光伏電站智能化精益運檢管理淺談

張艷鋒，楊慧劍，楊海濤，陸學敏

（華潤新能源（大同）風能有限公司，山西 太原 030000）

光伏電站存在組件隨時間變化性能衰減導致發電效能下降，存在建設期施工問題導致后續設備故障，存在項目選址不當導致發電量與設計預期偏差較大，運營過程中組件受環境影響表面臟污影響發電效能，部分設備老化失效導致故障等問題，光伏電站的運維工作主要解決上述問題。目前光伏電站普遍運維工作有遠程監控、報表制作、運行分析、設備維護、故障處理等，這種傳統的運維方式存在運營人員專業能力提升較慢、運維效率較低、監控方式簡單、智能分析少、運維被動維護、故障后檢修等較多問題。加之光伏電站設備數量多、占地面積大，導致光伏設備在發生故障時難以實現精準定位，故障排查時間較長。一些隱性的設備故障，運維人員無法對故障進行前期的預判、無法實現狀態檢修。

光伏電站智能化精益運檢管理能夠提升運維效率、降低運維成本，提高系統發電量和確保電站運行安全，提升運維質量，在電站整個運營壽命周期實現高收益。

1 搭建光伏電站大數據分析預警系統

光伏電站的數量和規模不斷增長，光伏設備管理難度日益增加。其困境在于無法實時捕捉設備運行狀態，分析設備故障原因，準確判斷故障點，導致設備檢修時間較長，損失電量較高。光伏大數據分析預警系統是一種以光伏電站實時數據為基礎，通過相似性原理建模技術產生估算值，對設備的運行參數進行實時檢測，將實際值與估算值進行分析比較，對設備變化趨勢進行判斷，對潛在故障隱患做出提前警示，將設備的監測、分析、評估、管理、決策等相關信息流和工作流實時推送至相關專業和部門，實現設備在線監測診斷，根據大數據的分析的結果，預見設備故障，逐步實現狀態檢修，從而提高光伏場站可靠性，降低檢修成本，縮短檢修時間。見下原理圖1。

由圖1顯示，光伏大數據分析預警系統是用歷史數據建模進行多變量自動關聯和模式識別，動態計算設備健康的基準值，在控制系統報警界限內發現故障早期征兆，在設備故障前進行診斷，跟蹤和捕捉劣化拐點，及時發現和消除設備隱患，減輕人員進行設備趨勢分析和狀態監視的工作負荷和壓力，提高狀態分析的效率和規范性，減少人為監視的隨意性，提高各專業處理設備問題和診斷問題的工作效率，保證各專業人員能夠集中精力去解決問題而不是尋找問題。通過決策支持信息提高精益化管理。通過事前主動分析評估實現檢修優化，提高對效能類指標的重視，計算光伏電站發電效率和各方陣發電效率，通過橫向和縱向對比分析和跟蹤光伏設備的效率，分析原因，提高光伏設備效能。光伏運維人員通過借助預警系統，能夠全面、系統地掌握設備運行情況，及時發現設備問題，最大限度地提高巡檢人員的工作效率。

圖1 光伏大數據預警系統原理

2 光伏電站EAM系統應用

光伏電站EAM系統應用可提高資產利用率、降低企業運行維護成本，以優化電站維修資源為核心，通過信息化手段，合理安排維修計劃及相關資源與活動。

該系統能夠實現光伏場站的運行管理、檢修管理、預防性維護、設備臺賬、庫存、KPI指標、故障知識庫、設備健康管理、文檔管理、報表管理、經濟分析等功能，見圖2。

圖2 光伏EAM系統功能模塊

光伏電站EAM系統基于模塊化設計，記錄日常生產中的各項工作，它以設備的運行歷史數據及臺賬為基礎；以工單的提交、審批、執行為主線；按照缺陷閉環管理、故障管理、預警管理、技術監督管理等模式；以提高檢修效率、規范作業流程、最大化資產使用率、最小化總體運營成本為目標，將設備管理、工單管理、運行管理、檢修管理、報表管理集成于一體的、數據充分共享的系統。光伏EAM能夠實現電站資產的全生命周期管理：該系統有詳盡完備的設備臺帳，設備一旦安裝在現場，系統就依據規定好的編碼規則產生這一設備的編碼。技術人員通過EAM系統可以隨時了解任意設備的歷史運行狀況，包括安裝在哪一位置、歷年缺陷、哪些維修人員對它進行了怎樣的維修、維修設備具體部件、使用備品情況等，通過跟蹤分析，維修技術人員可以有針對性地制定維護計劃。發揮了維修技術人員的主動性，更是一種知識經驗的積累，可以快速提升運維人員的技術水平。

3 光伏電站網格化管理

（1）網格化管理的思想就是將光伏電站按照一定需求劃分成若干網格單元，根據光伏電站山坡朝向差異大、地形復雜、高差變化大、陣列分散、分區復雜等特點，利用陣列布置特點、電氣系統的連接及檢修便利性等特點劃分不同的網格區域，所有設備處于不同的網格區域范圍內網格化管理助推光伏電站無人機巡檢及故障定位。光伏電站使用無人機搭載紅外成像裝置結合光伏電站網格化管理思想，見圖3，采用分區域、劃片巡檢方式使得組串與組件的圖片對比工作簡單化。由于同區域內光伏發電單元的運行工況基本一致，觀察范圍特定，能夠更容易識別定位組件表面破損、斷柵、缺角、碎片、二極管故障、草木遮擋、灰塵、鳥糞、其他污跡等等故障及污損，準確率達到98%以上。根據無人機巡視情況結合網格化信息，運維人員能快速找到設備故障點，避免人工巡視受地形影響，無法到達某些區域，從而產生巡檢盲點，更避免了山地光伏人員巡視可能產生的人員安全隱患。

圖3 區域劃分、編號

（2）網格化管理中助推光伏組件效率提升。光伏電站組件的潔凈程度直接影響電站的發電能力，為獲得較高的經濟效益，一般光伏板清洗周期為每年春季4～5月、秋季8～9月，進行兩次人工集中清洗；而缺水地區和山地光伏電站光伏組件的清洗需要花費大量的人力物力，導致清洗的成本較大，投入和產出不成比例，對于地形復雜的大型山地光伏電站而言該問題更為突出。光伏電站結合網格化管理，對同一電站的不同的劃分單元進行效能對比與分析，借助無人機精準定位和大數據分析系統，對發電能力弱的劃分單元進行有針對性的清洗，這樣不僅縮小清洗范圍，控制成本，進一步提升了電站的經濟效益。

4 光伏電站基礎管理

光伏電站正式投入運行后，需要根據規程定期進行正常的試驗、檢測和維護，做好光伏電站的基礎管理，以保證光伏設備全生命周期的穩定運行。光伏發電設備長期運行于戶外環境中，光照、雨水、風沙等的侵蝕都會加速電纜和連接器等設備的老化，導致設備絕緣性能下降，造成設備故障甚至引發火災，需要定期對光伏系統的電氣系統絕緣試驗和必要維護。光伏組件在運輸、安裝過程中的不規范操作會造成內部隱裂，樹木、雜草或鳥糞的遮擋會使組件形成熱斑，這些隱性故障都是無法用肉眼直接發現，需要專業的熱紅外成像儀器和EL檢測儀對組件進行定期檢測。電氣設備、光伏組件和支架系統必須接地，以減少潛在的電擊和火災威脅，需要雷雨季節來臨前進行接地電阻的試驗。光伏電站匯流箱、逆變器等設備的運行數據都實現了后臺遠程監測，以滿足智能化運維的需求。為解決設備運行數據采集誤差偏大，導致難以從后臺遠程判斷設備故障，定期對設備進行定期的采集數據監測，并及時進行校準或維修，保證設備運行數據采集的精度，提高后臺遠程監測的準確度。

5 推動光伏增效創新業務

針對提高光電轉化效率和維護組件清潔的問題進行深入探討和研究，探索光伏電站超親水無機自潔涂層技術在電站中的應用，在光伏組件表面形成一層由無機物組成的一種超親水薄膜，這種薄膜常溫即可硬化，與光伏組件表面緊密結合，并且在形成上不會發黃劣化，使組件具有超親水性、卓越的自潔功能和抗靜電性等特性，見圖4，能夠實現光伏組件的少清洗或不清洗狀態，減少組件污穢，使光伏組件保持良好的透光率，以獲得較多的太陽輻射。通過長期的數據分析對比，該技術提升了組件的光電轉換效率，維持了組件的清潔度，實現2%～3%的發電量提升。

圖4 超親水性及自潔功能原理圖

6 結語

通過大數據分析預警系統平臺進行遠程設備集中管理和數據分析，對故障進行預判；利用EAM信息化平臺可以對光伏設備運維進行全壽命周期管理，將設備全壽命設備管理經驗信息進行積累，快速培養運維人員技術水平；光伏設備網格化管理結合無人機搭載紅外成像設備對故障進行快速定位、遠程診斷、光伏組件精確清洗；再輔以大數據分析對設備進行預防性試驗、檢測、檢修、維護，做好設備基礎維護工作；積極推動光伏創新技術應用，提升設備效能；最終形成一套完整的光伏精益化運檢管理體系。促進電站高效、經濟、安全、穩定運維，實現電站的“少人值守、無人值守”，適應國家提出的平價上網政策，適應光伏行業電力市場競爭，提升光伏企業的市場競爭能力。