金鴻泰

光伏電站組件智能灰塵預警系統V2.0

金鴻泰光伏電站組件清潔預警系統不僅是光伏電站的“眼”，幫運營者看到灰塵嚴重程度問題，也是光伏電站的“腦”，協助運營者分析灰塵清洗的收益，還是光伏電站的“鬧鈴”，及時提醒運維人員清洗組串灰塵。

電站組件清潔預警系統基于設備發電效率跟蹤，以時序模型與氣象模型為基礎，應用大數據技術，全面覆蓋持續有效地分析電站光伏組串積灰程度，對電站何時需要清洗，對哪個方陣/組串需要清洗，對清洗所獲取的發電收益等情況及時預警提示。系統具有自我學習能力，可以根據歷史清洗時間點自動較正下次準確的清洗時間，為用戶安排清洗工作提供科學的依據。此外系統可自助識別自然條件（雨、雪等）清洗方式與人工清洗方式所增加發電量，也可選擇電站級、方陣級、組串級不同設備范圍維度進行清洗工作，以便節約清洗成本，提高全站收益。

1.電站清潔概覽

區別于依靠人員現場巡檢識別電站組串灰塵累積情況的傳統方式，實現全站數據化、圖形化以熱力圖為基礎展示全站灰塵累積情況，精準定位清潔預警區域，提供直觀視覺告警的新方式。

2.組串灰塵預警范圍

基于大數據分析技術，分布式檢索分析組串持續周期發電效率，自助識別有效的灰塵預警范圍，為電站制定有效清洗方案提供決策支持。   

3.組串清潔度分析

搭建灰塵預警建模平臺，實現數據的輪詢自我學習，結合周期內數據變化特征，智能預判組串最佳清洗時間點。本著節約成本、提高效益的原則，設置第 二清洗時間點及滯后清洗時間點，方便系統自動較正最佳清洗時間點。組串清潔度分析支持10日、20日、30日周期清洗點預測跟蹤機制。

4.組串清潔收益分析

系統支持分析人工清洗組串所增加發電量的收益，也支持自然條件（雨、雪等）清洗組串所增加發電量的收益。兩者也可綜合對比分析其經濟性，為用戶下次選擇清洗周期作為判別依據。

5.組串源數據多維分析

提供在線組串采集數據多維度數據分析。按照數據分類分為設備角度、時間角度、電站角度。按照設備特征又分為同設備參數角度，不同設備參數角度，不同設備不同參數角度。應用此功能用戶可按照自身需求定制數據進行分析匯總及數據驗證。

      

6.數據指標配置

用戶可定義基礎參數，上網電價、清潔單價等。