基于物聯網技術的分布式光伏電站智能運維系統

張淇昶，王 宇

（1.中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司，陜西 西安 710065；2.國能智深控制技術有限公司，北京 102211）

0 引 言

為了促進經濟、生態、社會可持續發展，我國正在加速推進實施新能源戰略。2022年5月發布的《關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案》中明確指出，要加快推進風電光伏基地建設，實現到2030年風電、太陽能發電總裝機容量達到12億千瓦以上的目標，加快構建清潔低碳、安全高效的能源體系[1]。因此，在不斷擴大光伏電站建設規模的同時，也要同步提高電站的智能化運維能力，使其向數字化、智能化和高效化的方向發展，實現高效率、高質量、低成本運行[2-4]。

光伏電站的生命周期一般為25年，其中光伏發電組件回本周期為5～7年，其余18～20年均為運維周期。分析組件的結構可以發現，組件由單個的硅片采用串并聯的形式完成鏈接，旁路二極管在組件發生隱裂等故障時發揮過電流和過熱保護作用，同時保護回路中的其他硅片組件。由于很多自然環境因素會導致光伏組件出現熱斑，包括組件的隱裂、灰塵、鳥糞、灌木遮擋等。當組件因此發生故障時，在傳統的運維后臺，是由匯流箱實時傳輸U/I數據顯示的，電站匯流箱數量是根據電站實際情況而不同的，大多數電站選擇多個組串鏈接一個匯流箱的模式，這給定位具有異常情況的組件增加了難度[5-7]。發生故障會導致串聯的組件都停止工作，延長了回本周期；故障組件周圍的硅片如果長時間不處理會存在安全隱患，一旦發生事故，將造成巨大損失。

國內現在已經建成的地面光伏電站大多都是幾十兆瓦以上的規模，這些大型地面電站覆蓋面積大，組件系統排布密集，日常電池板巡檢工作量很大。雖然有光伏電站監控系統能夠報告各個發電單元的發電狀況，但要實現對兆瓦級的光伏電站的每個電池板，甚至是每個電池片的發電監控、故障定位，單單靠人力完成會耗費巨大的時間和人力成本。此外，很多光伏電站建設在荒漠、高山、近海等特殊地區，周圍環境惡劣，對運維人員來說有潛在的安全隱患。即便是分布式光伏電站的建設規模較小，但它們大多較分散，這使得光伏電站運維巡檢工作量大、難度高。常規的人工巡檢方式需要耗費大量的人工及時間成本，巡檢工作也存在一定的危險性，并且對運維人員專業性要求較高[8-10]。結合分布式光伏電站運維巡檢的技術要求與特點，采用智能化運維技術，能夠較大限度地縮短運維巡檢時間，及時發現光伏電站系統中的故障問題并進行修復，切實提升整體運維管理水平。

本文基于當前應用廣泛的物聯網技術，通過智能光伏電站運維平臺，實現了對光伏電站的遠程實時監控、智能生產管理和運維，助力電站實現高效率、高質量、低成本運行。

1 智能分布式光伏電站運維系統整體架構

分布式光伏電站是指發電功率為數千瓦到幾十兆瓦的小型模塊化、分散式、布置在用戶現場或附近的高效、可靠且與環境兼容的發電系統，具有建設規模相對較小、設備安裝位置相對分散獨立的特點；同時，電站設備又具有一定的復雜性，設備巡檢和組件清洗較困難，現有的電站運維人員數量少并且專業素質仍有待提高。

本文基于物聯網技術的典型架構構建了分布式光伏電站的智能運維系統，如圖1所示。根據光伏電站日常運維巡檢工作需求，分別設計應用層、服務層、信息存儲和網絡通信層、數據采集層。其中，數據采集層負責實時采集電站的日照時間、光照量、氣候等環境信息以及設備狀態信息；信息存儲和網絡通信層負責接收感知層發送的數據并向云平臺傳輸；服務層通過云計算技術對光伏電站相關數據進行整合，為應用層的診斷、決策行為提供科學有效的指導；應用層在已處理的數據基礎上進行更加細致的診斷、管理和控制。

圖1 系統整體架構

2 智能運維系統的軟硬件設計

2.1 硬件設計

系統硬件組成主要包括光伏陣列、STM32主控電路、NB-IoT模塊、光照度和溫濕度傳感器、電流傳感器、云服務器，如圖2所示。主要程序為：

圖2 運維系統的重要硬件

（1）利用傳感器實時監測光伏組件附近的氣候環境等相關信息，主要有光伏組件周圍的溫濕度、水平照度、平均照度等。其中溫濕度傳感器采用的是DHT21型，測量范圍為：0～99.9% RH，-40～80 ℃，測濕精度為±3% RH，測溫精度為±0.5 ℃。這是一款含有已校準數字信號輸出的溫濕度復合傳感器，主要優點為響應超快、性價比高、抗干擾能力強等。電流傳感器采用HIT系列霍爾替代型，該系列電流傳感器具有超低的溫漂和零漂，精度達到了0.05%，是全量程、全溫度范圍內（-40～80 ℃）的最大誤差，能夠實時監測光伏陣列的電流和電壓輸出值。

（2）通過NB-IoT設備將傳感器模塊采集的數據進行匯總編碼后上傳至MQTT云服務器，本項目選擇ESC服務器，擁有Ubuntu操作系統。

（3）系統終端確定相關主題信息后連接網絡接收相應數據，本地的客戶端也能采用數據線連接的方式接收相應數據。

2.2 軟件設計

如圖3所示為運維系統的軟件流程。系統根據傳感器信息采集系統獲得的周圍環境信息以及光伏組件本身的參數，結合極限學習機神經網絡，并通過小波變換分析方法對光伏陣列的發電功率、出力、運行狀態等情況進行預測；采用智能IV診斷技術對組串I-V曲線進行掃描，對比STC工況下的組件I-V曲線，快速識別出組件的衰減狀況，實現同步在線分析，完成每一路組串的智能在線檢測和診斷，實現組件故障、組串電流異常、組串清洗建議、組串衰減分析等智能診斷功能。

圖3 軟件運行流程

3 智能運維系統的主要功能

電站的智能運維平臺的主要功能包含遠程集中監控、智能生產管理、智能運維管理、安全防護管理等，能夠智能高效地實現對光伏電站的數據采集、數據存儲、集中監視、功率預測、運行維護、安全警衛、運營分析及輔助決策、設備健康預警服務、資產管理等，有力提升光伏電站的智能化、集約化、精準化、透明化管理水平。具體運維場景如圖4所示。

圖4 智能光伏電站遠程/移動運維

對智能電站運維平臺的主要功能做如下分析：

（1）可視化監測

系統中設置了可視化集控中心，能夠多角度、全面地反映電站的安全、質量等情況，預見性地給出項目效益、建設等情況；同時，還能夠根據數據分析結果進行多維度預測、分析以及預警，以此支持管理人員進行快速、精準決策。通過攝像頭接入，實現對工程現場進行視頻監控，以便做到統一管理。項目管理層可以直觀清晰地了解到各電站的出力情況、運行狀態、累計運行數據等核心指標信息。通過對電站的設備運行數據、天氣數據、環境數據、電量數據進行實時采集、在線分析，能夠第一時間發現電站運行的異常信息，及時反饋給電站管理和運維人員，保證電站安全穩定地運行。通過智能運維平臺能夠實現對電站的遠程運維管理及技術指導，提高電站的運行管理效率，降低運維成本，提高發電量。

（2）生產運維管理

傳統的人工巡檢和被動運維方式不利于提高光伏電站的運行效率，也不便于及時發現電站故障。智能光伏電站運維平臺運用了遠程運維技術，可在集控中心實現對光伏電站的集中監控和實時分析，進而實現“無人值班，少人值守” 的光伏電站的建設。通過大數據分析系統，為電站故障提供自動分析和修復建議，配合兩票電子化，指導遠端值守人員快速排除故障。當遇到無法直接處理的故障時，遠端值守人員可使用智能手持終端，通過站內高速5G無線通信網絡及公網回傳現場視頻和語音，運維專家遠程指導現場運維人員對光伏電站進行維護和故障排除，并通過手持終端完成資產錄入和問題的快速閉環，做到電站運維有據可查。

（3）設備健康管理

通過系統進行相關數據的實時采集、云存儲和在線智能分析，根據光伏電站的電站規模、氣候環境、地理特點以及系統采集的數據等信息，預測發電量等重要數據，同時還可以對電站自動地進行健康體檢，給出不影響收益的維護建議，如組件清洗、部件更換等，實現預防性維護；通過定期對軟件進行升級并對智能控制單元算法進行在線調整，保證光伏電站系統部件能夠運行在最佳匹配狀態。系統通過分析計算主設備預警的結果進行核心監測指標的評估，進而計算電站的健康度，給出隱患預警、健康度月報、健康度排名、健康曲線、風險位置等相關提醒。

（4）智能運營分析管理

系統實現了對分布式光伏電站的智能運營分析管理，包括對電站運行KPI（等效利用小時數、發電計劃完成率、電站PR值等）、電站運維KPI（告警總數、閉環數量及平均閉環時間等）、運營成本 KPI（大部件更換周期、年度定期維護時間及維護后無故障運行時間等）方面的分析。

（5） I-V曲線掃描及智能診斷系統

系統采用了智能IV診斷技術，基于組串式逆變器，掃描光伏組串的I-V曲線，對不同工況下組件的I-V曲線進行對比；根據對比結果能夠快速地判斷出組件的健康狀況，以此實現了智能在線同步分析以及組串的智能在線檢測和診斷，包括組件故障和電流異常智能診斷、組串清洗建議、組串衰減分析等，能夠做到及時消除故障，進而提升設備運行能力和系統效率。

4 結 語

本文基于物聯網技術搭建智能分布式光伏電站運維系統，實現了通過智能化的集控中心對光伏電站進行遠程實時監控、智能生產管理和智能運維管理。系統根據數據采集端獲得的多種環境信息和光伏陣列的原始參數，結合極限學習機神經網絡，采用智能IV診斷技術實現了光伏陣列的發電功率、出力、運行狀態等情況的預測以及對光伏組串的智能診斷，為電站的安全、穩定、高效運行提供技術保障。