光伏项目业主——无人机还是测量？

从长远来看，工厂所有者需要投资重组器监控设备或支付更多维护费用。如图所示，串级监测传感器直接放置在整个阵列的汇流箱中。

无人机和人工智能已经引起了许多行业的企业和客户的关注。在西班牙，Ingeteam 的服务部门尝试将两者结合使用，以进一步降低监控和维护成本。但即使采用这些新颖的方法，似乎也无法绕过监控粒度。

此前，当串式逆变器和模块级电力电子设备制造商试图指出其各自产品的优势时，就出现了这种讨论。然而，在集中式逆变器和串式逆变器之间，这种争论似乎并没有发生。原因要么是缺乏相关性，要么是两者的市场足够大。

Ingeteam 与位于 Ciudad Real 市的卡斯蒂利亚-拉曼查大学一起，为无人机配备了热像仪，以检测太阳能项目中的热点和其他温度异常。然后使用专有算法分析无人机飞行的热成像视频，并与来自逆变器的 SCADA 数据进行匹配。

去，项目业主必须投入大量资金来捕捉热成像图像，但现在可以使用无人机来解决这个问题。“但是你 [仍然] 必须评估图像，这会花费很多时间，”Ingeteam 服务部门的研发经理 Antonio Fernandez-Diez 告诉光伏杂志。他补充说，当前的挑战是逆变器缺乏数据粒度。

在第一次试验中，该团队在一个使用中央逆变器的项目中尝试了该技术。第二项试验将深入了解基于组串逆变器的项目是否可以提供更高的数据粒度并改进故障检测。

分解故障

太阳能发电厂完全暴露在自然环境中，与任何其他类型的技术一样，偶尔会出现故障是不可避免的。烧毁的旁路二极管是一个经典问题。虽然很容易认为大工厂的一个小二极管故障不会破坏银行，但现实可能会有所不同。假设烧毁的二极管需要几周时间来检测和修复，并导致仅 4% 的性能比损失，由于收入损失以及故障排除和维修成本，5 MW 站点的损坏很容易超过 40,000 欧元.

性能比损失并不显着，因此检测故障并非易事。更高的粒度应该提供大大改进的故障检测、更快和更有针对性的修复，但组串逆变器不会自动提供更高的粒度。监控细节的水平取决于项目开发商投资额外电气测量设备的意愿。

“在监控领域，我们看到在 30 到 100 kW 及更高功率级的常用组串逆变器中，逆变器仅在 MPPT 级别而不是组串级别执行测量，”执行副总裁技术和运营的 Jonas Riexinger 说。监控服务提供商meteocontrol。但是，他补充说，这取决于制造商。组串式逆变器缺乏组串级监控并不奇怪，因为如今的型号已超过 300 kW 的额定功率，并且已经与几年前的集中式逆变器一样强大。

组串逆变器增长

多年来，串式逆变器已逐渐进入公用事业规模市场。这一发展也反映在组串逆变器供应商的新产品组合中，因为越来越多的制造商将 200 kW 和 300 kW 以上的组串逆变器推向市场。“我们见证了，尤其是在欧洲，与 10 年前相比，使用集中式逆变器的新项目很少，”Riexinger 说。

Fernandez-Diez 补充说，支持串式逆变器的经常被提出的论点之一是它们的低维修成本。但这仅适用于保修期内，研发经理说。服务人员可以更换故障单元。当然，损坏的中央逆变器需要维修，通常由制造商的员工进行。Fernandez-Diez 声称，保修期过后，组串式逆变器的维修成本高于集中式逆变器的服务。

默认情况下，逆变器(组串或中央逆变器)提供对关键指标的洞察，例如 IV 曲线和组串电流水平。这些指标可以帮助识别问题。但是根据模型，数据可能会受到限制，并且粒度可能处于最大功率点跟踪级别。为了获得更多细节，项目开发人员必须在汇流箱中安装额外的串级数据记录设备。一些项目开发人员过去省略了这一步。

软件解决方案

结合用于辐照、漫射光和温度的传感器，现代监控软件可以估计发电厂应该生产什么。然后，监控工程师或算法可以解释这种性能预期的偏差，以确定即将发生的故障类型。在字符串级别，还可以将两个相邻的字符串相互比较。如果性能存在偏差，则性能较低的字符串可能需要服务。

“我认为监控始终是资本支出和运营支出之间的平衡行为，”Riexinger 说。“这意味着可以选择节省监控设备的成本，但这会增加整体维护成本。”他补充说，当然，meteocontrol 拥有适用于任何类型工厂架构的解决方案，但从监控的角度来看，串级监控具有许多优势，可以确保产量。

尽管额定功率为 3 兆瓦或更多，但中央逆变器通常只有大约一到两个最大功率点跟踪输入。在监控方面，中央逆变器通常带有内置的，即所谓的区域监控。然后在 MPPT 电平上对每个输入通道进行测量。在此粒度下检测不到 5% 的性能比损失是一项艰巨的任务。大量的数据噪声会阻碍对监测数据的清晰解释。

云层、电缆长度、结构阴影和模块角度可能会影响串性能，从而更难在庞大的阵列中找到单个烧毁的旁路二极管。将放置在单个 MPPT 通道上的一批 24 个串的性能与另一个通道上的另一组 24 个串的性能进行比较，使得检测较小的故障变得复杂。

“例如，对于 MPPT 监控，10 个单独的字符串将由一个当前值表示。因此，如果仅在一个字符串中出现故障，则操作员不一定会得出结论，考虑到某个差异，手头存在问题。这累积起来会造成更大的损失，”里辛格说。

损失加起来

数据分析公司 Raycatch 对这种损失的含义提出了一些看法。今年早些时候，在一份白皮书中，该公司分析了 75 个站点的性能，包括 1.2 GW。平均而言，每个网站的表现都差了 5% 以上。在他们的调查结果中，Raycatch 还指出了几家使用汇流箱液位监测的工厂，这些工厂在汇流箱监测系统没有发出警报的情况下，会导致整条线被分离。据报道，假设平均电厂的容量为 16 兆瓦，平均每年的财务损失将达到 160,000 美元。

毫无疑问，串监控更适合检测阵列中的故障。并且，结合热成像无人机，Fernandez-Diez 解释说，他相信，但需要确认，组合数据在理论上更好。自 2020 年底以来，Ingeteam 和 Fernandez-Diez 一直寻求在逆变器选择的基础上建立任何监控功效改进。由于当前的研究项目将持续到 2023 年 9 月，因此该团队将不得不再等两年，他才能用可靠的数据支持他的主张。

成本和激励

O&M 解决方案的成本效率起着重要作用——最好的方法并不总是车队所有者最想要的方法。在比较具有不同融资和薪酬模型的市场中的监控方法时，一些事情变得明显。

例如，在美国，复合器监控比串级监控更为普遍。“当然，价格压力很大，”里辛格说。“在美国，公用事业规模太阳能发电厂的预期折旧不到十年。另一方面，在德国，项目获得 20 年的上网电价。”因此，德国工厂所有者受到不同的激励，因此主要使用串监控。

维护决策

项目所有者可能并不总是希望立即修复仅导致最小性能比损失的故障部件。在超过 100 兆瓦的站点派遣上门服务人员更换一些性能不佳的模块可能比等待在下一次预定服务时修复模块的成本更高。Ingeteam 的一项研究目标是创建一个系统，该系统可以就需要修复的内容和时间提供明确的建议。

“我们不仅混合了来自热成像图像和 SCADA 记录的数据，还混合了能源价格等外部信息，以及来自维护干预的 Ingeteam 专有数据”Fernandez-Diez 解释说。然后，监控系统可以计算出修复问题最有利可图的时刻，以及干预的成本。他说，与其他无人机和基于算法的解决方案相比，这是一个决定性的优势。

同样，为了提供这种洞察力，研发经理和他的团队发现更高的监控粒度是必不可少的。“我们正在寻找的是将面板上的缺陷与来自逆变器的数据相关联，”他说。“使用集中式逆变器，在如此大的容量下，缺陷变得相当稀薄。”

虽然 Fernandez-Diez 和他的团队专注于分析逆变器和无人机收集的数据，但无人机也可以收集其他类型的数据。例如，在无人机上增加一个电致发光摄像头，可以进一步改进故障检测算法。“我们还没有完成 EL，但这在我的待办事项清单上，”他说。“这是一项不断发展的技术，而且有些技术已经发展了很多。”