光伏发电系统检修技术的优化与实践

摘要：在全球能源转型的大背景下，光伏发电作为重要的清洁能源，装机规模持续攀升。然而，现有检修技术的滞后严重制约了光伏发电系统的稳定运行与发电效率。本文深入剖析光伏发电系统检修技术现存问题，提出引入智能检测技术、完善故障诊断体系等针对性优化策略，并结合实际项目详细阐述优化技术的落地应用。旨在显著提升检修效率，增强系统可靠性，为光伏发电行业的技术升级与高质量发展贡献思路与方案。​

关键词：光伏发电系统；检修技术；技术优化；实践应用​

引言​

近年来，随着 “双碳” 目标的提出，光伏发电凭借其清洁、可再生等优势，在能源结构中的占比迅速提升。但光伏发电系统长期暴露于复杂的自然环境中，设备老化、故障频发，给系统的稳定运行带来严峻挑战。检修技术作为保障系统稳定运行的关键，其水平直接影响发电效率与经济效益。当前，传统检修技术已难以满足行业发展需求，对光伏发电系统检修技术进行优化与实践探索迫在眉睫，这不仅有助于提升系统运维管理水平，还对推动行业技术进步具有重要意义。

一、光伏发电系统检修技术现存问题剖析​

1.1 检测手段滞后​

目前，多数光伏发电企业仍依赖人工巡检与简单的仪器检测，这种方式效率低下且易受主观因素影响。人工巡检无法实时监测设备运行状态，一些潜在故障难以及时发现。例如，光伏组件的热斑问题，早期仅凭肉眼难以察觉，待问题严重时，已对组件造成不可逆损坏。而简单的仪器检测，只能获取部分电气参数，对于复杂的系统故障缺乏全面、深入的分析能力。此外，传统检测手段无法实现对设备全生命周期的跟踪管理，难以提前预判故障风险，导致故障处理滞后，影响发电系统的整体稳定性。​

1.2 故障诊断准确性欠佳​

现有的故障诊断方法，多基于单一参数或经验判断，缺乏对多源数据的综合分析。光伏发电系统涉及光伏组件、逆变器、汇流箱等多个设备，各设备间相互关联，故障特征复杂多变。单一参数诊断容易造成误诊或漏诊，例如，逆变器出现故障时，仅依据输出功率异常判断，可能无法准确区分是逆变器自身硬件故障，还是光伏组件输入异常导致。同时，由于缺乏有效的故障诊断模型，难以对海量的运行数据进行挖掘与分析，无法准确提取故障特征，导致故障诊断准确性低，延长了故障排查时间，增加了运维成本。​

1.3 检修流程缺乏系统性​

部分企业在检修过程中，缺乏标准化的作业流程与规范，导致检修工作随意性大。检修计划制定往往缺乏科学性，未充分考虑设备的运行状态与历史故障数据，存在过度检修或检修不足的问题。过度检修不仅浪费人力、物力资源，还可能因频繁拆卸设备，对设备造成额外损伤；检修不足则无法及时排除潜在故障，给系统运行埋下安全隐患。此外，检修过程中各环节之间缺乏有效的沟通与协作，信息传递不畅，导致检修工作效率低下，无法满足系统快速恢复运行的要求。​

二、光伏发电系统检修技术的优化策略​

2.1 引入智能检测技术​

为解决检测手段滞后的问题，应积极引入智能检测技术，如无人机巡检、红外热成像检测、大数据分析等。无人机巡检可快速获取光伏电站的全景图像，通过图像识别技术，精准定位光伏组件的破损、遮挡等问题，大大提高巡检效率。红外热成像检测能够实时监测设备的温度变化，提前发现热斑、接头松动等潜在故障。借助大数据分析平台，对海量的设备运行数据进行实时分析，实现对设备状态的全面感知与智能预警。例如，通过建立设备状态监测模型，设定关键参数的阈值，当参数超出阈值时，系统自动发出预警信息，为检修人员提供决策依据。​

2.2 完善故障诊断体系​

构建基于多源数据融合的故障诊断体系，综合利用光伏组件、逆变器、汇流箱等设备的电气参数、温度、振动等数据，通过数据挖掘与机器学习算法，建立精准的故障诊断模型。例如，采用深度学习中的卷积神经网络算法，对设备运行数据进行特征提取与分类，实现对不同类型故障的准确识别。同时，引入故障树分析法，对复杂故障进行层次化分析，追溯故障根源，提高故障诊断的准确性与可靠性。此外，建立故障案例库，不断积累和更新故障诊断经验，为后续故障诊断提供参考。​

2.3 构建标准化检修流程​

制定一套科学合理的标准化检修流程，明确检修计划制定、检修作业实施、检修质量验收等各环节的工作内容与标准。在检修计划制定阶段，利用设备状态监测数据与历史故障数据，采用可靠性预测模型，合理安排检修时间与项目，避免过度检修与检修不足。在检修作业实施过程中，严格按照标准化作业指导书进行操作，规范检修人员的行为，确保检修质量。建立完善的检修质量验收机制，对检修后的设备进行全面检测，确保设备恢复正常运行。同时，加强检修过程中的信息管理，实现各环节信息的实时共享与传递，提高检修工作的协同效率。​

三、光伏发电系统检修技术优化的实践应用​

3.1 项目背景与目标​

某大型光伏发电站装机容量为 500MW，坐落于光照资源丰富但地理环境复杂的区域。因长期依赖传统检修技术，面对多变的气候和复杂的地形，工作人员难以全面、及时地对设备进行检查。这导致设备故障频发，发电效率低下，仅达设计值的 70% ，且每年运维成本高达数千万元，居高不下。为打破这一困境，提升电站的运维管理水平，降低运维成本，提高发电效率，该电站决定引入优化后的检修技术。项目目标是通过应用智能检测技术、完善故障诊断体系和构建标准化检修流程，将设备故障发生率降低 30%，发电效率提高 10%，运维成本降低 20%。

3.2 优化技术的具体实施​

在项目实施过程中，首先部署无人机巡检系统与红外热成像检测设备，实现对光伏电站的全面、实时监测。考虑到无人机续航和信号传输问题，合理规划巡检路线，并配备备用设备。搭建大数据分析平台，收集并分析设备运行数据，建立故障诊断模型。同时，制定标准化检修流程，对检修人员进行培训，确保检修工作严格按照流程执行。例如，在无人机巡检过程中，定期对光伏组件进行拍照，通过图像识别算法检测组件的破损情况；利用红外热成像设备对逆变器、汇流箱等设备进行温度监测，及时发现潜在故障。在故障诊断方面，将多源数据输入故障诊断模型，实现对故障的快速准确诊断。

3.3 实施效果评估​

经过一年的运行，项目取得了显著成效。设备故障发生率降低了 32%，达到了预期目标。通过及时排除故障，发电效率提高了 12%，超出了原定计划。同时，由于优化了检修流程，减少了不必要的检修工作，运维成本降低了 23%。此外，通过引入智能检测技术与完善故障诊断体系，大大缩短了故障排查时间，提高了设备的可利用率，保障了光伏发电系统的稳定运行。​

四、结论​

引入智能检测技术、完善故障诊断体系和构建标准化检修流程，能够有效提升光伏发电系统的检修效率与可靠性，降低运维成本，提高发电效率。然而，随着光伏发电技术的不断发展，新的设备与技术不断涌现，检修技术仍需持续创新与优化。未来，应进一步探索人工智能、物联网等新技术在光伏发电系统检修中的应用，为行业的可持续发展提供更有力的技术支持。​

参考文献

[1]陈伟，孙存育，裴婷婷，等.计及劣化状态和随机故障的光伏发电系统视情维修模型以及最优检修策略[J].电力系统保护与控制，2024，52（12）：154-166.

[2]李旭斌.基于状态预估的光伏发电系统运维策略研究[D].兰州理工大学，2022.

[3]徐明垦.基于最大功率点曲线的光伏组件检修标准方法[J].中国标准化，2021，（17）：150-153.