光伏板清洗频次简析

赵红波，杜晓娟

（内蒙古华电二连浩特新能源有限公司，呼和浩特 010020）

光伏板清洗频次简析

赵红波，杜晓娟

（内蒙古华电二连浩特新能源有限公司，呼和浩特 010020）

光伏板在运行过程中容易降低可利用率，分析了主要因素，在给定条件下，通过统计光伏板清洗前、后发电量，绘制出光伏板清洁度与发电量增益的曲线，得出在此条件下光伏板的最佳清洗频次。此最优解在平衡成本的基础上最大限度地提升了设备利用潜力。光伏电站可根据自身所处环境，结合光伏板清洁度与发电量关系制订清洁计划，为清洗工作提供理论依据，此办法可使光伏板的经济性得到极大改善。

光伏板清洁度；清洗频次；经济性改善

0 引言

光伏板在运行过程中除去受设备自身老化等内部条件影响，还会受到尘土及鸟粪等外部因素的影响，从而使光伏板实际太阳光电（PV）曲线下滑，严重影响可利用率。据统计，受外部因素影响，光伏板的可利用率可从23%～25%降至17%～18%；同时，由于热斑效应更容易加剧光伏板的老化，严重影响其使用寿命［1］。目前清除光伏板尘土及表面污垢主要采取水清洗法，频繁清洗成本往往较高。

光伏电站如果能通过试验数据，分析出发电量与光伏板清洁度的关系，制订合适的清洗计划，平衡设备可利用率与清洗设备成本，可使设备的经济性得到优化。因此，如何采集、分析数据成为制订此计划的关键。

1 数据采集

以内蒙古乌兰察布市某光伏电站为例，其容量为10MW，由42400块电池板组成，单块功率为245 W。所处自然环境为丘陵地形，地表主要由低液限粉土及风积沙堆积而成，底部由砂岩及玄武岩组成。年均风速为5m／s，主风向为西北风，年平均降水量为379mm，海拔为1 417m，植被覆盖率为80%。数据采集时间为2013年3月至2014年5月，期间光伏上网电价为1元／（kW·h），清洗光伏板市场价为0.5元／块。

表1 清洗光伏板前、后电量及相关数据部分统计

试验选取光伏电站某方阵发电量较平均的2台逆变器，表1为试验期间逆变器发电量及相关数据部分统计，表中：Wx为试验逆变器日发电量；Wy为参考逆变器日发电量；S＝（Wx-Wy）／Wx×100%，此值能直观体现随着时间的变化，光伏板清洁度的变化趋势；Wa为统计期间试验逆变器日平均发电量；Wz为发电量一定时，逆变器由于清洗而多产生的出力，Wz＝SWa。2台逆变器所处地理位置相同，受鸟类影响基本一致，接带汇流箱数量及光伏板数量相同，试验期间天气情况以晴、多云为主，无沙尘、降雨天气。

为直观体现合理选择清洗频次带来的经济效益，假设从未清洗的光伏板挽回电量损失为0 kW·h，挽回经济损失为0元。将表1中数据折算成经济效益，得出挽回损失、收回成本时间2个重要参数。表2为清洗光伏板后挽回的经济损失（表2中数据折算至10MW容量光伏电站）。

2 数据分析

对采集数据进行分析发现：在光伏板清洗后5 d内收益最大，但同时收益率下滑也较快；从第6天起，效益几乎是以50元／d的速度下降。利用表2中数据绘制曲线，如图1所示。

同时可得出光伏板清理后，累计天数与收益的数学模型：

式中：y为清洗后光伏板收益；t为清洗后累计天数，t≥6。

图1 清洗光伏板后产生的效益与累计天数趋势

从图1可以看出：（1）光伏板清洗后在较短时间内收益明显；（2）清洗光伏板后第8天将收回清洗成本，清洗后第37天，效益约为50元，第38天几乎不产生效益。故在此条件下，将光伏板清洗周期制订为38 d能获得最大收益。

3 结束语

由于各光伏电站所处区域、自然环境等客观条件不同，硬性制定具体清洗周期显然不科学，如遇沙尘、降雨等对试验结果影响较大因素出现时，根据影响程度可适当缩短或延长清洗周期，建议光伏电站参考上述数据采集及分析方法进行统计建模，科学寻求最佳清洗周期，提高设备经济性。

（本文责编：弋洋）

TM 615

B

1674-1951（2015）08-0074-02

赵红波（1986—），男，内蒙古包头人，助理工程师，从事发电企业节能评估工作（E-mail：940650447＠qq.com）。

2014-11-19；

2015-07-06

杜晓娟（1988—）女，内蒙古乌兰察布人，助理工程师，从事发电企业工程预算工作。