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随着光伏电站的建设规模和数量逐年增加,越来越多的光伏电站面临运维难题。现有的光伏电站运维系统可以对部分设备问题进行分析,但由于数据处理能力难以满足光伏电站大量运行数据采集处理要求,无法对光伏电站运行状态进行全面综合评估,同时在故障时难以正确识别和处理故障信息,从而无法优化提升光伏电站发电效率。本文基于行业需求及相关技术标准,围绕光伏电站优化运维技术,着重针对光伏电站运行性能综合评价、智能化故障诊断、运维系统设计开发方面的工作展开研究:(1)针对现有光伏电站运行评价指标体系不完善、发电能力评估方法不准确的问题,构建了光伏电站运行性能综合评价方法。该指标体系由组件效率、光伏阵列效率、光伏逆变器效率、交流并网效率、交流侧最大输出功率、理论发电时数、满发时数、光伏系统长时发电量、光伏系统PR值、PVUSA功率等级、系统能效比等指标组成。并且通过分析光伏电站整体效率以及各关键环节的效率,对关键部件及重要环节的效率模型参数进行提取转换,可实现对中长期发电能力的评估。(2)针对现有光伏电站运维过程中普遍缺乏有效准确的部件故障诊断方法,以及故障分类及处理流程较为繁琐低效的问题,提出了光伏电站智能化故障诊断处理方法。分析了光伏电站的常见故障类型,提出了基于分层逐级原则的光伏电站故障诊断流程;并建立光伏阵列故障诊断仿真分析模型,实现了神经网络法和可拓理论在光伏阵列故障诊断中的应用。(3)针对光伏电站设备类型多、数据采集量大、网络拓扑结构复杂、运维效率较低等技术难题,完成了基于大数据平台的光伏电站智能运维系统开发。该系统设计开发包括了逻辑架构、网络架构、数据存储、基础功能、应用功能等内容,并应用于华北某30MW光伏电站,电站由于建设质量及运维水平不高,发电效率低于同地区同类型电站,光伏电站智能运维分析系统于2017年6月起在该电站试运行后,通过选取同类典型日进行发电量效率对比,发电效率提升0.5%-1.5%。