杜江帅
青海黄河电力运营有限公司,青海省西宁市
摘要：现如今，传统的发电技术已经不能够适应当前的发展需求。在资源日益紧张、环境问题突出的情况下，应重点发展新能源，我国在新能源方面的探究已取得了较大的进步。常见的新能源包括风能、水能发电、光伏发电等，文章以光伏发电为例，从管理的角度分析如何通过智能化的手段，提高光伏发电站运维管理水平，促进能源与信息的深度化融合，构建高效、清洁的光伏智能发电站。
关键词：光伏电站；智能化；运维
引言
我国很早就提出了可持续发展战略，对新能源技术的发展，政府一直持支持和重视的态度，因此我国光伏电站建设数量大幅增加。互联网信息技术的普遍应用，使光伏电站逐渐应用智能化的运检技术，有效提高了光伏电站的发电率、运营效率和安全性。光伏电站的智能化运检取代了人工巡检，使电站的巡检效率稳步提升，通过操作过程应用数字化记录、存储和智能化分析功能，能清晰判断和认识故障点，提高电站的运检管理水平。
1.我国光伏电站的发展过程
在提出建设智能发电站时，还未出现光伏新能源发电项目，随着光伏发电的发展及在智能化发电管理方面的研究，部分发电企业进行了具体的项目实践，逐渐完善了智能发电站内涵和目标。在计算机网络、信息技术等各种先进技术发展的背景下，国家发电企业对智能化发电站进行了深入探究，提出了将信息技术、通信技术、智能检测技术等基础智能发展模式，应用到发电站日常运维管理中，不断提高发电站生产管理的效率，为实现发电站高效、安全、节能环保的目标奠定技术基础[1]。在具体实施上，可构建发电站智能化运维管理体系，该体系由智能设备层、智能控制层、智能生产监管层、智能管理层构成，该智能化管理体系具有自适应能力强、自我恢复能力强、自我学习与自组织能力强的特点。随着先进信息技术的发展进步，不断扩大了发电站生产运行管理范围，提高了发电站自动化、数字化和智能化的水平。
2.光伏电站智能化精益运检管理中存在的问题
2.1运行维修方面
电站传统的运行维修工作主要通过远程视频监控、数据统计报表、运行设备维护、故障排查处理等方式进行。落后的工作模式在实际中存在不少问题，如监控死板单一、缺少智能化分析手段、运维方式被动等，且人工巡检成本高昂。据相关数据统计，目前每年用于日常巡检成本高达45亿美元，而到2024年这个数据将会翻倍，达到90亿美元。同时光伏电站面积大、设备多，导致光伏设备在故障发生时，很难做到精准定位，不能在短时间内排查到故障点。光伏电站属新兴行业，还没有成熟的运检管理体系加以参考借鉴，对于一些不太明显的故障，由于部分运检人员缺乏经验，在前期无法实现对故障的科学预判，在后期出现故障时，现场检修效果又并不理想。
2.2电站自身方面
在光伏电站项目建设时，因政府会对其提供财政补贴，部分建筑方为追求利润最大化，大幅缩减项目设计、施工到竣工的整个工期，电站设计、设备安装及调试周期等都被缩短，导致在建设过程中各环节的质量没有得到有效控制。另外，部分电站采购的发电设备也存在不符合国家标准的现象，且在后期设备安装时，部分技术人员专业素养不高，易出现安装操作不规范，这都会影响电站的质量和安全。随着电站设备运行的时间变长，设备组件的性能会逐渐出现老化、衰减，从而导致发电效能下降；且受施工期遗留下来的设备安全问题以及项目选址问题影响，发电量与设计预期不符，种种因素使光伏发电效率越发低下，安全事故时有发生。
2.3后期运营方面
近年来，我国光伏电站的建设数量逐年增加，设备管理的难度也随之不断增加。
电站修建地点一般地广人稀，且电站与电站之间距离较远，而维护资金和专业运检人员较少，维护检修力量薄弱，导致维护检修工作不到位，运检管理部门也无法随时检测设备的运行状态，更不能清晰地找到设备故障原因，排除故障点，导致故障处理时间较长，对设备正常运行造成非常不利的影响[2]。
3.光伏发电站智能运维管理体系结构和系统部署
3.1光伏发电站智能运维管理核心
光伏发电站智能运维管理体系的核心是智能化，包括利用人工智能等智能化理论和技术方法，处理信息与相关问题，包括模拟、虚拟建模等功能，具有主动性、机动性、自我诊断、自适应和自我调整等能力。智能设备层突破了已有仪器设备与控制装置，可全面采集生产现场的信息数据，并对收集的信息进行诊断，全面感知的能力较强。智能控制层则突破现有DCS系统，可采用多种复杂的计算方式进行数据处理，并对数据处理存在的误差进行自我修正。智能监管层突破了现有安全仪表控制系统，可对设备的运行进行多方面的分析，同时其灵活性较强，具有扩展功能和自我协调的能力。智能决策层具有较高的学习和适应能力，通过与环境的互动不断优化自身系统，并与环境不断适应。
3.2光伏发电站智能运维管理体系结构
（1）智能设备层。智能设备层与光伏发电站生产运维的各要素紧密结合，是实现物理世界与虚拟世界高度融合、合作的关键，是数字孪生技术在发电站管理中应用的关键。进行智能设备层构建时，采用先进的测量技术，使发电站所有设备的状态数据、工艺参数、环境等各种数据信息转变为数字信息，并通过自我判断进行处理与传输。在其他控制决策层的指示下，准确分析与传递相关发电站生产和运维管理中的信息，实现最小干预的闭环式控制管理。（2）智能控制层。智能控制层可对发电站各环节、各工艺过程进行智能化控制，通过建立相关物理实体行为与规则模型，利用DCS模块的高级算法程序构建自适应控制、诊断预测控制、模糊控制、神经网络控制等具体程序。（3）智能监控层。智能监督层的作用是对发电站设备资产进行智能化管理，对发电站生产过程与管理数据、信息数据采集和工厂能效基准与评估、运维管理、设备状态管理、设备远程诊断等功能进行监督管理。发电站工厂进行闭环式管理时，可建立设备物理模型与运维规则模型，对设备资产等物理实体的虚拟模型进行监督控制。（4）智能决策层。智能决策层是在生产制造和运维管理操作系统提供的大量数据信息的基础上，开展大数据分析相关的功能的开发设计，可使管理数据信息与生产制造数据信息相融合，为仓储成本分析、智能供应链支持和绩效评估等决策提供辅助性决策参考，提高发电企业精细化管理的水平[3]。
3.3智能发电站操作系统部署
基于数字孪生技术的发电站智能化运维管理操作系统的部署，应在云计算、大数据、物联网等技术的基础上生成信息系统和相关设施。在工业生产信息化大数据平台信息系统中，利用现场设备维修与信息系统进行设计开发，建设智能发电站。利用数字孪生构建智能发电站生产运维管理实体模型，该模型对发电站生产运维进行模拟决策，达到高效、安全、人机协同、智慧决策的目标。光伏智能发电站操作系统部署时，以企业级大数据中心为核心，根据智能设备层、智能控制层、智能监督层、智能决策层、发电站实际情况进行部署和优化调整。智能设备层主要部署先进的监测设备，并对生产过程各个环节进行精细化测量和监督控制，结合智能机器人完成高强度重复性操作和高风险的操作。
4.结束语
光伏发电站智能化运维管理利用智能化技术，对发电站生产过程中各要素进行自动化监督控制，如机械设备、人、环境等，实现生产运营管理的最优化目标。这些目标的实现，有利于推动光伏发电站运维管理水平的提高，实现节能环保、可持续发展的整体目标。
参考文献
[1]杨帆，钱东，吴志强，等.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用探讨[J].科学技术创新，2020 （18）：13-14.
[2]杨瑞. 新能源光伏发电站发展现状以及应用探讨[J]. 山东工业技术，2019 （5）：202.
[3]闫俊明.新能源光伏发电站系统智能综合防雷技术探索[J].中国战略新兴产业，2018 （11）：122.