技术产品与工程基于“互联网+”的智能光伏电站集中运维系统设计与研究南京国电南自电网自动化有限公司 ■ 檀庭方* 李靖霞 吴世伟 王涛 张哲 王紫东与光伏电站集中运维融合的关键技术，通过将大数据、云计算、移动互联网等摘 要：研究“互联网+”“互联网+”技术在光伏发电集团光伏电站集中运维系统的架构及智能辅助决策、故障定位、移动巡检等功能中的具体应用，实现了光伏电站运维管理智能化、数字化、可视化。系统在宁夏某光伏发电集团的运行，达到了降低光伏电站的运维成本、提高电站发电效率、提升集团的运营管理效率的效果。关键词：光伏电站；集中运维系统；互联网+；Hadoop；移动运维0 引言近年来，在新能源光伏发电领域，随着国家政策的大力扶持，以及相对开放利好的市场环境，投资光伏发电的企业集团数量及集团下新建的光伏电站数量、规模都在逐年增加。但在光伏发电行业欣欣向荣的光鲜背景下，存在着诸多问题，尤其是发电企业集团对旗下光伏电站的运维管理方面，大多数光伏发电企业集团的运维管理水平或手段都远远不能匹配其电站建设的速度。再加之光伏电站地理位置分散、电站面积大、专业人员相对稀缺等特点和现状，导致了各光伏发电企业集团的光伏电站生产管理能力不足，光伏电站发电效率低下，企业利润得不到可靠保障[1,2]。主要体现在如下几个方面：1)在管理上，集团一般只能通过滞后的报表来了解集团或各电站的经营情况，如集团或各个电站的并网电量、社会贡献等，严重影响企业的经营和决策；2)在设备检修方面，主要还是以预防性检修为主的定期检修，易导致对设备过修或失修；3)在运维方面，常常是以故障驱动的“被动运维”模式，即先故障发生，再解决故障，这种被动运维模式常给电力生产带来重大损失；4)在企业资产利用率方面，当前集团化运营的光伏发电行业，集团下各电站产生的大量数据实际上已成为企业的无形资产，由于没有有效地整合利用，经常被闲置浪费。随着以大数据、云计算、移动互联网等为代表的新技术的快速发展和普及，标志着信息技术完全进入新的时代[3-6]。如同当初IT改造传统产业一样，互联网与传统行业的快速融合，已是大势所趋，而且其所能创造的价值也将不可限量。2015年的《政府工作报告》中提出，要推行“互联网+”行动计划，加快推动移动互联网、云计算、大数据等先进IT技术与各行各业相融合。2016年2月，我国正式发布《关于推进“互联网+”收稿日期：2017-02-14 通信作者：檀庭方(1982— )，男，硕士研究生，主要从事电力系统自动化、新能源相关方面的研究。tingfang-tan@sac-china.com23SOLAR ENERGY 09/2017Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.技术产品与工程智慧能源发展的指导意见》，提出要将互联网理念、先进信息技术与能源产业深度融合，通过互联网技术推进能源生产与消费模式变革、促进节能减排，提升能源综合效率[7]。本文在探索当前光伏电站集团化运营的大背景下，通过“互联网+”与光伏电站集中运维的有效融合，将大数据、云计算、移动互联网等“互联网+”技术在光伏发电集团光伏电站集中运维系统的架构，智能辅助决策、故障定位、移动巡检等功能中的具体应用，实现各光伏发电集团对旗下光伏电站的智能化、数字化运维和可视化管理，能有效降低集团下光伏电站的运维成本、提高电站发电效率、提升集团的运营管理效率。结构化数据。因此，光伏电站的集中运维系统要对这些数据进行处理就需要采用大数据及其相关技术从中获取价值数据，为光伏发电集团的决策经营和运维提供支撑，以提高整个光伏发电集团的经营和运维效率。如从光伏电站设备运行数据中，分析其状态趋势，并预估其故障点、故障时间，提前做好检修计划，同时结合集团下多个电站的设备故障数据，可对后续电站的建设过程中的合作方的选取、设备采购运营提供决策支持。1.2 云计算随着计算机网络技术的发展，各种虚拟化技术的提升，以及各企事业单位对资源优化和应用服务量级扩展的强烈需求，云计算便应运而生，它是一种基于互联网的分布式计算方式，通过将以网络相连的计算资源运用虚拟化等技术，为用户提供方便的体验和低廉的成本。该方式具有高可靠性、高扩展性、高可用性、虚拟技术、廉价性等特点。云计算的组成可分为6个部分，它们由下至上分别是：基础设施(Infrastructure)、存储(Storage)、平台(Platform)、应用(Application)、服务(Services)和客户端(Clients)。相关的技术包括虚拟化技术、分布式并行计算、海量存储等。云计算按服务类型可分为基础设施云、平台云、应用云，按服务方式可分为公有云、私有云和混合云[5,8]。在新能源光伏发电领域，由于市场开发以及政策的利好，进入该领域的企业集团越来越多，而且企业集团下电站是逐步规划，分批建设，因此，其运维平台若想平滑扩展，采用云计算技术成为不错的选择。在市场上，目前虽已存在像阿里云、百度云、腾讯云等成熟的公有云，且这些公有云在某些领域已取得了较好的使用率和推广度，但在新能源光伏发电领域，由于与传统的电力系统关系比较密切，数据保密性等各方面的原因，一些企业集团对公有云的接受度不是很高。相反，私有云的方式更易于被接受。从长远的角241 智能光伏电站集中运维系统关键技术1.1 大数据及处理技术各种研究机构对大数据的定义形式不同[1,2]，但概括起来，大数据具有下述几个特点：在数据容量(Volume)方面，数据量大，通常有TB级以上；在数据种类(Variety)方面，数据的类型较多，包括结构化、非结构化数据；在数据处理速度(Velocity)方面，要求处理速度快；在数据价值(Value)方面，数据的价值密度低。大数据的处理就是从海量、多样的数据中获取其价值的过程，通过大量的数据样本分析，得到数据之间的相关性，具体过程包括数据采集、数据预处理、统计分析及数据挖掘等步骤。当前的大数据处理框架有批处理框架，如Apache Hadoop；流处理框架，如Apache Strom、Apache Samza；混合处理框架，如Apache Spark、Apache Flink等。在光伏发电领域，由于光伏发电集团所辖的光伏电站设备众多、数据采集量大，尤其在我国东部沿海地区，由于土地资源匮乏，新建了大量分布式光伏电站，采用大量分布式光伏发电设备的情况下，光伏发电采集数据种类除了传统的四遥等结构化数据外，还包括图形、视频等多种非SOLAR ENERGY 09/2017Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.技术产品与工程度来着，混合云、公有云是发展方向，因此，光伏电站的系统若要有较好的适应性，应能在各种云平台间平滑迁移。1.3 移动互联网移动互联网是在移动通信技术和互联网技术高速发展的情况下，将二者有机结合的一种全新的商业模式和IT技术。包含移动的终端设备、运营商的移动通信网络，以及提供的应用服务，其最具代表性的技术载体就是移动APP。随着手机、平板等终端设备的高度普及，光伏电站的移动营维需求已越来越强烈。主要表现在两个方面：1)经营方面，主要体现在集团、电站各级领导从经营决策的角度出发，需要随时随地关注发电、经营数据，如整个集团的发电量、上网电量、转换效率等；2)运维层面，主要体现在为运维人员提供便利的、可移动的移动运维载体，以提高运维效率。因此，从功能层面上说，智能光伏电站集中运维系统移动营维APP，一方面能够多维度全方面地展示集团及旗下电站、设备的经营和发电数据，如集团、电站的上网电量等关键指标，为集团、电站的各级领导的经营决策提供支撑；另一方面能够满足运维人员高效、便利运维的移动两票(工作票、操作票)等。当前移动APP的实现方式主要有3种：1)展示原生的APP应用，根据移动终端承载的操作系统语言所开发的应用，如Android、iOS等，该种方式能充分发挥终端的硬件特性，可提供较好的用户体验，而且还能一定程度上节省网络流量；2)Web APP，与开发普通的基于PC的Web开发一样，并根据终端设备的屏幕大小做显示效果的修改，并借助终端的浏览器来呈现，该种方式由于无法充分发挥终端的硬件特性，用户体验稍差，但是其开发周期相对较短，成本相对较低；3)此种模式为前两种的混合模式，该模式充分融合前两种方式的优点，对于APP中侧重性能、体验、设备特性、本地数据管理的部分，采用原生的方式，其他部分则采用Web APP方式。光伏电站集中运维系统的营维APP采用第3种方式实现。2 智能光伏电站集中运维系统设计2.1 系统架构设计智能光伏电站集中运维系统的整体架构如图1所示，主要包括数据接入层、数据存储层、基础平台层，应用功能层和数据展示层，其中数据接入层主要用来适配采集各光伏电站的数据子系统，根据不同的应用场景，总体上分为有线网络接入方式、无线网络接入方式，通信协议包括Modbus、IEC104、GPRS等；数据存储层保存业反应功能架构平台数据存储通信及数据接入图1 系统软件架构图25SOLAR ENERGY 09/2017Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.技术产品与工程务数据和实时数据，其存储模式包括关系数据模式，NoSQL的结构化数据模式以及文件方式；架构平台层主要提供基础的云平台大数据及其他基础技术支撑，包括安全认证、Hadoop体系、GIS、Storm、Spark等；应用功能层主要包含系统的基础功能，可根据不同的应用场景定制，主要包括监控、生产分析、故障诊断等功能；展示层主要包含系统各功能的不同展示方式。另外，随着光伏发电企业集团的发展，新的光伏电站不断接入，系统采用私有云平台来平滑扩展系统性能，以满足这种持续扩容的需求。通过在硬件设备上部署云操作系统，使新增设备对已使用用户透明。2.2 系统数据采集智能光伏电站集中运维系统与光伏电站之间的数据传输仍然沿用目前电力系统中主子站间的通信规约IEC 104，在集中运维系统中部署主站104，在光伏电站端部署子站104，实现数据的上传下达。对于集中运维系统在光伏电站端的子站，考虑到光伏电站与运维中心之间一般采用公网进行数据传输，需要进行安全分区，且分区之间需要进行物理隔离。因此，在光伏电站端，设计了大数据子系统作为集中运维系统的子站系统，除了能与集中运维系统的主站104进行数据通信功能外，还作为站内系统与外网环境的连接通道和桥梁，对站内系统起到安全屏障作用，其系统的基本结构如图2所示。集中运维系统的子站系统包括前置采集单元，安全隔离单元及通信单元3部分，其中前置采集单元负责收集站端信息；安全隔离单元实现站内与站外的安全隔离，保障站内数据的绝对安全；通信单元中部署子站104负责与集团端集中运维系统中的主站104进行数据交互。2.3 系统数据存储及数据管理由于光伏电站的集团化运营，因而集中运维系统所接入电站的总装机容量大，而且光伏电站的数据采集量大，一般30 MW的光伏电站，其采集点数能达到7万，由于数据量大，需要采集大数据计算框架。智能光伏电站集中运维系统的数据采集和处理流程为：1)从电站端采集的数据进入内存数据库，保存某时刻或一段时间内各电站某一个断面的数据，一些实时的应用可直接基于内存数据库进行处理，如实时告警。2)内存数据库中的断面数据会保存到系统的大数据处理框架中，如Hadoop框架的HDFS(Hadoop Distributed File System)中，大数据处理框架将对采集的数据进行统计分析等运算，并将运算结果保存到关系数据库中，关系数据库中除了存储大数据处理框架的运算结果外，还储存了集中运维系统的一些基本信息，如集团及各光伏电站的基础数据信息、人员信息等。2.4 系统数据分析与决策支持集中运维系统充分利用采集到的各电站的完整的测量、告警，历史数据采样样本，以及大数据处理平台超强的运算能力，通过横/纵向数据比对、关联分析等方法，对电站的经营、运维提供辅助和决策支撑。主要包括：1)对集团、电站、设备逐级进行KPI(Key Performance Index)全景展示，方便决策者或运维人员根据相关KPI快速做出决策或运维策略或方法。2)结合电站/设备的历史、家族信息，根据图2 集中运维系统的子站26电站/设备的运行工况，充分利用云平台的强大SOLAR ENERGY 09/2017Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.技术产品与工程运算能力，快速高效地预测设备故障，及时进行设备预警，并给出详细的检修计划；在设备故障时，能快速定位故障点，并提供参考的维修意见，将损失减少到最小。2.5 系统数据展示如图3所示，集中运维系统将大数据框架的运算结果以图表等多种方式，在PC、大屏幕以及移动终端进行展示。通过移动APP，使决策者能够随时随地掌握集团、电站的各项经营指标；使运维人员的两票操作移动化，且能随时随地了解电站、设备的实时运行状态。终端APP中，由运维值班长进行任务单确认和分发到具体的运维人员。运维任务通过移动终端APP接收到运维任务后，可通过APP中的专家会诊(音频、视频、发信息)功能请求其他运维专家协助，当任务执行完成后，运维人员可通过APP填写任务的执行详情(具体的操作步骤)，并确认任务完成。运维值班长能查看已完成的任务，并能对该任务的执行情况进行评价，还可推荐该任务的运维方法到运维知识库，供下次类似的运维任务在进行智能排程时推荐运维方法。过程中，任务的状态图如图5所示。生成新任务开始图4 系统典型业务场景图3 数据存储新任务3 典型业务场景分析智能光伏电站集中运维系统实现了从设备运行风险预警，到运维任务排程，再到运维过程中任务指导及运维过程记录，运维完成后对运维任务完成状况及运维人员的综合评价，再到运维知识库的管理，形成了闭环管控，如图4所示。系统通过数据采集模块采集集团下各电站逆变器、汇流箱等设备运行数据，并在同类型电站、设备间通过大数据方法进行的横向、纵向多维度的对比分析，再通过KPI进行集中展示，当发现电站或设备KPI指标异常时，产生告警，并根据异常设备与运维人员自动配置进行智能排程，并将告警和运维任务单推送到运维值班长的移动27SOLAR ENERGY 09/2017已评价值班长评价任务待评价结束已撤销值班长撤销值班制执行分配运维人员点执行运维人员未执行退回待分配运维人员点执行后退回执行中运维任务点击完成图5 任务状态机以系统中组串式逆变器离散率分析为例，系统分层展示发电集团下各电站中的组串式逆变器的发电量、发电效率、离散率。当离散率异常时，Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.技术产品与工程一方面系统自动生成告警信息实时提醒运维人员，并自动生成运维任务，推送给运维人员；另一方面，通过智能推理和故障定位，辅助运维人员快速定位问题，并从运维知识库提取相应运维知识辅助快速解决问题。通过快速定位问题，并辅助快速解决问题，缩短电站故障的运维时间，有效提高了运维效率，也间接提升了发电量。图6 系统运行效果图4 总结本文探索了移动互联网、大数据、云平台等“互联网+”技术在光伏发电集团下光伏电站集中运维系统中的应用，并给出了的智能光伏电站集中运维系统的设计方法，基于该方法实现的智能光伏电站集中运维系统目前已在宁夏某光伏发电集团中投入使用，系统在该集团的生产、运维、管理等方面发挥重要作用。通过Hadoop、Spark等大数据处理技术的运用，在平台层面提高了数据处理效率，同时通过智能辅助决策、故障预警和定位等功能的实施，即时发现故障或有故障趋势的设备，实现了从发生故障、解决故障的被动运维模式为防患于未然的主动运维模式，减少了运维时间，提高了运维效率。28参考文献[1] 魏洪, 刘宝林. 基于大数据、云计算技术的光伏电站运营管理平台增加光伏企业效益[J].甘肃科技, 2014, 23(30): 20－21.[2] 黄小稣, 翟长国, 郭剑虹, 等. 光伏电站远程数据中心系统架构设计[J]. 电力系统自动化, 2011, 35(7): 61－63.[3] 薛禹胜, 赖业宁. 大能源思维与大数据思维的融合:(一)大数据与电力大数据[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(1): 1－8.[4] 薛禹胜, 赖业宁. 大能源思维与大数据思维的融合:(二)应用及探索[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(8): 1－13.[5] 李立浧, 张勇军, 陈泽兴, 等. 智能电网与能源网融合的模式及其发展前景[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(8): 1－9.[6] 彭小圣, 邓迪元, 程时杰, 等. 面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(3): 503－511. 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