光伏電站運維管理中故障監測與診斷技術研究

晉控電力山西新能源有限公司 何 曉

1 光伏電站運維管理故障診斷的必要性

本廠光伏發電的總裝機容量達到100MW，利用布局的光伏板塊實現太陽能的光電轉換處理，從而生產電能。在電站運營階段，須時刻檢測光伏板塊各關鍵設備的工作狀態和運行功率，確保第一時間發現故障并處理。但因電廠建設位置在偏遠地區，實際占地面積較大、外部環境惡劣，專業人員較為缺乏，各種設備的設計都已落后，當前還未采用有效的光伏發電設備運行在線監測與故障診斷系統或工具，導致發電生產過程存在隱患，降低了發電量。

尤其是電廠運行的年份較長，各類設備漸漸老化也導致故障發生率提高，運維管理變得愈發困難，人工運維手段已然無法滿足需求，故而本次結合智能化技術的運用，探析了光伏電站運維管理中故障監測系統和診斷模式的設計。

光伏電站發展運行的目標是在不限電條件下實現最大發電量，但各種因素的限制使其發電量無法達到最佳狀態，主要是發電能力受到設備性能的影響，如匯流箱電壓較低、組串輸出電流不高以及逆變器輸出功率較低等，其都會導致設備性能下降，影響最終發電量，當這些關鍵組件出現故障時，還會給整體發電帶來較高的電量損耗，如逆變器會因轉換效率與最大功率點不達標產生一定損耗，因此開展光伏發電運維管理時，針對各組件結構的故障診斷和監測愈發重要。

2 光伏電站運維管理中的故障監測系統設計

2.1 監測系統設計要求

為滿足光伏電站運維管理需求，其實施故障監測系統設計時，還須注意以下幾點要求：首先是科學布置監測點，結合光伏發電的結構與原理來看，其關鍵組件包括匯流箱、逆變器以及光伏陣列等，這些也是監測點覆蓋的重點；其次要重視數據采集和傳輸處理，主要運用先進傳感器設備，采集的數據類型包括電流、電壓、溫度以及光照強度等，最終數據會送到監測系統的中心；再次是做好數據的存儲及管理，在系統內可搭建數據庫，將數據分類整理、歸檔，關鍵設備數據還需做好備份，之后存儲到數據庫當中，確保其完整、安全；最后是開展數據分析工作，結合性能要求分析采集數據，像是圍繞著參數對發電量的影響分析，最終生成評估性的監測報告，為進一步的運維工作奠定良好基礎[1]。

2.2 系統通信技術的選擇

此次研究的光伏電站故障監測系統主要選擇無線通信技術，相比于有線通信技術來說，其無須實施復雜布線，也能夠降低安裝及維護的實際成本，同時功耗也比較低。該類型技術多會采用射頻通信原理，基于通信機制的不同還會劃分為藍牙技術、ZigBee 技術以及Wi-fi 技術，其優缺點各不相同，表1為各種無線射頻通信技術的性能及參數對比。

表1 各種無線射頻通信技術的性能及參數對比

由于光伏發電的組件復雜且多，為了確保數據可靠傳輸，同時考慮到系統后續開發的擴展需求，本廠決定在搭建在線故障監測系統時選定ZigBee技術支持通信，該技術通過路由器、協調器等裝置實現數據高效選擇和中轉，還配備了專業采集傳感器，形成多類型拓撲結構，本系統主要依據網型網絡結構設計。

2.3 數據采集的硬件設計

在布置的光伏電站采集節點上，要保證硬件結構順利采集電流數據、電壓數據以及溫度數據等，基于ZigBee 網絡進行數據信息的收發，因此其硬件設計可圍繞下述幾點。

第一，核心控制模塊可選擇CC2530型號芯片的微處理器，這種處理裝置遵循了ZigBee 網絡相關協議，還可以選擇Flash 容量，在發生斷電情況之后仍舊可以將采集數據自動保存，重啟系統并進行聯網后可直接搜索，因此具有較強的可靠性及穩定性。

第二，對于采集電流和電壓數據電路，其將會傳送故障監測的重要數據，因此可基于特性需求來設計，本廠的電流采集電路安裝了型號為ACS712-20A的霍爾轉傳感器，其可針對直流電流高效采集，設計測量的電流范圍在-20～+20A，誤差標準不會超過1.5%，運行時電壓為5V，內部電阻較小，故而能夠減少損耗功率。電壓采集電路的設備應基于電壓參考值3.3V 選擇，本廠光伏生產過程中運用了電阻串聯分壓的方式，因此可以在電路中布置AD 轉換通道。

第三，光伏設備及電路的溫度參數采集方面設計了溫度傳感器，其規格為DS18B20且具有3個引腳，測量溫度的變化范圍從-55℃到125℃，主要采集光伏組件的背板位置溫度，實際運行時的電壓為5.5V，數據采集偏差不會超過±0.5℃。

2.4 數據監測的軟件設計

首先是ZigBee 網絡協議配置，本廠光伏發電故障監測系統采用的協議棧版本為Zstack-2.5.1a，其結合了main（）函數，為系統的初始化和各項操作執行提供支持，函數性質為無返回值、持續循環。其次是下位機節點的布置設計，圍繞著ZigBee網絡特性需求，開發終端節點程序、協調器程序以及路由器程序。最后是上位機管理軟件的開發，基于LabVIEW 平臺進行開發，主要設計用戶管理模塊（包括用戶注冊、身份信息匹配以及密碼設置等功能）、串口通信模塊（借助協調器接收數據信息并下發指令）、數據管理模塊（包括數據解析、存儲數據、顯示數據以及查詢歷史數據等功能）。

3 光伏電站運維管理中的故障診斷技術運用

光伏電站開展運維管理工作，對故障的準確判斷將會影響針對性處理效果，因而要結合實際需求采用適宜的、科學的以及有效的診斷技術，主要是基于粒子群優化算法并搭建數學分析模型來增強診斷的可靠性，實際診斷方法的運用形式包括下述兩種。

3.1 結合偏差率參數計算的故障診斷方法

光伏電站的發電生產過程中，其核心設備運行參數應當處于一個穩定范圍，但若是遇到故障情況，參數就會出現較大偏差，基于實際偏差率的測定與計算能夠判斷各單元在某個時期運行是否穩定，確認性能是否良好，再結合自動化、智能化的診斷定位確認故障位置與表現類型，對于確保運維管理設備的穩健運行及優化功能來說很有幫助，也能促進光伏電站發電量的進一步提高。

可基于偏差率標準數據搭建診斷故障的模型，模型實際診斷操作的流程包括以下三點：對于光伏發電的關鍵設備運行參數實施周期性采集，還要劃分成不同時間段；自動整理同一設備不同單元在相同時間段內的參數，再比對標準指標數據了解設備不同單元運行偏差情況；基于設備不同單元性能指標產生的偏差，進一步明確設備運行的性能水平，方便提出整改維修的對策[2]。

從光伏發電設備內部各單元性能指標的測量執行出發，其實際測量的指標參數類型眾多，包括單元電流、溫度、單位容量電流、單位容量溫度、單位容量輸出功率，以及單元輸出功率等，不同單元還會有多種數據。在此次研究的本廠案例中，針對匯流箱設備進行測量，該設備內部包含支路數目為16條，所有支路都配置了1串光伏組，在故障診斷分析匯流箱性能時，則可直接測定各支路輸出電流參數，一般衡量規則時輸出電流值越大表示性能越佳，結合上述概況可知，其電流測量診斷故障時，主要測量支路單元電流、容量電流、溫度等相關指標。此外，還有逆變器設備也會影響電能生產，其實際故障診斷會測量分析支路溫度、支路輸出功率以及單位容量輸出功率等指標參數的偏差情況。

單個設備性能指標存在偏差，將會影響總體光伏發電設備的運行，而這種偏差可劃分成正向性能偏差及負向性能偏差，前者在偏差值變大過程中性能也會越來越佳，后者則是完全相反，由此可判定個體設備在某段時間內的運行性能情況，其與性能指標存在明顯映射聯系，分析是否發生故障。比如，匯流箱支路的電流指標與功率指標，同匯流箱設備運行性能間存在正比關系，因而若測量發現功率、電流參數靠近標準值，則表示設備具有較好的性能狀態，否則表示性能下滑存在故障問題，同樣原理，匯流箱支路的溫度指標和匯流箱設備運行性能間存在反比關系，故而支路溫度越高，則表示設備性能狀態越差，判斷其發生故障。

偏差率參數的相關算法原理是對比分析光伏電站設備各項性能指標和預置門限參數間的差值，相關對比結果除以預置門限參數就可得到偏差率，以此來判斷設備是否滿足了預期運行性能的需求，對某個時間段內設備性能情況進行了解。實際分析時要明確設定預置門限參數，其主要包括兩點，一是數值門限參數，二是比例門限參數，且分別具有偏差值的上限及下限。

如在本文研究的光伏電站運維中，相關設備的比例門限預置設定為上限70%、下限50%，若所有設備在相同時間點的各單元性能均值指標參數為A，則其比例上限為70%A，比例下限則為50%A，像是匯流箱支路的指標偏差低于了50%A，則判斷其出現故障，之后系統自動發出報警信號，人員深入檢修后發現某支路電池組件內部的匯流帶發生斷裂情況，可重新焊接或直接更換處理[3]。

3.2 結合離散率參數計算的故障診斷方法

光伏電站設備運行的關鍵性能參數可基于離散率相關模型分析，進而實現故障診斷，判斷設備性能指標離散率是否與標準達成一致性。本廠光伏發電的匯流箱、逆變器等重要設備都會形成組串電流，可將電流指標采用離散率算法分析，能夠反映出兩個設備電池組發電的綜合狀態，一般計算得到的離散率值較小時，表示其內部電池組串聯電流較為集中，變化曲線趨勢相近，實際發電也會愈發穩定、可靠。

以下是假定j 時刻電廠逆變器設備，或匯流箱設備實際組串電流參數基于離散率模型計算的有關公式：CV=σ/μ，式中：j 時刻相關設備組串電流計算的離散率用CV 表示，該項指標參數主要采用統計學標準差方法進行計算，電流數據實際采集的時間點即為j，該時刻測量組串平均電流的結果用μ 表示，該時刻逆變器或匯流箱組串電流的標準差用σ 表示。

基于各時刻結果的加權平均值計算，就可得到逆變器或匯流箱全天候組串電流的相關離散率結果。光伏發電的已有經驗來看，電廠逆變器或匯流箱組串電流離散率結果可劃分成4項取值范圍，其對應的性能表現見表2。

表2 光伏發電逆變器或匯流箱組串電流離散率結果與對應性能表現

本廠在進行離散率模型的故障診斷時，發現匯流箱組串電流離散率大于20%，因而判斷其存在故障問題，會影響到正常發電，之后通過調整接線及更換保險絲操作排除了故障[4]。

綜上所述，光伏電站的運維管理直接影響到發電水平，實際運維中要重點關注故障監測和診斷，及時發現安全隱患并進行處理。由本文分析可知，光伏電站運維管理中運用的故障診斷技術類型包括結合偏差率參數計算的故障診斷方法、結合離散率參數計算的故障診斷方法。