SJSU PV Performance Assessment Guideline Project - PowerPoint PPT Presentation

¡ ¡ ¡ ¡ SJSU PV Performance Assessment Guideline Project ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Purpose: • Improve performance of existing PV systems. • Recommend performance assessment metrics and calculation methods appropriate for the purpose of the assessment. • Engineering workforce development. SJSU Student Team : SolarTech Performance • Mark Lahlouh Committee Advisors: • Quochuy Le • Joe Cunningham • Harikrishna Patadiya • Willard McDonald ¡ • Uriel Rosas • Laks Sampath Advisor: • Jim Mokri

¡ ¡ ¡ ¡ Topics To Discuss: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ • Purpose of Project and background • Summary of Metrics • Data quality issues • Weather Data: • Irradiance: GHI, DNI, DHI, diffuse calc by model, POA • Cell temperature, averaging techniques • Inverter or Wattmeter Data: • Power, Energy, efficiency, clipping • EPI (Energy Performance Index). Actual kWh/Expected kWh • SAM, PVsyst • Regression model • Uncertainty analysis Page 10 ¡

Confusion Over Metric Calculation Method and Purpose: METRIC CALCULATION REFERENCE Yield kWh / kW DC STC NREL/CP-520-37358 Performance Ratio (kWh/ kW DC STC ) / (H/G STC ) IEC61724 Performance Ratio kWh / (sunhours × area × efficiency) SMA (E Actual / E Ideal ) * 100% Performance Ratio SolarPro, Taylor & Williams E Ideal is temp. and irrad. compensated Specific Production MWh AC / MW DC STC SolarPro, Taylor & Williams (100 * Net production / total incident solar radiation) / Performance Ratio NREL/TP-550-38603 rated PV module eff. Performance Factor I SC,G *R SC *FF R *R OC *V OC,T Sutterlueti Performance Index kW measured / kW expected SolarPro, Sun Light & Power Actual Power / (Rated power * irrad adj. * temp adj * Performance Index Townsend degradation adj * soiling adj * BOS adj) Output Power Ratio kW measured / kW predicted SolarPro, Sun Light & Power Output power kW > CF-6R-PV Table CEC Commissioning Output power kW > 95% expected SRP Arizona Utility Specific Production MWh AC / MW DC-STC SolarPro, Taylor & Williams Acceptance Ratio kW actual / kW expected Literature Inverter comparison kWh of multiple similar inverters Qualitative String comparison I mp , V mp of multiple parallel strings Qualitative Utility billing Monthly comparison Qualitative Performance Ratio, temp. comp. (kWh/ kW DC *K Temp ) / (H/ G STC ) Proposed in this project (CPR) Energy Performance Index (EPI) kWh AC actual / SAM AC Expected using actual Proposed in this project weather data Page 10 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Issues With Commonly Used Metrics ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Performance Ratio (uncorrected): Seasonal ¡Varia1on ¡of ¡PR ¡ ¡ 0.8 ¡ 0.75 ¡ 0.7 ¡ PR ¡ 0.65 ¡ 0.6 ¡ 0.55 ¡ 0.5 ¡ 0 ¡ 2 ¡ 4 ¡ 6 ¡ 8 ¡ 10 ¡ 12 ¡ Month ¡ Note seasonal variation that can lead to interpreting as underperformance in spring Page 10 ¡

PERFORMANCE ¡METRICS ¡INVESTIGATED ¡IN ¡PROJECT ¡ UNCERTAINT METRIC ¡ USE ¡ METHOD ¡ Y ¡ Compare ¡AC ¡kWh ¡over ¡ kWh ¡Produc4on ¡ Maintenance ¡ High ¡ periods ¡or ¡inverters ¡ Yield ¡ Financial ¡ kWh AC ¡/ ¡Rated ¡DC ¡Power ¡ Low ¡ PPI ¡– ¡Power ¡Perf. ¡ Measured ¡kW AC ¡Output ¡vs. ¡ Commissioning ¡ Moderate ¡ Index ¡ Expected ¡kW AC ¡Output ¡ PR-­‑Performance ¡ (kWh AC /Rated ¡kW DC ) ¡/ ¡ Maintenance ¡ High ¡ Ra4o ¡ (kWh SUN /1000) ¡ CPR ¡– ¡Temp. ¡ [kWh/(Rated ¡kW DC *Temp ¡ Maintenance ¡ Moderate ¡ Corrected ¡PR ¡ Corr. ¡)] ¡/ ¡[kWh SUN /1000] ¡ Maintenance, ¡ EPI ¡– ¡Energy ¡Perf. ¡ Actual ¡kWh AC ¡ ¡/ ¡Calc. ¡kWh AC ¡ Commissioning, ¡ Using ¡SAM, ¡PVSYST ¡or ¡equal ¡ Moderate ¡ Index ¡ Financial ¡ Maintenance ¡& ¡ EPI ¡– ¡Regression ¡ Actual ¡kWh AC ¡ ¡/ ¡Calc. ¡kWh AC ¡ Commissioning, ¡ Low ¡ Model ¡EPI ¡ Using ¡Regression ¡Model ¡ Financial ¡ Page 5 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Metrics for Condition Based Maintenance: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Is the system underperforming to the point where a root-cause- analysis and corrective maintenance is needed? • EPI-SAM: Calculate actual kWh AC /expected kWh AC using SAM model with actual climate data in TMY3 format as input file • EPI-Regression: Calculate actual kWh AC /expected kWh AC using regression model using irradiance and cell temperature • CPR-Corrected Performance Ratio (corrected for average assessment period power-weighted temperature) ¡ Page 6 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Metrics for Commissioning (0 to 6 months): ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Is the actual short-term power and long-term energy as expected? • PPI (Power Performance Index): PPI=Actual ¡kW AC ¡Power ¡/ ¡[kW DC ¡STC ¡Power ¡* ¡(I POA /1000)*(1+μ(T Cell -­‑25) ¡* ¡Derate ¡factors] • EPI-SAM: Calculate actual kWh AC /expected kWh AC using SAM model • EPI-Regression: Calculate actual kWh AC /expected kWh AC using regression model • CPR-Corrected Performance Ratio (corrected for average assessment period power-weighted temperature) ¡ Page 7 ¡

Power ¡Performance ¡Index ¡(PPI) ¡ Used for commissioning and assessment of instantaneous power (versus energy) µ typically = - 0.005/°C. Page 3 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ EPI-­‑Regression: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ • Found ¡to ¡have ¡minimum ¡model ¡uncertainty ¡ ¡ • General ¡regression ¡equa4on: ¡ Energy ¡= ¡A ¡+ ¡Temp*Irrad*B ¡+ ¡Irrad*C ¡+ ¡Irrad 2 *D ¡ Coefficients ¡(A, ¡B, ¡C, ¡D) ¡are ¡determined ¡by ¡matrix ¡opera4ons ¡in ¡Excel ¡ or ¡MatLab ¡ • Refining ¡the ¡regression ¡model ¡to ¡account ¡for ¡irradiance, ¡temperature, ¡ inverter ¡efficiency, ¡beam ¡and ¡diffuse ¡irradiance, ¡and ¡cross ¡products. ¡ • Using ¡data ¡from ¡600kW ¡system ¡to ¡develop ¡regression ¡equa4on ¡ Page 3 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Comments on Metrics: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ • PR doesn’t require a PV Model but has excessive seasonal variation. • CPR reduces seasonal variation using a power-weighted daily average cell temperature. • EPI-SAM depends on accurate PV Model to calculate expected performance using actual weather and assumed derate factors. Moderate uncertainty. Lower uncertainty if EPI value is trended. • EPI-Regression applies operating data to “train” regression model using actual weather and AC kWh output. Matrix operation in Excel or Matlab to calculate equation coefficients. Low uncertainty. • Plane of Array (POA) irradiance calculated from GHI with existing NREL DISC (Direct Insolation Solar Code) program for DNI and model for diffuse, such as Perez. Page 10 ¡

Measurements ¡and ¡Calcula=ons: ¡ • Measurement ¡Issues: ¡ • Radia4on ¡ ¡ – Pyranometer ¡responsivity, ¡sensor ¡cleaning, ¡calibra4on, ¡angle ¡of ¡incidence, ¡ spectral ¡content, ¡sample ¡rate ¡(15 ¡minute ¡vs. ¡hourly) ¡ ¡ ¡ • Temperature ¡ ¡ – Module ¡temp, ¡cell ¡temp, ¡from ¡ambient. ¡ ¡ • Wind ¡speed, ¡direc4on ¡ – Effect ¡on ¡cell ¡temperature ¡ • Inverter ¡output ¡– ¡kW, ¡kWh ¡ – Calibra4on, ¡inverter ¡power ¡limi4ng, ¡mppt, ¡accoun4ng ¡for ¡outages ¡ • Calcula4on ¡Issues: ¡ • Plane ¡of ¡Array ¡from ¡horizontal ¡ ¡GHI ¡ • Average ¡temperature ¡for ¡PR ¡correc4on ¡ • Soiling ¡effect ¡(effec4ve ¡irradiance ¡per ¡D. ¡King) ¡and ¡Derate ¡Factors ¡when ¡using ¡ SAM ¡ ¡ • Methods ¡to ¡reduce ¡uncertainty ¡ Page 9 ¡

¡ Observed ¡Data ¡Quality ¡Issues: ¡ ¡ ¡ ¡ 1. Irradiance decreases, cell temp constant, power increases ¡ ¡ ¡ 2. Irradiance decreases, cell temp increases, power increases ¡ ¡ ¡ 3. Irradiance change compared to temp change and power change Data ¡Anomalies ¡-­‑ ¡10 ¡minute ¡data ¡ 1600 ¡ 70 ¡ 2 3 1400 ¡ 1 60 ¡ 1200 ¡ 50 ¡ 1000 ¡ 40 ¡ 800 ¡ Irradiance ¡ 30 ¡ Power ¡ 600 ¡ Temp ¡ 20 ¡ 400 ¡ 10 ¡ 200 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Page 4 ¡

¡ Observed ¡Data ¡Quality ¡Issue: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Temperature Compensated Performance Ratio (CPR) Calculation Anomalies ¡ ¡ ¡ Daily ¡Performance ¡Ra1o ¡ ¡2011 ¡-­‑ ¡600kW ¡System ¡ 1.5 ¡ 1.3 ¡ 1.1 ¡ Performance ¡Ra1o ¡ 0.9 ¡ Temp ¡Comp ¡PR ¡ Basic ¡PR ¡ 0.7 ¡ Poly. ¡(Temp ¡Comp ¡PR) ¡ 0.5 ¡ Poly. ¡(Basic ¡PR) ¡ 0.3 ¡ 0.1 ¡ 0 ¡ 50 ¡ 100 ¡ 150 ¡ 200 ¡ 250 ¡ 300 ¡ 350 ¡ 400 ¡ -­‑0.1 ¡ Day ¡of ¡Year ¡ Page 13 ¡

¡ Poten=al ¡for ¡Data ¡Quality ¡Issues: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ EPRI ¡Presenta4on ¡ Page 3 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Poten=al ¡for ¡Data ¡Quality ¡Issues: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ EPRI ¡Presenta4on ¡ Page 3 ¡

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