基于大数据分析的eHorus 智慧云智能诊断系统在光伏电站巡检中的应用

黄 凯，熊 玉

(1.国华卫星数据科技有限公司，西安 710000；2.国华卫星数据科技有限公司，上海 200235)

0 引言

作为一种重要的太阳能利用方式，近年来全球光伏发电的规模不断扩大，光伏电站逐渐增多。而光伏阵列作为光伏电站的主要组成部分，对包括其在内的光伏设备进行状态监控、故障诊断与故障定位变得日益重要。

目前，光伏阵列的日常巡检方式主要有人工巡检和无人机巡检2 种方式。其中，人工巡检存在巡检工作量大、部分缺陷无法及时发现等缺点；无人机巡检存在检测精度低、设备费用较高、获取检测结果的实时性差等问题。

为解决上述问题，国华卫星数据科技有限公司(下文简称“国华卫星”)研发了一款可用于光伏电站全站光伏设备状态监控及故障诊断的智能诊断系统——eHorus 智慧云智能诊断系统。该智能诊断系统根据远程监控系统采集到的光伏电站全站光伏设备运行数据，在云端利用大数据的批处理和流处理技术，实时对全站光伏设备进行线上智能巡检，并将智能巡检过程中发现的异常信息以报警的形式推送给光伏电站运维工程师，运维工程师可根据得到的故障诊断信息到达故障设备现场进行故障排查处理，及时消除设备缺陷，提高电站光伏设备利用率，从而降低光伏电站的发电量损失。

图1 eHorus 智慧云智能诊断系统的数据处理方式简图Fig.1 Simplified diagram of data processing method of eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

1 eHorus 智慧云智能诊断系统的工作方式

1.1 eHorus 智慧云智能诊断系统的巡检工作流程

eHorus 智慧云智能诊断系统针对光伏电站中全部光伏设备的运行特点，应用大数据分析技术，实现了对低效、故障光伏设备的智能诊断和故障预警。该智能诊断系统根据光伏电站所在地的太阳能资源、新能源消纳等实际情况，制定线上自动巡检策略，从而可以及时有效地分析全站光伏设备的运行状态，判断光伏设备是否存在异常。若发现异常，智能诊断系统将以报警的形式将异常情况推送给光伏电站运维工程师，运维工程师及时进行处理，从而降低设备的故障恢复时间，提高设备可利用率，为光伏电站安全生产起到重要的保障作用，保证光伏电站全站光伏设备在25 年全生命周期内始终保持最佳的发电状态。eHorus智慧云智能诊断系统的报警流程图如图2 所示。

图2 eHorus 智慧云智能诊断系统的报警流程图Fig.2 Alarm flow chart of eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

1.2 eHorus 智慧云智能诊断系统的故障诊断方式

根据光伏电站中光伏设备的类型不同，eHorus 智慧云智能诊断系统的故障诊断方式主要包括基于偏差率的故障诊断方式和基于数据特性的故障诊断方式2 种。

1)基于偏差率的故障诊断方式。此种故障诊断方式主要是分析一段时间内光伏组串和逆变器的运行参数，对于逆变器负载率、逆变器等效利用小时数、逆变器机柜温度、光伏组串电流等情况的故障判断都是基于偏差率进行判断的。该诊断方式可以快速分析光伏组串或逆变器在该时间段内的运行性能，自动定位异常运行的光伏组串或逆变器，从而指导光伏电站运维工程师及时到达故障设备现场进行设备消缺，减少光伏组串或逆变器发生故障的时间，从而降低光伏电站的发电量损失。此种故障诊断方式的基本流程如图3所示。

图3 基于偏差率的故障诊断方式流程图Fig.3 Flow chart of fault diagnosis method based on deviation rate

2)基于数据特性的故障诊断方式。在利用数据进行分析时，由于某些数据会存在一定的特性，而这些特性是其他数据不具备的，因此可以根据此类数据特性的变化来判断某些问题。

对于光伏电站而言，某些光伏设备的运行数据也存在特定的规律，当这类光伏设备的运行发生异常时，其所对应的数据会发生明显变化，eHorus 智慧云智能诊断系统可以通过对这些特定数据进行分析，发现其数据规律，从而可对此类光伏设备的运行状态进行预警。

以1 台逆变器的运行数据为例，当逆变器正常运行时，逆变器的直流电压、机柜温度均是在一定范围内变化；当逆变器在运行过程中发生短路放电现象时，其机柜温度会明显上升，此时eHorus 智慧云智能诊断系统会根据这一数据特性的变化，结合报警规则，自动发出预警信息，然后光伏电站运维工程师可及时至故障设备现场进行排查和设备消缺，防止设备发生火灾，引发更大的损失。图4 为逆变器发生异常时eHorus 智慧云智能诊断系统推送的报警信息。

图4 逆变器发生异常时eHorus 智慧云智能诊断系统推送的报警信息Fig.4 Alarm information pushed by eHorus smart cloud intelligent diagnosis system when inverter is abnormal

2 eHorus 智慧云智能诊断系统可实现快速故障处置

为了指导光伏电站的运维工程师能及时快速地对eHorus 智慧云智能诊断系统推送的报警信息进行现场排查，并进行设备消缺处理，国华卫星结合光伏设备故障知识库，形成了基于eHorus智慧云智能诊断系统的光伏电站常见故障处理和设备消缺作业指导书，如表1 所示。

3 eHorus 智慧云智能诊断系统的应用

当前已采用eHorus 智慧云智能诊断系统的光伏电站的总装机规模超过2 GW，共71 座光伏电站，且光伏电站类型包括山地光伏电站、渔光互补光伏电站、沙漠戈壁滩涂光伏电站、农光互补光伏电站、屋顶分布式光伏电站等。根据光伏电站的类型不同，eHorus 智慧云智能诊断系统可制定不同的诊断策略和模型，实现每日全站自动巡检，及时发现光伏设备故障，指导光伏电站运维工程师及时进行设备消缺，减少设备故障时间。

对近3 年来各光伏电站应用eHorus 智慧云智能诊断系统后发现的故障缺陷进行了汇总，各类故障缺陷的占比情况如图5 所示。

图5 eHorus 智慧云智能诊断系统发现的故障缺陷汇总Fig.5 Summary of faults and defects discovered by eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

由图5 可知，在这些故障缺陷中，通信异常、汇流箱监测模块故障、熔断器损坏等原因的占比位列前3。虽然发生这些故障缺陷的器件较小，但若长期对这些故障置之不理，也会造成光伏电站的发电量损失。因此，应加强对这些故障缺陷的监管。

1)汇流箱监测模块故障屡见不鲜。各光伏电站普遍存在汇流箱监测模块故障导致汇流箱支路电流数据采集异常或支路电流为零的情况，虽然短期内该类缺陷不会影响光伏电站发电量，但是若长时间不进行处理，会导致光伏电站的监控系统及智能化管理系统一定程度的“失聪”，设备缺陷也将被掩盖。若后期再因该类缺陷引发汇流箱支路电流为零或偏低的情况发生，运维工程师将无法及时发现问题，最终会造成光伏电站发电量损失。

表1 基于eHorus 智慧云智能诊断系统的光伏电站常见故障处理和设备消缺作业指导书Table 1 Operating instructions for common fault handling and equipment defect elimination of PV power station based on eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

2)光伏组件被遮挡现象时有发生。一些光伏电站存在组件被遮挡从而导致光伏组串支路电流偏低的现象。遮挡现象中，一部分是在光伏电站建设初期就已经存在的光伏组件前后排遮挡、建筑物遮挡等，另一部分则是在光伏电站运行过程中出现的杂草遮挡、鸟粪遮挡等。虽然小范围的杂草、鸟粪等遮挡对光伏组件发电量的影响不是很大，但若长期不对这些遮挡物进行处理，有可能使光伏组件形成热斑，对光伏组件造成不可逆的损伤。eHorus 智慧云智能诊断系统可以及时发现这些低效运行的光伏组串，提示光伏电站运维工程师及时对这些光伏组串进行检查，并对相应光伏组件进行处理，从而保证光伏组件正常、安全的运行，减少其发电量损失。

图6 eHorus 智慧云智能诊断系统提供的报警信息Fig.6 Alarm information provided by eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

4 eHorus 智慧云智能诊断系统的巡检优势

eHorus 智慧云智能诊断系统的巡检优势主要体现在精确采集数据，安全、稳定、高效地数据传输，安全可靠的存储数据，以及准确的数据分析算法与分析模型。

1)精确采集数据。在信息时代，数据是决策的基础，错误的数据会导致错误的决策。对于光伏电站的运维而言，数据采集至关重要，数据精度越高，对光伏电站全站光伏设备运行状态的监测和故障分析将会更加精准。相比于传统的定时采集数据的方式，eHorus 智慧云智能诊断系统应用大数据平台技术，实现了高精度的时序监测数据存储管理，能够更加真实地反映光伏设备的运行状态和趋势。

2)安全、稳定、高效地数据传输。由于光伏电站具有设备数量多、占地面积广的特点，因此依靠人工巡检的运维模式很难快速、准确地发现异常运行的光伏设备，此时需要依靠采集到的设备运行数据进行分析判断；而eHorus 智慧云智能诊断系统与光伏电站之间可通过互联网通道进行实时、稳定地数据传输，并通过VPN 技术实现了数据的加密传输，保证了安全、稳定、高效地数据传输。

3)安全可靠的存储数据。大数据时代，海量数据的存储、高效传输和数据安全至关重要。由于光伏电站的光伏组件数量较多，导致设备的数据监测点数量也较多，1 个装机容量为100 MW的光伏电站的数据监测点数量可超过7 万个。结合光伏电站的这一特点，国华卫星自建的存储级别为PB 级的光伏电站设备运行状态大数据中心可为数量超过100 万个的设备数据监测点提供数据存储服务，从而保证了eHorus 智慧云智能诊断系统的稳定运行。

4)准确的数据分析算法与分析模型。精确采集数据，安全、稳定、高效地数据传输和安全可靠的存储数据只是基础，有了这些数据之后，如何应用好数据，真正发挥数据的价值，需要准确的数据分析算法和分析模型。eHorus 智慧云智能诊断系统可进行采集数据、存储数据、清理数据、查询数据、分析数据、可视化数据等一系列数据操作，其基本流程如图7 所示。该智能诊断系统采用分类分析、回归分析、关联规则等分析算法，能够及时有效地分析、判断光伏设备的异常运行状态，从而可达到精确定位异常运行光伏设备的目的。

图7 eHorus 智慧云智能诊断系统的数据操作基本流程Fig.7 Basic flow of data operation of eHorus smart cloud intelligent diagnosis system

5 结论

本文介绍了一款可用于光伏电站全站光伏设备的智能诊断系统——eHorus 智慧云智能诊断系统。该智能诊断系统不仅可以高效地帮助光伏电站运维工程师进行故障诊断分析，还可以指导、督促电站端进行故障抢修，提升故障设备消缺率，降低设备的平均故障恢复时长；并且该智能诊断系统可实现对光伏电站规范化、流程化管理，帮助企业建立基于智能化应用和大数据分析手段的“O2O”运维管理模式，让整个光伏电站在25年全生命周期中实现“运行状态可知、运维过程可控、运营收益可测”。