光伏电站优化运维技术分析

2024-01-12林丽蓉

大众标准化 2023年23期

林丽蓉

（国网（青海）综合能源服务有限公司，青海西宁 810000）

随着全球能源需求的不断增长，可再生能源的应用越来越受到关注。光伏发电作为一种重要的可再生能源，已经在许多国家得到广泛应用，但光伏电站的运维工作愈发复杂，需借助高效精细化的运维管理技术确保电站的正常化运行。光伏电站运行环境相对严酷，尤其是在天气、温度、湿度等因素的影响下，导致光伏电站不可避免出现电池板老化、设备故障等问题，加之光伏电站的信息化程度相对较低，无法实现电站的实时监测。为此需要逐步优化光伏电站运维管理水平，加强对设备的监测维护程度，及时发现、处理光伏电站存在的设备故障问题，大大提高电站的可靠性与稳定性，降低运维成本，为可再生能源的发展作出贡献。

1 光伏电站

现如今为妥善解决能源紧缺的状况，需要积极开展可再生资源的开发利用工作。国内开展能源研究主要是以调整能源结构，强化对绿色能源的应用水平。光伏电站是指采用光伏发电技术的大型电站，利用太阳能将光能转化为电能，借助电网将电力源源不断地输送给用户。光伏电站是可再生能源的一种重要形式，具有环保、可持续、分布式等优势，其主要是由并网发电系统以及独立发电系统构成，利用太阳能实施光伏发电以及光热发电工作。太阳能是一种可以再生的能源，光伏电站的发电过程没有任何损耗，光伏电站具有非常好的可再生性，同时光伏电站运行过程中不会产生有害气体，并不需要消耗燃料，因此具备良好的环保效果。但光伏电站的能源密度相对较低，需要占用大面积的土地或建筑物来安装光伏电池板，加之光伏电站只能在阳光充足的情况下才能发电，一旦遭遇天气不佳的外界环境下，光伏电站的发电量将会受到影响。此外光伏电站的初始投资相对较高，需要建造大面积的光伏电池板，并需要配套相应的电网及逆变器等电力设备。

光伏电站主要构成：光电转换组件、太阳能跟踪设备、蓄电池组、太阳能电池矩阵、控制设备、逆变器设备。

2 光伏电站运维管理现状

光伏电站设备的长期运行不可避免会发生各种故障，如逆变器损坏、电缆老化、组件防反射涂层破损等，若未能及时开展故障维修工作将会影响光伏电站的发电效率和稳定性。同时光伏电站的组件表面可能会积累灰尘、沙尘等污垢，导致光能转换效率下降，加之光伏电站的运行极易受到风暴、台风、暴雨等环境因素的影响，光伏电站装置也极易遭受损坏，需要立刻开展维修工作。此外，光伏电站建设和运维管理需要大量资金投入，由于资金限制部分光伏电站无法有效开展设备采购、维修维护、人员培训等工作，加之由于技术限制光伏电站无法掌握最新的运维管理技术，从而影响运维管理效果。

3 光伏电站优化运维技术应用

3.1 基于智能化技术优化光伏电站运维技术

3.1.1 智能运维无人机技术应用

由于部分光伏电站建立于山区、沙地等偏远地区，在后期运维管理过程中无法积极开展人工巡检工作，所应用的智能运维无人机技术可搭载红外成像相机开展光伏电站的表面灰尘检测及光伏组件红外检测工作，实现对光伏电站运行情况的有效诊断与检测。智能运维无人机主要是由动力模块、支撑模块以及控制模块所构成，其具备机动灵活以及荷载水平低的特点。在智能运维无人机技术应用过程中需要在系统内标注作业区域，设定任务高度、飞行起始点以及路径间隔等数据参数，针对巡检区域可能出现障碍物需要提前进行备注，确保无人机飞行过程中能够有效躲避障碍物。此外智能运维无人机可将拍摄的照片利用图像拼接程序实施离线拼接处理工作，继而生成光伏电站三维全景图像，为管理人员开展的光伏电站运维管控提供信息支撑。

3.1.2 光伏组件自动清洗技术应用

光伏组件是维护光伏电站运转的重要基础，沙尘天气下光伏组件表面会积累大量的沙尘和污垢，组件遮盖物的存在将会影响光伏组件性能，降低光伏电站的发电效率。光伏组件自动清洗技术通过清洗机器人配合清洗水雾喷头等清洗装置，对光伏组件进行自动化的清洗和维护，利用高压水枪对顽固的污垢进行清洗和除去，帮助光伏组件完成自动清洗工作。现阶段可通过光伏组件自身结构调整工作，帮助光伏电站的光伏组件结构完成自动清洗工作。如可通过太阳能电池板的连接区域安装振动器，借助振动器实现对电池板遮盖物的清除工作，全面提升光伏电站的发电效率。同时可进一步优化光伏组件结构材料，通过在组件结构表面敷设一层超亲水性材料作为自清洁性材料。

3.1.3 光伏组件功率预测技术应用

（1）数值天气预报系统模块。光伏组件功率预测系统中的数值天气预报系统模块是指利用气象学、数学、计算机科学等相关知识，通过建立数学模型，对未来数小时或数天内的天气情况进行预测，并将预测结果作为光伏组件功率预测的重要参考，为光伏电站的运营管理提供有效的支持。模块设计应用如表1 所示。

表1 数值天气预报系统模块应用

（2）预测数据库系统模块。光伏组件功率预测系统中的预测数据库系统模块是指利用数据库技术，将历史数据、实时数据和预测数据等信息进行管理和存储，为光伏组件功率预测提供数据支持和查询服务。模块设计应用如表2 所示。

表2 预测数据库系统模块应用

（3）光伏发电功率预测系统模块。光伏组件功率预测系统中的光伏发电功率预测系统模块是指利用各种数学建模和预测算法，对光伏组件发电功率进行预测和估算的模块。模块设计应用如表3 所示。

表3 光伏发电功率预测系统模块应用

3.2 基于物联网技术优化光伏电站运维技术

3.2.1 环境监测技术的应用

我国大多数大型光伏电站主要建立在偏远地区，光伏电站的运维管理人员无法获得完整的环境数据，继而对光伏电站的整体运行情况进行调度，严重影响光伏电站的运行效率。基于物联网技术设计光伏电站环境数据实时监测系统，对于光伏电站运行的湿度、温度等数据信息进行采集，开展相应的远程实时监测活动。

3.2.2 实时监控技术的应用

基于物联网技术来优化光伏电站监控技术可以实现对光伏电站的全面监控和管理，通过传感器网络、云端大数据、远程监控和预警机制等多种技术手段，可大大提高光伏电站的运行效率和管理效果，为光伏电站的可持续发展提供支持。数据实时监控系统的设计应用可对光伏电站的运行情况进行监测以及诊断分析，利用互联网平台将本地控制中心接受与处理过的信号直接发送至远程控制中心，实现数据信息的有效交互，将接收到的数据信息进行分类存储，为光伏电站管理人员的数据分析工作开展提供保障，为光伏电站跨地域运营数据提供平台。如远程监控中心可根据监控数据的变化实时调整光伏组件的角度和方向，有效提高光伏组件的发电效率，同时也可通过远程监控的应用，可实现设备的远程维护、设备故障的快速响应，提高光伏电站的运行效率和管理效果。降等运维难题，可充分利用物联网技术、智能化技术等技术，大大提高光伏电站的运维效率，有效预测光伏电站的设备故障，促进光伏电站的可持续发展，为推动清洁能源发展作出贡献。