基于物聯網技術的光伏場站智慧運維管理平臺設計與應用

摘要：隨著全球對可再生能源，尤其是太陽能光伏發電需求的增加，傳統光伏電站的運維管理面臨著分布廣泛、數量眾多和運行環境復雜等挑戰。為解決這些問題，文章分析了傳統光伏運維管理業務流程，創新性地融合了物聯網技術和大數據分析技術，設計并構建了智慧運維管理平臺。該平臺能夠實時采集和監控光伏電站的運行數據，實現遠程監控、智能分析和優化控制，從而提高運維效率，降低成本，保障電站的安全穩定運行。文章以蕭山萬鼎戶用光伏電站為實踐案例，展示了智慧運維技術的成功應用。這一實踐不僅提升了光伏電站的運維管理水平，還為類似電站的運維管理提供了借鑒和參考。

關鍵詞：物聯網技術；光伏場站；運維

中圖分類號：TP399 "文獻標志碼：A

0 引言

隨著全球能源結構的不斷調整和可再生能源技術的飛速發展，太陽能光伏發電作為一種清潔、可再生的能源形式，已在全球范圍內得到廣泛應用。然而，光伏場站因其地理分布廣泛、數量龐大且運行環境復雜多變，給傳統的運維管理模式帶來了諸多難題與挑戰［1］。隨著信息技術的發展，業內迫切須要將物聯網技術深度融入光伏場站的運維管理體系，實現電站高效運維控制以顯著降低工程運維控制成本［2］。本文旨在設計并應用基于物聯網技術的光伏場站智慧運維管理平臺。該平臺通過集成先進的信息技術、物聯網技術和大數據分析技術，能夠實現對光伏場站的全面監控、智能化管理和運營優化。本文還分析平臺在電站運維管理業務流程中的應用效果，以期為未來光伏場站的運維管理提供有力支持。

1 傳統光伏運維管理業務流程分析

1.1 傳統運維管理業務流程概述

傳統的光伏電站運維管理業務流程主要包括設備巡檢、故障診斷、維修處理、數據分析與報告等。設備巡檢作為運維工作的基石，通過定期檢查光伏組件、逆變器、變壓器等關鍵設備，確保設備的正常運行。當設備出現故障時，故障診斷環節隨即啟動，通過現場檢查、數據分析等手段確定故障原因。維修處理則是對故障設備進行修復或更換，確保電站的正常發電。數據分析與報告則是對運維數據進行統計和分析，為電站的運維決策提供數據支持。各業務流程如圖 1 所示。

1.2 傳統業務流程中存在的問題

1.2.1 巡檢效率低下

傳統的設備巡檢工作往往需要人工操作。巡檢人員須要逐一檢查每個設備。這一過程不僅效率低下，而且由于人為因素（如主觀判斷和經驗差異）的介入，難以確保巡檢結果的準確性和一致性［3］，從而可能影響設備維護的決策。

1.2.2 故障診斷不準確

傳統的故障診斷手段主要依賴于現場檢查和人工經驗，這在判斷故障原因時顯得力不從心，尤其面對一些復雜的故障，須要耗費大量時間和人力進行排查，嚴重制約了電站的正常運行效率。

1.2.3 維修處理不及時

設備出現故障時，傳統的維修處理方法須要等待維修人員到達現場，處理滯后。維修人員的技術水平和經驗不同，導致維修效果存在差異。

1.2.4 數據分析不深入

傳統的數據分析方法往往只停留在數據的統計和簡單分析上，缺乏對數據的深入挖掘和分析。這導致運維決策缺乏依據，難以做出最優的運維決策［4］。

1.3 物聯網技術在業務流程中的潛在作用

1.3.1 提高巡檢效率

物聯網技術借助在設備上安裝傳感器和監控設備，實現對設備的實時監測和遠程控制。運維人員通過物聯網平臺，可以遠程查看設備的運行狀態和參數信息，及時發現異常。此外，物聯網平臺還可以根據設備的運行數據，自動規劃并執行巡檢任務，顯著提高巡檢效率［5］。

1.3.2 準確診斷故障

物聯網技術匯聚設備的運行數據和故障信息，利用先進的數據分析算法對故障進行準確診斷［6］。通過物聯網平臺，運維人員可以實時查看設備的故障信息和診斷結果，快速定位故障原因，采取相應的維修措施。這不僅可以提高故障診斷的準確率，還可以縮短故障排查時間，降低運維成本。

1.3.3 及時維修處理

物聯網技術在設備上集成安裝定位系統和報警裝置，實現對故障設備的快速定位和報警。當設備出現故障時，物聯網平臺可以自動觸發報警機制，通知運維人員及時進行處理。同時，物聯網平臺還可以根據設備的故障類型和嚴重程度自動派遣維修人員前往現場進行維修處理，確保維修的及時性和有效性。

1.3.4 深入數據分析

物聯網技術收集海量設備運行數據和運維數據，為數據分析提供豐富的數據源。通過物聯網平臺，運維人員可以利用先進的數據分析算法對運維數據進行深入挖掘和分析，發現潛在的問題和趨勢，為運維決策提供科學依據。同時，物聯網平臺還可以將數據分析結果以可視化的形式展示出來，幫助運維人員更好地理解數據和分析結果。

2 平臺設計

2.1 平臺架構設計

平臺架構設計是光伏場站智慧運維管理平臺設計的核心。本文所設計的平臺架構如圖2所示，遵循分層、分布式的設計原則，將系統劃分為數據采集層、數據傳輸層、數據存儲層、數據處理層和應用層5個層次。

2.1.1 數據采集層

數據采集層是平臺架構的底層，負責實時采集光伏電站關鍵設備的運行數據，通過部署在光伏電站現場的傳感器、數據采集儀等設備，實時獲取光伏逆變器輸出功率、溫度、輻照度等關鍵參數。同時，數據采集層還具備數據預處理功能，對采集到的原始數據進行清洗、篩選和標準化處理，確保數據的準確性和可靠性。

2.1.2 數據傳輸層

數據傳輸層負責將數據采集層采集到的數據傳輸至數據存儲層。采用一體化傳輸的方式，確保數據的實時性和穩定性。同時，數據傳輸層還具備數據加密和校驗功能，確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性。

2.1.3 數據存儲層

數據存儲層負責對采集到的數據進行存儲和管理。采用關系型數據庫、非關系型數據庫和緩存數據庫存儲技術，將數據存儲在不同的物理節點上，提高數據的可擴展性和容錯性。同時，數據存儲層還具備數據備份和恢復功能，確保數據的可靠性和安全性。

2.1.4 數據處理層

數據處理層是平臺架構的基石，是光伏系統的核心組成部分，承擔著確保數據安全性、準確性和高效流通的重任。該層通過數據加密與解密技術，有效保護光伏數據的機密性，防止未授權訪問；報文解析功能則確保接收到的數據能夠按照既定格式準確解析，為后續處理奠定基礎。數據脫敏技術的應用，進一步保護了用戶隱私和敏感信息，同時不妨礙數據分析的進行。在數據存儲方面，光伏數據處理層采用高效、可靠的存儲方案，確保海量數據能夠長期保存并快速檢索。通過數據轉發功能，處理后的數據被及時、準確地傳輸至各需求方，實現數據的共享與利用。這些特點共同構成了光伏數據處理層高效、安全、靈活的工作體系。

2.1.5 應用層

應用層是平臺架構的頂層，負責為用戶提供可視化的運維管理界面和相應的管理決策支持。它通過可視化技術將光伏電站的運行數據以圖表、報表等形式展示給用戶，幫助用戶直觀地了解光伏電站的運行情況。同時，應用層還提供故障處理、設備維護、數據分析等功能模塊，支持用戶對光伏電站進行全面的運維管理。

2.2 功能模塊設計

在平臺架構設計的基礎上，本文進一步設計了光伏場站智慧運維管理平臺的功能模塊，主要包括實時監測、故障診斷、維護管理、數據分析等模塊。

2.2.1 實時監測模塊

實時監測模塊負責實時監測光伏電站的運行狀況，通過數據采集層采集到的數據，實時監測光伏逆變器的工作狀態、電池組件的功率輸出等關鍵參數。同時，實時監測模塊還具備環境參數監測功能，如溫度、輻照度等。

2.2.2 故障診斷模塊

故障診斷模塊負責自動診斷光伏電站的故障原因，通過數據處理層對光伏電站的運行數據進行分析和挖掘，發現潛在的故障隱患并預測未來的故障趨勢。當發生故障時，故障診斷模塊能夠自動發出警報并提供相應的故障處理建議。

2.2.3 維護管理模塊

維護管理模塊負責光伏電站的維護管理工作，包括設備巡檢、維修記錄、維護計劃等。通過該模塊，運維人員可以及時安排和執行維護任務，記錄維護過程和結果。同時，維護管理模塊還具備設備庫存管理功能，支持運維人員對設備進行統一的管理和調配。

2.2.4 數據分析模塊

數據分析模塊負責對光伏電站的運行數據進行統計和分析，通過可視化技術，將運行數據以圖表、報表等形式展示給用戶，幫助用戶了解光伏電站的運行情況和性能表現。同時，數據分析模塊還提供運行報告和趨勢分析功能，幫助用戶發現潛在的問題和優化空間。

2.3 技術選型與實現方案

在技術選型方面，本文綜合考慮了技術的成熟度、可靠性、適用性和靈活性等因素。在數據采集層和數據傳輸層，采用物聯網技術和無線通信技術進行數據的采集和傳輸；在數據存儲層和數據處理層，采用大數據技術和云計算技術進行處理和分析；在應用層，采用可視化技術和人工智能技術提供可視化的運維管理界面和相應的管理決策支持。

在實現方案方面，本文采用模塊化設計和分層策略進行系統的開發和實現。將系統劃分為不同的模塊和層次，每個模塊和層次具有明確的功能和職責。本文通過接口隔離和服務自治原則，降低模塊間的耦合度和提高系統的靈活性。同時，采用單一職責原則和高內聚低耦合原則進行模塊設計，提高代碼的可讀性和可維護性。

3 平臺實現及應用

3.1 平臺開發

平臺開發是智慧運維管理平臺實現的關鍵環節。在開發過程中，本文遵循了模塊化設計原則，將平臺劃分為數據采集模塊、數據傳輸模塊、數據存儲模塊、數據處理模塊和應用模塊等多個模塊。每個模塊之間通過標準的接口進行通信，實現了功能的解耦和模塊的復用。

在數據采集模塊，本文采用了多種傳感器和數據采集設備，對光伏電站的實時數據進行采集。同時，為了保證數據的準確性和可靠性，本文對采集到的數據進行了預處理和校驗。在數據傳輸模塊，采用無線通信技術和網絡協議，實現了數據的實時傳輸。數據加密和校驗機制保證數據在傳輸過程中的安全性和完整性。在數據存儲模塊，本文采用分布式存儲技術，將數據存儲在不同的物理節點上，提高了數據的可擴展性和容錯性。同時，本文還建立了數據備份和恢復機制，確保數據的可靠性和安全性。在數據處理模塊，本文采用了大數據技術和人工智能算法，對采集到的數據進行處理和分析。數據挖掘和機器學習技術實現對光伏電站運行狀態的智能監測和故障診斷。在應用模塊，本文開發了可視化界面和交互功能，為用戶提供了直觀、便捷的運維管理體驗。用戶可以通過界面實時查看光伏電站的運行狀態、設備信息、故障報警等信息，進行相應的操作和管理。

3.2 平臺應用部署

平臺部署是智慧運維管理平臺實現的重要環節。在部署過程中，本文根據光伏電站的實際情況和需求，對平臺進行了定制化配置和部署。

為了驗證智慧運維管理平臺的有效性和實用性，本文在蕭山萬鼎戶用光伏電站進行了應用案例分析。該光伏電站裝機容量為3MWp，采用基于物聯網技術的智慧運維管理平臺進行運維管理。

首先，本文在光伏電站現場部署了數據采集設備和傳感器，對光伏電站的實時數據進行采集。同時，本文建立了數據傳輸網絡，實現了數據的實時傳輸和共享。其次，本文在數據中心部署了數據存儲和數據處理設備，對采集到的數據進行存儲和處理，通過分布式存儲技術和大數據處理技術，提高了數據的處理能力和效率。最后，本文在用戶端部署了應用模塊，為用戶提供了可視化的運維管理界面和交互功能。用戶可以通過界面實時查看光伏電站的運行狀態和管理信息，進行相應的操作和管理。本文通過該平臺實現了對光伏電站的實時監測和智能管理。平臺能夠實時采集光伏電站的運行數據，包括逆變器功率、組件溫度、輻照度等關鍵參數，通過可視化界面展示給用戶。同時，平臺還具備故障診斷和預測功能，能夠自動診斷光伏電站的故障原因并預測未來的故障趨勢，為運維人員提供了及時、準確的故障處理建議。

3.3 應用效果評估

為了評估智慧運維管理平臺的應用效果，本文對平臺在光伏電站中的應用情況進行了綜合評估。評估結果表明，該平臺在以下幾個方面取得了顯著成效。

3.3.1 提高了運維效率

通過實時監測和智能管理功能，運維人員可以更加便捷地查看光伏電站的運行狀態和管理信息，進行相應的操作和管理。這大大減少了運維人員的工作量，提高了運維效率。

3.3.2 降低了運維成本

通過智能故障診斷和預測功能，平臺能夠自動診斷光伏電站的故障原因并預測未來的故障趨勢。這為運維人員提供了及時、準確的故障處理建議，避免了因故障處理不及時而導致的損失和浪費。同時，平臺還提供了數據分析和報告功能，幫助運維人員深入了解光伏電站的運行情況和性能表現，為優化運維策略提供了有力支持，進一步降低了運維成本。

3.3.3 提升了管理水平

通過可視化界面和交互功能，平臺為用戶提供了直觀、便捷的運維管理體驗。用戶可以通過界面實時查看光伏電站的運行狀態和管理信息，進行相應的操作和管理。這提升了光伏電站的管理水平和服務質量。

4 結語

本文分析了傳統光伏運維流程，結合物聯網和大數據分析技術，設計了智慧運維管理平臺。該平臺能夠實時采集監控數據，實現遠程監控、智能分析和優化控制，提高運維效率，降低成本，保障電站安全穩定運行。蕭山萬鼎戶用光伏電站的實際應用案例，充分驗證了平臺的卓越效能，不僅提升了運維管理水平，更為同類電站樹立了可借鑒的典范。本研究凸顯了智慧運維管理平臺在光伏電站運維領域的三大核心優勢：提升效率、降低成本與提高管理水平。

參考文獻

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［6］吳瓊，解玉文，郎慶凱，等.光伏組件智能化故障檢測綜述［J］.上海電力大學學報，2023（3）：252-257.

（編輯 王永超）

Design and application of intelligent operation and maintenance management platform for photovoltaic stations based on Internet of Things technology

HUANG" Daqiao1， WANG" Pengfei2， DING" Jiao3

（1.HangZhou Branch of Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Hangzhou 310008， China;

2.Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Hangzhou 310051， China;

3.HuZhou Branch of Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Huzhou 313000， China）

Abstract：" With the increasing global demand for renewable energy， especially solar photovoltaic power generation， traditional photovoltaic power plant operation and maintenance management is facing challenges such as wide distribution， large quantity， and complex operating environment. To address these issues， this article analyzes the traditional business process of photovoltaic operation and maintenance management， and designs a smart operation and maintenance management platform combining IoT technology and big data analysis technology. The platform is capable of real-time collection and monitoring of operational data from photovoltaic power plants， enabling remote monitoring， intelligent analysis， and optimized control， thereby improving operational efficiency， reducing costs， and ensuring the safe and stable operation of the power plant. Finally， this article continues to apply smart operation and maintenance technology to the Wanding household photovoltaic power station in Xiaoshan， which not only improves the operation and maintenance management level of the photovoltaic power station， but also provides reference and guidance for the operation and maintenance management of similar power stations.

Key words： Internet of Things technology; photovoltaic power station; operation and maintenance