鉅大鋰電 | 點擊量:0次 | 2019年08月30日
光伏電站如何讓智能化運維 實現“全托管式”監控
今天主要是講電站的運維服務大家都在講電站的數據是非常重要的,在講電站智能運維非常重要,今天聽到了很多數據都是將來的一個趨勢,智能化也是將來的趨勢,今天我們不講希望,也不講預期,也不講趨勢,我們講事實。
華為朋友講到了電站智能化的前提是德國工業第四代也就是4.0版本,同時在國內,李克強也推出電站2020年計劃,把互聯網數據提取和智能化分析運用到實際生產當中,這個同化到電站也有異曲同工之妙,最后得出就是我們對電站的綜合診斷方面如何去解決故障如何提高發電量。
在德國整個電站開發起步比較早,為什么說今天想講的是事實而不是希望,在德國經歷了很多事情,在中國也是剛剛起步,所以說作為電站的監控運維質量服務方,經歷了運維的幾個階段。電站剛起步的時候,電站是沒有運維的,慢慢看到很多問題暴露出來,發電量怎么會低?
所以有一些簡單的工具,有人住到現場去對電站做質量方面的評估,做質量方面的維護和修理。這些簡單的工具,在我們復雜的電站環境里是遠遠不夠的,如何可以更好地服務電站,也是我們現在國內所經歷的,看到很有多新的軟件平臺放在上面,這是我們在運維方面的進步。
我們在德國運維4.0已經運行了一段時間,利用智能化工具在遠端對電站進行綜合管理,并結合現場部分人,無人或者少人對電站問題進行專業化維護。這樣的好處在哪里?首先我們集中少數優質的技術人員對電站可以進行綜合分析,其次我們現場尤其在電站偏遠地區尤其是在沙漠等地方,這樣的人數量可以減少,人的成本可以大大降低,提高了運維效率,降低了成本。
同時,我們也在推進,也是德國這邊在逐步推進的,就是我們運維下一步版本,運維5.0版本,是把我們電站關于財產、財務、行政等管理集中到統一運維平臺上,對電站業主資產進行統一的管理。這樣就可以說,投資人不需要擔心細節上很多的東西,只要關心你的收益率和發電量就可以了。
今天也聽到很多關于電站運維的理念,在國內做運維的做監控產品的,是從我們通訊方轉過來的,是從其他的一些系統集成商轉過來的,他們所看到的更多是在數據方面進行處理,但是數據的細節如何處理,首先是我們電站監控體系中用到的東西,等一下也會講我們電站數據處理本身對于專業的光伏運維人員如何做產品,提取數據做數據處理,并且做資源方面的整合。
接下來是電站管理體系,在數據提取上分析上,問題找到了,如何去應對,今天我相信在聽到很多的報告中還沒有聽到關于故障的一些應急處理的邏輯,一些機制,怎么可以在事發之后最少的時間把問題解決,減少損失,我會有介紹到。同時會嵌入到質量管理體系放到電站里,因為電站監控運維大家看到的是發電量,同時電站作為一個資產在我們選取了好的運維方式之后,選取了好的產品之后,是不是就可以在融資渠道、在電站出售渠道、在電站申請保險渠道降低成本,更好的保護我們的財產安全,這是我們看到在運維里給業主提供的服務。
接下來是監控體系的拓撲圖,上傳數據到云平臺,電站的財產是否安全,是否有人來偷板子偷線?這些需要一個完整的安防系統,就是數據采集系統和安防系統。電站是靠資源產生收益的,這是我們提倡的,不僅要采集數據,不僅要保護我們的財產,同時要知道我們能采多少數據,我們過去有多少資源在那里,我們將來有多少資源在那里,那就是我們旻投在40年前起家的氣象服務,資源預測服務,我們有自己的衛星數據源,有自己的算法。
首先先講監控系統,今天我們講的不只是預期的算法,我們講的所有數據都是實時從電站拿出來的數據,給大家做一個展示分析,我們已經有了甚至優化了30年的監控系統的算法是如何解決電站問題的,首先大家看到是我們數采,我們自己研發了自己的數據采集,根據我們多年來運維的需要。
這個數據采集系統有什么特點,舉個例子,大家看到右邊的紅色和藍色圖象對比,可以判斷出紅色有更多的信息,而藍色只是一個簡單的框架。我們在數據采集器集成了對數據的處理功能,正常的數據采集器只是采集單個點的信息上傳處理,我們在整個時間段里比如一分鐘采3個點,數據采集上來就是實時的數據,我們所做的在1分里3個點分為三個時間段做一個平均,這樣的話減少了系統的誤差,減少了突變的環境對它的影響。
在我們做分析,尤其預警,如果這個地方采不到真實的數據,那我們預警從何而來?數據采集之后如何做分析?比如說兩臺30千瓦逆變器放在一個特定環境里,一個逆變器接了10組件,一個逆變器接了20個組件,兩個逆變器進行比較,肯定一個高一個低,反映不出問題。我們要做一個歸一化處理,這樣的話,最后平均下來逆變器每一瓦發電量,同比匯流箱也是每一瓦電流的數量。這就是數據處理的細節案例。
PR算法是什么?今天講逆變器的朋友,也講到了逆變器在特定環境下會進行休眠,在一定的低光照情況下不會開機。最后一天光照開始了,環境監測儀開始采集光照數據,但是逆變器在有光照的時候未必在工作,最后導致算的PR值偏低。本身在系統平臺里做了一個專業化處理,包括根據溫度修正,根據光照的修正,根據實際的算法對實際PR的調整,包括所有的電站隨便拿出來兩個,PR值的比較是有效的。
今天也聽到電站分析,我們想知道它是處于健康狀態還是事故狀態,根據我們30年優化的一個發電量評估的算法,用我們的模型用實時在現場抓取的數據,模擬出來的結果可以把發電量計算誤差精確在5%以內,這樣的話如果說當天的發電量因為某些故障或者因為不可持續的故障降低了,掉在了亞健康的范圍,黃色圖標很明顯,這天電站處于亞健康的問題,可能人員去解決了,電站又變成了綠色,又變成了健康。
電站是靠資源吃飯的,收益是靠資源來的,如何評估收益?也是旻投智能科技一個比較自豪的地方,我們做了40年氣象研究服務,全世界范圍內有我們自建的幾千個地面電站,有同步衛星,在每個角落有至少25年的氣象數據,用我們自己跟當地德國大學合作,開發了兩個算法。
第一個算法可以把衛星數據結合地面電站的修正數據,對地面本身的歷史輻照進行測量,這個精度非常高。包括我們今天講的在國內做光伏預測的廠商,操作不到90%,國內的環境問題,霧霾、沙塵暴,這些東西如何放在模型里算?
就需要你有一個在地面電站過去幾年在發生環境污染條件下,監測的數據作為本身的分析,這樣的話就可以把所有的問題考慮到,當然這個問題也是我們跟保險公司合作伙伴談的時候,他們也提到這樣的問題,我們給他解釋到這樣的問題,畢竟做一個資源的分析要考慮當地的情況。
接下來是電站的預警系統,如何預警?首先要有一個有效穩定的系統,同級比較、延時系統、定制化配置、經驗性分類。講到數據分析處理,到最后如何去應對,其實是最重要的問題。這邊是公安系統,這是我們一個完整邏輯,如果有問題的話會走下面的環,如果問題解決不了,就會一直走下去,保證我們的問題是有效及時解決掉。
同時,我們也提倡對電站及時的處理,上面的圖象就是隨時間我們電站的一個損失,時間越長,電站損失越大,甚至會成為指數形式往上升。我們發現問題,有一個解決機制,在電站有一些備件,根據一定的環境里電站對本身備件持有率進行分析。上面的圖象代表的是我們分析的,在一個典型環境里,電站的故障率是怎樣的,在逆變器環節,在匯流箱環節,這樣的話可以作為備件良好的一個指導。
總結到最后,我們對業主有一個實時的報告,集成在所有監控系統里面,包括實時數據分析,故障統計,這樣會自動放到模塊里,根據業主要求可以定制化修改,按照客戶的要求去改,客戶要加什么,我們就可以加什么,同時有自己專業化定制化的模塊,如果你沒有什么意見的話,可以按照我們的來給你提供。
同時,不光有本身的遠程端分析還要有專業化的團隊,對電站進行年檢,包括移動檢測站和現場紅外檢測,還有自己的直升飛機在電站上方做相應的紅外檢測。以上是我們給客戶提供的一些方案,包括基本版、專業版、高端版。以上是我們旻投科技公司目前的一些數據,全球光伏監控市場占有率排名第一,新能源領域超過30年的技術積累,獨立運維的光伏電站數量達到一定的規模。
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