新能源发电场站智能运维探析

国网经济技术研究院有限公司 刘思源 航天极创物联网研究院（南京）有限公司 宋高顺

随着可再生能源的发展，新能源发电场站的建设和运营成为当今能源行业的热点。本电厂新能源电站位于远离市中心的区域，所处环境极为复杂，运行容易受到环境因素的影响。目前电厂仍沿用传统运维模式，设备故障的处理存在滞后性，使设备控制受到不利影响，严重时甚至会导致系统无法正常运行。为此，本电厂基于智能技术构建集中控制系统，利用系统同时监控多个设备运行状态，便于人员管理电站。

用智能运维代替传统运维模式具有以下优点：首先，智能运维模式下工作人员可通过实时监测设备运行状态、收集数据、分析运行情况，及时发现设备故障和异常，提前维护或修复，避免因设备故障导致的停机，提高发电效率；其次，传统运维模式需定期检查并维护，极易因未能及时发现设备故障导致维修成本超出预期。智能运维可通过实时监测结合预测性维护提前发现潜在故障，降低维修成本，延长设备使用寿命；最后，新能源发电场站位于偏远地区，环境复杂且气候恶劣，设备容易受到外界环境影响，智能运维系统的实时监测预警功能，有助于及时发现设备故障及异常，采取措施避免事故进一步发酵，提高发电场站的安全性、可靠性[1]。

1 新能源发电场站智能运维要点

在新能源发电领域，智能运维作为一种先进的管理模式正逐渐受到越来越多企业和机构的重视。智能运维指的是利用先进的信息技术、大数据分析、人工智能等技术手段，对发电设备进行实时监测、故障诊断和预测维护，以提高发电效率、降低运维成本、延长设备寿命的管理模式[2]。智能运维模式的价值在本电厂光伏电站得以最大化实现，主要是做到如下要点。

灵活使用大数据、人工智能等技术，监测并分析发电场站的运行数据，通过数据驱动的方式实现故障预警、优化运行的目的，由此提高发电场站的运行效率和可靠性。采用预防性维护策略，通过定期检查、保养和维护设备，提前发现并且解决潜在问题，避免设备故障对发电场站运行造成不良影响，降低维护成本、延长设备寿命；利用物联网技术实现设备的远程监控，24h 监测设备运行状态，根据监测所掌握情况调整运行参数，确保设备正常运行，提高发电场站的运行效率。

建立完善的故障诊断系统，对设备故障做出快速准确的诊断，并采取相应的处理措施，及时解决设备故障，减少停机时间，提高发电场站的可靠性；优化设备运行参数，减少能耗，提高能源利用效率，降低发电场站的运行成本，同时采取有效的排放控制措施降低对环境的影响，实现可持续、高质量发展；发挥工作人员和智能系统的优势，实现人机协同，共同参与发电场站的运维工作。运维过程中，工作人员主要负责设备维护和管理，智能系统则负责数据监测与分析，相互协作提高运维效率；此外还要定期评估发电场站运维工作的实施情况，不断优化运维流程和策略，提高运维水平，保证发电场站长期稳定运行。

2 新能源发电场站智能运维技术研究

本电厂光伏电站配置为无人值守，由于地域较为分散，故对其监控和运维的难度较高。集控中心是组成智能运维体系的关键一环，而作为智能运维的核心，集控中心往往承担着监控、调度、故障处理等重要职责，需要通过对发电设备的实时监测和数据分析，实现对发电场站运行状态的全面掌控，保障发电系统的安全稳定运行。

2.1 总体思路

设计集控中心需要考虑多方面因素，包括但不限于设备监控、数据采集、远程控制[3]。本电厂建设集控中心的思路如下。

第一步，在集控中心建立实时监测系统，配备高清摄像头监控新能源发电场站的各类设备状态，以便工作人员发现异常情况；第二步，配置传感器和数据采集设备，实时采集新能源发电场站的各类数据，利用大数据、人工智能技术深入挖掘并分析数据，预测设备运行状态，确定优化方向；第三步，建立远程控制系统，通过集控中心对发电场站进行集中调度，实现功率优化和负荷均衡；第四步，配备智能诊断系统监测设备运行状态，对故障进行自动识别及定位，提前预警并生成故障报告。同时配置智能维修系统，提供远程维修指导，缩短故障处理时间，降低运维成本。

事实证明，在设计集控中心时，充分利用物联网、大数据和人工智能等技术手段，能够实现设备的智能监控、数据的智能分析和运维的智能化，提升新能源发电场站的运行效率。

2.2 核心功能

实时监控。在指定位置安装传感器、监测设备，用于实时采集发电设备温度、压力、电流等运行数据，并将数据传输至集控中心，工作人员无需前往现场便可以通过集控中心显示屏了解设备运行状态，根据设备出现故障的原因采取针对性解决方案，提高设备的可靠性、实效性。

数据分析。通过对大量的运行数据进行分析和处理，实现对发电设备运行状态的准确预测与评估，及时发现潜在故障隐患并采取相应的措施，避免设备故障对发电系统带来的影响，提高运行的安全性。

远程调控。实践经验表明，集控中心还需要具备远程调度和控制能力，以便工作人员对发电设备进行远程调控，实现对发电系统的远程监管和操作，提高运维工作的灵活性，保障发电系统的正常、稳定运行。

2.3 具体设计

2.3.1 电站地理位置相关性模型构建

在完成系统设计后，本电厂通过故障诊断技术增强系统的故障诊断能力。考虑到电站所处环境较为复杂，其设备状态和参数容易在环境的影响下发生变化，例如在阴天时光伏组件发电效率会显著降低，因此需要在光伏电站故障识别和定位功能设计过程中，将地理位置相关系数引入其中。将本电站所处的实际位置作为依据，可利用下述公式对两个光伏电站之间的距离加以计算。为降低后续研究难度，需要将电站地理位置涉及的因子用距离的倒数进行表示。在经过一系列的计算后，便可以获得所需的系数[4]：

式中：地球的半径由R来表示；其数值大约为6371.4km；其中，1号电站的经纬度坐标由（x1，y1）表示；2号电站则由（x2，y2）表示。在实际研究中，将参照点设为k，以满足故障识别分析的要求，如果其他光伏电站与k之间的距离分别为dk1,dk2,dk3,…。上述电站地理位置相关因子即为其倒数1/dk1,1/dk2,1/dk3,…，在经过处理后可得到下述公式：

根据上述公式，可以计算k与其他电站之间的位置关系如下：rkn=（1/dkn）/sum，上述公式均满足m≠k，1≤k≤n，且0≤m≤n。

2.3.2 设备异常识别模型构建

在研究后得知，设备故障和环境因素是导致本电厂运行出现异常的主要原因。为此，需要利用下述公式对电站发电效率加以计算，并将计算结果与集控中心所得到的数据加以对比，在此基础上即可判断电站是否存在异常：PR=E/Ee，式中：某一时间段集控中心所测量出的发电效率由PR表示；某一时间内光伏电站发电量由E表示；电站装机容量由Ee表示[5]。

2.4 软件设计

随着新能源发电产业的快速发展，发电场站规模不断扩大，运维管理难度增加。为提高运维效率、降低运维成本，需建设集控中心。在设计集控中心内部所运行的软件时，要重点考虑实时监测、远程控制和数据分析。本电厂在软件设计方面所设计的内容以开发系统和操作系统软件为主，同时还包括了与集控中心相匹配的软件。所应用的架构为B/S，在实际运维过程中，工作人员可以将浏览器作为媒介对系统设备各类信息进行获取，从而掌握电气设备的状态和参数信息。本电站所选的操作系统为Windows 系统，该系统的适用性较强，且各节点计算机均与使用要求相吻合。

2.5 硬件设计

集控中心系统的架构组成为两层，集控层为第一层，光伏子站层为第二层，以通信链路为媒介完成数据的传输。将总体架构作为依据，本电站对硬件进行了合理配置，具体内容如下：

在集中监控系统中最核心的部分就是集控侧，其属于中心架构，具有数据分析、故障诊断和运营管理的功能。系统在设计过程中对超融合技术加以运用，同时将虚拟服务器部署在系统中，使硬件平台被虚拟，在经过整合后即可使全部服务器融合成为云资源池，最终使集中管理目标实现。具体表现为：运维人员可以通过显示屏对光伏电站进行监控和管理。本电厂所构建的系统布置多台超融合服务器，本电站所部署的服务器数量为5台，其中3台在虚拟化处理后形成资源池，之后完成对各类服务器的组建，如采集、实时数据、历史数据、数据挖掘等；而剩余2台服务器所形成的资源池，则可以组建生产管理、App 发布等服务器。

光伏电站硬件配置。本电厂将集中监控系统的实际要求作为依据，本电站部署了多台数据网关机和正向隔离装置，通过这种方式使远动功能达成[6]。

2.6 实际应用分析

本电厂以4个光伏电站作为研究对象验证系统应用效果。本次试验从每个电站内选择5个逆变器，以系统2023年10月某个时间区域的数据为例开展分析。利用上文公式可以对电站之间的距离进行计算，如表1所示。

表1 发电场站与集控中心的距离及相关系数

通过表1可知，4座电站之间的地理位置的相关系数其和为1，故可以将环境因素的影响予以排除，因此模型具有实用价值。最后，本电站所设计的监控系统对上述方法予以应用，得到了某一时间段光伏电站故障定位数据，结果表明：在这一事件段1号电站发生了故障，而其余电站并未受到影响。其中，监控画面显示1号电站内某个逆变器发出报警，在与现场人员联系后让其进行现场检查，检查后发现该逆变器发电效率低于正常值，在做深入调查后得知导致本次故障的原因为光伏组串断路，此次试验证明上述模型十分可靠。

现阶段，多数光伏电站集控中心主要监测的对象以设备参数和状态为主，但对于设备故障却未能准确定位。而本电厂所设计的系统，则通过构建模型的方式完善系统的故障诊断定位功能，试验结果表明系统在故障诊断方面发挥了重要作用。

3 结语

本文结合本电厂实际情况，指出集控中心在新能源发电场站的智慧运维中发挥着关键作用。通过引入先进的物联网技术、大数据分析，可以实现对发电设备的实时监测和故障诊断，提高运维效率以及设备利用率。此外，集控中心还可以优化发电场站的运行策略，提高发电效率、降低运营成本，对于新能源发电行业的发展具有重要意义。综上，设计功能强大、智能化程度高的集控中心是实现发电场站智能运维的关键，未来应进一步优化设计方案，使集控中心的价值得到最大化实现。