（甘肃中电投新能源发电有限责任公司 甘肃兰州 730000）
摘要：随着光伏电站建设规模的扩大和数量的增加，越来越多的光伏电站面临运行和维护的问题。现有的光伏电站运维系统可以分析一些设备问题，但由于数据处理能力难以满足光伏电站大量运行数据的收集和处理要求，因此无法进行全面评估光伏电站的运行状态，在发生故障时难以正确识别和处理故障信息，无法优化和提高光伏电站的发电效率。科学技术的进步促进了人们对能源需求的增长。目前，随着国家对新能源技术发展的关注和支持，中国的光伏电站数量急剧增加。为了提高光伏电站的发电率，光伏电站已经从大规模开发转变为大规模的运维。光伏电站的运行维护水平直接决定了发电成本，并影响电站的运行效率和可靠性。本文讨论了光伏电站的最佳运行维护技术。
关键词：光伏发电；运行维护；性能评估；故障诊断
1、光伏电站运营的关键指标
（1）太阳能资源。涵盖电站运行的环境资源，包括日照时间和太阳辐射数量，温度，湿度，风力等指标。（2）发电性能分析。发电性能，包括有效利用小时，拒光率，电网功率，能耗等。（3）发电收入。除了产生利润之外，它还包括对电站运行期间的功耗成本和总投资回报率的评估。（4）发电安全稳定。安全全面评估和可靠性管理。（5）设备性能及运维管理。光伏模块，逆变器，汇流箱箱式变压器，集电线路等设备性能的运维管理。（6）光伏电站的等效利用小时数。这是评估电站发电量的重要指标。（7）光伏电站综合效率指标。是评估电站的运行水平的主要指标。（8）分析工厂损失。光伏电站的损耗包括光伏阵列损耗和逆变器损耗，损耗分为四种：普通损耗，集电极线，箱式变压器损耗和主变压器损耗。
2、光伏电站智能化运维的必要性
通常，大多数光伏电站都将配备一套监控系统，但是该系统只能实现对单个电站的总体监控，总体效率不高。一些大型光伏电站的投资者缺乏对电厂总体情况的了解和控制，主要原因是无法将电厂的日常投资和建设信息及时传递给投资者。电站中有很多日常管理统计数据，但是传统的方式是以电子文档的形式将其发送给管理者。管理者需要处理庞大的数据组，不利于对管理的理解和分析，决策支持的效果不明显。传统的电站监控系统无法及时发现并定位故障。监控人员需要从监控平台中发现问题，并将其报告给维护人员，并报告以进行处理。整个监控过程对故障的响应不够及时，准确，需要更多的人力。人工成本高，影响电站的整体效益。同时，由于我国光源分布不均，一些光能充足的地区相对偏远，运维人员没有以标准化的方式处理一些比较复杂的问题，容易造成安全事故。通过大数据与云存储的集成，构建了云平台管理系统，实现了光伏电站的智能运维，可以实现管理平台的标准化。建立规范的运营流程和维护团队，降低电站的用电成本，提高电站的安全管理和维护水平，进而提高电站的整体效率。
3、智能化运维新技术在光伏电站的应用
3.1光伏智能电站监控系统构成
监控系统是光伏智能电站的核心，它由中央，区域和终端监控系统三部分组成。其中，站端监控系统主要通过站端采集设备采集站端数据，区域监控系统通过专用光纤实现各站端与中央控制中心之间的数据传输。中央监控系统使用局域网来监控中央服务器和中央设备，并完成每个监控站之间的设备通信，这通常需要网络隔离。为了保证数据传输的准备和安全，每个监控站点的数据通过专用网络传输到集中控制中心。另外，为确保通信质量，在总部和监控站点之间使用运营商VPN专线，以实现安全，准确，稳定的数据传输。
3.2运维知识库模型的应用
在光伏电站智能运维系统中，建立了智能处理光伏电站运行信息的运维知识库，以提取故障告警信息，协助故障判断与处理，消除了人工的隐患。处理操作和维护信息。智能光伏电站拥有庞大的知识库，可以实现对设备的实时监控和分析，并分析电站的发电，电压，电流等性能指标，如果出现数据异常，系统将自动检索数据库，找出原因，并将数据结果反馈给用户，提供解决方案，并远程控制清洁设备以自动清洁需要清洁的组件。在运维知识库中，知识单元需要包括运维对象的描述，状态分析，故障原因并提供可行的解决方案。
3.3光伏电站精益运维管理
光伏电站可以规范操作流程并准备操作说明。交换运行，维护与维修，设备检查等工作的综合规划，运行维护的工作职责分工，“无人值守，少值班，集中监控和维护”的运行和控制方式可以提高加强电站生产经营维护管理水平，达到减少人员，提高效率的目的。（1）调整光伏电站运行方式，降低辅助用电率。结合光伏电站不同负荷的功率因数，设定无功装置的运行方式。例如，当随州王子山光伏电站的外部输电线路为33.7km，白天发电负荷为20000 kW时，逆变器自身产生的无功功率在电网评估中仅能达到1的功率因数。点。结合调度，在功率因数低于0.9时进行评估。最后，调整无功功率装置的运行模式，使其在负载超过10000 kW时停止，在负载降至10000 kW时投入运行，并补偿2.35mvar。可以满足电网的功率因数评估，优化主变压器和箱式变压器的档位，有效降低综合现场用电率。（2）合理安排光伏电站的维护时间，减少发电损失。由于光伏电站的特殊性，应在清晨，傍晚或雨天（辐照度低于200W / m2时）进行除草，清洁，维护等工作，并在中午前后进行除草和清洁或在阳光强烈的时候严禁使用。（3）设备的责任应分配给相关负责人。结合光伏电站设备数量大，占地面积大，检查点多的特点，采用子阵列固定负责人的方法，确保设备负责，进行严格的考核管理。根据关键的绩效指标，勤奋得到奖励，懒惰受到惩罚。（4）建立智能监控平台。通过数据基准管理，及时发现异常字符串。定期使用I / V伏安特性曲线，红外成像设备，UAV检查，钳型表，可以有效地发现低效率组件，并且在及时消除缺陷之后，可以有效地增加发电量约3％-5％。（5）备件管理，更换异常组件。对于发热，破损或电压异常的组件，应及时更换，以免降低整个串的效率。做好备件，易损件，易损件的采购管理，减少设备故障及其他备件的停机时间。
4、结语
总之，在国内光伏市场持续发展的背景下，为了提高规模加工机制和智能化应用水平，有必要整合技术创新体系，真正发挥新技术和新工艺流程的完整性，为智能电厂的全面可持续发展奠定了坚实的基础。光伏电站的精益管理是一项长期的工作，而传统的广泛的运维和管理模式对降低成本和提高效率提出了巨大的挑战。光伏电站运行指标分析是了解电站发电量和发电水平以及电站运行状态的技术手段。在设备周围进行精益的操作和维护以及技术监督。目的是提高设备设施的可靠性，提高电站的技术和管理水平，确保光伏电站整个生命周期的安全高效运行。大型光伏电站位于偏远地区，运行条件复杂，运行维护困难。大型光伏电站的精细监控和远程运维需要进一步提高。随着大数据，云技术，人工智能等新兴技术的兴起，大数据分析技术在光伏电站远程智能运维中的应用和探索将具有重要的理论和现实意义。另外，在利用云技术和大数据分析技术解决光伏电站的远程运维问题时，还应注意信息与物理系统高度集成所引起的信息安全保护问题。云环境下光伏电站智能化运维信息系统架构和主动防御技术的研究十分必要。
参考文献：
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