Оцінювання технічного стану обладнання фотоелектричних станцій програмно-апаратними засобами
Author
Комар, В. О.
Лежнюк, П. Д.
Гунько, І. О.
Смагло, І. І.
Date
2023Metadata
Show full item recordCollections
- Наукові роботи каф. ЕСС [342]
Abstract
Today, photovoltaic power stations (PVS) occupy a
prominent place in the balance of power and electricity of
electric power systems (EPS). It becomes important to know
how much electricity and according to what time schedule
the PVS can generate it. Among the various reasons for the
unstable generation of photovoltaic power stations, their
technical condition should be noted, in particular, the
gradual degradation of photovoltaic modules (PVM). For the
participation of PVS in the processes taking place in the EPS,
it is necessary to know their current technical condition and
prospects regarding the possibility of generating electricity
in a given volume. An investor is interested in knowing their
residual resource in relation to the estimated one at the start
of operation, in order to plan electricity generation and plan
the expediency of costs for the repair of the PVS. This puts
forward appropriate conditions for the methods and means
of assessing the technical condition of the PVS. In the article,
an algorithm of data generation for assessing the technical condition of the FES was wrote. The basis of the
algorithm is a mathematical model of the PVS operation process based on the results of retrospective data and
monitoring and forecasting data for the purpose of detecting defects and malfunctions. First of all, the article
deals with the evaluation of the technical condition of PVM. To evaluate the PVM performance, it is proposed
to use indicator coefficients that indicate the abnormal operation of the PVM in the string and actually signal
the presence of a problem in its operation. The diagnostic parameters are determined and the coefficients of
the PVM residual resource are determined based on their values. None of these parameters fully characterizes
the technical condition, it only indicates certain changes in the technical condition of the PVM. At this stage,
methods of fuzzy set theory are used to solve the given problem, which makes it possible to take into account
the values of various diagnostic parameters during PVM diagnostics and create a base of rules for their
interaction. На сьогодні фотоелектричні станції (ФЕС) посідають
чільне місце в балансі потужності та електроенергії
електроенергетичних систем (ЕЕС). Отже, важливо
знати, яку кількість електроенергії може генерувати
ФЕС і за яким графіком. Серед причин несталого генерування ФЕС слід відмітити їх незадовільний технічний
стан, зокрема поступову деградацію фотоелектричних модулів (ФЕМ). Оцінка поточного технічного стану
й перспектив щодо можливості вироблення електроенергії в заданому об’ємі необхідна для участі ФЕС в процесах, що відбуваються в ЕЕС. Для планування виробітку електроенергії й оцінювання доцільності витрат на
ремонт ФЕС інвестор має володіти інформацією про їх
залишковий ресурс по відношенню до розрахункового на початок експлуатації. Це висуває відповідні
умови щодо методів і засобів моніторингу технічного стану ФЕС. У роботі розроблено алгоритм формування даних для оцінювання технічного стану ФЕС. В основу алгоритму покладено математичну
модель процесу функціонування ФЕС за результатами ретроспективних даних та дані моніторингу і
прогнозування з метою виявлення дефектів та несправностей. Насамперед у статті йдеться про
оцінку технічного стану ФЕМ. Для оцінювання працездатності ФЕМ запропоновано використовувати коефіцієнти-індикатори, які вказують на аномальну роботу ФЕМ у стрінгу і фактично сигналізують про наявність проблеми в його роботі. Визначено діагностичні параметри і за їх значеннями
визначаються коефіцієнти залишкового ресурсу ФЕМ. Жоден з цих параметрів повною мірою не характеризує технічний стан ФЕМ, а лише вказує на певні його зміни. На даному етапі для вирішення поставленої задачі використовуються методи теорії нечітких множин, що дає змогу враховувати значення різних параметрів під час діагностування ФЕМ і створити базу правил їх взаємодії.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/38265