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光伏電站運維的第三隻眼:大數據分析

添加時間:2020-04-14 14:16:38   浏览次数: 次    【 】   打印   關閉窗口

        为什么要做大数据分析

       和所有的產品一樣,在使用多年以後,總會出現這樣或那樣的問題。光伏電站在長達25年以上的壽命週期中,光伏組件的發電效率、匯流箱、電纜、逆變器等電器元件的可靠性會逐步降低,特別是惡劣的西部環境,光伏電站的發電量也隨之逐年遞減。

        除去自然老化的因素之外,还有光伏组件、匯流箱、逆變器、變壓器的質量問題、施工建設的安裝問題,組件表面的灰塵、組串的串並聯損失、光伏直流及交流線纜的損失等多種因素,同時光伏電站在運行中還存在各種缺陷、故障。

       光伏電站的容量一般較大,光組件數量在幾萬到幾十萬之多,如果光伏電站的某個支路發生了故障,靠傳統的人爲方法在線下一個個的支路去排查、去診斷是不太現實的,非常耗費時間和精力。

        因此,光伏電站必須要有科學合理可行的運維管理方法和手段,才能快速的找到問題,並且及時進行處理,保證電站在正常衰減外的平穩運行。

       解決上述問題,需要做到有的放矢地進行運維工作,提高運維效率,就需要通過相應手段快速準確地發現異常、定位異常。

       這個手段就是大數據分析,將大數據分析應用到運維是所有運維工作中一個重要的組成部分,通過對光伏設備的運行狀態監控數據的統計分析,並且判斷問題所在位置,結合現場檢查發現問題原因,進而找到處理辦法。

 

        做大数据分析的一般方法

        光伏電站一般就地安裝一套監控系統,用來監控站內箱變、逆變器、匯流箱、各個支路的運行情況。對於運維企業,爲了管理分佈在全國各地的光伏電站,一般需要安裝遠程管理平臺,集監控系統和生產運行分析系統爲一體,總部人員不需要親自到電站,就可以遠程對電站實時的發電數據進行監控,並可以通過各個電站的生產運行指標的分析比較來初步判斷電站的運行管理情況。

       由於光伏電站積累的原始數據冗餘繁多,且單純的原始數據沒有分析的意義。因此,原始數據收集以後需要經過篩選和處理,初步統計出需要的數據。例如某中型光伏電站的逆變器記錄的原始數據有一萬多項,但最重要最具有實際意義的是功率、時間、發電量、組串電流和組串電壓等;環境監測儀數據主要需要的是水平面輻射數據、光伏斜面輻射數據、環境溫度數據、風速風向等。

       從原始數據中篩選初步統計出需要的數據後,下一步就是對數據進行處理和計算,成爲具備可比性的數據。

如測得的水平面太陽輻照度、水平面散射輻照度、法向直接輻照度,經過處理和計算得到光伏組件陣列面實際接收的輻照度和輻射量,對於山地光伏電站,由於組件的朝向傾角不一致,就可以計算得到不同傾角或朝向的陣列的輻射水平,發電能力的比較就可以消除傾角或朝向的差異。

       通過實測光伏陣列輸出功率、發電量數據,計算得到光伏方陣的實際系統效率、歸一化系統效率,將各個方陣的的發電量歸一化處理爲標準等價發電時數等等。

 

       在得到了上述的數據後,就可以用於分析電站的實際發電能力情況。

       通過歸一化處理後的發電時數,可以橫向比較電站各個方陣的運行情況;通過系統效率可以縱向比較方陣的發電能力是否達到設計要求。

       在找到發電能力落後的方陣後,就可以進一步仔細分析該方陣的原始數據,並且運維人員可以有重點的關注和檢查方陣的各個設備和環節,從而找到其發電量能力落後的原因並消除。

        部分光伏电站存在的问题

1)大部分光伏電站的輻射儀器是採用國產的設備,由於價格便宜,精度較差,造成輻射儀器的數據與實際偏差較大,不能用於準確的計算電站的系統效率。山地光伏電站由於角度和朝向比較多,輻照儀一般固定於某一個角度安裝,所採集的輻射數據用來計算系統效率,可能不能準確的反映電站的真實系統效率。最好是通過水平面-請寫明的輻射轉換算法去計算不同角度和朝向的輻射量,計算出理論發電量,實際發電量與理論發電量之比就是真實的系統效率。

2)部分集中式光伏電站由於採用了傳統的非智能匯流箱,因此組串的數據無法進行監控,從後臺只能看到逆變器級的數據,因此某個支路發生了故障,後臺是很難分析出來的。因此傳統的匯流箱需要通過相應的技改,增加通訊模塊,這樣後臺的數據才能監控到每一串。

3)另外部分光伏電站雖然有了智能匯流箱,但是通訊模塊一直不穩定,或者數據採集的精度級別不夠,造成後臺顯示的電流和實際用鉗形表測試的電流差異較大。這樣也是不利於後臺通過數據分析來診斷組串的運行好壞。

        部分运维管理系统的通病

        由于光伏電站會產生大量的運行數據,上述數據收集、分類統計、處理計算和分析過程,必須要採用計算機軟件進行或輔助處理。現在市場有很多供應商提出了所謂的“智能光伏解决方案”,其“智能”程度主要是做到將原始數據收集存儲。少部分有一些統計分析的場景,例如清洗、低效,但是難以達到運維真正需要的程度。有的“智能光伏”解決方案考慮到了一些對原始數據的處理計算,但是還是比較粗獷,如某電站之前使用的某廠商的智能光伏監控平臺,不符合電站跟蹤式光伏和聚光光伏的實際情況,所謂的“智能”数据不具备参考价值。

        由于“智能光伏解决方案”供應商光伏發電知識和實際電站運營經驗的欠缺,不清楚電站用戶的真正需求,而大多數光伏電站用戶也不重視科學運營,提不出自己清晰的需要,造成了做出來的運營平臺產品並不是很接地氣,還需要不斷摸索和完善。


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