基于运行数据的光伏电站状态评估方法研究

基于运行数据的光伏电站状态评估方法研究

徐兴军

中广核新能源投资(深圳)有限公司安徽分公司，安徽 蚌埠233400

摘要：随着科学技术的发展，我国的光伏电站建设有了很大进展，光伏电站对于高效管理、优化产出、提升效率的需求愈发迫切。在双碳背景下，绿色低碳发展已经成为未来新型发展方向，我国将大力构建以光伏、风力等清洁能源为主体的新型电力系统，提高光伏电站收益的重要性日益凸显，分布式光伏电站的安全管控能力如何提升已迫在眉睫，探索人工智能技术在分布式光伏电站场景下的业务应用成效已然成为新的挑战。随着光伏发电在智能化管理方面的作用下，针对当前发展趋势，提出一种基于光伏电站的AI智能系统研究与应用，在烟火、积灰算法模型和云端智能监测平台系统的共同作用下，实现全域火灾隐患和积灰缺陷监测，实现光伏电站收益的提升，降低区域电网的运行压力。作为清洁能源的重要组成部分之一的太阳能,在我国的发展战略规划中占到极大比重，其中以光伏发电技术的研究和应用最为突出，获得了重大突破，国家愈来愈重视光伏电站项目的建设，随着光伏电站项目的实施，光伏电站面临如何科学运维的问题。本文就光伏电站的状态评估方法进行研究，以供参考。

关键词：调节能力；状态评估；大数据

引言

随着信息时代的不断发展，智能技术的应运而生为人们的生活以及生产作业提供了诸多便利，尤其对于我国的电力事业而言，在管理与运维工作中引入智能化技术，不仅能够提高机械设备运行的安全稳定性，还可以对高级技术进行分析并应用于当前所开展的业务与运维数据之中，从而帮助工作人员快速地做出行为决策，并能够避免风险性问题的出现。

1光伏电站的智能化发展契机

光伏电站作为传统行业应对科技发展产生的新生代能源供电系统，意义非凡。为进一步推进光伏电站的智能化发展道路，本研究着眼于计算机视觉算法，实现对分布式光伏组件区域、逆变器区域、箱变和二次仓内火灾隐患的感知、识别和报警等功能。

2基于运行数据的光伏电站状态评估方法

2.1设备单元

设备单元指的是全域部署覆盖的感知设备，主要设备包含：图像感知设备、环境感知设备等，主要涉及监测区域包含：分布式光伏组件、逆变器、箱变和二次仓区域。在设备单元层级，基于光伏电站的AI智能系统采集光伏电站的各个流程的运行数据，如逆变器的运行数据包括输入电压、输入电流、频率、功率、发电能量、逆变器温度等；环境感知设备的运行数据包括环境温度、风速、风向等；箱变的运行数据包括总有功发电能量、总无功发电能量、线电压、相电压、电流、功率因数等。

2.2逆变器直流侧输入功率分析

逆变器直流侧输入功率情况反映出输入电流与输入电压的综合情况，总体反映出逆变器所对应光伏子阵区域的运行特征。影响光伏组件输入功率的因素包括日照位置、天气变化（云层遮挡）、非正常遮挡（植被、建筑物、自遮挡）、组件背板温度、MPPT跟踪特性、组件状态（受损）等。依据电站逆变器采集的直流侧功率数据结果分析，各逆变器对应光伏区域子阵的运行状态存在显著差异。在逆变器直流侧输入功率上，不同区域的偏差比率最大超过20%。反映出对应的各光伏区域子阵在健康度和衰减程度上存在差异。

2.3云平台

开发省级定制化的远程可视化智能监测云平台，同时配备移动终端访问App，实现省级的集中化光伏电站安全管控和数据分析平台，实时监测光伏电站的运行情况。本研究的云平台保障AI智能系统的统计分析数据的可读性，易于运维人员的数据反馈和数据展示工作。（1）基于获取的光伏电站运行参数，构建站点健康度、火灾隐患及积灰缺陷预估等要素的数学统计模型图，如采用折线图、柱状图、饼图等形式描述站点的运行状态。（2）云平台基于AI智能系统采集的运行参数，进行整合分析，对原始数据展开技术挖掘，以实现进一步的系统可视化展示。

2.4光伏电站运行管理改进建议

导致电站运行状态下降的因素有很多，如浮沙、扬尘可能导致光伏组件面板产生积尘现象。光伏组件和逆变器的老化、山脉和地形起伏产生的阴影遮挡等，均可导致电站的发电功率有所衰减。此外，缺乏有效的运行和管理模式，可能导致电站运行故障问题未能及时发现和解决，无法对电站的运行状态进行有效把控。对于运行状态较差的光伏电站，建议对光伏板进行定期清理，合理规划空间布局以减少阴影损失。定期检查设备性能，及时更换老化部件，减少设备运行故障率。建立健全完善的运行管理体系，充分利用运行数据进行故障诊断，以评估电站的运行状态，快速响应和修复故障问题，确保电站运行状态可控在控。

2.5智能运维系统能通过大数据平台

通过对光伏组串电流离散率数据化指标来指导日常的运维工作；离散率可用于评估光伏组串、逆变器等发电设备的发电性能一致性情况，实际应用时可以对组串电流一致性进行评价。对于集中式光伏电站采用集中式逆变器而言，组串离散率指标主要是针对直流汇流箱各支路；对于分布式光伏电站采用组串逆变器而言，主要为组串逆变器的输入测各个直流支路。如果电流离散率较低，说明各路的发电性能一致性较好；如果离散率较大，说明支路电流偏差较大，就需要对组串进行进一步的诊断。对于全站而言，根据气象情况也可以使用输出功率离散率对逆变器的发电性能差异进行评估。对于组串而言，离散率的计算公式如下：离散率=组串电流的标准差/组串电流的平均值×100%；在光伏电站信息化管理平台当中，组串电流的离散率一般不会呈现每个小时的计算值，而是通过每个时刻离散率的加权平均值来进行反映当天的离散率情况。根据行业运维相关文献，对于组串电流离散率值的评价，一般分为如下4个等级：(a)若组串电流离散率取值范围在0～5%以内，说明支路电流运行稳定。(b)若组串电流离散率取值在5%～10%以内，说明支路电流运行情况良好。(c)若组串电流离散率取值在10%～20%以内，说明支路电流运行情况有待提高。(d)若支路电流离散率超过20%，说明支路电流运行情况较差，影响电站发电量，必须进行整改。使用实时电流值与平均电流值相比产生的离散率数据，对同区域、同辐照度、同额定功率下的光伏组串，进行智能化的离散率数据统计分析，智能化的筛选出离散率超出正常范围的组串，并将组串ID及相关数据通过手机APP及时推送到相关运维人员和管理人员。④增加智能运维系统数据库与企业ERP系统数据库对接接口，实现与SAP、金蝶、用友等ERP系统的sQLServer以及Oracle等关系数据库实现数据交互。⑤为防范环境因素和设备故障导致的事故，使用智能巡检无人机代替人工日常巡检光伏场区，智能巡检无人机可以规划巡检路径、智能飞行、图像采集、实时交互、自动生成巡检报告等功能，在一定程度上节省了人力，提高了运维效率。⑥创新设计光伏组件智能清扫机器人系统和智能水冲洗系统，代替人工清扫、水冲洗组件，取得了保持光伏组件的清洁度，提升发电量，减少运维人员工作强度，提高企业竞争力的成果。

2.6逆变器直流侧输入功率分析

逆变器直流侧输入功率情况反映出输入电流与输入电压的综合情况，总体反映出逆变器所对应光伏子阵区域的运行特征。影响光伏组件输入功率的因素包括日照位置、天气变化（云层遮挡）、非正常遮挡（植被、建筑物、自遮挡）、组件背板温度、MPPT跟踪特性、组件状态（受损）等。依据电站逆变器采集的直流侧功率数据结果分析，各逆变器对应光伏区域子阵的运行状态存在显著差异。在逆变器直流侧输入功率上，不同区域的偏差比率最大超过20%。反映出对应的各光伏区域子阵在健康度和衰减程度上存在差异。

2.7利旧原则和边缘计算

本研究基于信息的控制出发，通过在边缘计算单元处理数据，加快站点采集数据的处理效率，提高数据安全性，实现旧有监测感知设备智能化能力。根据当前光伏电站的站点设备智能化要求，构建在边缘计算单元完成感知设备的边缘计算模型。边缘计算是就近提供最近端服务，边缘计算单元对云平台发起请求，得到响应后，客户端将有光伏电站的电网数据反馈至边缘节，通过运算检测出光伏电站中的设备故障，以便精准、快速地进行光伏电站的风险预警维护。

3技术未来发展的方向

从智能化的角度来说，智能运维技术必须走在设备与构建体系的前端，才能保证风险问题控制具有前瞻性，不断推动电力行业的发展，因此要加大对其未来发展方向的研究，依照国家相关政策，优化与改善当前的技术应用水平。（1）全数字化光伏电站，目前我国的部分光伏电站的建设，主要通过部分设备智能化以及集中化的方式进行改革，而在未来则会通过全数字化的方式，进一步提高光伏电站的综合电力变换水平，兼具远程控制、数据采集、在线分析、环境适应一体化智能控制，从而提升光伏发电质量。（2）通过先进的5G技术，可以加快实现语音以及视频通信的高清晰融合，从而方便电力企业对光伏电站进行有效部署以及维护，不仅实现了光伏电站的智能化管理还可以将物联网与云计算技术深度融合实现电站的持续性能优化。（3）依托智能运维技术，会使得电站的内部结构变得更加简单，方便工作人员的操作，从而提高运维效率。

结语

综上，光伏电站项目能够利用太阳能发电，充分顺应工程建设的环保理念，避免像其他项目建设管理中的各种资源的损耗，对环境具有重要的保护作用，有利于节约资源和经济成本。在光伏电站管理的过程中，存在着一定的问题，要想进一步提高光伏电站项目的收益，需要进行严格的成本控制，并且加强项目构建后的管理制度，从而提高光伏电站项目的综合效益，减少项目风险。

参考文献

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