根據國家能源局公布的數據可以測算,2014年新增光伏裝機規模超過了10GW。盡管與之前確立的14GW的年度規劃還有一定的差距,但對于光伏行業而言,這一增速已然不低。不過,對于光伏行業而言,靚麗的業績背后仍難掩背后待解的根本難題,這其中就包括并網后的“限電”難題。
而就現有的公開信息來看,包括電網在內,就如何解決這一問題已經基本達成共識,即通過大數據、物聯網、遠程控制等新技術的應用來解決這一難題。
“就電網方面而言,包括光伏在內的新能源可能需要至少做到以下幾個方面,一是需要能夠實時的獲取到光伏電站的發電量、運行狀態;二是對未來幾個小時、幾天甚至是更長周期的發電情況,能給出一個大致的預測,有了預測之后,才能將光伏與常規能源進行統籌規劃;三是要具有相應的控制能力,對光伏電站的發電情況能夠進行控制。”在日前舉行的中國光伏大會上,中國電力科學研究院新能源研究所所長王偉勝給出了電網方面解決“棄光”問題的具體思路。
“棄光”就是指放棄光伏所發電力,不允許光伏系統并網。
作為國家電網系統的一員,中國電力科學研究院近幾年也在積極的開發包括光伏電站發電量預測、控制等相應的技術,以期更好的解決并網難題。
對此,較早嘗試將大數據處理以及云計算、遠程控制、物聯網等技術應用于光伏電站運營維護的暉保智能科技(上海)有限公司副總經理許瀚丹在接受記者采訪時表示,無論是光伏電站的波動性還是控制性這些難題,其實都可以從技術方面來解決,并且也已經開發出了相對成熟的產品。“比如,在對光伏電站的數據采集的精確度方面,我們開發的產品現場的數據采集間隔達到了1秒-10秒,遠程數據采集間隔為5分鐘-60分鐘;而在電站的運程運營維護方面,相關產品也已經達到了全天候對光伏電站進行遠端監視以及控制的要求。”
對于光伏行業而言,受近幾年每年新增裝機規模突增,與電網建設不匹配以及光伏電站的發電區與用電區分離等因素影響,“限電”成為了一些光伏電站不得不承受的痛。
就坊間流傳的信息來看,在西部幾個發展較快的地區,部分光伏電站的限電量甚至接近了50%,這無疑大大減少了這部分電站的最終受益。
不過,鑒于國內大規模建設光伏電站也就是近兩三年的事。因此,對于如何解決這一難題,業內也一直在不斷的探索和嘗試。
而綜合各方的信息來看,通過相應的技術的應用,將是破解這一難題較為可行的方式。
據了解,早在中國大規模建設光伏電站之前,就已經有企業開始嘗試將物聯網、大數據、遠程控制等技術應用于新能源領域。
由于較早涉足能源領域智慧化、數據垂直化,許瀚丹介紹說,通過他們這幾年的實際經驗來看,通過大數據、云計算、物聯網以及遠程技術的綜合應用,是完全可以實現對光伏電站的實時監測、發電量的預測和控制的。
“對于傳統的火電等電站而言,需要滿足電力調度所要求的遙測、遙信、遙控、遙調等要求。而通過包括大數據等技術的綜合應用,光伏電站也完全可以滿足電力調度的這些要求。隨著相應技術應用的進一步純熟,將徹底解決由于光伏電站波動性、不確定性、不可控性對電網帶來的安全等負面作用。”許瀚丹表示。
通過相應技術應用來解決對電網的“不友好”難題,正在成為業內的共識。王偉勝也介紹說,“在預測方面,2008年我們開發了第一套系統,用在省級電網公司,主要是通過大數據等技術的應用,針對可再生能源所關心的氣象要素的預報,可以預測明天、后天或者未來的發電量。總體來講,光伏比風電可預測性肯定還是要強的,預測精度也要高于風電,但對于一些大家講的云團的生消引起的快速變化,確實還需要時間來解決。”
而就現有的公開信息來看,包括電網在內,就如何解決這一問題已經基本達成共識,即通過大數據、物聯網、遠程控制等新技術的應用來解決這一難題。
“就電網方面而言,包括光伏在內的新能源可能需要至少做到以下幾個方面,一是需要能夠實時的獲取到光伏電站的發電量、運行狀態;二是對未來幾個小時、幾天甚至是更長周期的發電情況,能給出一個大致的預測,有了預測之后,才能將光伏與常規能源進行統籌規劃;三是要具有相應的控制能力,對光伏電站的發電情況能夠進行控制。”在日前舉行的中國光伏大會上,中國電力科學研究院新能源研究所所長王偉勝給出了電網方面解決“棄光”問題的具體思路。
“棄光”就是指放棄光伏所發電力,不允許光伏系統并網。
作為國家電網系統的一員,中國電力科學研究院近幾年也在積極的開發包括光伏電站發電量預測、控制等相應的技術,以期更好的解決并網難題。
對此,較早嘗試將大數據處理以及云計算、遠程控制、物聯網等技術應用于光伏電站運營維護的暉保智能科技(上海)有限公司副總經理許瀚丹在接受記者采訪時表示,無論是光伏電站的波動性還是控制性這些難題,其實都可以從技術方面來解決,并且也已經開發出了相對成熟的產品。“比如,在對光伏電站的數據采集的精確度方面,我們開發的產品現場的數據采集間隔達到了1秒-10秒,遠程數據采集間隔為5分鐘-60分鐘;而在電站的運程運營維護方面,相關產品也已經達到了全天候對光伏電站進行遠端監視以及控制的要求。”
對于光伏行業而言,受近幾年每年新增裝機規模突增,與電網建設不匹配以及光伏電站的發電區與用電區分離等因素影響,“限電”成為了一些光伏電站不得不承受的痛。
就坊間流傳的信息來看,在西部幾個發展較快的地區,部分光伏電站的限電量甚至接近了50%,這無疑大大減少了這部分電站的最終受益。
不過,鑒于國內大規模建設光伏電站也就是近兩三年的事。因此,對于如何解決這一難題,業內也一直在不斷的探索和嘗試。
而綜合各方的信息來看,通過相應的技術的應用,將是破解這一難題較為可行的方式。
據了解,早在中國大規模建設光伏電站之前,就已經有企業開始嘗試將物聯網、大數據、遠程控制等技術應用于新能源領域。
由于較早涉足能源領域智慧化、數據垂直化,許瀚丹介紹說,通過他們這幾年的實際經驗來看,通過大數據、云計算、物聯網以及遠程技術的綜合應用,是完全可以實現對光伏電站的實時監測、發電量的預測和控制的。
“對于傳統的火電等電站而言,需要滿足電力調度所要求的遙測、遙信、遙控、遙調等要求。而通過包括大數據等技術的綜合應用,光伏電站也完全可以滿足電力調度的這些要求。隨著相應技術應用的進一步純熟,將徹底解決由于光伏電站波動性、不確定性、不可控性對電網帶來的安全等負面作用。”許瀚丹表示。
通過相應技術應用來解決對電網的“不友好”難題,正在成為業內的共識。王偉勝也介紹說,“在預測方面,2008年我們開發了第一套系統,用在省級電網公司,主要是通過大數據等技術的應用,針對可再生能源所關心的氣象要素的預報,可以預測明天、后天或者未來的發電量。總體來講,光伏比風電可預測性肯定還是要強的,預測精度也要高于風電,但對于一些大家講的云團的生消引起的快速變化,確實還需要時間來解決。”