基于無線組網的分布式光伏監控系統設計及應用

李子蕭，彭 寧，王向陽，黃文淵

(1.中機國際工程設計研究院有限責任公司,湖南 長沙 410021;2.中建五局土木工程有限公司,湖南 長沙 410021;3.中國電力科學研究院有限公司,北京 100192)

0 引言

2020年12月12日，國家主席習近平在氣候雄心峰會上發表題為《繼往開來，開啟全球應對氣候變化新征程》的重要講話，提出：到2030年，我國風電、太陽能裝機容量將達到12億千瓦以上[1]。未來一段時期內，光伏發展將繼續保持較高的增速，預計年均新增裝機容量將在50 GW以上。與此同時，隨著電力市場改革的深入推進，光伏平價上網已經成為一種趨勢。根據國家發展改革委、國家能源局發布的《關于積極推進風電、光伏發電無補貼平價上網有關工作的通知》(發改能源〔2019〕19號)，2020年的光伏發電平價上網項目裝機規模為3 305.06萬千瓦。因此，如何在新形勢下提高發電效益、降低運維成本，已成為各光伏電站亟待解決的問題。

分布式光伏以其占地面積小、利于終端電壓、“就近消納、余電上網”、建設周期短等優勢，已超過集中式光伏，成為太陽能發電領域的主要建設對象。分布式光伏發電在我國起步相對較晚，發展卻極為迅速。2017年，分布式光伏同比增速達187.0%。

隨著能源互聯網技術及商業模式的進一步發展，有關分布式光伏的相關研究成為能源學科研究的熱點。文獻[1]根據溫度、濕度、日照時數、電流等光伏電站傳感器的工作特性，設計了一套涵蓋數據采集、處理、存儲全過程的光伏監控系統。文獻[2]介紹了神經網絡、支持向量機等不同故障監測和診斷方法在光伏設備監視和故障檢測中的應用。文獻[3]以歷史數據、實時數據、專家知識為基礎建立光伏智能運維知識庫，在線監控時通過模糊推理算法實現知識庫的調用。文獻[4]對比分析了分布式和集中式光伏運維的差異。文獻[5]提出了分布式扶貧光伏智能運維服務系統設計方案，并從系統組成、功能規劃、通信架構、運行狀態監測終端研制等方面進行了闡述。綜上所述，針對分布式光伏通信方式單一、設備選型多樣、地形交通差異大等問題，現有文獻較少考慮分布式光伏電站的長期可靠運行、負載用電需求、系統配置經濟合理等因素，相關研究也沒有涉及通用、高效的監控策略，與工程應用之間存在一定差距。基于此背景，本文從系統架構、功能架構、數據架構、安全架構等方面出發，結合廣東湛江市遂溪縣光伏農業綜合利用項目，設計了一套基于無線組網的分布式光伏監控系統，提出了分布式光伏監控策略，為分布式光伏電站的監控提供參考。

1 系統設計

分布式光伏監控系統框架如圖1所示。

圖1 分布式光伏監控系統框架圖Fig.1 Framework diagram of distributed photovoltaic monitoring system

鑒于可調度式光伏發電系統投資成本較高、系統結構復雜、運維成本較高，當前國內外分布式光伏電站大多采用集成度高、檢修便捷的不可調度式光伏發電系統。即：系統不配置儲能環節；光伏陣列產生的直流電能經逆變器轉化為與主網同頻同相的交流電能；一旦主網斷電，系統自動停止供電。

不可調度式光伏發電監控系統包括電站層、通信層、主站層3部分。

1.1 電站層

電站層主要包括光伏陣列、逆變器、匯流箱、箱式變電站、環境監測儀和監控攝像機等就地設備。

逆變器主要由逆變、控制、保護3個部分組成[6-7]。其中：逆變部分主要將光伏陣列發出的直流電轉化為與主網同頻同相的交流電；控制部分通過比例積分微分(proportional integral differential,PID)模塊調整轉換電壓、頻率、相位、諧波含量等輸出參數；保護部分提供系統在各種異常狀態下的安全保護動作。同時，為保證在環境變化時發電效率最高，逆變器中須采用最大功率點追蹤(maximum power point tracking,MPPT)[8]技術。常見算法有定電圧跟蹤法、功率回授控制法、擾動觀察法、電導增量法和間歇掃描法等。

1.2 通信層

通信層包括采集設施、終端、無線組網3部分，采用的是無線組網的光伏環網通信。其主要職責是上報業務情況、反饋故障狀態和傳遞測控信息等。

采集設施中，數據采集器為光伏發電監控系統的就地連接樞紐，實現對光伏發電系統中各設備的接口匯聚、協議轉換、數據采集、數據存儲、集中監控和集中維護等功能。

終端包括數據終端和手持終端等接入終端，通過網口與信息采集層設備相連。其中，客戶端設備(customer premise equipment,CPE)通過電力線載波(power line carrier,PLC)方式與數據采集器相連。相較于RS-485通信方式，PLC方式具有施工簡單、傳輸速率高、可維護性好等優點。

無線組網包括天線寬帶基站、核心網和路由系統等設備，提供大容量的無線傳輸通道，以及接入終端的管理，通過IP與電力業務主站進行連接。

1.3 主站層

主站層包括基礎設施、服務層、應用層、終端層及相應的安全和維護體系，基于服務調用和消息通信實現了業務服務間的松耦合，具有高可用性、易擴展等技術優勢。

基礎設施包括服務器、存儲設備和網絡設備等。

服務層依托服務總線，提供權限、流程、文件、數據、圖形、模型和報表等基礎服務。其中：權限服務提供組織、人員、角色、資源的統一管理功能；流程服務提供平臺對外提供工作流的管理功能；文件服務提供文件類型數據的統一存儲功能；數據服務提供基于關系數據庫的數據管理與服務、基于實時數據的管理與服務、基于多維數據的管理與服務和基于文件數據的管理與服務；圖形服務提供圖形瀏覽和圖形編輯兩大功能。

應用層基于基礎設施和平臺服務構建應用功能，主要包括設備監測、數據分析、值班監控、故障診斷、工單管理和運行管理。

終端層支持瀏覽器、C/S客戶端及大屏幕等多終端接入訪問。

2 監控策略

目前，分布式光伏監控技術緊隨能源互聯網的發展腳步，能夠滿足電站監控需求。若要進一步提高發電效益、降低運維成本，則需建立一套科學、高效的分布式光伏電站監控策略。本文以時間維度為基礎，從發電空間管控、發電過程管控、運維執行管控和事后評價4個方面出發，建立如圖2所示的分布式光伏電站監控策略。

圖2 分布式光伏電站監控策略圖Fig.2 Monitoring strategy diagram of distributed photovoltaic power station

該監控策略涵蓋資源信息統計、發電能力預測、電站運行監控和運營特性分析等功能，可實現事前的潛在空間及風險分析、事中的發電運維過程管控和事后的成本效益分析。

2.1 資源信息統計

發電資源統計的對象包括光伏組件投運數、并網逆變器投運數、安裝傾角、系統效率和氣象數據等。

用電資源統計的對象包括負荷側用戶電壓等級、用戶性質、最大用電負荷、用電量和負荷特征等。

檢修資源統計的對象包括檢修項目、備件、供貨周期、檢修人員和設備廠商信息等。

2.2 發電能力預測

預測發電能力是指計算電站最大發電能力，減去檢修中組件及故障預測組件，即得到電站可發電能力預測值。

數據處理流程包括數據收集、數據預處理(數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算)、數據分析和數據展現。

智能算法包括深度學習(圖像識別)、神經網絡、模糊控制、遺傳算法、支持向量機、案例推理和專家PID等。

預測模型包括最大發電能力預測模型和組件故障診斷預測模型。其中，最大發電能力預測模型輸入外界環境數據和氣候數據，輸出短期、中期電站功率；組件故障診斷預測模型定期掃描光伏組串太陽能電池板輸出電流與輸出電壓關系曲線(即IV曲線)，同步分析逆變器管理系統，對輸出異常的組串進行故障監測，以確定設備狀態。

2.3 電站運行監控

值班管理主要包括電站值班監控、值班記錄、操作票管理、值班計劃管理、值班考核、異常工單管理和系統操作日志管理等工作。

檢修管理包括檢修規程維護、工作票流轉、安全知識答題、安全培訓記錄、檢修報告、檢修計劃和安規考核等工作。

風險管控指根據電站運行狀態數據得到風險控制矩陣，并將風險控制矩陣作為輸入開展具體的風險管理工作。該階段輸出風險控制報告，實現光伏電站生產過程的風險管理。光伏電站風險管控策略如圖3所示。

圖3 光伏電站風險管控策略Fig.3 Risk management and control strategy of photovoltaic power station

2.4 運營特性分析

運行效率包括光伏陣列效率(溫度、低輻照損失、直流壓降、組件一致性等失配損失、組件衰減、灰塵遮擋、陰影云層遮擋)、并網系統損耗、子陣升壓系統效率(高壓交流線損、子陣升壓變損耗)和低壓系統效率(直流線損、低壓交流線損、系統自耗電、MPPT追蹤效率、組串及直流配電故障損失、逆變器及輔助設備故障損失、逆變器效率)等[9-11]。

運營效益包括經濟效率、低碳效益、社會效益和政策效益等。

3 系統應用

遂溪縣光伏農業綜合利用項目占地約836.36畝，采用連跨式農業大棚形式，裝機容量為4.147 2 MW。項目所在地屬于我國第二類太陽能資源區域，全年日照小時數平均在1 443 h左右，平均年太陽輻射量約為5 194.8 MJ/m2，峰值日照時數為3.95 h/d。項目選用270 Wp多晶硅組件，計算傾角為17°。每個串路有24塊組件，共153 600塊組件，組件陣列間距為1 100 mm，布置800臺50 kW組串式逆變器。

據統計，2019年系統，全年總發電量為4.810 7 kWh，高于設計的第二年年發電量4.751 07 kWh，年發電能力提升約1.2%。同時，全年運維總和為1 800 人/天，平均故障消除時間為2.6 h，全年缺陷數為921項，非計劃停運檢修0次。

由以上數據可知，本文所設計的基于無線組網的分布式光伏監控系統一方面通過全面感知監測和設備健康管理，降低了因建設質量及設備選型、運行環境惡劣等原因造成的設備高故障率；另一方面，借助無線組網技術和科學運維管控手段，有效解決了運維人員技術知識欠缺、運維成本較高的問題。

4 結論

本文在綜合考慮分布式光伏運維管理需求的基礎上，設計了基于無線組網的分布式光伏監控系統，從而全面支撐分布式光伏電站的一體化運維需求。在此基礎上，進一步提出了分布式光伏電站監控策略，實現了分布式光伏電站監控的時間和空間的融合。該系統已應用于遂溪縣光伏農業綜合利用項目，得到了較好的效果。由此表明，該系統具備提高發電效益、降低運維成本的優勢，為各地分布式光伏電站運維監控提供了技術支持，為光伏農業綜合利用項目的推廣提供了借鑒。