Dòng nghiên cứu và phát triển · Vận hành và giám sát
Bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu của một nhà máy điện mặt trời để dự báo sự cố và tổn thất trước khi chúng làm mất điện năng. Các công ty của Carlos Jofré đã triển khai dòng này qua hai dự án do CORFO đồng tài trợ: một hệ thống đo lường chi phí thấp dùng công nghệ 3G và 4G (2017), và PredictSun, một kế hoạch bảo trì dự đoán áp dụng tại nhà máy Los Loros, công suất 54 MWp (SolarPro, 2018–2019).
Tóm tắt
| Loại | Thời điểm can thiệp | Rủi ro |
|---|---|---|
| Sửa chữa | Khi đã có hỏng hóc | Năng lượng mất đi từ lúc hỏng đến lúc sửa |
| Phòng ngừa | Theo lịch cố định | Vệ sinh hoặc kiểm tra khi không cần, hoặc muộn |
| Dự đoán | Khi dữ liệu cho thấy nên làm | Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và mô hình |
Nhà máy điện mặt trời không có bộ phận quay, nên các sự cố của nó diễn ra âm thầm: một chuỗi bị ngắt, một bệ xoay bị dừng hay một lớp bụi đều không gây tiếng động. Chúng chỉ hiện ra trong dữ liệu.
17PIRE-72227Nguyên mẫu đổi mới khu vực
Phát triển hệ thống đo lường năng lượng chi phí thấp dùng công nghệ 4G, 3G và tần số vô tuyến cho các nhà máy quang điện dân dụng, thương mại và công nghiệp: nền tảng để giám sát từ xa các nhà máy.
Hồ sơ và chuyển giao · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación
18COTE-89650Contratos Tecnológicos para la Innovación
Kế hoạch bảo trì dự đoán có phát hiện sự cố tại nhà máy quang điện Los Loros (54 MWp, Tierra Amarilla, Vùng Atacama), dựa trên phần mềm kết hợp các biến số điện, nhiệt độ, bức xạ, bám bẩn và xác suất sự kiện thời tiết và sự cố, nhằm tăng năng suất và tối ưu chi phí bảo trì.
Hồ sơ và chuyển khoản · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación
2 dự án, tổng khoản tài trợ CORFO là CLP 99.500.000. Các mục tiêu mà mỗi hồ sơ nêu là những mục tiêu đã khai báo khi nộp hồ sơ, không phải kết quả đo được. Số tiền và ngày tháng theo sổ đăng ký công khai.
Dự án đầu tiên giải quyết điều kiện tiên quyết: không có đo lường thì không có gì để dự đoán. Dự án thứ hai dùng dữ liệu đó, cùng với nhiệt độ, bức xạ, mức bám bụi và dự báo, để quyết định khi nào can thiệp vào một nhà máy khoảng 178.000 tấm pin. Chi tiết nằm trong trường hợp nhà máy Los Loros.
SolarPro áp dụng giám sát bằng trí tuệ nhân tạo trên các nhà máy của khách hàng, còn SolarOnline phát triển một nền tảng vận hành cho nhà máy điện mặt trời. Trong tư vấn độc lập, cùng tiêu chí đó dẫn dắt kiểm toán hiệu suất: trước hết là dữ liệu, sau đó mới đến thực địa.
Câu hỏi thường gặp
Là quyết định khi nào nên vệ sinh, kiểm tra hay sửa chữa dựa trên dữ liệu của nhà máy, thay vì chờ sự cố xảy ra hoặc làm theo lịch cố định. Cách này kết hợp sản lượng của từng biến tần hoặc chuỗi với bức xạ, nhiệt độ và mức bám bụi.
Tối thiểu là điện năng sinh ra theo từng biến tần trong các khoảng thời gian ngắn và bức xạ đo được trên mặt phẳng tấm pin. Với hai dữ liệu đó có thể tính Performance Ratio và phát hiện các thiết bị cho ra điện ít hơn các thiết bị lân cận.
Bảo trì dự đoán diễn ra liên tục và do người vận hành nhà máy thực hiện. Kiểm toán là một lần rà soát độc lập, có đo đạc tại thực địa bằng nhiệt ảnh và đường cong I-V.
Đọc tiếp
Trường hợp · 2018–2019
PredictSun là một dự án của SolarPro, được CORFO đồng tài trợ, nhằm dự báo sự cố và bám bẩn tại nhà máy điện mặt trời Los Loros (54 MWp, Atacama).
Khái niệm
Performance Ratio đo lường phần năng lượng mà một nhà máy điện mặt trời có thể phát ra đã được chuyển thành điện năng. Công thức IEC 61724-1 và ví dụ ở Chile.
Khái niệm
Nhiệt ảnh sử dụng máy ảnh hồng ngoại để tìm điểm nóng, diode hỏng và chuỗi bị ngắt trong nhà máy điện mặt trời mà không phải dừng máy.
Từ CLP 490.000. Cuộc gọi ban đầu 15 phút miễn phí.