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光储充一体化充电站电站状态评估.pdf

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光储充一体化充电站电站状态评估 随着“碳达峰、碳中和”目标的逐步落实，新能源汽车作为新能源 产业的重要组成部分，是我国重要战略新兴产业，对实现“碳达峰、 碳中和”目标具有重要的作用，而作为新能源汽车配套产业的充电桩 行业也迎来新的发展机遇。光储充一体化充电站在可再生能源利用、 储能技术应用与智慧充电桩技术应用方面高度结合，利用储能系统在 夜间进行储能，在充电高峰期间通过储能电站和市电网一同为充电站 供电，既实现了削峰填谷，又能节省配电增容费用，同时能有效解决 新能源发电间歇性和不稳定等问题。而且伴随着理念与技术的不断创 新，光储充一体化电站也必将向更环保、更便捷、更安全等方面逐步 展开，成为电动汽车充电站建设的创新尝试。 在电动汽车和充电桩发展极不平衡的背景情况下，电动汽车充电 站成为制约电动汽车发展的关键因素之一。如何更加充分地利用土地 及可再生资源，如何提高可再生能源的利用率以及综合能源利用效率 成为重中之重，利用光伏发电和蓄电池储能技术，建设光储充一体化 充电站为电动汽车供能成为新的发展思路。因此亟需要对光储充一体 化电站的系统构成、配电形式、工作原理进行全面的分析研究，为光 储充一体化电站系统的规划建设提供科学合理的指导。 光储充一体化电站能够利用储能系统在夜间进行储能，充电高峰 期间通过储能电站和电网一同为充电站供电，既实现了削峰填谷，又 能节省配电增容费用，解决了在有限的土地资源上同时发电和充电的 难题，同时能有效解决新能源发电间歇性和不稳定等问题。以“光储 充”一体化电站为代表的“绿电”被视为推动交通运输领域从“低碳”向 “脱碳”发展的重要措施，也正在从地区性示范运营走向大规模商用落 地。与此同时，大规模的光储充一体化电站运维则成为一大难题。 光伏发电系统状态评估 我国光照资源丰富，2021年我国新增光伏发电并网装机容量约 5300万kW，截至2021年底，我国光伏发电并网总装机容量达到 3.06亿kW。西北地区是我国光照资源最丰富的地区，然而这些区 域也是典型的风沙大、扬尘多的缺水地带。长时间运行后灰尘覆盖在 光伏电池板表面形成积灰，积灰给光伏电站的运行带来多重危害：同 等气象条件下发电量减少，降低光伏板使用寿命，侵蚀钢化玻璃表面。 所以光伏板积灰状态的实时监测具有显著的安全、经济效益。尽管清 洗可以有效地去除积灰，但是光伏板积灰到何种程度开始清洗仍无法 定量确定。目前主要研究结果在于说明光伏板积灰密度与发电效率损 失的关联度，光伏板积灰程度暂无有效的评估方法。针对光伏板积灰 影响的状态监测与清洗周期优化问题，本文提出了积灰工况下光伏板 发电效率在线计算方法，构建积灰对电功率损失率影响的动态特性预 测模型，以年累计电量损失费与清洗维护费之和最小化来确定光伏板 最佳清洗周期，在最佳清洗时间点采用光伏板清洁机器人清洗。同时， 实时监测光伏板的健康状态，实现光储充一体化电站光伏发电系统全 面的自动化运维。 依据国标GB/T39857-2021算法，光伏组件转换效率为： 光伏板积灰沉积随时间的变化符合渐近型曲线，众多的实际现场 观测数据也再次证明，电功率损失随积灰时间变化遵循渐近型时变特 性，即电功率损失率与积灰时间的时变预测模型为： 光伏板清洗周期优化需要考虑两个方面：①清洗周期过大，过 多的灰尘沉积大幅度降低了光伏板的总辐照度，造成了严重的发电量 损失；②连续清洗，清洗过程中的经济成本可能比维持电池板表面 清洁状态所节约的经济损失还要大。这时便存在一个合理的清洗周期， 使得灰尘沉积和清洗过程产生的经济损失之和最小。清洗周期包括清 洗时间和清洗间隔，清洗间隔内灰尘沉积，因积灰增长造成的光伏电 站发电量损失称为电量损失费；清洗时间内积灰被清洗，光伏板清 洗过程产生的费用称为清洗维护费。基于构建的积灰对电功率损失率 影响的动态特性预测模型，从积灰造成电量损失费和清洗维护费两个 方面来建立积灰经济损失评估方法，以年累计电量损失费与清洗维护 费之和最小化来确定最佳清洗周期。分析光伏电站装机容量、并网电 价和单位面积清洗费对最佳清洗周期的影响，可以为光储充一体化系 统中实施光伏板积灰状态监测与清洗周期优化提供依据。 把光伏组件里的每个单体对应看作是二极管，当存在物体的遮蔽 后，会导致被影响的电池片所生成的电流比电路电流小，故障的电池 片带负电压，最终将其他电池片发出的能量转换成热量消耗，即出现 热斑现象。常见的热斑故障类型如图所示。 在采用光伏清洁机器人全自动清洁的同时，通过在该机器人上内 置红外热成像模块，实时监测光伏板上的热斑故障，避免热斑的扩散 和恶化，提高光伏板的使用寿命。 储能