190GW存量项目对应超百万个故障点，拿什么“拯救”光伏电站发电量？

发布时间：2019-11-26 11:30:24

截至2019年三季度，我国光伏电站累计装机规模已经达到190GW。在这全球第一的装机体量背后，是中国光伏行业领先全球的制造业水平与最大的应用市场。但与此同时，这190GW光伏电站背后还对应着超百万个各式各样影响发电量的故障点。

 

北京金鸿泰科技有限公司的诊断系统部署案例的数据显示，仅以诊断系统发现的不发电和少发电支路数量为例，西北某50MW光伏电站共检测出737个故障支路点，对应每年损失电量547万千瓦时，即相当于每年损失383万的发电收益。即使按照上述电站一半的故障比例粗略估算，190GW光伏电站对应着140万个故障点，每年损失的发电收益超70余亿元。对于光伏电站业主来说，这些统计数据不仅仅是冷冰冰的数字，更直接的是项目收益率的降低。

 

 

2017年之前，我国的光伏电站基本属于“粗放型”发展，即便是此后，行业开始重视度电成本这一概念，但从第四届光伏发电运营与后服务研讨会上各运维企业的数据可以看出，无论是在前期设计、设备质量，还是施工水平等方面，我国光伏电站均存在这样或那样的不足，最直接的便是实际发电量与理论值不符，甚至偏差较大。

 

对于业主来说，必须正视光伏电站可能存在先天不足这一现实，发电量的损失需要在后期运维中去尽可能的弥补。

 

度电必争：每一个发电单元都不能“少”

 

根据金鸿泰的案例数据，每一个光伏电站在经历智能故障诊断之后，发电量都会有1-4%的提升，个别甚至有达到6%的增益程度，发电量提升的百分比对应的正是影响光伏电站发电的故障率。这从侧面说明了，传统的拿着测温仪、擦着表面灰尘的简单工作已无法适应智慧能源电站的运维需求。

 

2018年，国家电投在内蒙古达拉特旗建设了一座光伏骏马图，作为集治沙+发电+改善生态环境等功能于一身的清洁能源典型案例，曾数次登上央视记录频道，并且申报通过了吉尼斯世界记录。这座威武的光伏电站，实际上却是一座巨无霸发电体，装机规模达到300MW，共计安装了超过100万块光伏组件，占地超过12,000亩。

 

达拉特旗光伏骏马图

 

金鸿泰对这座单体规模300MW的光伏电站运营情况进行的初步调研之后发现，如果单纯靠人力运维，运维人员需要经常盯着综自系统后台软件上176个数据页面以及150,000个信息点（按照10MW对应5,000个信息点测算）。

 

实际上，在真实的运维中，工作人员不仅仅要盯着这数据，同时还需要找到疑似有问题的数据，并且在进行数据观察之后准确的判断出数据的问题所在以及是否需要下达消缺指令。

 

金鸿泰常务副总裁周双全博士告诉光伏們，光伏电站最考验精细化运维水平是光伏区的运维，因为光伏区设备数量多、占地面积大、环境恶劣。不同于火电的集中运营，光伏电站每一块组件、每个设备都是一个发电单元，每个设备的运行情况都与发电量息息相关。

 

单纯依靠人力的问题在于，一方面，这需要经验丰富的运维人员，能够准确的判断异常数据的问题所在。但是这在数十万的信息数据面前，几乎是不能实现的；另一方面，在需要观察如此多的信息点的情况下，即便是经验非常丰富的技术人员，都无法保证准确、及时、全面的排查所有的故障。

 

科技的迅速发展正是为了在人力无法完全胜任的情况下，借助其力量达成目标。金鸿泰通过数年的光伏电站故障模式、大数据的积累，将故障在线监测智能诊断系统从整套的光伏电站生产管理系统中独立出来，目的在于为运维人员提供方便使用的、能快速识别出所有可能影响发电量故障点的工具手段。

 

这套系统可以通过不间断的数据扫描，将每一支路的异常数据进行算法分析之后，通过故障预判模型自动生成巡检任务派发给运维人员。这样，那些需要“超级大脑”去识别分析的数据，通过智能诊断模型即可完成。

 

进入竞价/平价时代之后，光伏电站单体规模越来越大，百兆瓦以上规模的电站将成为常态。如何在25年的生命周期内，发挥光伏电站的最大效能，是一个值得深思的问题。

 

光伏电站运维：使用智能工具仅仅是第一步

 

相比于人工，智能故障诊断显然更为精准，“运维人员很难精准判断的发电量偏低的情况，都可以通过智能诊断识别出来，一般来说，我们以20%发电偏差为标准”，周双全博士介绍道。

 

不仅如此，这套系统在发出巡检任务之后，运维人员完成任务的情况也在线上有记录，周双全补充道，“这既能够督促现场人员完成任务，也相当于形成了一个闭环，自动进行再次的核查，提高了运维效率，也提供了考核的数据”。

 

故障诊断系统可以敏锐捕捉监控立杆阴影造成的组串发电量偏低

 

为了进一步减少运维工作量，无人机也被应用在光伏电站的运维中。金鸿泰推出的无人机智能巡检诊断系统，搭载了可见光+热红外双光任务设备，可以辅助运维人员将光伏组件肉眼可见的遮挡、灰尘等以及不可见的隐裂等问题通过热斑精准的识别出来。

 

实际上，智能工具的应用仅仅是第一步，如何有效的将数据、图像处理后，与集团化电站的日常巡视检查和消缺管理工作进行集成，也是行业关注的重点之一。

 

金鸿泰基于光伏电站巡检数据+巡检数据智能化处理软件开发的无人机智能巡检诊断系统，可以针对系统获取的数据高度智能化地进行分类、存储、挖掘、计算、分析，并利用红外深度学习、图像识别、姿态定位等技术实现光伏设备的故障的智能化检测，通过热斑分析，实现自动化程度较高的故障识别、定位，并方便导出巡检报告。巡检报告中包括故障类型、故障分布、消缺辅助、故障点导航等详细数据，为运维人员的工作提供参考。

 

下图为金鸿泰对河北某一20MW光伏电站进行无人机巡检的案例分享。这座光伏电站安装了80000余块光伏组件，占地近600亩地。经过巡检之后，发现存在问题组件共1166块，占巡检组件总数的1.47%。

 

案例：河北某20MW光伏电站无人机巡检成像图

 

巡检报告显示，抽查部分故障在现场进行验证后，这些抽查出来的故障原因分别是3块组件缺失，12块组件破损，3块组件二极管损坏，55块组件表面污垢积累严重，4处杂草遮挡组件，7处组件间互相遮挡，1处站内摄像头遮挡组件，1处围栏遮挡组件。其中3#~6#方阵中存在大面积热斑效应，建议进一步检测。

 

此外，为了更好的督促运维人员完成工作，金鸿泰还推出了可视化巡检管理系统，集人员定位、远程可视、操作指导、巡检防误、数据联动、专家指导等功能于一身，以规范光伏电站的运维工作。

 

平价上网“倒逼”运维服务智能化升级

 

我国光伏行业发展至今，光伏电站运维的数字化与智能化已经不仅仅是存在于“概念”阶段了，这与光伏行业的发展阶段密切相关。

 

周双全博士介绍道，2011年前后，我国光伏电站累计装机装机还不足5GW，光伏电站的运营系统也仅限于设备监测的角度，主要是监测二次设备等电气设备的状态；2013年金鸿泰承担了工信部物联网专项研究，光伏电站开始有了采集发电数据的概念，并开始分化为站级、区域级、总部级三级监控；2015-2016年，故障诊断、无人机等专业工具开始应用在光伏行业；2017年之后，随着光伏电站规模的骤增，行业对于运营数据存储、分析的需求开始增长，大数据、集约化管理平台的产品也由此出现。

 

事实上，当前，电力系统也正在从陈旧、僵化向工业互联网转型。新一轮中国电力体制改革和遍及全球的能源转型，工业物联网、大数据、云计算、人工智能、5G正在加速应用，这给智能化运维带来了可能性。

 

此外，随着光伏发电度电成本的降低，我国光伏即将进入全面平价时代，这将对光伏电站的度电成本带来严峻的考验，很显然，贯穿于光伏电站整个生命周期的运维服务是影响发电量的关键因素。“在这样的大背景下，传统专业化运维服务必然要升级到智能化运维服务”，周双全博士认为，在专业运维服务的基础上，空地一体智能运维是光伏电站实现平价上网的必备手段之一。

 

咸林能源是金鸿泰下属专业的第三方运维服务企业，借助于金鸿泰强大的研发能力，该公司以互联网、大数据、云计算等新技术为依托，以无人机智能巡检诊断系统、安全生产智能巡检管理系统等为手段，以自主知识产权的在线监测智能诊断系统、远程集控系统、智能运维管理系统、备品备件联储调配系统等为技术支撑，持续打造智能化运维服务升级。截至目前，咸林能源运维服务承接了华能、国家电投等电力央企、地方国企等超过3GW电站的运行维护服务。

 

智能化技术手段的出现，给光伏电站实现少人值守或者无人值守进而实现降本带来了可能性。“故障诊断或者无人机巡检，是可以真切的给光伏电站带来增益的手段，运行一段时间之后，光伏电站的问题越来越少，这样才有可能实现少人值守，不然单纯提‘少人值守’的理念相当于让电站‘裸奔’，这是完全不切实际的”，周双全解释道。

 

纵观光伏电站生产管理系统的发展历程，当前投资企业持有的光伏电站规模越来越多，根据光伏們的统计，光伏电站持有规模在1GW以上的企业数量远超20家，包括国家电投、中广核、华能、华电以及晶科电力、正泰新能源等的装机规模均在3GW以上。如此庞大的数量级，需要关注的不仅仅是光伏电站的施工建设，长达25年的运营时间与整个电站的发电收益息息相关。

 

金鸿泰业务内容板块

 

北京金鸿泰科技有限公司成立于2008年，公司致力于打造新能源垂直领域“线上+线下智能运维服务”空地一体化服务，在新能源发电智能信息化系统与生产运维服务方面具有最完整的解决方案，目前已经为国家电投、华能、大唐、京能、深能等“五大四小”央企、重点省属能源集团和行业龙头企业提供基于“合同能源管理”理念的第三方托管运维和运营服务，总部署规模超过18GW，运用大数据、机器学习、人工智能等智能化技术，降低客户运维成本，提高资产收益。