一種分布式光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)和方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于光伏電站技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種分布式光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)和方 法，用于分布式的光伏電站的集中管理。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，家用屋頂電站、商業(yè)屋頂電站等分布式光伏電站的裝機(jī)數(shù)量呈爆發(fā)式增 長(zhǎng)，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，至2015年6月底，我國光伏累計(jì)裝機(jī)已達(dá)到3500萬千瓦，目前，大多數(shù) 分布式光伏裝機(jī)規(guī)模較小、一般建在建筑物屋頂、沒有專業(yè)運(yùn)維隊(duì)伍，對(duì)于分布式光伏電站 的運(yùn)維，大多都是業(yè)主根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行簡(jiǎn)單巡視或無人運(yùn)維，然而，業(yè)主一般不具備相關(guān) 專業(yè)知識(shí)，常常不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題，從而大大影響了發(fā)電效率;也有業(yè)主使用一些監(jiān) 控系統(tǒng)作為運(yùn)維使用，但監(jiān)控信息只是簡(jiǎn)單的采集與呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)綜合分析能力差，并且都是 針對(duì)本地監(jiān)視，無法實(shí)現(xiàn)多電站分布式管理，且業(yè)主需要購買許多監(jiān)控硬件設(shè)備，成本較 高。因此，如何對(duì)分布式光伏電站進(jìn)行更有效的運(yùn)維管理和效率提升，是分布式光伏行業(yè)亟 待解決的難點(diǎn)。
[0003] 隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，分布式光伏電站通過互聯(lián)網(wǎng)接入統(tǒng)一的運(yùn)維平臺(tái)成為 了可能，統(tǒng)一的運(yùn)維平臺(tái)可W將位于全球不同位置的電站進(jìn)行管理，基于云計(jì)算平臺(tái)，理論 上可管理的電站數(shù)量是無限的，從而為新電站的擴(kuò)展接入打下了基礎(chǔ)。通過磁盤陣列，支持 數(shù)千TB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從而保證電站全生命周期、全生產(chǎn)環(huán)節(jié)的監(jiān)控和管理。通過可視化監(jiān) 控，可W對(duì)電站、逆變器甚至組件的生產(chǎn)運(yùn)營狀態(tài)進(jìn)行直觀監(jiān)控和瀏覽，大大提高了運(yùn)維效 率。通過集中接入，可W匯總同一地區(qū)或相同環(huán)境中多個(gè)電站的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析 評(píng)估電站的運(yùn)營情況、健康狀態(tài)，快速找出落后電站，給出優(yōu)化建議，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)維、預(yù)防 性運(yùn)維（比如建議組件清洗、檢查保險(xiǎn)等）。通過專業(yè)化的運(yùn)維隊(duì)伍，可在線幫助用戶快速解 決問題。
[0004] 在較長(zhǎng)的運(yùn)營周期內(nèi)，對(duì)于如何通過維護(hù)運(yùn)營來提高光伏電站的發(fā)電效率、降低 運(yùn)維成本，W及如何確保光伏電站的收益最大化，已成為電站業(yè)主們最為關(guān)屯、的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明為解決目前光伏電站缺乏專業(yè)運(yùn)維隊(duì)伍、電站運(yùn)行中故障發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、發(fā) 電效率低、運(yùn)營成本高的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種分布式光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)和方法， 通過建立包括信息采集終端、智能運(yùn)維中屯、和遠(yuǎn)程終端的自動(dòng)巡檢系統(tǒng)，并基于系統(tǒng)配套 的提供智能運(yùn)維方法各步驟及數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)分布式光伏電站的集中、智能化運(yùn)維， 便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，同時(shí)配備了專業(yè)維修工程師便于及時(shí)維修，減少了電站業(yè)主的運(yùn)維成 本，提高了運(yùn)維效率，提高了業(yè)主的發(fā)電效率，為業(yè)主創(chuàng)造了利潤(rùn)。
[0006] 本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，采用的技術(shù)方案1是，提供一種分布式光伏電站智能運(yùn)維 系統(tǒng)，包括用于采集各光伏電站運(yùn)行數(shù)據(jù)的信息采集終端、用于接收并處理電站運(yùn)行數(shù)據(jù) 的運(yùn)維中屯、，運(yùn)維中屯、包括借助互聯(lián)網(wǎng)收集信息采集終端數(shù)據(jù)的采集認(rèn)證服務(wù)器和與采集 認(rèn)證服務(wù)器連接的歷史數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布服務(wù)器、通過網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布服務(wù)器 連接的遠(yuǎn)程終端，關(guān)鍵在于，系統(tǒng)中還包括智能運(yùn)維服務(wù)器，智能運(yùn)維服務(wù)器中存儲(chǔ)各光伏 電站的地理位置信息并設(shè)置診斷單元。
[0007] 本發(fā)明還提供一種分布式光伏電站智能運(yùn)維方法，基于分布式光伏電站智能運(yùn)維 的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵在于，智能運(yùn)維服務(wù)器定時(shí)啟動(dòng)信息采集終端采集光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)， 接收并存儲(chǔ)信息采集終端采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)，診斷單元根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)診斷光伏電站是否 存在故障及判斷故障類型，如果存在故障，將故障數(shù)據(jù)發(fā)送給遠(yuǎn)程終端； 診斷單元的診斷過程包括W下步驟： A、根據(jù)光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)計(jì)算其在測(cè)定時(shí)間的額定發(fā)電數(shù)據(jù)A1，分別計(jì)算所采集 的運(yùn)行數(shù)據(jù)中的發(fā)電數(shù)據(jù)A與額定發(fā)電數(shù)據(jù)A1、周邊數(shù)據(jù)平均值A(chǔ)2、歷史預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)A3的誤差 Q1=(A-A1)/A1、Q2=(A-A2)/A巧PQ3=[ A-(A3-額定損耗）]/(A3-額定損耗），其中Q1、Q2、Q3 大于0時(shí)取值為0，小于加寸取絕對(duì)值，設(shè)定上述Ξ種算法中所允許的誤差最大值分別為Q1'、 Q2 '和Q3 '，若Q1含Q1'或Q2含Q2 '或Q3含Q3 '，則認(rèn)為該電站存在故障，進(jìn)入步驟B，其中，Q1' < 30〇/〇，Q2' < 20〇/〇、Q3' < 15〇/〇;否則結(jié)束； B、根據(jù)模糊推理算法診斷故障類型。
[0008] 所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括逆變器輸出功率、逆變器直流電壓、逆變器直流電流、光伏組件 表面溫度、當(dāng)日上網(wǎng)電量及發(fā)電數(shù)據(jù)。
[0009] W所述采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)中的發(fā)電數(shù)據(jù)A為光伏電站的輸出功率P為例，所計(jì)算的額 定發(fā)電數(shù)據(jù)A1 為額定輸出功率P1，P1= G0X(Tb 巧d)XAreaXK0XKlXK2XK3XK4XK5X (1-K6)化， 上式P1的計(jì)算如下：太陽常數(shù)G=1353W/m2, WT表示當(dāng)前時(shí)間，η為從元旦算起的天數(shù)， 由Τ的年月日得到； (1) 太陽赤締角 S=23.45°sin[360X(284+n)/365]; (2) 地球繞太陽公轉(zhuǎn)時(shí)運(yùn)動(dòng)和轉(zhuǎn)速變化而產(chǎn)生的時(shí)差虹=(9.87311128-7.53(3〇38- 1.5sinB)/60，B=360X(n-81 )/364，單位為小時(shí)； (3) 當(dāng)前的真太陽時(shí)Η = T1 + Eχ-4X(E1-E)/60，T1為當(dāng)前時(shí)間，單位為小時(shí)，根據(jù)T的 小時(shí)得到； (4) 太陽時(shí)角ω =15° X化-12); 巧）當(dāng)日大氣層外的太陽福射G1 = G X[1 + 0.033Xcos(360°X η/365)] (6) 太陽高度角目可表示如下:cos目=cosw XcosSXcos<l)+sinSXsin<l); (7) 當(dāng)前時(shí)刻大氣層外切平面上的瞬時(shí)太陽福射GO = GlXcos9; (8) 太陽直射透明系數(shù)Tb = aO+alXe邱(-ak/ cos白）， 式中，aO = ROX [0.4237-0.00821 X( 6-AL)2]， al=RlX[0.5055 - 0.00595X( 6.5- AL)2]， ak = Rk X[0. 2711- 0. 01858X( 2.5- AL)2]， 氣候類型修正列表如下：
(9) 太陽散射透明系數(shù)Td = 0.2710 - 0.293XTb; (10) 采集時(shí)刻的額定輸出功率P 1=G0 X (Tb +Td) X Area X ΚΟ X ΚΙ X Κ2 X Κ3 X Κ4 X Κ5 X (1-Κ6)τη，當(dāng)Ρ1小于加寸(表示日落），Ρ1取值為0， 上式中，電池組件轉(zhuǎn)換效率1(0，1(1、1(2、1(3、1(4為經(jīng)驗(yàn)值常量，光電電池長(zhǎng)期運(yùn)行性能修 正系數(shù)Κ1= 0.86,灰塵引起的性能修正系數(shù)Κ2= 0.9,光電電池升溫導(dǎo)致功率下降修正系數(shù) Κ3= 0.9，導(dǎo)電損耗修正系數(shù)Κ4= 0.95，Κ5表示額定逆變效率，Κ6表示年逆變效率損耗修正 系數(shù)，Τη表示光伏設(shè)備投運(yùn)時(shí)間，單位為年;Κ0、Κ5、Κ6為電站的固有屬性，為出廠時(shí)自帶數(shù) 據(jù)，存儲(chǔ)于運(yùn)維中屯、。
[0010]進(jìn)一步的，進(jìn)行故障推理時(shí)所述模糊推理算法過程如下： (1) 定義模糊推理的模型：S、R、6、yj、U S =枯誠，Si···，Sn}為故障類型的有窮集合，既是輸入也是輸出； R = {虹此，的一，1^為規(guī)則的有窮集合； 6=164)，i=l，···，n, j=l，···，m，6 {0,1}，為邏輯量，當(dāng)Si是Rj的輸入時(shí)，％;=1;當(dāng)Si不是 Rj的輸入時(shí)，S@=〇; 笨={Υ^ K i=l,η J=1,…,m，錢e {〇, 1}，為邏輯量，當(dāng)Si是Rj的輸出時(shí)，絲=1;當(dāng)Si不 是Rj的輸出時(shí)Jg=〇;
為模擬量，T為迭代次數(shù)，i=l，…，η; 巨L為故障類型Si的初始邏輯狀態(tài)，表示故障類型Si為真的程度，根據(jù)故障類型Si對(duì)應(yīng) 的發(fā)電數(shù)據(jù)誤差量化值F計(jì)算，F(xiàn)= Q1/Q1'或Q2/Q2'或Q3/Q3'，在0~1之間取值； U=(Us，Us，…，，餐:￡[0a]，為模擬量，i=l,擁規(guī)則Ri的可信度； (2) 模糊推理的算法公式： 公式<1〉pet薩=Ml-薩=齊，式中，數(shù)1為元素全為1的m維向量，k為推理步數(shù)，pet滬為 η維向量，其元素值表示故障類型St為假的可信度； 公式<2〉滬=6 iKpet滬)薩，式中，滬為m維向量，表示規(guī)則％的前提為假的可信度； 公式<3:
式中，#為m維向量，表示規(guī)則琴！ 的前提為真的可信度； 公式<4:
，式中，舞表示命題義的下一步狀態(tài)； 公式項(xiàng)說明： 0:取矩陣項(xiàng)最大值，例如:a〇b=c，a,b,C分別是η維向量，貝ljci=max(ai, bi) y:取矩陣計(jì)算最大值，例如:ailb=d，a為(nXm)維向量，b為m維向量,d為η維向量，則di =maxi;k;m(a化Xbk); (3)模糊推理步驟： 步驟1:初始化推理步數(shù)k=0; 步驟2:根據(jù)公式(1)、（2)、（3)、(4)，由f求得穀氣 步驟3:若藝姑早鑛，則令k = k+1，重復(fù)步驟2;若繫泌-變，則結(jié)束，f