同一个光伏汇流箱箱能装295和330的组件组串吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-14 05:31 标签： 汇流箱
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高压断路器，灭弧装置的灭弧性能更好一点。

线路长.电流损耗大...高压少损耗.

在的运维工作中，组串离散率是光伏电站运行状况的考核指标之一，当光伏电站在正常工作的条件下，组串的离散率反映了汇流箱侧或组串逆变器侧各路组串的整体运行情况，离散率越低，说明各路组串发电性能越集中，一致性越好，离散率越大，稳定程度越低。

离散率的计算：组串电流的标准差/组串电流的平均值，在智能光伏营维系统后台，组串的离散率一般不会呈现每个小时的计算值，而是通过每个时刻离散率的加权平均值来进行反映。根据文献【1】和【2】，汇流箱组串电流离散率取值范围可分为如下4个等级：若汇流箱组串电流离散率取值范围在0~5%以内，说明汇流箱支路电流运行稳定。若汇流箱组串电流离散率取值在5%~10%以内，说明汇流箱支路电流运行情况良好。若汇流箱组串电流离散率取值在10%~20%以内，说明汇流箱支路电流运行情况有待提高。若汇流箱支路电流离散率超过20%，说明汇流箱支路电流运行情况较差，影响电站发电量，必须进行整改。

如图1所示，假设某组串逆变器的6路支路在不同时间段的组串电流分别为4A、5A、6A、7A、8A。而某组串的电流值和其他组串的差异分别是0.5A、1A、2A、2.5A时，可计算得到不同情况下的离散率。从图1绿色曲线可知，当某组串电流和其他组串电流相差1.5A，其他组串的电流分别是4A、5A、6A、7A、8A时，离散率随着组串电流值的增加而减少，分别是22%、17%、14%、12%。

当其他组串的电流值是4A时，某组串电流和其他组串相差0.5A、1A、2A、2.5A时，离散率分别是5%、11%、16%和22%，也就是离散率随着组串电流之间差值的减少而减少。

图1不同电流差异值下的离散率

需要指出的是，上述离散率等级在实际应用中可能会遇到一些问题，比如某山地光伏电站由于山地地势复杂，存在东坡、西坡面和南坡面，不同的坡面可能坡度也不相同，造成组件布置的安装朝向或倾角也不尽不同，因此光伏平面所接收的太阳辐射量也有差异，造成接入同一组串逆变器的各个支路电流也有差异。在这种情况下，由于外界客观因素导致的组串离散率偏低并不是属于组串的本身问题，但是正是由于客观因素的存在，也会掩盖了组串本身的实际运行情况。

智能营维系统所接入的各个组串当天的离散率均需要计算，但是由于安装朝向和安装倾角的不同，有些组串的组串离散率被外界客观因素的干扰较小，而有些组串离散率被外界因素干扰的程度较大，因此营维系统就无法有效地去鉴别低效组串，从而也给运维人员排查低效组串带来困难，也加大了运维的工作量，需要营维系统合理地设计进而排除实际安装方式带来的差异性，提高离散率指标用于低效组串排查的准确性。

山地光伏电站另一种常见的问题便是方阵前后间距设计不足，特别是到了冬季，可以看到明显的阴影遮挡现象，如图2所示。组串中的某些组件一旦发生了阴影遮挡，由于光伏组件的工作电流基本上和太阳辐射量成线性关系，所以受遮挡后，工作电流是会明显降低的，而且电流大小和受遮挡面积有一定关系。由于木桶效应，那么整个组串的实际运行电流会发生变化，从而带来电流失配损失。当然，组串的离散率也会发生变化。图3所示为某组串逆变器的组串离散率由于组串阴影遮挡影响所带来的变化曲线，从图中可知，上午和下午时段，由于太阳高度角较低，组串前后间距不足，被遮挡组串的电流发生严重下降，离散率达40%左右;而到了中午11点到下午14点时段，此时太阳高度角较高，方阵前后没有受到阴影遮挡影响，组串之间的电流正常，因此离散率也恢复了正常，基本上维持在5%以下。若营维系统对每个时段的离散率进行加权计算，那么显而易见的当天离散率值肯定是不正常的，而这种不正常正是由于组串阴影遮挡引起，并非是组串本身的问题，因此常规的离散率计算方式和评级标准就难以说明组串的真实运行水平。

图2 某山地光伏电站组串阴影遮挡照片

图3 某组串逆变器组串离散率变化

基于山地电站的特殊情况，如上文所描述的组串安装不一致、前后左右间距不足或其他非组串本身因素带来的离散率异常问题在现实运维中非常常见，所以这就提醒了我们在前期设计和施工的时候需要对现场的地形进行踏勘，合理计算和布置前后左右间距，当遇到实际情况和设计图纸不符时，以实际为准，以免前期的问题遗留给后期运维。如果这些问题已成定局，不可改变，只能想办法尽可能地通过营维系统平台商进一步完善离散率计算机制或异常判断法则，提高离散率分析的准确性，尽量减少因客观因素带来的离散率偏高告警数量，从而减少运维的工作量。

从笔者个人经验出发，基于离散率分析的营维系统，发表不成熟的个人意见：当前离散率计算以当天的各个时刻进行加权，建议对某些特殊时刻的点不参与离散率分析。这样做是基于以下考虑：如果某个组串是低效的，一般情况下全天各个时刻这种状态都不会改变，因此不会存在较大的波动性。如发生阴影遮挡的组串，上午和下午时段离散率偏高，而中午时段正常，那么可使用中午时段的离散率值进行加权计算作为当天的值则会更准确些。

:作为光伏电站中运用最多的设备，经常容易发生各种各样的故障，运维人员需要通过巡检查找出故障点。以20MW的电站为例，传统的纯人工巡检方式，如果将站内的汇流箱巡检一遍基本上需要1个月的时间。其中查看外观占据大部分工作量，而且对于内部汇流箱的检查是采取抽检的方式，难以深入排查，唯一发现故障的方式是站控系统的电流值，但是实际情况是值班员仅会查看逆变器的发电状况，对于汇流箱而言，汇流箱级的数据量大且不直观，对于故障设备无法定位及追溯，给监盘人员提供了很大难度，而管控平台的大数据解决方案作为汇流箱隐患及故障排查的第一监盘手，渐受青睐。

大数据的监盘方案是对于全站的每一个汇流箱，进行日诊断，给出每一汇流箱的每日故障诊断结果，对汇流箱级设备运行状态一目了然，并指导站内人员针对性的巡检及排查，监督站内人员恢复故障设备，对于故障的发现及修复，有了本质的提升，使得小故障不再处于无人问津的状态。就测算电站的结果来看，运用大数据解决方案的监盘方式，能较传统的巡检方式对故障发现的及时性提高90%，故障时长缩短70%。

提效点：对比汇流箱运行状态，并对预警的设备查看组串发电状况，确定故障组串位置。

设置一定的支路电流阈值，在通讯过程中去掉高于或低于此数值的数据，并去掉异常数据和相邻时刻与支路电流相同的数值，目的是将通讯过程中产生的大负值和大正值筛选出去，留存有价值的数据进行下一个步骤。

根据实际的设备接入支路组串数，选取实际数量的组串电流值，计算一段时间各支路的电流值之和，从小到大排序，取前12路（汇流箱每时刻返回16条支路电流值，但是实际接入的只有12路）组串电流值之和最大的支路作为实际接入设备的支路，计算各时刻支路电流值间的标准差再次进行筛选。

第三步：计算加权离散率；

经过上述筛选得到的各支路及各时刻的数据，计算每时刻的支路电流标准差及平均值，用各时刻的支路电流平均值作为权重，计算各时刻支路电流变异系数的加权平均值；

通过上述计算及筛选，可得到一个恒值，由汇流箱的支路电流值与其比对，就可以判断出汇流箱是否有故障。

测算区域：内蒙古某20MW电站

经过3个月的使用，站内共发现故障72处，合计装机3462.00KW，已修复66处，合计修复装机2947.92KW，修复率高达85.1508%。

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