光伏 (PV) 风险分析用于识别和降低与光伏项目投资相关的风险。以合理的成本应对或避免失败的关键挑战是量化和管理各种风险的能力。风险的概念有多种解释，但一般来说，风险可以定义为失败的概率乘以失败的后果。

改善光伏发电系统运营的最佳实践指南通常仅适用于推荐的行动对执行者、工程、采购、施工 (EPC) 和运营和维护 (O&M) 公司以及主要投资人有利的情况下。从经济的角度来看，利益集中在低风险和最大利润上。这就引出了一个关键问题：您如何证明措施的有效性并证明其应用的合理性？因为技术上的最佳解决方案并不总是经济上的最佳解决方案。在能够评估成本效益比之前，会出现以下问题：如何量化技术风险对性能和可靠性的基本影响？

在第一种方法中，我们审查了科学文献和技术报告，以比较和评估量化技术风险影响的常见做法。编制了限制和挑战，并为四种方法定义了选择标准：

1. 失效模式和影响分析 (FMEA)
2. 多标准决策分析 (MCDA)
3. 可靠性、可用性和可维护性 (RAM) 分析
4. 成本优先编号 (CPN) 方法

考虑因素成熟度水平和数据可用性，证明了这些方法的优点和缺点，并概述了常见的风险缓解措施。

第二部分涉及本报告所附的 30 个 PV 故障情况说明书 (PVFS)，其中总结了有关单个故障的一些最重要的方面。这些 PVFS 的目标受众是 PV 规划师、安装人员、投资者、独立专家和保险公司，或任何对故障的简要描述和示例、风险估计以及如何干预或预防这些故障的建议感兴趣的人。除了 PVFS 集合之外，我们还使用了 [1] 中介绍的 PV 故障降级表 (PVDS)。这些需要更详细的测量输入数据，但能够提供基于故障类型的光伏系统退化率和功率损失的统计数据。与 [1] 中的调查结构相比，我们为光伏组件添加了两个新的故障类别：

这些统计数据可作为风险模型的基础，例如 CPN 方法 [2] [3]，用于评估光伏电站项目生命周期内的相关风险和经济影响。除了了解个别风险之外，这些风险的经济影响也是进一步分析和决策的驱动因素。最后一步，将缓解措施的成本纳入成本效益分析，以便从技术和财务角度得出最佳策略。

修改后的 CPN 方法通过单个 CPN 值的示例性计算来呈现。CPN 方法应用于位于意大利中部的光伏电站的 191 份维护单，该光伏电站自 2013 年开始运营。维护单是手动分析的，对应于 2018 年为示例工厂执行的所有计划和纠正活动。改进的 CPN 方法已手动应用于该案例研究，这导致了重要的改进，特别是在 CPN 表的结构和标准化方面。我们得出的结论是，开发一种用于从维护票据中提取关键参数的自动化且因此具有时间效率的解决方案对于在投资组合级别实施该方法至关重要，因此，

在第二个案例研究中，CPN 方法也应用于 10 MWp 光伏电站。作为光伏组件的主要风险之一，选择了潜在诱导退化（PID）。考虑到资本支出（CAPEX）、运营支出（OPEX）和年收入，该项目运营20年后的财务利润比原先预期低48%。考虑到缓解措施的额外成本，经营20年后累计财务收入的损失可以保持在比原先预期利润低5%-6%的水平。

沙漠地区光伏发电系统的清洁程序是减少因污染造成的能源产量损失的典型纠正措施。对于阿布扎比附近的 10 MWp 光伏电站，计算并显示了一年内不同清洁程序对污染损失的影响。在定期（每月）清洁的情况下，由于污染造成的年度能量损失从 30% 减少到 4%，包括12次清洁程序的成本。即使每年需要进行 20 次清洁程序，“触发式清洁”也能以 5% 的污染损失实现最佳经济效果。计算表明如何为特定的光伏电站、损失情景和缓解方法确定最佳经济解决方案。

通过提供的量化方法概述，我们得出结论，需要更多的标准化。风险定义不完全结构化，事件数据库（太阳能日志）不协调。建议为现场技术人员开发一种软​件工具，以准确无误地记录标准化参数，以计算有效实施该方法所必需的 O&M 承包商的关键绩效指标 (KPI) [4]。综上所述，运维现场实践当然必须摆脱手动输入文本格式的工单，并在人工干预有限的情况下采用更标准化的方法。

综合考虑，我们认为技术经济绩效指标的数据驱动评估和建模是将平准化电力成本 (LCOE) 决策支持提升到新水平的重要关键。

报告|光伏发电系统技术风险量化

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光伏发电系统技术风险量化ppt版

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