基于智能监控的分布式屋顶光伏运行优化管理

引言

在绿色能源与可持续发展浪潮下，太阳能开发备受关注，分布式屋顶光伏因安装灵活、贴近用户等优势，发展迅速。但由于其分布散、设备杂，传统人工巡检管理效率低，难以实时掌握运行状态，设备故障发现与处理也存在阻碍，导致发电效率下降，影响系统稳定。为此，引入智能监控技术十分必要。该技术可实现全方位实时监测，通过数据分析发现潜在问题并优化，提升系统运行效率与可靠性。

1. 分布式屋顶光伏智能监控系统架构

1.1 数据采集层

数据采集是分布式屋顶光伏智能监控系统的根基。在光伏组件端，借助传感器实时采集电压、电流、功率等电气参数，以此反映组件发电性能，同时收集组件表面温度、环境辐照度等环境数据，因为高温会降低发电效率，辐照度直接影响发电功率。

逆变器作为交直流转换关键设备，需监测其输入输出电压、电流、频率、功率因数等参数，以判断工作状态；汇流箱各支路电流、电压等数据也至关重要，便于掌握光伏阵列电流汇集情况。

数据采集设备包含各类传感器、智能电表等。在传输方式上，对于距离近的设备，RS-485 总线通信因成本低、传输稳定而被优先选用；针对分布散、布线难的设备，4G/5G 等无线通信技术凭借高速、远距离传输优势，保障数据实时稳定传输，为后续系统分析与优化奠定数据基础。

1.2 数据传输与处理层

采集数据需借助可靠传输网络汇聚至数据处理中心，网络分为有线和无线两类。在条件允许区域，光纤网络凭借带宽大、传输快、稳定性高的特点，可满足大量数据快速传输需求；而偏远或布线困难的分布式屋顶光伏站点，则依赖无线网络。除 4G/5G 通信外，LoRa 等低功耗广域网技术，以通信距离远、功耗低的优势，适配数据传输速率要求不高但需长期稳定运行的设备。

在数据处理中心，运用大数据技术对海量数据进行清洗、存储与分析。通过数据清洗剔除异常值和噪声，提升数据质量；采用Hadoop 分布式文件系统等技术实现大规模数据的高效存储管理；借助数据挖掘、机器学习算法提取有价值信息，如训练光伏组件发电性能预测模型，预判性能下降风险，为运行优化提供决策依据。

1.3 监控与管理平台层

监控与管理平台是分布式屋顶光伏智能监控系统的核心，为运维提供直观便捷操作界面。在实时监控方面，平台通过电子地图标注各光伏电站位置，用不同颜色区分正常、警告、故障状态，同时在电站详情页以图表、曲线呈现光伏组件、逆变器等关键设备实时数据，便于运维人员掌握系统运行情况。

故障预警与诊断功能依托数据分析设定阈值，当设备参数超限时，平台立即通过短信、邮件、微信等方式发出预警，并利用故障诊断模型分析故障原因。以逆变器故障为例，系统可根据运行数据判断是电路、散热还是通信问题，提供排查建议，缩短故障处理时间。

远程控制功能支持运维人员在监控中心对逆变器、断路器等设备远程操作，如调节逆变器参数、启停设备，极大提升偏远地区电站运维效率。此外，平台具备报表生成与统计分析能力，可按需生成日报、月报、年报，对发电量、设备运行时长、故障次数等数据深入分析，为电站运营决策提供数据支撑，实现管理的智能化与科学化。

2. 基于智能监控的运行优化策略

2.1 设备状态监测与维护优化

通过智能监控系统对光伏组件、逆变器等设备进行实时状态监测，能够及时发现设备潜在问题，实现预防性维护。例如，利用红外热成像技术监测光伏组件的温度分布，若发现组件表面存在局部过热现象，可能是由于组件内部出现了热斑故障，此时可及时安排运维人员进行检查和修复，避免热斑进一步恶化导致组件损坏。

对于逆变器，通过监测其运行温度、电流、电压等参数的变化趋势，运用机器学习算法对设备健康状况进行评估。当发现设备状态指标偏离正常范围时，提前制定维护计划，更换即将失效的零部件，避免因设备突发故障而造成停机损失。同时，根据设备的实际运行状况，优化维护周期。对于运行状态良好的设备，适当延长维护间隔，减少不必要的维护工作，降低运维成本；对于运行条件恶劣、故障率较高的设备，则缩短维护周期，确保设备的稳定运行。

2.2 发电效率优化

智能监控系统采集的环境数据和光伏电站运行数据为发电效率优化提供了依据。根据实时的环境辐照度和温度数据，调整光伏组件的工作电压和电流，实现最大功率点跟踪（MPPT）。例如，当辐照度较低时，适当降低光伏组件的工作电压，提高电流，以保证在低光照条件下仍能输出较大功率；当温度升高时，根据光伏组件的温度特性曲线，微调工作电压，补偿温度对发电效率的影响。

此外，通过对历史发电数据和气象数据的分析，优化光伏电站的运行调度策略。在光照充足、用电需求大的时段，优先保障光伏发电的输出，满足用户侧用电需求；在光照较弱或用电低谷时段，合理调整逆变器的工作模式，降低设备损耗。同时，考虑到不同地区的光照特性和用电规律存在差异，可针对每个光伏电站制定个性化的运行调度方案，进一步提高发电效率。

2.3 故障诊断与快速修复

智能监控系统的故障诊断功能能够在设备出现故障时，迅速定位故障点并分析故障原因。当光伏系统发生故障时，系统首先采集故障发生前后一段时间内的设备运行数据，然后将这些数据输入到预先训练好的故障诊断模型中。该模型基于深度学习算法，能够对多种故障模式进行识别和分类。例如，当光伏组件出现开路故障时，模型能够根据电流、电压等参数的变化特征，准确判断出开路故障，并指出可能发生故障的组件位置。

在故障诊断的基础上，系统还提供故障修复建议和流程指导。运维人员接到故障通知后，可通过监控平台获取详细的故障信息和修复指南，携带相应的工具和备件前往现场进行维修。同时，利用远程视频指导功能，专家可在监控中心实时指导现场运维人员进行故障修复，提高故障处理的准确性和效率，减少系统停机时间，保障光伏发电的持续稳定供应。

结束语

综上所述，分布式屋顶光伏是能源转型的关键可再生能源利用形式，引入智能监控技术构建系统并制定优化策略，可解决其运行管理难题。智能监控系统实现全方位实时监测，为优化提供数据支撑；运行优化策略从设备维护、发电效率提升、故障处理等多维度，增强系统运行效率、可靠性与经济效益。未来，伴随物联网、大数据和人工智能等技术融合，其智能监控与运行优化管理前景广阔，不仅能实现更智能精细的设备及环境监测，优化策略也将持续创新，挖掘系统潜力，助力“双碳”目标与可持续能源发展。

参考文献：

[1] 纪显奇 , 张文潇 . 基于物联网的分布式光伏监控管理系统设计 [J]. 电脑知识与技术 .2024(08):103-106

[2] 陈鹏 . 智能监控与调度下的分布式光伏发电系统运行优化研究 [J]. 中国科技期刊数据库工业 A.2024(09):0107-0110