基于物联网技术的分布式光伏电站智能运维系统

张淇昶，王 宇

（1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西 西安 710065；2.国能智深控制技术有限公司，北京 102211）

0 引 言

为了促进经济、生态、社会可持续发展，我国正在加速推进实施新能源战略。2022年5月发布的《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》中明确指出，要加快推进风电光伏基地建设，实现到2030年风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上的目标，加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系[1]。因此，在不断扩大光伏电站建设规模的同时，也要同步提高电站的智能化运维能力，使其向数字化、智能化和高效化的方向发展，实现高效率、高质量、低成本运行[2-4]。

光伏电站的生命周期一般为25年，其中光伏发电组件回本周期为5～7年，其余18～20年均为运维周期。分析组件的结构可以发现，组件由单个的硅片采用串并联的形式完成链接，旁路二极管在组件发生隐裂等故障时发挥过电流和过热保护作用，同时保护回路中的其他硅片组件。由于很多自然环境因素会导致光伏组件出现热斑，包括组件的隐裂、灰尘、鸟粪、灌木遮挡等。当组件因此发生故障时，在传统的运维后台，是由汇流箱实时传输U/I数据显示的，电站汇流箱数量是根据电站实际情况而不同的，大多数电站选择多个组串链接一个汇流箱的模式，这给定位具有异常情况的组件增加了难度[5-7]。发生故障会导致串联的组件都停止工作，延长了回本周期；故障组件周围的硅片如果长时间不处理会存在安全隐患，一旦发生事故，将造成巨大损失。

国内现在已经建成的地面光伏电站大多都是几十兆瓦以上的规模，这些大型地面电站覆盖面积大，组件系统排布密集，日常电池板巡检工作量很大。虽然有光伏电站监控系统能够报告各个发电单元的发电状况，但要实现对兆瓦级的光伏电站的每个电池板，甚至是每个电池片的发电监控、故障定位，单单靠人力完成会耗费巨大的时间和人力成本。此外，很多光伏电站建设在荒漠、高山、近海等特殊地区，周围环境恶劣，对运维人员来说有潜在的安全隐患。即便是分布式光伏电站的建设规模较小，但它们大多较分散，这使得光伏电站运维巡检工作量大、难度高。常规的人工巡检方式需要耗费大量的人工及时间成本，巡检工作也存在一定的危险性，并且对运维人员专业性要求较高[8-10]。结合分布式光伏电站运维巡检的技术要求与特点，采用智能化运维技术，能够较大限度地缩短运维巡检时间，及时发现光伏电站系统中的故障问题并进行修复，切实提升整体运维管理水平。

本文基于当前应用广泛的物联网技术，通过智能光伏电站运维平台，实现了对光伏电站的远程实时监控、智能生产管理和运维，助力电站实现高效率、高质量、低成本运行。

1 智能分布式光伏电站运维系统整体架构

分布式光伏电站是指发电功率为数千瓦到几十兆瓦的小型模块化、分散式、布置在用户现场或附近的高效、可靠且与环境兼容的发电系统，具有建设规模相对较小、设备安装位置相对分散独立的特点；同时，电站设备又具有一定的复杂性，设备巡检和组件清洗较困难，现有的电站运维人员数量少并且专业素质仍有待提高。

本文基于物联网技术的典型架构构建了分布式光伏电站的智能运维系统，如图1所示。根据光伏电站日常运维巡检工作需求，分别设计应用层、服务层、信息存储和网络通信层、数据采集层。其中，数据采集层负责实时采集电站的日照时间、光照量、气候等环境信息以及设备状态信息；信息存储和网络通信层负责接收感知层发送的数据并向云平台传输；服务层通过云计算技术对光伏电站相关数据进行整合，为应用层的诊断、决策行为提供科学有效的指导；应用层在已处理的数据基础上进行更加细致的诊断、管理和控制。

图1 系统整体架构

2 智能运维系统的软硬件设计

2.1 硬件设计

系统硬件组成主要包括光伏阵列、STM32主控电路、NB-IoT模块、光照度和温湿度传感器、电流传感器、云服务器，如图2所示。主要程序为：

图2 运维系统的重要硬件

（1）利用传感器实时监测光伏组件附近的气候环境等相关信息，主要有光伏组件周围的温湿度、水平照度、平均照度等。其中温湿度传感器采用的是DHT21型，测量范围为：0～99.9% RH，-40～80 ℃，测湿精度为±3% RH，测温精度为±0.5 ℃。这是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器，主要优点为响应超快、性价比高、抗干扰能力强等。电流传感器采用HIT系列霍尔替代型，该系列电流传感器具有超低的温漂和零漂，精度达到了0.05%，是全量程、全温度范围内（-40～80 ℃）的最大误差，能够实时监测光伏阵列的电流和电压输出值。

（2）通过NB-IoT设备将传感器模块采集的数据进行汇总编码后上传至MQTT云服务器，本项目选择ESC服务器，拥有Ubuntu操作系统。

（3）系统终端确定相关主题信息后连接网络接收相应数据，本地的客户端也能采用数据线连接的方式接收相应数据。

2.2 软件设计

如图3所示为运维系统的软件流程。系统根据传感器信息采集系统获得的周围环境信息以及光伏组件本身的参数，结合极限学习机神经网络，并通过小波变换分析方法对光伏阵列的发电功率、出力、运行状态等情况进行预测；采用智能IV诊断技术对组串I-V曲线进行扫描，对比STC工况下的组件I-V曲线，快速识别出组件的衰减状况，实现同步在线分析，完成每一路组串的智能在线检测和诊断，实现组件故障、组串电流异常、组串清洗建议、组串衰减分析等智能诊断功能。

图3 软件运行流程

3 智能运维系统的主要功能

电站的智能运维平台的主要功能包含远程集中监控、智能生产管理、智能运维管理、安全防护管理等，能够智能高效地实现对光伏电站的数据采集、数据存储、集中监视、功率预测、运行维护、安全警卫、运营分析及辅助决策、设备健康预警服务、资产管理等，有力提升光伏电站的智能化、集约化、精准化、透明化管理水平。具体运维场景如图4所示。

图4 智能光伏电站远程/移动运维

对智能电站运维平台的主要功能做如下分析：

（1）可视化监测

系统中设置了可视化集控中心，能够多角度、全面地反映电站的安全、质量等情况，预见性地给出项目效益、建设等情况；同时，还能够根据数据分析结果进行多维度预测、分析以及预警，以此支持管理人员进行快速、精准决策。通过摄像头接入，实现对工程现场进行视频监控，以便做到统一管理。项目管理层可以直观清晰地了解到各电站的出力情况、运行状态、累计运行数据等核心指标信息。通过对电站的设备运行数据、天气数据、环境数据、电量数据进行实时采集、在线分析，能够第一时间发现电站运行的异常信息，及时反馈给电站管理和运维人员，保证电站安全稳定地运行。通过智能运维平台能够实现对电站的远程运维管理及技术指导，提高电站的运行管理效率，降低运维成本，提高发电量。

（2）生产运维管理

传统的人工巡检和被动运维方式不利于提高光伏电站的运行效率，也不便于及时发现电站故障。智能光伏电站运维平台运用了远程运维技术，可在集控中心实现对光伏电站的集中监控和实时分析，进而实现“无人值班，少人值守” 的光伏电站的建设。通过大数据分析系统，为电站故障提供自动分析和修复建议，配合两票电子化，指导远端值守人员快速排除故障。当遇到无法直接处理的故障时，远端值守人员可使用智能手持终端，通过站内高速5G无线通信网络及公网回传现场视频和语音，运维专家远程指导现场运维人员对光伏电站进行维护和故障排除，并通过手持终端完成资产录入和问题的快速闭环，做到电站运维有据可查。

（3）设备健康管理

通过系统进行相关数据的实时采集、云存储和在线智能分析，根据光伏电站的电站规模、气候环境、地理特点以及系统采集的数据等信息，预测发电量等重要数据，同时还可以对电站自动地进行健康体检，给出不影响收益的维护建议，如组件清洗、部件更换等，实现预防性维护；通过定期对软件进行升级并对智能控制单元算法进行在线调整，保证光伏电站系统部件能够运行在最佳匹配状态。系统通过分析计算主设备预警的结果进行核心监测指标的评估，进而计算电站的健康度，给出隐患预警、健康度月报、健康度排名、健康曲线、风险位置等相关提醒。

（4）智能运营分析管理

系统实现了对分布式光伏电站的智能运营分析管理，包括对电站运行KPI（等效利用小时数、发电计划完成率、电站PR值等）、电站运维KPI（告警总数、闭环数量及平均闭环时间等）、运营成本 KPI（大部件更换周期、年度定期维护时间及维护后无故障运行时间等）方面的分析。

（5） I-V曲线扫描及智能诊断系统

系统采用了智能IV诊断技术，基于组串式逆变器，扫描光伏组串的I-V曲线，对不同工况下组件的I-V曲线进行对比；根据对比结果能够快速地判断出组件的健康状况，以此实现了智能在线同步分析以及组串的智能在线检测和诊断，包括组件故障和电流异常智能诊断、组串清洗建议、组串衰减分析等，能够做到及时消除故障，进而提升设备运行能力和系统效率。

4 结 语

本文基于物联网技术搭建智能分布式光伏电站运维系统，实现了通过智能化的集控中心对光伏电站进行远程实时监控、智能生产管理和智能运维管理。系统根据数据采集端获得的多种环境信息和光伏阵列的原始参数，结合极限学习机神经网络，采用智能IV诊断技术实现了光伏阵列的发电功率、出力、运行状态等情况的预测以及对光伏组串的智能诊断，为电站的安全、稳定、高效运行提供技术保障。