基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)研究

吳士賓

（三峽津薊（天津）新能源發(fā)電有限公司， 天津 301900）

0 引言

隨著當今能源危機日益凸顯，清潔能源的發(fā)展和應用越來越重要[1]。其中，太陽能作為一種頗具潛力和前景的清潔能源，日益受到人們的關注。目前，光伏發(fā)電的總體轉換效率達到了很高的水平，然而，在光伏發(fā)電過程中，組件制造公差、環(huán)境失配、生命周期組件衰減失配等因素可能影響光伏發(fā)電效率[2]。

為了對光伏發(fā)電效率進行提升，需要引入大數(shù)據(jù)和智能化技術[3]。利用大數(shù)據(jù)技術可以收集大量的數(shù)據(jù)樣本，提取關鍵參數(shù)和特征，從而建立趨勢預測模型和功率預測模型，同時通過數(shù)據(jù)分析和處理，可以發(fā)現(xiàn)一些影響光伏發(fā)電效率的關鍵因素，從而制定合理的優(yōu)化措施。例如，組件制造中的材料和精度控制，可以通過精細化的制造過程優(yōu)化。環(huán)境失配通常是由于陰影、灰塵和鳥糞等外界條件導致的，可以通過增強環(huán)境清潔和組件布置、排列優(yōu)化來減少影響。另外，在組件使用過程中，應采取定期維護和更新，延長組件壽命[4]。

發(fā)電效率的提升需要綜合考慮這些因素，需要通過智能化手段，對這些因素的影響進行全方位、多角度、數(shù)據(jù)化的預測和分析[5]。在此基礎上，開發(fā)出高效、準確的在線監(jiān)控系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對光伏發(fā)電設備的全面掌控和實時監(jiān)測，避免由于人為原因而造成的設備損壞和發(fā)電量減少。

1 基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)

太陽能發(fā)電由于其便捷、高效和環(huán)保的特點已經(jīng)成為主流的清潔能源形式。為達到更高的發(fā)電效率并實現(xiàn)自動化控制，本文設計了一款基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)。其系統(tǒng)架構基于5 層體系結構，具體包括基礎設施層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)層、業(yè)務層和訪問層與用戶層。其系統(tǒng)架構如圖1 所示。在該架構的基礎上，實現(xiàn)了一系列集成化功能，包括采集監(jiān)測系統(tǒng)、運維管理系統(tǒng)和分析預測系統(tǒng)，同時還可以讓用戶隨時隨地通過電腦、移動設備、電視大屏或其他終端訪問。

圖1 基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)架構

在基礎設施層，光伏發(fā)電系統(tǒng)通過逆變器、光照傳感器、溫度傳感器、幅照儀、追日陣列和風速儀等硬件設備實現(xiàn)了光伏能量的轉換、監(jiān)測和控制，并將數(shù)據(jù)通過采集傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲層。在數(shù)據(jù)存儲層，系統(tǒng)實現(xiàn)了緩存、持久化和檢索功能，通過使用Redis 和MongoDB 等緩存技術來提高數(shù)據(jù)的讀取和寫入速度，使用MySQL 和ES 等持久化技術來存儲歷史數(shù)據(jù)和加快數(shù)據(jù)檢索速度。在數(shù)據(jù)層，通過使用消息隊列MQ 實現(xiàn)了多進程之間的數(shù)據(jù)交互，通過數(shù)據(jù)緩存、事務處理和存儲過程提高數(shù)據(jù)處理效率和數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性。業(yè)務層包括采集監(jiān)測系統(tǒng)、運維管理系統(tǒng)和分析預測系統(tǒng)，能夠滿足不同用戶需求。采集監(jiān)測系統(tǒng)主要用于實時采集并顯示各種數(shù)據(jù)，包括光照強度、溫度、風速和電力變化等。運維管理系統(tǒng)則用于實現(xiàn)對發(fā)電系統(tǒng)的商業(yè)和技術管理，包括告警、設備維護、維修和更新等。最后，分析預測系統(tǒng)使用歷史和實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)分析、預測和優(yōu)化功能，以提高系統(tǒng)效果。

該系統(tǒng)架構具有以下優(yōu)點：首先，數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測由硬件和軟件組合實現(xiàn)，能夠高效可靠的采集和分析實時數(shù)據(jù)；其次，在數(shù)據(jù)的存儲、處理和檢索方面，其采用了現(xiàn)代采集技術，通過緩存和持久化技術，縮短了數(shù)據(jù)讀寫和檢索速度，并且確保了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和一致性；最后，在系統(tǒng)的架構和服務能力方面，其選擇了分層體系結構，以便實現(xiàn)高度集成和分離數(shù)據(jù)庫、業(yè)務和用戶界面。

2 基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程

在實際應用中，光伏發(fā)電會受到很多因素的影響，例如天氣、環(huán)境、設備問題等。為了保證光伏發(fā)電電力生產(chǎn)的效率，必須及時處理發(fā)現(xiàn)的問題。這就需要系統(tǒng)能夠快速地識別出光伏發(fā)電電力生產(chǎn)異常，提高故障發(fā)現(xiàn)和診斷的速度，并最大限度地避免由于人為因素或其他原因而產(chǎn)生的故障漏報和誤報問題。因此，本文提供了基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫兩種阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程。

2.1 基于數(shù)據(jù)驅動的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程

基于數(shù)據(jù)驅動的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程是在基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)的基礎上，結合大數(shù)據(jù)分析和專家診斷系統(tǒng)實現(xiàn)的。該流程的目的是通過對數(shù)據(jù)的分析，以自動化的方式，快速解決光伏發(fā)電電力生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題，提高系統(tǒng)管理和運行效率。其具體流程如圖2 所示。

圖2 基于數(shù)據(jù)驅動的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程

該流程的實現(xiàn)過程包括以下步驟：首先，利用基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)中的硬件設備和軟件系統(tǒng)，獲取光伏發(fā)電生產(chǎn)過程中的各項監(jiān)測參數(shù)，例如光照強度、溫度、電壓、電流、功率等。其次，利用大數(shù)據(jù)分析技術對這些數(shù)據(jù)進行標簽識別，將各項參數(shù)按照數(shù)據(jù)異常程度進行分類，進而發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。一旦發(fā)現(xiàn)光伏發(fā)電電力生產(chǎn)異常數(shù)據(jù)，則自動進入專家系統(tǒng)進行光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障診斷。

在專家系統(tǒng)中，通過對異常數(shù)據(jù)進行深入分析和診斷，快速判斷出光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障原因，進而對其進行失效模式分析和失效機理分析，從而輸出設備健康狀態(tài)和給出解決方案的建議，最終，完善光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障診斷記錄，并進行優(yōu)化與改進。

該流程的實現(xiàn)具有以下優(yōu)點：首先，基于大數(shù)據(jù)分析和專家系統(tǒng)，能夠高效快速地處理故障數(shù)據(jù)，提高了故障診斷和處理的準確性和及時性；其次，它能夠自動化地識別光伏發(fā)電電力生產(chǎn)中存在的問題和故障，避免了人為漏報和誤報的問題；最后，由于系統(tǒng)自動化診斷，節(jié)省了人力資源，降低了故障處理的成本。

在實際應用中，基于數(shù)據(jù)驅動的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程已經(jīng)成為智能化光伏發(fā)電的重要手段。它使得我們不僅可以采集運行數(shù)據(jù)和進行故障檢測，還可以通過自動化的方式完成診斷和處理操作，提高了光伏發(fā)電電力生產(chǎn)的效率，降低了管理成本。

2.2 基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程

基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程是另外一種基于光伏發(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)的技術方案，其主要是通過建立知識庫來提升光伏發(fā)電過程中的故障診斷和處理效率。在電力生產(chǎn)安全現(xiàn)場工作實際中，該技術方案可以實現(xiàn)快速、準確的診斷和處理故障，為電力生產(chǎn)的安全和可靠性提供保障。其具體流程如圖3 所示。

圖3 基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程

該流程的實現(xiàn)過程包括以下步驟：首先，獲取光伏發(fā)電電力生產(chǎn)過程中的各項檢測數(shù)據(jù)。隨后進行數(shù)據(jù)預處理及特征提取，篩選出有效的特征數(shù)據(jù)。這些特征數(shù)據(jù)進入光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障預測診斷模型中，可以得到光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障的監(jiān)測結果。這些結果即可進入光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障診斷知識庫，從而確定光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障原因。一旦光伏發(fā)電電力生產(chǎn)故障監(jiān)測結果超出知識庫范疇，還可以對數(shù)據(jù)庫進行更新。

在實際應用中，該流程的優(yōu)點在于，其不僅可以識別和處理故障，還具有自我學習和自適應的能力，隨著數(shù)據(jù)庫的不斷更新和完善，對未知故障也能夠迅速進行診斷，保障電力生產(chǎn)的安全和可靠性。

在電力生產(chǎn)安全現(xiàn)場工作實際中，光伏發(fā)電電力生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題或故障很多都是由人為或自然原因引起的，因此需要及時進行故障診斷和處理。該流程通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析、處理和診斷，可以快速發(fā)現(xiàn)并分析問題，以便及時采取有效的處理措施，最大限度地減少故障對電力生產(chǎn)帶來的負面影響。

此外，在實際應用中，對于一些規(guī)律性故障，可以逐步建立專業(yè)的知識庫，將經(jīng)驗和知識結晶化，形成一種能夠自我學習、自我完善的故障診斷和處理系統(tǒng)。這樣一來，不僅可以有效處理故障，還可以不斷提高診斷的精準度和效率，保障電力生產(chǎn)的安全和穩(wěn)定。

綜上所述，基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程是一種創(chuàng)新的技術方案，可以有效解決光伏發(fā)電電力生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的問題和故障，并且具有一定的自我學習能力，不斷優(yōu)化和完善。在電力生產(chǎn)安全現(xiàn)場工作實際中，應用該技術方案可以提高電力生產(chǎn)的安全性和可靠性，促進電力工業(yè)的發(fā)展。

2.3 兩種流程的優(yōu)劣對比

基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程都是針對光伏發(fā)電效率提升的技術方案，都能幫助提高光伏發(fā)電電力生產(chǎn)過程中的故障處理效率，但二者的實現(xiàn)原理不同，各有優(yōu)劣。

基于數(shù)據(jù)驅動的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程主要依賴于機器學習和深度學習算法，通過對大量數(shù)據(jù)的分析、建模和預測來識別故障并進行處理。在該流程中，數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理和特征提取后，進入機器學習模型進行訓練和評估，從而可以得到精準的預測結果。與基于知識庫的流程相比，基于數(shù)據(jù)驅動的流程不需要人為構建和維護知識庫，因此具有一定的自動化和智能化程度，可以處理一些未知的故障和異常情況。而且，該流程對于大量復雜數(shù)據(jù)的處理效率較高，可以實現(xiàn)實時處理。

然而，基于數(shù)據(jù)驅動的流程也有一些缺點。首先，數(shù)據(jù)的質量和準確性對預測結果會有很大影響，因此需要大量的有效數(shù)據(jù)進行支持，而且需要長時間的訓練和評估。其次，由于數(shù)據(jù)的復雜性和變化性，算法的優(yōu)化和性能評估也是一個很困難的問題。此外，基于數(shù)據(jù)驅動的流程的預測結果不具有可解釋性，不利于分析和發(fā)現(xiàn)根本原因。

基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程則主要依賴于專家知識和經(jīng)驗，在處理故障時，需要事先構建一個大量光伏發(fā)電生產(chǎn)的知識庫。在該流程中，數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取后，進入知識庫中進行預測和分析。與基于數(shù)據(jù)驅動的流程相比，基于知識庫的流程可以利用專家知識處理一些復雜問題，并且具有可解釋性，可以對系統(tǒng)故障進行更加深入的剖析，更好地發(fā)現(xiàn)和解決問題。

然而，基于知識庫的流程也存在一些局限性。首先，人為構建和維護知識庫需要較高的人力和物力投入，且其知識庫也需要不斷的迭代和更新。其次，該流程難以處理一些未知的故障和異常情況，需要人類專業(yè)知識來進行解決。此外，基于知識庫的流程也可能出現(xiàn)知識重復或知識矛盾的問題，需要不斷加以整合和完善。

綜上所述，基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫的阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程各有優(yōu)劣。在實際應用中，應根據(jù)具體情況選擇不同的流程，或者將兩種流程結合起來進行應用，以提高光伏電力生產(chǎn)的安全性和可靠性。

3 結語

隨著環(huán)保意識的增強和清潔能源的發(fā)展，光伏發(fā)電系統(tǒng)已成為目前最受關注的新能源之一。作為一種清潔的能源形式，光伏發(fā)電系統(tǒng)具有免費、可再生、無污染等優(yōu)點，因此具有非常廣闊的發(fā)展前景?；诖耍疚拇罱艘豢罨诠夥l(fā)電效率提升的智能化在線監(jiān)控系統(tǒng)，并詳細論述了其系統(tǒng)架構，該系統(tǒng)有5層架構，分別為基礎設施、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)層、業(yè)務層和訪問與用戶層，其可以準確、及時、全面地對光伏發(fā)電效果進行檢測和監(jiān)測。隨后，本文考慮到光伏發(fā)電的效率受到許多因素影響，影響其能量輸出和經(jīng)濟效益。因此，本文提供了基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫等兩種阻礙光伏發(fā)電效率提升故障處理流程。結果表明，兩種故障處理流程都有其優(yōu)缺點，可根據(jù)不同的應用范圍來做特定的選擇，兩者也可進行適當結合，通過累積的歷史數(shù)據(jù)信息與專業(yè)領域知識進行相融合，以提升系統(tǒng)在診斷和故障處理方面的準確率和速度。例如，可以通過數(shù)據(jù)驅動的方式來生成各種維度的故障診斷特征，再基于知識庫對這些特征進行分析，得出相應的故障處理方案。此外，也可以通過深度學習等技術手段，將基于數(shù)據(jù)驅動和基于知識庫的故障處理流程進行有機結合，實現(xiàn)更加智能化和高效率的光伏發(fā)電效率提升故障處理方案。在實際應用中，需要根據(jù)具體的應用場景和需求選擇合適的方法，并不斷優(yōu)化和完善，以提高處理效率和準確性，實現(xiàn)更加可靠和智能化的光伏發(fā)電效率提升在線監(jiān)控系統(tǒng)。