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优乐棋牌浅谈智能诊断专家技术在电站运维管理中的应用

来源: 2017-05-30

随着全球能源危机和生存环境的持续恶化,人们越来越重视可再生能源的开发使用。太阳能光伏发电具有清洁,零排放,永不枯竭的特点,成为替代传统化石能源的首选。

光伏电站在信息技术的支持下,在电站运营中引入监控系统,目的是通过监控系统对电站的主要发电设备进行监测。

1.实现对智能光伏电站信息化采集

光伏集中运营系统是在实现对设备输出性能监测的基础上,实现对监测数据的统计、计算。对计算结果反映的运行指标进行判定,以分析电站的运营状态。通过我们大量的现场实际调研,分析光伏设备生产企业,光伏电站运维人员的实际需求,制定了软件功能。根据电力系统常用的104、Modbus、CDT规约,采用串口通信技术,在SCADA开发平台上,实现数据的通信功能。可以实时采集光伏直流侧的电压、电流,逆变器侧的交流电压、电流、频率等电信号,同时也可以采集到气象设备的辐照度、温度、湿度、风速、风向等信号,实现对电站现场的实时监测。

优乐棋牌 2.基于神经网络电力模型技术,实现光伏专家诊断分析

故障诊断模块依据现有光伏产品制作水平和相关的行业标准,在软件内置了标准参数。可以根据光伏电站的实际运营参数,利用VC ADO技术从系统数据库中调取相应的标准指标,并可对调取的指标进行分类处理,进行针对性的计算、分析,从而得出光伏电站运转状况和技术指标,实现对电站运营情况的在线分析。系统采取友好的操作方式,用户可以根据需要调取参数,系统完成对数据的深加工,输出直接体现电站运营指标的参数,并可以得到反映电站综合运营指标的参数,包括:光伏电站直流侧发电效率、交流侧发电效率、整体发电效率,历史衰减趋势等重要的运营参数。同时再引入国能日新智慧电力模型,基于神经网络的光伏系统电力仿真模型,以光伏阵列的辐照度、温度参数组成系统输入信号,以电流、电压、功率、逆变器的功率、电能质量为参数组成系统的输出信号,训练输入样本由上述两部分组成,训练输出样本。以正常样本为输入,训练RBF网络,得到其相应的结构参数。然后将待测的样本作为已训练好的RBF网络的输入,得到RBF神经网络的估计输出和系统实际输出信号之间的残差。若残差超过该故障限,则说明系统处于故障状态;反之,说明系统工作正常。引用该模型能及时地进行光伏系统故障的诊断,有助于光伏系统的运营维护。

3.让人人都成为运维专家

优乐棋牌 用户也可以结合电站历史发电数据与现时发电情况进行综合对比,得出电站的发电趋势,可有效的预防电站运营障碍,及时排除故障。系统简易化的操作方式,图形化的输出界面,可以满足非光伏专业的运维人员对光伏电站的运营操作,大大降低了光伏电站的运维门槛,节约运维成本。经过系统测试,结果表明,该系统平台已经达到了预期设计要求,有效实现了对光伏电站在线监测和故障诊断的要求。