数据治理在分布式光伏管理中的运用研究

阙文静 张强

摘  要：分布式光伏发电是一种降低能源损耗、节约前期成本的重要供电形式，能够良好提升系统的稳定性以及安全性。在经济社会不断发展的背景下，若能够将数据治理与系统管理进行融合，可以进一步增强发电质量和效率。鉴于此情况，本文将围绕数据治理在分布式光伏管理中的应用进行研究，以此为我国相关行业的长足发展提供借鉴。

关键词：数据治理;分布式光伏发电;数据质量

引言：随着分布式光伏发电的不断进步，人们对于数据连接以及日常管理质量标准也逐渐提升。然而现阶段在实际工作中依旧存在工作人员数据收集较差，管理能力较低等情况，这对于发电厂的可持续发展而言十分不利。由此可见，对数据治理在分布式光伏管理中的运用进行分析，对于社会进步以及经济发展而言尤为重要。

一、数据管理在发电厂中的运用情况以及检验分析

1.运用情况

分布式光伏发电是在使用者周围建设的一种供电形式，在结构上主要是由组件方阵、逆变器以及汇流箱组成。与传统的供电方式不同，光伏发电在运行的过程中不必进行蓄电工作便可以完成输电。现阶段，分布式光伏发电系统已经成为了就近供电的一种重要形式，能够更好地适用于区域情况，进而利用分散规划的优势，降低资源的使用，减少输电成本，使供电变得更加节能环保。目前，我国在发电方面追求智能供电，希望能够利用相关技术使数据管理与分布式光伏发电进行融合，以此确保发电厂发展方向以及决策的科学性与合理性，可以在运行中更好的针对异常情况进行辨别并针对性地优化与完善。近几年来，我国分布式发电数量高速增长，甚至在政策的提倡下增长了5倍，这也在一定程度上促进了人们对分布式管理的关注[1]。

在分布式补贴状况受限的影响下，很多分布式电源会出现临时施工的状况，这也在一定程度上降低了光伏发电工程的质量，无法满足行业发展要求。此外，随着社会的发展，发电厂的投资形式也更多，经常会存在项目变更等情况，很多工作人员无法在同一岗位进行长时间的工作，以至于光伏发电厂的运维水平直线下降，这对于长远发展来讲十分不利。而运维能力较差，则会降低技术的使用水平，无法充分发挥自动化管理的作用，进而在基础数据收集、输送、管理等方面存在严重的不足，无法为大数据分析工作提供支撑，导致光伏发电厂的价值评估不具备科学性以及真实性。鉴于此情况，分布式发电工作人员若想更好的进行发展，便需要加大对数据管理的分析，及时的纠正错误数据，确保数据的可靠性。

2.数据治理以及有效性检验

本文将以某分布式光伏发电厂作为研究对象，并结合实际需要对该厂的功率、发电情况、逆变器等情况进行详细的分析，在综合调查数据之后得出以下结论：第一，该发电厂的完整率低下，甚至无法达到80%。其中最为常见的异常状况便是数据的缺失和不足，占据所有影响完整率因素的12%。第二，数据真实性不达标占2%，由此可见该厂需要对数据进行科学的管理，并及时的完善数据不足。

数据治理在分布式光伏发电中的应用主要是进行多形式的检验工作。第一，合理性检验，是指对数据进行检查，确保数据能够在既定的范围内，不会出现过低或过高的异常状况;第二，恒定值检验。这种检验在工作之前需要确定目标值，并保证标准值周围的数据一致，其中除第一个点之外的全部数据都属于恒定值;第三，缺失性检验。在连续数据中，缺少部分数据则可以判定存在数据缺失风险;第四，状态检验。是对功率以及运行状态的一种检验。通常情况下，在进行检验之前，工作人员需要进行以下情况的检查。例如数据需要保证不存在缺失、死数等情况，且运行状态满足预期标准，只有在所有标准都符合的情况下才能够进行状态检验工作。

在进行数据治理时，需针对缺失或死数情况进行优化与完善，若在连续数据中有缺失则可以用上一个数据进行补充，若有超过4个以上的数据缺失，便需调取相同时间段的数据进行补充。此外，如发现数据缺乏真实性，或与实际情况不符，则应结合实际需要采取相应措施，例如超出范围数据可以用限值取缔。

二、数据质量控制系统设计

对于分布式光伏发电厂来讲，若想提升运维质量，降低数据错误以及缺失的可能，便需要利用系统的应用进行规范。为此，管理人员需要研发数据质量控制系统，进而对数据治理进行针对性的监督与控制。在系统的使用过程中，能够第一时间预警异常数据，并对数据缺失以及死数进行优化与完善，从而提升数据治理的质量和效率。此外，数据质量控制系统的研发还能够为后续的运维工作以及科学决策提供数据支持，进而提升价值评估的科学性。

随着系统的不断优化与完善，已经能够更好地满足分布式光伏发电厂的实际需要，在功能上主要涵盖以下几点：第一，数据质量辨识与控制。可以精准的对数据缺失、死數，超出科学范围等情况进行辨别，并触发异常预警。第二，结合对死数以及缺失情况的优化完善准则，更正数据，并综合数据情况进行分析。第三，在全部数据分析结束之后，工作人员需要录入数据的具体状况，并形成系统质量检测表，为后续的管理工作提供资料借鉴。第四，进行质量分析。根据检测表智能分析数据异常情况的原因，并结合多种情况进行设备、通信、运维、指挥等原因的归纳，进而为后续的设备优化以及运维质量提升提供帮助。

三、数据治理未来展望

分布式光伏发电对于我国供电质量的提升非常重要，不仅能够降低能源的消耗，还可在运营的过程中降低对环境的不利影响。因此，相关人员应该加大对数据治理的关注，并建立健全现有管理体系，并在运维工作之前进行数据检查，进而提升数据真实性。此外，加大对质量管理系统的研发力度，进而形成行业规范，为数据质量检验提供标准。在未来，为了进一步满足行业发展的需要，提升电力系统的运行水平，还应该从全行业的角度进行规则优化，使分布式光伏发电站能够稳健、安全地开展工作，从而促进全行业的高效发展[2]。

结语

综上所述，光伏发电的管理质量对于用户的用电稳定十分重要，因此在日常工作中需要加大对数据管理的重视。在具体工作中运维人员应该建设质量控制系统，进而增强对数据情况的辨识能力，为我国相关行业的发展奠定坚实的基础。

参考文献：

[1]蒋燕萍.分布式光伏项目管理中的EPC模式应用分析[J].自动化应用，2021（08）：107-109.

[2]于皓伟.基于EPC模式在分布式光伏项目管理中的应用分析[J].地产，2019（22）：101-102.