基于智能运维的分布式光伏发电技术研究

基于智能运维的分布式光伏发电技术研究

谢勇胜，褚育平

浙江芯能光伏科技股份有限公司

摘要：分布式光伏发电系统因技术进步和成本降低而广泛应用，但面临监控难度大、故障检测不及时、维护成本高和数据利用不足等挑战。引入物联网、大数据、云计算和人工智能技术，通过实时监控、故障预测、数据分析和远程管理，提高系统运行效率和发电可靠性。智能运维技术不仅能减少人工成本，还能优化发电策略，显著提升分布式光伏发电系统的整体性能。

关键词：分布式光伏发电；智能运维；物联网

一、分布式光伏发电的现状与挑战

（一）分布式光伏发电的现状

分布式光伏发电系统通常安装在建筑物的屋顶、墙面或其他空闲地面，直接利用太阳能发电，并通过逆变器将直流电转换为交流电供给用户使用或并入电网。近年来，随着光伏技术的不断进步和成本的逐步降低，分布式光伏发电系统得到了广泛应用。然而，传统的运维模式在面对大规模的分布式光伏系统时，显得力不从心。

（二）分布式光伏发电面临的挑战

监控难度大是分布式光伏发电系统面临的首要挑战。分布式光伏发电系统分布广泛，设备数量众多，传统的监控手段难以实时掌握每个系统的运行状态。由于系统的地理分散性，传统的监控方式无法实现对所有设备的实时监控，容易导致部分设备的运行状态无法及时掌握，影响整体发电效率。故障检测不及时是另一大挑战。传统的故障检测依赖人工巡检，无法及时发现和处理问题，导致发电效率下降。人工巡检方式效率低下，无法实时监测设备状态，常常在故障发生后才能进行检测和维修，耽误了最佳的维修时机。随着设备数量的增加，依靠人工进行巡检和维护已经无法满足分布式光伏发电系统的需求。维护成本高也是一个重要的问题。由于分布式光伏发电系统的复杂性和分散性，传统的维护方式需要投入大量的人力和物力，成本高昂。分布式光伏系统安装地点多样且分散，每次维护都需要耗费大量的人力资源和时间成本。此外，分布式光伏发电系统的组件复杂，维护过程中需要专业技术人员进行操作，进一步增加了维护成本。数据利用不足也是传统分布式光伏发电系统面临的一个关键挑战。传统的分布式光伏发电系统缺乏对运行数据的有效利用，无法进行精准的性能分析和预测性维护。虽然光伏发电系统在运行过程中会产生大量的数据，但传统的运维模式中，这些数据往往未得到充分利用，导致无法对系统进行全面的性能分析和故障预测，从而影响系统的运行效率和稳定性[1]。

二、分布式光伏发电中的智能运维技术

（一）物联网技术

在分布式光伏发电系统中引入物联网技术，能够实现对设备的实时监控和管理。通过安装传感器和通信设备，系统的每个组件都能实时传输数据到中心监控系统。这些数据包括电压、电流、温度等关键参数，有助于即时捕捉运行状态。中心系统通过分析这些实时数据，可以迅速识别出潜在的设备异常或故障，及时调整运行参数或安排维修，有效提高系统的运行效率和发电可靠性。物联网平台还支持远程控制功能，使得运维人员可以在不到现场的情况下，远程诊断问题并执行一些基础的维护操作。这大大减少了人力成本和响应时间。更进一步，通过建立智能报警系统，一旦检测到设备参数超出正常范围，系统会自动发送警报到相关人员，确保快速响应。此外，物联网技术还支持高级数据分析和预测性维护策略的实施。通过对历史数据的深入分析，可以预测设备的未来表现和可能发生的故障，从而在问题发生前预先进行维护，减少系统的停机时间和维护成本[2]。

（二）大数据技术

在分布式光伏发电系统中应用大数据技术，可以深入挖掘和分析累积的庞大数据集，以优化系统性能和提高发电效率。通过收集和存储来自广泛分布的光伏系统的各种数据，包括发电量、天气条件、设备状态和维护历史，大数据平台能够提供综合的数据视图和深入的洞察。利用高级数据分析方法，如机器学习和模式识别，可以识别出数据中的趋势和异常。这些分析帮助预测系统性能，优化发电量和减少故障率。例如，通过分析不同气候条件下的发电数据，可以调整光伏板的角度和操作策略，以适应变化的环境条件并最大化发电效率。大数据技术还支持实施预测性维护策略。通过比较实时数据与历史性能数据，系统可以预测设备故障的可能性，从而在故障发生前进行维修或更换部件。这种方法减少了意外停机和维护成本，延长了设备的使用寿命。进一步地，大数据平台可以与其他信息系统集成，如气象服务，为光伏发电系统提供更准确的天气预测和能源需求预测。这种集成有助于更精确地调整发电策略和负载管理，确保在需求高峰期提供足够的能源供应。

（三）云计算技术

应用云计算技术于分布式光伏发电系统中，为数据存储、处理和分析提供了高效、可扩展的解决方案。通过集中管理数据和资源，云平台允许无缝访问各地光伏系统生成的实时和历史数据，从而使得能源管理更为高效和灵活。利用云计算的强大计算能力，可以执行复杂的数据分析和处理任务，无需本地硬件支持。这种技术还支持实现高级算法和机器学习模型，用于优化发电效率和预测系统维护需求。数据通过安全的网络连接上传到云端，保证信息的安全性和私密性。云平台的弹性伸缩功能允许根据系统的实际需求动态调整资源，这不仅提高了资源的使用效率，还能减少运营成本。例如，在数据量大增时，云服务可以自动增加存储空间和计算资源，确保系统稳定运行。集成云计算与物联网技术，光伏系统的监控和管理可实现全国范围内的无缝操作。运维团队可以通过云平台远程监控设备性能，实时获取警报和状态更新，快速响应可能的问题。这种远程管理功能特别适用于地理位置分散的分布式光伏系统

[3]。

（四）人工智能技术

引入人工智能技术至分布式光伏发电系统中，可显著增强系统的智能化监控与管理能力。通过深度学习和机器学习算法，系统能自动学习并优化运行参数，以提高发电效率和降低运维成本。例如，神经网络可用于分析天气数据与发电效率之间的关系，自动调整光伏板角度，以最大化能量捕获。人工智能还可以用于实时故障检测与诊断。通过持续监控设备状态数据，智能算法能够预测并识别可能的故障模式，从而在问题成为严重故障前即进行警告或自动调整。这种预测性维护减少了意外停机，延长了设备的使用寿命，同时减少了维护成本。此外，利用人工智能进行数据分析，可以更准确地理解光伏系统的性能变化。通过大量数据的分析，可以识别影响系统效率的关键因素，并据此优化操作策略。这不仅提升了系统的稳定性，还有助于制定更有效的能源管理策略。更进一步地，人工智能技术可用于模拟和预测光伏发电量，根据历史数据和实时输入调整发电预测模型。这种能力使得能源供应能够更好地适应需求变化，优化电网的负荷分配。

下图1为章节总结要点导图。

图1：分布式光伏发电中的智能运维技术要点导图

三、结论

分布式光伏发电系统在应用中面临诸多挑战，传统的运维模式已难以应对其复杂性和分散性。通过引入物联网、大数据、云计算和人工智能技术，可以显著提升监控和管理能力，优化系统性能。物联网技术实现了设备的实时监控和远程管理，大数据技术通过深度分析优化发电效率，云计算提供了高效的数据存储和处理平台，人工智能则增强了系统的智能化监控与管理能力。这些技术的综合应用，有助于提高发电效率、减少故障率和降低运维成本，使分布式光伏发电系统更加高效和可靠。

参考文献：

[1]吴腾.光伏发电站运维技术研究[J].中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术,2022(8):3.

[2]姚俊伟,范李平,王海亮,等.基于物联网的分布式光伏发电系统故障监控技术研究[J].电力学报,2022(4):37.

[3]张淇昶,王宇.基于物联网技术的分布式光伏电站智能运维系统[J].物联网技术,2023,13(1):137-139.

谢勇胜，男，1993年7月出生，汉族，本科学历（2016年7月毕业于江西财经大学），江西省抚州市人，浙江芯能光伏科技股份有限公司信息部经理，主要从事IT信息化管理建设