大型地面光伏电站组件的冰雹防护

根据美国能源信息署数据，2020年，太阳能在美国总产能中的占比为3%，预计2022年占比将达到5%。2035年，太阳能占比很可能上升至美国总量的14%；2050年，至20%。

随着全球变暖，太阳能电力在当下的重要性以及预期重要性都越来越高。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第六版评估报告（AR6）发布后，降水事件可能会变得更加极端。保护太阳能组件免受野火、大风和冰雹等危险天气的影响正变得越来越重要。

破坏性冰雹的发生

冰雹，特别是大冰雹，会损坏太阳能组件的外部和内部（微裂缝），导致电力输出效能欠佳。从长远来看，由于灰尘或水渗入这些裂缝，电池组件功能或会进一步恶化；更糟糕的是，出现故障的太阳能组件可能会引发火灾。

大型冰雹事件仍然很罕见。发生时间主要集中在夏季（4月-9月），且部分地区较其他地区更易发生。美国的许多地区是最大的太阳能产地，同样也是风险最大的地区。

保险成本飙升

虽然这些大冰雹事件仍然很罕见，但它们造成的破坏可能会非常严重。由于历史调整和德克萨斯州近期的一些案例，保险价格正在飙升（在过去几年中上涨了400%）。近期，人们在保险单上看到的最低免赔额是10万美元，实体损失限额是5%。在过去几年中，这一数字已增至25万美元和5%，德克萨斯州还公布了100万美元和15%的案例。很多时候，在最新政策中规定了最高的实体损失限额，而不是赔偿全部实体损失。

因此，电力公司越来越关注预防成本，并利用气象数据来保护他们的资产。从这些数据中产生的、对潜在冰雹灾害危险的认识或可操作信息有不同的时间尺度。

保护措施：预报范围时间表——最多提早3天

在这个时间框架内，电网运营商致力于提高员工对可能产生冰雹的情况的认识。在这里，我们通常会参考数值天气预报模型（NWP）或统计模型。更大范围的NWP模型通常不能直接预测冰雹的发生，虽然如此，部分模型参数、不稳定性指数和模拟雷达反射率可以给出间接提示。有数个可用的出色模型，有些是公共的，有些是商业性的。下面是一些免费提供的建议模型（并非详尽无遗）。

除了经典的模型参数外，HRRR模型还生成了一个名为GRMAX01的参数。这一参数提供了地表最大冰雹/粒径的一小时预期。

上述NAM和HRRR模型是确定性的，SREF提供了可用于推导恶劣天气事件概率的集成数据。一些参数，如不稳定性/冰雹（尤其是HRRR输出）被视为是实验性的。

保护措施：近乎实时——提前0-2小时

在这个时段内，电网运营商希望运行一个决策支持系统，目的是将太阳能组件移动到一个安全的位置，降低大型冰雹打碎组件的风险。除了上文提到的NWP外，还可以通过使用基于极化X波段雷达装置的、所谓nowcasts（使用观测雷达和先进外推算法的短程预报）解决方案。

X波段雷达的可用半径通常为30-60km。除了反射率和降水强度等经典参数外，包括夏季冰雹在内，它还可提供与到达地表的降水类型相关的可靠信息。X波段雷达还具备了高分辨率和高更新频率的优势。

通过将降水类型与nowcasts技术相结合，并对这些数据应用阈值，可以建立一个有足够反应时间的早期冰雹风险预警系统。

事故后分析

一旦发生了冰雹破坏事件，至关重要的是能够证明电力项目现场出现了大冰雹，尤其是对于一些基于约定阈值的参数保险（例如，大于2英寸的冰雹石）来说。

除了X波段雷达提供的证据外，现场冰雹传感器也很重要。它们最起码应提供与冰雹大小的时间分布相关的完善统计数据以及每次事件中，每个冰雹等级的撞击次数。

平台

在针对大冰雹事件设置保护措施时，电力公司面临着来自不同预报中心、X波段雷达供应商、自有传感器数据等完全不同的数据类型，所有这些都需要可靠的存档和报警功能。因此，电力公司运营商正在寻找提供端到端解决方案的供应商，这些解决方案可以在单个平台或单个解决方案中组合在一起。

出现了很多候选方案。可以肯定的是，Datasphere看似是一个前景远大的解决方案。Datasphere整合了传感器数据、各种来源的预测数据以及nowcast预报数据。此外，KISTERS北美公司也提供自有的冰雹传感器和nowcast技术。