Einleitung: Wenn Sonnenlicht zu einer „Variablen“ wird
Das Kernstück der Photovoltaik-Stromerzeugung ist die Umwandlung von Sonnenstrahlung in elektrische Energie. Die erzeugte Leistung wird dabei in Echtzeit von zahlreichen meteorologischen Parametern wie Sonneneinstrahlung, Umgebungstemperatur, Windgeschwindigkeit und -richtung, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag beeinflusst. Diese Parameter sind längst nicht mehr nur Zahlen in Wetterberichten, sondern entscheidende Produktionsvariablen, die sich unmittelbar auf die Effizienz der Stromerzeugung, die Anlagensicherheit und die Rentabilität von Photovoltaik-Kraftwerken auswirken. Die automatische Wetterstation (AWS) hat sich somit von einem wissenschaftlichen Forschungsinstrument zu einem unverzichtbaren „Sensor“ und „Grundpfeiler der Entscheidungsfindung“ für moderne Photovoltaik-Kraftwerke entwickelt.
I. Mehrdimensionale Korrelation zwischen Kernüberwachungsparametern und Kraftwerkseffizienz
Die speziell für Photovoltaik-Kraftwerke entwickelte automatische Wetterstation bildet ein hochgradig individualisiertes Überwachungssystem, und jedes einzelne Datum ist eng mit dem Betrieb des Kraftwerks verknüpft:
Solareinstrahlungsüberwachung (Quellenmessung zur Stromerzeugung)
Die Gesamtstrahlung (GHI) bestimmt direkt die von den Photovoltaikmodulen empfangene Gesamtenergie und ist der wichtigste Eingangsparameter für die Stromerzeugungsprognose.
Direkte Strahlung (DNI) und Streustrahlung (DHI): Bei Photovoltaikanlagen mit Nachführsystemen oder speziellen bifazialen Modulen sind diese Daten entscheidend für die Optimierung der Nachführstrategien und die genaue Bewertung des rückseitigen Stromerzeugungsgewinns.
Anwendungswert: Es liefert unersetzliche Vergleichsdaten für das Benchmarking der Stromerzeugungsleistung (Berechnung des PR-Wertes), die kurzfristige Stromerzeugungsprognose und die Diagnose der Energieeffizienz von Kraftwerken.
2. Umgebungstemperatur und Temperatur der Bauteilrückwand (der „Temperaturkoeffizient“ des Wirkungsgrades)
Umgebungstemperatur: Sie beeinflusst das Mikroklima und den Kühlbedarf des Kraftwerks.
Die Rückseitentemperatur des Moduls: Die Ausgangsleistung von Photovoltaikmodulen sinkt mit steigender Temperatur (typischerweise -0,3 % bis -0,5 %/°C). Die Echtzeitüberwachung der Rückseitentemperatur ermöglicht eine präzise Korrektur der erwarteten Ausgangsleistung und die Erkennung von anormaler Wärmeabfuhr an Komponenten oder potenziellen Hotspots.
3. Windgeschwindigkeit und -richtung (Das „zweischneidige Schwert“ von Sicherheit und Kühlung)
Strukturelle Sicherheit: Plötzlich auftretende starke Winde (z. B. mit Geschwindigkeiten über 25 m/s) stellen die größte Herausforderung für die mechanische Belastbarkeit von Photovoltaik-Trägerkonstruktionen und -Modulen dar. Windgeschwindigkeitswarnungen in Echtzeit können das Sicherheitssystem auslösen und gegebenenfalls den Windschutzmodus des einachsigen Trackers (z. B. „Sturmortung“) aktivieren.
Natürliche Kühlung: Eine angemessene Windgeschwindigkeit trägt zur Senkung der Betriebstemperatur der Komponenten bei und steigert so indirekt die Stromerzeugungseffizienz. Die Daten werden genutzt, um den Luftkühlungseffekt zu analysieren und die Anordnung und den Abstand der Solarzellen zu optimieren.
4. Relative Luftfeuchtigkeit und Niederschlag („Warnsignale“ für Betrieb, Wartung und Störungen)
Hohe Luftfeuchtigkeit: Sie kann PID-Effekte (Potenzial-induzierte Dämpfung) hervorrufen, die Korrosion von Geräten beschleunigen und die Isolationsleistung beeinträchtigen.
Niederschlag: Niederschlagsdaten können genutzt werden, um den natürlichen Reinigungseffekt von Komponenten (eine vorübergehende Steigerung der Stromerzeugung) zu korrelieren und zu analysieren sowie die Planung des optimalen Reinigungszyklus zu steuern. Starkregenwarnungen stehen in direktem Zusammenhang mit der Reaktion von Hochwasserschutz- und Entwässerungssystemen.
5. Atmosphärischer Druck und andere Parameter (verfeinerte „Hilfsfaktoren“)
Es wird zur Korrektur von Bestrahlungsdaten mit höherer Präzision und für Analysen auf Forschungsebene verwendet.
II. Datengesteuerte intelligente Anwendungsszenarien
Der Datenstrom der automatischen Wetterstation fließt über den Datensammler und das Kommunikationsnetzwerk in das Überwachungs- und Datenerfassungssystem (SCADA) und das Leistungsprognosesystem des Photovoltaik-Kraftwerks und ermöglicht so vielfältige intelligente Anwendungen:
1. Präzise Vorhersage der Stromerzeugung und Netzsteuerung
Kurzfristprognose (stündlich/vor einem Tag): Durch die Kombination von Echtzeit-Einstrahlungsdaten, Wolkenkarten und numerischen Wettervorhersagen (NWP) dient sie als Grundlage für die Netzleitstellen, um die Volatilität der Photovoltaik-Stromerzeugung auszugleichen und die Netzstabilität zu gewährleisten. Die Prognosegenauigkeit beeinflusst direkt die Erlöse des Kraftwerks und dessen Marktstrategie.
Ultrakurzfristige Vorhersage (Minutenebene): Sie basiert hauptsächlich auf der Echtzeitüberwachung plötzlicher Änderungen der Bestrahlungsstärke (z. B. durchziehende Wolken) und dient der schnellen Reaktion der automatischen Leistungsregelung (AGC) in Kraftwerken sowie der gleichmäßigen Leistungsabgabe.
2. Tiefgehende Diagnose der Kraftwerksleistung sowie Optimierung von Betrieb und Instandhaltung.
Leistungsverhältnisanalyse (PR): Basierend auf den gemessenen Bestrahlungs- und Bauteiltemperaturdaten wird die theoretische Stromerzeugung berechnet und mit der tatsächlichen Stromerzeugung verglichen. Ein langfristiger Rückgang der PR-Werte kann auf Bauteilverschleiß, Verschmutzungen, Verstopfungen oder elektrische Fehler hinweisen.
Intelligente Reinigungsstrategie: Durch die umfassende Analyse von Niederschlag, Staubablagerungen (die indirekt über die Strahlungsdämpfung abgeleitet werden können), Windgeschwindigkeit (Staub) und Stromerzeugungsverlustkosten wird dynamisch ein wirtschaftlich optimaler Komponentenreinigungsplan generiert.
Warnung zum Gerätezustand: Durch den Vergleich der Stromerzeugungsunterschiede verschiedener Teilanlagen unter gleichen meteorologischen Bedingungen können Fehler in Kombinationsboxen, Wechselrichtern oder auf String-Ebene schnell lokalisiert werden.
3. Anlagensicherheit und Risikomanagement
Warnung bei extremen Wetterbedingungen: Es werden Schwellenwerte für starke Winde, Starkregen, starken Schneefall, extrem hohe Temperaturen usw. festgelegt, um automatische Warnungen zu erreichen und das Betriebs- und Wartungspersonal anzuweisen, im Voraus Schutzmaßnahmen wie Festziehen, Verstärken, Entleeren oder Anpassen des Betriebsmodus zu ergreifen.
Versicherungs- und Anlagenbewertung: Bereitstellung objektiver und kontinuierlicher meteorologischer Daten, um verlässliche Nachweise von Drittanbietern für die Bewertung von Katastrophenschäden, Versicherungsansprüche und Anlagentransaktionen von Kraftwerken zu liefern.
III. Systemintegration und technologische Trends
Moderne Photovoltaik-Wetterstationen entwickeln sich hin zu höherer Integration, größerer Zuverlässigkeit und Intelligenz.
Integriertes Design: Der Strahlungssensor, das Temperatur- und Feuchtigkeitsmessgerät, das Anemometer, der Datensammler und die Stromversorgung (Solarpanel + Batterie) sind in ein stabiles und korrosionsbeständiges Mastsystem integriert, was eine schnelle Installation und einen wartungsfreien Betrieb ermöglicht.
2. Hohe Präzision und hohe Zuverlässigkeit: Die Sensorqualität entspricht nahezu dem Standard der zweiten oder sogar ersten Stufe und verfügt über Selbstdiagnose- und Selbstkalibrierungsfunktionen, um die langfristige Genauigkeit und Stabilität der Daten zu gewährleisten.
3. Integration von Edge-Computing und KI: Durch die Vorverarbeitung von Daten und die Anomalieerkennung direkt an der Station wird der Aufwand für die Datenübertragung reduziert. Die Integration von KI-Bilderkennungstechnologie und der Einsatz eines Ganzhimmel-Bildsensors zur Identifizierung von Wolkentypen und -volumina verbessern die Genauigkeit von Ultrakurzfristprognosen zusätzlich.
4. Digitaler Zwilling und virtuelles Kraftwerk: Meteorologische Stationsdaten, als präzise Eingabe aus der physischen Welt, steuern das digitale Zwillingsmodell des Photovoltaik-Kraftwerks, um im virtuellen Raum Stromerzeugungssimulationen, Fehlervorhersagen und Optimierungen der Betriebs- und Wartungsstrategie durchzuführen.
IV. Anwendungsfälle und Wertquantifizierung
Ein 100-MW-Photovoltaikkraftwerk in einem komplexen Berggebiet hat nach der Installation eines mikrometeorologischen Überwachungsnetzes mit sechs Unterstationen Folgendes erreicht:
Die Genauigkeit der kurzfristigen Leistungsprognose wurde um etwa 5 % verbessert, wodurch die Strafen für Netzbewertungen deutlich reduziert werden.
Durch intelligente Reinigung auf Basis meteorologischer Daten werden die jährlichen Reinigungskosten um 15 % gesenkt, während der durch Verschmutzungen verursachte Stromerzeugungsverlust um mehr als 2 % reduziert wird.
Bei starkem Gewitter wurde der Windschutzmodus zwei Stunden im Voraus aufgrund der Sturmwarnung aktiviert, wodurch mögliche Schäden an der Stützkonstruktion verhindert wurden. Der Schaden wird auf mehrere Millionen Yuan reduziert.
Fazit: Von „Sich zum Lebensunterhalt auf die Natur verlassen“ zu „Im Einklang mit der Natur handeln“
Der Einsatz automatischer Wetterstationen markiert einen Wendepunkt im Betrieb von Photovoltaik-Kraftwerken: weg von Erfahrungswerten und umfangreichem Management, hin zu einer neuen Ära wissenschaftlicher, präziser und intelligenter, datenbasierter Steuerung. Photovoltaik-Kraftwerke können so nicht nur das Sonnenlicht „sehen“, sondern auch das Wetter „verstehen“. Dadurch wird der Wert jedes einzelnen Sonnenstrahls maximiert und die Stromerzeugungserträge sowie die Anlagensicherheit über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbessert. Da Photovoltaik die treibende Kraft der globalen Energiewende ist, gewinnt die strategische Bedeutung der automatischen Wetterstation als ihr „intelligentes Auge“ zunehmend an Bedeutung.
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Veröffentlichungsdatum: 17. Dezember 2025