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物理模型充当太阳能电池板健康的心电图

公司和政府经常投资太阳能发电场并在天气恶化意外地缩短电池板寿命时损失资金。

由于太阳能产生的电力越来越多地与化石燃料价格相匹配,公司受到压力要求让电池板的寿命超过保修范围,并为建设提前支付数十亿美元。

通过类似心电图的工具更快地诊断退化的太阳能电池板将有助于降低清洁能源的电费并降低制造成本。

普渡大学电气与计算机工程学院最近的博士研究生孙兴书说:“我们需要关注一个太阳能农场的心跳来了解它的疾病。”

太阳能发电场的“心跳”是关于它如何发电的数据。普渡大学的研究人员使用面板退化的物理学创建了一种算法,可以从任何地方分析太阳能农场数据,基本上是作为太阳能农场的便携式EKG。

“这是日常生活与医生办公室之间的区别。以前,设施只是在受控环境中检查太阳能农场的心跳,就像在医院实验室中使用心电图一样,”普渡大学的Jai N. Gupta电气教授Muhammad Ashraful Alam说。和计算机工程。“但是太阳能发电场本身总是会产生新的现场数据供我们收集和分析,因此我们需要将EKG带到现场。这种信息驱动的方法具有变革性,因为这种方法可以实现持续监控和决策。是朝这个方向迈出的第一步。“

实时诊断最终将为更好的面板设计提供信息 - 节省成本的“处理”可延长使用寿命并继续削减电费。

“如果你看看市场上的太阳能组件,他们的设计无论在世界的哪个地方都几乎没有差别,就像在美国和中国销售的iPhone几乎完全相同,”Sun说。“但太阳能电池组件的设计应有所不同,因为它们在不同的环境中会有不同的降级。”

例如,潮湿环境中的降解以腐蚀的形式出现,但是没有湿度的高海拔会因紫外线浓度的增加而导致降解。与人类疾病一样,腐蚀或阳光充足的硅的症状在降解开始多年后才会出现在太阳能电池板上。

在不知道何时发生退化的情况下,公司倾向于通过低于或过度设计太阳能电池板来补偿不同的天气条件,从而推高制造成本。

普渡大学的研究人员使用国家可再生能源实验室提供的公共太阳能电池板数据,将电池板发电的参数(例如电阻和电压)汇总起来。当输入算法时,产生曲线以显示太阳能电池的功率输出。已发表的研究结果发表在“光伏进展 ”杂志上。

下一步是随着时间的推移改进算法。Alam的实验室一直与其他Purdue研究团队合作,将DEEDS开发成一个平台,用于保存和共享太阳能电池板设施的数据,计算工具和科学工作流程,以及其他领域的来源,包括化学,营养科学和环境科学。

从长远来看,研究人员希望通过观察天气预报数据与电路参数投影之间的关系,该算法可以显示太阳能电站30年内产生的能量。将算法与其他基于物理的模型相结合,最终可以预测太阳能发电场的寿命。

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