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 PDFInfo
- 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
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 77
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 27
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 20
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 abstract 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 13
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 11
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 101100129500 Caenorhabditis elegans max-2 gene Proteins 0.000 description 2
- 101100083446 Danio rerio plekhh1 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit 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
- H02J13/00002—Circuit 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
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [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。
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。
（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。
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。
第２電力補正係数βの計算式は、次の通りである。
さらに、故障診断モデルＦの数式は、次の通りである。
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。
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。
風速状態行列Ｙは、次の通りである。
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。
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。
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。
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。
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。
第２電力補正係数βの計算式は、次の通りである。
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。
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。
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。
風速状態行列Ｙは、次の通りである。
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。
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。
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)
- 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。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| 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 |
| CN202310416587.3 | 2023-04-18 |
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 (2)
| 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 |
| CN118378920B (zh) * | 2024-06-25 | 2024-09-20 | 杭州盈飞驰科技有限公司 | 基于能碳监测的园区电力设备管理方法和相关装置 |
-
2023
- 2023-04-18 CN CN202310416587.3A patent/CN116365713A/zh active Pending
- 2023-11-17 JP JP2023004153U patent/JP3245325U/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116365713A (zh) | 2023-06-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3245325U (ja) | 太陽光発電所クラスタ監視システム | |
| WO2022063282A1 (zh) | 确定光伏组件的生命周期的方法及装置 | |
| CN108322187A (zh) | 光伏电站监测与运维一体化系统 | |
| CN108964606A (zh) | 一种光伏系统热斑故障检测方法 | |
| 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 | |
| CN110649883A (zh) | 清洗方法、装置和计算机设备 | |
| CN112653393B (zh) | 一种光伏系统iv诊断的控制方法及装置 | |
| 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 | |
| CN117674249A (zh) | 一种含分布式光伏的配电网故障自愈控制与评价方法 | |
| CN114679133A (zh) | 基于发电预测的光伏阵列异常判断方法、介质和设备 | |
| CN117749089B (zh) | 光伏电站异常识别方法、装置、设备及介质 | |
| CN113011477B (zh) | 一种太阳辐照数据的清洗和补全系统及方法 | |
| KR20230091491A (ko) | Ai 기반 빅 데이터 분석에 의한 태양광 발전설비의 전주기 사후관리 방법 및 그 시스템 | |
| 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 | |
| US20240030866A1 (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 | |
| CN118572778B (zh) | 一种基于深度学习的智能微电网协同控制系统及方法 | |
| CN118070150A (zh) | 复杂山地场景光伏发电系统关键故障问题诊断方法及系统 | |
| CN118410445B (zh) | 分布式光伏异常数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| 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 | |
| CN118040907B (zh) | 基于光伏边端自控策略的电量采集终端 |
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 |