СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛИ, СОЗДАННОЙ В PVSOL, С РЕАЛЬНОЙ СОЛНЕЧНОЙ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЕЙ

АННОТАЦИЯ

В данной статье проводится сравнительный анализ между реальной солнечной электростанцией, установленной на крыше Казахско-Немецкого Университета (КНУ), и её моделью в программе PVSOL, созданной согласно спецификациям станции. Целью исследования является оценка точности моделирования в прогнозировании фактической работы солнечной электростанции. Такие сравнения имеют ключевое значение для понимания ограничений предсказательных моделей и для улучшения точности будущих симуляций.

Модель PVSOL предоставляет детальный прогноз выработки электроэнергии станции, учитывая такие факторы, как географическое положение, ориентация панелей, погодные условия и компоненты системы. Она предсказывает производство энергии, эффективность и финансовую жизнеспособность на протяжении всего срока службы системы. Результаты модели служат эталоном для ожидаемой работы реальной солнечной электростанции.

Однако расхождения между моделью и фактической работой не редкость. В эксперименте будут исследованы причины этих отклонений. Понимание потенциальных различий имеет важное значение для заинтересованных сторон для установления реалистичных ожиданий и принятия обоснованных решений относительно эксплуатации и обслуживания солнечной электростанции.

В последующих разделах главы будет проведен подробный анализ сравнения моделированной и фактической работы, предоставляя всесторонний анализ наблюдаемых расхождений. Целью данной работы является улучшение предсказательной точности моделей солнечных электростанций и сокращение разрыва между ожиданиями и реальностью в производстве солнечной энергии.

Ключевые слова: солнечные модули, повышение производительности, точность моделирования, производство электроэнергии.

ВВЕДЕНИЕ

В эпоху глобальных климатических изменений и истощения традиционных энергетических ресурсов, актуальность развития возобновляемых источников энергии, в частности солнечной энергетики, становится все более очевидной. Солнечная энергетика является одним из наиболее перспективных направлений в области возобновляемых источников энергии, предлагая решения для устойчивого энергоснабжения и снижения вредных выбросов в атмосферу.

Научная новизна данной статьи заключается в комплексном анализе реальной работы солнечной электростанции и ее моделировании в программе PVSOL, что позволяет выявить и количественно оценить факторы, влияющие на расхождение между модельными и реальными показателями. Это исследование способствует углубленному пониманию процессов, происходящих в солнечных электростанциях, и разработке методов для повышения точности прогнозирования их работы.

Актуальность работы обусловлена стремительным развитием технологий в области солнечной энергетики и необходимостью оптимизации эксплуатационных характеристик солнечных электростанций. В условиях постоянно меняющегося климата и технологического прогресса, точное моделирование и анализ работы солнечных электростанций становятся ключевыми для обеспечения их эффективности и экономической жизнеспособности.

Таким образом, данная статья вносит вклад в развитие солнечной энергетики, предоставляя ценные данные и рекомендации, которые могут быть использованы для улучшения проектирования и эксплуатации солнечных энергетических систем в России и за ее пределами. Она также подчеркивает важность интеграции последних научных исследований и технологических инноваций в практику использования возобновляемых источников энергии.

1. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

В этой главе проводится сравнительный анализ реальной солнечной электростанции, установленной в начале этого года на крыше Казахско-Немецкого Университета (КНУ), и ее модели, созданной в программе PVSOL в соответствии с характеристиками станции. Целью является оценка точности моделирования в прогнозировании фактической работы солнечной электростанции. Такие сравнения имеют ключевое значение для понимания ограничений предсказательных моделей и для повышения точности будущих симуляций.

Модель PVSOL предоставляет подробный прогноз выработки электроэнергии солнечной станции, учитывая такие факторы, как географическое положение, ориентация панелей, климатические условия и компоненты системы. Она предсказывает производство энергии, эффективность и финансовую жизнеспособность на протяжении всего срока службы системы. Результаты модели служат эталоном для ожидаемой работы реальной солнечной станции.

Тем не менее, расхождения между моделью и фактической работой не редкость. Они могут возникать по нескольким причинам, которые будут исследованы в этом эксперименте. Понимание потенциальных отклонений имеет решающее значение для заинтересованных сторон, чтобы устанавливать реалистичные ожидания и принимать обоснованные решения относительно эксплуатации и обслуживания солнечной электростанции.

Факторы, влияющие на расхождения:

1. Переменность окружающей среды: Модель опирается на исторические погодные данные, которые могут не точно отражать текущие или будущие условия. Непредвиденные погодные события, такие как увеличение облачности или более высокие, чем в среднем, температуры, могут повлиять на реальную выработку энергии.
2. Деградация системы: Все солнечные энергетические системы со временем испытывают некоторый уровень деградации. Скорость деградации может варьироваться в зависимости от качества компонентов и воздействия окружающей среды, что может не быть полностью учтено в модели.
3. Проблемы установки и эксплуатации: Отклонения от запланированной установки, такие как неоптимальное размещение панелей или расхождения в проводке, могут повлиять на производительность. Кроме того, эксплуатационные проблемы, такие как пропуски в обслуживании или отказы компонентов, могут еще больше увеличить разрыв между ожидаемыми и наблюдаемыми результатами.
4. Технологические достижения: Модель может не включать последние технологические улучшения в фотоэлектрических модулях или оптимизаторах мощности, что может привести к недооценке потенциала системы.
5. Тепловые эффекты: Предположения модели относительно теплоизоляции и рассеивания тепла могут отличаться от реальных условий, влияя на эффективность системы.

В последующих разделах этой главы будет проведен подробный анализ моделированной и реальной работы, предоставляя всесторонний анализ наблюдаемых расхождений. Определяя основные причины, данная работа стремится повысить предсказательную точность моделей солнечных электростанций и сократить разрыв между ожиданиями и реальностью в производстве солнечной энергии.

1.1 Информация об электростанции КНУ

Фотоэлектрическая электростанция в КНУ, построенная компанией HELIO Solar при поддержке Photomate, была официально запущена в эксплуатацию 30 ноября 2023 года. С начала 2024 года станция достигла полной рабочей мощности. В связи с этим, в данном исследовании будет проведен анализ первых четырех месяцев работы электростанции, включая показатели ее эффективности и операционной деятельности. Оценка будет включать анализ выработки энергии, коэффициентов эффективности и факторов, влияющих на общую продуктивность фотоэлектрической установки.

Рисунок 1. Фото электростанции на крыше КНУ

Основные характеристики электростанции КНУ:

• Модули: LONGI LR4-72HBD-455M 28 pieces
• Инвертор: HUAWEI SUN2000-10KTL-M1
• Измеритель мощности: HUAWEI DTSU666-H 250 A
• Оптимизаторы: HUAWEI SUN2000-600W-P
• Устройство связи: HUAWEI Smart Dongle-WLAN-FE

Система мониторинга FusionSolar также применяется для отслеживания работы электростанции, что позволяет собирать необходимые данные для данного исследования. Общая схема подключения представлена на рисунке 2. Кроме того, известно, что солнечные панели строго ориентированы на юг, а угол наклона панелей составляет 38 градусов.

Рисунок 2. Схема подключения электростанции

Общая пиковая мощность конфигурации строк определена в размере 12.460 киловатт-пик (кВтп). Это означает, что в оптимальных условиях фотоэлектрическая электростанция спроектирована для выработки такой мощности. Показатель пиковой мощности является ключевым для определения максимального потенциала генерации электроэнергии солнечной батареей при идеальных условиях освещенности. На момент написания этой работы электростанция работает уже два с половиной месяца, и результаты выработки электроэнергии, полученные с использованием системы мониторинга FusionSolar, представлены на Рисунке 3.

Рисунок 3. Данные о выработке электроэнергии полученные с помощью системы мониторинга

1.2. Прогноз производства электроэнергии электростанцией КНУ, полученный в программе PVSOL

Для создания прогноза выработки электроэнергии была разработана всесторонняя модель электростанции КНУ с использованием программного обеспечения PVSOL. На Рисунке 4 показан внешний вид модели, а Рисунок 5 и таблица 1 демонстрируют прогнозируемые результаты энергии, полученные в ходе симуляции. Это подробное изображение способствует более глубокому пониманию потенциальной эффективности работы электростанции и прогнозов выработки энергии.

Рисунок 4. Модель электростанции КНУ

Рисунок 5. Прогнозируемые энергетические результаты моделирования

Таблица 1.

Прогнозируемые энергетические результаты моделирования

1.3. сравнение модели и реальной электростанции.

Используя данные, полученные от системы мониторинга FusionSolar, в сочетании с результатами моделирования PVSOL, мы можем провести сравнительный анализ и оценить точность моделирования электростанции. Несмотря на то, что у нас есть полные данные только за три месяца, эти сведения представляют собой ценный ресурс для анализа. В январе, феврале и марте фактическая выработка электроэнергии составила 565, 680 и 1480 киловатт соответственно. Сопоставляя эти цифры с прогнозными данными из таблицы 1, мы видим следующую картину:

В первые два месяца реальная выработка электроэнергии была значительно ниже ожидаемой, однако в марте ситуация изменилась, и разница с прогнозом сократилась до всего 4%. Мы также можем сделать предварительную оценку данных за апрель, учитывая, что за первые три недели было выработано 1320 киловатт, что дает среднюю недельную выработку в 440 киловатт. Однако, учитывая прогноз погоды, который предсказывает дожди на четвертую неделю, ожидается, что выработка энергии снизится. Поэтому мы можем предположить, что она составит приблизительно 200 киловатт, что в сумме даст около 1520 киловатт за весь апрель. Это значение затем можно будет сравнить с прогнозируемым.

Анализируя эти результаты, можно сделать вывод, что в зимние месяцы фактические показатели выработки электроэнергии отстают от прогнозных на 40%, в то время как в более теплые месяцы разница составляет всего 5%. Вероятной причиной такого расхождения является снег, который накапливался на солнечных панелях, существенно уменьшая их производительность.

ВЫВОД

Исследование показало, что моделирование солнечной электростанции в PVSOL может быть полезным инструментом для предварительной оценки производительности и эффективности системы. Однако, как показывает сравнение с реальными данными, модель имеет определенные ограничения и может не учитывать все факторы, влияющие на работу солнечной электростанции.

Различия между моделью и реальностью особенно заметны в зимние месяцы, когда фактическая выработка электроэнергии отстает от прогнозируемой на 40%. Это может быть связано с накоплением снега на панелях, что снижает их эффективность. В более теплое время года разница сокращается до 5%, что указывает на более высокую точность модели в условиях отсутствия снега и льда.

Таким образом, для повышения точности прогнозов необходимо учитывать местные погодные условия и возможные экстремальные события. Кроме того, важно регулярно обновлять модель, включая в нее данные о технологических улучшениях и изменениях в эксплуатационных характеристиках системы.

В целом, результаты подчеркивают важность комплексного подхода к моделированию солнечных электростанций, который включает в себя не только технические параметры, но и реальные эксплуатационные условия. Это позволит более точно прогнозировать производительность и эффективность солнечных энергетических установок, а также оптимизировать их работу и обслуживание.

Список литературы:

1. https://help.valentin-software.com/pvsol/en/start/ (дата обращения 20 Апреля 2024)
2. João Lucas de Souza Silva, Hugo Soeiro Moreira, Marcos Vinicios Gomes dos Reis. Theoretical and behavioral analysis of power optimizers for grid-connected photovoltaic systems. Energy Reports. Volume 8, November 2022, Pages 10154-10167
3. Fahhad H. Alharbi, Sabre Kais.Theoretical limits of photovoltaics efficiency and possible improvements by intuitive approaches learned from photosynthesis and quantum coherence. Renewable and Sustainable Energy Reviews.Volume 43, March 2015, Pages 1073-1089.