北京京能清潔能源電力股份有限公司北京分公司 谷金達 郭繼旺 張 建

灰塵污染會大幅降低光伏電站發(fā)電量，數(shù)據(jù)顯示其造成的發(fā)電量損失每年至少在5%以上。光伏智能清掃基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采用自供電的光伏智能清掃機器人完成光伏組件的干式清掃，去除組件表面積聚的灰塵，減少灰塵對的光伏發(fā)電的影響。

1 灰塵對光伏發(fā)電的影響

光伏組件接受太陽光照后依靠“光伏效應(yīng)”將太陽能轉(zhuǎn)化為電能，常見的光伏電站根據(jù)建設(shè)場地分為沙漠電站、山地電站、農(nóng)光互補電站、漁光互補電站、工商業(yè)廠房屋頂分布式電站等，大多數(shù)的應(yīng)用場景都無法避免大量的灰塵經(jīng)年累月地積聚在光伏組件上。灰塵對組件的影響最直接的是發(fā)電量減少，增加了度電成本（LCOE），影響發(fā)電量的同時，還可能影響組件的壽命和電站的安全?；覊m對光伏發(fā)電的影響主要有以下幾種方式。

1.1 遮蔽影響

灰塵附著在光伏組件表面會遮擋、吸收并反射光線，使組件表面的透光率下降，同時部分光線的入射角度發(fā)生改變導(dǎo)致光線在玻璃介質(zhì)中不均勻傳播。上述影響統(tǒng)稱為“遮蔽效應(yīng)”，影響了光伏組件對光照的吸收，導(dǎo)致組件輸出性能下降。光伏組件表面的積灰量越高，面板接收到的太陽輻照強度越低，造成發(fā)電功率損失越大。

1.2 溫度影響

目前光伏電站多采用硅基太陽電池組件，該組件對溫度的影響較為敏感。隨著組件表面灰塵的積聚，光伏組件的表面形成了一層厚厚的隔熱層，組件面板的傳熱熱阻增大，組件散熱受到了影響。行業(yè)內(nèi)研究數(shù)據(jù)顯示，組件溫度每升高1℃，輸出功率降低約0.4%。

1.3 化學(xué)腐蝕

光伏組件的表面材質(zhì)大多為玻璃，玻璃是一種非晶無機非金屬材料，其主要成分為二氧化硅和多種無機礦物，在濕潤的環(huán)境下會與酸堿發(fā)生反應(yīng)。在自然環(huán)境里，酸性或堿性的灰塵長期附著在組件表面時，會逐漸腐蝕組件表面的玻璃，使組件表面變得坑洼不平。粗糙的、帶有酸堿灰塵的黏滯表面比更光滑的表面更容易積聚灰塵，且灰塵本身也會吸附灰塵，一旦有了初始灰塵，就會導(dǎo)致更多的灰塵逐漸累積，加劇了“遮蔽效應(yīng)”。

當(dāng)光線射入組件表面時，光線的漫反射增加，加之光線在玻璃中的傳播均勻性受到破壞，實際到達組件表面的太陽光照大大減少，導(dǎo)致組件的發(fā)電量降低。光伏組件的面板越粗糙，折射光的能量就越小，組件發(fā)電量的降幅越大。另外在長期腐蝕的環(huán)境里，組件的壽命也會大打折扣。

1.4 熱斑效應(yīng)

光伏電站通常在地域開闊、陽光充足的地帶，鳥糞、塵土、落葉等遮擋物落在光伏組件上就會形成陰影，局部陰影的存在使光伏組件中某些電池單片的電流、電壓發(fā)生變化，導(dǎo)致光伏組件局部電流與電壓之積增大。正常照度情況下，被遮蓋部分電池板會由發(fā)電單元變?yōu)楹碾妴卧徽诒蔚墓夥姵貢兂刹话l(fā)電的負載電阻，消耗相連電池產(chǎn)生的電力，即發(fā)熱。被遮蓋的部分升溫速度遠大于未被遮蓋部分，局部溫升長期過高會使電池組件上的焊點熔化并毀壞柵線，使組件上出現(xiàn)燒壞的暗斑或整個組件報廢，這種現(xiàn)象即“熱斑效應(yīng)”。熱斑效應(yīng)影響了光伏組件的發(fā)電，嚴重時會引起組件燒毀，增加安全風(fēng)險。據(jù)統(tǒng)計，熱斑效應(yīng)使組件的實際使用壽命減少至少10%。

2 光伏智能清掃系統(tǒng)解決方案

2.1 常見清掃方式的對比

鑒于灰塵對光伏發(fā)電產(chǎn)生的不利影響，國內(nèi)外的光伏運維都普遍意識到了光伏清掃的重要性。在相同條件下，清潔的光伏組件與積灰組件相比，其輸出功率要高出至少5%，且積灰量越高，清掃帶來的價值越大。目前光伏行業(yè)主要的清掃方式有3種，人工清掃、工程車輛輔助清掃和自動化的光伏智能清掃。

人工清掃和工程車輛輔助清掃存在的主要問題如下：

普遍需要用水。一方面很多電站取水用水困難，用水成本高，另一方面，大量的水也會對組件的壽命產(chǎn)生影響。

依賴于人的操作，智能化程度底。無論是人工清掃還是工程車輛輔助清掃，均需人工操作工具、設(shè)備或車輛來完成大面積的光伏清掃作業(yè)。

對場地有一定的要求，不適合農(nóng)光互補、漁光互補、山地等場景。在上述特定的場景里，清掃難度大、人工成本高、清掃效率低。

清掃時間為白天，影響發(fā)電量，尤其是平單軸項目，必須關(guān)停平單軸，才能進行清掃。

清掃頻次較低，清掃效果無法保證，剛清掃完成后效果良好，隨著灰塵的積累，組件重新被灰塵覆蓋。

安全隱患，人工清掃和工程車輛輔助清掃都存在損壞組件或造成組件隱裂的風(fēng)險，同時一些特定場地的清掃存在人身安全風(fēng)險，如水上漁光互補電站，工商業(yè)廠房屋頂分布式電站等。

2.2 光伏智能清掃系統(tǒng)解決方案

相較于人工清掃和工程車輛輔助清掃，自動化的光伏智能清掃能良好地解決傳統(tǒng)清掃方式面對的困難，是今后光伏電站智能化運維發(fā)展的方向，光伏智能清掃系統(tǒng)包括智能光伏清掃機器人、輔助工程系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)和管理平臺，解決方案如圖1所示。

圖1 光伏智能清掃系統(tǒng)解決方案

智能光伏清掃機器人。部署在組件上的清掃機器人，自帶光伏組件發(fā)電，攜帶旋轉(zhuǎn)的滾刷，在光伏組件上移動，達到清掃的效果。清掃按預(yù)先設(shè)定的邏輯進行，清掃時間通常設(shè)定在晚上或其他不影響光伏發(fā)電的時間段。對于較長的組串，每一排上均配置一臺清掃機器人。

輔助工程系統(tǒng)。輔助工程系統(tǒng)指用于輔助機器人自動完成清掃作業(yè)的工程配套設(shè)施，包括停機位、換向位和橋架等。停機位用于使機器人?？吭诜枪夥M件上，避免機器人遮擋光伏組件。換向位用于機器人清掃達到組串盡頭時為機器人提供換向信號，使機器人改變行駛方向，繼續(xù)清掃或回到停機位。橋架用于連接一排組串中空隙較大的位置，與光伏組件邊框共同形成機器人行駛的軌道，保障機器人正常工作。

通訊系統(tǒng)。智能清掃系統(tǒng)中通過智能通訊箱進行數(shù)據(jù)局域網(wǎng)組網(wǎng)連接。智能通訊箱內(nèi)置LoRa 主機模塊并集成了數(shù)據(jù)采集器，光伏電站現(xiàn)場布置的機器人內(nèi)置LoRa 通訊模塊，通過無線與機器人自帶模塊進行通訊，用于智能清掃機器人運行數(shù)據(jù)的采集和回傳，數(shù)據(jù)再由網(wǎng)絡(luò)連接到Internet。智能通訊箱支持運營商4G 網(wǎng)絡(luò)、WIFI 和光纖環(huán)網(wǎng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)遠程通訊。

管理平臺。清掃系統(tǒng)管理平臺具備以下功能：實現(xiàn)與機器人的相互通訊，采集機器人的基礎(chǔ)信息和運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)狀態(tài)、當(dāng)前位置、電機狀態(tài)、電池狀態(tài)、自備光伏板狀態(tài)等；實現(xiàn)對系統(tǒng)參數(shù)的配置，可配置機器人內(nèi)部模塊的運行參數(shù)，保證系統(tǒng)在最優(yōu)的設(shè)置下工作，包括電池配置、電機配置、整機控制、系統(tǒng)策略等；通過WEB 等方式實現(xiàn)對遠端光伏清掃機器人的實時控制；記錄和查詢機器人的運行日志；記錄和查詢機器人的當(dāng)前和歷史告警信息，告警發(fā)生時產(chǎn)生告警提示；通過管理平臺對機器人進行遠程升級；管理平臺還提供了連接第三方平臺的通訊接口，可通過該接口采集第三方平臺數(shù)據(jù)，第三方平臺亦可通過該接口采集機器人管理平臺數(shù)據(jù)。

3 光伏智能清掃系統(tǒng)的應(yīng)用研究

本文以國內(nèi)某應(yīng)用光伏智能清掃系統(tǒng)的光伏電站為研究對象，該電站位于天津?qū)幒?，為漁光互補光伏電站。工程車輛輔助清掃在該場景無法應(yīng)用，另外人工清掃操作難度大，效率低且有安全風(fēng)險，同樣不適用。該電站在部分區(qū)域部署了光伏智能清掃系統(tǒng)，用于清除組件上積聚的灰塵。部署區(qū)域包含19排組串，覆蓋2MW，采用了19臺智能清掃機器人，部署區(qū)域如圖2所示。

圖2 某光伏電站智能清掃部署區(qū)域示意圖

該光伏電站的智能清掃系統(tǒng)于2021年9月3日正式投入運行，本文將基于該項目光伏電站的發(fā)電量數(shù)據(jù)，研究智能清掃系統(tǒng)應(yīng)用對光伏電站發(fā)電量提升起到的影響。

光伏電站發(fā)電量的影響因素較多，包括日照時間、環(huán)境溫度、組件及逆變器特性、組件表面積灰量等因素。為便于科學(xué)地分析智能清掃對發(fā)電量帶來的提升，在該電站部署智能清掃系統(tǒng)的區(qū)域內(nèi)選取5個逆變器（ABCDE）作為觀測組，在鄰近區(qū)域選取5個逆變器（A1B1C1D1E1）作為參照組，觀測組和參照組一一對應(yīng)（逆變器A 與A1的對應(yīng)的組件峰值功率一致）。將每天的逆變器利用小時數(shù)（發(fā)電量與組件峰值功率的比值）作為研究光伏電站發(fā)電量的數(shù)據(jù)指標(biāo)，對2020年9月3日至2020年10月31日 及2021年9月3日 至2021年10月31日的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

首先對觀測組與參照組之間發(fā)電量的固有差異進行評估，選取2020年的數(shù)據(jù)作為研究對象，其逆變器利用時間如圖3所示。

從圖3可以看出，同一天中各個逆變器的利用時間有差異，但均處于同一水平，說明基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可靠，可以作為下一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。進一步別取每一天觀測組與參照組逆變器利用時間的均值，如圖4所示，計算差異百分比以評估觀測組與參照組間的差異，如圖5所示。

圖3 2020年9月3日至2020年10月31日各逆變器利用時間

圖4 觀測組與參照組逆變器利用時間均值

圖5 觀測組與參照組逆變器利用時間差異

差異百分比（觀測組逆變器利用時間-參照組逆變器利用時間）/差異組逆變器利用時間

圖5顯示，同樣未部署智能清掃系統(tǒng)時，觀測組與參照組的發(fā)電量上有一定差異，選取的觀測組的發(fā)電量低于參照組的發(fā)電量，差異水平在1.3%左右。

基于上述數(shù)據(jù)對觀測組與參照組間的差異固有差異進行評估之后，對2021年的數(shù)據(jù)樣本進行分析，分析步驟與上述分析一致。2021年9月3日至2021年10月31日，部署智能清掃系統(tǒng)的觀測組與未部署的參照組逆變器利用時間如圖6所示。

圖6 2021年9月3日至2021年10月31日各逆變器利用時間

圖6顯示，2021年9月～10月內(nèi)同一天中各個逆變器的利用時間均處于同一水平，樣本數(shù)據(jù)可以作為下一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

觀測組與參照組逆變器利用時間的均值，如圖7所示，差異百分比如圖8所示。

圖7 觀測組與參照組逆變器利用時間均值

圖8 觀測組與參照組逆變器利用時間差異

對觀測組于參照組的逆變器利用時間進行分析后觀測組在部署智能清掃系統(tǒng)后，發(fā)電量較參照組有明顯提升。圖8中顯示觀測組的發(fā)電量比參考組的發(fā)電量高2%左右，考慮到上文研究得到的兩組間發(fā)電量的1.3%的固有差異量，得出結(jié)論：光伏電站在部署了智能清掃系統(tǒng)后，發(fā)電量提升約3%～5%。

同時，在分析中可以觀察到：從2021年10月15日至2021年10月29日，觀測組與參照組之間的發(fā)電量差異由1.2%逐漸上升到4%，如圖10中的紅框所標(biāo)示，對應(yīng)逆變器的利用時間如表1所示。

表1 各逆變器利用時間

10月14日，逆變器利用時間較低，不足0.7h，應(yīng)為陰雨的天氣特征，從10月15日開始至10月27日，逆變器的利用時間基本都達到3h 以上，甚至6.6h，說明該段時間日照良好，未出現(xiàn)明顯的陰雨天氣特征，這種情況下參照組的組件表面持續(xù)不斷的積聚灰塵，而觀測組的組件表面每天由智能清掃機器人進行清掃，發(fā)電量差異非常顯著，可以得出以下結(jié)論：在連續(xù)晴朗的天氣情況下，智能清掃系統(tǒng)顯著地提高了光伏電站的發(fā)電量，發(fā)電量的提升可達5%及以上。

4 智能清掃系統(tǒng)的推廣應(yīng)用前景

通過對部署智能清掃系統(tǒng)的光伏電站進行研究后發(fā)現(xiàn)，智能清掃系統(tǒng)對于組件的發(fā)電量提升由明顯的作用，但同時，其能達到的效果也會受到天氣、電站灰塵積聚速度等因素的影響。毋庸置疑，在灰塵污染嚴重且雨水較少的地區(qū)，應(yīng)用智能清掃系統(tǒng)可大幅提高發(fā)電量，考慮到光伏智能清掃系統(tǒng)較高的使用年限（行業(yè)內(nèi)常見的設(shè)計使用年限為20年），在光伏電站上部署智能清掃系統(tǒng)也將獲得可觀的經(jīng)濟回報。智能清掃系統(tǒng)的應(yīng)用是今后光伏電站智能化運維發(fā)展的必然趨勢。

我國作為光伏大國，無論光伏存量電站還是新建的光伏電站的數(shù)量及裝機容量均處于全球前列，智能清掃系統(tǒng)的應(yīng)用有著廣闊的市場。對于智能清掃系統(tǒng)本身，提高智能清掃機器人運行的穩(wěn)定性，保證輔助工程系統(tǒng)的可靠性，以較低的成本達到良好的適用性，決定了其否能大規(guī)模推廣應(yīng)用。相信隨著智能清掃行業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)品和技術(shù)將不斷進步，智能清掃系統(tǒng)將成為光伏電站發(fā)電量的提升的可靠幫手，助力“碳中和、碳達峰”目標(biāo)的早日達成。