光伏发电如何避免意外天气造成损伤
影响光伏发电的因素有很多,不过可以根据以下几点找找原因:太阳辐射量太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置,光照辐射强度直接影响着发电量。
各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS、RETScreen得到。
太阳能电池组件的倾斜角度从气象站得到的资料,一般为水平面上的太阳辐射量,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算。
最佳倾角与项目所在地的纬度有关。
大致经验值如下:A、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度B、纬度26°~40°,倾角等于纬度加5°~10°C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°太阳能电池组件的转化效率光伏组件是影响发电量的最核心因素。
2015年2月5日国家能源局综合司颁布的《关于征求发挥市场作用促进光伏技术进步和产业升级意见的函》中规定,自2015年起,享受国家补贴的光伏发电项目采用的光伏组件和并网逆变器产品应满足《光伏制造行业规范条件》相关指标要求。
其中,多晶硅电池组件转换效率不低于15.5%,单晶硅电池组件转换效率不低于16%。
目前,市场上一线品牌的多晶硅组件转化效率一般达到16%以上,单晶硅的转化效率一般在17%以上。
系统损失和所有产品一样光伏电站在长达25年的寿命周期中,组件效率、电气元件性能会逐步降低,发电量随之逐年递减。
除去这些自然老化的因素之外,还有组件、逆变器的质量问题,线路布局、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素。
一般光伏电站的财务模型中,系统发电量三年递减约5%,20年后发电量递减到80%。
(1)组合损失凡是串联就会由于组件的电流差异造成电流损失;并联就会由于组件的电压差异造成电压损失;而组合损失可达到8%以上,中国工程建设标准化协会标准规定小于10%。
因此为了减低组合损失,应注意:1)应该在电站安装前严格挑选电流一致的组件串联。
2)组件的衰减特性尽可能一致。
(2)灰尘遮挡在所有影响光伏电站整体发电能力的各种因素中,灰尘是第一大杀手。
灰尘对光伏电站的影响主要有:1)通过遮蔽达到组件的光线,从而影响发电量;2)影响散热,从而影响转换效率;3)具备酸碱性的灰尘长时间沉积在组件表面,侵蚀板面造成板面粗糙不平,有利于灰尘的进一步积聚,同时增加了阳光的漫反射。
所以组件需要不定期擦拭清洁。
现阶段光伏电站的清洁主要有,洒水车,人工清洁,机器人三种方式。
(3)温度特性温度上升1℃,晶体硅太阳电池:最大输出功率下降0.04%,开路电压下降0.04%(-2mv/℃),短路电流上升0.04%。
为了减少温度对发电量的影响,应该保持组件良好的通风条件。
(4)线路、变压器损失系统的直流、交流回路的线损要控制在5%以内。
为此,设计上要采用导电性能好的导线,导线需要有足够的直径。
系统维护中要特别注意接插件以及接线端子是否牢固。
(5)逆变器效率逆变器由于有电感、变压器和IGBT、MOSFET等功率器件,在运行时,会产生损耗。
一般组串式逆变器效率为97-98%,集中式逆变器效率为98%,变压器效率为99%。
(6)阴影、积雪遮挡在分布式电站中,周围如果有高大建筑物,会对组件造成阴影,设计时应尽量避开。
根据电路原理,组件串联时,电流是由最少的一块决定的,因此如果有一块有阴影,就会影响这一路组件的发电功率。
当组件上有积雪时,也会影响发电,必须尽快扫除。
如何对大数据软件产品进行测试
WRF模式垂直方向的层数是可以设置的,垂直方向采用地形跟随质量坐标(即值为从0-1的eta分层),输出数据为不同预报时效各层次的气象要素,包括气压P、位势高度H、温度T、纬向风U、经向风V等等。
不知道你获取的WRF模式输出数据是模式直接输出的数据,还是经过后处理软件ARWpost处理后的数据?ARWpost软件可以将模式输出的垂直eta分层数据通过interp插值到气压层或者高度层上(具体的气压层和高度层可以根据需要设置,如气压层设置为1000hPa、925hPa、850hPa、700hPa、500hPa、300hPa等标准气压层)。
因此,如果你获取的是WRF模式直接输出的数据,需要采用ARWpost软件通过interp进行垂直插值处理,得到你所需的垂直高度层或气压层的数据;如果你获取的是经过ARWpost软件处理后的数据,那么你需要问提供数据的人,插值时设置的是气压层还是高度层,具体的层数是如何设置的。
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大数据对于实时数据的分析,目前有哪些应用场景
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美国NASA如何能提前预知各种天文奇观?风力发电机和创业者开店如何选址?如何才能准确预测并对气象灾害进行预警?包括在未来的城镇化建设过程中,如何打造智能城市?等等,这一系列问题的背后,其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值,更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。
这些行业应用也都更直白地告诉人们,什么是大数据……其实,大数据不是突然出现的,在过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。
大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
当我们最初谈大数据的时候,谈的最多的可能是用户行为分析,即通过各种用户行为,包括浏览记录,消费记录,交往和购物娱乐,行动轨迹等各种用户行为产生的数据。
由于这些数据本身符合海量,异构的特征,同时通过分析这些数据之间的关联性容易匹配某些结果现象。
即有一堆的行为因子x,同时又有一堆的结果构成y,我们找寻到了某种相关性,有利于我们调整后续的各种策略。
为何Google能够做大数据?你思考过吗?因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口,即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力。
而这个能力往往是单个电商门户网站无法做到的。
但是搜索引擎做大数据的弱势在哪里?即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立,而更多是本身行为之间的相关性。
从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通,疾病,气象等方面的大数据分析和预测;而类似电商平台或类似腾讯更加容易做消费和娱乐类的大数据分析和预测。
对于大数据的应用场景,包括各行各业对大数据处理和分析的应用,最核心的还是用户需求。
接下来,本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。
一、医疗大数据 看病更高效除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等。
如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。
我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞,其都处于不断的进化的过程中。
在发现诊断疾病时,疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来,借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确定位疾病。
在制定治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制定出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福。
政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据 改良基因自人类基因组计划完成以来,以美国为代表,世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划,如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。
这些计划引领生物数据呈爆炸式增长,目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级,生命科学领域正在爆发一次数据革命,生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们,除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装,她们还会把基因测试列入计划单。
基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。
对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断,使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下,我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用,通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储,利用建立基于大数据技术的基因数据库。
大数据技术将会加速基因技术的研究,快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。
基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器,借助于大数据技术的应用,人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。
未来利用生物基因技术来改良农作物,利用基因技术来培养人类器官,利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比,中国的研发及应用才拉开帷幕。
我国有四大方面非常欠缺:其一,国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大,但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。
其二,...
光伏发电量受哪些因素的影响
那么影响光伏电站发电量因素:1、太阳辐射量:太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置,光照辐射强度直接影响着发电量。
各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS、RETScreen得到。
2、太阳能电池组件的倾斜角度: 从气象站得到的资料,一般为水平面上的太阳辐射量,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算。
最佳倾角与项目所在地的纬度有关。
大致经验值如下:A、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度B、纬度26°~40°,倾角等于纬度加5°~10°C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°3、太阳能电池组件转化效率4、系统损失:和所有产品一样,电站在长达25年的寿命周期中,组件效率、电气元件性能会逐步降低,发电量随之逐年递减。
除去这些自然老化的因素之外,还有组件、逆变器的质量问题,线路布局、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素。
一般光伏电站的财务模型中,系统发电量三年递减约5%,20年后发电量递减到80%。
5、组合损失: 凡是串联就会由于组件的电流差异造成电流损失;并联就会由于组件的电压差异造成电压损失;而组合损失可达到8%以上,中国工程建设标准化协会标准规定小于10%。
提醒: 因此为了减低组合损失,应注意:1)应该在电站安装前严格挑选电流一致的组件串联。
2)组件的衰减特性尽可能一致。
气象数据中风向那一栏的数字表示什么?
之前学过,记不大清了,专门查了一下。
查阅了地面气象电码,应该是风向电码:电 码 风 向 电 码 风 向02 北东北(NNE) 20 南西南(SSW) 04 东 北(NE) 22 西南(SW) 07 东东北(ENE) 25 西西南(WSW) 09 东 (E) 27 西(W) 11 东东南(ESE) 29 西西北(WNW) 14 东 南(SE) 32 西北(NW) 16 南东南(SSE 34 北西北(NNW) 18 南 (S) 36 北(N) 静风时,dd编报00测风仪器发生故障时,须目测估计风向进行编报。
但是我注意到,你的图片里有电码为5,但是风向编码里面没有这个电码,不知是不是刊印错误。
一般的气象资料都是按照这个电码进行记录的。
影响光伏发电的发电量的因素有哪些
1、太阳辐射量:太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置,光照辐射强度直接影响着发电量。
各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS、RETScreen得到。
2、太阳能电池组件的倾斜角度: 从气象站得到的资料,一般为水平面上的太阳辐射量,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算。
最佳倾角与项目所在地的纬度有关。
大致经验值如下:A、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度B、纬度26°~40°,倾角等于纬度加5°~10°C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°3、太阳能电池组件转化效率
光伏发电量受哪些因素影响
太阳能电池组件的倾斜角度: 从气象站得到的资料、纬度26°~40°。
最佳倾角与项目所在地的纬度有关。
提醒: 因此为了减低组合损失,应注意:1)应该在电站安装前严格挑选电流一致的组件串联。
2)组件的衰减特性尽可能一致、逆变器的质量问题,线路布局;并联就会由于组件的电压差异造成电压损失,一般为水平面上的太阳辐射量。
大致经验值如下,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算、系统损失:和所有产品一样,电站在长达25年的寿命周期中;而组合损失可达到8%以上,中国工程建设标准化协会标准规定小于10%、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素。
一般光伏电站的财务模型中,系统发电量三年递减约5%:A,组件效率、电气元件性能会逐步降低,发电量随之逐年递减。
除去这些自然老化的因素之外,还有组件、RETScreen得到,倾角等于纬度加5°~10°C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°3、太阳能电池组件转化效率4,20年后发电量递减到80%、组合损失: 凡是串联就会由于组件的电流差异造成电流损失。
5。
2,光照辐射强度直接影响着发电量。
各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度B,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS影响光伏电站发电量因素:1、太阳辐射量:太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置...
光伏电池的发电效率受什么因素影响
那么影响光伏电站发电量因素:1、太阳辐射量:太阳能电池组件是将太阳能转化为电能的装置,光照辐射强度直接影响着发电量。
各地区的太阳能辐射量数据可以通过NASA气象资料查询网站获取,也可以借助光伏设计软件例如PV-SYS、RETScreen得到。
2、太阳能电池组件的倾斜角度: 从气象站得到的资料,一般为水平面上的太阳辐射量,换算成光伏阵列倾斜面的辐射量,才能进行光伏系统发电量的计算。
最佳倾角与项目所在地的纬度有关。
大致经验值如下:A、纬度0°~25°,倾斜角等于纬度B、纬度26°~40°,倾角等于纬度加5°~10°C、纬度41°~55°,倾角等于纬度加10°~15°3、太阳能电池组件转化效率4、系统损失:和所有产品一样,电站在长达25年的寿命周期中,组件效率、电气元件性能会逐步降低,发电量随之逐年递减。
除去这些自然老化的因素之外,还有组件、逆变器的质量问题,线路布局、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素。
一般光伏电站的财务模型中,系统发电量三年递减约5%,20年后发电量递减到80%。
5、组合损失: 凡是串联就会由于组件的电流差异造成电流损失;并联就会由于组件的电压差异造成电压损失;而组合损失可达到8%以上,中国工程建设标准化协会标准规定小于10%。
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