最大化太阳能发电:不仅仅是电池效率问题

客座编辑导言• Martin Omaña • 2017年1月

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译者:奥斯瓦尔多·佩雷斯 和 李冰,黄铁军


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Maximizing Solar Power: Not only a Matter of Cell Efficiency

根据国际能源机构统计,2015年可再生能源在全球能源生态系统中的份额继续增长,占到全球总发电量的大约23%。继水力和风力发电后,太阳能即光伏(PV)已经成为第三大可再生能源。根据欧洲太阳能协会(SolarPower Europe)报告,光伏能源正在给欧洲2千5百万个家庭供电,在全球范围内的成本竞争力也日益提高。除了广泛应用于车辆、住宅、发电厂和卫星外,光伏能源越来越多地被作为一种投资形式,其中经济效益对投资者来说是最重要的方面。

从历史上看,光伏电池能量转换的相对低效(无论是硅基还是非硅基电池)一直是影响光伏发电系统经济效益的最大障碍。事实上,当前市场上能够买到的硅基光伏电池的转换效率仍然只有大约14-22%。然而,最近研究表明,PV系统故障也可能大幅降低系统提供的电力,而且对可靠性特别是系统寿命和维护成本产生严重的负面影响。2017年1月今日计算的文章和视频探讨了光伏发电系统可靠性相关的问题,以及减轻这些问题的一些方法。

PV系统组件

光伏发电系统由两大组件组成:

  • PV阵列 (俗称太阳能电池板),是一组串联和/或并联的光伏电池,将太阳的能量转换成连续性的直流(DC)电压。
  • 光伏控制块,锁定光伏阵列的工作电流和电压以最大化所产生电能(使用最大电能点跟踪器(MPPT)的直流-直流转换器)。然后,光伏控制块将光伏阵列的直流电转换为传送到电网的交流电(使用直流-交流逆变器)。

虽然联到电网的PV系统各种各样:从家庭屋顶板(千瓦容量)到专业规模的太阳能园区(兆瓦容量),所有的PV系统都包含这些组件和功能。

可靠性问题

在认识到需要增加光伏系统可靠性这个问题后,学术研究人员和行业领导者越来越重视分析和建模光伏系统故障及其对效率的影响,积极研发用于检测和绕过这些故障的技术。

MPPT和逆变器对可靠性而言是最关键的部件。光伏阵列是光伏发电系统中最可靠的元件,使用寿命超过20年,相比之下,MPPT和逆变器的使用寿命不到15年。然而,光伏阵列仍会受到某些故障的影响,如电线腐蚀、电池破裂和部分遮蔽(附近的建筑物、鸟粪等等)。事实上,由于被遮蔽的电池产生的电流比未遮蔽的电池低,被遮蔽的电池会反向偏置,消耗电能,转为热能,造成局部温度升高(或热点),而升高的温度可能对被遮蔽的电池造成永久性损坏,从而降低光伏系统的发电效率。

本期文章

第一篇文章是我和 Cecilia Metra,Fabrizio Lombard,Daniele Rossi,Giacomo Collepalumbo共同撰写的“影响光伏阵列控制块的故障和对其进行实时检测的技术”。我们首先分析最常见的MPPT和逆变器故障对光伏系统电能效率的影响。分析表明,这些故障产生了灾难性的效率降低(某些情况下超过80%)。这些故障不仅对效率产生巨大影响,而且还诱发了控制块输入和输出电压(和电流)波形的显著失真。随后,我们提出了一种低成本的实时故障检测方法,它可以和适当的可重构方案相结合,用于避免对光伏系统发电效率产生不利影响。

在文章“光伏系统的容错设计”中,Xue Lin和他的同事们提出了一种可重构的光伏阵列,能够把光伏电池故障对该阵列产出总电能的影响降低到最小。所提出的解决方案是周期性地比较实际电能和相同操作环境条件下无故障阵列应产生的电能,以此来判断是否存在故障电池。如果电能不同,就启动故障检测和故障旁路机制,确定把剩余的无故障电池互联的最优方案,从而最大化该阵列所产生的电能。

在文章”基于空中红外成像的光伏组件自动识别和分析“中,Sergiu Dotenco和他同事们提出一种自动检测大型光伏阵列中出现故障的光伏电池的技术。该算法利用无人机空中拍摄的光伏电站低分辨率红外图像,自动检测光伏电池温度异常,这往往是由电池故障造成的。该方法依据的事实是过热光伏电池比正常工作的电池散发的红外辐射更高。该算法先计算阵列中电池的平均温度,再将该温度与无故障电池预期的参考高斯温度分布进行比较,然后通过两个统计异常值测试来确定电池温度是否显著高于预期,最后,将电池分成为故障和正常两类。

文章“基于GPU加速的穷举搜索算法来重构光伏阵列”提出了一种快速、实时的光伏阵列可重构算法,用于减轻局部阴影引起的电能损失。作者 Juan Ramon Camarillo-Peñaranda, Daniel Gonzalez Montoya 和 Carlos Andres Ramos-Paja 解释,针对系统的各光伏阵列,该算法监控一些电流和电压等参数,计算出每种可能重构能够产生的电力,然后选择最优重构。作者声称,他们的方法在白天能够把电力提高大约22%。预计到配有大量光伏阵列的系统的计算时间成本很高,该算法的运行平台未采用经典CPU,而是采用支持并行运算的GPU。

最后,文章“让太阳发光”中,Greg Byrd提出了一种名为Project Sol的方法。该方法能让光伏阵列业主实时了解阵列部署位置的太阳辐射情况。通过该信息,业主可以在任意时刻轻松确定光伏阵列是否产生足够的电能来运行特定的负载,或者光伏阵列是否需要从电网中获取附加电能来补充阳光的不足。该方法使用便宜的联网传感器(通过无线网络)将该辐射数据发送到基于云的数据库。数据库的用户可以监视并根据当前光照条件进行应对,也可以预测未来的能量产量。

Video Perspectives

Gianni Borelli on energy conversion.

 

Francesco Aleo, Paola Pugliatti, Agnese Di Stefano, and Antonluca Loteta introduce the history of the EGP solar campus and its main testing facilities.

行业视点

本月主题还包括两段领域专家的视频。在视频中,专家对光伏发电系统及其可靠性的挑战提供了更深入的技术见解。在第一段视频中,来自意大利百家丽集团贝卡尔的Gianni Borelli 讨论了聚光光伏(CPV)的潜力与挑战。聚光光伏使用透镜或反射镜将太阳光聚集到微小的多结光伏电池,能够轻易实现30%的能量转换率。

在第二段视频中,来自意大利绿色电力资源公司(EGP)的Francesco Aleo, Paola Pugliatti, Agnese Di Stefano, Giuseppe Leotta, 和Massimiliano De Benedetti 介绍了EGP太阳能园区发展史及其主要检测设施。视频还关注了光伏组件的可靠性问题、创新的新技术(如电源优化、分布式电子、自动清洁方案和抗尘染料),以及面向可再生能源使用和优化的能量存储系统。

结论

尽管光伏电池的效率仍是提高太阳能经济吸引力和可行性的中心,但是光伏系统的故障缓解也是我们必须解决的一个重要问题。我希望本期今日计算能够作为勾勒光伏发电系统可靠性主要挑战的一个资源,能够激发该领域的未来研究。

客座编辑

Martin Omaña 是意大利博洛尼亚大学电子系的教授和高级研究员,他于2005年获得该学校电子工程和计算机科学系的博士学位。他在同行评审期刊和国际会议论文中与人合著和发表了多篇论文。他的研究兴趣包括针对高性能系统的可测性设计、故障建模、软错误、老化现象、可靠性和容错系统的设计、硬件可重构策略、现场诊断、芯片监测方法,以及绿色能源。Omaña是今日计算的咨询委员会委员。他的联系方式是martin.omana@unibo.it

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