光伏电站智能化精益运检管理浅谈

张艳锋，杨慧剑，杨海涛，陆学敏

（华润新能源（大同）风能有限公司，山西 太原 030000）

光伏电站存在组件随时间变化性能衰减导致发电效能下降，存在建设期施工问题导致后续设备故障，存在项目选址不当导致发电量与设计预期偏差较大，运营过程中组件受环境影响表面脏污影响发电效能，部分设备老化失效导致故障等问题，光伏电站的运维工作主要解决上述问题。目前光伏电站普遍运维工作有远程监控、报表制作、运行分析、设备维护、故障处理等，这种传统的运维方式存在运营人员专业能力提升较慢、运维效率较低、监控方式简单、智能分析少、运维被动维护、故障后检修等较多问题。加之光伏电站设备数量多、占地面积大，导致光伏设备在发生故障时难以实现精准定位，故障排查时间较长。一些隐性的设备故障，运维人员无法对故障进行前期的预判、无法实现状态检修。

光伏电站智能化精益运检管理能够提升运维效率、降低运维成本，提高系统发电量和确保电站运行安全，提升运维质量，在电站整个运营寿命周期实现高收益。

1 搭建光伏电站大数据分析预警系统

光伏电站的数量和规模不断增长，光伏设备管理难度日益增加。其困境在于无法实时捕捉设备运行状态，分析设备故障原因，准确判断故障点，导致设备检修时间较长，损失电量较高。光伏大数据分析预警系统是一种以光伏电站实时数据为基础，通过相似性原理建模技术产生估算值，对设备的运行参数进行实时检测，将实际值与估算值进行分析比较，对设备变化趋势进行判断，对潜在故障隐患做出提前警示，将设备的监测、分析、评估、管理、决策等相关信息流和工作流实时推送至相关专业和部门，实现设备在线监测诊断，根据大数据的分析的结果，预见设备故障，逐步实现状态检修，从而提高光伏场站可靠性，降低检修成本，缩短检修时间。见下原理图1。

由图1显示，光伏大数据分析预警系统是用历史数据建模进行多变量自动关联和模式识别，动态计算设备健康的基准值，在控制系统报警界限内发现故障早期征兆，在设备故障前进行诊断，跟踪和捕捉劣化拐点，及时发现和消除设备隐患，减轻人员进行设备趋势分析和状态监视的工作负荷和压力，提高状态分析的效率和规范性，减少人为监视的随意性，提高各专业处理设备问题和诊断问题的工作效率，保证各专业人员能够集中精力去解决问题而不是寻找问题。通过决策支持信息提高精益化管理。通过事前主动分析评估实现检修优化，提高对效能类指标的重视，计算光伏电站发电效率和各方阵发电效率，通过横向和纵向对比分析和跟踪光伏设备的效率，分析原因，提高光伏设备效能。光伏运维人员通过借助预警系统，能够全面、系统地掌握设备运行情况，及时发现设备问题，最大限度地提高巡检人员的工作效率。

图1 光伏大数据预警系统原理

2 光伏电站EAM系统应用

光伏电站EAM系统应用可提高资产利用率、降低企业运行维护成本，以优化电站维修资源为核心，通过信息化手段，合理安排维修计划及相关资源与活动。

该系统能够实现光伏场站的运行管理、检修管理、预防性维护、设备台账、库存、KPI指标、故障知识库、设备健康管理、文档管理、报表管理、经济分析等功能，见图2。

图2 光伏EAM系统功能模块

光伏电站EAM系统基于模块化设计，记录日常生产中的各项工作，它以设备的运行历史数据及台账为基础；以工单的提交、审批、执行为主线；按照缺陷闭环管理、故障管理、预警管理、技术监督管理等模式；以提高检修效率、规范作业流程、最大化资产使用率、最小化总体运营成本为目标，将设备管理、工单管理、运行管理、检修管理、报表管理集成于一体的、数据充分共享的系统。光伏EAM能够实现电站资产的全生命周期管理：该系统有详尽完备的设备台帐，设备一旦安装在现场，系统就依据规定好的编码规则产生这一设备的编码。技术人员通过EAM系统可以随时了解任意设备的历史运行状况，包括安装在哪一位置、历年缺陷、哪些维修人员对它进行了怎样的维修、维修设备具体部件、使用备品情况等，通过跟踪分析，维修技术人员可以有针对性地制定维护计划。发挥了维修技术人员的主动性，更是一种知识经验的积累，可以快速提升运维人员的技术水平。

3 光伏电站网格化管理

（1）网格化管理的思想就是将光伏电站按照一定需求划分成若干网格单元，根据光伏电站山坡朝向差异大、地形复杂、高差变化大、阵列分散、分区复杂等特点，利用阵列布置特点、电气系统的连接及检修便利性等特点划分不同的网格区域，所有设备处于不同的网格区域范围内网格化管理助推光伏电站无人机巡检及故障定位。光伏电站使用无人机搭载红外成像装置结合光伏电站网格化管理思想，见图3，采用分区域、划片巡检方式使得组串与组件的图片对比工作简单化。由于同区域内光伏发电单元的运行工况基本一致，观察范围特定，能够更容易识别定位组件表面破损、断栅、缺角、碎片、二极管故障、草木遮挡、灰尘、鸟粪、其他污迹等等故障及污损，准确率达到98%以上。根据无人机巡视情况结合网格化信息，运维人员能快速找到设备故障点，避免人工巡视受地形影响，无法到达某些区域，从而产生巡检盲点，更避免了山地光伏人员巡视可能产生的人员安全隐患。

图3 区域划分、编号

（2）网格化管理中助推光伏组件效率提升。光伏电站组件的洁净程度直接影响电站的发电能力，为获得较高的经济效益，一般光伏板清洗周期为每年春季4～5月、秋季8～9月，进行两次人工集中清洗；而缺水地区和山地光伏电站光伏组件的清洗需要花费大量的人力物力，导致清洗的成本较大，投入和产出不成比例，对于地形复杂的大型山地光伏电站而言该问题更为突出。光伏电站结合网格化管理，对同一电站的不同的划分单元进行效能对比与分析，借助无人机精准定位和大数据分析系统，对发电能力弱的划分单元进行有针对性的清洗，这样不仅缩小清洗范围，控制成本，进一步提升了电站的经济效益。

4 光伏电站基础管理

光伏电站正式投入运行后，需要根据规程定期进行正常的试验、检测和维护，做好光伏电站的基础管理，以保证光伏设备全生命周期的稳定运行。光伏发电设备长期运行于户外环境中，光照、雨水、风沙等的侵蚀都会加速电缆和连接器等设备的老化，导致设备绝缘性能下降，造成设备故障甚至引发火灾，需要定期对光伏系统的电气系统绝缘试验和必要维护。光伏组件在运输、安装过程中的不规范操作会造成内部隐裂，树木、杂草或鸟粪的遮挡会使组件形成热斑，这些隐性故障都是无法用肉眼直接发现，需要专业的热红外成像仪器和EL检测仪对组件进行定期检测。电气设备、光伏组件和支架系统必须接地，以减少潜在的电击和火灾威胁，需要雷雨季节来临前进行接地电阻的试验。光伏电站汇流箱、逆变器等设备的运行数据都实现了后台远程监测，以满足智能化运维的需求。为解决设备运行数据采集误差偏大，导致难以从后台远程判断设备故障，定期对设备进行定期的采集数据监测，并及时进行校准或维修，保证设备运行数据采集的精度，提高后台远程监测的准确度。

5 推动光伏增效创新业务

针对提高光电转化效率和维护组件清洁的问题进行深入探讨和研究，探索光伏电站超亲水无机自洁涂层技术在电站中的应用，在光伏组件表面形成一层由无机物组成的一种超亲水薄膜，这种薄膜常温即可硬化，与光伏组件表面紧密结合，并且在形成上不会发黄劣化，使组件具有超亲水性、卓越的自洁功能和抗静电性等特性，见图4，能够实现光伏组件的少清洗或不清洗状态，减少组件污秽，使光伏组件保持良好的透光率，以获得较多的太阳辐射。通过长期的数据分析对比，该技术提升了组件的光电转换效率，维持了组件的清洁度，实现2%～3%的发电量提升。

图4 超亲水性及自洁功能原理图

6 结语

通过大数据分析预警系统平台进行远程设备集中管理和数据分析，对故障进行预判；利用EAM信息化平台可以对光伏设备运维进行全寿命周期管理，将设备全寿命设备管理经验信息进行积累，快速培养运维人员技术水平；光伏设备网格化管理结合无人机搭载红外成像设备对故障进行快速定位、远程诊断、光伏组件精确清洗；再辅以大数据分析对设备进行预防性试验、检测、检修、维护，做好设备基础维护工作；积极推动光伏创新技术应用，提升设备效能；最终形成一套完整的光伏精益化运检管理体系。促进电站高效、经济、安全、稳定运维，实现电站的“少人值守、无人值守”，适应国家提出的平价上网政策，适应光伏行业电力市场竞争，提升光伏企业的市场竞争能力。