多源海量数据融合集成为基础,进行基于海量数据的光伏电站关键技术研究的[[研究]],搭建“互联网+光伏”互动信息平台,以保障我国光伏产业的健康有序发展。 ==二、应用案例== ===1、项目概述=== 在国家科技支撑计划等支持下,在光伏电站监测预测,光伏电站智能运维,光伏电站多维评估等方面实现技术突破和创新,创新研制了太阳能发电信息交互终端和光伏组件[[功率]]优化器。首创了“互联网+光伏”互动信息平台,包括:“国家光伏发电公共数据监测平台”、“光伏电站功率预测系统”、“光伏电站智能运维系统”和“光e宝公共信息服务系统”。 本技术成果广泛应用于发电[[企业]]、电站建设方、设备厂商、电网公司、金融机构和政府六大主体, 在国家“光伏领跑者计划”35个项目中全面应用,截至目前已完成山西大同、山东新泰、江苏泗洪等光伏领跑者基地项目共5GW容量电站接入,在大同国家“光伏领跑者计划”项目中,将大同区域数据监测覆盖范围提升至98%,就地解决了数据质量问题,无缺失数据、数据准确率99%;该技术为[[青海省]]建设了离网光伏电站远程集中监控和运维系统,管理青海省内全部离网光伏电站,实现了光伏电站现场无人值守,运检次数减少66.7%,运维人员现场工作量减少50%以上,累计节支成本约5000 万元,为解决无电、贫困地区用电提供了关键技术支撑。 应用范围覆盖北美、[[日本]]、非洲等10余国,以及国内20余省市,国内电站接入总容量达11.8GW。依托平台针对接入的光伏电站开展了太阳能数据监测质量评价、电站发电性能评估、关键发电设备性能对标、并网电能质量检测等业务,为当地[[政府]]、电网公司、电站业主、金融机构等主体开展新能源布局规划、设备选型、调度管理、投融资等提供了有力的数据支撑和技术手段。 ===2、主要效益=== ====1)经济效益==== 累计[[销售]]额9.04亿元,利润1.99亿元;电站每年提升光伏发电能力约7200万千瓦时,节约标准煤6090万吨;撮合光伏投融资项目55项,总规模4.23亿元,为中小企业节约融资成本约3200万元。 ====2)社会效益==== 建设了“平台型、共享性”光伏产业公共服务平台,汇聚产业六大社会主体,带动了光伏产业链上下游共同发展,构建了共建共治共赢的光伏产业互联网生态圈,助力国网公司打造“三型两网”[[企业]];助推“[[一带一路]]”国家战略的实施,推进世界一流能源互联网企业建设;从能源使用效率,节能减排、光伏产业发展和优化产业布局四个方面响应国家能源发展战略,加快推动了我国能源变革。 ==三、技术要点== ===1、关键技术描述=== ====1)基于奇异值分解的实测数据与数值模拟数据耦合分析修正模型==== 可使太阳辐射监测数据覆盖率90%。光伏运行数据覆盖率可达100%,准确率>95%。研发了太阳能发电[[信息]]智能交互终端,解决了光伏数据监测质量差、测点覆盖范围低等问题,可将系统海量数据分析效率提高20%以上。提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的光伏功率预测方法,解决了海量样本数据训练效率低的问题,可使光伏日前功率预测精度达到91%以上。 ====2)基于稀疏深度信念网络和强化学习方法的光伏电站故障智能诊断技术==== 实现了发电设备故障精准诊断定位,提升了5%~7%的设备效率衰减识别率。[[创新]]研制了组件级 MPPT 的光伏组件功率优化器,解决了光伏组串的串并联失配问题,有效提高了5%~10%的发电效率。 ====3)基于代表性气象年月的光伏资源评估技术==== 解决了长期太阳辐射数据波动性和随机性难以精准刻画的问题,发明了计及光资源年际波动与发电设备性能衰退的光伏电站长期发电量评估技术,实现了光伏电站全[[寿命]]周期年发电量精确评估,可将5年发电量评估准确度提高到94%以上。 ====4)基于混合云技术的信息架构==== 实现TB级海量异构多源[[数据]]安全接入,构建了基于微服务技术的光伏数据中台,首创了“互联网+光伏”互动信息平台,支撑了贯穿电站全寿命周期各业务主体的数据服务,促进了各主体间高效互动 ===2、自主知识产权的设备、技术、产品、软件等=== 共授权[[专利]]10件,其中发明专利10件。 ==四、应用前景== 同当前国内外同类技术相比,该技术在太阳辐射数据监测质量、光伏电站运行数据质量、短期光伏功率预测精度、平均故障修复时间、光伏电站系统发电效率、中长期发电量评估准确度(5年)、平台功能及跨主体协作能力等方面,均处于领先地位。双碳目标下我国光伏应用市场将大规模扩张,以多源海量数据融合集成为基础搭建“[[互联网]]+光伏”互动信息平台可提高我国光伏系统预测精度及运维能力,进而提高发电性能与电网友好性,促进我国光伏市场健康有序发展。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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基于海量数据的光伏电站关键技术研究和应用案例
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