在本次中信博《白皮書》全球云端發布會上，中信博CTO王士濤先生對《白皮書》進行了深度解讀，據其介紹稱，經過中信博的實地驗證及模擬仿真，該解決方案可以使光伏電站獲得高達7%的增發收益。同時，來自組件、逆變器、EPC及第三方檢測認證機構等行業大咖，還在發布會現場就人工智能跟蹤如何與產業鏈上下游協同發展，共同推動電站LCOE降低進行了深入探討。
跟蹤技術廣受認可，AI跟蹤更勝一籌
提升電站綜合收益，不斷追求更低的光伏發電度電成本(LCOE)，已成為行業各環節的終極目標。而光伏跟蹤技術作為一種智能化控制技術，它可以驅動組件始終獲得最佳的發電角度，從而大幅提升電站整體發電量，現已在全球范圍內成為降低電站LCOE的王牌之選。
常規的跟蹤器控制策略，一般是使光伏組件正面接受到的直射輻射最大化，所適用的項目情況僅針對于單面組件、晴天、平地等特定條件。但這種簡單的策略忽略了天氣、地形、地貌對于太陽輻射的影響以及組件對不同光譜吸收特性的不同，在實際的光伏項目中往往難以實現發電量的大幅提高，甚至會產生負面影響。
作為光伏行業率先提出人工智能光伏跟蹤解決方案的世界領先企業之一，中信博新一代人工智能光伏跟蹤解決方案不僅能夠完美適應單面/雙面組件，還可適應實際項目中的各種天氣條件、地形條件、地貌條件。
4大策略加持，保障電站全生命周期的安全+增發
據了解，中信博新一代人工智能光伏跟蹤解決方案具備四大核心控制策略，可輕松應對真實電站環境中的各種地形、天氣、地貌條件，開放兼容光伏發電直流側參數反饋策略，為光伏電站帶來大幅增發。王士濤介紹道：“《白皮書》中的相關數據均來自中信博的仿真計算及實證電站發電數據，第三方認證機構DNV GL對《白皮書》中數據的準確性和有效性進行了評估和鑒定，TUV萊茵、TUV南德以及鑒衡認證也等同采信了這一評估報告。”
真實地形下的跟蹤控制策略
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為解決傳統逆跟蹤算法在復雜的起伏地形中會造成早晚部分電量損失的問題，中信博基于整個電站的發電量最大原則，使用真實地形下的跟蹤控制策略對逆跟蹤算法進行優化，通過對全地形所布局的跟蹤器進行建模，將陣列內跟蹤器運行至不同角度，既能減小陰影遮擋的影響，同時又能充分利用光照資源，達到提升逆跟蹤階段發電量的目的，可增加發電量0~5%。
基于實時氣象數據的云層策略
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中信博人工智能光伏跟蹤解決方案通過天空攝像機建立項目地的氣象數據庫，分析各種天氣數據，采用神經網絡處理氣象數據，實時訓練并轉換為有用的氣象信息。同時，云層策略還可以實時獲取云層圖像，將云層向光伏電站投影，進而通過算法識別投影區域，給予不同區域跟蹤器最佳跟蹤角度位置，可增加發電量0.5%~2%。
針對雙面組件+跟蹤器的雙面策略
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傳統跟蹤器運行時，由于其跟蹤策略僅是基于單面組件的應用場景，對于雙面組件而言，其設定的最佳角度僅能夠保證組件正面的輻射量最大化，而忽略了組件背面。為解決這一難題，中信博針對雙面組件+跟蹤器的組合特別制定了雙面跟蹤策略，對雙面組件的跟蹤器角度進行了算法優化，無論何種天氣，通過獲取組件正面和背面的輻射等環境數據，實現雙面組件“正面+背面”的輻射量最大，保證了雙面組件的最大發電能力。
與直流匯流箱、組串逆變器的直流側發電共享參數的反饋控制策略
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中信博新一代人工智能光伏跟蹤解決方案，可將光伏方陣實時IV特性作為反饋信號，通過直流匯流箱、逆變器共享的直流側參數作為算法反饋信號，迭代及優化算法，并對全站光伏組件/組串發電能力及輻照儀數據分析及挖掘優化控制策略，進一步提升發電效益。
王士濤還進一步透露了中信博光伏跟蹤解決方案的迭代方向：“未來，中信博還將在多地進行實地驗證測試，獲得更多氣候組合下的實際發電數據，進一步地化控制策略。同時，我們還將為客戶提供基于跟蹤器的SCADA(數據采集監控系統)，向電站的本地/云端運維人員提供運維建議。另外，中信博還將把加持了控制策略的組件清掃機器人，引入到光伏跟蹤整體解決方案當中，幫助客戶在獲得更高收益的同時，解決電站運維的后顧之憂。”
中信博營銷中心負責人容崗在發布會現場表示：“此次人工智能光伏跟蹤解決方案的發布進一步地展示了中信博‘以客戶為中心，助力客戶成功’的初心。平價時代，中信博將繼續聚焦于降低LCOE，幫助客戶提高收益，并協助客戶將過去經濟上不可行的項目通過技術創新變成可行，全方位保障客戶光伏電站全生命周期的安全與增發。客戶的成功就是我們的成功!
來源：索比光伏網
來源：索比光伏網
