水清洁对光伏组件输出功率的影响

目前,水清洁仍然是光伏组件清洁的重要方式之一,而光伏组件表面的积灰及残留水珠都会对光伏组件的输出功率造成一定程度的影响,因此确定水清洁光伏组件所需的合理用水量及探究积水残留对光伏组件的影响具有重要意义。设计了2种光伏组件初始附着物不同的水清洁实验,通过观察实验现象及分析不同洒水量得出的光伏组件输出功率,结果表明：由于沙粒吸附性增强且受阻增大,表面湿润的光伏组件相对于表面干燥的光伏组件更容易沉积沙粒等遮挡物;雨水对光伏组件有遮挡效应并会加快光伏组件表面灰尘的沉积速度,进而影响光伏组件的输出功率;光伏组件输出功率大幅增长阶段对应的水量即为该光伏组件达到清洁目的所需的合理用水量,在清洗完毕后应擦除残余水滴。     

荒漠地区光伏组件表面积尘及清洁技术研究

以格尔木的荒漠地区为例,对其不同时期安装的光伏组件表面积尘进行取样,分析其成分及粒径分布等物理特性,并结合当地气象数据判明光伏组件表面积尘的主要来源。通过积尘颗粒的化学特性及清洁用水水质分析结果,发现传统清洁方式可能加速组件表面污染及损伤;进而提出采用自清洁防尘技术,以提高电站光伏组件的清洁效率,降低清洁成本,提升发电量,并通过电站运行监测数据验证了该技术的有效性与可行性。     

清洗参数对光伏组件表面压力影响的实验研究

为探究清洗参数对光伏组件表面压力及安全性的影响,搭建了水射流清洗光伏组件积灰实验台。通过实验研究了不同射流压力、清洗靶距及水射流入射角度下光伏组件表面压力的分布规律,并对清洗后光伏组件的安全性进行了定性分析。实验结果表明：在不同射流压力和清洗靶距下,光伏组件表面压力的分布趋势均呈“W”型,均存在2个压力“塌陷”区,且随光伏组件表面压力的增加,“W”型逐渐清晰;不同水射流入射角度下,光伏组件表面压力的分布并无明确规律;实验所选用的清洗参数不会对光伏组件的安全性产生影响。研究结果可为光伏电站在不同清洗环境下清洗参数的选择提供理论参考。     

光伏组件自动清洗系统的应用研究

针对积灰影响光伏组件发电量且现有光伏组件清洗方式不能满足大规模光伏电站清洗需求的情况，设计了1套光伏组件自动清洗系统。该自动清洗系统由水源、水泵、喷淋系统和可编程逻辑控制器(PLC)控制柜等组成，其可同时对3个光伏阵列进行清洗，实现光伏组件的自动清洗；然后以某8.2 MW光伏电站为例，研究了清洗前后光伏组件的I-V特性、表面温度、短路电流、开路电压、输出功率、光能转化效率的变化情况；最后分析了积灰对光伏电站经济性的影响。研究结果显示：1)相较于清洗前，清洗后光伏组件的I-V特性、表面温度、短路电流、开路电压、输出功率、光能转化效率均得到明显改善；2)当光伏组件表面处于稠密积灰状态时，经济损失基本平稳，日经济损失最高约可达4268元。由此可以说明，利用光伏组件自动清洗系统对光伏组件进行定期清洗尤为重要。     

基于表面改性的光伏组件冷凝除尘特性研究

制备5种不同润湿性表面,并在冷凝条件下进行光伏组件表面灰尘自清洁实验,分析不同表面冷凝除尘的过程、机理以及除尘效果。结果表明：在实验条件下,超亲水表面、亲水表面和疏水表面均无法实现冷凝除尘,而超疏水表面和超滑表面上冷凝液滴以滚动方式除去表面76%以上的灰尘。相较于亲水型表面,疏水型表面冷凝干燥后能有效减少表面灰尘相对覆盖率,进而减少灰尘遮挡对光伏发电的影响。超疏水表面滚动液滴较小且速度快,除尘更早发生;而超滑表面滚动液滴较大且速度慢,但与表面接触面积大,清扫范围广。冷凝除尘主要依靠灰尘颗粒与冷凝水之间的界面力,液滴发生运动的临界直径越小越有利于除尘。     

中国西部大型地面并网光伏电站固定式光伏组件清洗方案

阐述了光伏组件表面清洗的主流解决方案并提出自动清洗的初步设计,分析并展望了光伏组件清洗的技术发展方向。     

沈阳某顶棚光伏电站太阳能光伏板最佳清洗周期研究分析

利用单颗粒撞击光滑表面的接触模型分析了飞灰颗粒与太阳能光伏板间的相互作用力,获得了不同粒径的飞灰颗粒沉积在太阳能光伏板上的临界速度。通过对沈阳周边某顶棚光伏电站组件的积灰清洗前后相关实测数据进行的对比分析,讨论了同类型光伏组件在清洁与未清洁下的发电成本和经济效益,确定该项目电站采用人工清洗方式清洗,5月～7月以30 d为1个周期,共清洗3次的最佳清洗周期,为后续沈阳周边顶棚光伏电站组件的维护和运行提供了参考依据。     

基于蓄能基站供能的光伏电站智能运维机器人设计

在全球传统能源紧缺的背景和碳达峰、碳中和目标的指引下,中国光伏行业获得迅速发展。而发展中存在的问题也突显出来,其中,光伏组件的清洁及探伤难题尤为突出。为解决这些难题,提出并设计了一种基于蓄能基站供能的光伏电站智能运维机器人。该运维机器人由机器人主体结构、移动系统、清洁系统、探伤系统、供能系统5部分构成,其可利用红外热成像技术对光伏组件的热斑、隐裂等进行探测,并将数据传输至主控平台;同时,针对光伏组件清洁问题,利用高温蒸汽去除各类难以清除的污垢。经过验证发现,所设计的光伏电站智能运维机器人不仅达到了较好的清洗效果,且对光伏组件热斑、隐裂的探测基本达到了预期设计目标,具有良好的应用价值。     

积尘对光伏电站发电量的影响及清洁方式分析

光伏发电已成为全球重要的可再生能源利用形式,然而光伏组件表面的积尘严重影响了其输出功率及使用寿命。通过分析光伏组件表面的积尘量对光伏组件输出功率的影响,计算了定期清洁积尘可增加的光伏电站年发电量及收益,并指出了自动行走类清洁机器人是大型地面光伏电站清洁设备的发展方向。     

光伏组件积尘对发电量的影响及自动清洁经济效益研究

详细介绍了积尘对光伏组件发电量的影响，阐述清洁对提升光伏发电量的效益的影响及重要性。     

光伏组件加速试验应用现状及发展趋势

通过分析各种环境因素对光伏组件性能的影响及光伏组件在户外环境中出现的失效现象,回顾近几年来加速试验在光伏组件寿命预测、户外失效现象分析以及加速试验与计算机数值仿真相结合等发展方向的最新研究和技术进展,认为现有的标准加速试验程序并不能有效地预测光伏组件的寿命及失效现象,需发展更贴切现实环境的加速试验程序对组件寿命进行预测,尤其是需结合长期的户外监测数据和计算机仿真模拟技术对光伏组件进行寿命预测和失效分析。     

光伏组件寿命衰退建模与寿命预测高斯随机过程回归方法研究

服役中光伏组件受到内部老化及外界环境影响,组件寿命衰减过程呈高度的非线性、随机性。针对光伏组件衰退机理及其过程,分析光伏组件衰退过程、衰退因子及其对光伏组串电池组件特性的影响,提出基于指数衰减的太阳电池衰退电路模型,并利用退化模型定量分析衰退因子对寿命预测指标输出功率的影响;进而,选取等效串联电阻和输出功率作为光伏组件寿命预测指标,提出综合输出功率和等效串联电阻的联合高斯随机过程寿命预测方法,并分析核函数和数据特性对寿命预测的影响。仿真与实例验证表明：所提寿命预测模型具有精度高、鲁棒性强的优点。     

荒漠地区电池板表面灰尘特性分析

高海拔荒漠地区光伏电池板表面上往往会积累大量灰尘,严重影响光伏发电效率。由于灰尘的成分、形貌和粒径等特性不同,导致积灰对光伏发电的影响也不同。文章检测了光伏电池板表面灰尘成分,测定观察了灰尘粒径及形貌,并根据电池板清洗现状分析荒漠地区地下水所含的阴阳离子成分;根据格尔木荒漠地区灰尘成分,给出了灰尘对电池板发电效率的影响曲线;通过灰尘粒径的测定,分析了灰尘粒径对电池板的遮挡影响和对灰尘擦除的影响。文章还分析了光伏电池板清洁用水的成分及特性,结合灰尘自身特点,探讨了往清洗用水中添加化学试剂的方案,为荒漠地区光伏电池板表面的清洁维护提供理论依据。     

沙漠沙尘对光伏组件温度性能影响实验研究

通过选取不同积沙密度和沙尘粒径分别沉积在光伏组件表面,对光伏组件温度性能影响展开研究。结果表明:清洁光伏组件的背板温度高于积沙光伏组件的背板温度。当光伏组件表面的积沙密度不断增大时,光伏组件的温度呈现先下降后上升的趋势;当光伏组件表面的积沙密度小于等于35 g/m~2时,影响温度的主要因素是遮挡而造成吸收辐射能的减小;当光伏组件表面的积沙密度增大至35 g/m~2时,由遮挡而影响的温度降低幅度达到最大值,当组件表面积沙密度大于35 g/m~2,表面积沙使组件的散热性能降低,热阻增大,背板温度上升;当组件表面的沙尘完全遮挡住太阳辐射时,组件的温度不会上升,此时组件温度与环境温度相接近;当光伏组件表面积沙粒径增大时,光伏组件的温度整体呈现先下降后上升的趋势,且在粒径为0.04～0.06 mm时光伏组件的温度最低,与清洁组件相比其温度降低的最大值为6.62℃,在沙尘粒径为0.3～0.4 mm时光伏组件的温度是积沙组件中温度最高的,与清洁组件相比其温度降低的最大值仅为2.3℃,温度降低的最小值仅为0.85℃。     

沙漠环境沙尘覆盖下的光伏组件输出特性研究

采取野外测试与实验室测试相结合的方法,对内蒙古库布齐沙漠环境下的光伏组件输出特性进行研究分析。结果显示:自然沙漠环境下,积尘时间和安装倾角对沙尘覆盖下的光伏组件的输出功率均有较大影响。光伏组件暴露在自然环境下10个多月不做人工清洗,其输出功率损耗率最大可达30%;与此同时,实验室的测试结果表明,随着组件表面积尘密度的增加,组件的转换效率呈对数衰减。     

光伏组件清洁方法浅谈

光伏电站运行中,光伏组件的清洁方法目前仍无规范进行明确规定与说明,导致相关专业设计及维护无从下手.本文参考近年来国内光伏电站工程中应用的清洁方法,说明目前对于光伏组件上积雪积灰的处理方式,并对每种方式的清洁水量和周期提供可参考数据,以方便工程设计和运行及促进绿色能源的发展.     

屋顶光伏电站的智能给水清洗方案研究

针对目前屋顶光伏电站的清洗难题，设计开发智能清洗系统——iClean清洁系统，研究屋顶光伏板积灰及定期清洗对发电量的影响；通过水路控制系统和水路管网系统设计，解决屋顶人工清洗的高危险、高成本、低效率等难题，可极大地提高屋顶光伏发电站的发电量，相较于常规的清洗方案，该智能清洗方案累计净提高发电量7%～14%，且可实现设计安装的标准化、数据检测的智能化等。     

太阳能电池板清洁过程动态分析与试验研究

为研究高海拔荒漠地区电池板表面清洁效果,提出了光伏电池板输出功率在清洗过程中的动态模型,并在此基础上提出了下降时间、上升时间、回复时间、上升率、下降率和回复率六个参数评价清洁效果;通过不同浓度的十二烷基苯磺酸钠、溴代十六烷基三甲胺和吐温-80清洁过程验证了该模型的准确性,并利用所定义参数评价了三种试剂的清洁效果。结果表明,光伏电池板输出功率清洁过程中主要经过清洗前稳定区、清洗中下降区、清洗中上升区、清洗后稳定区四个阶段,且上升区中功率为锯齿状上升,非线性增长;十二烷基苯磺酸钠的回复率最高,回复时间相对吐温-80较长;吐温-80的回复率最低,回复时间最短,清洁过程迅速;溴代十六烷基三甲胺的回复率介于两者之间,回复时间最长,清洁过程缓慢。研究结果为电池板清洁效果的评价提供借鉴。     

自然降雨下光伏组件积灰预测方法研究

为了预测光伏组件上的积灰量,以相关气象因素为输入变量,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)预测算法,并通过改进粒子群算法(PSO)中惯性因子的衰减方式提高预测算法寻优鲁棒性。在积灰预测模型中考虑当地时空因素,引入强相关的降雨量,并结合光伏组件发电功率衰减率,建立自然降雨清洗下的积灰预测模型。在杭州地区进行测量实验,通过实例计算表明此模型可快速预测统计周期内光伏组件积灰量以及积灰引起功率衰减率,为精准预测光伏发电功率和制定组件清洁频率提供依据。     

北京地区多种光伏组件发电性能对比实验研究

该课题组设计建造了一座光伏试验电站,对单晶硅光伏组件、多晶硅光伏组件、非晶硅光伏组件、铜铟镓硒光伏组件和碲化镉光伏组件进行长期监测,对监测数据进行统计并分析了温度、弱光和湿度对不同光伏组件的影响,设计了阴影遮挡试验和灰尘清洗试验。研究表明,薄膜光伏组件的温度效应优于晶硅光伏组件,其输出功率损失低于晶硅光伏组件;对于晶硅光伏组件由于表面积尘和阴影遮挡而引起的输出功率损失要高于薄膜光伏组件;而弱光和湿度对光伏组件发电性能的影响没有明显差异。通过分析试验电站的监测数据,发现铜铟镓硒光伏组件单位装机容量的发电量最高,其发电量高出多晶硅光伏组件5.72%,而次于铜铟镓硒光伏组件发电能力的是单晶硅光伏组件和多晶硅光伏组件。