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电站层与本部都部署有生产系统,上下数据同步跟新,保障了一单出现网络链路故障,保障电站正常生产运行,也保障了电站本地数据的高效查询。系统还采用了断点续传技术。通过三级管理,实现智能化:集中运维、集控控制、故障诊断、决策支持。
点一下鼠标,就可以实现对800公里之外的格尔木光伏电站逆变器、主变压器进行控制。对已控制的设备数据进行的汇总统计,实现了对1940台逆变器、14台主变、62台风电机组、2062个断路器等设备实现远程操作控制,并进行有功功率和无功功率调节。
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大数据分析平台通过对历史数据同等条件下的电站实时有功,逆变器有功和组串电流的分析,充分挖掘出力不足的方阵和组串,并结合故障案例库自动给出可能发生的原因,对于可马上修复处理的,给出检修方案。目前系统已经能定位到问题组串,可演示逆变器实时监测画面的支路实时状态。
系统包括了设备性能分析和电站运行分析,给出了各类指标数据,但是当前这些指标比较分散,每个指标都只能说明某一方面的特征或者问题,并不能给出一个综合的电站质量和运行管理水平的评价,更不能给出更多的建设性的指导意见以帮助电站改进绩效。当前的远程诊断和运行分析已经从这方面进行了尝试,以后还会从人工智能等方面深入研究,真正形成以大数据应用为核心的远程诊断中心。
改变设备检修方式,通过大数据应用,将检修方式由原来的定检和事后维修的方式变成状态检修的方式,比如基于离散率分析的光伏方阵检修作业。目前系统已经实现了逆变器输出功率的离散率和组串电流离散率,也给出了通过离散率分级判断设备运行状态的经验法则。
如:根据逆变器组串电流的离散率,把逆变器分为四个等级:
运行稳定的——离散率<=5%
运行良好的——5%<离散率<=10%
运行待提高的——10%<离散率<=20%
运行必须改进的——离散率>20%
另外,对于灰尘遮挡清洗预警问题,什么时候清洗组件才能使得投入产出最大化,强调结合全站发电趋势变化,太阳辐照资源情况动态分析,天气预报信息,通过大数据对清洗模型或者算法的不断优化,让投入产出最大化。
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