태양 광 발전은 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 재생 가능 에너지 원 중 하나가되었습니다. 유틸리티 규모의 태양 광 발전소가 확장됨에 따라 정확하고 실시간 모니터링의 필요성이 중요 해집니다. 태양 광 발전소 모니터링 시스템은 에너지 출력을 추적하는 것 이상으로 효율성을 보장하고 유지 보수 요구를 예측하며 투자를 보호합니다.
이러한 모니터링 시스템의 핵심에는 센서가 있습니다 . 계로 햇빛을 측정하는 것부터 더 많은 열광 로 먼지 축적 감지에 이르기까지 모니터링 장치 센서는 작업자가 성능을 최적화하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 에 따르면 IEC 61724-1 센서 시스템은 PV 플랜트의 공식 모니터링 클래스를 결정하여 운영 및 재무보고에 필수적입니다.
태양 광 농장은 변화하는 환경 조건에 지속적으로 노출됩니다. 센서 시스템이 없으면 운영자는 본질적으로 '플라잉 블라인드입니다. '센서는 다음과 같습니다.
성능 벤치마킹 : 비교하여 태양 방사선 센서 데이터를 실제 출력과 작업자는 플랜트의 성능 비율 (PR)을 계산할 수 있습니다.
고장 감지 : 전압 감소, 예기치 않은 패널 온도 또는 갑작스런 음영이 빠르게 감지 될 수 있습니다.
예측 유지 보수 : 먼지 나 열이 언제 효율을 줄이는 지 아는 것은 수익 손실이 발생하기 전에 중재 일정에 도움이됩니다.
금융 투명성 : 투자자와 이해 관계자는 정확한 PV 모니터링 시스템 에 의존하여 예상 대 실제 생산을 검증합니다.
태양 광 발전소의 가장 중요한 데이터는 햇빛 자체입니다. 두 가지 주요 기술이 사용됩니다.
불라미터 : 측정하는 열 또는 광학 장치 글로벌 태양 복사를 . IEC 표준에 따른 클래스 A 모니터링 시스템에서는 고 진수 열 피라노 미터가 필요합니다.
참조 셀 : 실리콘 기반 태양 방사선 센서는 빠른 응답이지만 스펙트럼 정확도를 좁 힙니다. PV 모듈과 동일한 재료로 구축 된
둘 다 종종 배열 평면 (POA) 에 장착됩니다. 태양 전지판의 실제 조건을 시뮬레이션하기 위해
온도가 상승함에 따라 태양 전지판 효율이 감소합니다. 예를 들어, 일반적인 PV 모듈은 정격 온도보다 ~ 0.4–0.5%의 효율을 잃습니다.
모듈 온도 센서 (예 : PT100 또는 PT1000 프로브)는 열 축적을 측정하기 위해 패널 뒷면에 부착됩니다.
주변 온도 센서 주변 공기 온도를 측정하며, 일반적으로 방사선 방패에 보관되어 있습니다.
이 센서는 함께 온도 수정 된 성능 비율을 계산하기위한 중요한 데이터를 제공합니다.
햇빛과 온도 이외의 환경 조건은 또한 식물의 성능에도 영향을 미칩니다.
풍속 및 방향 센서 : 식물을 구조적 위험으로부터 보호하고 냉각 효과를 평가합니다.
습도 센서 : 모듈 저하에 기여할 수있는 수분 수준을 감지합니다.
RAIN GEUGES : 패널을 자연스럽게 청소하거나 잠재적 인 홍수 위험을 나타낼 수있는 강수량을 추적합니다.
기압 압력 센서 : 고급 기상 모델링에 유용합니다.
이 센서는 일반적으로 로 분류되며 태양 광 발전 기상 관측소 종종 PV 사이트 중앙 근처에 설치됩니다.
먼지, 먼지 및 조류 배설물은 일부 지역에서 출력을 5-20% 줄일 수 있습니다. 육안 검사만으로 의존하면 종종 불필요하거나 지연된 청소가 발생합니다.
깨끗한 더 많은 모니터링 장치는 기준 패널과 노출 된 테스트 패널 간의 출력 차이를 측정하거나 광학 먼지 센서를 사용하여 축적을 정량화합니다. 이 데이터를 통해 운영자는 청소 일정을 최적화하고 에너지 손실과 물 및 인건비의 균형을 잡을 수 있습니다.
환경 센서는 외부 요인을 측정하는 반면 전기 센서는 시스템 내에서 일어나는 일을 측정합니다.
현재 센서 및 전압 센서는 불일치 또는 장비 고장을 감지합니다. 스트링 또는 인버터 레벨의
이들은 PV 모니터링 시스템 에 공급되어 인버터 다운 타임, DC/AC 변환 손실 및 잠재적 배선 결함을 감지하는 데 도움이됩니다.
특수 플랜트의 경우 보조 센서가 더 깊은 통찰력을 제공합니다.
알베도 센서 : 이중 공간 PV 플랜트에 중요한 지상 반사율을 측정합니다.
UV 센서 : 장기 모듈 저하를 모니터링합니다.
기울기 및 방향 센서 : 태양열 추적기가 올바르게 정렬되도록합니다.
이 센서는 항상 필수는 아니지만 추가 성능 개선을 잠금 해제 할 수 있습니다.
모든 센서는 데이터를 수집하고 전송하는 시스템만큼 유용합니다.
데이터 로거는 각 센서의 입력을 기록하고 중앙 모니터링 플랫폼으로 공급합니다.
통신 프로토콜은 유연한 통합을 가능하게합니다. RS-485 MODBUS, LORA, ZIGBEE 또는 WI-FI와 같은
SCADA 시스템은 플랜트 운영자의 경고를 시각화, 분석 및 트리거합니다.
태양 광 발전소가 규모가 커짐에 따라 신뢰성, 중복성 및 사이버 보안이 점점 더 중요 해지고 있습니다.
IEC 61724-1 표준은 PV 플랜트의 3 가지 모니터링 클래스를 정의합니다.
클래스 A : 가장 높은 정확도로 열량이 필요합니다 피라노 미터 , 중복 센서 및 엄격한 교정. 유틸리티 규모 및 투자자 지원 프로젝트에 사용됩니다.
클래스 B : 중간 크기의 식물에 적합한 적당한 정확도.
클래스 C : 기본 모니터링, 종종 실리콘 태양 방사선 센서 에만 의존합니다 .
올바른 클래스를 선택하는 것은 프로젝트 규모, 재무 요구 사항 및 운영 요구에 따라 다릅니다.
중요도에도 불구하고 센서는 몇 가지 과제에 직면합니다.
교정 드리프트 : 최고의 센서조차도 정확도를 유지하려면 정기적 인 교정이 필요합니다.
환경 노출 : 먼지, UV 방사선 및 극한 열이 짧아집니다. 센서 수명.
유지 보수 비용 : 불라미터 돔 청소 또는 결함이있는 모듈 교체는 O & M 비용이 추가됩니다.
통합 문제 : 다른 공급 업체는 다른 통신 프로토콜을 사용하여 데이터 통합을 복잡하게 만들 수 있습니다.
중복성을 위해 최소 2 개의 조도 센서 (POA, 하나의 GHI)를 사용하십시오.
정기적 인 청소 및 교정 일정을 구현하십시오.
가혹한 야외 조건을 위해 설계된 견고한 내후성 센서를 선택하십시오.
모든 센서를 SCADA와 함께 중앙 집중식 PV 모니터링 시스템 에 통합하십시오 .
외부 벤치 마크 (위성 또는 드론 데이터)에 대해 센서 데이터를 주기적으로 검증하십시오.
태양 광 발전소 모니터링의 미래는 더 똑똑하고 연결된 시스템으로 정의됩니다.
IoT 기반 무선 센서 . 저렴한 광범위한 지역 배포를위한
결함이 발생하기 전에 결함을 예측하기위한 AI 구동 분석 .
드론 및 위성 통합 . 지상 기반 센서를 보완하기위한
태양 광 농장의 디지털 쌍둥이 .실시간 최적화를 위해 센서 데이터를 시뮬레이션 모델과 결합한
이러한 추세는 비용을 줄이고 정확성을 향상 시키며 태양열 운영자가 수익성을 극대화하는 데 도움이됩니다.
센서 시스템은 현대적인 태양 광 발전소 모니터링의 중추입니다. 간단한 불라미터 에서 정교한 너무 많은 모니터링 장치 에 이르기까지 각 센서는 가시성 계층을 추가합니다.
정확하고 신뢰할 수 있으며 잘 통합 된 센서 시스템에 투자함으로써 운영자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
성능 비율 향상,
다운 타임을 줄이고
O & M 비용을 최적화하고
이해 관계자에게 더 높은 ROI를 제공하십시오.
태양 광 발전이 전 세계적으로 계속 확장됨에 따라 고급 센서로 구동되는 PV 모니터링 시스템은 지속 가능하고 신뢰할 수 있으며 수익성있는 운영을 보장하는 열쇠가 될 것입니다.
더 똑똑한 태양 광 운영을 향한 단계로 센서 시스템을 업그레이드하는 것을 고려하십시오. 자세한 내용은 당사에 문의하십시오.
| 제품 이름 |
|---|
| 자외선 방사선 센서 |
| 직접 방사선 센서가있는 BGT-ZZQ (L) 고정밀 태양 추적 시스템 |
| 더 똑똑한 결정을위한 정밀 태양 방사선 측정 |
| 최적의 식물 성장을위한 정밀도 측정 |
| TBS 직접 정상 조도 (DNI) 센서 |
| 태양 방사선 센서 클래스 B 피라미터 |
| 클래스 A/B 피라미터 센서 |
| IoT 태양 방사선 센서 |
| AIOT 원격 제어 품종 계수 방사선 파 센서 |
| IoT 산업 자동화 태양 광 방사선 센서 |
