JP3245325U - 太陽光発電所クラスタ監視システム - Google Patents

太陽光発電所クラスタ監視システム Download PDF

Info

Publication number
JP3245325U
JP3245325U JP2023004153U JP2023004153U JP3245325U JP 3245325 U JP3245325 U JP 3245325U JP 2023004153 U JP2023004153 U JP 2023004153U JP 2023004153 U JP2023004153 U JP 2023004153U JP 3245325 U JP3245325 U JP 3245325U
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
solar power
power plant
environmental
suspected
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2023004153U
Other languages
English (en)
Inventor
杰 李
為 丁
峰 徐
佳浩 郭
小貝 張
蛟蛟 ▲はお▼
原 雷
雷兵 付
興波 劉
云飛 高
慶 李
Original Assignee
華能定辺新能源発電有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 華能定辺新能源発電有限公司 filed Critical 華能定辺新能源発電有限公司
Application granted granted Critical
Publication of JP3245325U publication Critical patent/JP3245325U/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/16Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00002Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02SGENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

【課題】太陽光発電所監視における、太陽光発電所クラスタ監視システムを提供する。【解決手段】太陽光発電所の運転データを収集し、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる部位を確認するステップと、故障が疑われる部位内にいくつかの監視ポイントを設け、いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップと、太陽光発電所の運転画像を収集し、太陽光発電所の環境状態に応じて運転画像を前処理し、前処理後の運転画像をサーバ側に送信して、太陽光発電所クラスタの監視を完了するステップとを含む。この太陽光発電所クラスタ監視方法は、補正係数により運転データを処理し、構築済み故障診断モデルに運転データを入力することで故障の疑い箇所を得、状態行列を構築することで太陽光発電所の環境状態を確認し、アルゴリズムプロセス全体は便利で迅速かつ精度が高い。【選択図】図2

Description

本考案は、太陽光発電所監視の技術分野に関し、特に、太陽光発電所クラスタ監視システムに関する。
IoT及びデジタル技術の継続的な発展に伴い、様々な太陽光発電所監視システムが太陽光発電所の監視及び運用・保守に幅広く使用されている。太陽光発電は、安全性、信頼性、クリーンさ、地域・規模に制限がないなどの利点を持っているため、太陽光発電所は荒れた山や斜面などの空き地や、工業団地の工場又は住宅の屋上などに設置されることもでき、遊休地を利用することで自家発電の電力が得られる。
従来の太陽光発電所の遠隔集中制御システムでは、システム内の多数の運転データを一般に選別することなく直接ユーザに提示することで、本当に緊急に処理が必要な故障データが処理の必要のない運転データに埋もれ、識別が困難となっていた。また、従来技術では一般に各種運転データを一元表示し、作業者が監視システム中で故障が疑われる箇所のデータ及び画像を取得するのが困難であり、故障箇所が現れる可能性のある太陽光発電所のリアルタイムな状況を適時に把握することができなかった。
本考案の目的は、補正係数により運転データを処理し、構築済み故障診断モデルに運転データを入力することで故障の疑い箇所を得、状態行列を構築することで太陽光発電所の環境状態を確認し、アルゴリズムプロセス全体は便利で迅速かつ高精度の太陽光発電所クラスタ監視システムを提供することである。
本考案の実施形態は、以下の技術的手段策を通じて達成され、
太陽光発電所クラスタ監視方法であって、
太陽光発電所の運転データを収集し、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するステップと、
故障が疑われる箇所内にいくつかの監視ポイントを設け、いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップと、
太陽光発電所の運転画像を収集し、太陽光発電所の環境状態に応じて運転画像を前処理し、前処理された運転画像をサーバ側に送信して、太陽光発電所クラスタの監視を完了するステップとを含む。
本考案の実施形態の技術手段は、少なくとも以下の利点及び有利な効果を有し、
(1)この太陽光発電所クラスタ監視方法は、膨大な運転データから故障データを選別して故障が疑われる箇所を確定することで、従来の太陽光発電所監視システムにおける故障データの識別困難、及び重点監視が必要な故障が疑われる箇所を確定できないという問題を解決し、故障が疑われる箇所への重点監視が可能で、運用保守員の作業負荷を軽減し、太陽光発電所の運用・保守効率を向上させることができ、
(2)この太陽光発電所クラスタ監視方法は、環境パラメータを収集して太陽光発電所の環境状態を確認することで、その後のステップでは、異なる環境状態に異なる画像処理アルゴリズムを用いて、太陽光発電所の実際の運用・保守の必要性を判定し、運用・保守の合理性を向上させ、
(3)この太陽光発電所クラスタ監視方法は、環境状態に応じて画像を処理することで、運用・保守員が鮮明な画像を通じて太陽光発電所の設備運転状況を把握しやすくなり、現場に赴いて適時に保守することが可能となり、
(4)この太陽光発電所クラスタ監視方法は、補正係数により運転データを処理し、構築済み故障診断モデルに運転データを入力することで故障の疑い箇所を得、状態行列を構築することで太陽光発電所の環境状態を確認し、アルゴリズムプロセス全体は便利で迅速かつ精度が高い。
さらに、運転データには、太陽光発電所内のPVモジュールの有効電力、無効電力及び放射照度が含まれる。
さらに、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するステップは、
第1電力補正係数を使用して有効電力を補正し、有効電力補正値を得るステップと、
第2電力補正係数を使用して無効電力を補正し、無効電力補正値を得るステップと、
故障診断モデルを構築するステップと、
有効電力補正値、無効電力補正値及び放射照度を故障診断モデルに入力して、PVモジュールの故障診断係数を得るステップと、
故障診断係数が設定された故障診断閾値以上のPVモジュールが所在する領域を故障が疑われる箇所とするステップとを含む。
さらに、第1電力補正係数αの計算式は、次の通りである。
[式中、ρは、第1減衰係数、TmaxはPVモジュールの最大温度値、ρは第2減衰係数、NはPVモジュールの総数、ρは第三減衰係数、Pmax1はPVモジュールの最大有効電力値を表す。]
第2電力補正係数βの計算式は、次の通りである。
[式中、λ1は、第4減衰係数、TminはPVモジュールの最小温度値、λは第5減衰係数,Pmax2はPVモジュールの最大無効電力値、λは第6減衰係数、vはPVモジュールの無効電力調整率を表す。]
さらに、故障診断モデルFの数式は、次の通りである。
[式中、Nは、PVモジュールの総数、gはn番目のPVモジュールの放射照度、αは第1電力補正係数、βは第2電力補正係数、Pは有効電力補正値、Pは無効電力補正値を表す。]
さらに、環境パラメータには、太陽光発電所が所在する地域の日照量及び風速が含まる。
さらに、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップは、
太陽光発電所が所在する地域の日照量及び風速を正規化するステップと、
正規化された日照量に基づいて日照状態行列を構築するステップと、
正規化された風速に基づいて風速状態行列を構築するステップと、
日照状態行列及び風速状態行列を融合して、環境状態融合行列を得るステップと、
環境状態融合行列のランクを計算するステップと、
いくつかの監視ポイントの日照量平均値及び風速平均値を計算し、日照量平均値と風速平均値との平均値を環境状態のしきい値とするステップと、
環境状態融合行列のランク及び環境状態のしきい値に基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップ(環境状態融合行列のランクが環境状態のしきい値より大きいか又は等しい場合、太陽光発電所の環境状態が十分に明るい状態であり、環境状態融合行列のランクが環境状態のしきい値より小さい場合、太陽光発電所の環境状態が薄暗い状態である)とを含む。
さらに、日照状態行列Xの数式は、次の通りである。
[式中、xijは、i番目の監視ポイントのj時刻の正規化された日照量、iは太陽光発電所の監視ポイントの数、jは環境パラメータを収集した時点を表し、i=1,2,...,M、j=1,2,...,T]
風速状態行列Yは、次の通りである。
[式中、yijはi番目の監視ポイントのj時刻の正規化された風速を表す]
環境状態融合行列Zの計算式は、次の通りである。
さらに、環境状態が十分に明るい場合、運転画像に対する平滑化処理、ノイズ除去処理及び鮮鋭化処理を順次実施し、
環境状態が薄暗い場合、運転画像に対する拡張処理、平滑化処理、ノイズ除去処理、及び鮮鋭化処理を実施する。
本考案は、故障が疑われる箇所生成ユニットと、環境状態生成ユニットと、画像処理ユニットとを備えた太陽光発電所クラスタ監視システムも提供し、
故障が疑われる箇所生成ユニットは、太陽光発電所の運転データを収集し、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するために用いられ、
環境状態生成ユニットは、故障が疑われる箇所内にいくつかの監視ポイントを設け、いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するために用いられ、
画像処理ユニットは、太陽光発電所の運転画像を収集し、太陽光発電所の環境状態に応じて運転画像を前処理し、前処理された運転画像をサーバ側に送信して太陽光発電所クラスタの監視を完了させるために用いられる。
本考案の実施形態の技術的手段は、少なくとも以下の利点及び有利な効果を有する。この太陽光発電所クラスタ監視システムは、故障が疑われる箇所生成ユニット、環境状態生成ユニット及び画像処理ユニットを通じて太陽光発電所の運転データ、故障が疑われる箇所、環境状態及び運転画像を正確に監視や処理し、太陽光発電所の安全な運転を確保することができる。
本考案により提供される太陽光発電所クラスタ監視方法の流れ図である。 本考案により提供される太陽光発電所クラスタ監視システムの構成図である。
本考案の実施形態の目的、技術的手段及び利点をより明確にするため、以下、本考案の実施形態中の図面を参照して、本考案の実施形態中の技術的手段を詳細に説明するが、説明する実施形態は本考案の一部の実施形態であり、全ての実施形態でないことは言うまでもない。通常、添付の図面に描写及び示されている本考案の実施形態の構成要素は、様々な異なる構成で配置及び設計することができる。
図1に示すように、本考案は、
太陽光発電所の運転データを収集し、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するステップと、
故障が疑われる箇所内にいくつかの監視ポイントを設け、いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップと、
太陽光発電所の運転画像を収集し、太陽光発電所の環境状態に応じて運転画像を前処理し、前処理された運転画像をサーバ側に送信して、太陽光発電所クラスタの監視を完了するステップと
を含む太陽光発電所クラスタ監視方法を提供する。
運転データには、太陽光発電所内のPVモジュールの有効電力、無効電力及び放射照度が含まれる。
本考案の実施形態において、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するステップは、
第1電力補正係数を使用して有効電力を補正し、有効電力補正値を得るステップと、
第2電力補正係数を使用して無効電力を補正し、無効電力補正値を得るステップと、
故障診断モデルを構築するステップと、
有効電力補正値、無効電力補正値及び放射照度を故障診断モデルに入力して、PVモジュールの故障診断係数を得るステップと、
故障診断係数が設定された故障診断閾値以上のPVモジュールが所在する領域を故障が疑われる箇所とするステップとを含む。
本考案の実施形態において、第1電力補正係数αの計算式は、次の通りである。
[式中、ρは、第1減衰係数、TmaxはPVモジュールの最大温度値、ρは第2減衰係数、NはPVモジュールの総数、ρは第三減衰係数、Pmax1はPVモジュールの最大有効電力値を表す。]
第2電力補正係数βの計算式は、次の通りである。
[式中、λ1は、第4減衰係数、TminはPVモジュールの最小温度値、λは第5減衰係数,Pmax2はPVモジュールの最大無効電力値、λは第6減衰係数、vはPVモジュールの無効電力調整率を表す。]
減衰係数は、実際の状況に応じて設定できる。
本考案の実施形態において、故障診断モデルFの数式は、次の通りである。
[式中、Nは、PVモジュールの総数、gはn番目のPVモジュールの放射照度、αは第1電力補正係数、βは第2電力補正係数、Pは有効電力補正値、Pは無効電力補正値を表す。]
本考案の実施形態において、環境パラメータには、太陽光発電所が所在する地域の日照量及び風速が含まる。
本考案の実施形態において、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップは、
太陽光発電所が所在する地域の日照量及び風速を正規化するステップと、
正規化された日照量に基づいて日照状態行列を構築するステップと、
正規化された風速に基づいて風速状態行列を構築するステップと、
日照状態行列及び風速状態行列を融合して、環境状態融合行列を得るステップと、
環境状態融合行列のランクを計算するステップと、
いくつかの監視ポイントの日照量平均値及び風速平均値を計算し、日照量平均値と風速平均値との平均値を環境状態のしきい値とするステップと、
環境状態融合行列のランク及び環境状態のしきい値に基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するステップ(環境状態融合行列のランクが環境状態のしきい値より大きいか又は等しい場合、太陽光発電所の環境状態が十分に明るい状態であり、環境状態融合行列のランクが環境状態のしきい値より小さい場合、太陽光発電所の環境状態が薄暗い状態である)とを含む。
本考案の実施形態において、日照状態行列Xの数式は、次の通りである。
[式中、xijは、i番目の監視ポイントのj時刻の正規化された日照量、iは太陽光発電所の監視ポイントの数、jは環境パラメータを収集した時点を表し、i=1,2,...,M、j=1,2,...,T]
風速状態行列Yは、次の通りである。
[式中、yijはi番目の監視ポイントのj時刻の正規化された風速を表す]
本考案の実施形態において、環境状態が十分に明るい場合、運転画像に対する平滑化処理、ノイズ除去処理及び鮮鋭化処理を順次実施し、
環境状態が薄暗い場合、運転画像に対する拡張処理、平滑化処理、ノイズ除去処理、及び鮮鋭化処理を実施する。
画像拡張は、画像劣化の原因を考慮せず、画像の興味深い部分を強調表示することである。例えば画像の高周波成分を強化すると、画像内の物体の輪郭が鮮明になり、細部が明瞭になり、低周波成分を強化すると、画像内のノイズの影響を軽減できる。
上記の方法に基づいて、図2に示す太陽光発電所クラスタ監視システムは、故障が疑われる箇所生成ユニットと、環境状態生成ユニットと、画像処理ユニットとを備え、
故障が疑われる箇所生成ユニットは、太陽光発電所の運転データを収集し、運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するために用いられ、
環境状態生成ユニットは、故障が疑われる箇所内にいくつかの監視ポイントを設け、いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するために用いられ、
画像処理ユニットは、太陽光発電所の運転画像を収集し、太陽光発電所の環境状態に応じて運転画像を前処理し、前処理された運転画像をサーバ側に送信して太陽光発電所クラスタの監視を完了させるために用いられる。
以上の述べるものは本考案の好ましい実施形態のみであって、本考案はこれら実施形態により何ら限定されるものではなく、当業者であれば、本考案を種々の変更及び変かをなし得る。本考案の精神と原則の範囲内で行われた修正、均等物による置換、改良などは、本考案の保護範囲内に含めるものである。



Claims (1)

  1. 太陽光発電所クラスタ監視システムであって、故障が疑われる箇所生成ユニットと、環境状態生成ユニットと、画像処理ユニットとを備え、
    前記故障が疑われる箇所生成ユニットは、太陽光発電所の運転データを収集し、前記運転データに基づいて太陽光発電所の故障が疑われる箇所を確認するために用いられ、
    前記環境状態生成ユニットは、前記故障が疑われる箇所内にいくつかの監視ポイントを設け、前記いくつかの監視ポイントの環境パラメータを収集し、前記環境パラメータに基づいて太陽光発電所の環境状態を確認するために用いられ、
    前記画像処理ユニットは、太陽光発電所の運転画像を収集し、前記太陽光発電所の環境状態に応じて前記運転画像を前処理し、前処理された前記運転画像をサーバ側に送信して太陽光発電所クラスタの監視を完了させるために用いられる
    ことを特徴とする、太陽光発電所クラスタ監視システム。
JP2023004153U 2023-04-18 2023-11-17 太陽光発電所クラスタ監視システム Active JP3245325U (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310416587.3 2023-04-18
CN202310416587.3A CN116365713A (zh) 2023-04-18 2023-04-18 一种光伏电站集群监控方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP3245325U true JP3245325U (ja) 2024-01-17

Family

ID=86921707

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023004153U Active JP3245325U (ja) 2023-04-18 2023-11-17 太陽光発電所クラスタ監視システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP3245325U (ja)
CN (1) CN116365713A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116720791B (zh) * 2023-08-10 2023-10-20 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 一种分布式光伏发电质量管理方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN116365713A (zh) 2023-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2022063282A1 (zh) 确定光伏组件的生命周期的方法及装置
JP3245325U (ja) 太陽光発電所クラスタ監視システム
CN104951851B (zh) 一种基于灰关联回归支持向量机的风电机组状态预测模型建立方法
CN108322187A (zh) 光伏电站监测与运维一体化系统
CN110649883B (zh) 清洗方法、装置和计算机设备
CN110046182A (zh) 一种巨型水电厂智能报警阈值设置方法及系统
CN112653393B (zh) 一种光伏系统iv诊断的控制方法及装置
CN116720631B (zh) 一种分布式光伏发电电量分析预测方法、系统及存储介质
US20170124694A1 (en) Prediction system for short-term solar irradiance and method for operating the same
CN113890027B (zh) 基于设备运行状态和气象参数的发电功率预测系统及方法
CN113011477B (zh) 一种太阳辐照数据的清洗和补全系统及方法
CN114679133A (zh) 基于发电预测的光伏阵列异常判断方法、介质和设备
CN110188939B (zh) 风电场的风功率的预测方法、系统、设备和存储介质
CN116667783A (zh) 一种分布式光伏电站维护系统
CN112510704B (zh) 一种在线煤耗曲线实时生成方法及系统
EP4205276A1 (en) System for monitoring under-performance of solar power plant
CN111401689A (zh) 光伏场站降雪日期的确定方法、装置、设备及存储介质
CN114070198B (zh) 分布式光伏发电系统的故障诊断方法、装置和电子设备
CN118070150A (en) Method and system for diagnosing key fault problems of photovoltaic power generation system in complex mountain scene
CN214707725U (zh) 一种风力发电机组载荷分布式计算系统
CN116865671B (zh) 一种光伏电站运维管理方法、巡检机器人
CN117749089B (zh) 光伏电站异常识别方法、装置、设备及介质
CN113757052B (zh) 风力发电机运行状态的检测方法及系统
CN116131444A (zh) 光伏电站智能分析系统
CN115774857A (zh) 一种光热发电集热器数据的监控方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 3245325

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150