ZMOGLJIVOST SONČNIH FOTONAPETOSTNIH ELEKTRARN SKOZI ŽIVLJENJSKI CIKEL

KIRN, BLAŽ (author), Topič, Marko (mentor)

V doktorski disertaciji obravnavamo modele zmogljivosti fotonapetostnih modulov, pri čemer smo analizirali tudi merilno opremo vhodnih podatkov modelov zmogljivosti, vpliv obratovalne temperature na zmogljivost in staranje modulov ter možnost uporabe modelov zmogljivosti za nadzor delovanja in napovedovanje izplena električne energije fotonapetostnih sistemov. V prvem poglavju smo opisali področje fotovoltaike s poudarkom na modelih zmogljivosti fotonapetostnih modulov. Predstavili smo izzive in možnosti napredka na tem področju ter podali vsebino poglavij doktorske disertacije. Drugo poglavje je posvečeno karakterizaciji fotonapetostnih modulov. Poudarek je na karakterizaciji modulov na zunanjem preizkuševališču pri naravni sončni svetlobi po standardu IEC 60904-1. Na področju merjenja gostote moči sončnega sevanja smo izvedli trimesečno primerjavo različnih merilnikov sončnega sevanja in merilnih sončnih celic na zunanjem preizkuševališču, pri čemer smo za referenco uporabili najnatančnejši piranometer. Največji standardni odklon meritev smo zaznali pri sončni celici a-Si (5,7%), najmanjši pa pri merilni fotodiodi s kosinusnim korektorjem (3,5%). Testirali smo tudi merilno sončno celico c-Si z interno temperaturno korekcijo, ki je izkazala primerljive rezultate kot celica s korekcijo preko merjenja temperature. Na področju merjenja obratovalne temperature smo se posvetili različnim metodam temperaturne korekcije meritev največje moči modula. V raziskavo smo zajeli več metod, med drugim tudi metode po standardu IEC 60981. Natančnost metod smo preverili na podlagi meritev največje moči mc-Si modula na zunanjem preizkuševališču. Z uporabo meritev kratkostičnega toka referenčnega modula iste tehnologije kot vir podatkov o gostoti moči sončnega sevanja smo iz analize odstranili vpliv sprememb sončnega spektra. Vpliv vpadnega kota sončne svetlobe pa smo močno zmanjšali z uporabo meritev pri večjih gostotah moči sončnega sevanja, ko je sonce visoko na nebu. Najboljšo natančnost je dosegla 1. metoda po standardu IEC 60981, in sicer standardni odklon meritev največje moči 0,52%. Slabo so se odrezale metode korekcije z linearnimi temperaturnimi koeficienti, kjer je standardni odklon v primeru uporabe tovarniških podatkov dosegel tudi 1,46%. Standardni odklon se močno zmanjša ob uporabi izmerjene vrednosti temperaturnega koeficienta moči γ, in sicer na 0,56%. Na področju staranja modulov smo izvedli skoraj triletno dolgoročno merjenje treh mc-Si modulov na zunanjem preizkuševališču, ki so obratovali bodisi v režimu točke največje moči, kratkem stiku ali odprtih sponkah. Meritve različnih parametrov zmogljivosti enodiodnega modela smo filtrirali in jih normirali na gostoto moči sončnega sevanja 1000 W/m2 ter obratovalno temperaturo 25 °C in z linearno regresijo določili stopnjo staranja oz. degradacije. Degradacija največje moči modula, ki je obratoval v točki največje moči je bila 0,91% na leto, medtem ko je degradacija kratkostičnega toka dosegla 0,27%, napetosti odprtih sponk 0,39% in faktorja polnjenja 0,25% na leto. Degradacija modulov v kratkem stiku in odprtih sponkah je bila zaradi višje obratovalne temperature večja, pri čemer je zaradi pojava vročih točk najhitreje degradiral modul v kratkem stiku (1,75% na leto). S pomočjo razlike v degradaciji in obratovalni temperaturi modulov v režimu točke največje moči (0,91% na leto) in odprtih sponk (1,23% na leto) smo določili aktivacijsko energijo testiranih modulov, ki znaša 0,81 eV. Pozornost smo posvetili tudi napakam pri izračunu parametrov zmogljivosti na zunanjem preizkuševališču po standardu IEC 61724. Napake smo analizirali s pomočjo podatkov dolgoročnih meritev na različnih preizkuševališčih v različnih podnebnih okoljih, in sicer v puščavi Negev v Izraelu, na otoku Gran Canaria ter na gori Zugspitze v Nemčiji. Izvedli smo analizo vpliva vzorčevalne periode, pri čemer smo filtrirali podatke tako, da smo umetno podaljšali interval vzorčenja iz prvotnih dveh minut na poljubno dolžino do petih ur. Analiza je pokazala, da je za verodostojne rezultate priporočljiva uporaba vzorčevalne periode do 30 minut, saj je v tem primeru napaka pri izračunu parametrov zmogljivosti v enoletnem obdobju v primerjavi s periodo dveh minut le 0,3%. Ukvarjali smo se tudi z odstranjevanjem napačnih podatkov meritev, ki so posledica slabe sinhronizacije in drugih napak ali odpovedi na preizkuševališču. Napake in odpovedi smo filtrirali s pomočjo linearne regresije največje moči modula v odvisnosti od gostote moči sončnega sevanja. Podatke izven intervala zaupanja 3σ smo odstranili, pri čemer smo uporabili različno dolge periode meritev. Analiza je pokazala, da je pri uporabi linearne regresije najprimernejše filtriranje na enomesečnem nivoju ob uporabi temperaturne kompenzacije meritev največje moči. Na koncu smo naredili tudi analizo vpliva filtriranja podatkov (ali izpada meritev) na natančnost izračuna parametrov zmogljivosti. Iz dejanskih podatkov smo odstranili meritve različnih dolžin trajanja in ob različnih časih v različnih dneh in tako simulirali izpade meritev. Izkazalo se je, da je v primeru enega enournega izpada na dan napaka RMSE pri izračunu končnega donosa modula ob uporabi linearne interpolacije manjkajočih meritev manjša od 0,8%, medtem ko je napaka brez interpolacije 7,8%. Pri izračunu zmogljivostnega razmerja sta vrednosti napak 0,1% in 0,4%. V tretjem poglavju smo se osredotočili na modele zmogljivosti fotonapetostnih modulov. Natančnost obstoječih hevrističnih modelov smo izboljšali z razvojem modela DDPR (Diffuse-Direct Power Rating), ki ločeno obravnava difuzni in direktni del sončnega sevanja ter upošteva tudi dodatne izgube pri večjih vpadnih kotih sončne svetlobe. Model smo aplicirali na klasični mc-Si in tankoplastni CIGS modul, in sicer na podlagi meritev na zunanjem preizkuševališču v mesecu juniju 2014, s pomočjo katerih smo določili vse koeficiente modela. Model za tankoplastne module se v primerjavi z mc-Si moduli razlikuje v enačbi odvisnosti največje moči modula od difuznega dela sončne svetlobe, kjer zaradi nižje paralelne upornosti tankoplastnih modulov pride do manjših izkoristkov. Validacija modela DDPR za mc-Si modul je na letnem nivoju pokazala napako RMSE 3,6%, medtem ko sta bili napaki za primerjana dvosegmentni linearni model ter enosegmentni nelinearni model 4,5% in 4,7%. Novi model tako prinaša zmanjšanje napake za 0,9 odstotne točke. Za tankoplastni CIGS modul so bile vrednosti napak 3,9% za model DDPR, 4,7% za dvosegmentni linearni model in 4,8% za enosegmentni nelinearni model. Natančnost modela DDPR smo izboljšali z uvedbo spektralnega faktorja. S pomočjo spektroradiometra, ki je bil nameščen v ravnino modulov preizkuševališča, smo izmerili spektre difuznega in direktnega dela sončnega sevanja v različnih časih sončnega in oblačnega dne. Vpliv spektra na izkoristek silicijevih modulov smo določili s pomočjo merjenja spektralnega odziva referenčnega c-Si mini-modula. Spekter difuznega dela svetlobe ob jasnih dneh prinaša do 23,9% izgub v primerjavi z AM1.5 referenčnim spektrom, medtem ko so spektralne izgube v oblačnih dneh okrog 3,5%. Pri direktnem sončnem sevanju je stanje obratno, in sicer gre za spektralni dobitek, ki se je pri naših meritvah gibal od 0,83% za vrednost faktorja zračne mase 1,09 in do 10,3% pri faktorju zračne mase 5,0. Omenjene ugotovitve smo vgradili v model DDPR v obliki korekcije gostote moči difuznega in direktnega sončnega sevanja na podlagi deleža difuzne svetlobe ter vrednosti zračne mase. S pomočjo enomesečnih meritev mc-Si modula smo spektralno nadgrajeni model S-DDPR primerjali z osnovnim modelom DDPR in zaznali zmanjšanje napake RMSE na mesečnem nivoju z 2,7% na 2,3% v primeru upoštevanja vpliva spektra sončne svetlobe. Četrto poglavje je osredotočeno na praktično implementacijo modelov zmogljivosti na fotonapetostne sisteme oziroma sončne elektrarne. Delo smo začeli z razvojem senzorskega vmesnika LPVO, ki nam je omogočil priključitev dodatnega piranometra in merilne sončne celice c-Si na zapisovalnik podatkov elektrarne LPVO na strehi Fakultete za elektrotehniko. Merjenje vremenskih podatkov je namreč ključni pogoj za uspešno implementacijo modela zmogljivosti na fotonapetostni sistem. S pomočjo vremenskih podatkov in meritev električnih parametrov enosmernega dela elektrarne smo na elektrarno LPVO aplicirali različne modele zmogljivosti. Rezultati analize so pokazali, da največjo natančnost dosega enosegmentni nelinearni model z uporabo c-Si merilne sončne celice (RMSE na letnem nivoju 2,5%), medtem ko uporaba piranometra prinaša slabšo natančnost, in sicer 3,5% pri modelu DDPR in 4,3% pri enosegmentnem nelinearnem modelu. To je posledica ujemanja kotnega in spektralnega odziva senzorja c-Si ter modulov na elektrarni. Kljub manjši natančnosti modela DDPR pa ima le-ta še vedno prednost v primeru simulacije zmogljivosti elektrarne na podlagi vremenskih podatkov iz različnih podatkovnih baz, kjer so podani tako difuzni kot direktni del sončnega sevanja ter položaj sonca. V skladu s tem smo z uporabo modela DDPR in vremenskih podatkov izvedli simulacije zmogljivosti elektrarne LPVO pri različnih orientacijah za območje Ljubljane. Rezultati kažejo, da je temperaturno kompenzirano zmogljivostno razmerje največje pri orientaciji proti jugu z naklonom 30° (0,918), medtem ko je pri orientaciji proti jugu z vertikalno postavitvijo najmanjše (0,904), kar se ujema z večjim deležem sončnega sevanja ob večjih vpadnih kotih. V četrtem poglavju smo obravnavali tudi uporabo modela zmogljivosti za nadzor delovanja sončnih elektrarn, kjer je najboljše rezultate dosegel enosegmentni nelinearni model zmogljivosti ob uporabi merilne sončne celice c-Si. V sklopu raziskave smo razvili programsko opremo, kjer se izmerjena moč elektrarne stalno preverja z izračunano vrednostjo in v primeru dveh zaporednih večjih odstopanj preko elektronskega sporočila opozori operaterja na napako. Koeficienti modela zmogljivosti modula se zaradi staranja in sezonskih razlik v zmogljivosti stalno posodabljajo vsakih štirinajst dni. S pomočjo analize spreminjanja koeficientov modela lahko hitro zaznamo pričakovano staranje ali nepričakovane spremembe, vključno z odpovedjo elektrarne. Analiza za primer sončne elektrarne LPVO je pokazala 3,0% izgube letnega izplena zaradi snega ter 0,7% izgube v poletnem času predvsem zaradi krajših izpadov ter tudi manjšega izkoristka ob večjih vpadnih kotih direktnega sončnega sevanja v popoldanskih urah (elektrarna je orientirana za 25° proti vzhodu, kar pomeni, da v poletnem času sonce »zaide« za module).

• Language: Slovenian
• Keywords: fotonapetostni modul, fotonapetostni sistem, model zmogljivosti, nadzor zmogljivosti, zanesljivost sistema
• Work type: Doctoral dissertation
• Organization: FE - Faculty of Electrical Engineering
• Year: 2016
• PID: 20.500.12556/RUL-96695
• COBISS.SI-ID: 11665748
• Publication date in RUL: 11.10.2017

Secondary language

• Language: English
• Title: LIFE CYCLE PERFORMANCE OF SOLAR PHOTOVOLTAIC POWER PLANTS

Abstract

The dissertation is focusing on photovoltaic (PV) module performance models. The research includes input parameters and measuring equipment analysis, influence of operating temperature on performance and ageing as well as a practical implementation study of such models to be used for monitoring and yield estimations of PV power plants. First chapter introduces the topic and challenges followed by announcement of chapters and their content. The second chapter deals with characterization of PV modules. The focus is on outdoor characterization under natural sunlight according to standard IEC 60904-1. In the field of irradiance measurement a three-months comparison of different solar cell sensors measurements at our outdoor monitoring site was carried on. The highest standard deviation when comparing irradiance measurements to pyranometer readings was 5.7% for a-Si solar cell, whereas the best performance was achieved for a photodiode with cosine corrector (3.5%). The c-Si solar cell with internal temperature compensation was also tested, rendering comparable results to c-Si cell with in-built temperature sensor for subsequent measurement corrections. Analysis regarding the influence of operating temperature on maximum power of PV modules was performed by comparing different correction methods. The IEC 60981 procedures were also included. The accuracy of selected methods was evaluated using the maximum power measurements of mc-Si PV module, operating at outdoor monitoring site. With the use of short circuit current of a reference mc-Si module in the same plane of array as a source of irradiance values the influence of solar spectrum and solar incident angle was eliminated. The second procedure of IEC 60981 rendered best results with standard deviation of temperature corrected maximum power being 0.52%. Performance was lowest for linear correction methods with datasheet specified temperature coefficients, where the standard deviation reached 1.46%. In this case, using measured temperature coefficient of maximum power γ, the standard deviation decreased to 0.56%. Also, almost-three-years-long outdoor measurements of three mc-Si modules (one operating at maximum power point - MPP, second in short circuit - SC and third in open circuit - OC) at our monitoring site were performed. Measurements of various performance parameters were filtered and normalized to irradiance of 1000 W/m2 and operating temperature 25 °C and further the degradation rates were determined using linear regression. The degradation rate of the maximum power for the module in MPP operation mode was 0.91% per year, whereas the degradation of short circuit current reached 0.27%, open circuit voltage 0.39% and fill factor 0.25% per year. Degradation of maximum power for modules in SC and OC operating modes was stronger due to higher operating temperatures, with the SC module degrading fastest (1.75% per year) due to appearance of hot spots. With the difference in degradation rates as well as operating temperatures of MPP (0.91% per year) and OC (1.23% per year) modules, the activation energy of tested modules was calculated being 0.81 eV. Besides degradation rates, the focus was also on unwanted errors during calculations of performance parameters based on outdoor measurements according to standard IEC 61724. Errors were analyzed using the actual measurements from various monitoring sites located in different climate zones, including the desert Negev in Israel, Gran Canaria island and the mountain Zugspitze in Germany. The influence of sampling period was evaluated by removing the measurements form datasets to increase the original 2 minute sampling interval to selected values up to five hours. The error for 30 minutes sampling period was 0.3% for one year period, while for the longer sampling period the error was higher, making 30 minutes sampling period the limit for reasonable accuracy in performance parameter’s calculation. Additionally, the filtering analysis was also performed. Errors in outdoor measurements were filtered by linear regression of maximum power measurements in relation to irradiance in the plane of the array. Measurements were discarded if they were outside the 3σ confidence interval. The analysis showed that the best filtering results were obtained if one month filtering period was used and measurements of maximum power were normalized to 25 °C, thus taking seasonal influences into account. Due to discarded measurements (as well as data losses during faults or maintenance at the monitoring sites), the accuracy of performance parameter’s calculation is affected. From actual data, measurements of different durations and at different time of the day were discarded and thus data losses were simulated. In the case of one one-hour-error per day, the root mean square error (RMSE) when calculating final yield of the module is 0.8% if linear interpolation of missing data is used. Without interpolation, the RMSE reaches 7.8%. When calculating performance ratio, RMSE values are 0.1% and 0.4%, respectively. In the third chapter, the focus is on PV module performance models. The accuracy of heuristic models was improved with the development of a new performance model, called the DDPR (Diffuse-Direct Power Rating) model, which separately addresses diffuse and direct part of solar irradiance and also takes into account the angular losses of the module. DDPR model was applied to both classic mc-Si module as well as thin film CIGS module, based on outdoor measurements of both modules at our monitoring site in the month of July 2014. DDPR model is different for thin film modules for diffuse light induced power equation, due to lower parallel resistances of thin film modules, which sharply decreases performance at lower irradiances. The validation of the DDPR model for mc-Si module showed RMSE on yearly basis of 3.6%, while errors for compared two-segment linear and one-segment nonlinear models were 4.5% and 4.7%, respectively. The improvement of DDPR model is thus 0.9%, absolutely. For thin film CIGS module the errors were 3.9% for DDPR model, 4.7% for two-segment linear model and 4.8% for one-segment nonlinear model. The accuracy of the DDPR model was further improved by introducing spectral correction. With the help of spectroradiometer mounted in the plane of the array the diffuse and direct light spectra were measured for sunny and cloudy day at various times of the day. The spectral influence was determined by measuring the spectral response of reference c-Si mini-module. For diffuse light the spectral losses on sunny days with blue sky amount to 23.9% in comparison to AM1.5 reference spectrum, while on cloudy days the losses are lower at around 3,5%. For direct irradiance the situation is opposite, with the spectral gains of 0.83% at air mass value of 1.09 and gains of 10.3% at air mass value of 5.0. Spectral losses were incorporated into the DDPR model by spectral correction factors, correcting the diffuse and direct irradiance by the share of diffuse irradiance and air mass value, respectively. The upgraded S-DDPR model was compared to original DDPR model for one month measurements of mc-Si module, rendering RMSE of 2.7% without spectral correction compared to 2.3% with spectra correction. The fourth chapter deals with practical implementation of performance models to PV system or PV power plants. The first step of research was a development of LPVO sensor interface which enabled the use of pyranometer and reference c-Si solar cell at LPVO PV power plant, located at the roof of the Faculty of Electrical Engineering within University of Ljubljana. The reason for development of LPVO sensor interface was a need for monitoring irradiance in the plane of the array to correctly and accurately implement a performance model to PV systems. Various performance models were applied to LPVO PV system. The accuracy evaluation showed that one-segment nonlinear model with the use of c-Si reference cell renders lowest RMSE of 2.5%, while the use of pyranometer results in lower accuracy, 3.5% for DDPR model and 4.3% for one-segment nonlinear model. That is the consequence of the spectral and angular match between the c-Si sensor and PV modules of the LPVO power plant. Despite lower accuracy of the DDPR model in this case, the model still has the advantage at yearly simulations of yield and performance of PV plants based on weather data obtained from different irradiation databases, where both diffuse and direct irradiances as well as sun’s positions are available. By combining irradiation data and DDPR model, the yearly performance simulations of LPVO power plant for different orientations in Ljubljana were carried out. The results show, that the temperature corrected performance ratio is highest for orientation towards south with 30° inclination (0.918) while the results are worst for orientation towards south with 90° inclination (0.904). Also, the use of the PV performance models for monitoring of PV plants was evaluated, where the one-segment nonlinear model with the c-Si solar sensor rendered highest accuracy. In the scope of the research, a monitoring software was developed, where the measured power is constantly compared to calculated value and in the case of higher discrepancy the alarm is issued via e-mail. To avoid seasonal effects causing false alarms, the coefficients of the model are constantly updated every 14 days using measurements from previous period. With the analysis of coefficient change during operation one can easily detect ageing or seasonal effects. The evaluation in the case of LPVO power plant showed 3% losses due to snow in the winter period and additional 0.7% losses during summer due to short outages.

• Keywords: photovoltaic module, photovoltaic system, performance model, preformance monitoring, system reliability