分布式光伏電站遠程智能監控系統設計

張鑫

摘 要： 由于分布式光伏電站的發電系統分布復雜，傳統分布式光伏電站遠程智能監控系統無法對其進行有效控制，準確性和效率均不高。因此，構建準確且高效的分布式光伏電站遠程智能監控系統。該系統由監控模塊、感應模塊和計算機群組組成。監控模塊對分布式光伏電站數據傳輸信息、電路和元件的工作時間以及電源流量等方面的運行狀況進行實時監控，并對監控對象的安全隱患進行處理。感應模塊由溫度傳感器和光學傳感器組成，溫度傳感器對系統電路元件的溫度進行報警和調節，光學傳感器實時監控分布式光伏電站中太陽能強度，這些監控數據指導使用者管理分布式光伏電站。軟件給出了計算機群組對分布式光伏電站遠程監控流程圖，以及CISC單片機傳輸載波的算法代碼設計。實驗結果表明所設計系統具有較高的準確性和高效性。

關鍵詞： 分布式光伏電站； 遠程智能監控； 光學傳感器； 代碼設計

中圖分類號： TN948.64?34； X924.2 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）04?0172?04

Design of remote intelligent monitoring system for distributed photovoltaic power station

ZHANG Xin

（Beijing Polytechnic， Beijing 100176， China）

Abstract： Since the power generation system of the distributed photovoltaic power station is complex， the remote intelligent monitoring system of the traditional distributed photovoltaic power station can't control it effectively， and has low accuracy and efficiency. Therefore， the accurate and efficient remote intelligent monitoring system of the distributed photovoltaic power station was constructed. The system is composed of the monitoring module， sensing module and computer group. The monitoring module monitors the data transmission information and running time of circuits and components of the distributed photovoltaic power station， and operating conditions such as the power supply flow in real time， and deals with the security hidden danger of the monitoring object. The sensing module is composed of the temperature sensor and optical sensor. The temperature sensor can alarm and adjust the temperature of the system circuit components. The optical sensor can monitor the solar energy intensity in the distributed photovoltaic power station in real time. The monitoring data can guide the users to manage the distributed photovoltaic power station. The remote monitoring flow chart of the distributed photovoltaic power station monitored by the computer group and algorithm code design using singlechip CISC to transmit the carrier are given in the third paragraph of this paper. The experimental results show that the system has the characteristics of high accuracy and high efficiency.

Keywords： distributed photovoltaic power station； remote intelligent monitoring； optical sensor； code design

0 引 言

根據我國國土面積大、太陽能能源充足的國情，國家能源局于2009年頒布《關于實施金太陽示范工程的通知》，大力推動了我國光伏電站的建設。近年來，分布式光伏電站以其裝機規模小、能源利用率高的優勢發展迅猛。由于分布式光伏電站的發電系統分布復雜，傳統分布式光伏電站遠程智能監控系統的監控準確性和效率均不高[1?3]。因此，構建出準確且高效的分布式光伏電站遠程智能監控系統，是我國科研組織的重點研究項目[4?6]。以往研究的分布式光伏電站遠程智能監控系統均存在一定的問題，如文獻[7]提出基于SPS48D200的遠程智能監控系統，其通過監控太陽能蓄電池充放電過程，進而推測出整個分布式光伏電站的運行情況，但該系統預設的監控參數過少，系統準確性較低。文獻[8]設計了基于PLC的遠程智能監控系統，該系統采用多終端對分布式光伏電站進行單獨監控，效率較高，但多終端中的數據參數過于單一，不利于系統進行隱患修正。文獻[9]構建的基于Phoeos的遠程智能監控系統，能夠實時遠程監控分布式光伏電站對太陽能的利用情況，并擁有過載、浪涌等保護功能，智能性較強，但該系統的安全性較差，監控數據易被盜取或丟失。文獻[10]提出基于SCADA的遠程智能監控系統，該系統技術成熟，有著較高的安全性和準確性，被廣泛應用于工業領域。但該系統的開放性較差且更新復雜，維護費用較高。為了解決以上問題，構建準確且高效的分布式光伏電站遠程智能監控系統。實驗結果表明，所設計系統具有較高的準確性和高效性。

1 分布式光伏電站遠程智能監控系統設計

1.1 分布式光伏電站遠程智能監控系統總體設計

分布式光伏電站遠程智能監控系統由監控模塊、感應模塊和計算機群組組成，其結構圖如圖1所示。

監控模塊可對分布式光伏電站數據傳輸信息、電路和元件的工作時間以及電源流量等方面的運行狀況進行實時監控，并對監控對象的安全隱患進行處理；感應模塊為分布式光伏電站遠程智能監控系統的使用者提供了分布式光伏電站的實時運行情況；監控模塊和感應模塊中的數據均可在相應的計算機上進行顯示、分析和處理，這些對各模塊中不同電路進行分布式處理的計算機，共同組成了計算機群組。

1.2 監控模塊設計

監控模塊選取CISC單片機作為其核心監控元件，該單片機擁有輕便、靈敏和指令豐富等優點，在工業領域的應用范圍很廣。CISC單片機在分布式光伏電站遠程智能監控系統中扮演“管理者”角色，使系統能夠智能運轉，節省人力開支。監控模塊擁有三個主流電路和五個支流電路，主流電路包括數據傳輸電路、計時電路和流量電路，支流電路包括計算機接口電路、中斷電路、展示電路、存儲器電路和通信電路。這些電路均受CISC單片機監控。CISC單片機將監控數據反饋到相應的計算機中進行處理。

1.2.1 數據傳輸電路設計

分布式光伏電站遠程智能監控系統的首要監控對象是數據傳輸信息，包括光伏電強度、電流和電壓的增減和分布式光伏電站所處環境的參量等。由于分布式光伏電站的額定電壓和電流較大，無法被分布式光伏電站遠程智能監控系統使用，因此，數據傳輸電路通過模/數轉換將電壓和電流等比例縮小，如圖2所示。

由圖2可知，模/數轉換的工作流程為：選定適合的輸入端（由于電壓和電流的轉換單位不同，故需選取不同的輸入端），輸入分布式光伏電站的電壓和電流數據。數據進入虛擬開關后，電路將初始數據以編碼形式保存，隨后模/數轉換開始。與此同時，計時器也開始工作。轉換完成后，CISC單片機將轉換數據反饋給相應的計算機。

1.2.2 計時電路設計

分布式光伏電站遠程智能監控系統中所有電路和元件的工作時間數據，均由計時電路提供。計時電路中擁有兩個計時器，這兩個計時器將給不同的時間參數，有效降低分布式光伏電站遠程智能監控系統的遠程控制誤差。計時器和CISC單片機直接相連，其連接電路如圖3所示。

圖3中選用的兩個計時器型號分別是D237和C159。D237計時器可以提供電路運行時間的大參數，C159計時器則將時間參數精確到秒。兩個計時器內部的電源電路、震蕩電路和晶體振蕩器均排列在上部，這種排列方式令計時器與計時電路獨立工作，能夠很好地保護計時器的電源電路。

使用者可隨時讀取或調節D237和C159計時器的監控結果，進行分布式光伏電站的管理。

1.2.3 流量電路工作原理

流量電路可對分布式光伏電站遠程智能監控系統的電源流量進行有效監控，以保證分布式光伏電站的平穩運行。流量電路主要監控分布式光伏電站電源的充放電工作，其工作電路圖如圖4所示。

圖4中的流量電路能夠實現對分布式光伏電站電源流量的實時監控，其工作流程為：測量分布式光伏電站電源的實時流量，流量不同，電路中5個開關的工作狀態也不同。分布式光伏電站電源的標準電壓范圍是[25 V，35 V]，若電路測量到的電源流量在此區間內，則無需進行流量調節；若電路測量到的電源流量低于標準范圍，流量電路將關閉開關5，減少分布式光伏電站遠程智能監控系統負載，增強電源流量；若高于標準范圍，流量電路將斷開開關1～開關4，以降低電源流量；若流量電路無法自動將電源流量調節到正常范圍，分布式光伏電站遠程智能監控系統將上傳故障原因給使用者并發出警報。

1.3 感應模塊設計

分布式光伏電站遠程智能監控系統的感應模塊由溫度傳感器和光學傳感器組成。

溫度傳感器進行系統電路元件溫度的感應，對電路元件產生的非正常溫度進行報警和調節；光學傳感器進行分布式光伏電站中太陽能強度的感應，并將數據發送給使用者。使用者通過這些數據了解分布式光伏電站的運營情況，并預測其未來經濟效益。太陽能強度直接決定著分布式光伏電站的選址。因此，光學傳感器在分布式光伏電站遠程智能監控系統中起著非常重要的作用，光學傳感器的工作原理為：光學傳感器感應到太陽光時，會自動將光強轉換成電流信號，并將該電流信號輸入到短路電路中。測量短路電路的電流大小，并將其傳輸到相應的計算機中進行處理，進而得出分布式光伏電站實時獲取的太陽能強度。

2 分布式光伏電站遠程智能監控系統軟件設計

計算機群組擁有數據收發、硬件初始化和電路修正等功能，并利用相應軟件進行分布式光伏電站的遠程監控，其流程圖如圖5所示。

圖5中軟件給出的遠程監控流程為：先進行分布式光伏電站遠程智能監控系統硬件的初始化，隨后開始監測載波是否存在。載波是由CISC單片機中振蕩器產生的電波，可通過監測載波是否存在，來確定分布式光伏電站遠程智能監控系統是否運行正常。當載波不存在，則重新進行硬件初始化。若硬件初始化持續次數超過5次，計算機群組會輸出錯誤日志并發出警報，維修人員介入處理。濾波監測成功后，進行遠程監控體系的構建。將遠程監控體系與分布式光伏電站各電路正確連接，連接成功后進行監控數據的遠程收發，根據監控數據遠程進行分布式光伏電站的隱患修正。

同時，軟件給出了CISC單片機傳輸載波的算法代碼設計過程如下：

scia_upsiteinstal="3600，x，5，0"；

%設置CISC單片機傳輸載波的參數

scia_enterflow=1；

%處理CISC單片機傳輸的載波數據

scia_InputLen=0；

scia_outputlen=0； %讀取載波數據

scia_Oa&cb=correct； %連接傳輸接口

end finish；

private finish cmd_CPC（）

SRAM amount as strand

amount=inputbox & （"enter instructions"，"Data transmission"， amount）；

%進入數據傳輸指令

if amount =next exit finish；

if no scia. Oa&cb next；

scia.Oa&cb=correct；

end if scia.output = atdt or amount or vbcr；

%調節濾波收發狀態

cmd reset.sensitize=correct；

cmd_sensitize=error；

scia_InBufferSize =0；

do_affair；

circuit upto scia_InBufferSize>5

end finish；

return=scia_DTR；

%調整系統接收濾波的參數

scia_DTR=correct；

scia_DTR=error；

scia_DTR=return；

scia_output = "ath0"；

cmdreset_sensitize=error；

cmd_sensitize=correct；

scia_Oa&cb=error；

%傳輸結束

end finish

3 實驗設計

為驗證本文設計的分布式光伏電站遠程智能監控系統的準確性和高效性，對基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統和本文系統進行對比實驗。

3.1 分布式光伏電站遠程智能監控系統準確性測試

誤差是衡量一個系統準確性的重要標準，利用BP網絡模型進行基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統和本文系統的準確性驗證實驗。BP網絡模型又稱“BP神經網絡模型”，能夠較為精準地測量遠程智能監控系統的誤差，是國際上應用率最高的神經網絡模型。實驗對象為某市級分布式光伏電站。利用基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統和本文系統，同時對實驗電站太陽能強度和實際電壓進行遠程智能監控。圖6為基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統泰勒逼近誤差曲線圖，圖7為本文系統泰勒逼近誤差曲線圖。

由圖6、圖7可知，基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統的泰勒逼近誤差曲線波動較大，該系統監控到的實驗電站太陽能光強的誤差平均值為0.213 5，實際電壓誤差平均值為0.228 3，均已達到國際標準；相比基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統而言，本文系統的泰勒逼近誤差曲線波動較為穩定，太陽能光強的誤差平均值為0.152 8，實際電壓誤差平均值為0.145 6，遠低于國際標準，說明本文系統擁有較高的準確性。

3.2 分布式光伏電站遠程智能監控系統高效性測試

分布式光伏電站遠程智能監控系統的效率取決于各電路與其相對應的計算機接口間的傳輸效率，該效率能夠通過對計算機群組遠程讀取監控畫面時間、監控數據解壓時間和隱患修正時間進行計算得出。

分別對基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統和本文系統的計算機接口傳輸效率進行計算，其結果如表1和表2所示。

由表1和表2可知，本文系統計算機接口傳輸效率平均值為84.75%，遠高于基于SCADA分布式光伏電站遠程智能監控系統的計算機接口傳輸效率。驗證了本文設計的分布式光伏電站遠程智能監控系統的高效性。

4 結 論

本文構建準確且高效的分布式光伏電站遠程智能監控系統，該系統由監控模塊、感應模塊和計算機群組組成。監控模塊對分布式光伏電站數據傳輸信息、電路和元件的工作時間以及電源流量等方面的運行狀況進行實時監控，并對監控對象的安全隱患進行處理。感應模塊由溫度傳感器和光學傳感器組成，溫度傳感器對系統電路元件的溫度進行報警和調節，光學傳感器實時監控分布式光伏電站中太陽能強度，這些監控數據指導使用者管理分布式光伏電站。軟件給出了計算機群組對分布式光伏電站遠程監控流程圖，以及CISC單片機傳輸載波的算法代碼設計。實驗結果表明，所提系統具有較高的準確性和高效性。

參考文獻

[1] 弭轍，陳諾夫，白一鳴，等.高倍聚光光伏電站監控系統設計[J].電網技術，2015，39（10）：2802?2808.

[2] 唐明，胡勇，何霄鵬，等.大型并網光伏電站監控系統設計與實現[J].電氣自動化，2015，37（3）：49?51.

[3] 馬樹才，王建軍，謝芳.基于ZigBee技術的光伏發電監控系統的研究和分析[J].電源技術，2014，38（4）：704?705.

[4] 劉偉，陳鳴妤，林春平.船舶軸帶發電機電站監控系統設計[J].上海船舶運輸科學研究所學報，2014，37（2）：37?42.

[5] 高闊，吳志良.基于PROFINET的船舶高壓電站監控系統設計[J].船電技術，2014，34（1）：26?28.

[6] 何照安，陳岳宏，劉銅國，等.以太環網技術在光伏電站監控系統的應用研究[J].電力信息與通信技術，2015，13（3）：27?30.

[7] 賴德炎.電站監控中智能視頻濃縮和檢索技術的應用解析[J].企業技術開發，2015，34（36）：68?69.

[8] 林洪貴，俞文勝.船舶半物理仿真電站監控及虛擬操縱的系統設計[J].船電技術，2014，34（1）：65?69.

[9] 譚銀朝，劉國平，韓正云.基于CC?Link/LT、PLC、LabVIEW的船舶電站監控系統研究[J].船電技術，2014，34（12）：19?22.

[10] 陳海剛，張曉娜，李練兵.基于IEC61850/61970的光伏并網監控系統[J].電源技術，2015，39（7）：1428?1431.