屋頂光伏電站的智能給水清洗方案研究

收稿日期：2022-01-10

通信作者：王榮祥（1990—），男，學士、工程師，主要從事給排水及電解水制氫方面的研究。1404826923@qq.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0034 文章編號：0254-0096（2023）05-0195-08

摘 要：針對目前屋頂光伏電站的清洗難題，設(shè)計開發(fā)智能清洗系統(tǒng)——iClean清潔系統(tǒng)，研究屋頂光伏板積灰及定期清洗對發(fā)電量的影響；通過水路控制系統(tǒng)和水路管網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計，解決屋頂人工清洗的高危險、高成本、低效率等難題，可極大地提高屋頂光伏發(fā)電站的發(fā)電量，相較于常規(guī)的清洗方案，該智能清洗方案累計凈提高發(fā)電量7%～14%，且可實現(xiàn)設(shè)計安裝的標準化、數(shù)據(jù)檢測的智能化等。

關(guān)鍵詞：光伏電站；除塵；清潔；運維；發(fā)電量；智能化

中圖分類號：TU992 文獻標志碼：A

0 引 言

光伏組件需分布在無遮擋物的屋頂或較為開闊的平地，其在光伏發(fā)電系統(tǒng)運行過程中會受到環(huán)境中的灰塵影響，若不及時清洗會導致光伏面板表面積累灰塵，使組件前蓋玻璃透光率下降、降低光伏電站發(fā)電量?；覊m在光伏組件玻璃表面形成灰塵覆蓋層，降低了光伏組件受光量和光伏組件的電能輸出總量，有實測數(shù)據(jù)及分析結(jié)果表明：20 d的表面積塵使光伏組件的發(fā)電功率減少24%，平均每天降低1.2%［1］。

分布式屋頂電站大多靠近城市的工業(yè)區(qū)和居住區(qū)，灰塵影響更加嚴重；除清洗問題外，一些光伏發(fā)電站還存在組件溫度較高的問題。組件溫度過高會影響發(fā)電效率，導致產(chǎn)值的降低。因此，需研發(fā)一套光伏屋頂電站的清洗系統(tǒng)，能同時達到灰塵清洗和組件降溫的目的。

1 清洗方案的選擇

目前光伏電站主要清洗方式有人工清洗、機器人清洗、移動水車清洗等方式。分布式屋頂由于環(huán)境制約，大部分只能采用人工清洗和機器人清洗。人工清洗方式效率低、頻率低、安全問題突出；而機器人清洗費用較高、投入成本大，在實際項目運行中經(jīng)常發(fā)生機器人被安裝不平整的光伏組件邊框卡住，無法正常歸位，同時由于其不停來回移動可能引起組件隱裂、造成組件支架螺栓松動，因此無法作為一種普遍推廣的清洗方式。

灰塵對組件的影響有溫度影響、遮擋影響和腐蝕影響等?；覊m增加積累會增大組件的傳熱熱阻，成為光伏組件上的隔熱層影響組件散熱。有研究表明，太陽電池溫度每上升1 ℃，輸出功率約下降0.5%；另外灰塵積累對光線的遮擋會使組件形成熱斑效應，由發(fā)電單元變?yōu)楹碾妴卧觿‰姵匕謇匣?］。室外光伏組件積灰的成分比較復雜，有的是酸性物質(zhì)，有的是堿性物質(zhì)，有的是膠粘狀物質(zhì)以及鳥類糞便等。晶硅光伏組件表面的主要成分為二氧化硅和石灰石等，當灰塵與空氣中的水汽結(jié)合成濕潤體后，極易與組件表面組成物質(zhì)產(chǎn)生酸性或堿性反應，使其逐漸發(fā)生腐蝕、損傷，導致光伏組件的光學性能衰減，破壞太陽輻射在光伏組件中傳播的均勻性［3］。

目前組件清洗技術(shù)可分為干洗和水洗兩種，通過前文描述不難發(fā)現(xiàn)，如果單純采用干洗技術(shù)很難去除成分復雜的組件積灰，尤其在含有黏性物質(zhì)的灰塵地區(qū)，干洗效果往往較差。通過試驗發(fā)現(xiàn)，在干洗作用下黏性灰塵易四周擴散且加強了灰塵與組件的粘合性，另外干洗情況下易造成組件表面的劃痕現(xiàn)象，最終又加大了灰塵對組件的影響。有關(guān)研究分析得出，采用水洗尤其是水射流清洗技術(shù)可使發(fā)電功率平均提升10.39%，最高可提升19.3%；干式除塵技術(shù)可使發(fā)電功率平均提升8.33%，最高可提升14.73%，水清洗除塵效果比干式除塵效果明顯［4］。因此，屋頂光伏電站的最優(yōu)清洗方案為智能化的水清洗方案。

2 iClean清潔系統(tǒng)方案總體介紹

iClean清潔系統(tǒng)如圖1所示，主要實現(xiàn)智能判斷灰塵遮擋程度及智能啟動噴灑清洗系統(tǒng)。該系統(tǒng)能綜合灰塵、天氣預報等多種因素判斷最佳的清洗時刻，并自動觸發(fā)清洗系統(tǒng)，實現(xiàn)以最低的清洗投入（水、電）獲得該成本下最大的電站清洗效益。iClean清潔系統(tǒng)主要由清潔預測系統(tǒng)及智能清潔系統(tǒng)組成。清潔預測系統(tǒng)主要用于采集灰塵數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個因素綜合判斷最佳清洗日期下發(fā)清洗指令，起到中樞大腦的作用。它由2塊灰塵檢測組件和智能控制柜組成。智能清潔系統(tǒng)在接收清洗指令后開始啟動，執(zhí)行清洗動作，可有效清洗組件，起到執(zhí)行機構(gòu)的作用。它由智能變頻柜、水箱、水泵、電磁閥（若干）、噴頭（若干）等組成。

3 噴灑管網(wǎng)系統(tǒng)

3.1 系統(tǒng)介紹

噴灑管網(wǎng)系統(tǒng)如圖2所示，是iClean的執(zhí)行機構(gòu)，也是系統(tǒng)設(shè)計的核心，主要由水箱、水泵、水管（主管、支管）、電磁閥、噴頭、電磁流量計、變阻式壓力表、相關(guān)閥門等組成。其主要功能為將水增壓并通過管路輸送到彩鋼瓦屋頂，并經(jīng)噴頭噴灑到組件表面或邊框底部，將組件表面灰塵清洗干凈，以提升組件發(fā)電效率和增加組件發(fā)電收益。同時具備冬季低溫情況下排水放空功能，具有防凍保溫功能。

3.2 組件排布與噴頭布設(shè)

光伏屋頂噴灑管網(wǎng)系統(tǒng)類似于常用的自動噴淋滅火系統(tǒng)，其主要構(gòu)成有干管、支管、清洗噴頭、閥門閥件等。噴灑管網(wǎng)系統(tǒng)共設(shè)置3種噴頭：1） 1#噴頭為三旋臂噴頭，模擬下雨將組件表面灰塵浸潤，并帶離組件表面；2） 2#噴頭為注塑直線噴頭，對小傾角組件坡度底部組件邊框積累灰塵進行沖洗干凈，達到徹底清洗組件的目的；3） 3#噴頭為金屬直線噴頭，用于每個清洗單元管道的排水放空。從清洗效果、節(jié)約

用水、降低成本角度出發(fā)，多次實驗得出1#～3#噴頭流量分別以0.86、0.60、0.08 m3/h為最優(yōu)。

1#噴頭清洗范圍如圖3a所示，圓點表示1#噴頭，[D]表示設(shè)計壓力下旋轉(zhuǎn)噴頭噴水直徑，[A]表示內(nèi)接長方形長邊，[B]表示內(nèi)接長方形短邊，組成的內(nèi)接長方形即為該噴頭的有效清洗范圍。為了保證清洗效果，清洗單元內(nèi)組件必須布設(shè)在1#噴頭有效清洗范圍內(nèi)。1#噴頭布設(shè)在相鄰組件空隙之間，其布設(shè)總原則是滿足噴頭為圓心，5 m為半徑的圓覆蓋所有組件，1#噴頭布設(shè)示意圖如圖4所示。2#噴頭清洗范圍如圖3b所示，直線噴頭安裝在每一橫排最外緣的組件坡底邊框處，噴水為直線水柱，對坡度底部組件邊框積累灰塵進行沖洗干凈，達到徹底清洗組件的目的。圖3b中，黑色方框表示直線噴頭，[L]表示設(shè)計壓力下直線噴頭射程，其設(shè)計最大射程為6 m，[C]表示直線噴頭清洗寬度范圍，最大寬度范圍為30 mm，剖面線部分表示直線噴頭清洗區(qū)域范圍。3#噴頭布設(shè)如圖4b所示，該噴頭主要用于清洗單元支管排水，因此應在清洗單元內(nèi)沿坡度方向支管末端安裝1個直線噴頭。

3.3 支管設(shè)計

管道的直徑一般需經(jīng)水力計算確定，在自動噴水滅火系統(tǒng)設(shè)計中，要求每根配水支管控制的噴頭數(shù)量在輕、中危險等級場所不超過8個，而且針對輕、中危險等級場所中的不同管徑控制的噴頭數(shù)量也做了限定［5］。在清洗給水系統(tǒng)管道布置之后，對給水系統(tǒng)進行水力計算，最不利標準單元可分為兩種情況分別進行計算：一種是噴頭、管徑及管長呈對稱布置的最不利標準單元；另一種是噴頭、管徑及管長呈非對稱布置的最不利標準單元。對稱的最不利標準單元可用特性系數(shù)法進行管網(wǎng)水力計算，非對稱的最不利標準單元采用徐得潛教授［6］推導出的“簡化算法”進行管網(wǎng)水力計算。清洗單元水管的布設(shè)可根據(jù)不同壓力、不同管徑可安裝的噴頭數(shù)量進行布設(shè)，通過對iClean清潔系統(tǒng)管網(wǎng)的水力計算及經(jīng)濟性分析，得出最優(yōu)布設(shè)管徑及對應的噴頭數(shù)量，見表1、表2。

3.4 清洗單元及標準通用設(shè)計

iClean清潔系統(tǒng)需設(shè)置多個子清洗單元，每個清洗單元由一路進水電磁閥控制。通過水力計算和成本分析，最優(yōu)方案為每個電磁閥后面最多設(shè)置8個1#噴頭、32個2#噴頭；每次清洗屋面只打開一個電磁閥，每個電磁閥開啟時間由控制系統(tǒng)智能計算得出，且一個電磁閥關(guān)閉結(jié)束清洗后，下一個電磁閥立即開啟，直至全部清洗完，如圖5所示。

iClean清潔系統(tǒng)本質(zhì)上也屬于二次供水領(lǐng)域，需儲水箱和動力泵。儲水箱與動力泵采用一體化集成預制、箱泵一體方式，水源為深井或市政供水。因每次只打開一個電磁閥，通過水量計算，設(shè)計通用標準的清洗水箱有效容積為3 m3。水泵采用多級立式離心水泵，干式安裝。配置集成變頻電機，通過將專用的水泵變頻器和水泵電機進行集成，可有效提高輕負載工作時的電機效率，尤其適用于小流量工況占比較大的案例［7］，水泵的流量、揚程根據(jù)工程實際計算。屋面組件與清洗管道及噴頭的布置依據(jù)發(fā)電量和清洗成本的計算模型進行最優(yōu)規(guī)劃，實現(xiàn)發(fā)電量最大、清洗成本最低、整體收益最高。同時結(jié)合（Building information modeling）BIM技術(shù)分析和模擬常見屋頂?shù)那逑捶桨?，建立iClean不同地區(qū)、屋面、建筑類型等的數(shù)據(jù)化，實現(xiàn)系統(tǒng)的可復制運用［8］。

4 智能控制系統(tǒng)及檢測組件設(shè)計

iClean清潔智能控制系統(tǒng)由灰塵傳感器、溫度傳感器、雨量傳感器、流量傳感器、web服務器、清洗執(zhí)行部件、云端監(jiān)控平臺、小程序等組成，如圖6所示。可實現(xiàn)噴水持續(xù)時間設(shè)置、噴水間隔設(shè)置、噴水開始時刻設(shè)置、高溫高限設(shè)置功能，同時還具有雨天禁止功能、低溫保護功能、供水壓力調(diào)節(jié)功能、Web展示功能、歷史數(shù)據(jù)存儲功能、遠程控制功能等，如圖7所示。

灰塵檢測系統(tǒng)采用2塊光伏組件，分為干凈組件和灰塵組件。干凈組件作為參照組件，每天清洗以保證近似絕對干凈；另一塊與其他工作組件保持正常的工作狀態(tài)。通過檢測并比對兩者輸出功率的百分比來確定組件的清潔度（用功率百分比來表示）［9］；當達到設(shè)置的清洗數(shù)據(jù)時觸發(fā)清洗執(zhí)行機構(gòu)，進而對光伏組件進行清洗，如圖7所示。

5 清洗策略及收益分析

5.1 清洗策略

在光伏電站投入運營后，為提高光伏電站的發(fā)電量一般會定期對組件進行清洗，但光伏電站組件的清洗標準及周期目前行業(yè)上暫無標準和相關(guān)要求，大多是根據(jù)組件表面積灰來判斷是否需要清洗或簡單規(guī)定一個清洗間隔時間，帶有很強的隨意性。廣州發(fā)展新能源股份有限公司豐力一期光伏電站光伏組件清洗前后利用小時數(shù)、輸出效率等相關(guān)數(shù)據(jù)的分析比較，提出電站光伏組件清洗的判定方法和最佳清洗周期，通過數(shù)據(jù)計算分析得出，每隔7周清洗一次，該屋頂組件發(fā)電收益最大化［10］。華能浙江清潔能源分公司通過已建成的分布式屋頂光伏電站進行實驗分析得出，當發(fā)電效率處于約75%時即可開展清洗；將光伏電站分為輕度、重度、中度3個污染等級，對輕度污染等級每年清洗一次，對中度污染等級每6個月清洗一次，對重度污染等級每4個月清洗一次［11］。

因每個項目建設(shè)地點、規(guī)模、污染程度等的不同，在提高發(fā)電量的清洗上不能用限定的清洗次數(shù)來開展清洗工作，而應根據(jù)實際的積灰情況、天氣情況等來判斷。如遇沙塵暴、霧霾、連日降雨等天氣，需有智能的清洗判斷，同時綜合考慮清洗成本與灰塵造成的發(fā)電量損失之間的關(guān)系，找到清洗收益與清洗次數(shù)的關(guān)系，最后得出最佳的清洗時間點及周期。

假設(shè)光伏額定發(fā)電量一定，隨著灰塵的不斷積累，其造成的發(fā)電量損失不斷增加；當進行組件清洗時，灰塵造成的發(fā)電量損失會有所下降，但會產(chǎn)生清洗成本，隨著清洗次數(shù)的增加，灰塵造成的發(fā)電量損失會不斷降低，而清洗成本則會不斷增加。通過上述分析，清洗帶來的凈收益為清洗降低的灰塵損失與清洗成本之差。清洗成本、清洗收益、灰塵造成發(fā)電量損失的關(guān)系如圖8所示。清洗總成本、日平均成本、日輻射量、清洗時間之間的動態(tài)關(guān)系如圖9所示。

假設(shè)每次清洗干凈為最優(yōu)選擇，以天為時間顆粒度，當天晚上清洗則：

[c（n）=0nf（t）dt+Aon] （1）

式中：[c（n）]——間隔[n]天噴水的經(jīng)濟損失均值；[Ao]—— 一次噴水成本；[f（t）]——灰塵損耗收益時間（以天為單位）函數(shù)，即[f（t）]為灰塵造成發(fā)電損耗引起的收益損失。

為降低經(jīng)濟損失，目標即求[c（n）]的最小值，式（1）求導得：

[kf（k）-0kf（t）dt-Ao=0] （2）

1）如[f（t）=rt]，即[f（t）]線性：

[k=2Aor] （3）

2）如[f（t）]非線性：直接計算[c（k）]、[c（k+1）]、[c（k+2）]、…；若[c（k）]最小，則今天清洗。

3）用窮舉法，每天分為清洗和不清洗2個狀態(tài)，計算未來至雨天的清洗狀態(tài)，計算量為[2n]。

基于上述分析邏輯，系統(tǒng)通過控制系統(tǒng)智能計算得出灰塵清洗的最佳策略，判斷給出最佳的清洗時間和次數(shù)，然后將信息傳給執(zhí)行機構(gòu)，實現(xiàn)自動清洗，使清洗成本最低、凈收益最大，其實現(xiàn)邏輯如圖10所示。

5.2 收益分析

iClean清潔系統(tǒng)通過充分利用5.1節(jié)中的清洗策略，實現(xiàn)智能計算最佳清洗時間點、清洗時長，實現(xiàn)清洗成本最小化的效果。此外，光伏電站的清洗收益不僅依賴于當?shù)氐幕覊m損失度情況，即灰塵損失度越大處，安裝iClean后提升的發(fā)電量越多；同時也受到降雨的影響，因為降雨次數(shù)越多，灰塵剩余量會越少，安裝iClean后提升的發(fā)電量反而越少，如圖11所示。

根據(jù)上述分析，結(jié)合圖8可得：

[P=（Wncl-Wcl）×E-C] （4）

[Wncl=Wt-Wd] （5）

式中：[P]——清洗收益；[Wncl]——未清洗的灰塵損耗發(fā)電量，如圖8a豎杠填充部分所示；[Wcl]——清洗后的灰塵損耗發(fā)電量，如圖8c豎杠填充部分所示；[E]——上網(wǎng)電價；[C]——清洗成本；[Wt]——干凈發(fā)電量，即理論發(fā)電量；[Wd]——有灰塵發(fā)電量，如圖8a無填充部分所示。

因此清洗收益可寫為：

[P=（Wt-Wd-Wcl）×E-C] （6）

干凈發(fā)電量（[Wt]）一定，并且選定清洗策略后，清洗后的灰塵損耗發(fā)電量（[Wcl]）、清洗成本（[C]）一定，上網(wǎng)電價（[E]）根據(jù)地區(qū)不同、光伏項目類型而固定；因此影響清洗收益（[P]）的最大影響因素為有灰塵發(fā)電量（[Wd]），而影響[Wd]的兩個主要因素分別為降塵量和降雨量。

光伏項目運行中，降塵量越大，自然積灰濃度越高，有灰塵發(fā)電量（[Wd]）越低，對于iClean清洗效果來看，其清洗作用越明顯，清洗收益越大；而降雨天數(shù)越多，降雨減少的積灰濃度越高，有灰塵發(fā)電量（[Wd]）越高，對于iClean清洗效果來看，其清洗作用越小，清洗收益就越小。此外，降塵量越大，發(fā)電量影響越大，但最終會趨于飽和；降雨量越少，發(fā)電量影響越大，反之亦然，如圖12所示。

iClean清潔系統(tǒng)已成功運用于合肥陽光三星、合肥庫爾茲、南京普洛斯、昆山普洛斯等屋頂發(fā)電項目。從合肥市環(huán)境部門獲得數(shù)據(jù)，合肥年均月降塵量3.5 t/（km2·月），年均降雨時間為114.5 d；通過對合肥庫爾茲項目不同的清洗系統(tǒng)日發(fā)電量對比分析得出，iClean清潔系統(tǒng)相對于常規(guī)清洗9個月累計凈提升發(fā)電量約7%，如圖13所示。

基于上述發(fā)電量提升理論及計算方法，通過建模并開發(fā)iClean年均提升發(fā)電量計算程序，設(shè)置年均月降塵量、年均降雨天數(shù)為輸入變量，年均提升發(fā)電量為輸出量（%），在不同地區(qū)只要獲取上述兩種輸入變量，即可求得該地的iClean年均提升發(fā)電量（%），通過該程序計算得到了部分地區(qū)的iClean年均提升發(fā)電量（%），如表3及圖14所示。

6 結(jié) 論

通過對清洗水路控制系統(tǒng)和水路管網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計，并通過建模對清洗策略及收益分析，獲得了iClean清潔系統(tǒng)智能判斷最佳的清洗時間點和清洗時長，能智能計算出低成本、高發(fā)電量的清洗狀態(tài)與時態(tài)，且實現(xiàn)了全自動清洗功能，可更好地推廣運用在不同的屋面光伏電站中，解決了目前屋面光伏電站的清洗難題，尤其解決了高大陡坡屋面的安全清洗問題。

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RESEARCH ON INTELLIGENT WATER SUPPLY CLEANING SCHEME OF ROOFTOP PHOTOVOLTAIC POWER STATION

Wang Rongxiang，Chen Juan，Ji Kepeng，Zhao Fuqiang

（Sunshine New Energy Development Co.， Ltd.， Hefei 230088， China）

Abstract：Aiming at the current cleaning problems of rooftop photovoltaic power stations， an intelligent cleaning system—iClean cleaning system was designed and developed to study the impact of roof photovoltaic panel dust accumulation and regular cleaning on power generation； The problems of high risk， high cost and low efficiency of manual cleaning have greatly increased the power generation of rooftop photovoltaic power stations. The standardization of design and installation and the intelligence of data detection are realized.

Keywords：photovoltaic station； dust abatement； cleaning； operation and maintenance； power generation； intelligentization