基于物联网的光伏发电智能监控系统

2015-03-22梁新田徐志华保定科诺伟业控制设备有限公司河北保定07000中铁电气化局保定铁道变压器有限公司河北保定07000

现代建筑电气 2015年4期

梁新田, 徐志华(.保定科诺伟业控制设备有限公司, 河北保定 07000;.中铁电气化局保定铁道变压器有限公司, 河北保定 07000)

基于物联网的光伏发电智能监控系统

梁新田1, 徐志华2
(1.保定科诺伟业控制设备有限公司, 河北保定 071000;2.中铁电气化局保定铁道变压器有限公司, 河北保定 071000)

搭建基于物联网的区域光伏发电系统的智能监控平台。以光伏发电系统故障检测算法和设备的优化管理为基础,通过建立性能评估模型,实现对区域分布式光伏发电系统的安全运行性能进行评估。运行结果表明,系统数据传输效果好、性能稳定可靠,具有很高的应用和推广价值。

物联网; 光伏发电; 智能监控系统; 可靠性

0 引言

根据目前基础条件和政策导向的分析,我国光伏产业经过产业调整将有望走出低迷,预计“十二五”末光伏发电累计装机容量达到40 GW,到2020年有可能突破100 GW。随着规模性的太阳能电站在国内陆续建设并投入运行,如何实时了解电站的运行状况,如何满足上一级系统或电网调度系统的监控需求,成为亟待解决的问题。太阳能光伏电站系统运行状态的实时监控,如运行状态监控、故障检测预警、环境数据采集、能源调度与分配,对提高光伏系统运行效率、降低系统运行成本具有重要的意义。

本文建立了一个区域分布式光伏发电系统的实时安全监控平台,融合智能无线传感器技术、实时无线网络通信技术和数据挖掘分析平台技术,以及整个系统动态变化的可视化技术和故障预测与优化检修技术。

1 系统概况

该项目以10 MW屋顶BIPV光伏发电示范工程项目为研究依托,分成若干子系统进行各种数据采集传感器的选择配置;构建实时数据采集系统的通信传输网络;通过光伏电站管理中心,构建基于实时数据通信网的监控平台,并设计平台体系结构以及数据库管理策略;基于区域光伏发电系统的实时信息,研究建筑光伏发电系统的模型、特征曲线、故障检测、系统性能评估方法及数据、网络的可视化技术等。

基于物联网的光伏发电智能监控系统框架如图1所示。

2 系统技术方案

2.1 系统数据采集模块

数据采集模块主要由单片机、电源电路、数据采样电路、无线通信电路和外壳组成,可以采集当地接入点各种不同类型的数据。根据预先配置的上传策略进行数据上报,这些数据可通过模拟或数字接口导出给无线传感器通信模块。采集模块分布在太阳能光伏组件、汇流箱、直流配电柜、光伏逆变器、交流配电柜等系统的各个环节。其中光伏组件的数据采集模块安装在背板上,与接线盒相连,可以采集直流电压、直流电流、平均功率、日辐照量、风速、环境温度、光伏组件温度。光伏逆变器的数据采集模块主要采集输入直流电压/电流、输出交流电流/电压、输出功率、电网电流、电网电压等参数。逆变器输入端的直流电压、电流和输出端的三相交流电压、电流都是通过霍尔传感器测得。设计选用霍尔电压CLSM-10MA传感器,电源电压为±15 V,绝缘电压为5 kV,输入额定电流为±10 mA,输出额定电流为±25 mA。逆变器输出端三相交流电压采样电路如图2所示。

图1 基于物联网的光伏发电智能监控系统框架

图2 逆变器输出端三相交流电压采样电路

图2中,Usa、Usb、Usc为霍尔电压传感器采集到的输出信号,利用运算放大器LF247将霍尔电压传感器的输出信号送到同步采样A/D转换器引脚AD1、AD2、AD3。

2.2 通信网络的构建

光伏发电实时数据通信网络结构如图3所示。

图3 光伏发电实时数据通信网络结构

基于无线传感器网络的通信模块是项目技术方案的关键,其工作原理是利用IEEE 802.15.4的短距无线传输技术作为节点之间的通信信道,并通过系统芯片SOC来控制外接的各类传感模块,定时读取太阳能电池和光伏逆变器组件特定的物理量,并通过多跳的通信方式传送到远端设备。通常无线传感器网络通信模块需要普通的外接电源或化学电池供电,该项目将利用太阳能电池输出的低压直流电进行供电。

无线中继通信设备是传感器网络的中间路由节点,本身不承担数据采集的工作,但需要在长距离传输时进行中继路由,并且具有MESH组网和自愈能力,即在通信链路发生故障时协议可以自适应地修改中继路径,保障端到端的通信质量。该设备的引入极大地降低了原有总线监测技术方案的风险,实现了多路径的动态组网拓扑,提高了监测通信链路的可靠性。

3G无线传感网网管设备是传感网与3G移动通信网的融合节点,同时具备与传感网和3G网络通信的功能。它利用3G通信模块将采集到的多个光伏发电设备的数据进行上报,并转发远程监测控制中心下达的各项操作和查询指令。该网关设备的形态可分为固定式和移动式。固定式采用普通工业级通信网关设备开发,具备一定的防水、防震等要求,采用电源供电,适合露天长期部署。移动式采用智能手机或平板电脑终端,适合便携使用。

2.3 体系结构与数据库管理系统的设计

利用C++语言,并采用C/S和B/S相结合的混合模式,开发光伏发电监测平台;数据库包含实时数据库和历史数据库,两者的访问都采用标准的UML语言。

2.4 系统功能与性能的评估

监控平台的功能可工作在应用管理模式、研究模式。应用模式一般面向用户,而研究模式面向PV开发研究人员和PV厂家。数据分析模块的功能流程如图4所示。通过输入数据的用户界面,使用者在用户界面中选择试验数据的类别,输入试验采集到的数据;通过性能评估模块内核进行试验数据失效分布类型的估计,并在估计基础上进行检验,确定试验数据的失效分布类型,计算出相应的可靠性试验数据的特征量;通过结果显示界面,读取性能评估结果。

图4 数据分析模块的功能流程图

2.5 状态监测与维修计划研究

状态监测是指通过测定设备在运行过程中所反映出来的特征参数(如震动、噪声、温度等),来检查其状态是否正常。对光伏发电系统关键元件进行状态监测和故障诊断是将采集到的各种数据与设定参数对比分析,用辨识方法估计模型参数,如果偏离正常值过大,那就是故障,由模型参数可推算出机理模型的参数,找出故障根源。该方法可以发现系统潜在故障及其原因、故障部位及轻重程度,预报故障发展趋势,提出维修建议。为缩短维修时间、降低维修费用,可以在一定范围内合理安排维修时间,使停机所造成的经济损失达到最低限度。

2.6 建筑光伏发电监测系统的可视化研究

远程监测控制中心是光伏发电系统的远程智能管理平台,具有强大数据处理能力,对区域光伏发电系统进行实时监测、查询、开关控制等操作,预计可支持10万套的管理能力。

对于光伏发电系统采集数据,分为两类进行可视化。

(1) 生成数据,用曲线、饼图、棒图以及轮廓图刻画系统的实时运行状态。

(2) 利用分析、挖掘、处理后的特征或结果信息,开发更加深刻、醒目的2D、3D可视化技术。

3 系统搭建及运行

搭建基于无线传感网的光伏发电系统智能监测试验网。试验网外场选址为10 MW屋顶BIPV光伏发电示范工程试验场地,部署20套无线传感器通信模块来监测对应太阳能光伏发电系统,包括光伏组件、电池和逆变器,并通过4个无线中继通信设备和1个网关设备接入到公共互联网。另外,外场还布设1个现场控制和显示设备。

与相同装机容量的普通光伏发电监控系统相比,前期需要增加设备资金投入约为82万元。据不完全统计,普通光伏发电监控系统每年每10 MW光伏电站用于维护、检修、检测投入的人力费用约为40万元;设备监管不力,造成光伏组件损毁烧坏280块,价值约30万元;考虑光伏组件的更换和安装,损失发电量等综合费用总计为10万元。在光伏发电系统25 a生命期内,将共计损失2 000万元。采用智能监控系统大大减少了非系统监测状态下电站的损失额。

2013年全年统计的相关数据如表1所示。由表1可知,单从年发电量角度来看,智能监控系统相比普通监控系统,前期增加的82万元资金投入,预计2年多就可以收回成本。

表1 发电量对照表

注:电费单价按0.94元/kWh计。

综上所述,该监控系统可最大限度地节约资源,实现资源的合理优化,降低光伏系统电站潜在危险损失,提高光伏发电系统发电可靠性。通过对光伏发电运行参数和数据的分析研究,得出以下信息:

(1) 光伏组件功率输出与光照辐射度、PV电池板安装角度和温度、环境温度以及风速的关系,建立了相关的分析模型,为光伏组件生产厂设计出效率高的光伏电池提供参考。

(2) 影响区域光伏发电系统功率输出的各种因素,为设计更高效的逆变器控制算法提供了可靠的依据。

(3) 光伏发电的动态模型,便于进行不同应用(潮流、短路、稳定分析等)的动态模拟仿真。

(4) 动态模型能够与电力系统模型结合,以便研究PV电源对电网安全、可靠运行的影响。

(5) 建筑光伏发电系统(具有易变、不确定性特征)建立了有效、通用、标准的潮流计算和稳定性分析模型。

4 结语

光伏发电智能监控系统实现了对示范光伏发电系统各类动态数据的可视化,运行效果良好,将产生极大的示范效应,对于推动光伏产业发展及国家智能电网建设具有重要的战略意义。

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Photovoltaic Power Generation Intelligent Monitoring System Based on Internet of Things

LIANG Xintian1, XU Zhihua2

(1.Baoding Corona Control Equipment Co., Ltd., Baoding 071000, China;2.Baoding Railway Transformer Co., Ltd., China CREC Railway Electrification Bureau Group, Baoding 071000, China)

This paper built an intelligent monitoring system of integrated photovoltaic power generation based on Internet of Things.Based on the fault detection algorithm and the optimal management of devices,the evaluation model was built to evaluate the operation performances of regional distributed photovoltaic power generation system.The test results show that the system has the effective data transmission,reliable and steady performances,which has high application and promotion value.

Internet of Things(IOT); photovoltaic power generation; intelligent monitoring system; reliability