光伏发电系统技术风险的量化

核心观点

• 光伏（PV）技术风险分析旨在识别和降低光伏项目投资相关的风险。量化风险对性能和可靠性的影响是做出可靠商业决策的关键。
• 研究比较和评估了常见的风险量化方法，包括失效模式和影响分析（FMEA）、多标准决策分析（MCDA）、可靠性、可用性和可维护性（RAM）分析以及成本优先级数（CPN）方法，并定义了选择方法的标准。
• 研究创建了30份光伏失效事实表（PVFS），总结了单个失效的关键方面，包括描述、检测方法、原因、影响和缓解措施。
• 研究还介绍了光伏失效退化表（PVDS），其中包含基于失效类型的系统退化率和功率损失统计数据。
• 通过案例研究，展示了如何使用CPN方法评估单个失效的经济影响，并使用成本效益分析确定最佳缓解策略。
• 研究强调了标准化的重要性，包括风险定义、事件数据库和监测数据格式，以及开发自动化工具以从维护票证中提取关键参数。

关键数据

• 研究分析了来自全球6个大陆的226个PV系统的数据，其中大部分数据来自欧洲。
• 数据涵盖1982年至2018年安装的PV系统，超过90%的数据来自2005年至2018年安装的系统。
• 研究发现，PID效应、电池裂纹和失效旁路二极管故障似乎在系统运行的前七年中占主导地位。
• 研究还发现，玻璃破碎和灰尘污染是导致功率损失的主要失效类型，尤其是在干旱和大陆气候区域。

研究结论

• 开发自动化解决方案以从维护票证中提取关键参数对于在投资组合级别实施CPN方法至关重要。
• O&M现场实践必须从手动输入文本格式的票证转向采用更标准化的方法，以减少人为干预。
• 数据驱动的性能经济指标评估是提高LCOE决策支持水平的重要关键。