CN107589735A - 光伏运维机器人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种光伏运维机器人系统，系统通过现场即时运维模块、电站故障处理模块及灰尘清洗策略提示模块协助日常电站运维的完成。它通过对电站历史数据的分析，运用深度学习等方法建立一套光伏电站数据模型，可以精准报告电站运行状况、发电状况、告警情况，并实现故障原因快速定位及最佳故障处理方法的同步推送；通过语音识别系统可以将运维人员的双手解放出来，配合对应数据的抓取，实现与电站运维人员的即时通讯响应；同时，通过图像识别技术，可以协助运维人员现场操作；配合灰尘清洗算法和现场监控设备，实现灰尘损失量和清洗策略的推送，最终实现光伏电站精细化、规范化管理，确保电站健康运行、减轻运维人员负担、实现价值最大化。
Description
技术领域
本发明涉及一种监控管理技术，特别涉及一种光伏运维机器人系统。
背景技术
近年来，新能源行业的快速发展，截至2016年全年，全国光伏发电累计装机容量7742万千瓦。十三五的《国家能源战略行动计划（2014-2020年）》提出，至2020年，全国光伏装机将达到1亿千瓦左右。在这样的行业环境下，光伏电站的数量和业务规模都在同步快速增长，但是目前光伏电站数量众多、场址分散，监控运维成本高、难度大。目标的电站监控运维系统功能简单，无高效的数据整合分析能力，难以与快速发展的行业需求相匹配。
在光伏电站的运行维护中，存在以下问题点和难点：
1、是否可以建立一个系统，统一管理下属各光伏站点。
2、电站设备众多，数据繁杂，是否可以利用先进的大数据和机器学习技术对海量数据进行整合分析，提炼出模型。
3、低效运行的设备是否可以通过数据分析发现，特别是是否可以在故障发生前发现潜在问题。
4、站长日常工作繁重，是否可以直接告知问题电站，减轻工作量。
5、发生故障后，是否可以不再依赖经验判断故障原因，而是直接告知维修人员问题所在。
6、现场的设备运行状态是否可以在不巡检的状态下被发现。
7、如何最大限度减少组件灰尘损失，实现有效的组件清洗，等等。
发明内容
本发明是针对光伏电站的运行维护存在的问题，提出了一种光伏运维机器人系统，是对光伏电站的智能集中监控管理系统，它通过对电站历史数据的分析，运用深度学习等方法建立一套光伏电站数据模型，可以精准报告电站运行状况、发电状况、告警情况，并实现故障原因快速定位及最佳故障处理方法的同步推送；通过语音识别系统可以将运维人员的双手解放出来，配合对应数据的抓取，实现与电站运维人员的即时通讯响应；同时，通过图像识别技术，可以协助运维人员现场操作；配合灰尘清洗算法和现场监控设备，实现灰尘损失量和清洗策略的推送。
本发明的技术方案为：一种光伏运维机器人系统，包括现场即时运维模块、电站故障处理模块及灰尘清洗策略提示模块；
现场即时运维模块：运维人员或巡检人员通过语音输入问题，机器人后台通过语音识别技术提炼信息，在模块中的线上资料数据库中进行检索，并将与问题匹配最优的答案返回给现场中运维人员或巡检人员，实现现场的即时运维协同；
电站故障处理模块：使用电站历史数据和区域对标数据建立数据库，通过机器学习提炼数据间的关联，形成电站故障模型；在电站实际运行时，通过捕获的实时数据进行分析确定故障原因和对应的解决方案，后台直接根据故障信息建立运维工单，并将排序最靠前的若干解决方案推送至运维人员；运维人员现场完成维修后，在模块中对运维过程进行反馈，反馈数据进入历史数据库，对已有的故障运维模型进行进一步迭代；
灰尘清洗策略提示模块：整合电站历史数据、电站清洗成本和近期气象数据，通过图像识别技术、指标计算及灰尘累计算法估算灰尘清洗的收益和成本，形成光伏电站的清洗算法模型；通过捕获的实时数据主动向运维人员提供组件清洗方案并建立运维清洗工单，协助完成组件清洗工作。
所述现场即时运维模块中线上资料数据库中包括电站设计资料库、备品备件库、运维工单库、重大故障库和业主信息库。
所述灰尘清洗策略提示模块捕获的实时数据为现场图像，通过现场图像得到组件的灰尘覆盖量，同时通过后台灰尘累积率计算法和指标计算法得到组件清洗方案。
所述清洗方案包括具体的清洗时间和具体的清洗方阵。
本发明的有益效果在于：本发明光伏运维机器人系统，实现光伏电站精细化、规范化管理，确保电站健康运行、减轻运维人员负担、实现价值最大化。
附图说明
图1为本发明光伏运维机器人系统现场即时运维模块示意图；
图2为本发明光伏运维机器人系统电站故障处理模块示意图；
图3为本发明光伏运维机器人系统灰尘清洗策略提示模块示意图。
具体实施方式
电站智能光伏运维机器人系统通过下面三个模块从三个方面协助日常电站运维的完成：
一、如图1所示光伏运维机器人系统现场即时运维模块示意图，运维人员或巡检人员在现场遇到任何问题时，使用模块中的语音输入功能提出问题，机器人后台通过语音识别技术提炼信息，在模块中的线上资料数据库中进行检索，并将与问题匹配最优的答案返回给现场中运维人员或巡检人员，实现现场的即时运维协同。线上资料数据库中包括电站设计资料库、备品备件库、运维工单库、重大故障库、业主信息库等。现场人员也可以通过语音输入功能方便地查询到当地气象信息、电站发电量等实时数据信息。
通过与语音识别技术相结合的语音输入系统，使现场人员方便快捷地与云端线上资料数据库建立联系，大幅提升运维效率。
二、如图2所示光伏运维机器人系统电站故障处理模块示意图，此为主动发起电站故障处理服务。
使用电站历史数据和区域对标数据建立数据库，通过机器学习提炼数据间的关联，形成电站故障模型。在电站实际运行时，通过捕获的实时数据进行分析确定故障原因和对应的解决方案，后台直接根据故障信息建立运维工单，并将排序最靠前的若干解决方案推送至运维人员。运维人员现场完成维修后，在模块中对运维过程进行反馈，反馈数据进入历史数据库，可以对已有的故障运维模型进行进一步迭代。
通过对历史数据的发掘，结合机器学习等方法，可以在故障发生时第一时间精准定位原因和运维方案，帮助运维人员处理故障，减轻运维压力。
三、如图3所示光伏运维机器人系统灰尘清洗策略提示模块示意图，此为主动发起灰尘清洗策略服务。
整合电站历史数据、电站清洗成本和近期气象数据，通过图像识别技术、指标计算及灰尘累计算法估算灰尘清洗的收益和成本，形成光伏电站的清洗算法模型，通过捕获的实时数据主动向运维人员提供组件清洗方案并建立运维清洗工单，协助完成组件清洗工作。清洗方案包括具体的清洗时间和具体的清洗方阵。
通过对现场图像的识别，可以得到组件的灰尘覆盖量，结合各项采集数据并通过后台算法（灰尘累积率计算法和指标计算法）得到组件清洗方案，可以使灰尘清洗的收益最大化，降本增效。
光伏运维机器人系统协同运维：
监控运维人员可以通过语音、图像与机器人进行交互，根据用户要求快速获取信息。这一过程不依赖文字输入操作，可以将现场工作人员的双手解放出来；同时，提供一个庞大的专业数据库支持全部的巡检、作业、交付、工单等工作场景，实现整个运维过程的智能化，大幅提高工作效率。
光伏运维机器人系统数据分析：
机器人后台整合电站设计资料、单设备历史运行数据、场站历史运行数据、气象数据、故障数据、历史维修方案、历史清洗方案、备件库、运维人员数据、业主信息等数据和资料，形成一个全面、完备的数据库，并通过多种算法从中提炼有价值的数据和信息，支持整个运维流程的决策和处理。
光伏运维机器人系统故障响应：
在故障发生后，机器人会主动将故障原因和处理方案主动推送至运维人员并直接建立工单，减少当前运维过程中反复沟通查看确认的环境，缩短反馈循环，使整个故障处理流程更加快捷。
光伏运维机器人系统管理成本：
通过更加智能化的运维方式，可以缩短运维环节、降低管理成本；同时，通过精准的清洗策略和维修方案，可以将资金花在回报率最高的环节，降本增效。
Claims (4)
1.一种光伏运维机器人系统，其特征在于，包括现场即时运维模块、电站故障处理模块及灰尘清洗策略提示模块；
现场即时运维模块：运维人员或巡检人员通过语音输入问题，机器人后台通过语音识别技术提炼信息，在模块中的线上资料数据库中进行检索，并将与问题匹配最优的答案返回给现场中运维人员或巡检人员，实现现场的即时运维协同；
电站故障处理模块：使用电站历史数据和区域对标数据建立数据库，通过机器学习提炼数据间的关联，形成电站故障模型；在电站实际运行时，通过捕获的实时数据进行分析确定故障原因和对应的解决方案，后台直接根据故障信息建立运维工单，并将排序最靠前的若干解决方案推送至运维人员；运维人员现场完成维修后，在模块中对运维过程进行反馈，反馈数据进入历史数据库，对已有的故障运维模型进行进一步迭代；
灰尘清洗策略提示模块：整合电站历史数据、电站清洗成本和近期气象数据，通过图像识别技术、指标计算及灰尘累计算法估算灰尘清洗的收益和成本，形成光伏电站的清洗算法模型；通过捕获的实时数据主动向运维人员提供组件清洗方案并建立运维清洗工单，协助完成组件清洗工作。
2.根据权利要求1所述光伏运维机器人系统，其特征在于，所述现场即时运维模块中线上资料数据库中包括电站设计资料库、备品备件库、运维工单库、重大故障库和业主信息库。
3.根据权利要求1所述光伏运维机器人系统，其特征在于，所述灰尘清洗策略提示模块捕获的实时数据为现场图像，通过现场图像得到组件的灰尘覆盖量，同时通过后台灰尘累积率计算法和指标计算法得到组件清洗方案。
4.根据权利要求3所述光伏运维机器人系统，其特征在于，所述清洗方案包括具体的清洗时间和具体的清洗方阵。
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