CN117035725B - 一种基于大数据的光伏电站智能管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光伏电站管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的光伏电站智能管理系统，包括：测试模块，其用以对光伏设备进行测试并形成异常数据；分析模块，其用以对光伏设备进行损坏方式分类；监测模块，其用以对光伏电站的运行状态以预设测试周期进行监测，以形成监测数据；反馈模块，其用以记录损坏方式分类并进行调节；管理模块，其用以根据监测数据对光伏电站的各组光伏设备进行维护，并将损坏方式分类与本区域的光伏电站以预设共享策略进行共享；本发明利用设置上述模块对光伏设备进行监控，并根据损坏方式分类对光伏设备进行管理，在有效提升了光伏设备的可控性的同时，有效提升了光伏设备的维护效率。
Description
技术领域
本发明涉及光伏电站管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的光伏电站智能管理系统。
背景技术
随着光伏发电技术的发展，光伏电站在高原、沙漠等特殊地区的设置也日益增多，但光伏电站对气候要求较高，且发电量不稳定，在与电力网路进行并网后，会因气候变化导致其运维难度增加。
中国专利申请公开号：CN111353425A公开了一种5G光伏电站的远程监控方法及系统，其中，所述方法包括：通过5G技术将所述第一监控数据信息发送至所述光伏电站运维云平台进行分析，获得第一光伏电站分析结果；根据光伏电站运维特征决策树对所述第一光伏电站分析结果进行分类，获得第一运维分类结果；将所述第一运维分类结果的发生位置和光伏电站三维模型进行位置匹配，获得第一运维位置结果，并对所述第一运维位置结果进行标记；根据所述第一运维分类结果和所述第一运维位置结果，对所述第一光伏电站进行运维管理。解决了现有技术无法对光伏电站的运行情况进行实时监控分析，且监控数据传输无法满足大带宽、低时延、大量连接等网络需求，导致运维效率低的技术问题。
但是，上述方法存在以下问题：无法根据光伏电站中各设备的运转情况进行损坏预测，对已损坏的光伏设备无法有效观察。
发明内容
为此，本发明提供一种基于大数据的光伏电站智能管理系统，用以克服现有技术中无法根据光伏电站中各设备的运转情况进行损坏预测，对已损坏的光伏设备无法有效观察，从而导致光伏电站维护效率降低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的光伏电站智能管理系统，包括：
测试模块，其用以对光伏电站中单条输电干线上的若干组光伏设备以预设测试周期进行测试，并形成与测试周期对应的异常数据；
分析模块，其与所述测试模块相连，用以根据所述异常数据对各组光伏设备中各区域的光伏设备进行损坏方式分类；
监测模块，其与所述分析模块相连，用以对光伏电站的运行状态以所述预设测试周期进行监测，以形成监测数据；
反馈模块，其与所述分析模块以及所述监测模块相连，用以记录所述损坏方式分类，并根据所述监测数据以预设反馈策略对所述损坏方式分类进行调节；
管理模块，其与所述监测模块以及所述反馈模块相连，用以根据所述监测数据对所述光伏电站的各组光伏设备进行维护，并将所述损坏方式分类与本区域的光伏电站以预设共享策略进行共享；
其中，所述损坏数据为光伏设备输出功率异常时对应的损坏状况；所述损坏方式分类为根据所述光伏设备输出功率对损坏状况进行分类赋值；所述预设反馈策略为以所述预设测试周期利用调节参数对所述损坏方式分类进行调节；所述预设共享策略为将所述光伏电站对应的所述损坏方式分类在网络发布。
进一步地，所述测试模块在对单组光伏设备进行测试时，对该组光伏设备的输出功率进行测试，并对该组光伏设备的硬件进行检查；
所述单组光伏设备在测试时，所述测试模块对该组光伏设备提供预设环境温度、预设照射强度的光照，并对该组光伏设备的输出功率进行测量，当输出功率出现波动时，测试模块判定该组光伏设备出现所述异常数据。
进一步地，所述测试模块在判定所述单组光伏设备出现所述异常数据时，测试模块对其输出线路以及各位置的光伏设备进行检测；
其中，若所述输出线路损坏，所述测试模块判定线路异常，并更换线路进行二次线路测试；
若单个位置的所述光伏设备出现损坏，所述测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
进一步地，所述测试模块在进行所述二次线路测试时，若出现线路损坏，所述测试模块判定所述单组光伏设备的线路易受损，并形成线路异常数据；
若所述单个位置的所述光伏设备出现损坏，所述测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
进一步地，所述分析模块根据所述线路异常数据以及所述设备异常数据对所述各组光伏设备进行记录，并对设置在所述光伏电站各条输电干线中所述各组光伏设备进行损坏方式分类；
其中，所述损坏方式分类中包括受损运行时长、受损概率以及受损部位。
进一步地，所述监测模块在所述光伏电站进行运行时，对光伏电站中的各组光伏设备的输出功率进行监测，并在单组光伏设备的输出功率发生异常时对该组光伏设备的输出线路以及各位置的光伏设备进行检测，并将检测的数据记为所述监测数据。
进一步地，所述反馈模块在触发所述异常反馈策略时，对于所述单条输电干线上的单组光伏设备对应的所述异常数据，反馈模块以预设测试周期对异常数据进行调整，其中，调整的幅度与的根据所述光伏电站的运行时长成正相关。
进一步地，所述管理模块根据所述受损运行时长对所述光伏设备的单次运行时长进行调节；
其中，所述单次运行时长为所述光伏设备在进行单次发电时的运行时长。
进一步地，所述管理模块中设有预设疲劳度时长，当所述单条输电干线上的单组光伏设备运行总时长达到预设疲劳度时长时，管理模块将设定为易损设备，并在该组光伏设备损坏时，将该组光伏设备进行整体更换。
进一步地，所述管理模块中还设有累积策略，对于所述本区域的新建光伏电站，该光伏电站对应的管理模块将以预设共享策略共享的所述损坏方式分类作为该光伏电站的损坏方式分类进行运行；
其中，所述新建光伏电站中不设置对应的测试模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，利用设置测试模块、分析模块、监测模块、反馈模块以及管理模块的方式，对光伏设备进行监控，并形成损坏方式分类，同时，根据损坏方式分类对光伏设备进行管理，在有效提升了光伏设备的可控性的同时，有效提升了光伏设备的维护效率。
进一步地，利用对光伏设备的输出功率为标准对光伏设备运转是否正常进行判断，在有效降低了检测难度的同时，快速定位损坏的光伏组件，从而进一步提升了光伏设备的维护效率。
进一步地，对光伏电站的光伏设备以及线路分别进行测试，在有效提升了光伏设备检测的针对性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
进一步地，利用收集运行数据对损坏方式分类进行调整，在有效提升了数据精确度的同时，对损坏分类方式进行实时调整，在有效提升了损坏方式分类的适应性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
进一步地，通过向本区域的各光伏电站进行数据共享的方式，在有效提升了新建光伏电站的可控性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
附图说明
图1为本发明基于大数据的光伏电站智能管理系统的结构示意图；
图2为本发明实施例单组光伏设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，其为本发明基于大数据的光伏电站智能管理系统的结构示意图，基于大数据的光伏电站智能管理系统，包括：
测试模块，其用以对光伏电站中单条输电干线上的若干组光伏设备以预设测试周期进行测试，并形成与测试周期对应的异常数据；
分析模块，其与测试模块相连，用以根据异常数据对各组光伏设备中各区域的光伏设备进行损坏方式分类；
监测模块，其与分析模块相连，用以对光伏电站的运行状态以预设测试周期进行监测，以形成监测数据；
反馈模块，其与分析模块以及监测模块相连，用以记录损坏方式分类，并根据监测数据以预设反馈策略对损坏方式分类进行调节；
管理模块，其与监测模块以及反馈模块相连，用以根据监测数据对光伏电站的各组光伏设备进行维护，并将损坏方式分类与本区域的光伏电站以预设共享策略进行共享；
其中，损坏数据为光伏设备输出功率异常时对应的损坏状况；损坏方式分类为根据光伏设备输出功率对损坏状况进行分类赋值；预设反馈策略为以预设测试周期利用调节参数对损坏方式分类进行调节；预设共享策略为将光伏电站对应的损坏方式分类在网络发布。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，利用设置测试模块、分析模块、监测模块、反馈模块以及管理模块的方式，对光伏设备进行监控，并形成损坏方式分类，同时，根据损坏方式分类对光伏设备进行管理，在有效提升了光伏设备的可控性的同时，有效提升了光伏设备的维护效率。
请参阅图2所示，其为本发明实施例单组光伏设备的结构示意图；
图中绘制单组光伏设备为以2×3矩阵设置的光伏设备，在对该组光伏设备进行检测时，将各光伏设备进行标号，并分别进行检测。
具体而言，测试模块在对单组光伏设备进行测试时，对该组光伏设备的输出功率进行测试，并对该组光伏设备的硬件进行检查；
单组光伏设备在测试时，测试模块对该组光伏设备提供预设环境温度、预设照射强度的光照，并对该组光伏设备的输出功率进行测量，当输出功率出现波动时，测试模块判定该组光伏设备出现异常数据。
利用对光伏设备的输出功率为标准对光伏设备运转是否正常进行判断，在有效降低了检测难度的同时，快速定位损坏的光伏组件，从而进一步提升了光伏设备的维护效率。
在实施中，单组光伏设备的光伏设备数量可以增加或减少，当该组光伏设备的数量或连接方式发生变化时，测试模块将该组光伏设备记为不同于原数量的单组光伏设备；
例如：
单组光伏设备为以2×3矩阵设置的光伏设备，其中，两个光伏设备共用同一条输出线路；
若将其改为单组光伏为以2×4矩阵设置的光伏设备，其中，两个光伏设备共用同一条输出线路，测试模块将2×4矩阵设置的单组光伏设备与2×3设置的单组光伏矩阵视为2类单组光伏设备。
具体而言，测试模块在判定单组光伏设备出现异常数据时，测试模块对其输出线路以及各位置的光伏设备进行检测；
其中，若输出线路损坏，测试模块判定线路异常，并更换线路进行二次线路测试；
若单个位置的光伏设备出现损坏，测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
具体而言，测试模块在进行二次线路测试时，若出现线路损坏，测试模块判定单组光伏设备的线路易受损，并形成线路异常数据；
若单个位置的光伏设备出现损坏，测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
对光伏电站的光伏设备以及线路分别进行测试，在有效提升了光伏设备检测的针对性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
在实施中，对于光照稳定且环境温度稳定的单组光伏组件，其输出功率是稳定的，波动值可以根据设备的参数任意设置，如：±5％、±10％、±12％均可，该波动与光伏设备的出厂设置有关；
当超出该波动值时，测试模块即判定该组光伏组件发生故障，并针对其线路进行测量，如外力的损坏、线路本身发生故障、因曝晒导致的线路表皮开裂，若无上述现象，测试模块对光伏设备进行测量，例如：表面的灰尘、裂纹；
若该组光伏组件的线路发生故障，测试模块在更换线路后再进行测试，以确定线路与环境或光伏设备是否能够匹配。
具体而言，分析模块根据线路异常数据以及设备异常数据对各组光伏设备进行记录，并对设置在光伏电站各条输电干线中各组光伏设备进行损坏方式分类；
其中，损坏方式分类中包括受损运行时长、受损概率以及受损部位。
可以理解的是，在长时间运行后，光伏设备会因表面温度过高导致输出电能发生波动，基于此，在运行受损运行时长前，应断开连接进行维护；
在实施中，若受损运行时长为3小时，单次运行时长应限制在3小时内，可以理解的是，较为经济的做法是将单次运行时长限定为2小时45分钟，间隔15分钟再次进行运行。
具体而言，监测模块在光伏电站进行运行时，对光伏电站中的各组光伏设备的输出功率进行监测，并在单组光伏设备的输出功率发生异常时对该组光伏设备的输出线路以及各位置的光伏设备进行检测，并将检测的数据记为监测数据。
具体而言，反馈模块在触发异常反馈策略时，对于单条输电干线上的单组光伏设备对应的异常数据，反馈模块以预设测试周期对异常数据进行调整，其中，调整的幅度与的根据光伏电站的运行时长成正相关。
利用收集运行数据对损坏方式分类进行调整，在有效提升了数据精确度的同时，对损坏分类方式进行实时调整，在有效提升了损坏方式分类的适应性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
在实施中，损坏方式分类中包含了光伏设备在运行一定时长时，光伏设备中各类损害出现的概率，例如：在运行3小时，处于单组光伏设备中心位置的光伏设备会因过热导致异常的概率为20％，因灰尘导致异常的概率为5％，因裂缝导致异常的概率为1％；
反馈模块根据运行中的实际概率，对上述概率进行调整，调整幅度与总运行时长成正相关，下面给出一种可行的实施方式：
在共计运行90小时中，每运行3小时，处于单组光伏设备中心位置的光伏设备会因过热导致异常的平均概率为10％，因灰尘导致异常的平均概率为2％，因裂缝导致异常的平均概率为0％；
在反馈时，在运行3小时，处于单组光伏设备中心位置的光伏设备的受损概率调整为：因过热导致异常的概率为15％，因灰尘导致异常的概率为4％，因裂缝导致异常的概率为0.5％；
可以理解的是，其各概率的调节幅度是线性的。
具体而言，管理模块根据受损运行时长对光伏设备的单次运行时长进行调节；
其中，单次运行时长为光伏设备在进行单次发电时的运行时长。
具体而言，管理模块中设有预设疲劳度时长，当单条输电干线上的单组光伏设备运行总时长达到预设疲劳度时长时，管理模块将设定为易损设备，并在该组光伏设备损坏时，将该组光伏设备进行整体更换。
具体而言，管理模块中还设有累积策略，对于本区域的新建光伏电站，该光伏电站对应的管理模块将以预设共享策略共享的损坏方式分类作为该光伏电站的损坏方式分类进行运行；
其中，新建光伏电站中不设置对应的测试模块。
通过向本区域的各光伏电站进行数据共享的方式，在有效提升了新建光伏电站的可控性的同时，进一步提升了光伏设备的维护效率。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，包括：
测试模块，其用以对光伏电站中单条输电干线上的若干组光伏设备以预设测试周期进行测试，并形成与测试周期对应的异常数据；
分析模块，其与所述测试模块相连，用以根据所述异常数据对各组光伏设备中各区域的光伏设备进行损坏方式分类；
监测模块，其与所述分析模块相连，用以对光伏电站的运行状态以所述预设测试周期进行监测，以形成监测数据；
反馈模块，其与所述分析模块以及所述监测模块相连，用以记录所述损坏方式分类，并根据所述监测数据以预设反馈策略对所述损坏方式分类进行调节；
管理模块，其与所述监测模块以及所述反馈模块相连，用以根据所述监测数据对所述光伏电站的各组光伏设备进行维护，并将所述损坏方式分类与本区域的光伏电站以预设共享策略进行共享；
其中，所述损坏数据为光伏设备输出功率异常时对应的损坏状况；所述损坏方式分类为根据所述光伏设备输出功率对损坏状况进行分类赋值；所述预设反馈策略为以所述预设测试周期利用调节参数对所述损坏方式分类进行调节；所述预设共享策略为将所述光伏电站对应的所述损坏方式分类在网络发布；
所述反馈模块在触发所述预设反馈策略时，对于所述单条输电干线上的单组光伏设备对应的所述异常数据，反馈模块以预设测试周期对异常数据进行调整，其中，调整的幅度与的根据所述光伏电站的运行时长成正相关；
所述管理模块根据受损运行时长对所述光伏设备的单次运行时长进行调节；
其中，所述单次运行时长为所述光伏设备在进行单次发电时的运行时长。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述测试模块在对单组光伏设备进行测试时，对该组光伏设备的输出功率进行测试，并对该组光伏设备的硬件进行检查；
所述单组光伏设备在测试时，所述测试模块对该组光伏设备提供预设环境温度、预设照射强度的光照，并对该组光伏设备的输出功率进行测量，当输出功率出现波动时，测试模块判定该组光伏设备出现所述异常数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述测试模块在判定所述单组光伏设备出现所述异常数据时，测试模块对其输出线路以及各位置的光伏设备进行检测；
其中，若所述输出线路损坏，所述测试模块判定线路异常，并更换线路进行二次线路测试；
若单个位置的所述光伏设备出现损坏，所述测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述测试模块在进行所述二次线路测试时，若出现线路损坏，所述测试模块判定所述单组光伏设备的线路易受损，并形成线路异常数据；
若所述单个位置的所述光伏设备出现损坏，所述测试模块对该位置的光伏设备损坏进行记录，并形成设备异常数据。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述分析模块根据所述线路异常数据以及所述设备异常数据对所述各组光伏设备进行记录，并对设置在所述光伏电站各条输电干线中所述各组光伏设备进行损坏方式分类；
其中，所述损坏方式分类中包括受损运行时长、受损概率以及受损部位。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述监测模块在所述光伏电站进行运行时，对光伏电站中的各组光伏设备的输出功率进行监测，并在单组光伏设备的输出功率发生异常时对该组光伏设备的输出线路以及各位置的光伏设备进行检测，并将检测的数据记为所述监测数据。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述管理模块中设有预设疲劳度时长，当所述单条输电干线上的单组光伏设备运行总时长达到预设疲劳度时长时，管理模块将设定为易损设备，并在该组光伏设备损坏时，将该组光伏设备进行整体更换。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的光伏电站智能管理系统，其特征在于，所述管理模块中还设有累积策略，对于所述本区域的新建光伏电站，该光伏电站对应的管理模块将以预设共享策略共享的所述损坏方式分类作为该光伏电站的损坏方式分类进行运行；
其中，所述新建光伏电站中不设置对应的测试模块。
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Citations (7)
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|---|---|---|---|---|
| CN102903026A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-30 | 中国电力科学研究院 | 智能变电站二次设备动态重构系统和方法 |
| CN109050261A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-21 | 深圳新荷科技有限公司 | 一种基于新能源汽车报警编码实现程序自动化诊断方法 |
| CN113610253A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-05 | 中建材信息技术股份有限公司 | 一种基于cs版本的运维检修管理式光伏站控系统 |
| CN114819415A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-07-29 | 中国标准化研究院 | 一种基于数据分析的电力设备故障预测系统 |
| CN115293370A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-11-04 | 华能南京金陵发电有限公司 | 一种分布式光伏电站的数字一体化运维管理系统 |
| CN116017818A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-25 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种基于物联网的智慧城市道路照明智能控制方法和系统 |
| CN116207761A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-06-02 | 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 | 一种基于分布式光伏发电的储能容量优化配置系统 |
-
2023
- 2023-08-02 CN CN202310963782.8A patent/CN117035725B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102903026A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-30 | 中国电力科学研究院 | 智能变电站二次设备动态重构系统和方法 |
| CN109050261A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-21 | 深圳新荷科技有限公司 | 一种基于新能源汽车报警编码实现程序自动化诊断方法 |
| CN113610253A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-05 | 中建材信息技术股份有限公司 | 一种基于cs版本的运维检修管理式光伏站控系统 |
| CN115293370A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-11-04 | 华能南京金陵发电有限公司 | 一种分布式光伏电站的数字一体化运维管理系统 |
| CN114819415A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-07-29 | 中国标准化研究院 | 一种基于数据分析的电力设备故障预测系统 |
| CN116017818A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-25 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种基于物联网的智慧城市道路照明智能控制方法和系统 |
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