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;主要内容:;一、2018年1月份与2017年同期 发电情况汇总:;1、2017年1月份发电情况统计:;2、2018年1月份发电情况统计:;;;4、2018年1月份、2017年与前一年同期完成情况对比:;5、2018年天气情况与2017年对比:;6、内场设备日均损耗率、外线协议损耗率以及系统效率三个方面来进行分析:; 系统效率2018年为86.98%,数值和设计效率85%接近,属于正常值,而2017年是118.82%,超过100%,数据采集误差太大,导致计算出来的系统效率值偏离正常值,不具备参考价值;;7、内场设备损耗率异常偏高以及扣除异常后正常损耗率对比:;8、本月上网电量与逆变器发电量统计以及验证总发电损耗是否正常:; ; 在日分析表中,2017年损耗率为1.76%,2018年为3.24%,超过2017年同期1.48%,通过对2018极限数据统计,发现超常数据产生在:1月4日大雪,损耗率为41.34% ,1月7日小雪,损耗率为3.94% ,1月16日小雨天,损耗率为6.43%,为维持设备正常运行,损耗超过了正常值(0.5%~1.5%),同时在2018年因阴天比2017年高出9天,阴雨天发电量下降,损耗比率加大,也是导致2018年1月损耗率偏高的原因之一 ; ; 本月发电量比2017年同期少发17万,除了正常的线损及设备损耗外,可利用小时数减少是重要原因,2018年阴天比2017年多9天,晴天少9天,雨雪天、多云天数量相当,等效利用小时数差8小时,8*21919=17.53万 17万<17.53万,减少量小于等效利用小时数发电量,说明系统工作正常。 另外从2018年1月极限发电量同期对比,2017-1-30发电112100, 2018-1-11发电109500,对比系统衰减率为112100-109500=2600 2600/112100=0.02319,衰减率在2.3%左右,超过设计衰减0.7%的3倍,需要在后续统计分析中注意。 ;二、2018年2月份与2017年同期 发电情况汇总:;1、2017年2月份发电情况:;2、2018年2月份发电情况统计:;;;4、2018年2月份与2017年与前一年同期完成情况对比:;5、2018年天气情况与2017年对比:;6、内场设备日均损耗率、外线协议损耗率以及系统效率三个方面来进行分析:; 系统效率2018年为89.47%,数值和设计效率85%接近,属于正常值,而2017年是112.46%,超过100%,数据采集误差太大,导致计算出来的系统效率值偏离正常值,不具备参考价值;;7、内场设备损耗率异常偏高以及扣除异常后正常损耗率对比:;8、本月上网电量与逆变器发电量统计以及验证总发电损耗是否正常:; ; 在日分析表中,2017年损耗率为1.57%,2018年为1.7%,超过2017年同期0.13%,通过对2018极限数据统计,发现超常数据产生在:2月18日阴转多云,损耗率为4.67% ,2月21日小雪转阴,损耗率为4.29% ,为维持设备正常运行,损耗超过了正常值(0.5%~1.5%),同时在2018年因阴天比2017年多出3天,阴雨天发电量下降,损耗比率加大,是导致2018年2月损耗率偏高的原因之一 ; 本月发电量比2017年同期少发6.4万,除了正常的线损及设备损耗外,可利用小时数减少是重要原因,2018年阴天比2017年多3天,晴天少3天,多云天和雨雪天发电量相当,等效利用小时数差3小时:3*21919=6.58万。 ;三、2018年3月份与2017年同期 发电情况汇总:;1、2017年3月份发电情况:;2、2018年3月份发电情况:;;;4、2018年3月份与2017年同期与前一年同期完成情况对比:;5、2018年天气情况与2017年对比:;6、内场设备日均损耗率、外线协议损耗率以及系统效率三个方面来进行分析:; 系统效率2018年为91.16%,数值和设计效率85%接近,属于正常值,???2017年是103.36%,超过100%,数据采集误差太大,导致计算出来的系统效率值偏离正常值,不具备参考价值;本月针对系统效率偏高的问题,要求厂家上门服务两次,优化和完善了华为站控和生产后台,使后台采集的数据更加的准确,后期可参考性更强。 ;7、内场设备损耗率异常偏高以及扣除异常后正常损耗率对比:;8、本月上网电量与逆变器发电量统计以及验证总发电损耗是否正常:;
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