Termal Anormallikler
Termal Anormallikler, güneş enerjisi santralleri ekipmanının en yaygın sorunları, PV modülleri ve invertörlerle ilgilidir. PV modül kusurları, modül performansının %20 altına kadar çıkabilir. Bu sorunları mümkün olan en kısa sürede tespit etmek çok önemlidir.
Fotovoltaik sisteminizin maksimum kapasitede çalıştığından emin olmak istiyorsanız ayrıntılı bir inceleme yapmanız gerekir.
Drone’larla inceleme, verilerin analizi ve bu anormalliklerin yer belirleyici haritasıyla birlikte ayrıntılı bir rapor, bakım sürecini çok daha verimli hale getirir. Zamandan tasarruf eder ve fotovoltaik sistemin ömrü boyunca çalışmasının izlenmesine olanak tanır.
Bir fotovoltaik tesisteki olası hasarın belirlenmesi, enerji üretimindeki büyük kayıpları, ekonomik kayıpları ve olası yangınları önleyebilir.
En yaygın anormallikler;
“SICAK NOKTA” veya “HÜCRE”
Paneldeki bir hücre aşırı ısındığında meydana gelen en yaygın hasar türüdür. Bu, termal görüntüde sıcaklığın, panelin geri kalanından daha yüksek olduğu bir nokta olarak görülebilir. RGB görüntüsündeyken, bazı durumlarda bu aşırı ısınmaya neyin sebep olduğunu belirleyebiliriz.
Anormallik Sınıfları
Anormallik sınıflarına (CoA) tahsis için, spesifik modeller ve ölçülen sıcaklıkla, termografik görüntü örnekleri ve sıcaklık farklılıkları ile karşılaştırılmalıdır. Tek başına termografi incelemesini kullanarak termal anormallikleri şüphesiz sınıflandırmak her zaman mümkün değildir. Bu durumda ek uygun denetimler uygulanacaktır.
PV Modüllerin Anormallikleri
Termal görüntüler ve ortaya çıkan sıcaklık farklılıkları her zaman ortam koşulları, montaj türü ve modül montajı (cam-cam modül, cam folyo modül, entegre polimerler vb.) bağlamında değerlendirilmelidir.
Bir PV modülünün ön tarafından şüphesiz bir sınıflandırma mümkün değilse bir arka taraf görünümü veya daha fazla ölçüm teknikleri kullanılmalıdır.
Diğer BOS Bileşenlerinin Anormallikleri
BOS bileşen denetimi kablolar, kontaklar, sigortalar, anahtarlar, invertörler ve pilleri içerir ancak bunlarla sınırlı değildir. Anormalliklerin sınıflandırılması BOS bileşenine bağlı olacaktır.
Muayene Raporu
- PV denetim raporu aşağıdaki bilgileri içerecektir;
- PV uzmanının, termografın ve katılan kişilerin adı
- Kamera sisteminin marka ve modelleri dahil türü
- Muayene gün ve saati
- Muayenenin yeri
Sözleşmeye göre muayene kapsamı;
- Bileşenlerin tip tanımı ile
- PV modüllerinin verimliliği, BOS bileşenlerinin nominal değeri
- Denetlenen tüm bileşenlerin listesi
- Montaj
Çevresel Koşullar;
- Rüzgar hızı, Bft veya m/s ve yönünde,
- Bulut kapsamı, okta ve bulut türünde,
- W/m2 cinsinden modül düzlemdeki ışıma,
- Kanıt olarak fotoğraflarla bileşenin kirlenmesi (esas olarak PV modülleri için önemlidir)
- Muayene prosedürünün tanımı
- Her bir öge için olası tanımlamalardan en az 2’sini kullanarak, PV tesisi içindeki konumlarının tanımlanmasıyla birlikte tanımlanan termal fark edilebilir noktaların listesi;
PV Modülleri:
- Seri numarası
- Modülün dizideki konumunu gösteren bir fotoğraf
- XY koordinatları, sütun ve satırın net bir şekilde tanımlanması
- Sistem belgelerinde (dizi veya tablo/çatı planı) işaretleme
- Modülün yerinde kalıcı olarak işaretlenmesi
Diğer BOS: Seri numarası
- IR fotoğrafın üzerine fotoğrafın içindeki yerini açıma belirten yeri işaretlemek
- Bileşenin yerinde kalıcı olarak işaretlenmesi
- Anormalliklerin sınıflandırmasına dayalı olarak önerilen eylemler
- Sonuçların özeti
Bir modül içerisindeki termal anormallikler için, termografik görüntü, bağlantı kutusunun konumunu ve kurulum içindeki alt kenarı gösterecek şekilde en az bir bütün modülü göstermelidir. Ayrıntılı görünümlerin ek termografik görüntüleri, daha fazla açıklama için eklenebilir.
Her termografik görüntü için aşağıdaki adımlara yer verilecektir;
- Nesnenin tam tanımı
- Dosya adı, termografik görüntünün alındığı tarih ve saat
- Seri numaralı ve lensli kamera sistemi
- Kullanılan emisyon ve kaydedilen sıcaklık
- Müşterinin anormalliği net bir şekilde tanımlamasını sağlayan güneş enerji santrallerindeki konumun tam açıklaması
- Acil önlem alınması gerektiğinde, termografik görüntüdeki detayları görsel olarak ayırt etmeye yetecek çözünürlükte bir fotoğraf sağlanması
- Detaylı incelemeler, sıcaklıklar veya termal anormallikteki sıcaklık farkı
- Sonraki kontroller için sonuçlar ve öneriler
Daha yüksek verimliliğe sahip modüller, daha düşük normal çalışma mutlak sıcaklık değerine ulaşacaktır.
GES sistemlerinde havadan termal incelemelerden elde edilen verileri analiz etmek için makine öğrenimini kullandık. Görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleriyle geliştirilen yapay zeka teknolojisi, fotovoltaik sistemlerin hava termografisi ile PV panellerin ısı dağılımı verileri elde edilir ve paneller üzerindeki sıcak noktalar (hot spots) tespit edilir. Bu sıcaklık dağılımlarına göre arıza tipini belirlemekte ve bu sayede arızanın tespitinde hata yapma olasılığı minimum düzeye indirilmektedir.
MapperX, yapay zeka karar verme algoritmalarıyla hata payını minimuma indirerek verileri analiz eder. %100 yerli imkanlar ile tasarlayıp geliştirdiğimiz MapperX otonom yapay zeka yazılımımızla geleceğe yön veriyoruz. Thermal Inspection yazımızı inceleyebilirsiniz.