Мониторинг пыли на фотоэлектрических панелях на основе гиперспектрального дистанционного зондирования

Солнечная электростанция Бенбан расположена в районе Бенбан провинции Асуан, Египет, в пустынной местности примерно в 650 километрах к югу от Каира и в 40 километрах к северо-западу от Асуана. Имея общую мощность 1650 мегаватт, это первая крупная фотоэлектрическая электростанция в Египте и в настоящее время четвертая по величине солнечная электростанция в мире. Строительство началось в феврале 2018 года и завершилось в ноябре 2019 года. Площадь станции составляет 37,2 квадратных километра, а стоимость проекта — 4 миллиарда долларов США.

Введение в проект

Этот проект по выработке электроэнергии, расположенный в пустынной местности, постоянно страдает от песчаных бурь. Пыль легко накапливается на поверхности фотоэлектрических модулей. Эта пыль не только блокирует солнечный свет, снижая пропускание стекла и уменьшая количество солнечной радиации, достигающей ячеек, но и изменяет процесс теплопередачи. Пыль поглощает солнечную радиацию и преобразует ее в собственное тепло, одновременно препятствуя отводу тепла от защитного стекла фотоэлектрического модуля. Короче говоря, пыль является одной из главных проблем, влияющих на производительность фотоэлектрических электростанций. Это в основном проявляется в следующих аспектах:

1. Влияние пыли на солнечное излучение

△Рисунок 1. Повышенный уровень пыли вызывает рассеянное отражение от фотоэлектрических панелей.

Пыль на стеклянных поверхностях не только значительно влияет на пропускание солнечного излучения, но и вызывает существенное диффузное отражение солнечного излучения, достигающего фотоэлектрических модулей, увеличивая их отражательную способность. Экспериментальные измерения показывают, что накопление пыли на стеклянных поверхностях может привести к потере 5–30% солнечного излучения.

2. Влияние кальцификации и отложения пыли на светопропускание.

Пыль содержит большое количество оксидов кальция и магния. Когда пыль на поверхности фотоэлектрических модулей контактирует с дождевой водой, небольшое количество ионов кальция и магния растворяется в дождевой воде и снова прилипает к стеклянной поверхности фотоэлектрических модулей, образуя толстый и твердый слой кальциево-магниевой накипи. После образования накипи ее трудно удалить, и она серьезно влияет на производительность фотоэлектрических модулей. В тяжелых случаях это может даже вызвать такие проблемы, как перегрев некоторых фотоэлектрических элементов.

• Влияние пыли на температуру фотоэлектрических модулей

Пыль, прилипшая к поверхности закаленного стекла, может поглощать часть солнечного излучения и преобразовывать его в тепловую энергию, тем самым повышая рабочую температуру фотоэлектрических модулей, влияя на теплоотвод и усиливая температурный эффект фотоэлектрических модулей, что, в свою очередь, влияет на эффективность выработки электроэнергии.

Поэтому при эксплуатации и техническом обслуживании фотоэлектрических систем следует уделять особое внимание влиянию пыли на поверхности фотоэлектрических элементов на выработку электроэнергии. Своевременная очистка необходима для поддержания чистоты поверхности фотоэлектрических модулей и обеспечения эффективной работы электростанции.

Для решения проблемы мониторинга пыли в фотоэлектрических модулях мы использовали гиперспектральный спутник XIGUANG-003 для получения изображения целевой области 1 января 2024 года. Полученное изображение имело разрешение 10 метров и 150 спектральных диапазонов длин волн. Мы идентифицировали и выделили участки фотоэлектрических панелей и оценили степень запыленности на основе отражательной способности.

△Рисунок 2. Схема фотоэлектрической электростанции в пустыне

△Рисунок 3. Регулярная очистка фотоэлектрических панелей

△Рисунок 4. Расположение фотоэлектрической электростанции Бенбан.

△Рисунок 5. Гиперспектральное изображение исследуемой области в истинных цветах после слияния.

Мы объединяем панхроматические данные высокого разрешения с гиперспектральными данными для получения гиперспектральных данных высокого разрешения, а затем выполняем радиометрическую калибровку и атмосферную коррекцию для получения данных об отражательной способности поверхности, анализируя таким образом отражательную способность каждого диапазона в области фотоэлектрической панели.

△Рисунок 6. Маркировка ориентиров рядом с фотоэлектрической электростанцией Бенбан.

△Рисунок 7. Коэффициент отражения элементов рельефа местности вблизи фотоэлектрической электростанции Бенбан (значения коэффициента отражения увеличены в 1000 раз)

Как показано на рисунках 6 и 7, были отмечены образцы фотоэлектрических панелей, централизованно орошаемых сельскохозяйственных угодий и других типов земельных поверхностей. Видно, что кривые отражения этих трех типов земельных объектов значительно различаются. Отражательная способность пустынных поверхностей высока во всем диапазоне длин волн, в то время как отражательная способность сельскохозяйственных угодий выше, чем у фотоэлектрических панелей в диапазоне 450-560 нм, а затем снижается. Следовательно, на основе этих различий в отражательной способности можно использовать методы машинного обучения для классификации земельных объектов.

△Рисунок 8. Диаграмма розы ветров исследуемой территории в 2023 году

Мы также получили ежедневные данные о направлении ветра для исследуемой области за 2023 год и рассчитали частоту направлений ветра, чтобы создать диаграмму розы ветров для проверки пространственного распределения накопления пыли, как показано на рисунке 8. Преобладающие направления ветра в исследуемой области — северо-западное и северо-северо-западное. Мы отметили преобладающие направления ветра на карте пылевого покрова на рисунке 10.

*Источник данных: Прогноз мировых энергетических ресурсов

△Рисунок 9. Различия в отражательной способности фотоэлектрических панелей при различном уровне накопления пыли.

Рисунок 10. Карта пылевого покрова исследуемой территории по состоянию на 1 января 2024 года.

На основе различий в отражательной способности фотоэлектрических панелей мы создали карту пылевого покрова. Затем мы выбрали два региона, северо-западный и юго-восточный, чтобы проверить эти различия в отражательной способности, как показано на рисунке 9. Фотоэлектрические панели с более высоким пылевым покровом демонстрировали значительно повышенную отражательную способность. Кроме того, пространственное распределение пылевого покрова имело тенденцию к уменьшению с северо-запада на юго-восток, что в значительной степени совпадало с преобладающим направлением ветра. Хотя фактические условия могут зависеть от изменений угла наклона фотоэлектрических панелей или различных зональных схем, эта карта дает относительно наглядное представление о накоплении пыли.

После получения данных, полученных в ходе обследования различных сцен, становится возможным дальнейший анализ закономерностей накопления пыли на основе временных рядов, прогнозирование степени запыленности путем объединения метеорологических данных, точная оценка времени следующей уборки и расчет соответствующих циклов уборки на основе статистики выработки электроэнергии, что позволяет рационально планировать задачи по уборке заранее, повышать эффективность производства и снижать затраты на уборку. Одновременно можно проводить наземные эксперименты для анализа взаимосвязи между отражательной способностью и фактической количественной оценкой степени запыленности, что еще больше повышает точность мониторинга запыленности.