光伏電站智能化運維探析

黃偉偉

（青海省綠色發電集團股份有限公司，青海西寧 810000）

1 光伏智能發電站

1.1 光伏智能發電站的研究

在提出建設智能發電站時，還未出現光伏新能源發電項目，隨著光伏發電的發展及在智能化發電管理方面的研究，部分發電企業進行了具體的項目實踐，逐漸完善了智能發電站內涵和目標。在計算機網絡、信息技術等各種先進技術發展的背景下，國家發電企業對智能化發電站進行了深入探究，提出了將信息技術、通信技術、智能檢測技術等基礎智能發展模式，應用到發電站日常運維管理中，不斷提高發電站生產管理的效率，為實現發電站高效、安全、節能環保的目標奠定技術基礎。在具體實施上，可構建發電站智能化運維管理體系，該體系由智能設備層、智能控制層、智能生產監管層、智能管理層構成，該智能化管理體系具有自適應能力強、自我恢復能力強、自我學習與自組織能力強的特點。隨著先進信息技術的發展進步，不斷擴大了發電站生產運行管理范圍，提高了發電站自動化、數字化和智能化的水平。

1.2 智能發電站實踐

隨著發電站智能化方面理論研究的成熟，發電企業在信息化發展中，逐漸開始推進智能化發電站建設，與信息工程企業合作，以發電站的發展需求為中心，進行智能化運維管理系統平臺的研究，可有效推進智能化發電站建設。比如，3D可視化故障診斷系統、3D數字檔案的建設，可實現對發電站設備的可視化、立體化管理。

通過智能管理中心實時監測發電站各系統及其設備的運行情況，可及時發現運行存在的問題，結合三維模擬技術、在線診斷等技術，提高發電站的安全運行能力，結合生產過程控制系統、監控資訊系統、管理信息系統與決策支持系統，并制定數字發電站計劃。

2 數字孿生技術的研究應用

隨著智能化進程的不斷加快，數字技術在發電站運維管理中得到應用實踐，更多新智能技術被應用到新能源發電站的管理中。在航空航天、汽車制造等領域得到廣泛應用的數字孿生技術，在電力行業中的應用較少，相關研究欠缺。為了進一步推動智能化發電站的建設發展，在介紹數字孿生技術的基礎上，本文針對利用該技術促進光伏發電智能化運維管理提出幾點建議。

2.1 數字孿生技術發展現狀

數字孿生技術的概念在2003年便已經出現，將其定義為實時同步的映射特性，是物理世界和信息世界交互融合的一種技術手段。

2017年之前，數字孿生技術的研究很少集中在對其概念的探討上，隨著相關研究逐漸增多，開始探討和驗證該技術的應用實踐問題，提出了全新的應用框架和方法體系。在該技術不斷改進發展的過程中，通過建模、虛擬仿真、與物理信息的融合等手段，分析了該技術與相關產業的關系，并建立了行業虛擬模型和孿生數據融合分析等。該技術通過數字孿生體的建設，可實現對物理實體完整準確的數字描述，對物理實體進行準確模擬、監控和診斷預測。隨著人工智能技術的發展及與數字孿生體應用的結合，形成并行建模、預測和執行的應用結構。

2.2 數字孿生技術在光伏智能發電站中的應用

將數字孿生技術應用到發電站智能運維管理中，可有效提高發電站運維管理的智能化水平，可實現節能降耗的目的。利用數字孿生，DCS通過I/O輸入模塊從物理現場進行信號采集，并在DCS中建立生產流程模型，對采集的信息進行參數控制，再利用I/O輸出模塊，嚴格控制生產現場的執行步驟。對于光伏發電站，在信息化技術發展的過程中，現場生產模型是生產過程的控制，包含了較多管理最優的內容，擴大了發電站管理的范圍，緊密聯系各系統，對生產中設備、環境、人等多方面進行監督控制。結合虛擬監控，可通過對設備的監控報警、診斷預測及虛擬環境下人、機器、環境等的多維分析，實現最優化管控目標。

3 光伏發電站智能運維管理體系結構和系統部署

3.1 光伏發電站智能運維管理核心

光伏發電站智能運維管理體系的核心是智能化，包括利用人工智能等智能化理論和技術方法，處理信息與相關問題，包括模擬、虛擬建模等功能，具有主動性、機動性、自我診斷、自適應和自我調整等能力。智能設備層突破了已有儀器設備與控制裝置，可全面采集生產現場的信息數據，并對收集的信息進行診斷，全面感知的能力較強。智能控制層則突破現有DCS系統，可采用多種復雜的計算方式進行數據處理，并對數據處理存在的誤差進行自我修正。智能監管層突破了現有安全儀表控制系統，可對設備的運行進行多方面的分析，同時其靈活性較強，具有擴展功能和自我協調的能力。智能決策層具有較高的學習和適應能力，通過與環境的互動不斷優化自身系統，并與環境不斷適應。

3.2 光伏發電站智能運維管理體系結構

（1）智能設備層。

智能設備層與光伏發電站生產運維的各要素緊密結合，是實現物理世界與虛擬世界高度融合、合作的關鍵，是數字孿生技術在發電站管理中應用的關鍵。進行智能設備層構建時，采用先進的測量技術，使發電站所有設備的狀態數據、工藝參數、環境等各種數據信息轉變為數字信息，并通過自我判斷進行處理與傳輸。在其他控制決策層的指示下，準確分析與傳遞相關發電站生產和運維管理中的信息，實現最小干預的閉環式控制管理。

（2）智能控制層。

智能控制層可對發電站各環節、各工藝過程進行智能化控制，通過建立相關物理實體行為與規則模型，利用DCS模塊的高級算法程序構建自適應控制、診斷預測控制、模糊控制、神經網絡控制等具體程序。結合智能設備層采集的信息數據、智能監督層的指示，制定發電站安全運行及滿足環境、技術、經濟指標要求的日常運維管理指南，在確保發電站生產滿足實際要求的基礎上，提高發電站運維的安全性，實現經濟和環境雙重目標。

（3）智能監控層。

智能監督層的作用是對發電站設備資產進行智能化管理，對發電站生產過程與管理數據、信息數據采集和工廠能效基準與評估、運維管理、設備狀態管理、設備遠程診斷等功能進行監督管理。發電站工廠進行閉環式管理時，可建立設備物理模型與運維規則模型，對設備資產等物理實體的虛擬模型進行監督控制。智能監督層接收的信息主要包括控制層的生產實時數據、設備層的現場實時信息、決策層的執行策略等。

（4）智能決策層。

智能決策層是在生產制造和運維管理操作系統提供的大量數據信息的基礎上，開展大數據分析相關的功能的開發設計，可使管理數據信息與生產制造數據信息相融合，為倉儲成本分析、智能供應鏈支持和績效評估等決策提供輔助性決策參考，提高發電企業精細化管理的水平。智能決策層核心是工業生產信息大數據和運維管理云平臺，與監督層結合可對發電站現場所有生產運維要素進行數字化管控，實現數字孿生的目標，將所有的生產制造、運維等管理行為生成數字孿生體。

3.3 智能發電站操作系統部署

基于數字孿生技術的發電站智能化運維管理操作系統的部署，應在云計算、大數據、物聯網等技術的基礎上生成信息系統和相關設施。在工業生產信息化大數據平臺信息系統中，利用現場設備維修與信息系統進行設計開發，建設智能發電站。利用數字孿生構建智能發電站生產運維管理實體模型，該模型對發電站生產運維進行模擬決策，達到高效、安全、人機協同、智慧決策的目標。

光伏智能發電站操作系統部署時，以企業級大數據中心為核心，根據智能設備層、智能控制層、智能監督層、智能決策層、發電站實際情況進行部署和優化調整。

智能設備層主要部署先進的監測設備，并對生產過程各個環節進行精細化測量和監督控制，結合智能機器人完成高強度重復性操作和高風險的操作。

智能控制層。綜合考慮發電站安全、經濟、節能環保等控制要求，重點完善環保優化控制算法與操作系統。對于部分設施可通過智能化監控操作系統部署，實現無人化操作、發電機組的自動化啟停。

智能監督層主要負責監督生產流程和設備設施，加強預測報警，完善安全準入操作系統的維修保養工作，改善現場設施健康技術參數等。

4 結語

光伏發電站智能化運維管理利用智能化技術，對發電站生產過程中各要素進行自動化監督控制，如機械設備、人、環境等，實現生產運營管理的最優化目標。本文利用數字孿生的方式將生產運營的各要素，以虛擬建模、全息投影的方式映射到生產運營信息化大數據中心，并按照決策、監督、控制和設備四個層次進行了智能化系統的部署，覆蓋光伏發電站全生產運營過程，實現對發電站的全面感知、協同優化和預警報警、科學決策等目標。這些目標的實現，有利于推動光伏發電站運維管理水平的提高，實現節能環保、可持續發展的整體目標。