光伏电站智能化运维探析

黄伟伟

（青海省绿色发电集团股份有限公司，青海西宁 810000）

1 光伏智能发电站

1.1 光伏智能发电站的研究

在提出建设智能发电站时，还未出现光伏新能源发电项目，随着光伏发电的发展及在智能化发电管理方面的研究，部分发电企业进行了具体的项目实践，逐渐完善了智能发电站内涵和目标。在计算机网络、信息技术等各种先进技术发展的背景下，国家发电企业对智能化发电站进行了深入探究，提出了将信息技术、通信技术、智能检测技术等基础智能发展模式，应用到发电站日常运维管理中，不断提高发电站生产管理的效率，为实现发电站高效、安全、节能环保的目标奠定技术基础。在具体实施上，可构建发电站智能化运维管理体系，该体系由智能设备层、智能控制层、智能生产监管层、智能管理层构成，该智能化管理体系具有自适应能力强、自我恢复能力强、自我学习与自组织能力强的特点。随着先进信息技术的发展进步，不断扩大了发电站生产运行管理范围，提高了发电站自动化、数字化和智能化的水平。

1.2 智能发电站实践

随着发电站智能化方面理论研究的成熟，发电企业在信息化发展中，逐渐开始推进智能化发电站建设，与信息工程企业合作，以发电站的发展需求为中心，进行智能化运维管理系统平台的研究，可有效推进智能化发电站建设。比如，3D可视化故障诊断系统、3D数字档案的建设，可实现对发电站设备的可视化、立体化管理。

通过智能管理中心实时监测发电站各系统及其设备的运行情况，可及时发现运行存在的问题，结合三维模拟技术、在线诊断等技术，提高发电站的安全运行能力，结合生产过程控制系统、监控资讯系统、管理信息系统与决策支持系统，并制定数字发电站计划。

2 数字孪生技术的研究应用

随着智能化进程的不断加快，数字技术在发电站运维管理中得到应用实践，更多新智能技术被应用到新能源发电站的管理中。在航空航天、汽车制造等领域得到广泛应用的数字孪生技术，在电力行业中的应用较少，相关研究欠缺。为了进一步推动智能化发电站的建设发展，在介绍数字孪生技术的基础上，本文针对利用该技术促进光伏发电智能化运维管理提出几点建议。

2.1 数字孪生技术发展现状

数字孪生技术的概念在2003年便已经出现，将其定义为实时同步的映射特性，是物理世界和信息世界交互融合的一种技术手段。

2017年之前，数字孪生技术的研究很少集中在对其概念的探讨上，随着相关研究逐渐增多，开始探讨和验证该技术的应用实践问题，提出了全新的应用框架和方法体系。在该技术不断改进发展的过程中，通过建模、虚拟仿真、与物理信息的融合等手段，分析了该技术与相关产业的关系，并建立了行业虚拟模型和孪生数据融合分析等。该技术通过数字孪生体的建设，可实现对物理实体完整准确的数字描述，对物理实体进行准确模拟、监控和诊断预测。随着人工智能技术的发展及与数字孪生体应用的结合，形成并行建模、预测和执行的应用结构。

2.2 数字孪生技术在光伏智能发电站中的应用

将数字孪生技术应用到发电站智能运维管理中，可有效提高发电站运维管理的智能化水平，可实现节能降耗的目的。利用数字孪生，DCS通过I/O输入模块从物理现场进行信号采集，并在DCS中建立生产流程模型，对采集的信息进行参数控制，再利用I/O输出模块，严格控制生产现场的执行步骤。对于光伏发电站，在信息化技术发展的过程中，现场生产模型是生产过程的控制，包含了较多管理最优的内容，扩大了发电站管理的范围，紧密联系各系统，对生产中设备、环境、人等多方面进行监督控制。结合虚拟监控，可通过对设备的监控报警、诊断预测及虚拟环境下人、机器、环境等的多维分析，实现最优化管控目标。

3 光伏发电站智能运维管理体系结构和系统部署

3.1 光伏发电站智能运维管理核心

光伏发电站智能运维管理体系的核心是智能化，包括利用人工智能等智能化理论和技术方法，处理信息与相关问题，包括模拟、虚拟建模等功能，具有主动性、机动性、自我诊断、自适应和自我调整等能力。智能设备层突破了已有仪器设备与控制装置，可全面采集生产现场的信息数据，并对收集的信息进行诊断，全面感知的能力较强。智能控制层则突破现有DCS系统，可采用多种复杂的计算方式进行数据处理，并对数据处理存在的误差进行自我修正。智能监管层突破了现有安全仪表控制系统，可对设备的运行进行多方面的分析，同时其灵活性较强，具有扩展功能和自我协调的能力。智能决策层具有较高的学习和适应能力，通过与环境的互动不断优化自身系统，并与环境不断适应。

3.2 光伏发电站智能运维管理体系结构

（1）智能设备层。

智能设备层与光伏发电站生产运维的各要素紧密结合，是实现物理世界与虚拟世界高度融合、合作的关键，是数字孪生技术在发电站管理中应用的关键。进行智能设备层构建时，采用先进的测量技术，使发电站所有设备的状态数据、工艺参数、环境等各种数据信息转变为数字信息，并通过自我判断进行处理与传输。在其他控制决策层的指示下，准确分析与传递相关发电站生产和运维管理中的信息，实现最小干预的闭环式控制管理。

（2）智能控制层。

智能控制层可对发电站各环节、各工艺过程进行智能化控制，通过建立相关物理实体行为与规则模型，利用DCS模块的高级算法程序构建自适应控制、诊断预测控制、模糊控制、神经网络控制等具体程序。结合智能设备层采集的信息数据、智能监督层的指示，制定发电站安全运行及满足环境、技术、经济指标要求的日常运维管理指南，在确保发电站生产满足实际要求的基础上，提高发电站运维的安全性，实现经济和环境双重目标。

（3）智能监控层。

智能监督层的作用是对发电站设备资产进行智能化管理，对发电站生产过程与管理数据、信息数据采集和工厂能效基准与评估、运维管理、设备状态管理、设备远程诊断等功能进行监督管理。发电站工厂进行闭环式管理时，可建立设备物理模型与运维规则模型，对设备资产等物理实体的虚拟模型进行监督控制。智能监督层接收的信息主要包括控制层的生产实时数据、设备层的现场实时信息、决策层的执行策略等。

（4）智能决策层。

智能决策层是在生产制造和运维管理操作系统提供的大量数据信息的基础上，开展大数据分析相关的功能的开发设计，可使管理数据信息与生产制造数据信息相融合，为仓储成本分析、智能供应链支持和绩效评估等决策提供辅助性决策参考，提高发电企业精细化管理的水平。智能决策层核心是工业生产信息大数据和运维管理云平台，与监督层结合可对发电站现场所有生产运维要素进行数字化管控，实现数字孪生的目标，将所有的生产制造、运维等管理行为生成数字孪生体。

3.3 智能发电站操作系统部署

基于数字孪生技术的发电站智能化运维管理操作系统的部署，应在云计算、大数据、物联网等技术的基础上生成信息系统和相关设施。在工业生产信息化大数据平台信息系统中，利用现场设备维修与信息系统进行设计开发，建设智能发电站。利用数字孪生构建智能发电站生产运维管理实体模型，该模型对发电站生产运维进行模拟决策，达到高效、安全、人机协同、智慧决策的目标。

光伏智能发电站操作系统部署时，以企业级大数据中心为核心，根据智能设备层、智能控制层、智能监督层、智能决策层、发电站实际情况进行部署和优化调整。

智能设备层主要部署先进的监测设备，并对生产过程各个环节进行精细化测量和监督控制，结合智能机器人完成高强度重复性操作和高风险的操作。

智能控制层。综合考虑发电站安全、经济、节能环保等控制要求，重点完善环保优化控制算法与操作系统。对于部分设施可通过智能化监控操作系统部署，实现无人化操作、发电机组的自动化启停。

智能监督层主要负责监督生产流程和设备设施，加强预测报警，完善安全准入操作系统的维修保养工作，改善现场设施健康技术参数等。

4 结语

光伏发电站智能化运维管理利用智能化技术，对发电站生产过程中各要素进行自动化监督控制，如机械设备、人、环境等，实现生产运营管理的最优化目标。本文利用数字孪生的方式将生产运营的各要素，以虚拟建模、全息投影的方式映射到生产运营信息化大数据中心，并按照决策、监督、控制和设备四个层次进行了智能化系统的部署，覆盖光伏发电站全生产运营过程，实现对发电站的全面感知、协同优化和预警报警、科学决策等目标。这些目标的实现，有利于推动光伏发电站运维管理水平的提高，实现节能环保、可持续发展的整体目标。