基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统研究

吴士宾

（三峡津蓟（天津）新能源发电有限公司， 天津 301900）

0 引言

随着当今能源危机日益凸显，清洁能源的发展和应用越来越重要[1]。其中，太阳能作为一种颇具潜力和前景的清洁能源，日益受到人们的关注。目前，光伏发电的总体转换效率达到了很高的水平，然而，在光伏发电过程中，组件制造公差、环境失配、生命周期组件衰减失配等因素可能影响光伏发电效率[2]。

为了对光伏发电效率进行提升，需要引入大数据和智能化技术[3]。利用大数据技术可以收集大量的数据样本，提取关键参数和特征，从而建立趋势预测模型和功率预测模型，同时通过数据分析和处理，可以发现一些影响光伏发电效率的关键因素，从而制定合理的优化措施。例如，组件制造中的材料和精度控制，可以通过精细化的制造过程优化。环境失配通常是由于阴影、灰尘和鸟粪等外界条件导致的，可以通过增强环境清洁和组件布置、排列优化来减少影响。另外，在组件使用过程中，应采取定期维护和更新，延长组件寿命[4]。

发电效率的提升需要综合考虑这些因素，需要通过智能化手段，对这些因素的影响进行全方位、多角度、数据化的预测和分析[5]。在此基础上，开发出高效、准确的在线监控系统，可以实现对光伏发电设备的全面掌控和实时监测，避免由于人为原因而造成的设备损坏和发电量减少。

1 基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统

太阳能发电由于其便捷、高效和环保的特点已经成为主流的清洁能源形式。为达到更高的发电效率并实现自动化控制，本文设计了一款基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统。其系统架构基于5 层体系结构，具体包括基础设施层、数据存储层、数据层、业务层和访问层与用户层。其系统架构如图1 所示。在该架构的基础上，实现了一系列集成化功能，包括采集监测系统、运维管理系统和分析预测系统，同时还可以让用户随时随地通过电脑、移动设备、电视大屏或其他终端访问。

图1 基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统架构

在基础设施层，光伏发电系统通过逆变器、光照传感器、温度传感器、幅照仪、追日阵列和风速仪等硬件设备实现了光伏能量的转换、监测和控制，并将数据通过采集传输到数据存储层。在数据存储层，系统实现了缓存、持久化和检索功能，通过使用Redis 和MongoDB 等缓存技术来提高数据的读取和写入速度，使用MySQL 和ES 等持久化技术来存储历史数据和加快数据检索速度。在数据层，通过使用消息队列MQ 实现了多进程之间的数据交互，通过数据缓存、事务处理和存储过程提高数据处理效率和数据处理的稳定性。业务层包括采集监测系统、运维管理系统和分析预测系统，能够满足不同用户需求。采集监测系统主要用于实时采集并显示各种数据，包括光照强度、温度、风速和电力变化等。运维管理系统则用于实现对发电系统的商业和技术管理，包括告警、设备维护、维修和更新等。最后，分析预测系统使用历史和实时数据，实现分析、预测和优化功能，以提高系统效果。

该系统架构具有以下优点：首先，数据采集和监测由硬件和软件组合实现，能够高效可靠的采集和分析实时数据；其次，在数据的存储、处理和检索方面，其采用了现代采集技术，通过缓存和持久化技术，缩短了数据读写和检索速度，并且确保了数据的稳定性和一致性；最后，在系统的架构和服务能力方面，其选择了分层体系结构，以便实现高度集成和分离数据库、业务和用户界面。

2 基于数据驱动和基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程

在实际应用中，光伏发电会受到很多因素的影响，例如天气、环境、设备问题等。为了保证光伏发电电力生产的效率，必须及时处理发现的问题。这就需要系统能够快速地识别出光伏发电电力生产异常，提高故障发现和诊断的速度，并最大限度地避免由于人为因素或其他原因而产生的故障漏报和误报问题。因此，本文提供了基于数据驱动和基于知识库两种阻碍光伏发电效率提升故障处理流程。

2.1 基于数据驱动的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程

基于数据驱动的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程是在基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统的基础上，结合大数据分析和专家诊断系统实现的。该流程的目的是通过对数据的分析，以自动化的方式，快速解决光伏发电电力生产中出现的问题，提高系统管理和运行效率。其具体流程如图2 所示。

图2 基于数据驱动的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程

该流程的实现过程包括以下步骤：首先，利用基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统中的硬件设备和软件系统，获取光伏发电生产过程中的各项监测参数，例如光照强度、温度、电压、电流、功率等。其次，利用大数据分析技术对这些数据进行标签识别，将各项参数按照数据异常程度进行分类，进而发现异常数据。一旦发现光伏发电电力生产异常数据，则自动进入专家系统进行光伏发电电力生产故障诊断。

在专家系统中，通过对异常数据进行深入分析和诊断，快速判断出光伏发电电力生产故障原因，进而对其进行失效模式分析和失效机理分析，从而输出设备健康状态和给出解决方案的建议，最终，完善光伏发电电力生产故障诊断记录，并进行优化与改进。

该流程的实现具有以下优点：首先，基于大数据分析和专家系统，能够高效快速地处理故障数据，提高了故障诊断和处理的准确性和及时性；其次，它能够自动化地识别光伏发电电力生产中存在的问题和故障，避免了人为漏报和误报的问题；最后，由于系统自动化诊断，节省了人力资源，降低了故障处理的成本。

在实际应用中，基于数据驱动的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程已经成为智能化光伏发电的重要手段。它使得我们不仅可以采集运行数据和进行故障检测，还可以通过自动化的方式完成诊断和处理操作，提高了光伏发电电力生产的效率，降低了管理成本。

2.2 基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程

基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程是另外一种基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统的技术方案，其主要是通过建立知识库来提升光伏发电过程中的故障诊断和处理效率。在电力生产安全现场工作实际中，该技术方案可以实现快速、准确的诊断和处理故障，为电力生产的安全和可靠性提供保障。其具体流程如图3 所示。

图3 基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程

该流程的实现过程包括以下步骤：首先，获取光伏发电电力生产过程中的各项检测数据。随后进行数据预处理及特征提取，筛选出有效的特征数据。这些特征数据进入光伏发电电力生产故障预测诊断模型中，可以得到光伏发电电力生产故障的监测结果。这些结果即可进入光伏发电电力生产故障诊断知识库，从而确定光伏发电电力生产故障原因。一旦光伏发电电力生产故障监测结果超出知识库范畴，还可以对数据库进行更新。

在实际应用中，该流程的优点在于，其不仅可以识别和处理故障，还具有自我学习和自适应的能力，随着数据库的不断更新和完善，对未知故障也能够迅速进行诊断，保障电力生产的安全和可靠性。

在电力生产安全现场工作实际中，光伏发电电力生产中出现的问题或故障很多都是由人为或自然原因引起的，因此需要及时进行故障诊断和处理。该流程通过对监测数据的分析、处理和诊断，可以快速发现并分析问题，以便及时采取有效的处理措施，最大限度地减少故障对电力生产带来的负面影响。

此外，在实际应用中，对于一些规律性故障，可以逐步建立专业的知识库，将经验和知识结晶化，形成一种能够自我学习、自我完善的故障诊断和处理系统。这样一来，不仅可以有效处理故障，还可以不断提高诊断的精准度和效率，保障电力生产的安全和稳定。

综上所述，基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程是一种创新的技术方案，可以有效解决光伏发电电力生产过程中出现的问题和故障，并且具有一定的自我学习能力，不断优化和完善。在电力生产安全现场工作实际中，应用该技术方案可以提高电力生产的安全性和可靠性，促进电力工业的发展。

2.3 两种流程的优劣对比

基于数据驱动和基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程都是针对光伏发电效率提升的技术方案，都能帮助提高光伏发电电力生产过程中的故障处理效率，但二者的实现原理不同，各有优劣。

基于数据驱动的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程主要依赖于机器学习和深度学习算法，通过对大量数据的分析、建模和预测来识别故障并进行处理。在该流程中，数据经过预处理和特征提取后，进入机器学习模型进行训练和评估，从而可以得到精准的预测结果。与基于知识库的流程相比，基于数据驱动的流程不需要人为构建和维护知识库，因此具有一定的自动化和智能化程度，可以处理一些未知的故障和异常情况。而且，该流程对于大量复杂数据的处理效率较高，可以实现实时处理。

然而，基于数据驱动的流程也有一些缺点。首先，数据的质量和准确性对预测结果会有很大影响，因此需要大量的有效数据进行支持，而且需要长时间的训练和评估。其次，由于数据的复杂性和变化性，算法的优化和性能评估也是一个很困难的问题。此外，基于数据驱动的流程的预测结果不具有可解释性，不利于分析和发现根本原因。

基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程则主要依赖于专家知识和经验，在处理故障时，需要事先构建一个大量光伏发电生产的知识库。在该流程中，数据经过特征提取后，进入知识库中进行预测和分析。与基于数据驱动的流程相比，基于知识库的流程可以利用专家知识处理一些复杂问题，并且具有可解释性，可以对系统故障进行更加深入的剖析，更好地发现和解决问题。

然而，基于知识库的流程也存在一些局限性。首先，人为构建和维护知识库需要较高的人力和物力投入，且其知识库也需要不断的迭代和更新。其次，该流程难以处理一些未知的故障和异常情况，需要人类专业知识来进行解决。此外，基于知识库的流程也可能出现知识重复或知识矛盾的问题，需要不断加以整合和完善。

综上所述，基于数据驱动和基于知识库的阻碍光伏发电效率提升故障处理流程各有优劣。在实际应用中，应根据具体情况选择不同的流程，或者将两种流程结合起来进行应用，以提高光伏电力生产的安全性和可靠性。

3 结语

随着环保意识的增强和清洁能源的发展，光伏发电系统已成为目前最受关注的新能源之一。作为一种清洁的能源形式，光伏发电系统具有免费、可再生、无污染等优点，因此具有非常广阔的发展前景。基于此，本文搭建了一款基于光伏发电效率提升的智能化在线监控系统，并详细论述了其系统架构，该系统有5层架构，分别为基础设施、数据存储、数据层、业务层和访问与用户层，其可以准确、及时、全面地对光伏发电效果进行检测和监测。随后，本文考虑到光伏发电的效率受到许多因素影响，影响其能量输出和经济效益。因此，本文提供了基于数据驱动和基于知识库等两种阻碍光伏发电效率提升故障处理流程。结果表明，两种故障处理流程都有其优缺点，可根据不同的应用范围来做特定的选择，两者也可进行适当结合，通过累积的历史数据信息与专业领域知识进行相融合，以提升系统在诊断和故障处理方面的准确率和速度。例如，可以通过数据驱动的方式来生成各种维度的故障诊断特征，再基于知识库对这些特征进行分析，得出相应的故障处理方案。此外，也可以通过深度学习等技术手段，将基于数据驱动和基于知识库的故障处理流程进行有机结合，实现更加智能化和高效率的光伏发电效率提升故障处理方案。在实际应用中，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的方法，并不断优化和完善，以提高处理效率和准确性，实现更加可靠和智能化的光伏发电效率提升在线监控系统。