并网光伏电站的生产运行数据分析

陈建国，刘 畅，朱同鑫

(苏州中康电力运营有限公司，张家港 215600)

0 引言

截至2018年12月，我国光伏电站的装机容量已达到174 GW，且装机规模仍在不断增加。对于存量光伏电站而言，日常运维的重要性已经成为业内共识，从光伏电站的结构和组成来看，其在生产运行过程中，光伏直流组串、直流汇流箱、逆变器、箱变等关键设备的生产运行数据都可通过现场的采集设备进行采集，并通过网络传输到电站的监控平台和远程集控平台。如何通过海量的数据并结合电站现场实际情况，从不同维度对电站的综合性能进行评价，一直是行业内较为关心的话题[1-3]。太阳辐照度，直流侧和交流侧的电压、电流，以及发电量等数据与电站运营相关，在光伏电站运维平台可以通过电站的输出功率特性、组串的电流离散率、有效发电小时数、系统效率(PR)等常用指标来评估电站的运行状况。

一般情况下，通过逆变器单元的发电小时数、组串式逆变器或直流汇流箱的组串电流离散率就可以判断组串之间的运行状况[4]；但由于组串还受到组件本身、外界遮挡、太阳辐射量、环境温度等因素的影响，如果能够通过现场肉眼观察、仪器检测或后台数据分析来辨别出组串发电差异的原因，并从数据层级或图表角度反映这种差异，对于运维而言将更加直观。因此，本文结合并网光伏电站的运行特点和实际运行数据，从不同角度分析了导致组串发电差异的各种场景，以期为落后组串的原因诊断、发电量损失分析，以及寻找解决方案提供一定的参考。

1 阴影遮挡造成的发电量损失分析

对于山地光伏电站而言，由于存在地势复杂、坡向不一致的情况，导致光伏阵列的朝向也不尽相同；且由于地势高低不同，在施工过程中，相邻阵列之间易存在垂直高差，造成阴影遮挡。此外，山地光伏电站所在地的植被一般不允许被破坏，因此靠近树木的阵列也会产生阴影遮挡。图1为云南某山地光伏电站的光伏阵列被遮挡的图片。

在该山地光伏电站中某组串存在被西南方向的树木遮挡的情况。在冬季晴天的下午太阳处于西南方向时，由于受到遮挡的影响，该组串的组件表面接收到的辐射不均匀，存在电流失配现象，导致该组串的工作电流呈一定的下降趋势。将被遮挡组串(组串1)及其他正常发电组串(组串2～组串6)的工作电流情况绘制成曲线，如图2所示。

越临近傍晚，太阳的高度角越低，遮挡也就越严重。由图2可知，在16:10时，正常发电组串的平均工作电流约为6.2 A，被遮挡组串的工作电流约为2.6 A，二者的差值约为3.6 A。但在上午时段，由于无遮挡，所有组串的工作电流的离散率均低于2%，各组串的工作电流的一致性均很好。

将13:30～16:25时段内正常发电组串的平均工作电流与被遮挡组串的工作电流的差值绘制成曲线，如图3所示。由图可知，在13:30～14:40时段内，二者基本上无差异，这说明树木还未对组串产生遮挡；而在14:45左右树木对组串产生了遮挡，二者之间出现了一个较大的差值，随后出现回落，但随着时间的推移，该差值呈现逐渐被拉大的趋势。

通过对各个组串一定时段内的功率值进行时间积分，可以得到每个组串的日发电量，具体如图4所示。由图可知，被遮挡组串(组串1)的日发电量为27.45 kWh，其他正常发电组串的日发电量约为31～32 kWh。组串1的发电量比其他正常发电组串发电量的平均值约低12.5%，这主要是由于被遮挡后组件表面接收到的辐射量降低，而且由于辐射存在不均匀性，导致产生电流失配损失。经计算，组串1的日发电量损失约为4 kWh。

该山地光伏电站所使用的组件的额定功率为250 Wp，每个组串由22块组件串联。假设被遮挡组串在1年中的日均发电量损失为2～6 kWh，现将该损失折算成每块组件的日均和年均发电量损失，具体如表1所示。

由表1可知，当被遮挡组串的日均发电量损失为4 kWh时，相当于每块组件的日均发电量损失为0.182kWh，年均发电量损失为66.364 kWh；遮挡越严重，组件的年均发电量损失就越大。

表1 被遮挡组串的日均发电量损失及每块组件的日均和年均发电量损失情况Table 1 Daily average power generation loss of the shadowed string and daily average and annual average power generation loss of each PV module

2 朝向不一致造成的发电量损失分析

除了树木遮挡外，山地光伏电站还存在组串朝向不一致的现象，这主要是由山地坡向不同造成的。冬天晴天时，该山地光伏电站中某逆变器连接的6个组串在不同时段的工作电流情况如图5所示。其中，组串a的朝向为正南偏西，组串b的朝向为正南偏东，其余组串朝南。上午时，太阳位于东南方向，必然会导致组串a接收到的辐射量较少，因此该组串的工作电流相对较低；而下午时，太阳位于西南方向，该组串正好迎着太阳，所以接收到的辐射量会比上午略高，工作电流也相对较高。

通过对各个组串一定时段内的功率值进行时间积分计算可以得到每个组串的日发电量，具体如图6所示。从图中可以看出，当天组串a的日发电量为33.76 kWh，比其他组串的日均发电量35.59 kWh 低 1.83 kWh。

3 损耗分析

逆变器交流出口至电站关口表的电量损耗是评价损耗较为重要的指标，可通过调取如逆变器出口电量和关口表电量等原始数据进行计算后得到。本文计算了2019年01月26日～02月10日期间，青海共和10 MW光伏电站的损耗率情况，具体如表2所示。

由表2可知，在这段时间内，该光伏电站有5天的损耗率在6%及以上，最大时甚至达到了9.6%。存在如此大的损耗，一方面需要站内运维人员确认是否存在原始数据输入错误的情况，若数据无误，则需要排查站内的设备损耗及站用电量是否过高。经过分析后发现，电站损耗过大是由于冬季白天使用了空调等取暖设备，导致站用电量增加，而白天的站用电量主要是来自光伏发电，所以这部分电量算在了损耗当中。对于运营系统平台而言，可以设置一个损耗率阈值，如果持续若干天超过该阈值，则由平台自动发出提醒指令或进行相关流程，但相关人员需及时关注数据异常的原因。

表2 2019年01月26日～02月10日青海共和10 MW光伏电站的损耗率情况Table 2 Loss rate of Qinghai Gonghe 10 MW PV power station from January 26 to February 10, 2019

4 光伏输出功率曲线的削峰现象

光伏输出功率曲线的削峰现象主要表现在弃光和限光两方面。从并网光伏电站的运行角度来看，弃光原因主要为光伏发电的发展与电网建设的不协调、不匹配，个别地区消纳能力不足，光伏装机富集地区的外送通道受限，电网调峰能力不足等。限光原因主要是逆变器直流侧超配过载、逆变器交流输出受限等，逆变器为了保护设备的安全而采取自动降额，由此造成的损失则为限光损失。

我国某些偏远地区的送出线路为农村电网10 kV系统，若光伏电站距离该并网点较远，且并网点处于该线路的末端时，再加上外界因素的影响，电能质量会较差，并网点处会出现电网频率和电压波动大且波动频繁的情况，这会对光伏电站产生一定影响。尤其是在中午光伏发电高峰期时，若电网的频率超过了逆变器自身设置的保护值(一级过频保护频率为50.2 Hz，二级过频保护频率为50.5 Hz，一级欠频保护频率为49.5 Hz，二级欠频保护频率为48 Hz)时，逆变器会启用自我保护机制，导致逆变器限负荷运行，功率波形出现削峰现象，同时也将直接影响逆变器的最大功率点跟踪计算，导致逆变器的最大功率点频繁调整。

以辽宁某10 MW山地光伏电站为例进行分析，该电站2017年2月23日的太阳辐照度与逆变器的输出功率曲线，以及当天电网的频率波动曲线分别如图7、图8所示。当天为晴天，个别时刻由于乌云遮挡导致太阳辐照度忽然降低，其余时刻的辐照度曲线较为平滑；中午时段的辐照度较高，超过了900 W/m2，但由于电网频率出现波动，导致逆变器的输出功率出现了一定程度的降低，从图7中可以看出，功率曲线有明显的凹陷。根据当天的辐照条件，理论上在10:30～13:00期间，光伏输出功率应该可以达到9 MW以上，但实际上该时段内光伏输出功率均低于此值，平均输出功率约为7.3 MW，最小输出功率仅为7.241 MW，而在13:05以后，光伏输出功率恢复了正常，达到了8.95 MW。

分别选取2017年2月22-23日这两天所有逆变器存在削峰现象时该电站的实际日累计发电量数据，将其与正常工况下的理论发电量进行比较，具体如表3所示。

表3 逆变器削峰引起的电量损失Table 3 Power loss caused by inverter peak clipping

由表3可知，这两天的理论发电量与实际发电量之间存在差距，该损失是由逆变器削峰所导致的，损失比例分别为8%和7%。

5 PR分析

PR一般用于对光伏电站的发电性能进行评价，随着光伏发电技术的不断发展，PR可以达到80%以上。PR的大小取决于电站的发电量和装机容量，以及太阳辐射量，并且呈现季节性差异，如夏季偏低、冬季偏高，这主要是因为PR受环境温度的影响较大[5]。

图9为某山地光伏电站月发电性能对比，该光伏电站夏季的PR值大于70%，冬季环境温度降低，PR值达到90%以上。对于运维人员而言，需认识到温度对PR的影响，避免做出错误的判断。

随着电站运行年限的增加，光伏组件的额定功率不断衰减，逆变器的电子元器件可靠性逐渐降低，容易造成逆变器的转换效率降低。从理论上来说，在整个25年的生命周期内，PR会呈下降趋势；而且组件表面积灰的增加也会造成PR降低，但通过清洗组件可使这部分降低的PR得以恢复，因此，PR还可以用来衡量组件的最佳清洗时间。

某分布式光伏电站由于组件是顺着彩钢瓦屋面平铺的，而屋面的角度仅为5°，导致组件下端受积灰影响，PR值不断降低，从最初的65%降至30%，如图10所示。

图11为某分布式光伏电站在某天对积灰的组件进行了清洗，清洗后其PR值从平均40%提升到70%以上，提升幅度达30%。

此外，还可以通过寻找异常偏低的日PR值来辅助光伏电站的运维分析。图12为2019年1月1日～4月1日某山地光伏电站的日PR值情况。

由图12可知，2019年1月9日、2月13和15日的PR值在60%以下。运维人员可通过线上调取当天的逆变器发电数据，同时线下查看设备的运行状况来分析PR值偏低的原因。

6 逆变器日发电量分析

在光伏电站中，由于各支路单元的发电特性不一致，即使逆变器的容量相同，其所发电量也会不同。光伏电站的运维分析主要是从发电量少的逆变器单元着手，进而分析出存在异常的组串，并进一步判断组串发电量降低的原因是由于组件自身，还是受外界环境的影响。

辽宁某10 MW光伏电站有291台组串式逆变器，其容量基本一致。图13为2016年11月15日该光伏电站所有逆变器的日发电量情况。

由图13可知，291台逆变器的日发电量有高有低，最高的约为180 kWh，最低的约为70 kWh。经过进一步分析发现，日发电量少的逆变器主要是受到了阴影遮挡、组串故障等因素的影响。

运维人员可通过对站内所有逆变器或组串单元进行统计分析来找到存在异常的组串。

以新疆区域某A、B、C 3个集中式光伏电站为例，对电站中从直流汇流箱到组串单元的故障和异常情况进行了统计分析，具体如表4所示。其中，故障支路和低效支路统称为支路异常。由表4可知，C电站的支路异常数量占比为1.23%，B电站的占比为0.54%，A电站的占比为0.15%。

表4 不同光伏电站的支路异常数量占比情况Table 4 Bad devices proportion in different PV power stations

对于使用组串式逆变器的光伏电站而言，需要充分考虑组串的分配优化，以发挥多路MPPT的优势。组串优化的目的是为了将落后的组串尽量放在同一个MPPT，从而尽量不影响正常发电的组串。比如，某电站一共有4019个光伏直流组串，逆变器应接入6个组串支路，但运维人员在进行现场排查时发现，只接了4个或3个组串支路的逆变器很多，造成逆变器空缺支路达238个，占比为5.9%。后期可以通过组串接线优化，将整体低效的组串放入同一个MPPT，减少并联失配，以达到提效增发的目的。

7 电网调度限电

目前，西部光伏电站的弃光限电问题得到了一定改善，但是新疆南部地区的限电率还是居高不下。按照各个电网调度中心的要求，光伏电站一般需要设置样板逆变器，其代表全站的综合发电水平，且不受调度控制，可以最大功率满负荷发电。根据样板逆变器的发电数据可以计算得到受限逆变器的弃光损失，以此可计算得到该电站的弃光率(或称为“限电损失率”)，电站运维人员应定期对弃光率的走势进行跟踪和预判。

以新疆某装机容量为40 MW的光伏电站为例进行分析。2017年6月某日，该电站的全天实际输出功率基本被控制在20 MW左右，受限逆变器与样板逆变器的输出功率曲线如图14所示。中午时段，受限逆变器的输出功率不到250 kW，而样板逆变器则达到了450 kW左右，这说明该电站当天的限电非常严重。根据光伏输出功率曲线可计算得到该电站当天的限电损失率为40%。

8 电站产能表征

理论发电量是指在统计周期内(一般以天或月为单位)入射到光伏组件表面的太阳辐射量经光伏组件转换为电能后，电站关口表侧理论上输出的交流电量。理论发电量可通过气象数据、PR等计算得到，该值与实际发电量之间会存在一定偏差。实际发电量和理论发电量的比值反映了二者之间的接近程度，一般认为二者的比值不低于97%是较为精确的预测。为了保证气象数据的准确，需要在现场安装高精度的辐照仪器，并做到日常维护、定期清洁和校准。若基础数据不准确，计算的理论发电量就无参考意义。

在评价电站生产运行状况时，会根据往年的历史发电量、太阳辐射量资源情况对未来进行预测，以制定下一年的发电计划。实际发电量与计划发电量的比值称为发电完成率(或目标完成率)，其是衡量电站生产经营状况的核心指标之一。

天气状况、太阳辐射量是影响发电量的重要因素，但这2个因素很难预测准确，因此计划发电量并非一成不变，还需要根据实际情况进行调整。若计划发电量较低，可能会出现当月实际发电量超过计划值，完成率达100%以上，但又和理论发电量存在一定差距的情况。若出现此情况，说明计划发电量定的较低，应根据实际情况进行调整。对于发电量完成率较低的电站，也可以参考当月的辐射量情况及理论发电量，得到调整后的计划发电量；若当月实际发电量未完成计划，但该值接近于理论发电量，则说明这并不是电站本身运维原因造成的。由此可知，对光伏电站的计划发电量、实际发电量和理论发电量进行分析，可较为客观地判断光伏电站的运行情况。

以内蒙古某20 MW光伏电站为例进行分析。图15为该光伏电站的实际发电量、理论发电量和日均计划发电量的情况。该电站2018年1月的计划发电量为300万kWh，理论发电量为271万kWh，而实际发电量为268万kWh。但从图中可以看出，该月大部分情况下的实际发电量是接近于理论发电量的，有的实际发电量已超过理论发电量。经过分析发现，未完成计划指标的原因是当月的限电损失电量约为4.8万kWh。

9 总结

本文从阴影遮挡、方阵朝向差异、逆变器功率降额、系统效率、系统损耗、低效发电单元、电站产能、弃光限电等方面对并网光伏电站的生产运行数据进行了简要分析，并给出了相应的实例进行说明。并网光伏电站在运行中会产生大量的数据，从数据层面可以掌握电站的实际运行情况，建立数据统计和分析的方法，且可以通过数据发现问题、解决问题，并提升电站的品质和发电量。