光伏發電系統遠程監測平臺設計及其穩定性應用的實踐探索
——以“源網荷”一體智能光伏實驗室電網項目為例

張富建

（廣州市機電技師學院，廣東廣州 510435）

光伏發電系統是一種以太陽能為主要能源的發電系統，其因具有清潔、環保、可再生等優勢而被廣泛應用。加快發展光伏發電等可再生能源是我國構建清潔低碳、安全高效能源體系的重大舉措。據國際能源署（IEA）發布的《可再生能源2020》，到2025 年，太陽能光伏發電將占新能源新增裝機容量的60%［1］。在穩步推進“雙碳”目標實現的背景下，我國光伏產業正通過技術創新塑造高質量發展新優勢，而光伏電站的遠程監測運維是保證電站長期穩定運行和發電效益最大化的重要一環。傳統的光伏發電系統現場監測方法需要頻繁前往現場進行人工巡檢和數據采集，需投入大量的人力、物力和時間，尤其是需要對每個發電站進行實時監控和管理，以及對分布式光伏發電系統的數據進行采集、傳輸、存儲和分析，現場作業的工作量巨大、數據分析難度高。同時，傳統的光伏發電系統無法及時、準確地發現電站故障信息，需要運維人員從本地監控平臺上讀取、申報，人力成本高、故障響應慢，嚴重影響光伏發電系統發電收益。此外，一些光伏發電站建設地點偏遠、運維人員經驗不足、運維操作不規范，容易引發安全事故。為實現智能化管理和保障運行穩定，需要設計高質量的遠程監測平臺對光伏發電系統進行監測，這對于保障光伏發電系統的正常運行和提高系統性能具有重要實踐價值和現實意義。

1 光伏發電系統遠程監測的研究現狀與發展方向

近年來，許多學者對光伏發電系統的遠程監測與穩定性進行了廣泛的研究。如朱志勇等［2］提出了基于物聯網的太陽能發電遠程監測系統的設計方案；葉廣等［3］構建了數字化監控監測系統，用于監測發電企業高風險作業；張波［4］、董文敏［5］、羅樂［6］、佘慶軍等［7］學者分別對光伏發電系統的監測技術、參數監測與性能評估系統進行了研究，并提出了相應的設計方案和方法；郭大亮［8］和齊仁龍等［9］則分別針對光伏發電系統的大數據存儲和工業以太網監測系統進行了優化與設計。現階段，光伏發電系統遠程監測平臺設計和應用的相關研究主要集中在以下兩個方面：一是在系統的設計層面上，如何充分有效接入新興的科技力量，物聯網、云存儲、云技術成為系統設計的關鍵技術突破點；另一方面，是關于遠程監測系統應用的最大難點，即系統運行的穩定性問題。

隨著科技的進步，數字化和智能化的趨勢正在越來越明顯地影響著光伏電站的運維檢修技術，推動光伏電站運維檢修走向更高效、智能和環保的方向。包括：通過安裝各類傳感器和設備實時收集光伏電站的運行數據，并將這些數據上傳到云端進行存儲和分析，幫助運維人員了解電站的運行狀態、及時發現并處理問題；通過機器學習和深度學習技術，根據歷史數據和當前數據，智能預測與診斷故障，以便及時采取措施進行處理；通過物聯網技術實現電站的遠程監控和控制；通過大數據和人工智能技術，根據電站的運行數據和環境數據，自動優化電站的運行策略以提高發電效率；等。

2021 年，廣州市機電技師學院以學校綜合樓樓頂1 200 m2光伏發電場景為基礎，改造接入教學區、綜合樓交流負荷，構建集“源網荷”一體的智能光伏實驗室電網項目（以下簡稱“電網項目”）。該電網項目關鍵的研究目標為，在其實施遠程監控功能的各個模塊設計中有效融入物聯網、云計算等相關技術，同時也在實踐中對監測系統穩定運行相關問題進行研究。

2 電網項目遠程監測平臺技術分析與模塊設計

2.1 遠程監測平臺技術需求分析與探索

電網項目采用光伏建筑一體化（BIPV）的方式建設分布式光伏電站，屋頂面積約1 200 m2，采用高效單晶組件（450 W/片），另外還有拆裝教學實驗用200 m2，采用高效單晶組件（360 W/片），建設規模（裝機容量）為231.75 kWp。

結合現階段的技術發展趨勢，電網項目研究團隊（以下簡稱“研究團隊”）在構建遠程監測系統的過程中著重對物聯網技術、云計算技術和數據分析技術進行探索和運用，圍繞每個核心技術的應用來設計和構建相應的功能模塊。電網項目的光伏發電系統遠程監測平臺（以下簡稱“遠程監測平臺”）技術需求如圖1 所示。

圖1 光伏發電系統遠程監測平臺的技術需求

2.2 遠程監測平臺模塊設計

研究團隊結合學校的實際教學需求，以瀏覽器加服務器（browser/server，B/S）的B/S 架構作為遠程監測平臺的主體，同時配備服務器-客戶機（client/server,C/S）結構模式，兼顧了瀏覽器/服務器架構兼容性好、易擴展、維護方便、共享性強的特點，在數據傳輸模塊、數據處理模塊以及可視化呈現模塊的設計和實踐上進行了較為深入的研究和探索。遠程監測平臺模塊的具體設計如圖2 所示。

2.2.1 數據信息傳遞模塊與數據存儲模塊設計

光伏發電系統數據信息的采集、傳輸、規整、存儲與交互是遠程監測平臺中國數據監測平臺的關鍵點。優異的數據信息傳遞模塊是光伏發電系統獲取實時、可靠、穩定數據的基礎［10］，是遠程監測平臺實現全面監測和維護的關鍵，可以保證光伏發電系統數據監測的實時性、準確性和可靠性。數據傳遞模塊負責采集、規整和傳輸光伏發電系統的各項數據，包括光伏組件實時電壓電流、環境溫度濕度、光照度、逆變器轉換效率、電表累計上網電量等。信息采集模塊通過遠程通信和云端架構實現信息的快速傳輸，支持多種通信協議，如傳輸控制協議（TCP）/網際協議（IP）協議、Web 服務和文件傳輸協議（FTP）等，將光伏發電系統生態網中光伏發電、環境系統、配電系統的實時運行信息進行采集并上傳至云端，完成場景的數字化、信息化，保證數據的實時性和準確性。在信息傳輸模塊中采用高效的數據壓縮技術可以大大提高傳輸效率。信息存儲模塊負責將光伏發電系統的數據存儲在云服務器，實現數據的集中管理和存儲，方便數據的訪問和管理。該模塊支持多種數據庫管理系統，如MySQL、MongoDB 和Oracle 等，可以滿足不同用戶對數據存儲的需求，并且支持多種數據類型的ms 級快速存取與熱存取，例如監控視頻、現場圖像、文本文件等，滿足了信息多元化、多樣化、多維化的數據存儲需求。

此外，遠程監測平臺還有數據實時交互功能，允許用戶根據需要隨時訪問需要的數據。其中，信息實時交互模塊負責從存儲的數據中查詢用戶需要的數據，并將其從遠程服務器傳輸到用戶終端。該模塊提供了多種數據提取方式，如Web 服務、FTP、郵件和短信等，用戶可以根據需求選擇不同的提取方式。

2.2.2 數據分析處理模塊的設計

數據分析處理模塊包括實時監測、數據分析、故障診斷和報警提醒等功能。通過數據分析結果提供能源管理決策支持，如能源消耗預測、能源使用優化、能源效率評估等，實現對遠程監測平臺系統性能的評估和優化，并給出實時的評估結果和優化建議。在數據處理的功能模塊設計中，可采用數據挖掘的方法對光伏發電系統運行的歷史數據進行統計分析，并通過建立光伏發電系統未來運行預測模型，對系統目前的運行情況提出合理的調整建議。同時，該模塊還能對光伏發電系統的能耗進行分析，并基于此預測出系統的負荷大小，為系統的管理提供參考。此外，數據處理功能模塊在收集和分析資料數據的同時，能夠在系統運行過程中及時發現故障，遠程監測平臺則根據設備實時監測數據進行故障排查與診斷、報警提醒和維護。數據處理功能模塊常用的數據分析方法如表1 所示。

表1 光伏發電系統常用數據分析方法

2.2.3 可視化數據界面和遠程控制功能模塊的設計

數據可視化呈現和遠程控制功能是遠程監測平臺的核心功能之一，設計的目的是讓用戶能夠通過直觀、易懂的界面實時了解光伏發電系統的各項運行數據，并能夠通過遠程系統的運行進行調整和操作［11］。在設計時，需要選擇合適的用戶界面（UI）控件，如圖表、文本框等，以展示光伏發電系統所采集到的數據。在實現可視化界面的過程中，需要考慮用戶使用體驗，讓他們易于理解，因此界面布局需合理、美觀且易于操作；同時，還應該考慮界面的跨平臺兼容性，以保證在不同的設備上都能夠正常顯示。如圖3、圖4 所示。遠程監測平臺通過對光伏發電系統進行實時、準確的監測和管理，具有提高光伏發電系統穩定性和可靠性、優化運行效率、降低運維成本、實現智能化管理等重要作用。

圖3 光伏發電系統遠程監測平臺可視化管理界面示例

圖4 電網項目光伏發電功率監測可視化界面示例

3 遠程監測平臺穩定性應用實踐

在遠程監測平臺的安裝調試及運營管理過程中，電網項目管理團隊針對項目光伏發電系統進行了有效的故障管理。主要常見故障及其管理工作要點總結如下：

一是關于通信故障管理。通信故障是光伏發電系統遠程監測平臺中最為常見的故障之一，主要類型如表2 所示。其影響主要有以下幾方面：首先，可能導致實時數據的丟失或延遲，從而影響實時監控和管理光伏發電系統的運行狀態；其次，可能導致光伏發電系統的數據無法及時傳輸到遠程監測平臺，如果遠程監測平臺無法及時處理這些數據，可能會對后續的數據分析和決策產生不利的影響。此外，通信故障還可能導致無法對系統進行在線升級和調試，使得問題無法被及時解決和修復。為解決通信故障，首先應加強對通信設備的維護和管理，及時更新和維修硬件設備以保證其穩定性和可靠性；其次，應選擇適當的通信協議和技術，以確保數據的可靠傳輸和實時處理。此外，要加強光伏發電系統網絡的安全管理，防止系統被黑客攻擊和病毒感染等。

表2 光伏發電系統遠程監測平臺通信故障的主要類型

二是關于數據異常的管理。光伏發電遠程監測系統中硬件設備由自身或者環境影響導致運行異常，同時傳感器、逆變器和檢測設備等的靈敏度、精準度降低會產生功率不符、數據缺失不連貫、數值超范圍等異常數據，包含數據值異常和數據傳輸異常兩種情況。數據值異常是通過將監測值與預期值進行比較來界定的，常見的有發電量異常、溫度異常、電流、電壓異常等。以發電量數據異常為例，光伏發電系統的發電量通常是根據天氣狀況、光照強度和設備運行狀態等因素預測的，如果實際的發電量與預期值相差較大，例如，系統預測某天的發電量為800 kW·h，但實際發電量只有600 kW·h，這就是數據異常的一種表現。另一方面，數據傳輸異常也是數據異常的一種表現。光伏發電遠程監測系統需要將采集到的數據傳輸到中央監控中心進行分析和處理。如果在數據傳輸過程中，連接監控主機和數據采集系統的通信出現錯誤或偶爾中斷，就可能導致數據異常。例如，系統監測到某個光伏電池組件的數據在傳輸過程中丟失了一部分或全部數據，就可以判斷為數據傳輸異常。光伏發電系統數據異常的主要影響因素如表3 所示。針對異常數據問題，可采取多種措施加以解決。首先，可以定期檢查系統中的設備和相關傳感器是否正常工作，并且及時清潔光伏電池等設備；其次，在系統運行的過程中，可以通過周期性的人工手動校準監測數據以保證數據的準確性和及時性；最后，使用高質量的自動化設備自動監測和更新數據，確保數據的及時性和準確性。采取適當的措施可以減少數據異常對光伏發電系統性能的影響，提高遠程監測平臺功能的可靠性和運行穩定性。

表3 光伏發電系統遠程監測平臺數據異常故障的主要影響因素

三是關于系統故障的管理。系統故障指系統硬件或軟件部分的異常或錯誤導致系統無法正常工作或性能下降，包括硬件和軟件問題，具體如表4 所示。系統故障對發電系統性能的影響主要有以下幾個方面：首先，會導致發電系統停機或發電效率降低，從而影響發電能力和經濟效益；其次，會延誤故障處理時間，包括人力排查故障并進行維修的時間，則會進一步造成經濟上的損失；最后，會影響數據收集和分析，導致遠程監測平臺無法獲取到正確的數據，無法準確評估系統運行情況和進行及時調整［12］。為解決系統故障問題，可以加強遠程監測平臺設備檢修、維護工作，以保持其良好的正常運行狀態，同時對系統進行定期升級或更新，保證軟件版本的兼容性和穩定性；此外，還可以加強電網電壓穩定性的管理，減少電網波動對系統的影響。

表4 光伏發電系統遠程監測平臺系統故障的主要類型

4 實踐應用價值

廣州市機電技師學院“源網荷”一體智能光伏實驗室電站于2022 年9 月份與南方電網并網發電，發電自用、余額上網，經過近1 年時間的運營，通過應用上述設計構建的遠程監測平臺，實現了光伏發電系統有效的現場和遠程監測管理。并網發電以來發電量監測主要情況分別如圖5、圖6 所示。

圖5 電網項目實施以來遠程監測平臺對光伏分布系統發電量的月度監測情況

圖6 電網項目2023 年1～7 月光伏分布系統發電量

我國目前仍執行國家能源局2013 年發布的《分布式光伏發電項目管理暫行辦法》，要求電網企業采用先進技術優化電網運行管理，為分布式光伏發電運行提供系統支撐，保障電力用戶安全用電。光伏發電系統遠程監測平臺的應用，首先，可實現自動化運行管理光伏發電系統，同時可以提升電站的發電效率和穩定性，對光伏發電產業發展具有巨大的推動作用，促進光伏產業向自動化、數字化、智能化發展，提高光伏發電的規模化、產業化和可持續化的發展水平，這與劉軍等［13］的研究相呼應，政府通過加強政策支持、推動數據標準化、注重安全和隱私保護以及支持技術研發和創新，可以更好地促進分布式光伏發電產業健康發展。此外，在國家發展建設泛在電力物聯網、能源互聯網的大背景下，光伏電站等新能源發電工程的運行效率提升也是實現產能升級、最終建成能源互聯網的重要舉措。

其次，實現對發電系統的全面遠程監測和管理，提高操作效率，從而實現提高能效的目的。可以及時發現和處理系統故障和異常，減少因故障造成的停機時間，提高系統的可用性和穩定性；通過監測系統的操作數據和表現指標，可以及時評估系統性能并優化系統運行策略，提高系統能源輸出效率，降低能源損失并節約能源成本。此外，通過遠程監控和管理光伏發電系統，還可以精準控制光伏發電的輸出功率和電量，進一步提高能效，推動能源可持續發展。

第三，推動清潔能源應用，促進環境保護。一方面，傳統的光伏發電系統需要人工巡檢和維護，耗費人力和時間成本。而遠程監測系統可以實現對發電系統的遠程監控和遠程維護，減少人為巡檢和維護的需求，降低對環境的人為干擾。另一方面，光伏發電獲取的是清潔能源，其科學合理的應用可以有效促進人類社會減少對傳統化石能源的依賴。遠程監測平臺能提高光伏發電系統的運行效率，為實現清潔能源的廣泛應用提供重要支持，促進光伏發電的進一步普及，從而推動全球能源結構轉型，推動能源結構可持續發展，從而推動世界環境保護工作的開展。

最后，為智慧城市的智能應用和管理提供支持。隨著我國城市化進程的加快和城市人口的持續增長，城市能源需求和環境壓力不斷加大，遠程監測平臺可以通過信息化手段實現城市光伏發電系統的智能監控和管理，提高城市能源利用效率和環保水平。另一方面，光伏發電系統是可再生能源開發的一個重要環節，通過遠程監測平臺的建設和應用，可以實現光伏發電系統與其他能源系統之間的有機結合和互動，推動能源互聯網和智能電網的發展與應用。

5 結論

光伏發電系統設備的成本較高，其設備性能、系統狀態直接影響用戶的用電體驗以及企業經濟效益和社會綜合效益等方面。本研究基于廣州市機電技師學院“源網荷”一體的智能光伏實驗室電網項目的遠程監測系統的設計與實踐，探索具有較高可行性和實用價值的遠程監測平臺設計思路及其應用穩定性控制措施。首先，在遠程監測平臺設計中融合多項技術應用方法，通過云計算大數據技術、物聯網技術等技術，有效將信息數據采集、傳輸、存儲和提取等功能模塊，以及數據分析處理功能模塊、數據可視化模塊融入設計應用中，成功實現了對光伏發電系統的全運行過程管理；其次，對實施遠程監測的穩定性運行中遇到的主要故障問題及其相應的管理應對手段進行了總結。以上研究工作和成果一期可為分布式光伏發電系統相關研究和管理實踐提供參考。

在未來的工作中，應進一步提高光伏發電系統遠程監測平臺的智能化水平，優化監測數據分析算法，并實現自主智能決策功能，以滿足復雜環境下的管理需求；同時，在技術開發中，要著重人工智能與大數據技術的結合運用，探索光伏發電系統的預測性維護和故障診斷模式，不斷提高系統的可靠性和安全性。