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光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

太阳能跟踪器性能评估与能量损失量化集成方法

Integrated Methodology for Solar Tracker Performance Assessment and Energy Loss Quantification

作者 Mohamed Limam El Hairach · Amal Tmiri · Insaf Bellamine · Tony Mellors · Hassan Silkan
期刊 IEEE Journal of Photovoltaics
出版日期 2025年7月
技术分类 光伏发电技术
技术标签 储能系统
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 光伏装置 跟踪系统监测 跟踪器状态指数 故障识别 能源生产
语言:

中文摘要

大规模光伏装置的最佳运行依赖于对跟踪系统的有效监测。本研究提出了一种简单有效的性能监测方法,即通过找出导致能量损失的缺陷来进行监测。跟踪器状态指数是专门设计用于实时评估跟踪器异常情况的有效工具。所提出的方法与交互式可视化工具相结合,使操作人员能够迅速识别出故障跟踪器,并评估其对电站性能的影响。由于该方法具有明确的计算公式和运行参数,因此易于集成到现有的监测系统中。通过真实案例研究进行的验证表明,跟踪器状态指数能够可靠地将跟踪器故障与能量损失关联起来,从而凸显了其作为决策支持工具的作用,有助于提高光伏系统的运行效率并实现能量产出最大化。

English Abstract

The optimal functioning of large-scale photovoltaic installations relies on effective monitoring of tracking systems. This research presents a straightforward and effective method for monitoring performance by finding flaws that lead to energy losses. The Tracker Status Index is an effective instrument specifically engineered to assess tracker anomalies in real time. The proposed method, in conjunction with an interactive visualization tool, enables operators to swiftly identify malfunctioning trackers and assess their impact on plant performance. The approach is easily integrable into existing monitoring systems due to its clear calculation formulas and operating parameters. Validation through an authentic case study demonstrates the reliability of the Tracker Status Index in correlating tracker failures with energy loss, hence underscoring its use as a decision-support instrument for improving operational efficiency and maximizing energy production in photovoltaic systems.
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SunView 深度解读

该跟踪器性能评估与能量损失量化方法对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的多维度跟踪误差识别技术可集成至iSolarCloud平台,实现对大型光伏电站跟踪系统的实时监控与故障诊断。通过结合逆变器端实际发电数据与理论模型对比,可精确量化跟踪偏差导致的MPPT效率损失,为预测性维护提供数据支撑。该方法可优化阳光电源1500V系统的整体发电效率,特别是在配合SG系列逆变器的智能诊断功能时,能够快速定位跟踪器机械故障、控制算法偏差等问题,降低运维成本,提升电站全生命周期收益。