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【详解】分布式光伏如何掘金能源互联网?

2016-01-28 09:46来源:创维互联关键词:储能能源互联网电动汽车收藏点赞

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(b)分布式光伏与能源大数据分析

分布式光伏的能源大数据分析涉及光伏资源评估、设备性能比较、生产运营保障、并网性能分析、电力市场竞价、电力辅助服务、用户用能数据分析等。

太阳能资源分析:建立太阳能资源特征变化评估体系,利用辐照强度、太阳能频率分布等特征指标综合评价光伏电站一段时间的资源变化特征。

设备性能分析:建立设备性能评价指标体系,利用可利用率、发电效率等指标和曲线综合评价电池板、汇流箱和逆变器性能。

电量数据分析:应发电量、预测发电电量、场用电量、限电量、受累损失电量、计划停机损失电量、非计划停机损失电量等指标的分析。

示例:Solar GIS

Solar GIS的本质是由一系列太阳辐射、光伏数据、气象和地理要素构成的数据库,以此数据库为基础,经科学算法计算之后,提供太阳能资源评估和光伏模拟数据服务,以有交互特点的iMaps、clim Data、pv Planner、pv Shot四种应用为主要软件工具。

它可以提供最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列,环境参数的分辨率可以达到250米。而这些数据是综合天气预报数据、卫星遥感数据及地面观测信息分析得来。

设备故障数据分析:对设备性能缺陷及故障进行分析和预警,统计光伏电站各设备以及各主要部件的故障率、故障时间、故障平均间隔时间(MTBF),平均修复时间(MTTR)等。

运营效益分析:统计各区域、各电站的利润率、度电成本等运营效益指标。

投资决策分析:根据资源数据、并网条件、设备性能、银行贷款等,综合决定是否投资光伏电站。

示例:Geostellar

Geostellar是一个太阳能设备的线上B2C平台,介于供应商和终端家庭用户之间,为用户简化太阳能电池阵列的采购、融资、安装和维护等整个过程。

Geostellar具备强大的线上数据分析及搜索系统,它从第三方获取数据,整合后可根据用户需求评估美国境内不同地点的太阳能发电潜力,结合当地政府的补贴政策及银行提供的付款方案,分析可产生的能源效益,给使用者提供特定屋顶太阳能面板成本估计、负荷曲线、设备配置、安装和许可要求等参考。

电力市场交易分析:作为光伏电站,参与电力市场交易,前提是对自身发电的成本和未来发电功率预测做出准确的判断,在此基础上针对各个电力市场交易的规则,建立相应的交易模型。

原标题:【详解】分布式光伏如何掘金能源互联网?
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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