PV_4_22
Welcome to interactive presentation, created with Publuu. Enjoy the reading!
23
magazyn fotowoltaika 4/2022
technologie
owa metoda pomiaru zabrudzenia fotowoltaiki, ogniwa
referencyjnego i piranometru została opracowana i zwery-
fikowana na podstawie danych z czterech miesięcy z południo-
wej Hiszpanii. Metoda wykorzystuje lampę, która jest włączana
raz lub kilka razy w nocy na około 45 minut, a nocne natężenie
promieniowania jest porównywane z sygnałami z nocy z czystym
czujnikiem. Ta metoda wymaga niewielkiej konserwacji, ponie-
waż lampa jest chroniona przed zabrudzeniem przez kolimator
o długości 25 cm. Scharakteryzowano pięć lamp w komorze kli-
matycznej i wyprowadzono poprawki temperaturowe dotyczące
ich natężenia promieniowania. Przy obecnie stosowanym modelu
lampy korekcję temperaturową należy wyprowadzić indywidual-
nie dla każdej z nich, ponieważ poprawki te różnią się od siebie.
Zainstalowano dwie lampy z piranometrem i komórką odniesie-
nia do testu na zewnątrz. Zmierzone straty spowodowane zanie-
czyszczeniem porównano ze stratami wynikającymi z porówna-
nia radiometru testowego z czystym urządzeniem tego samego
modelu. Stwierdzono, że odchylenia między zestawami danych
były poniżej oczekiwanej niepewności danych referencyjnych
z niskimi odchyleniami, to jest poniżej 0,3%.
Zaobserwowano, że rosa lub krople deszczu na radiometrze
testowym mogą powodować błędne pomiary strat spowodowa-
nych zanieczyszczeniem, a porównanie czterech strat spowodo-
wanych zanieczyszczeniem każdej nocy pomogło zredukować
takie błędy. W celu porównania z referencyjnymi stratami związa-
nymi z zabrudzeniem uwzględniono opady deszczu, aby uniknąć
porównania danych uzyskanych w nocy po naturalnym czyszcze-
niu ze stratami wynikającymi z zabrudzeń, zmierzonymi w ciągu
dnia przed deszczem. Jest to również zalecane do zastosowania
danych w elektrowni słonecznej i do pomiarów promieniowania
słonecznego. Interesujące są zatem pomiary opadów lub mode-
lowane dane dotyczące deszczu w celu uzupełnienia pomiarów
zabrudzenia.
Badania stabilności lampy w ciągu kilku dni, tygodni lub mie-
sięcy są przedstawione w tej metodzie pośrednio poprzez porów-
nanie pomiaru utraty zabrudzenia z metodą referencyjną. Takie
zmiany stabilności są możliwe, ponieważ wiadomo, że diody LED
zmieniają się wraz z godzinami pracy i w zależności od cykli. Na
podstawie aktualnych danych przyjmuje się, że lampa jest wystar-
czająco stabilna, aby zapewnić obserwowaną dokładność, jeśli
ponowna kalibracja lampy (nocny pomiar czystym radiometrem)
ma miejsce co dwa tygodnie lub częściej. Dłuższe odstępy między
czyszczeniami, na przykład miesiąc lub dwa miesiące, mogą być
możliwe. W celu dalszego ulepszenia systemu Radguard można
rozważyć również inne efekty spowodowane przez właściwości
optyczne lampy. Widmo LED różni się od widma słonecznego,
a utrata zabrudzenia zależy od długości fali.
Radguard – nowatorski system mierzący straty spowodowane
zanieczyszczeniem w systemach fotowoltaicznych – został nie-
dawno opublikowany w artykule „Autonomiczny radiometryczny
system pomiarowy strat fotowoltaiki z powodu zabrudzenia”
w piśmie „Progress in Photovoltaics”. W skład zespołu badawczego
wchodzą naukowcy ze szwedzkiego DLR Remote Sensing Data
Center, hiszpańskiej CIEMAT Plataforma Solar de Almería oraz
niemieckiego Instytutu Technologii Teledetekcji DLR. W przy-
szłości metoda będzie testowana na kolejnych stanowiskach oraz
w przygotowywanych dłuższych kampaniach pomiarowych.
Opracowanie: Mirosław Grabania na podstawi materiałów
Progress in Photovoltaics
Radiometryczny system pomiaru strat
w wyniku zabrudzeń instalacji fotowoltaicznych
Zabrudzenia mogą znacznie obniżyć zarówno wydajność instalacji fotowoltaicznych (PV), jak i zakłócić sygnały radiometrów.
W przypadku systemów PV oszacowano, że zabrudzenie zmniejsza globalną produkcję energii o 3% do 4%. Znajomość bieżących
strat związanych z zanieczyszczeniem instalacji fotowoltaicznej może być wykorzystana do optymalizacji harmonogramu czysz-
czenia i uniknięcia fałszywych alarmów związanych z innymi problemami, które mogą powodować pogorszenie wydajności.
Fot. Progress in Photovoltaics
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56