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

刘柏良

华电（厦门）新能源有限公司 福建省厦门市 361021

摘要：能源是社会发展中不可或缺的重要物质之一，尤其是电能，光伏电站的出现缓解了用电压力，正因如此，使得光伏电站项目不断增多，电站的规模也进一步扩大，由此对运维工作提出更高的要求。为提高光伏电站的运维效率，可对先进的智能技术合理应用。基于此，对我国光伏电站的运维现状进行简要分析，从无人机、汇流箱、智能化监控、功率预测、自动清洁方面，对智能运维技术在光伏电站中应用展开论述，期望能够对促进光伏产业的稳定发展有所帮助。

关键词：光伏电站；智能运维；光伏组件

近年来，我国加大了光伏产业的建设力度，相关的电站项目大幅度增多，这在一定程度上缓解了用电压力。为提高光伏电站的运行安全性、稳定性和可靠性，要做好运维工作，对此可合理应用智能运维技术。下面就光伏电站的智能运维技术应用展开分析探讨。

1我国光伏电站的运维现状

光伏产业简称PV，从本质的角度上讲，PV是一种新型的发电系统，主要是运用太阳能发电。在相关政策和技术的支撑下，我国的PV在最近几年里获得快速发展，光伏发电新增的装机容量逐年增长，具体如图1所示。

图1 我国光伏发电装机容量的增长趋势图

国家能源局发布的最新数据显示，截止到2023年9月末，我国光伏发电的总装机容量超过5亿kW，达到了5.2亿kW，这是历史性的突破，说明中国的PV已经处于全球领先地位[1]。IEA（国际能源署）此前做出预测：光伏发电将会在2027年时超过火电、水电、天然气等成为装机容量最大的电力来源。随着光伏电站项目的增多和规模的持续扩大，彰显出光伏发电的优势。但是一些与光伏电站运维有关的问题也随之显现，如运维管理方式粗放、专业技术人员不足等，导致光伏电站后期运维工作的难度进一步增大。为此，将智能运维技术合理应用于光伏电站中显得尤为必要。

2智能运维技术在光伏电站中的应用

在光伏电站的智能运维中，可对无人机、汇流箱、智能化监控、功率预测、自动清洁等技术。

2.1无人机的应用

由于受到建设用地的限制，使得部分光伏电站的站址被迫选在山区或是沙地，从而给电站日常巡检增添了一定的难度。针对这一情况，可对先进的智能无人机合理应用，利用无人机机动性高、灵活性强，不受地形条件限制等特点，搭载成像设备，采集相关的图像信息，以此来实现对光伏电站巡检的目标，包括组件表面检测、外观质量检查等，如图2所示。不仅如此，无人机还能对光伏组件的运行状况实时监测，以便运维人员发现异常及时处理，光伏电站的运行可靠性大幅度提升。智能无人机在光伏电站运维中的应用方法如下：根据日常巡检计划的规定要求，对无人机巡视检查的区域范围合理确定，据此设置无人机的航线、飞行高度、悬停拍摄时间等重要参数，随后操控无人机按设定的参数开展光伏电站巡视检查，及时发现问题，以便运维人员处理，确保光伏电站的运行稳定性和可靠性。

图2 无人机空中巡检光伏电站

2.2汇流箱的应用

汇流箱归属于接线装置的范畴，主要作用是实现光伏组件的有序连接，为汇流功能提供保障。汇流箱的存在能够使光伏系统故障后的停电范围减小，并且可以保障光伏系统检查、维护时易于切断电路。除此之外，汇流箱还能起到过流和防雷保护的作用。光伏电站的站址周围比较空旷，增大了遭受雷击的可能性，汇流箱的应用，给光伏电站提供了可靠的防雷保护措施，对促进光伏电站的持续发展意义重大。光伏系统由诸多组件构成，整个系统的结构相对比较复杂，因光伏组件的数量较多，从而增大了系统的运维难度，针对这一情况，可引入逆变器，以此来提升光伏系统的运行稳定性，但逆变器本身的造价比较高，如果在雷击中受损，会增大运维成本，不符合经济性原则[2]。基于此，可利用汇流箱保护光伏系统，减轻雷击对系统运行的影响，提高光伏电站的运行安全性。

2.3智能化监控技术的应用

光伏电站由光伏电池组件等设备组成，主要作用是发电，对电站运维的最终目的是减少和避免故障问题的发生，确保电站稳定、可靠运行，从而提升发电效率。基于这一前提，要使光伏系统的组成部件始终保持最佳的状态，组件之间应当密切配合。因此，要对组件的功率进行优化调整，并在保证性能参数达标的基础上合理配置资源。与此同时，可对先进的智能化监控技术合理应用，对光伏系统中的组件运行状态动态监控，以便实时掌握光伏系统的发电情况。根据监测所得的数据，与预期目标做对比，分析差异的原因，采取调整参数的方法解决处理，消除隐患，为光伏系统稳定、可靠运行提供保障。

2.4功率预测技术的应用

光伏电站功率预测是利用相关的技术手段，预报电站的有功功率，而光伏组件的功率预测则是以电力用户的实际用电需求为目标，遵循科学合理、切实可行的原则设计光伏发电方案，从而使电力能源可以高效输出，提高能源的利用效率，避免浪费。功率预测的基本原理如下：预测影响光伏发电功率的因素，采取综合分析的方法实现预测目标。功率预测分为两种情况，即超短期预测、短期预测，其中超短期预测主要是对未来15min至4h的光伏组件发电功率进行预测；短期预测是对未来3天的光伏组件发电功率进行预测

[3]。常用的预测方法有物理预测法、数学统计法等，随着科学技术的不断发展，出现了大量新型的预测方法，这些方法的智能化程度较高，能够确保预测结果的准确性。如光伏发电功率预测组件系统，该系统采用的是模块化设计，由多个子系统构成，预测数据库是核心部分，可存储光伏电站的历史运行数据，通过对影响光伏发电的因素预测后，将所得的结果与数据库中的历史数据做对比，从而准确预测出光伏组件的功率。

2.5自动清洁技术的应用

光伏组件的运行过程中可能会产生热斑，由此会对组件的发电效率造成不利影响，并且还会导致使用寿命缩短，严重时可能会引起火灾事故。因此，在光伏电站的运维中，解决组件的热斑问题是一项非常重要的工作内容。对光伏组件进行定期清洗是消除热斑最为有效的途径之一，常用清洗方式有机器人清洁、便携式清洁设备等，在实际应用中发现，机器人清除光伏组件上的热斑耗水量比较大，并且会对组件的运行稳定性造成不利影响，而便携式清洁设备的电池容量较小，无法提高清洁效率。为消除组件上的热斑，可将智能化技术与光伏组件自动清洁设备相结合，依托智能监测系统实时监测光伏组件，一旦发现组件的热斑值超过规定要求，系统便自行下发清洁命令，控制清洁设备完成清洁处理，使热斑值降至允许范围内，这样不但使清洁效率大幅度提升，而且还能延长光伏组件的使用寿命。

3结论

综上所述，光伏电站的运维是一项非常重要的工作，直接关系到电站的生产效率。为此，可将先进的智能运维技术合理应用到光伏电站中，为光伏组件的稳定、可靠运行提供保障。未来一段时期，要加大智能运维技术的研究力度，开发一些新的技术，更好的光伏电站服务。

参考文献

[1]李博,刘志其,孙昭,任大磊.基于离散率及偏差率的光伏电站运维管理实践[J].装备维修技术2024(2):73-76.

[2]孙龙军,卢卫萍,宋倩雯,沈费琪,吴梦.基于蓄能基站供能的光伏电站智能运维机器人设计[J].太阳能2024(2):64-75.

[3]王亚东.大型清洁能源光伏电站智慧运维模式研究[J].能源与节能2023(9):35-38,42.