Power Lab di Enerways per il monitoraggio del FV

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Enerways è fornitore di sistemi di monitoraggio delle prestazioni degli impianti fotovoltaici basati sul web che sono in grado di aiutare gli operatori della filiera a massimizzare il ritorno sugli investimenti.

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STATISTICA DESCRITTIVA ED INFERENZIALE PER LA SUPERVISIONE E LA MANUTENZIONE

POWER LAB di ENERWAYS FORNISCE DATI DETTAGLIATI IN TEMPO REALE PER IL MONITORAGGIO DI IMPIANTI FOTOVOLTAICI

“La domanda di energia è in aumento in tutto il mondo e non può più essere soddisfatta con la semplice costruzione di centrali elettriche: produttori, distributori e consumatori dovranno prestare attenzione a dove, quando, e come l’energia viene generata e utilizzata ” [MIT Technology in Review].

Con questi fondamentali, Enerways si è proposta al Solarexpo come il fornitore preferenziale di sistemi di monitoraggio basati sul web per aiutare gli operatori della filiera a massimizzare il ritorno sugli investimenti.

Basato su e-solar, tecnologia di Sinapsi, il Power Lab di Enerways fornisce dati dettagliati e consente sofisticate misurazioni delle prestazioni degli impianti FV, in modo che i problemi possano essere diagnosticati precocemente e i tempi di inattività ridotti al minimo con un impatto significativo sul Return on Investment, ROI, non solo in funzione dell’efficienza e del rendimento degli impianti, ma anche dei i costi di manutenzione.
Unica nello scenario attuale del mercato italiano, Enerways si pone come società di servizi di monitoraggio “terza parte”, indipendente da qualunque fornitore di inverter e componenti d’impianto. Annuncia la sua mission come servizio al cliente, con una progettazione tecnica dettagliata up-front e apparecchiature fornite e messe in servizio in comodato, senza investimento alcuno, con canoni omnicomprensivi e servizi 7 per 24.
Il target interessato dalla proposta presentata a Verona sono gli EPC contract, le Società di O&M, le società Power Purchase Agreement (PPA), gli investitori, le utility e le assicurazioni.

Ferruccio Piazzoni, Amministratore Delegato della nuova società ha illustrato la partnership con il mondo della Ricerca: “Difficile sapere se un sistema funziona al massimo della propria efficienza in qualsiasi momento. Una perdita di ben il 20% della capacità di generazione di potenza può passare inosservato per settimane. Il tempo di produzione perso non può essere recuperato.
Quasi tutti i sistemi di controllo che esistono sul mercato sono rudimentali e soprattutto non sono progettati per massimizzare il ritorno sugli investimenti. Quando parliamo del nostro servizio Power Lab parliamo di una soluzione che può validamente fornire dati dettagliati sufficienti per assicurarsi che un sistema fotovoltaico funzioni al suo massimo in ogni momento.

Il nostro monitoraggio web based arriva a livello di stringa, gestisce capacità-allarmanti, registra gli eventi e può sviluppare attività ben più complesse quali la fatturazione, la gestione dei documenti e funzioni di facility management.
Il sistema fornisce dati completi, presupposto fondamentale per consentire l’analisi e la diagnostica in modo che la manutenzione possa essere ottimizzata.

Silvano Vergura, Ricercatore e Amministratore Delegato di Renew Energy (Spin Off del Politecnico di Bari), ha parlato proprio di questi aspetti scientifici: “Sugli Impianti Fotovoltaici (IFV) realizzati è importante effettuare una azione di controllo che consenta di confrontare l’energia prodotta con quella attesa e di verificare il corretto funzionamento e le prestazioni non solo dell’intero impianto ma anche delle singole parti costitutive. Esistono indici di prestazione riconosciuti a livello internazionale – Final PV System Yield, Reference Yield, Performance Ratio – correntemente utilizzati per valutare le prestazioni dell’intero impianto in funzione della produzione di energia, irraggiamento e perdite del sistema. Tuttavia, tali indici presentano due svantaggi: a) forniscono un’informazione grossolana sulle prestazioni di impianto; b) non consentono il controllo delle singole parti dell’IFV e quindi di individuare eventuali anomalie prima che le stesse degenerino in guasti. Per superare tali difficoltà è stata messa a punto una procedura di supervisione e monitoraggio di IFV, basata interamente sull’analisi statistica dei dati di produzione di energia elettrica. La procedura è costituita da due analisi:

Supervisione dell’impianto in esame, al fine di valutare i benchmark di prestazione dell’impianto.
Monitoraggio dell’IFV, al fine di verificare se i benchmark sono raggiunti.

La nostra ricerca è stata resa possibile dal sistema e-solar su dati energetici di impianti FV reali sino a 1 MW, consentendo di evidenziare errori di installazione che non si era riusciti a rilevare con gli indicatori classici di comportamento .
Si tratta di una procedura off-line da applicare all’intero set di dati a disposizione. Per un impianto sicuramente funzionante si ottengono i benchmark prestazionali (bisognerebbe applicarla in fase di collaudo dell’IFV), mentre per un impianto con anomalie può dare utili indicazioni per l’individuazione delle cause. Basandosi sulla popolazione dei dati, si utilizza innanzitutto la statistica descrittiva, integrandola successivamente con la statistica inferenziale. A seguire si effettua un’attività in real-time che consente di verificare se i benchmark di prestazione sono rispettati o meno. Dovendo dare risposte in tempi rapidi, è basata su campioni di dati e utilizza gli strumenti della statistica inferenziale.
La procedura proposta è valida particolarmente per impianti partizionati, per i quali [come nei casi monitorati dai sistemi di Sinapsi] è possibile valutare i dati di produzione di energia elettrica per ciascun sottocampo. Tali dati sono confrontati tra loro al fine di confrontare le prestazioni energetiche dei diversi sottocampi.

Quando un intero set di dati è costituito da più gruppi, si possono ottenere informazioni importanti tramite la verifica di ipotesi, definendo un’ipotesi nulla ed una alternativa. Tale verifica può essere condotta utilizzando metodi parametrici – tipicamente l’ANOVA (ANalysis Of VAriance) – o metodi non parametrici. I primi danno informazioni più precise ma possono essere applicati a dati appartenenti a distribuzioni gaussiane con la stessa omoschedasticità, mentre i secondi sono indipendenti dalle distribuzioni (distribution free), ma forniscono informazioni meno precise.
La procedura consente di verificare se sono soddisfatte o meno le condizioni per l’applicabilità dell’ANOVA e sceglie di conseguenza il metodo opportuno.

Gli elementi fondamentali della catena diagnostica sono: a) Identikit energetico, che consente di fissare i benchmark di prestazione di impianto in funzione del sito (latitudine, longitudine, quota, livello di irraggiamento, ecc.) e delle scelte progettuali (disposizione dei moduli, tilt, azimut, ecc. ); b) Individuazione anomalie, prima che le stesse evolvano in guasti, consentendo quindi una manutenzione preventiva e non semplicemente programmata.
La flow-chart riporta una quota-parte di una delle procedure necessarie al monitoraggio e supervisione di impianto; un elenco non esaustivo degli altri strumenti utilizzati, a seconda del tipo di monitoraggio che si intende realizzare comprende:

o Media, mediana, varianza
o Levene’s Test
o Normal probability plot
o T-student
o ANOVA test
o Kruskal-Wallis test
o Bootstrap technique
o Re-sampling
o P-value
o Benchmarks  

Nelle analisi degli errori riportati si è determinata la probabilità che le stringhe di pari potenza producano le stesse potenze in pari condizioni ambientali e di installazione: la probabilità è nulla! Quindi alcune delle stringhe sono “sofferenti”, nonostante continuino a produrre energia e non diano alcun segnale di allarme. Le stime di perdita di energia sull’impianto campione (da 1 MWp) sono state stimate in circa il 20% all’anno, come “a posteriori” ha confermato il gestore di impianto. Le stesse procedure hanno consentito di individuare perdite del 4% e di localizzare i guasti, che hanno causato il break-down di inverter, senza alcun segnale di preavviso.

Per infomazioni: Enerways

 

13 maggio 2010

 

 

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