中信博 王士涛 人工智能光伏跟踪系统的实证数据研究

Copyright@2021 中信博版权所有0 人工智能光伏跟踪系统的 实证数据研究 中国 · 日本 · 印度 · 美国 · 西班牙 · 澳大利亚 · 阿联酋 · 墨西哥 · 智利 · 巴西 · 越南 · 阿根廷 股票简称： 中信博 股票代码： 688408 王士 涛 I 首席技术官 江苏中信博新能源科技股份有限公司 Copyright@2021 中信博版权所有1 1. 组件尺寸演变 From L x W = 2 x 1 = 2 m2 To [1.1~1.3] x [2.2~2.4] = 2.4~3.12 m2 (1.2~1.56 x larger modules) 电池尺寸 效率 价格 开路电压 组件串联数量 Copyright@2021 中信博版权所有2 1P 天际 2 2P 天智 2 1. 主流 跟踪器 – 2P/1P 世界 领先技术 - 多 点平行 驱动  结构更优化  立柱更少  汇 流设计更优  抗风能 力更强 Copyright@2021 中信博版权所有3 L W - 更长 - 更高 2. 大尺寸组件的影响 组件 适当增加尺寸，有利于提高功率 、 降低 BOS成本。 尺寸 过 大： 安装 成本 运输成本 载荷风险 安装 不便利 系统兼容性差（跟踪器、逆变器 、线 缆） Copyright@2021 中信博版权所有4  组件自身强度更弱了，抗 风 、 抗 载能力下降。  组件尺寸变大导致跟踪器体型系数增大。 2. 大尺寸组件的影响  组件尺寸变大导致迎风面积更大， 风致振动效应更显著。 Copyright@2021 中信博版权所有5 目前项目常见的最多 28块串联，选取晶澳的 2款组件的组串配置： 最低环境 温度 串联数量 跟踪器 SkyLine & SkySmart 组串数量 组件总数量 单套跟踪器容量 -20℃ ≤27 ≤3 81 36.5kW -10℃ ≤27 ≤3 81 36.5kW 0℃ ≤28 ≤3 84 37.8kW 10℃ ≤29 ≤3 87 39.2kW 20℃ ≤30 ≤3 90 40.5kW 常规 PERC组件 功率 450W 电池片 144片 开路电压 49.6V 开压系数 -0.272%/℃ 最低环境 温度 串联数量 跟踪器 SkySmart2 组串数量 组件总数量 单套跟踪器容量 -20℃ ≤27 ≤4 108 59.4kW -10℃ ≤27 ≤4 108 59.4kW 0℃ ≤28 ≤4 112 61.6kW 10℃ ≤29 ≤4 116 63.8kW 20℃ ≤30 ≤4 120 66kW 高功率组件 功率 550W 电池片 144片 开路电压 49.9V 开压系数 -0.275%/℃ SkySmart2通常串联数量不变，增加 1路组串，跟踪器上组件安装量提升 30%； 高功率组件 +SkySmart2，跟踪器容量提升 63%。 2. 大尺寸组件的影响 Copyright@2021 中信博版权所有6 常规 PERC组件 高功率组件 功率 450W 550W 电池片 144片 144片 开路电压 49.6V 49.9V 开压系数 -0.272%/℃ -0.275%/℃ 组串 84或 112(0℃) 84或 112(0℃) 按实际情况的组串数量，高功率组件 +跟踪器的成本变化： 2. 大尺寸组件的影响 -8% -24% -1% -25% -20% -15% -10% -5% 0% 2P-112(550)vs 2P-112(450W) 2P-112(550)vs 2P-84(450W) 2P-112(550)vs 1P-84(450W) 高功率组件 +跟踪器的成本下降 Copyright@2021 中信博版权所有7 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 单面 组件 晴天 天气 平地 地势 传统跟踪算法仅适用以上环境 环境适应性差 双面 组件 复杂 天气 起伏 地势 人工智能算法 适用各种环境 ※ 传统 跟踪 算法受限于 ※ 人工智能算法不 受 限 Copyright@2021 中信博版权所有8 人工智能（ AI）技术四大策略  真实地形下的跟踪控制策略  基于实时气象数据的云层策略  针对双面组件 +跟踪器的双面策略  与逆变器共享参数的控制策略 增加发电量 0-7% 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 地形策略 云策略 双面 策略 中信博 AI控制算法 组串电压 /电流 ········ 优化跟踪角度 计 算 角 度 反馈 修正角度 Copyright@2021 中信博版权所有9 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 真实地形下的跟踪控制策略  分析地形起伏及跟踪器排布  优化逆跟踪算法  规避阵列间阴影，最大化利用辐照资源 增加发电量 0-5% 规 阴 避 影 优 角 化 度 AI算法 传统 算法 Copyright@2021 中信博版权所有10 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 基于实时气象数据的云层策略  建立气象数据库  结合实时气象数据  实时获取云层图像，预测云层的投影区域  识别投影区域，区分位于不同区域的跟踪 方式 增加发电量 0.5-2% Copyright@2021 中信博版权所有11 针对双面组件 +跟踪器的双面策略  设立测试组，通过快速旋转来实时捕捉最佳跟 踪角度  结合先进的搜索算法、机器学习算法以及深度 神经网络  对辐照集中搜索和分布反馈  获取和判断双面组件的最佳跟踪角度 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 Copyright@2021 中信博版权所有12 与逆变器共享参数的控制策略  以光伏方阵实时 IV特征作为反馈信号实现人工智能跟踪器控制策略  全站光伏组件 /组串发电能力及辐照仪数据分析及挖掘 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 组串 IV 组串 1# 组串 2# ······ 辐照 水平辐照 正面辐照 ······ 站内其他参数 ······ ······ ······ 实 时 反 馈 跟踪器 角度修正 Copyright@2021 中信博版权所有13 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 中信 博光伏跟踪解决方案的迭代方向 – AI算法迭代演进 运行 数据环境 数据 组串 IV 数据库 大数据 分析深度 学习 神经 网络 AI算法 算法迭代 Copyright@2021 中信博版权所有14 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案 中信 博光伏跟踪解决方案的迭代方向 - SCADA  全局监控  数据采集  智能告警  命令下发  设备控制  日志记录 Copyright@2021 中信博版权所有15 DNV GL对人工智能技术复核： DNV GL模拟结果和中信博估算一致 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案4. 人工智能（ AI）技术的模拟分析 Copyright@2021 中信博版权所有16 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案4. 人工智能（ AI）技术的模拟分析 𝐒𝐨𝐥𝐩𝐞 𝑮𝒙 = 𝒁𝒊 − 𝒁j𝑿 𝐢 − 𝑿𝒋 -50% -40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 东坡 西坡 坡度统计 • 坡度计算 AI地形增益 建模 分析 • 地形网格图 • 坡度计算 • 坡度增益模拟 • 地形增益统计 中东项目坡度展示 Copyright@2021 中信博版权所有17 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案4. 人工智能（ AI）技术的模拟分析 0% 3% 6% 9% 12% 15% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 地形 AI 增益比例 坡度统计 -20° -10° 0° 10° 20° 东坡 平地 西坡 坡度占比统计 不同坡度的地形 AI增益 中信博人工智能（ AI） 增益报告 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 散射量 /总辐射量 Copyright@2021 中信博版权所有18  AI vs Non-AI（双面组件）  AI vs Non-AI（单面组件） 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 威海年水平辐照约 1450kWh/m²，太阳能资源 II地区 威海实证 基地， 模拟 地形起伏，设计功能对比 组 Copyright@2021 中信博版权所有19 AI双面发电量 日均： 6.48 AI单面超发 Non-AI单面日均： 2.85% AI双面超发 Non-AI双面日均： 3.84% -20% -10% 0% 10% 20% 0 10 20 30 40 6月 5日 6月 4日 6月 13 日 7月 22 日 7月 24 日 6月 2日 6月 18 日 7月 2日 8月 25 日 6月 30 日 6月 8日 9月 3日 8月 14 日 9月 22 日 7月 1日 8月 3日 8月 1日 9月 15 日 8月 15 日 7月 9日 10 月 13 日 10 月 18 日 6月 7日 10 月 17 日 6月 29 日 7月 8日 9月 21 日 7月 29 日 6月 28 日 9月 18 日 8月 13 日 10 月 28 日 10 月 25 日 10 月 14 日 8月 9日 10 月 31 日 8月 16 日 8月 30 日 10 月 30 日 8月 29 日 7月 15 日 8月 10 日 7月 30 日 9月 4日 6月 1日 6月 10 日 8月 20 日 6月 17 日 10 月 8日 7月 3日 9月 20 日 9月 27 日 超发比例 日发电量（ kW h/kW p） 威海实证基地 - AI发电增益 AI双面发电量 AI单面超发 Non-AI AI双面超发 Non-AI 晴天 多云天 阴雨 天 6月 ~10月， AI双面超发 Non-AI双面 3.84%， AI单面超发 Non-AI单面 2.85%。 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 Copyright@2021 中信博版权所有20 6月 ~10月， AI双面 /单面日发电量＞ 10kWh/kWp数据统计： AI双面超发 Non-AI双面 4.92%， AI单面超 发 Non-AI单面 4.67%。 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 2% 3% 3% 4% 4% 5% 5% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 AI双面超 Non-AI双面日均： 3.84% 4.92% AI单面超 Non-AI单面日均： 2.85% 4.67% AI 增益比例统计 AI双面或单面发电量等级划分（ kWh/kWp） AI双面增益 AI单面增益 晴天！ AI增益更高 Copyright@2021 中信博版权所有21 典型晴天， AI对于阴影阶段的角度优化 向阳坡 优化角度，发电量 略有提升 背阳坡 规避阴影，发电量 明显提升 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 5:15 5:45 6:15 6:45 7:15 7:4 5 8:15 8:45 9:15 9:45 10:1 5 10 :45 11 :15 11 :45 12 :15 12 :45 13 :15 13 :45 14 :15 14 :45 15 :15 15 :45 16 :15 16 :45 17 :15 17 :45 AI对发电效率的提升比例 东坡，双面组件 东坡，单面组件 西坡，双面组件 西坡，单面组件 AI对发电效率的影响 • 上午，西坡（背阳坡，规避阴影）比东坡（向阳坡，优化角度）， AI功能对发电效率提升更多。 • 下午， 东坡（背阳坡，规避阴影 ）比西坡 （向阳坡，优化角度）， AI功能对发电效率提升 更多。 规 阴 避 影 优 角 化 度 AI算法 传统算法 Copyright@2021 中信博版权所有22 典型晴天， AI对于阴影阶段的角度优化 向阳坡 优化角度，发电量 略有提升 背阳坡 规避阴影，发电量 明显提升 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 规 阴 避 影 优 角 化 度 AI算法 传统算法 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 5:15 6:00 6:4 5 7:30 8:15 9:00 9:45 10:3 0 11 :15 12 :00 12 :45 13 :30 14 :15 15 :00 15 :45 16 :30 17 :15 18 :00 辐照（ W /m ²） 功率（ W /kW p） 东坡，双面组件 Non-AI AI 正面辐照 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 5:15 6:00 6:4 5 7:30 8:15 9:00 9:45 10:3 0 11 :15 12 :00 12 :45 13 :30 14 :15 15 :00 15 :45 16 :30 17 :15 18 :00 辐照（ W /m² ） 功率（ W /kW p） 东坡，单面组件 Non-AI AI 正面辐照 Copyright@2021 中信博版权所有23 典型晴天， AI对于阴影阶段的角度优化 向阳坡 优化角度，发电量 略有提升 背阳坡 规避阴影，发电量 明显提升 3. 跟踪系统人工智能（ AI）解决方案5. 人工智能（ AI）技术的实证研究 规 阴 避 影 优 角 化 度 AI算法 传统算法 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 5:15 6:00 6:4 5 7:30 8:15 9:00 9:45 10:3 0 11 :15 12 :00 12 :45 13 :30 14 :15 15 :00 15 :45 16 :30 17 :15 18 :00 辐照（ W /m ²） 功率（ W /kW p） 西坡，双面组件 Non-AI AI 正面辐照 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 5:15 6:00 6:4 5 7:30 8:15 9:00 9:45 10:3 0 11 :15 12 :00 12 :45 13 :30 14 :15 15 :00 15 :45 16 :30 17 :15 18 :00 辐照（ W /m² ） 功率（ W /kW p） 西坡，单面组件 Non-AI AI 正面辐照 Copyright@2021 中信博版权所有24