基于无线组网的分布式光伏监控系统设计及应用

李子萧，彭 宁，王向阳，黄文渊

(1.中机国际工程设计研究院有限责任公司,湖南 长沙 410021;2.中建五局土木工程有限公司,湖南 长沙 410021;3.中国电力科学研究院有限公司,北京 100192)

0 引言

2020年12月12日，国家主席习近平在气候雄心峰会上发表题为《继往开来，开启全球应对气候变化新征程》的重要讲话，提出：到2030年，我国风电、太阳能装机容量将达到12亿千瓦以上[1]。未来一段时期内，光伏发展将继续保持较高的增速，预计年均新增装机容量将在50 GW以上。与此同时，随着电力市场改革的深入推进，光伏平价上网已经成为一种趋势。根据国家发展改革委、国家能源局发布的《关于积极推进风电、光伏发电无补贴平价上网有关工作的通知》(发改能源〔2019〕19号)，2020年的光伏发电平价上网项目装机规模为3 305.06万千瓦。因此，如何在新形势下提高发电效益、降低运维成本，已成为各光伏电站亟待解决的问题。

分布式光伏以其占地面积小、利于终端电压、“就近消纳、余电上网”、建设周期短等优势，已超过集中式光伏，成为太阳能发电领域的主要建设对象。分布式光伏发电在我国起步相对较晚，发展却极为迅速。2017年，分布式光伏同比增速达187.0%。

随着能源互联网技术及商业模式的进一步发展，有关分布式光伏的相关研究成为能源学科研究的热点。文献[1]根据温度、湿度、日照时数、电流等光伏电站传感器的工作特性，设计了一套涵盖数据采集、处理、存储全过程的光伏监控系统。文献[2]介绍了神经网络、支持向量机等不同故障监测和诊断方法在光伏设备监视和故障检测中的应用。文献[3]以历史数据、实时数据、专家知识为基础建立光伏智能运维知识库，在线监控时通过模糊推理算法实现知识库的调用。文献[4]对比分析了分布式和集中式光伏运维的差异。文献[5]提出了分布式扶贫光伏智能运维服务系统设计方案，并从系统组成、功能规划、通信架构、运行状态监测终端研制等方面进行了阐述。综上所述，针对分布式光伏通信方式单一、设备选型多样、地形交通差异大等问题，现有文献较少考虑分布式光伏电站的长期可靠运行、负载用电需求、系统配置经济合理等因素，相关研究也没有涉及通用、高效的监控策略，与工程应用之间存在一定差距。基于此背景，本文从系统架构、功能架构、数据架构、安全架构等方面出发，结合广东湛江市遂溪县光伏农业综合利用项目，设计了一套基于无线组网的分布式光伏监控系统，提出了分布式光伏监控策略，为分布式光伏电站的监控提供参考。

1 系统设计

分布式光伏监控系统框架如图1所示。

图1 分布式光伏监控系统框架图Fig.1 Framework diagram of distributed photovoltaic monitoring system

鉴于可调度式光伏发电系统投资成本较高、系统结构复杂、运维成本较高，当前国内外分布式光伏电站大多采用集成度高、检修便捷的不可调度式光伏发电系统。即：系统不配置储能环节；光伏阵列产生的直流电能经逆变器转化为与主网同频同相的交流电能；一旦主网断电，系统自动停止供电。

不可调度式光伏发电监控系统包括电站层、通信层、主站层3部分。

1.1 电站层

电站层主要包括光伏阵列、逆变器、汇流箱、箱式变电站、环境监测仪和监控摄像机等就地设备。

逆变器主要由逆变、控制、保护3个部分组成[6-7]。其中：逆变部分主要将光伏阵列发出的直流电转化为与主网同频同相的交流电；控制部分通过比例积分微分(proportional integral differential,PID)模块调整转换电压、频率、相位、谐波含量等输出参数；保护部分提供系统在各种异常状态下的安全保护动作。同时，为保证在环境变化时发电效率最高，逆变器中须采用最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)[8]技术。常见算法有定电圧跟踪法、功率回授控制法、扰动观察法、电导增量法和间歇扫描法等。

1.2 通信层

通信层包括采集设施、终端、无线组网3部分，采用的是无线组网的光伏环网通信。其主要职责是上报业务情况、反馈故障状态和传递测控信息等。

采集设施中，数据采集器为光伏发电监控系统的就地连接枢纽，实现对光伏发电系统中各设备的接口汇聚、协议转换、数据采集、数据存储、集中监控和集中维护等功能。

终端包括数据终端和手持终端等接入终端，通过网口与信息采集层设备相连。其中，客户端设备(customer premise equipment,CPE)通过电力线载波(power line carrier,PLC)方式与数据采集器相连。相较于RS-485通信方式，PLC方式具有施工简单、传输速率高、可维护性好等优点。

无线组网包括天线宽带基站、核心网和路由系统等设备，提供大容量的无线传输通道，以及接入终端的管理，通过IP与电力业务主站进行连接。

1.3 主站层

主站层包括基础设施、服务层、应用层、终端层及相应的安全和维护体系，基于服务调用和消息通信实现了业务服务间的松耦合，具有高可用性、易扩展等技术优势。

基础设施包括服务器、存储设备和网络设备等。

服务层依托服务总线，提供权限、流程、文件、数据、图形、模型和报表等基础服务。其中：权限服务提供组织、人员、角色、资源的统一管理功能；流程服务提供平台对外提供工作流的管理功能；文件服务提供文件类型数据的统一存储功能；数据服务提供基于关系数据库的数据管理与服务、基于实时数据的管理与服务、基于多维数据的管理与服务和基于文件数据的管理与服务；图形服务提供图形浏览和图形编辑两大功能。

应用层基于基础设施和平台服务构建应用功能，主要包括设备监测、数据分析、值班监控、故障诊断、工单管理和运行管理。

终端层支持浏览器、C/S客户端及大屏幕等多终端接入访问。

2 监控策略

目前，分布式光伏监控技术紧随能源互联网的发展脚步，能够满足电站监控需求。若要进一步提高发电效益、降低运维成本，则需建立一套科学、高效的分布式光伏电站监控策略。本文以时间维度为基础，从发电空间管控、发电过程管控、运维执行管控和事后评价4个方面出发，建立如图2所示的分布式光伏电站监控策略。

图2 分布式光伏电站监控策略图Fig.2 Monitoring strategy diagram of distributed photovoltaic power station

该监控策略涵盖资源信息统计、发电能力预测、电站运行监控和运营特性分析等功能，可实现事前的潜在空间及风险分析、事中的发电运维过程管控和事后的成本效益分析。

2.1 资源信息统计

发电资源统计的对象包括光伏组件投运数、并网逆变器投运数、安装倾角、系统效率和气象数据等。

用电资源统计的对象包括负荷侧用户电压等级、用户性质、最大用电负荷、用电量和负荷特征等。

检修资源统计的对象包括检修项目、备件、供货周期、检修人员和设备厂商信息等。

2.2 发电能力预测

预测发电能力是指计算电站最大发电能力，减去检修中组件及故障预测组件，即得到电站可发电能力预测值。

数据处理流程包括数据收集、数据预处理(数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算)、数据分析和数据展现。

智能算法包括深度学习(图像识别)、神经网络、模糊控制、遗传算法、支持向量机、案例推理和专家PID等。

预测模型包括最大发电能力预测模型和组件故障诊断预测模型。其中，最大发电能力预测模型输入外界环境数据和气候数据，输出短期、中期电站功率；组件故障诊断预测模型定期扫描光伏组串太阳能电池板输出电流与输出电压关系曲线(即IV曲线)，同步分析逆变器管理系统，对输出异常的组串进行故障监测，以确定设备状态。

2.3 电站运行监控

值班管理主要包括电站值班监控、值班记录、操作票管理、值班计划管理、值班考核、异常工单管理和系统操作日志管理等工作。

检修管理包括检修规程维护、工作票流转、安全知识答题、安全培训记录、检修报告、检修计划和安规考核等工作。

风险管控指根据电站运行状态数据得到风险控制矩阵，并将风险控制矩阵作为输入开展具体的风险管理工作。该阶段输出风险控制报告，实现光伏电站生产过程的风险管理。光伏电站风险管控策略如图3所示。

图3 光伏电站风险管控策略Fig.3 Risk management and control strategy of photovoltaic power station

2.4 运营特性分析

运行效率包括光伏阵列效率(温度、低辐照损失、直流压降、组件一致性等失配损失、组件衰减、灰尘遮挡、阴影云层遮挡)、并网系统损耗、子阵升压系统效率(高压交流线损、子阵升压变损耗)和低压系统效率(直流线损、低压交流线损、系统自耗电、MPPT追踪效率、组串及直流配电故障损失、逆变器及辅助设备故障损失、逆变器效率)等[9-11]。

运营效益包括经济效率、低碳效益、社会效益和政策效益等。

3 系统应用

遂溪县光伏农业综合利用项目占地约836.36亩，采用连跨式农业大棚形式，装机容量为4.147 2 MW。项目所在地属于我国第二类太阳能资源区域，全年日照小时数平均在1 443 h左右，平均年太阳辐射量约为5 194.8 MJ/m2，峰值日照时数为3.95 h/d。项目选用270 Wp多晶硅组件，计算倾角为17°。每个串路有24块组件，共153 600块组件，组件阵列间距为1 100 mm，布置800台50 kW组串式逆变器。

据统计，2019年系统，全年总发电量为4.810 7 kWh，高于设计的第二年年发电量4.751 07 kWh，年发电能力提升约1.2%。同时，全年运维总和为1 800 人/天，平均故障消除时间为2.6 h，全年缺陷数为921项，非计划停运检修0次。

由以上数据可知，本文所设计的基于无线组网的分布式光伏监控系统一方面通过全面感知监测和设备健康管理，降低了因建设质量及设备选型、运行环境恶劣等原因造成的设备高故障率；另一方面，借助无线组网技术和科学运维管控手段，有效解决了运维人员技术知识欠缺、运维成本较高的问题。

4 结论

本文在综合考虑分布式光伏运维管理需求的基础上，设计了基于无线组网的分布式光伏监控系统，从而全面支撑分布式光伏电站的一体化运维需求。在此基础上，进一步提出了分布式光伏电站监控策略，实现了分布式光伏电站监控的时间和空间的融合。该系统已应用于遂溪县光伏农业综合利用项目，得到了较好的效果。由此表明，该系统具备提高发电效益、降低运维成本的优势，为各地分布式光伏电站运维监控提供了技术支持，为光伏农业综合利用项目的推广提供了借鉴。