光伏电站的智能运维技术应用

光伏电站的智能运维技术应用

孙鹏

青岛华丰伟业电力科技工程有限公司   山东   青岛   266000

摘要：光伏电站是国家在大力推行绿色电力开发能源项目之后的主要发电系统，随着我国经济实力与人口的不断增多，对于电力的质量以及需求规模也越来越大，而光伏电站的运维也成为了风险性极高的工作，为能够提高光伏电站输电系统的安全稳定性，则要充分利用先进的智能化技术，提高对其的监督与管理力度，发挥物联网设备的优势，以此不断推动我国电力事业的发展。本文主要分析光伏电站的智能运维技术应用。

关键词：光伏电站，智能运维技术，设备状态优化。

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、光伏电站智能运维技术包含主要内容

1.1故障监测与诊断

利用传感器、监测设备和数据分析技术，实时监测电池组、逆变器、连接器和其他关键设备的工作状态，及时发现故障和异常情况。通过故障诊断算法，对故障进行快速定位和判断，并发送警报通知运维人员进行处理。

1.2预测与优化运维

通过收集光伏电站历史数据和天气数据，应用预测模型和优化算法，对电站的发电量和电网接入功率进行预测。基于预测结果，制定合理的运维策略，如灵活调整组件清洁时间、逆变器运行状态等，以提高光伏系统的发电效率和运维效益。

1.3运营数据分析

将光伏电站各种运营数据进行采集、存储和分析，包括发电量、温度、辐照度、电网参数等。利用数据分析工具和技术，对这些数据进行处理和解读，发现数据中的异常和规律，为运维决策提供依据。同时，通过数据可视化等手段，将运营数据呈现给运维人员，帮助他们更好地监控和管理光伏电站。

1.4预防性维护和健康管理

基于设备故障预测和状态评估模型，提前预测设备可能出现的故障，并制定相应的维护计划。通过设备健康管理系统，实时监测关键设备的状态变化，进行健康评估和早期故障检测，减少计划外停机和维修时间。

2、我国光伏电站运维技术的应用现状

光伏电站是基于太阳光能利用晶硅板等材料组成的发电体系，是我国电力资源生产体系当中的重要组成部分。现阶段针对光伏电站运行特点可将其主要分为储能电站以及非储能电站两种。目前，我国针对光伏电站运行故障进行分析和诊断的技术手段主要包括以下两种：（1）基于红外图像监控系统的光伏电站运维技术。在光伏电站针对太阳光能进行应用与转化的过程当中，受到光能的影响可能会使整个系统的温度分布发生一定的变化，而通过红外图像技术针对温度存在异常的部位进行定位，有助于强化故障诊断准确率，同时还能减少系统故障诊断过程当中对其正常运行产生的影响。但由于其对电站运行环境具有较高的要求，因此这一运行维护技术策略的适应性较为低下。（2）基于数据反馈进行计算的故障定位技术策略，基于计算机系统能够针对光伏电站运行状态进行实时监控，并针对其运行过程当中的数据信息进行采集与整合，基于数据异常情况进行故障定位，这种运维技术准确性较高，故障诊断效率较为可观，成为未来电站运维技术的重要发展方向。

3、光伏发电系统整套启动智能运维技术应用

3.1预测和优化运维

预测和优化运维是光能电站运维中重要的技术应用之一。它通过收集和分析光能电站的历史数据、天气数据以及设备状态信息，结合预测模型和优化算法，实现对光能电站的发电量和功率输出进行预测，并制定相应的运维策略，从而提高光能电站的发电效率和降低维护成本。在预测方面，光能电站可以利用历史数据和天气预报数据，建立预测模型，预测未来一段时间内的光能电站发电量或功率输出。这有助于电网运营商和光能电站管理者更准确地安排电力供需平衡，并为电价调整、电网规划等决策提供支持。同时，通过优化运维策略，可以提高光能电站的发电效率和维护成本。优化运维涉及到多个方面，比如清洁计划的优化、设备运行状态的优化等。预测和优化运维技术的应用可以带来诸多好处。首先，通过准确预测发电量和功率输出，光能电站能够更好地适应电网负荷和市场需求，提高系统的灵活性和响应能力。其次，优化运维策略有助于降低维护成本，减少计划外停机时间，提高光能电站的可靠性和经济性。

3.2设备状态监测与故障预警

设备状态监测与故障预警是光伏发电系统智能运维技术中的重要环节。通过监测设备的运行状态和参数，及时发现异常情况并进行故障预警，可以有效提高光伏发电系统的可靠性和稳定性。在光伏发电系统的组件、逆变器、变压器等关键设备上安装传感器，实时采集设备的运行数据，如温度、电流、电压等参数。传感器将采集的数据通过有线或无线通信方式传输到监测系统中进行分析和处理。通过对采集到的设备数据进行实时分析，并与设定的正常工作范围进行比对，可以检测出设备的异常状态。例如，当温度超过某个阈值、电流偏离正常范围或电压波动较大时，系统可以判定为设备存在故障或潜在问题。建立基于数据分析和预设规则的故障诊断模型，根据设备的状态和异常情况进行自动诊断，并生成相应的故障预警信息。这可以帮助运维人员及时发现问题，采取必要的维修和保养措施，以避免故障进一步扩大或造成重大损失。将监测到的设备状态数据通过可视化界面展示给运维人员，以便快速了解设备的运行状况。同时，系统可以设置报警通知机制，当出现异常情况或故障时，自动发送报警信息给相关人员，以便及时响应和处理。通过对历史数据进行深入分析和挖掘，可以识别出常见的故障模式，并建立相应的故障识别模型。这有助于提前预测潜在故障，制定相应的维护策略，并优化设备的维修计划。

3.3运维管理与资源调配

在光伏发电系统中，运维管理与资源调配是实现系统高效运行和性能优化的关键环节。通过智能运维技术的应用，可以实现运维人员任务的有效调度和资源的合理配置，最大化地利用运维资源。通过智能运维管理系统，对运维人员的任务进行合理调度和分配。系统根据设备的运行状态、故障情况和工作量等因素，自动识别和分配任务给具有相应专长和能力的运维人员。这有助于提高运维效率和响应速度，减少任务执行时间和成本。基于系统实时监测到的数据和运维需求，进行资源的优化配置和调配。包括人力资源、工具设备、材料和时间等方面的合理规划和分配，以确保光伏发电系统的正常运行和运维活动的顺利进行。结合设备的故障诊断和历史维修数据等，进行维修策略的优化。根据设备的故障模式和维修需求，制定相应的维修计划和优先级，并合理安排维修资源，以最大程度地减少设备的停机时间和维修成本。

结束语

光伏电站的智能运维技术应用涵盖了预测和优化运维、故障监测与诊断、运营数据分析等方面。这些技术应用通过利用先进的数据采集、处理和分析技术，以及机器学习和人工智能算法，实现对光伏电站的全面监测和优化，提高发电效率、降低维护成本，并提升运维效率和安全性。

参考文献：

[1]甄凡奇,孔祥辉,罗方圆等.光伏电站智能运维及功率预测技术要点探讨[J].光源与照明,2021(07):95-96.

[2]李瑫,黄浩,陈李松等.光伏电站智能运维无人机技术研究[J].电子元器件与信息技术,2021,5(03):84-87.

[3]石多梅,黄培冬,吴鹏基.智能光伏电站运维的大数据分析[J].集成电路应用,2022,39(10):154-155.

[4]朱锋.光伏电站智能运维及功率预测技术研究[D].浙江：浙江大学,2020.

[5]孙邦伍.光伏电站优化运维技术研究[D].江苏：南京理工大学,2019.