光伏发电智能监测与控制系统在碳排放减少中的应用探究
张莉 张庆峰 陈莉
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张莉 张庆峰 陈莉,. 光伏发电智能监测与控制系统在碳排放减少中的应用探究[J]. 发电技术与研究,20245. DOI:10.12721/ccn.2024.157343.
摘要: 全球气候变化已经成为本世纪人类面临的重大挑战之一,减缓气候变化的核心在于减少全球碳排放,这不仅关乎生态安全,也直接影响经济社会可持续发展。在应对全球碳排放问题上,光伏发电技术因其零排放的特性,成为替代化石能源、推动能源结构绿色转型的关键力量。随着物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的发展,智能监测与控制技术在光伏发电领域的应用展现出巨大的潜力。通过实时监测和优化光伏电站的运行状态,提高发电效率和稳定性,有助于更快地推进低碳能源转型。本文主要分析光伏发电智能监测与控制系统在碳排放减少中的应用。
关键词: 光伏发电;智能监测;控制系统;碳排放;应用探究
DOI:10.12721/ccn.2024.157343
基金资助:

前言

面对全球气候变化背景下严苛的碳排放约束,世界各经济体正积极寻求低碳、可持续的经济发展路径。碳排放问题是全球化进程中必须解决的重大科技与经济命题,它不仅关系到技术创新的方向,也影响着全球经济格局的重塑。光伏发电技术由于其清洁、无限、分布广泛的特性,担当着新能源革命先锋的角色。大规模部署光伏电站能够显著减少对化石燃料的依赖,降低能源成本。智能监测与控制技术的可以有效提升光伏发电系统性能,减少运维成本,使得光伏发电更具竞争力。例如,智能逆变器技术、预测控制算法、无人机巡检等,都极大提高了电站运行效率,增强了光伏发电在各类能源中的竞争力,加速推动全球经济向低碳模式转变。

1.光伏发电智能监测与控制系统的概述

光伏发电智能监测系统的构成主要包括:(1)数据采集模块:光伏发电智能监测系统的核心组件之一是数据采集模块,它负责实时捕获光伏电站的各种物理和环境数据,包括但不限于太阳能电池板的电压、电流、功率输出,以及现场温度、湿度、日照强度等关键环境参数。这些数据通过传感器网络收集后,为后续的分析和控制决策提供依据。

(2)实时分析与预警模块:此部分的功能主要是对采集的数据进行实时计算和分析,实现最大功率点跟踪(MPPT)、预测发电量等功能,并且当系统出现异常时,如过热、发电效率下降等情况,能迅速生成预警信号,通知运维人员及时排查问题。

(3)远程监控与通信模块:实现了集中管理和远程操控,降低了人工巡查成本,提高了工作效率,并为实现无人值守或少人值守的现代化运维管理模式创造了条件。

2. 光伏发电智能控制系统对节能减排的贡献

(1)功率调节与优化控制:通过实时最优控制,减少了能源转化过程中的损失,最大限度地利用太阳能资源,直接节约了化石能源消耗,降低了碳排放。

(2)故障诊断与自我修复机制:减少因设备故障导致的不必要能耗和设备更换,延长设备寿命,从源头上减少资源浪费和二次环境污染。

(3)储能系统集成与优化调度:储能系统的智能调度使电站能在电网峰谷时段灵活调整电力供给,减轻电网压力,同时也充分利用了多余的光伏发电量,避免弃光现象,进一步提升可再生能源利用率。

3.光伏发电智能监测与控制系统在碳排放减少中的应用途径

3.1提升光伏发电系统能效与发电量

智能监测系统通过实时优化光伏发电性能,不仅提升了电站的整体经济效益,还因为减少了单位发电量所需的太阳能面板面积,进而减少了光伏材料生产及其相关产业链的碳排放。同时,高效的光伏发电意味着更多清洁电力进入电网,缓解了火力发电等高碳排放源的压力。

智能监测与控制系统可以帮助管理者深入了解电站各个环节的碳排放来源,从而制定更为环保的运维策略,例如采用更低碳的维护材料、推行线上远程诊断与维修、报废部件的循环再利用等,这种全程低碳管理思路是对光伏发电产业可持续发展的重要保障。

3.2储能技术结合与电网灵活调度

储能技术的加入使得电力系统能够适应可再生能源发电的不确定性,降低对火电等高碳能源机组启停的频率和幅度,从而减少因频繁调峰所带来的设备磨损、能源损耗以及高昂的边际成本,最终降低火电行业的碳排放。这对于市场而言,意味着更高的能源利用效率和更低的环境成本,有助于推动能源价格的市场化改革和绿色能源的投资热情。

储能技术与智能电网调度相结合,可以在光伏等可再生能源产量过剩时存储电能,而在产量较低时释放存储的电能,有效克服了可再生能源间歇性和波动性问题,大大减少了由于能源无法即时消纳而导致的弃风、弃光现象,从而降低了电力资源的浪费。

3.3深度学习、大数据等先进技术的应用

随着深度学习和大数据技术的发展,未来的光伏发电智能监测与控制系统有望取得重大突破。深度学习可应用于图像识别,精准捕捉光伏组件的细微损伤,提前预防故障;同时,通过大数据分析,可以挖掘历史数据中的隐含规律,提高发电量预测精度,优化电力调度策略。此外,结合AI算法,实现更精细的MPPT控制,以及针对大规模分布式光伏电站的集群智能控制,将进一步提升系统的整体效率和可靠性。

3.4政策与市场需求双轮驱动

在政策层面,各国政府纷纷推出可再生能源配额制、上网电价补贴等激励政策,引导并推动智能监测与控制技术的研发和应用。市场需求方面,随着绿色能源成本的下降和公众环保意识的提升,企业与个人对低碳、高效能源的需求日益强烈,这为智能光伏电站解决方案带来了广阔的市场空间,也促使相关企业加大研发投入,不断创新和优化监测与控制系统。随着智能技术在光伏发电领域的广泛应用,越来越多的家庭和企业享受到便捷高效的清洁能源服务。用户可以通过智能平台远程监测自家光伏系统的运行状态,实时调整用电行为,甚至参与到微电网和虚拟电厂中,共享能源,形成更加智能、友好的低碳社区环境。智能技术的进步促进了光伏发电在全社会层面的广泛接纳与深入融合,有力推动了全球范围内低碳生活的进程。

结束语:

能源结构转型是全球经济发展的一个重要议题,尤其是我国正处在工业化、城市化进程的关键阶段,如何实现绿色低碳发展显得尤为紧迫。光伏发电智能监测与控制系统的广泛应用,不仅可以助推我国清洁能源产业的快速发展,创造出大量的绿色就业机会,还有助于我国在全球低碳技术竞争中抢占先机,形成新的经济增长点。放眼全球,这项技术对其他国家和地区同样具有示范和借鉴意义,共同推动全球能源转型,实现碳中和目标,从而促进全球社会经济的可持续发展和繁荣。

参考文献:

[1] 王明. 光伏发电站智能监测技术的应用研究[J]. 可再生能源, 2020, 10(3): 123-136.

[2] 张杰, 李娜. 智能监测系统在光伏电站中的应用及效果评估[J]. 电力系统自动化, 2019, 24(5): 45-53.