分布式光伏電站智能運營平臺的設計與實現

張 羽

（上海寶鋼節能環保技術有限公司，上海 201999）

2020年9月，我國向國際社會鄭重宣布中國“碳達峰、碳中和”愿景。新能源作為“雙碳”的重要組成，再次成為社會的焦點。“金太陽示范工程”在全社會播下了開發和利用新能源的種子。2018年，“531”政策的頒布將新能源發電正式推入無補貼“平價上網”的時代，加快了新能源市場化發展進程。“雙碳”政策的頒布把新能源正式推向了發電行業的前臺，逐漸成為未來電力供給的主力軍。國家能源局官方數據顯示[1]，2021年我國光伏新增裝機容量為54.88 GW，其中分布式光伏為29.28 GW、光伏電站為25.60 GW。

分布式光伏相對集中式光伏（又稱光伏電站）有幾個明顯特征：第一，即發即用，項目裝機容量不大，單個并網點一般不超過6 MW；第二，以工商業建筑或家庭樓房屋頂作為依托，距地面有一定距離，安裝和運維屬于高空作業，有安全風險；第三，分布區域廣，項目之間有明顯的物理邊界，單純依靠人力管理無法及時發現故障和問題[2]。隨著數量越來越多的分布式光伏電站的建成，光伏電站在其生命周期內的生產安全和運營質量成為項目各方（建設方、用電方、運營方）關注的核心問題。本文重點介紹如何利用互聯網、物聯網技術打造一個具有實時監控、故障診斷、性能評估以及安全運行功能的分布式光伏電站智能運營管理平臺。

1 現狀及目標

目前，盡管針對光伏電站監控系統出臺了國家規范和標準，如《光伏發電站監控系統技術要求》[3]，但是對分布式電站的集中運營系統仍缺少統一的標準和規范。國內主流光伏電站建設方大多是根據自身經驗定制，分布式電站的集中運營系統仍處于發展階段。據行業調研，分布式光伏電站運營平臺大致可以分3類。

組態軟件商提供的平臺。基于電力行業監控實施經驗，以成熟的組態軟件為基礎拓展光伏發電的場景應用。平臺有豐富的組態模塊，側重工業組態的展示，支持“拖拽”調用自由組合。客戶需要購買服務器和數據庫等硬件設備，遠程采集數據匯總后統一存儲在本地。

光伏設備商自研的平臺。以國內龍頭逆變器制造商為例，華為、陽光電源以及錦浪科技等都有支撐其核心設備應用的運營平臺，以云服務為基礎，聚焦逆變器的運行狀態兼顧系統其他關鍵電氣設備，適用裝機規模小、數量不多的分布式電站和家庭用戶電站的監控。電站數據存儲在云端，運行數據客戶無法本地存儲。

云計算服務商提供的平臺。以阿里云、華為云為例，是集基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）、平 臺 即 服 務（Platform as a Service，PaaS）、軟件即服務（Software as a Service，SaaS）為一體的云平臺。平臺架構先進基礎服務功能強大，用戶無須軟硬件設備投入。光伏電站業務功能和基于業務的數據分析模塊需用戶和平臺服務提供方共同開發，在約定期限內可以快速查詢運行數據，而不需要通過系統屬地硬件存儲。

2 設計與實現

分布式光伏電站運營平臺不是光伏電站監控系統的功能復制和電站數量累加后的集中展示，而是基于數字化運營的思想，利用互聯網、物聯網和大數據等技術，建立的一個立足現場生產需要同時面向公司統一運營管理的“兩維一體”化系統。平臺以現場的生產安全為出發點，以人為本，重點關注與安全生產相關的設備狀態和運行數據，發現安全問題第一時間報警，做到安全告警零遺漏。建立數據中臺，實現對分散數據的集中管理，精準定位故障設備和異常光伏陣列，減少高空作業和上站排查時間，提高運維人員的現場檢修效率和安全等級。動態監視關鍵設備的性能變化，探索故障預測和事前維護機制，引導生產管理從依靠“經驗”判斷向基于“數據”分析轉變。通過電站發電效率/有效發電小時數、光伏陣列電流/功率、逆變器發電量/發電效率等關鍵運行指標分析，對電站和設備進行健康“體檢”，動態調整人力資源分配和備品備件的供給，優化運維資源的配置方案。在“報警零延遲、上線找坐標、維修看提示、調整靠數據”整體指導思想下，切實提高分布式光伏電站的管理水平和生產業績。

平臺設計遵循以下基本原則。第一，先進性與前瞻性。系統設計要具有前瞻性、先進性、成熟性，符合當前信息化技術發展的方向，緊跟技術發展的潮流。第二，實用性原則。系統的應用模塊設計應從業務出發，貼近用戶，以保障數據處理的安全性和提高操作便利性為原則，以滿足業務需求作為目的。第三，可靠性原則。系統設計從軟件架構上要支持整體的可靠性，當任何單點數據節點發生故障，可以保證數據的完整性和系統運行的穩定性。第四，安全性原則。系統要為不同權限的用戶提供不同的服務，防止超越權限操作現象的發生。系統分級分層授權，數據分級分層管理，保證信息的安全保密。第五，可擴展性原則。系統設計支持通過增加硬件對系統進行擴展，滿足不斷提高的性能要求。在系統軟件結構上采用多層技術框架設計，支持系統的橫向擴展和功能擴展。數據庫和應用服務模塊化設計，可為后續的功能預留接口。

2.1 平臺的整體布局與系統架構

基于大數據架構，采用Java等基于大數據的主流組件進行開發，利用索引數據庫ElasticSearch進行數據庫設計、開發，同時支持全國產中央處理器（Central Processing Unit，CPU）如鯤鵬，也支持X86系列CPU。系統采用瀏覽器/服務器（Browser/Server，B/S）模式。前后端分離的開發模式，后端采用SpringBoot架構，前端采用Vue技術。系統客戶端瀏覽器采用Chrome主流瀏覽器。運營平臺主要由光伏電站現場站控層和運營中心兩部分組成。站控系統以現場運維生產為重點，把組成光伏系統的現場設備數據實時收集到本地，然后通過網絡遠程傳送至運營中心服務器。運營中心服務器對電站的數據進行匯總、清洗、儲存、分析、管理和展示，實現對所屬光伏電站的集中狀態監視和運行管理。平臺支持用戶通過瀏覽器或者手機端App登錄訪問。

運營平臺分為設備層、數據層和應用層[4-5]。系統模塊設計如圖1所示。

設備層支持光伏發電單元中的設備，如逆變器、匯流箱、配電柜、測控裝置、氣象站、視頻監控和輔助系統（如圖像監控、火災報警等設備），通過工業互聯網或通信管理機對不同廠家、不同型號的設備進行統一的數據收集，參照《光伏發電站監控系統技術要求》完成現場站控層的組網，便于項目現場操作人員在電站投產后的運維使用需要。數據層主要功能模塊包括數據采集、數據緩存、數據存儲和數據服務。

數據采集模塊通過網關采集光伏站控層數據，支持現場設備用于過程控制的對象鏈接與嵌入（Object Linking and Embedding for Process Control，OPC）和級聯通信方式，通過無線公網專網（通用分組無線服務技術、碼分多址、4G）將采集的數據傳送給分布式光伏運營平臺。本方案能最大程度匹配電站分布不集中的特點，不受電站地理位置的約束。

圖1 運營平臺系統模塊設計

數據緩存模塊有2個重要功能：一是作為數據入庫緩沖池，可以保證數據傳輸量的穩定，降低平臺服務器的負荷；二是作為數據入內網接口，通過Rest接口設置，為數據進入內網提供通道。現場數據通過數據緩存模塊實現數據的流暢入庫和安全入庫。

數據存儲模塊采用ElasticSearch、Redis以及Kafka這3項技術。ElasticSearch是非關系數據庫，主要用來存儲數據。Redis是一個高性能的key-value數據庫，主要用來存儲和通知實時消息，讀寫速度非常快，采用單線程架構，避免了多線程的資源競爭問題。Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，主要用作數據的收集和分發，消息被持久化到本地磁盤，支持數據備份防止數據丟失。

數據服務模塊主要完成各類數據的匯聚、清洗，并對外提供標準的數據服務，如大數據熱度服務、大數據挖掘服務、大數據共享服務、代理轉發服務及可視化服務。

2.2 應用與服務

應用與服務主要包括以下3個核心模塊。

2.2.1 電站本地監控系統

電站本地監控系統主要包括以下幾個子功能模塊。

電站可視化監視主要呈現單個電站當日的實時功率、輻照強度、總發電量、日發電量、當前功率、當前輻照度以及二氧化碳減排等關鍵信息。運維人員能從系統上快速掌握電站的運營情況。

告警管理。提供告警總覽、異常告警以及越限警示等信息，支持靈活的告警常規設置、顏色設置和聲響提示，支持告警的批量選中、確認和清除操作，使得運維人員有針對性地獲取告警信息。

電站數字化。按照電站竣工圖（或設計圖）完成光伏方陣和系統設備的接入，建立電站組態圖，并定義和描述系統中的關鍵設備，確定電站設備布局。

資產配置數字化。設備資產編碼與物理坐標、設備電氣接線關系唯一對應，為告警快速定位奠定基礎。

設備健康檢查。監控系統周期性或手工發起對逆變器、匯流箱的健康檢查，并可查看健康檢查結果。

智能診斷。主動發現光伏組串、逆變器的故障和不良運行狀態，通過實時掃描及時發現組串、逆變器性能低下問題，降低發電損失。

系統工具。對用戶進行權限定義和分級管理。

2.2.2 運營管理系統

運營管理系統主要包括以下幾個子功能模塊。

運營監視。“一張圖”展示所有電站的基本運行狀況和關鍵信息，包括發電指標匯總、導航菜單及應用功能入口、告警事件以及派單跟蹤。

安全管理。通過視頻監控動態錄播循環展示方式，對現場光伏組件、電氣室以及人員活動進行實時監視，并對違章作業和異常事件進行報警提示。

告警管理。告警管理包括未處理告警、處理中的告警、已處理告警、告警定義以及告警查詢，支持將未處理的告警轉工作票或者轉缺陷的處理。設置有告警推送，即自動配置告警向App推送規則。

值班管理。值班管理包括班組信息管理、交接班管理以及運行記錄（支持手動添加當日值班期間的工作記錄）。

資產管理。資產管理包括設備型號統計、設備信息管理、設備評估統計以及備品備件管理。

統計分析。統計分析包括負荷曲線、低效發電設備統計、低效發電方陣分析、組串離散率分析、班組運維統計以及發電效率分析報告等。

系統管理。系統管理包括日志管理、參數設置、電站信息維護以及文檔管理等。

2.2.3 移動端App

移動端App主要包括運營App和運維App。運營App支持公司管理人員移動終端接入平臺，了解電站的總體運行狀況，包括當日和累計發電量、設備運行狀態提示、節能減排以及故障處理響應度等。運維App為運維人員實時展示單一電站的運行狀態數據，包括實際產出、電站詳情、異常告警與在線診斷以及方陣陣列監視等關鍵信息，便于現場運維人員根據收到的異常告警信息進行準確的故障定位和檢修。

3 結語

通過架構探索建成了一套基于互聯網技術的分布式光伏電站智能運營平臺，并在實際生產管理中發揮了一定價值，但是在以下幾方面仍需要時間檢驗：一是運用大數據技術結合專家經驗的數據挖掘，重點關注關鍵設備的性能劣化趨勢，倡導預測性維護，提供運維效率；二是結合發電量預測的智能清洗方案，重點關注電站的發電能力，如何依靠數據分析制定清洗方案和清洗策略，實現投入產出的價值最大化；三是結合故障預測和性能評估，如何實現人力資源和備品備件的合理調配，實現資源配置最優。