基于云平臺的光伏電站能量流測試系統的設計與應用

楊建衛(wèi)，張 寶，曹晟磊

(1. 中電華創(chuàng)電力技術研究有限公司，上海 200080；2. 大同中電光伏發(fā)電有限公司，大同 037000)

0 引言

近年來，光伏發(fā)電裝機容量不斷增加，隨著光伏發(fā)電平價上網時代的來臨，光伏電站的盈利空間被壓縮，如何提高光伏電站發(fā)電性能成為運維人員關心的頭等大事。光伏電站發(fā)電性能測試是對電站發(fā)電能力進行評估的方法，發(fā)電性能測試主要包括光伏方陣能效比(PR)、逆變器單元PR、匯流箱單元PR、光伏組串PR、光伏電站整體PR。目前傳統的光伏電站發(fā)電性能測試方法是針對單個光伏組串或單個逆變器單元在某一時刻進行單點測試，無法實時連續(xù)進行測試，測出的PR 值僅能反映發(fā)電單元或光伏電站整體某一時刻的發(fā)電能力，無法對光伏電站整體的平均發(fā)電能力進行客觀評估。

本文提出一種光伏電站發(fā)電性能測試方法，是一種基于云平臺的能量流測試方法，該測試方法需要在一定周期內(5～7 天)實時連續(xù)采集某個光伏方陣內各光伏組串、各匯流箱、各逆變器的發(fā)電功率，充分考慮不同氣象條件、不同外部資源影響下光伏電站的實際發(fā)電量，能夠排除地域和外部資源的影響，可客觀反映光伏電站整體的平均發(fā)電能力。利用云平臺存儲采集的數據，遠程計算機通過云平臺可實時查看數據并進行數據下載、分析。

1 基于云平臺的能量流測試系統

能量流測試方法適用于各種規(guī)模、各種類型的光伏電站現場檢測與分析評估，可對光伏電站所采集的數據進行全時段連續(xù)記錄，測試數據上傳至云平臺，遠程計算機可通過云平臺進行數據的查看和處理，并進一步實現光伏電站質量評估和PR 分析，對光伏電站進行故障診斷，實現光伏電站發(fā)電性能的提升。

基于云平臺的能量流測試系統的總體結構圖如圖1 所示。該測試系統包括各種可移動的模塊化數據采集系統、數據通信網絡、云平臺、本地數據中心、遠程數據處理單元等。

圖1 基于云平臺的能量流測試系統的總體結構圖Fig. 1 Overall structure diagram of energy flow test system based on cloud platform

與傳統的光伏電站發(fā)電性能現場檢測方法相比，本測試系統的優(yōu)勢在于：1)可連續(xù)測試發(fā)電狀態(tài)下光伏電站各發(fā)電環(huán)節(jié)的電性能參數，通過累計能量分析方法，分析光伏電站各發(fā)電環(huán)節(jié)的能量流狀態(tài)；2)考慮了光伏電站環(huán)境、氣象條件、帶電狀態(tài)等綜合因素的影響，且各系統測量單元具有同步機制，可保障氣象參數和各發(fā)電單元采集數據的高度同步性；3)數據采集自動化，具有保證數據連續(xù)性和完整性的檢查和修復機制，從而可全面客觀地評估光伏電站的綜合性能，在同步性、準確性、連續(xù)性、拓展性等方面都具有突出的優(yōu)越性。

2 系統設計

2.1 氣象數據采集裝置

氣象數據采集裝置主要是獲取光伏電站現場的總太陽輻照度、環(huán)境溫度、濕度、風速、風向等實時氣象參數。為了保障數據的客觀性，該基于云平臺的能量流測試系統設置了4 套總輻照表，分別安裝在待測試發(fā)電單元的不同位置，以獲得不同區(qū)域的太陽輻照度，摒除云層、風等外在氣象條件對所測試發(fā)電單元接收太陽輻照度的影響。采集通道為32 路，同步精度為10 ns，采樣頻率可在0～10 kHz 范圍內獨立設置，每路通道配置低通濾波，具有RS485、以太網、無線WiFi 的拓展通信能力，擁有外觸發(fā)和同步接口。

2.2 模塊化數據采集系統

模塊化數據采集系統基于高精度的傳感器和高性能的采集儀器設計，確保了數據采集系統的高精度、高性能和高可靠性。數據采集內容包括光伏組件、匯流箱、直流控制柜等直流側參數，逆變器(組串式)性能參數，以及交流控制柜等交流側參數。

模塊化數據采集系統采用分布式和模塊化設計，可根據光伏電站現場測試對象的通道數和布局需求，任意組合、靈活配置測試設備的數量、分布和互連，實現模塊化數據采集系統在光伏電站現場的快速安裝和連線。通過網絡時間協議(NTP)、全球定位系統(GPS)或IEEE 1588 協議等同步方式，可提高各分布式的模塊化數據采集系統的同步性，同步精度可達到納秒級。

模塊化數據采集系統可基于以太網、RS485、無線WiFi 等多種通信方式傳輸數據，內置的斷線自動重連和數據重發(fā)機制，可保證長期監(jiān)測數據的連續(xù)性和完整性。

2.3 數據通信網絡

各室外數據傳感采集單元之間通過無線WiFi 或GPRS 組網，將數據通信至室內數據采集單元，室內數據采集單元通過移動數據網絡，將數據傳送至云平臺。

2.4 本地數據中心

測試數據在本地存儲卡和云平臺都進行存儲，云平臺采用私有云，可保障數據的可靠性和安全性。每個室外數據傳感采集單元組成1 個分布式數據庫，多個分布式數據庫協同工作，室內數據采集單元組成中央數據庫，可整合各個分布式數據庫，實現整個光伏電站數據的存儲與查詢。

2.5 數據分析處理軟件

數據分析處理軟件主要實現包括測試前配置測試參數、測試中查詢實時參數、測試后查詢歷史參數等在內的功能。數據分析處理軟件還可以實現離線數據庫的合并、導入、導出等功能。

3 測試方案

3.1 光伏方陣的選取

根據光伏電站近期歷史發(fā)電量數據，將光伏電站發(fā)電量分為高、中、低3 個區(qū)域；根據光伏電站裝機容量，抽檢8 個光伏方陣，從中選取3個接近光伏電站中所有光伏方陣發(fā)電量平均值的光伏方陣作為被測對象，對逆變器、匯流箱及光伏組串進行測試，同時分別檢測匯流箱與逆變器的輸入、輸出側參數，測試時間為5～7 天；其余5 個光伏方陣分別在發(fā)電量高區(qū)域選2 個、發(fā)電量中區(qū)域選1 個、發(fā)電量低區(qū)域選2 個，以這5 個光伏方陣作為5 個測試單元，同樣進行以上測試，測試時間為3～5 天。

若光伏電站存在不同型號的匯流箱或逆變器，抽檢應覆蓋所有型號的設備，所有參數的采集時間間隔為1 s，記錄時間間隔為1 min。測試方案及采集點的布置如圖2 所示。

圖2 測試方案及測試點的布置Fig. 2 Test plan and layout of test points

3.2 測試內容

根據采集到的數據，可進行測試單元PR、光伏電站整體PR、逆變器最大效率、直流損耗、交流損耗、遮擋損失、灰塵導致的功率衰減等項目的測試和計算。

光伏電站測試單元能效比PRu的計算式為：

式中：E為測試周期內測試單元的發(fā)電量，kWh；P0為測試單元的總裝機容量，kW；Hi為測試單元傾斜面接收的太陽輻照量，kWh/m2；G為標準測試條件下的太陽輻照度，為1 kW/m2。

4 測試案例分析

應用本文所述的基于云平臺的能量流測試系統對光伏電站發(fā)電性能進行測試，測試的光伏電站位于山西省運城市，光伏組件安裝容量約為90 MW。

測試時間為2019 年7 月9 日—8 月23 日，測試共選取9 個測試單元，包括4 個集散式測試單元和5 個組串式測試單元。其中，集散式測試單元包括1 個集散式逆變器，以及接入此逆變器的所有匯流箱和光伏組串，編號分別為A5-2測試單元、A6-2 測試單元、B28-1 測試單元、B25-2 測試單元；組串式測試單元包括1 個交流匯流開關，以及接入此開關的下級所有組串式逆變器和光伏組串，編號分別為A11-5 測試單元、B19-2 測試單元、B20-9 測試單元、B21-8 測試單元、B15-5 測試單元(所有測試單元的編號均采用光伏電站中的實際編號)。

整個測試期間，集散式測試單元的PR 值及能量損耗分布圖分別如圖3、圖4 所示，組串式測試單元的PR值及能量損耗分布圖分別如圖5、圖6 所示。

從圖3、圖4 可以看出：整個測試期間，4 個集散式測試單元的PR 值由高到低排序依次為：B25-2 測試單元、A5-2 測試單元、B28-1 測試單元、A6-2 測試單元；其他綜合能量損耗由高到低排序依次為：A6-2 測試單元、B28-1 測試單元、A5-2 測試單元、B25-2 測試單元；單元線纜能量損耗由高到低排序依次為：A6-2 測試單元、B28-1 測試單元、B25-2 測試單元、A5-2 測試單元；逆變器能量損耗由高到低排序依次為：B25-2 測試單元、B28-1 測試單元、A6-2 測試單元、A5-2 測試單元。

圖3 整個測試期間，集散式測試單元的PR 值Fig. 3 During the entire testing period，PR value of distributed test units

圖4 整個測試期間，集散式測試單元的能量損耗分布圖Fig. 4 During the entire testing period，energy consumption distribution diagram of distributed test units

從圖5、圖6 可以看出：整個測試期間，5 個組串式測試單元的PR 值由高到低排序依次為：B20-9 測試單元、B21-8 測試單元、B19-2測試單元、B15-5 測試單元、A11-5 測試單元；其他綜合能量損耗由高到低排序依次為：A11-5測試單元、B15-5 測試單元、B19-2 測試單元、B21-8 測試單元、B20-9 測試單元；單元線纜能量損耗由高到低排序依次為：B20-9 測試單元、B21-8 測試單元、B15-5 測試單元、B19-2 測試單元、A11-5 測試單元；單元內所有逆變器的能量損耗由高到低排序依次為：B15-5 測試單元、B19-2 測試單元、B21-8 測試單元、B20-9 測試單元、A11-5 測試單元。

圖5 整個測試期間，組串式測試單元的PR 值Fig. 5 During the entire testing period，PR value of string test units

因測試單元內各個匯流箱、光伏組串的數據量較多，本文僅以1 個集散式測試單元為例進行具體分析。選擇PR 值偏低的A6-2 測試單元，對所采集的A6-2 測試單元的數據進行分析，以便進行故障診斷和低效率分析。整個測試期間，A6-2 測試單元的PR 值及各部分能量損耗的占比情況如圖7 所示。

圖7 整個測試期間，A6-2 測試單元的PR 值及各部分能量損耗的占比情況Fig. 7 During the entire testing period，PR value and proportion of energy consumption in each part of A6-2 test unit

不同日期下，A6-2 測試單元各匯流箱的PR分布情況如圖8 所示。整個測試期間，A6-2 測試單元各匯流箱的PR 值如圖9 所示。

圖9 整個測試期間，A6-2 測試單元各匯流箱的PR 值Fig. 9 During the entire testing period，PR values of each combiner box in A6-2 test unit

從圖8 可以看出：A6-2 測試單元各匯流箱在同一天的PR 值偏差范圍在2.56%～5.43%，其中，7 月13 日的PR 值偏差最大，7 月12 日的PR 值偏差最小。

圖8 不同日期下，A6-2 測試單元各匯流箱的PR 值分布情況Fig. 8 PR values distribution of each combiner box in A6-2 test unit at different dates

從圖9 可以看出：整個測試期間，A6-2 測試單元各匯流箱的PR 值在86.95%～89.64%之間，其中，23#匯流箱的PR 值最小。

不同日期下，A6-2 測試單元各匯流箱中各光伏組串的PR 值如圖10 所示。

圖10 不同日期下，A6-2 測試單元各匯流箱中各光伏組串的PR 值Fig. 10 PR values of each PV string in each combiner box of A6-2 test unit at different dates

從圖10 可以看出：不同日期下，A6-2測試單元各匯流箱中各光伏組串的PR 值在84.11%～91.34%，A6-2 測試單元所有光伏組串總PR 為88.25%。其中，19#匯流箱中各光伏組串的PR 值偏差比較明顯。產生此現象的原因是多方面的，包括光伏組件存在破碎、嚴重隱裂的現象(隨后進行的光伏組件電致發(fā)光抽檢的結果也佐證了這個原因)，個別光伏組串存在陰影遮擋現象，靠近路邊的光伏組串灰塵損失較明顯等。

5 結論

本文針對光伏電站發(fā)電性能測試，論述了一種基于云平臺的能量流測試方法，設計了基于該方法的新型測試系統，并運用該測試系統對山西省運城市某90 MW 光伏電站進行了實際測試，得到了詳細、客觀的測試結果，對全面客觀地評估光伏電站的綜合性能具有重要意義。本測試系統通過對測試數據的深入分析，可以定位光伏方陣中的低效率光伏組串的位置，進而可對低效率光伏組串進行故障診斷和低效率分析，并最終定位故障類型，達到了對光伏電站運維服務的目的。

相對于傳統測試設備及系統而言，本測試系統在同步性、準確性、連續(xù)性、拓展性等方面均具有突出的優(yōu)越性，得出的測試數據詳細、全面，同時云平臺的應用減少了現場測試人員的投入，提高了測試效率，降低了測試成本，本測試系統的應用具有很高的經濟效益和社會效益，具有一定的推廣性。