Carlos Jofré

研发方向 · 运行与监测

太阳能电站的监测与预测性维护

预测性维护利用太阳能电站的数据,在故障和损失造成电量损失之前加以预判。Carlos Jofré 的企业通过 2 个由 CORFO 共同出资的项目推进这一方向:一套采用 3G 和 4G 技术的低成本计量系统(2017 年),以及 PredictSun——在 54 MWp 的 Los Loros 电站应用的预测性维护计划(SolarPro,2018–2019 年)。

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要点

  • 纠正性维护修复已发生的故障;预防性维护按日程执行;预测性维护依据数据决策。
  • 2 个 CORFO 项目:3G/4G 计量表(2017 年)和 PredictSun(2018–2019 年)。
  • PredictSun 应用于 Los Loros,Atacama 的一座 54 MWp 电站。
  • 如今,这一方向延续在 SolarPro 的监测业务和独立的电站审计中。

维护电站的 3 种方式

类型何时行动风险
纠正性故障已经发生时从故障到修复之间损失的电量
预防性按固定日程在不需要时清洁或检查,或者做得太晚
预测性数据表明值得行动时取决于数据和模型的质量

太阳能电站没有转动部件,因此它的故障是无声的:一条断开的组串、一台停转的跟踪器或一层灰尘都不会发出声响。只有在数据中才看得出来。

项目

17PIRE-72227Prototipos de Innovación Regional(区域创新原型)

用于光伏电站的 3G/4G 计量表

开发一套采用 4G、3G 和射频技术的低成本电能计量系统,适用于户用、商业和工业光伏电站:这是电站远程监测的基础。

企业
Ecoenergías
CORFO 出资
CLP 40.000.000
期间
2017 年获批

档案与拨付记录 · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación

18COTE-89650Contratos Tecnológicos para la Innovación 资助工具

PredictSun:Los Loros 电站的预测性维护

在 Los Loros 光伏电站(54 MWp,Tierra Amarilla,Atacama 大区)实施带故障检测的预测性维护计划,依托一款将电气变量、温度、辐照度、污损情况以及气象事件和故障发生概率结合起来的软件,以提高生产率并优化维护成本。

企业
SolarPro
CORFO 出资
CLP 59.500.000
期间
2018 年二月 – 2019 年十一月

项目档案与拨款 · Repositorio Digital de CORFO · DataInnovación

2 个项目,CORFO 出资 CLP 99,500,000。各档案所列的指标是申报时声明的目标,而非实测结果。金额和日期以公开记录为准。

第一个项目解决了前提条件:没有计量,就无从预测。第二个项目利用这些数据,结合温度、辐照度、积灰和预报,来决定何时对一座约 178,000 块太阳能板的电站进行干预。详情见Los Loros 电站案例。

与其他方向的关联

  • 此前。与 Universidad de Chile 合作的热伏电池试点转向了对太阳能板脏污和故障的监测。这一转向正是 PredictSun 的起源。
  • 同期。2020 年,Resol 推出了 Ai Solar,一款用于申请光伏组串诊断的应用,属于太阳能板诊断与再利用方向。
  • 在联盟中。在 AtaMoS-TeC 的过渡董事会中,Carlos Jofré 带来的正是这一方向:在不增加成本、不中断发电的情况下预测积灰。

如今在哪里延续

SolarPro 在客户的电站上应用人工智能监测,SolarOnline 则在开发一个太阳能电站运营平台。在独立顾问服务中,同样的准则决定了性能审计的顺序:先看数据,再去现场。

常见问题

人们常问的问题

什么是光伏电站的预测性维护?

就是根据电站的数据决定何时清洁、检查或维修,而不是等故障发生或按固定日程执行。它把每台逆变器或每条组串的发电量与辐照度、温度和积灰情况结合起来。

起步需要哪些数据?

至少需要各逆变器短时间间隔的发电量,以及在太阳能板平面上测得的辐照度。有了这些,就可以计算 Performance Ratio(PR,性能比),并发现出力低于相邻设备的设备。

它与审计有什么区别?

预测性维护是持续进行的,由电站运营方实施。审计则是一次性的独立审查,并且还会在现场用热成像和 I-V 曲线进行测量。

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光伏电站性能审计

CLP 490,000 起。首次 15 分钟通话免费。